花生荚果及花生仁力学特性试验研究

以海花1号为研究对象,调湿处理后采用物性分析仪对其进行力学性能测试。结果表明:花生荚果及花生仁含水率随着调湿比例的增加而增加,调湿比例达到一定程度时花生荚果及花生仁达到饱和;花生荚果及花生仁的放置方式和含水率对其破裂力、破损力影响极显著,立放时花生荚果的破裂力、花生仁破损力最小,正放次之,侧放最大;随着含水率的增加,花生荚果的破裂力和花生仁的破损力先减小再增加,并且花生仁的破损力的平均值均高于花生荚果的破裂力的平均值,因此有利于果壳的分离。     

基于机器视觉的棉种破损检测技术

研究了破损棉种的机器视觉识别方法,采用均值、方差、均方比等统计特性参数,计算棉种边界破损参数.通过实验确定均方比分类阈值为0.58,将棉种分为破损棉种和正常棉种.选取正常棉种330粒、破损棉种110粒,利用该检测系统进行检测,其识别精度达93%.     

花生仁压缩及剪切特性试验研究

以海花1号花生仁为研究对象,对其进行三轴尺寸、压缩特性及剪切特性测试。结果表明:花生仁的长度、宽度、厚度尺寸均呈正态分布;在立放、正放及侧放条件下,花生仁的变形量与所受压力均呈先增大后减小趋势,立放时花生仁的最大破损力最小,正放次之,侧放最大;在正放和侧放条件下,花生仁所受的剪切力均随调湿比例的增加先增大后减小;花生仁宽度、厚度越大,花生仁所能承受最大剪切力越大;在正向剪切情况下,花生仁所能承受的最大剪切力整体大于侧向剪切下承受的最大剪切力。     

破损花菇机器视觉检测技术

为实现基于机器视觉技术的破损花菇自动检测,研究了基于曲线演化和花菇边缘灰度分析的破损检测方法以及破损花菇在线检测系统。去除花菇背景,跟踪花菇边缘,得到花菇边缘坐标曲线,对此曲线的内外部进行曲线演化,并计算内外部演化曲线与原始花菇边缘曲线接近的点的个数(Nin、Nout),以此参数可判定花菇的破损状况;利用形态学腐蚀的方法对花菇边缘进行采样,从采样灰度序列中提取均值(μ)、方差(ρ)、平均波峰宽度(Lp)和最大波峰宽度(Lmax)4个破损特征参数,进而使用模式识别的方法分析此4个破损特征参数,得出花菇的破损状况。结合曲线演化和边缘灰度分析的结果联合判断花菇的破损状况。对180个花菇样本进行测试,得出最终破损识别率为88.33%,检测速度为98个/min。     

带式花生红衣脱皮机的设计

针对我国现有的花生红衣脱皮机脱净率低、破损率高、整仁率低等问题,设计开发了带式花生红衣脱皮机。该机采用动、固摩擦胶带实现花生仁红衣的去除。该机可一次完成花生仁红衣脱离、红衣与籽仁分离、整仁与碎仁分离等工序。试验结果表明该机主要工作装置的脱净率为97.2%,破碎率为5.2%,具有良好的使用性能和推广价值。     

基于Bayes判别的禽蛋破损检测模型研究

通过对敲击蛋壳的声音信号进行功率谱分析,得到功率谱面积的平均值、最大功率谱面积与最小功率谱面积的差值、X轴方向上质心的平均值等8个反映蛋壳破损特征的参数;再运用Bayes判别原理建立与这些特征参数相关的蛋壳破损检测模型。试验研究表明,该模型准确率达到92%。     

水稻除芒机的试验研究

根据水稻除芒机的基本工作原理可知,除芒率和破损率是除芒机的主要性能指标。通过一次回归正交试验设计方法,研究了螺旋刀轴的转速、螺旋刀轴上的动刀与定刀的间距、螺旋刀轴上刀的个数等因素与除芒率和破损率之间的关系。同时,找出了影响除芒率和破损率的主次因素和最佳参数组合,为除芒机的进一步研究与优化设计提供了理论依据。     

青花椒采收机环切式穗枝分离装置设计与试验

青花椒采收过程中,果皮上散生多数突起的油苞极易破裂导致果实干后变黑,有效成分挥发而严重影响质量。青花椒的油苞破损程度直接影响其品质,在保证花椒低油苞破损率的前提下,为实现花椒机械化采收,基于枝条环切原理,设计了一种花椒采收机的穗枝分离装置。通过理论分析得到影响采收效果的结构参数和作业参数,并根据花椒枝条物理特性和加工经济性进行优化。选取环切式穗枝分离装置的环切刀刃口角度、环切刀转速和枝条进给速度为试验因素,以花椒采收效率和油苞破损率作为评价指标,进行了单因素试验及二次正交旋转组合试验。采用响应曲面法对试验结果进行分析并找出主控因素,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。结果表明,枝条进给速度是影响花椒采收效率和油苞破损率的主要因素,枝条进给速度与花椒采收效率成正比关系。各因素对花椒采收效率和油苞破损率的影响程度由大到小依次为枝条进给速度＞环切刀转速＞环切刀刃口角度。随着枝条进给速度的增加,花椒采收效率迅速提高,花椒油苞破损率先缓慢增加后急剧增加。随着环切刀转速的增加,花椒采收效率并无明显增加,在枝条进给速度＜0.4 m/s时,花椒油苞破损率随环切刀转速增加先小幅减小后趋于平稳最后小幅增加,在枝条进给速度＞0.4 m/s时,花椒油苞破损率随环切刀转速增加平稳减小。该装置最优参数组合:环切刀转速2 800 r/min,枝条进给速度0.45 m/s,环切刀刃口角度25°。样机田间试验表明,花椒采收效率和油苞破损率分别为50.7 kg/h和6.7%,优于目前人工采摘作业效果。      

