基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别

籽棉杂质的分类识别是实现棉花生产线自适应加工的基础与重要依据。该文提出了一种基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别算法,该算法将含杂籽棉图像首先转换为局部二值模式图像,获取图像的微观结构,再用局部二值模式图像生成灰度共生矩阵并计算特征参数,获取图像宏观结构。使用支持向量机作为分类器,用不同尺度的图像结构进行训练,从而达到籽棉杂质的分类识别。试验结果表明,该文设计算法对各种杂质的平均正确识别率达到了94%,超过单独使用局部二值模式和单独使用灰度共生矩阵的正确识别率,为实现棉花自适应加工提供了技术基础。     

基于改进的粒子群多阈值算法的白色异性纤维检测

为了提高皮棉中白色异性纤维的识别精度,该文提出了一种基于改进混沌粒子群的白色异性纤维检测算法,该算法将图像的像素点按灰度值分为多类,把所有相邻类间方差看做一个粒子种群,以最大类间方差组作为种群适应度评价函数。通过滑动窗口技术判断算法是否陷入局部最优。有效克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷。通过试验验证,该文提出的算法对白色异性纤维的识别准确率达到98.6%。通过与标准二维Otsu算法的对比分割试验发现在分割较细小的白色异性纤维以及白色纤维与皮棉发生重叠的情况时,该算法的分割结果比标准二维Otsu算法更准确,噪声点更少。为皮棉异性纤维检测与剔除工艺的改善提供了技术依据。     

籽棉清理漏斗形重杂分离器的参数优化与试验

为提高重杂分离器的分离效率,该文以MQZH-10型漏斗形重杂分离器为研究对象,基于计算流体力学软件对其速度流场、籽棉和杂质轨迹进行模拟分析,设计了四因素五水平二次正交旋转试验,研究了入口风速、导流板倾斜角、补风口风速、可调挡板倾角4个因素对落棉率、铁钉去除率、石子去除率和铃壳去除率的影响,建立了二次回归数学模型。通过建立的数学模型分析了4因素对各指标的影响,利用多目标非线性优化方法确定了漏斗形重杂分离器的最佳工艺参数组合,即入口风速为21 m/s,导流板倾角为44°,补风口风速为2 m/s,可调挡板倾角为45°。此时,落棉率为0.48%、铁钉去除率为96.59%、石子去除率为85.96%,铃壳去除率为31.57%。通过该文给出的最优参数组合,来设置漏斗形重杂分离器的参数,减少了分离器参数设置的盲目性,提高了重杂分离效率。     

基于红色文化视角的红色旅游价值研究——以遵义红色旅游为例

本文基于红色文化视角,对遵义红色旅游的经济价值进行研究,通过对遵义2001年到2016年GDP与红色旅游景点游客人数、旅游收入、住宿餐饮业收入、自然景观景点的游客人数建立线性回归模型,证实遵义红色旅游确实有助于当地经济增长,并结合其发展现状提出政策建议。     

Research on hot-air drying and control model for dry basis moisture content of seed cotton

为了使机采籽棉在清棉、轧花等加工前把水分控制到合适的范围以提高加工质量,需要对籽棉进行一定的烘干处理,并对烘干过程进行实时控制。该文设计了籽棉热风烘干的三因素三水平正交回归旋转试验,研究了喂花量、籽棉初始干基含水率和热风温度这3个因素对籽棉烘干后干基含水率的影响。试验结果表明喂花量、籽棉初始干基含水率和热风温度对籽棉干燥速率都有较明显的影响,烘干过程的前15 s干燥速率变化较快,之后趋于平缓。分别使用单项式扩散模型、Page模型和二次多项式模型进行拟合,发现单项式扩散模型拟合效果最好,决定系数R2均值为0.9549。该模型应用于实际生产中籽棉烘干的实时控制。效果表明使用该模型后烘干效率更高,籽棉烘干后干基含水率一致性更好。     

