基于ADAMS的油茶果采摘机械臂试验设计及优化

针对目前我国油茶采摘主要以人工为主,劳动强度大、采摘效率低等问题,设计了一种适合园艺化栽培的履带式油茶果采摘机,并在Adams软件中对机械臂进行试验设计和优化仿真。试验数据表明:油茶果采摘机工作区间与各机械臂的长度和液压缸安装距离呈线性相关,最佳组合处的机械臂长度总和减小25.67%,可为油茶果采摘机的机械臂设计提供参考。     

基于计算机视觉的大米外观品质检测

开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统，采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图像，对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了统计和检测方法研究。提取了米粒的面积、周长等10个特征参数作为整精米检测特征，并进行了主成分分析，确定了判别整精米的优化阈值。检测试验结果表明：裂纹米粒识别的准确率为96．41％；垩白米粒识别的准确率为94．79％；整精米识别的准确率为96.20%。     

基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术

研究了一种基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术。将计算机视觉系统获取的番茄RGB图像转换成HIS图像，通过统计H、I、S分量的灰度分布找出成熟番茄、未成熟番茄和叶子(枝干)灰度分布差别；然后根据H分量的灰度分布用阈值法分割出成熟番茄区域；经过空洞填充后，计算出番茄质心坐标。该方法对田间成熟番茄之间相互分离的情况有很好的识别效果。     

小型可移动式循环干燥机的试验研究

涉及了一种小型可移动式干燥机的研制和试验研究。论文首先阐述了该干燥机的结构特点和工作原理；然后进行了不同温度条件下的稻谷干燥试验：分析了经过干燥机干燥后的稻谷爆腰增率、发芽率和发芽势与干燥温度的相关性。     

脐橙表面农药残留的计算机视觉检测方法研究

经不同种类农药处理后,采集脐橙激光散射图像,通过对表面是否喷洒农药,以及表面喷洒不同种类农药的水果图像进行处理,用一元非线性方程拟合脐橙图像灰度值分布曲线。结果表明,脐橙图像灰度值在10~100范围内的灰度曲线拟合模型与农药残留是密切相关的,能用于区分脐橙表面是否存在农药残留。     

脐橙糖度光谱图像检测技术研究

对采集到的不同波长的光谱图像灰度分布进行洛伦茨分布(LD)、高斯分布(GD)、指数分布(ED)函数拟合,通过比较发现洛伦茨分布为最优灰度分布拟合函数.将脐橙的糖度与洛伦茨分布函数拟合所得参数分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程.结果表明:利用光谱图像技术无损检测脐橙糖度是可行性的.     

电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验

油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。     

海带中铬含量的激光诱导击穿光谱研究分析

以基于激光诱导击穿光谱技术对海带中铬元素进行快速定量检测为目的。采用1 064 nm的调Q纳秒级Nd:YAG激光器作为光源,用高精度光谱仪进行采集光谱。研究分析Cr元素激光诱导击穿光谱强度的时间演化特性,实验表明最佳延时时间为1.2μs。对含有不同的浓度Cr元素的海带样品进行测量,建立样品中Cr元素浓度与其激光诱导击穿光谱强度间的定标曲线,线性相关系数达到0.990 29,检测限为54.62μg/g。研究表明:激光诱导击穿光谱技术能够用于检测海带中铬元素含量,并具有实时快速无损的测量能力。     

激光诱导击穿光谱分析新鲜桔叶重金属元素铬

为使激光诱导击穿光谱技术(LIBS)能实际应用于环境污染相关的领域,选择新鲜桔叶片样品作初步实验研究。该实验用纳秒级Nd:YAG激光器(波长:1 064 nm)为光源,在实验室自然大气环境下诱导新鲜桔叶片产生等离子体,研究了延时时间和激光能量对新鲜桔叶片中铬元素激光诱导击穿光谱特性的影响,综合评价其信背比和信号强度得到了相应的最佳检测条件:最佳延时1.6μs,最佳激光能量120 mJ。建立了Cr元素的定标曲线,并且定量分析了在最佳实验条件下样品中铬元素浓度。结果表明Cr元素浓度在50～800μg/mL范围内,Cr元素含量和光谱相对强度之间有较好的线性关系。实验也表明LIBS技术是一种快速检测新鲜植物叶片中重金属元素含量的有效工具。     

基于激光拉曼光谱的脐橙内部品质无损检测

论文初步探讨了运用激光拉曼光谱技术来检测脐橙内部品质的方法。应用激光拉曼光谱仪获取脐橙拉曼谱线,通过对拉曼谱线处理与分析得到了预测脐橙果肉糖度和硬度的谱线特征值,以四个谱线特征值为输入参数、脐橙糖度和硬度为输出建立了三层BP神经网络模型。结果表明,模型的糖度预测值与实测值之间的误差总体方差为0.0656,模型的硬度预测值与实测值之间的误差总体方差为0.0062。研究表明,采用激光拉曼光谱技术检测脐橙内部品质是可行的。