超声波红枣清洗机工作参数优化

为了提高制干红枣清洗的质量,设计制造了以超声波为清洗动力的红枣清洗机。分析了超声波清洗红枣机理;以预备试验为基础,确定了清洗机的参数及范围,通过超声波对制干红枣的清洗正交试验,对试验数据进行极差与方差分析表明,当清洗机超声波功率550W,清洗水温60℃,清洗时间4min时,清洗效果最好。在该条件下进行清洗制干红枣原料,洗净率大于96.2%,破损率为0.8%。研究结果可为红枣制干加工企业清洗技术提供参考。     

新型蔬菜清洗机的研制

分析了超声波和气泡作为蔬菜清洗动力的机理。设计制造了以超声波和气泡为清洗动力的蔬菜清洗试验机。以试验机为基础进行蔬菜清洗正交试验,确定了适合蔬菜清洗的工艺参数：超声波功率450 W、气泡强度25 m³/h、清洗时间4 min。以此试验参数为依据研制了蔬菜清洗机。试验表明,该清洗机每小时清洗叶类蔬菜120 kg以上,其洗净率大于95%,破损率小于2%;每小时清洗根茎类蔬菜240 kg以上,其洗净率大于90%,破损率小于1%。     

蔬菜清洗机不同清洗模式的节水比较

蔬菜清洗过程中最大的消耗资源是水,耗水量不仅与清洗方式有关,也与用水模式有关.为研究耗水量与蔬菜清洗用水模式的关系,该文在蔬菜清洗试验结果的基础上,提出了针对清洗机设备耗水量的科学评价方法,通过设计多种蔬菜清洗用水模式,采用理论分析的方法,对清洗过程中清洗水浊度的变化规律建屯了数学模型,分析计算了清洗不同脏污程度蔬菜需要的耗水量,研究结果表明多槽清洗模式可以大大减少耗水量,该项研究为实际生产中制定清洗工艺提供了理论依据.     

淹没水射流清洗机清洗蔬菜的作用原理与运动分析

该文介绍了淹没水射流蔬菜清洗机的基本结构特征；根据水力学原理，分析了淹没水射流对蔬菜清洗的作用原理及蔬菜在清洗过程中的运动状态；通过制作试验装置进行试验，验证了蔬菜在淹没水射流作用下的运动规律，为该类清洗机的设计提供了理论依据和试验基础。结果表明：在喷口尺寸、喷口位置等结构参数确定的情况下，喷口射水流速影响蔬菜的运动状态，在该试验装置的结构尺寸下，喷口射水流速达到4.5～5.5 m/s时，可使蔬菜处于良好的搅动清洗状态。     

文洛型温室棚顶清洗机的研制与试验

针对国内文洛型温室棚顶清洗机械缺乏,人工清洗费时费力的问题,该研究设计了一种棚顶电动清洗机与配套换行作业平台,以实现对文洛型温室的自动清洗。为保证清洗机四轮行走的一致性,设计一种单电机两级减速同步驱动装置;针对电缆与水管收放过程中易发生堆积的问题,设计均匀卷线装置,对收放线过程进行分析,明确卷线半径与线速度的对应关系,优化卷线控制流程,满足了线缆、水管收放与清洗机往返同步的要求;为保证清洗辊刷对棚顶进行均匀可靠清洗,对刷毛与棚顶的接触过程进行了优化分析。样机性能测试表明,清洗最高行进速度为0.265 m/s,停机余量为28.4 mm;辅助换行平均时间为22.84 s,平台与屋顶对轨平均误差为1.6 mm。以薄膜透光率为指标,对清洗机的清洗效果进行试验,结果表明,在行进速度为0.25 m/s、辊刷转速120 r/min、水泵流量34 L/min的情况下,透光率为68%的薄膜经过清洗可提高到86%,清洗效果明显。该清洗机可以满足文洛型温室棚顶的清洗作业要求,对改善室内温光环境,提高果实产量与品质具有重要意义。     

