二维码技术在发动机主轴瓦分选系统中的应用

介绍了二维码技术特性和优点,以及CFTEC发动机主轴瓦装配技术要求,然后阐述了发动机装配线主轴瓦分选系统的工作原理,体现了二维码技术在发动机主轴瓦分选系统中的应用优点。     

基于深度学习的青梅品质智能分选技术与装备研究

青梅内外品质对其精深加工过程有重要影响,常规人工分选不仅分级效率较低,且受个人主观因素影响难以实现标准化作业,不能满足市场需求。以深度学习技术为基础,在青梅外表缺陷分类方面,将Vision Transformer网络模型应用到机器视觉系统中,引入多头注意力机制,提升全局特征表示能力,并通过softmax函数减少梯度,实现青梅表面的多类（腐烂、裂纹、疤痕、雨斑、完好5类）检测分选,结果表明其平均判别准确率达到99.16%,其中腐烂、疤痕、裂纹以及完好青梅图像的判别准确率达到100%、雨斑达到97.38%,每组平均测试时间为100.59ms;该网络的各类判别准确率、平均判别准确率均明显优于VGG网络、ResNet-18网络。青梅内部品质（SSC）预测方面,基于高光谱成像技术,结合低秩张量恢复（LRTR）的去噪优势和堆叠卷积自动编码器（SCAE）的降维优势,构建了LRTR-SCAE-PLSR青梅糖度预测模型。结果表明网络规模为119-90-55-36时,模型预测集相关系数为 0.9654,均方根误差为0.5827%,表现最佳;通过SCAE、LRTR-SCAE两种降维模型对比,LRTR-SCAE模型不仅维度更低,预测集相关系数也明显提高,验证了LRTR-SCAE模型的降维去噪优势。设计并搭建了可用于青梅内外品质无损分选的智能装备,整机尺寸小,结构简单,分选结果满足青梅精深加工需求。     

介电种子分选机工况参数的选择

以油菜种子的介电分选试验为基础,分析了分选电压、滚筒转速和喂入量对获选种子净度、千粒质量以及质量比例的影响规律,为介电种子分选机工况参数的选择提供了参考。     

北方土石山区植株密度对坡面流粒径分选的影响

为研究和阐明植株密度对坡面流粒径分选的影响,通过野外10°草地坡面恒流放水冲刷试验,定量研究3种植株密度(0株/m~2,20株/m~2,60株/m~2)在不同流量下(1m~3/h,2m~3/h,3m~3/h)的坡面流粒径分选性规律,从水动力学和侵蚀方式演变角度分析了植株密度对坡面流粒径分选性的影响。试验结果表明:(1)苜蓿草地侵蚀泥沙中细粉粒组分含量最多,其次是粗粉和细砂组分含量,而粗砂和粘粒组分含量最少。固定流量下,随着植株密度的增加,各粒径组分百分比及平均重量粒径(MWD)随时间的波动性增加,在侵蚀泥沙中细颗粒组分(粘粒、细粉粒、粗粉粒,粒径50μm)富集比ER相应增加,而粗颗粒组分(细砂、粗砂,粒径50μm)富集比ER有所减少。固定植株密度条件下,随着流量增加,各粒径组分百分比及MWD随时间的波动性减小,侵蚀泥沙中细颗粒组分富集比ER相应增加,而粗颗粒组分富集比ER增加,细颗粒组分富集比基本大于1,而粗颗粒组分富集比基本小于1。MWD与细颗粒含量呈负相关关系,与粗颗粒含量呈正相关。(2)细沟阶段侵蚀泥沙MWD明显大于片蚀阶段,而粒径分选过程的波动性较小。(3)水流剪切力τ及水流功率ω的增加导致片蚀阶段的缩短和细沟阶段的延长(除植株密度为60株/m~2),水流剪切力τ及水流功率ω的增加导致水流侵蚀力的增加,进而水流分离、输移粗颗粒增加。     

蚕豆罐头加工技术

蚕豆罐头加工工艺:原料→浸泡挑选→加水预煮→分选装罐→排气密封→杀菌及冷却。一、原料处理。蚕豆要求发育完全,豆粒饱满,皮色黄或青黄,无病虫害(特别是豆象)。以四川红皮蚕豆质量较好。蚕豆除去泥沙杂质,剔除小豆、虫蛀豆、黑斑豆及破皮豆、不完整     

基于虚拟仪器的加工番茄自动分选试验台输送系统

为寻求一种保障番茄色选机输送电机在生产中持续稳定运行的方式,研究开发了加工番茄自动分选喂料输送电机的监测系统.该系统以Lab VIEW软件为开发平台,利用虚拟仪器技术、传感器技术和信号处理技术,通过GUI人机界面设计方式,对番茄色选机电机转速完成了实时监测.结果表明,该系统测量数据准确、快速,可用于生产.     

基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法

马铃薯的质量和形状是机器视觉分级的2个重要特征和依据,为实现马铃薯质量与形状检测分级,该文提出了一种基于图像综合特征参数的分选方法。首先提取马铃薯俯视图的面积参数和侧视图的周长参数,通过回归分析建立马铃薯的质量检测模型,实现对马铃薯的质量分选;然后提取马铃薯俯视图像的6个不变矩参数,输入到已训练好的神经网络,完成对马铃薯形状分选。试验结果表明:该方法可以有效的检测马铃薯的质量并区分其形状,质量分选准确率为95.3%,薯形分选准确率为96%。可满足实际应用的要求。     

基于γ射线探测技术的煤矸石分选系统的设计

根据γ射线与物质相互作用,γ射线穿过不同物质时衰减不同的原理,设计了煤矸石分选系统.该系统由给料系统、检测系统、决策系统和执行系统构成.通过γ射线强度的探测装置,用微处理器进行数据处理和识别,最后执行系统对煤矸石进行分选.     

滚筒式静电选种机的理论分析与初步试验研究

分析了滚筒式静电选种机实现种子分级的机理，并推导出种子在选种机中的理论运动轨迹，说明了静电分选的可能性。通过试验也发现，滚筒式静电选种机能够按种子的生命力进行清选分极，同时，静电分选的过程也是静电场对种子进行静电处理的过程。     

基于Seed Identification软件的棉籽机器视觉快速精选

为了研究Seed Identification软件在棉花种子加工工艺和精选参数选择上应用的可行性,以鲁棉28酸脱绒棉籽为材料,通过扫描仪获取400粒棉籽的PNG图像,利用Seed Identification软件快速提取图像中棉籽的RGB、Lab、HSB、灰度、长度、宽度和投影面积等物理指标,通过卷纸发芽获得每颗幼苗鲜质量作为种子的活力指标,种子物理指标与种子活力的相关性分析表明：幼苗鲜质量与R、S、B（HSB）、b、宽度、长度、投影面积的相关系数均达到0.05显著水平。按R<90、S≤18、B(HSB)≤36、b≤4、宽度＞4 mm、长度＞7.2 mm、投影面积≥25 mm2对种子进行精选,发芽率可由原来的89%分别提高到96.1%、95.1%、95.1%、95.3%、93.1%、93.5%、94.4%,获选率分别为96.6%、99.2%、98.9%、97.8%、98.6%、97%、94.7%。验证试验将种子按以上指标精选后,发芽率分别为95.1%、95.1%、94.8%、94.8%、94.4%、94.4%、94.8%。该研究为基于机器视觉技术对脱绒棉种实施快速、有效精选提供了理论依据。