一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

桐油基改性树脂研究进展

从桐油的分子结构特征出发,综述了桐油基共聚树脂、桐油基改性醇酸树脂、桐油基改性酚醛树脂、桐油基增强复合材料及功能改性涂料等研究领域的最新研究进展,通过进一步认识桐油基改性树脂的研究进展,以期为桐油基改性树脂在各个领域的研究和应用提供参考。     

揉搓型油茶果分类脱壳分选机的脱壳和清选效果研究

揉搓型油茶果分类脱壳分选机采用揉搓和挤压原理,通过利用分类滚动筛筛选大小不同的油茶果进入油茶果脱壳装置,在运输带与柔性揉搓板相互配合运动的揉搓作用下而脱壳。结果表明:在含水率低于55%,曲轴转速在240~260 r/min,履带速度在0.4~0.6 m/s,振动电动机频率50 Hz,分选带水平面倾角50°~55°工艺条件下,该机处理量≥900 kg/h,脱净率≥97%,清选率≥97%,碎籽率≤5%,损耗率≤1%。此设备在实际生产中具有普适性,适合大规模推广应用。     

固定化酶载体的研究现状及其应用

研制开发性能优异的固定化载体,已成为固定化酶技术最为活跃的研究方向之一。固定化酶在生物及生物工程、环境化工、食品、医药等领域得以迅速发展,其中,结合现代分析仪器,固定化酶反应器(IMER)将成为固定化酶应用的一个新领域。本文对近几年来固定化酶载体的制备及固定化酶的应用进行了综述。     

基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别

针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题，该研究提出了一种结合人工免疫网络（aiNet）与支持向量机（Support Vector Machine）的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点，对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明，该研究提出的方法在分选效率上达到了97.4%，时间平均值为600 ms，证明了这种方法在油茶果壳籽粒分选作业中的实时性与有效性。通过与其他智能分选算法的效率对比分析证明，该研究提出的方法在效率上更优，更加适合油茶脱壳生产线的实时性要求。     

林木种子精选机研究

一、概述：随着林业生产的发展和对种苗质量要求的提高，以及容器育苗、精播等先进技术的推广应用，对林木种子质量的要求越来越高。在一些林业发达国家，种子调制工作从单工序机械化作业发展到多工序连续机械化作业。八十年代末至今，我所相继研制成功的林木球果采摘机、球果松鳞机、球果烘干机、脱粒机、种子去翅机、种子精选机、分级机、单机的主要性能指标已达到或接近国际先进水平，并在此基础上组建林木种子调制生产线。二、生产工艺及工作原理清选种子国内外多用重复筛选作为粗选，用比重分选作进一步精选并分级。比重分选机分选质量…     

湖南速生材杉木浸渍改性工艺研究

选取湖南省各地速生材杉木为试样材料，根据速生材杉木早晚材的硬度、年轮宽度、密度等材性差异的特点，在保证水溶性改性药剂完全渗入木材的同时，也保证试材在较高压力下不被压溃。研究确定了真空-叠压法浸渍改性工艺，整个浸溃过程能在2．5～3．5h内完成。     

林木种子采集新技术及关键设备研究

林木种子的采集是一世界性难题 ,许多国家均对此进行了研究 ,涌现出了许多新技术、新设备。“林木种子采集新技术及关键设备研究”为我国林区特别是山地林区高大珍贵树木的采种提供了切实可行的技术手段 ,同时也为我国林木种苗技术的发展做出积极的贡献。     

杨树浸渍改性处理材尺寸稳定性研究

利用聚乙烯醇缩甲醛改性剂对杨树木材进行浸渍改性,对其改性材的尺寸稳定性进行研究。结果表明:改性材的径向、弦向和体积干缩率与素材相比均有不同程度的下降;从全干到吸水饱和状态的过程中,当改性剂达到一定浓度时,改性材的径向、体积湿胀率与素材相比有明显下降,弦向线湿胀率下降不明显。从气干到吸水饱和状态的过程中,改性材的径向、弦向湿胀率与素材相比均有不同程度的下降;改性材体积湿胀率随着改性剂浓度的上升而呈下降趋势,当改性剂浓度为30%时,改性材体积湿胀率为6.85%,与素材相比下降了5.54%。改性材吸水率随改性剂浓度的上升而下降,最低可达159%;改性材的抗干缩系数(ASE)随改性剂浓度上升而增加,最大可达47.8%。改性材的尺寸稳定性能要明显优于杨树素材。     

响应面法优化竹材糠醇浸渍改性工艺研究

采用竹束为原料,利用糠醇树脂对其进行改性处理,以响应面法考察糠醇浓度、浸渍压力和浸渍时间对竹束增重率和色差值的影响规律。结果表明:通过建立改性竹束增重率和色差值与糠醇浓度、浸渍时间和浸渍压力之间的二次多元回归模型,得到了最优的浸渍工艺条件:糠醇浓度、浸渍压力和浸渍时间分别为19%、0.4 MPa、45 min。经过试验验证,在预测的最优浸渍工艺条件下获得竹束的增重率和色差值的平均值为16.52%和57.13 NBS,与模型预测值相差4.5%和0.7%,误差率在合理范围内,说明该模型预测合理可靠。