基于改进二维最大类间方差法的白色异性纤维检测算法

白色异性纤维的检测是棉花在线检测中的一个难题。通过对白色异性纤维和皮棉灰度直方图的分析,改进了二维Otsu算法,在计算目标和背景的概率和时考虑了二维灰度直方图副对角线区域的概率和,缩小了二维Otsu算法阈值对的取值范围。经过试验表明,与一维Otsu算法和快速二维Otsu算法相比,改进后的二维Otsu算法的准确性和实时性都得到了有效提高,该算法在实际生产中已经得到了成功的应用。     

籽棉热风烘干控制干基含水率模型的研究

为了使机采籽棉在清棉、轧花等加工前把水分控制到合适的范围以提高加工质量,需要对籽棉进行一定的烘干处理,并对烘干过程进行实时控制。该文设计了籽棉热风烘干的三因素三水平正交回归旋转试验,研究了喂花量、籽棉初始干基含水率和热风温度这3个因素对籽棉烘干后干基含水率的影响。试验结果表明喂花量、籽棉初始干基含水率和热风温度对籽棉干燥速率都有较明显的影响,烘干过程的前15s干燥速率变化较快,之后趋于平缓。分别使用单项式扩散模型、Page模型和二次多项式模型进行拟合,发现单项式扩散模型拟合效果最好,决定系数R2均值为0.9549。该模型应用于实际生产中籽棉烘干的实时控制。效果表明使用该模型后烘干效率更高,籽棉烘干后干基含水率一致性更好。     

籽棉异性纤维清理机多目标清理自适应控制模型

为了提高异性纤维清理效率、减少棉纤维损伤,该文以MQZY-10型异性纤维清理机为研究对象,设计了四因素二次正交旋转试验,研究了喂花量、籽棉回潮率、缠绕辊转速和风速对异性纤维清理效率和纤维长度损伤的影响,建立了异性纤维清理机多目标自适应控制模型。试验结果表明各因素对线状异性纤维清理效率影响的大小顺序为:缠绕辊转速风速回潮率喂花量,4个因素均为影响显著因素;对片状异性纤维清理效率影响的大小顺序为:风速缠绕辊转速回潮率喂花量,4个因素均为影响显著因素:对纤维长度损伤影响的大小顺序为:缠绕辊转速回潮率风速喂花量,其中影响显著的因素为缠绕辊转速、回潮率和风速。该模型己应用于异性纤维清理机的多目标自适应控制,在实际生产中用户可以依据棉花品级需求对异形纤维清理机进行适用性调节。本试验条件下,相对于经验固定值控制,线状异性纤维清理效率平均提高了约9.4百分点,片状异性纤维清理效率平均提高了约2-3百分点,棉纤维长度损伤平均减少了约0.051百分点,取得了满意的清理效果。     

机采棉加工过程智能控制与试验优化

机采棉杂质含量高,多级籽棉清理和皮棉清理会造成纤维损伤,为综合提高皮棉产品的外观形态和纤维内在质量,提出了对机采棉加工工艺进行过程优化控制的研究方法和试验方案。在充分分析典型机采棉加工流程的基础上,根据最新的棉花质量检测标准,确定杂质面积、杂质颗粒数、反射率、黄度、上半部长度、长度整齐度、短纤维指数、马克隆值、断裂比强度9个参数作为优化目标,建立以加工皮棉产品成交价格最大化的总体优化控制目标。选取对棉花清理有显著影响效果的倾斜式籽清机I和II、提净式籽清机、回收式籽清机、轧花机上部、锯齿式皮清机I和II 7个关键设备的转速作为优化控制变量。采用监控层、控制层、设备层的构架模式,完成关键设备自动化升级改造。使用响应面分析法的中心组合设计试验方法建立控制变量与控制目标之间的数据模型。以建立的总体优化控制目标为适应度评价函数,利用遗传算法完成对多变量数据模型的求解,7个设备的转速分别为495、484、727、472、1 131、822、763 r/min。试验结果表明,加工后的皮棉产品杂质面积变化率降低约7个百分点,上半部长度变化率提高约2个百分点,质量较为稳定。本文方法在降低机采棉含杂率的同时,提高了棉花的综合质量水平。