日光温室薄膜全自动清洗机研制与试验

针对日光温室薄膜人工清洗劳动强度大、自动化清洗设备缺乏的现状,该研究设计了一种日光温室薄膜全自动清洗机。为减小整机质量并降低成本,采用双蜗轮蜗杆电机分别驱动清洗主机的毛刷与爬升轴;设计地面移位换行装置,用以承载清洗主机沿温室长度方向移动;为实现自动换行清洗,设计棚顶移位换行装置,调整棚顶吊绳安装高度,避免吊绳在换行作业时与棚面产生干涉而影响换行质量或损伤薄膜。基于多传感器融合与数据校验技术,保证清洗主机、棚顶与地面移位装置间的协作实时性、一致性及可靠性。为验证设计方案的合理性与可行性,以参照日光温室跨度、脊高、肩高参数10:1制作模型温室,按外形尺寸5:1加工清洗样机,并进行对齐、倾斜偏移及清洗效果验证试验。结果表明,清洗主机升降时的水平偏移量在±3°以内,左右偏移量在±7 mm以内（换行操作时各偏移量无累积）;地面与棚顶移位换行装置的单次换行误差与多次换行累计误差均在1 mm左右;毛刷材料选型与关键参数设计合理,可对薄膜表面灰尘进行有效清洗,洗净率为95.4%,清洗效果明显该清洗机在丰富国内日光温室清洗装备类型的同时,有效解决了团队前期研发清洗机质量大易伤膜、自动化水平低等问题,为温室大棚薄膜相关清洗设备的设计研发提供了参考。     

樱桃番茄清洗杀菌工艺优化

清洗杀菌可提高樱桃番茄的食用安全和商业价值,使得樱桃番茄外观口味俱佳、保存期更长、好果质量分数更高,该研究以宁夏樱桃番茄为试验对象,利用多槽自动输送式蔬菜清洗机和次氯酸杀菌消毒制备设备进行清洗和杀菌,通过清洗杀菌试验的测试结果来确定合理的清洗和杀菌工艺参数。试验结果表明:清洗机清洗樱桃番茄单槽喂入量最大值为15kg;清洗用时170s即可达到理想的清洗效果,洗净质量分数可达99.3%;杀菌水有效氯浓度为100μg/mL,消毒时间为85s,可使樱桃番茄表面菌落总数降低1.128个对数值;用有效氯质量100μg/mL次氯酸杀菌水清洗后的果实,在10℃的冷库环境保存下,18d后好果质量分数仍能达到77%。本研究结果可为工业化生产中樱桃番茄清洗杀菌工艺的提供参考。     

振动喷淋式蔬菜清洗机的研究

为实现蔬菜净菜机械化,对振动喷淋式蔬菜清洗机的工作原理和基本结构进行了研究,并分析了蔬菜在清洗过程中的运动和受力情况,以及叶类蔬菜的损伤机理。实验中清洗池容积为3.8×1.2×0.45 m³,清洗液2000 L。振动时间3～7 min,振幅60 cm,转速：叶类蔬菜为5～7 r/min,块茎类蔬菜为80～90 r/min;喷淋的水流速度为24 m/s时的运动参数较为合理。     

轻密度颗粒在搅拌槽内悬浮特性的数值模拟

轻密度颗粒在搅拌槽内的悬浮特性是其在工业应用中非常关键的问题。该文采用多重参考系（multiple reference frame,MRF）法和以颗粒动力学为基础的Euler-Euler双流体模型,对轻密度颗粒在双层圆盘涡轮桨搅拌槽内的悬浮特性进行数值模拟,得到了槽内的宏观流动场和固含率分布等,采用文献试验数据对模拟结果进行了验证。结果表明：总体上轻密度颗粒固含率分布沿轴向高度增大而增大,并存在分区现象,在液面中心处颗粒浓度最高,颗粒易在此处堆积,而在槽底中心处则固含率最低。在循环涡涡心和桨叶后部,颗粒浓度相对较高。轻密度颗粒的加入使搅拌槽内液相速度略有降低。搅拌转速增加或颗粒粒径减小有利于颗粒的均匀悬浮,颗粒含量的变化对固液悬浮的均匀性影响不大。该研究可为轻密度颗粒悬浮搅拌反应釜设计、优化和放大等提供参考。     

田螺脱壳清洗机振动筛的设计与试验

为减轻田螺脱壳清洗的劳动强度,设计研制了一种结构简单、操作方便的振动式的田螺脱壳清洗机。通过对振动筛曲柄摇杆机构的尺度综合分析,以传动角最大为寻优目标计算出机构的曲柄、连杆、摇杆长度分别为8、180、220 mm;通过机构运动分析和试验研究,得出曲柄转速在600 r/min左右时,脱净率可达96%。     