基于YOLOv 4的机收甜菜破损检测方法研究

针对甜菜机械化收获中机收甜菜识别不精确致使破损率计算不准确的问题,提出一种基于YOLOv4的机收甜菜破损检测方法。利用不同距离、不同角度和不同遮挡程度的甜菜照片制作数据集,对基于YOLOv4的机收甜菜破损检测模型进行训练和测试。测试结果表明:基于YOLOv4的机收甜菜破损检测模型识别完整甜菜精确率和召回率分别为94.02%和91.13%,识别破损甜菜的精确率和召回率分别为96.68%和95.21%,破损检测模型的mAP值为96.44%,比Faster R-CNN和SSD模型的mAP值分别高2.62%和5.65%。由此可得,提出的基于YOLOv4的机收甜菜破损检测模型可以更准确地完成对机收甜菜中完整甜菜和破损甜菜的识别,满足甜菜破损率计算的需求。     

甘薯花生酸性含乳饮料的制作及其乳化稳定性研究

为开发甘薯花生酸性禽乳饮料,以甘薯、花生仁等为原料,探讨花生仁的烘烤条件及乳化稳定剂的选择与复配．并对饮料糖酸进行调整,最后通过正交试验得出饮料的最佳配方及参数。结果表明：饮料的最佳配方为甘薯酶解液50％、花生乳30％、白砂糖8％、脱脂乳粉3％、柠檬酸0．2％;复合乳化剂（单甘酯：蔗糖酯为1：2）及稳定剂（0．2％CMC—Na、0．1％黄原胶）的最佳用量分别为0．25％和0.3％。     

手剥山核桃破壳机的设计与研究

手剥山核桃属于开袋即食休闲食品,食用时,像剥花生一样,使壳仁分离。为此,介绍了手剥山核桃破壳机的设计过程。对常用坚果类破壳方法进行了比较,从手工加工方法中得到启示,吸收传统加工工艺中的有用经验与撞击法相结合,设计出机械敲击方式破壳机构。同时,给出了机械敲击臂机构、喂料机构、力调节机构和原理样机的设计。滚筒的凹槽采用近似半球形,可实现与山核桃形状的拟合,有效减少打击力分力。通过实验验证,该机可针对不同规格的山核桃,破壳的适应性好。     

花生专用肥肥效试验

为提高花生的产量和品质,以白沙1016为供试品种,采用对比试验的方法,探讨专用肥对花生产量及产量构成因素的影响。试验结果表明：施用专用肥的花生产量高于其他处理;与对照相比,不同施肥处理的百果质量、百仁质量、出仁率都有明显增加;倒3叶的光合速率在花针期最大,而倒5叶的光合速率在结荚期最大。     

植物油料实际压缩比计算模型与数值模拟

基于双曲线型应力应变模型建立了植物油料实际压缩比理论计算模型,模拟计算出的菜籽、菜籽仁、花生、大豆、芝麻和亚麻籽的实际压缩比与实测值吻合,菜籽仁的实际压缩比比菜籽平均高20%。根据实际压缩比变化率及其斜率曲线,近似确定植物油料工程实际临界压榨压力为:菜籽、菜籽仁、花生、亚麻籽80MPa,芝麻100MPa,大豆60MPa。     

花生联合收获机秧蔓夹持输送系统载荷谱编制

花生联合收获机夹持输送系统存在经常堵塞问题,对其液压系统的工作载荷进行研究极为关键。为得到反映花生秧蔓夹持输送系统的典型作业载荷谱,根据多次田间试验结果,选取花生秧蔓夹持输送系统液压马达输出轴转速为310、360、410r/min时的工况,进行系统液压马达田间作业载荷测试试验。针对大量的测试数据,采用转折点提取方式将载荷数据压缩至原来的1/50左右;随后利用雨流计数将时域内的载荷转换为雨流域内的均值、幅值载荷;再根据极大似然参数估计法分别对均值、幅值载荷数据进行统计分析。基于拟合检验结果分析得到,当花生秧蔓夹持输送系统液压马达输出轴转速为410r/min时,系统压力载荷均值和幅值分别满足分布均值为7.28、标准差为0.81的正态分布以及阈值为0.32、尺度参数为0.30、形状参数为0.90的三参数威布尔分布要求,可作为系统载荷谱编制的典型田间作业工况。由于室内台架试验以及花生秧蔓夹持输送系统机械零部件测试及产品结构优化设计的需要,将系统液压马达的压力信号转换为扭矩信号。根据均值、幅值的独立性,建立典型作业工况载荷的联合概率密度函数,采用载荷外推法得到液压马达输出轴扭矩的二维载荷谱,同时,结合实际试验加载的需求,进行二维载荷谱的降维操作,根据变均值法得到一维扭矩程序谱。     

小型背负式花生联合收获机的设计研究

介绍了国内外花生联合收获机的研制现状,阐述了小型背负式花生联合收获机的特点、结构设计、参数确定、试验情况以及应用前景.     

