丫形欠驱动库尔勒香梨采摘机械手的设计与仿真分析

目前,香梨主要依靠人力采摘,多果聚集情况明显,采摘作业强度大、采收期短,又因常见果蔬采摘机械装置自适应能力弱、抓果不稳定,会造成较多损伤,不适合用于多果聚集的香梨采摘。为此,仿照人工采摘动作,基于欠驱动原理设计了一种“丫”形香梨采摘的机械手,由传动部件、抓取装置和指间差动系统3部分组成,单个电机驱动机械手对果实进行抓取,在辅助装置作用下完成采摘分离动作。同时,对抓取装置模型进行运动学分析,得到单指的运动空间,计算出了远指节抓取平均范围大于55mm,能满足范围内不同形状、尺寸香梨的包络抓取。通过Adams软件对抓取装置进行运动学仿真,结果显示机构运动平稳,结构设计合理。实验室台架试验结果表明:在机械臂辅助操作采摘时,机械手可实现抓取动作,抓取成功率为96%,平均采摘时间约为2.6s,验证了采摘方案可行性和机械结构设计的可靠性。研究结果可为香梨采摘装置关键结构设计提供参考依据。     

高光谱图像结合特征变量筛选定量检测羊肉中狐狸肉掺假

为了探讨快速无损检测羊肉糜中狐狸肉掺假含量的可行性,该研究利用高光谱技术结合特征变量筛选方法开展了其定量检测研究。利用遗传算法、竞争性自适应重加权算法和二维相关光谱分析（Two-Dimensional Correlation Spectroscopy,2D-COS）3种方法分别对代表性样品全部846个波长进行特征波长筛选,得到207、34和14个特征波长;基于全部波长和特征波长建立羊肉糜中狐狸肉掺假含量的偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型并进行比较。研究结果表明,基于全部波长和特征波长建立的SVR模型性能均优于PLSR模型。其中,利用2D-COS方法提取的14个特征波长建立的SVR模型（即2D-COS-SVR模型）性能最优,其预测集决定系数和均方根误差分别为0.928和3.00%,相对分析误差为4.85,表明高光谱结合2D-COS-SVR模型可以有效实现羊肉糜中狐狸肉掺假的定量检测。该研究结果为开发低成本肉类掺假检测系统提供技术支持和参考依据。     

改进ResNet18网络模型的羊肉部位分类与移动端应用

针对传统图像分类模型泛化性不强、准确率不高以及耗时等问题,该研究构建了一种用于识别不同部位羊肉的改进ResNet18网络模型,并基于智能手机开发了一款可快速识别不同部位羊肉的应用软件。首先,使用数据增强方式对采集到的羊背脊、羊前腿和羊后腿肉的原始手机图像进行数据扩充;其次,在ResNet18网络结构中引入附加角裕度损失函数（ArcFace）作为特征优化层参与训练,通过优化类别的特征以增强不同部位羊肉之间的类内紧度和类间差异,同时将ResNet18网络残差结构中的传统卷积用深度可分离卷积替换以减少网络参数量,提高网络运行速度;再次,探究了不同优化器、学习率和权重衰减系数对网络收敛速度和准确率的影响并确定模型参数;最后,将该网络模型移植到安卓（Android）手机以实现不同部位羊肉的移动端检测。研究结果表明,改进ResNet18网络模型测试集的准确率高达97.92%,相比ResNet18网络模型提高了5.92%;把改进ResNet18网络模型部署到移动端后,每张图片的检测时间约为0.3 s。该研究利用改进ResNet18网络模型结合智能手机图像实现了不同部位羊肉的移动端快速准确分类,为促进羊肉的智能化检测及羊肉市场按质论价提供了技术支持。     

库尔勒香梨物理及压缩特性试验研究

为确定库尔勒香梨智能化采收参数,减小香梨在采摘过程中的机械损伤以及为香梨采摘机器人末端执行器的设计提供理论依据,试验测定获取香梨果实的物理参数,通过对香梨进行静态压缩试验、抗压特性试验、单因素试验及正交试验测得香梨的压缩特性参数。研究结果表明:香梨果实一般纵径大于横径,果型指数为1.12,质量约为119.42 g,香梨果实与硅胶材料之间摩擦系数为1.1,香梨果实无损夹持力范围约为0.95～30 N;采用SPSS软件分析正交试验结果得知,对香梨压缩特性的影响的因素显著性水平依次为压缩量、加载位置、压头材料、压头类型、加载速率,其中加载速率对香梨的压缩特性的影响较其他因素显著性较低。