提高鸭蛋清洁度的层叠式笼养蛋鸭笼底网的优化设计

为解决层叠式蛋鸭笼养设备在笼养鸭过程中出现鸭蛋表面脏污严重的问题,该文优化设计了蛋鸭笼底网外形尺寸参数。该文建立鸭蛋滚落运动仿真模型,利用二分法确定笼底网坡度合理范围。基于笼底网坡度合理范围,综合考虑笼底网间距、笼底网直径、笼底网质量及最大位移变形,建立笼底网优化数学模型。以有限元软件ANSYS为计算平台,采用三因素四水平相应曲面分析法,并基于最大位移变形响应面对蛋鸭笼底网尺寸参数进行寻优,寻优结果中笼底篦漏孔最大的一组解为最优解。优化结果较优化前,笼底网坡度增大至8.5°,笼底篦漏孔增大29.2%,笼底网最大位移变形量下降18.1%;为进一步检验优化结果可行性,该文利用优化后笼底网进行蛋鸭笼养试验。试验结果显示,蛋鸭笼底网优化后显著提高了鸭蛋清洁度,对毛羽品相、产蛋率及鸭蛋破损率无显著影响。该研究可为禽类笼养设备笼网的研制提供参考。     

平养蛋鸭种蛋智能收集和标记系统设计与试验

目前平养蛋鸭只能采用家系选育法而不能采用个体选育法,这是因为在平养条件下很难实现蛋鸭与所产蛋的准确对应.蛋鸭家系选育法的主要缺点是复杂,劳动强度大,准确度低,严重影响选种的精度和效率.在平养环境下实现蛋鸭个体选育法的关键在于找到一种智能化无应激的精确识别和标记蛋鸭个体与其所产种蛋的方法.该文以蛋鸭为研究对象,提出了一种新型的平养蛋鸭种蛋智能收集和标记系统设计框架,给出了上位机和下位机的组网拓扑图和逻辑控制算法.该系统采用射频技术和光电传感器技术融合,实现了蛋鸭产蛋个体的准确识别,识别正确率为100%.利用非接触式喷码打印技术将蛋鸭个体编号信息记录在其所产种蛋蛋壳上,解决了蛋鸭个体与所产鸭蛋对应关系的无应激自动记录难题.设计并实现了集种蛋收集和标记于一体的新型集蛋装置.该装置由集蛋区、调整区和喷印区3部分组成.集蛋区采用梯形凹槽结构和EVA海绵弹性触面设计,消除了种蛋在加速滚落过程中积累的动能,种蛋的破损率低于1%.调整区采用滑触式种蛋姿态导向设计,种蛋姿态调整的合格率达到了99.80%,保证了蛋壳长轴截面作为喷印面,使喷印的字符最大程度保持完整性.喷印区采用连续式油墨喷码机完成蛋鸭个体与种蛋对应关系的标记,喷码标识清晰可读合格率为98.2%.该研究可为蛋鸭生产过程中个体产蛋行为分析和种蛋信息的自动收集提供参考.     

基于改进YOLOv7模型的复杂环境下鸭蛋识别定位

在干扰、遮挡等复杂环境下,对鸭蛋进行快速、准确识别定位是开发鸭蛋拾取机器人的关键技术,该研究提出一种基于改进YOLOv7（you only look once）模型的复杂环境鸭蛋检测方法,在主干网络加入卷积注意力模块（CBAM,convolutional block attention module）,加强网络信息传递,提高模型对特征的敏感程度,减少复杂环境对鸭蛋识别干扰;利用深度可分离卷积(DSC,depthwise separable convolution)、调整空间金字塔池化结构（SPP,spatial pyramid pooling）,降低模型参数数量和运算成本。试验结果表明,与SSD、YOLOv4、YOLOv5_M以及YOLOv7相比,改进YOLOv7模型的F1分数（F1 score）分别提高了8.3、10.1、8.7和7.6个百分点,F1分数达95.5%,占内存空间68.7 M,单张图片检测平均用时0.022 s。与不同模型在复杂环境的检测对比试验表明,改进的YOLOv7模型,在遮挡、簇拥、昏暗等复杂环境下,均能对鸭蛋进行准确快速的识别定位,具有较强鲁棒性和适用性。该研究可为后续开发鸭蛋拾取机器人提供技术支撑。     