小型背负式花生联合收获机的设计研究

介绍了国内外花生联合收获机的研制现状，阐述了小型背负式花生联合收获机的特点、结构设计、参数确定、试验情况以及应用前景。     

基于图像自适应分类算法的花生出苗质量评价方法

为了能够快速、准确地获取花生出苗质量,提出了基于机器视觉的花生出苗质量评价方法。首先通过田间自走机器人获取花生图像信息,然后采用机器视觉的方法获取图像中花生苗的数量、花生苗冠层投影面积以及花生苗中心点坐标位置。将花生缺苗率和花生苗活力指数作为花生出苗质量评价指标,以花生苗数量结合花生苗坐标计算花生缺苗率,以花生苗叶片包络面积计算花生苗活力指数。针对花生图像识别易受环境干扰的问题,提出了鲁棒性强的花生苗提取算子,采用K均值聚类方法对花生苗提取算子进行分类,结合花生苗和土壤自适应分类算法,有效地将花生苗从土壤中提取出来。针对花生苗棵数误判现象,提出了采用图像全局分割和区域分割相结合的方法对图像进行分割,并基于形态学方法剔除田地杂草等噪声。试验结果表明:采用机器视觉识别花生苗数量的平均准确率为95.4%,花生苗株距计算平均误差为5.35 mm,验证了所提出的图像自适应分类算法的可行性。基于机器视觉所得花生缺苗率结果与人工测量结果两者之间的相关性为0.991(皮尔逊相关系数),人工评价与基于机器视觉评价具有较高的一致性。     

花生捡拾联合收获机捡拾装置参数优化及试验

为了提高花生捡拾收获机捡拾机构的作业质量,提高捡拾率,降低落果率,在已有研究基础上,以机器前进速度、弹齿回转速度、齿尖弯曲角度为影响因素,以捡拾率和落果率为考察指标,运用Box-Benhnken中心组合试验方法对捡拾收获机捡拾机构的工作参数进行了试验研究,建立响应面数学模型,分析了各影响因素对作业质量的影响,对相关参数进行了综合优化。结果表明:各因素对捡拾率影响显著顺序依次为回转速度、前进速度、弯曲角度;对落果率影响显著顺序依次为前进速度、回转速度、弯曲角度;最优参数组合为前进速度为0.8 m/s、回转速度5.0 rad/s、弯曲角度1 6 5°,捡拾率为9 9.3 6%,落果率为0.5 8%。     

花生除杂(清选)分级机的设计与研究

在花生的生产工作中,花生荚果的除杂与分级是一项重要的产后处理工作。为此,针对目前我国对花生除杂和分级机械研究缺乏的现状,设计了一种花生除杂(清选)分级机。工作时,采用基于重力和外形特点的花生荚果除杂(清选)技术与花生荚果分级技术,使其除杂分级后的花生荚果不仅除去了花生中的有机杂质和无机杂质,而且得到了不同尺寸的花生果。试验表明:当花生喂入量为1 000kg/h、风机风速为6～7m/s、除杂筛与水平夹角为24°～25°、导向螺旋螺距为160mm、分级筛筒转速为35r/min时,除杂和分级效果最佳,总体获得最优的结构参数配比。     

不同含水率下花生荚果静摩擦系数测定

为研究含水率对花生荚果静摩擦系数的影响,以花生主产区主要种植品种宛花2号、大白沙171为试验物料,利用DGF30/7-IA型电热鼓风干燥箱对花生荚果进行含水率调控(10.18%、13.57%、16.28%、20.66%、25.85%);利用静力学原理构建的静摩擦系数斜面仪测定花生荚果的静摩擦系数;采用单因素试验,分别分析花生品种、接触材料、荚果含水率对花生荚果静摩擦系数的影响。试验结果表明在含水率各水平下不同品种花生荚果与Q235钢板、大孔筛、小孔筛的静摩擦系数变化趋势相同;花生荚果静摩擦系数随含水率的增大而增大,宛花2号在不同含水率下与Q235钢板、大孔筛、小孔筛的静摩擦系数变化范围分别为0.388~0.611、0.494~0.819、0.553~0.975,大白沙171在不同含水率下与Q235钢板、大孔筛、小孔筛的静摩擦系数变化范围分别为0.42~0.622、0.608~0.822、0.619~0.892。在含水率各水平下花生荚果与不同接触材料的静摩擦系数变化趋势相同,其中大白沙171的静摩擦系数小于宛花2号;大白沙171花生荚果的流动性较好;研究结果可为花生循环干燥设备仿真模拟参数设置及优化设计提供参考依据。