基于透射图像的高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量检测

含盐量是衡量咸鸭蛋品质的重要指标。为了利用机器视觉技术实现高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量的无损检测。该研究采用工业相机和透射光源搭建咸鸭蛋的透射图像采集装置。采用图像整体特征和长轴截面光强度特征两种特征提取方法,利用多元线性回归、支持向量机回归两种算法,建立对蛋清、蛋黄及全蛋含盐量以及蛋黄指数的定量预测模型。结果表明,随着咸鸭蛋腌制时间的增加,其透光性显著提高。同时,透射图像蛋黄的所在视野区域会随着含盐量的增加而呈现规律性的变化。基于图像整体特征建立的蛋清、蛋黄、全蛋含盐量模型较优,在蛋黄指数预测下基于长轴截面光强度特征所建模型较优。其中,基于图像整体特征所建立的蛋黄含盐量支持向量机回归（support vector regression, SVR）模型最优,测试集相关系数（test set correlation coefficient, R_p）、测试集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSE_p)、相对分析误差（residual predictive deviation, RPD）分别达到0.8460、0.3416、1.898;基于长轴截面光强度特征建立的蛋黄指数多元线性回归（multiple linear regression, MLR）模型最优,测试集相关系数R_p、均方根误差RMSE_p、相对分析误差RPD分别为0.8318、0.0743、1.916。该研究结果为咸鸭蛋含盐量的快速检测提供理论依据和技术支持。     

基于振动及EEMD-CMAC算法的鸭蛋散黄在线检测

针对鸭蛋长期存储以及运输过程中造成的散黄问题,构建一种基于振动信息的鸭蛋散黄在线检测流水线,可实现鸭蛋的自动触压和随动检测。通过磁致伸缩振子对鸭蛋扫频振动进行音频信息增强,对音频振动信号进行集合经验模态分解,并通过主成分分析进行降维提取主要特征,基于此,构建基于小脑神经网络的鸭蛋散黄检测模型。试验中,对320枚鸭蛋进行检测(训练集200枚,测试集120枚),结果表明,基于累积贡献率达98.14%的前5个主成分的鸭蛋散黄检测模型训练集和测试集识别率分别达98.66%和97.03%,每枚鸭蛋在线检测时间约1 s。研究表明,所研制的检测流水线基于磁致伸缩振子扫频激励未知品质鸭蛋,再结合EEMD-CMAC进行鸭蛋散黄检测是可行的,可满足流水线在线检测的要求。     

辊刷式蓖麻收获机采摘机构优化设计与试验

针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为:前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。     

基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测

种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.220 2 mm²和0.000 058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。     

运行参数对倒伞曝气机曝气性能影响试验

转速、浸没深度和液位高度对倒伞曝气机曝气性能的影响较大,为了研究各影响参数协同作用下倒伞曝气机曝气性能的变化情况,该文通过试验研究了不同转速、浸没深度和液位高度对曝气性能的影响。研究表明:在相同转速时随着运行时间的增加曝气池溶解氧浓度随之增大,但增幅逐渐降低;随着转速的增加,叶轮对水的做功能力增强,提高了水面的湍动强度及水面下的复氧强度,进而缩短了曝气池达到氧饱和的时间,转速为300 r/min达到氧饱和的时间比150 r/min缩短了约57%。转速、浸没深度和液位高度的改变均会极大地影响倒伞曝气机的性能:转速的增加能够提升倒伞曝气机的标准氧总转移系数和标准充氧能力,但对于标准动力效率的提升有一个上限值,该上限值与浸没深度有关;倒伞曝气机低速运行时,浸没深度和液位高度对标准氧总转移系数和标准充氧能力的影响较小。液位高度的增加会加大倒伞曝气机的标准充氧能力和标准动力效率,但是相同液位高度下,随着转速的增加标准动力效率增幅明显小于标准充氧能力增幅,当液位高度为250 mm时,转速从150增加到300 r/min,标准充氧能力值提高2.91倍而标准动力效率提高1.22倍。该研究可为倒伞曝气机的经济运行提供参考。     

淡水鱼的连续式鱼鳞去除方法

为研究连续式鱼鳞的去除方法,以鲢鱼、鳊鱼、鲤鱼为试验对象,提出了一种以弹簧为主要去鳞结构的去鳞刷,并以弹簧外径、去鳞刷转速与去鳞刷直径等为主要因素,通过自制去鳞试验台研究了其对淡水鱼去鳞率和鱼体损伤的影响,表明弹簧外径、去鳞刷直径对淡水鱼去鳞率有显著影响,对鱼体损伤感官评价得分影响不显著,去鳞刷转速对去鳞率和鱼体损伤感官评价得分均有极显著影响。不同种鱼,其各自适宜的弹簧外径、去鳞刷直径与去鳞刷直径有所不同。确定了白鲢去鳞时弹簧外径、去鳞刷转速、去鳞刷直径的最优参数组合,即弹簧外径21 mm、去鳞刷转速1 120 r/min、去鳞刷直径90 mm。该研究可为连续式去鱼鳞机的研制提供依据。