基于虚拟仪器和神经网络的禽蛋检测系统设计

文针对现有禽蛋无损检测方法系统集成度不高,操作界面易用性差,测量误差大、试验效率低等不足,研制了基于Lab Windows/CVI的多传感器融合的禽蛋无损检测虚拟仪器品质分级系统。该系统以Lab Windows/CVI软件为设计操作平台,以MATLAB神经网络的分析算法为分析模块核心,充分结合计算机视觉检测和声学检测方法的优点,在无损检测的信息采集和处理层面实现了多传感器融合。系统通过系统静态分级测试,系统动态分级测试和系统连续动态测试等3种测试,测试结果表明该系统界面易用性好,在快速运行（27个样品/min）的情况下具有较好的准确度 (系统连续动态测试准确率大于90%),和漏检率（最高速情况下小于3%）。     

禽蛋破损在线检测自动敲击发声装置

本文针对禽蛋破损在线检测技术要求,设计了一种轻巧的自动敲击发声装置,该装置利用电磁吸合原理,由单片机控制线圈中电流的方向和大小变化,改变感应区的磁场方向和磁场强度,控制敲击杆的伸出、停止和返回,从而实现对蛋壳的敲击发声,密闭在敲击杆内部的麦克风采集声音信号。文中对自动敲击发声装置的结构和工作原理、硬件参数及软件实现进行了描述,并以鸡蛋为对象,进行了声音信号采集实验。结果表明：该系统运行稳定,反应迅速,敲击力度适中,采集的声音信号实时、清晰。     

禽蛋破损在线检测自动敲击发声装置设计与试验

针对禽蛋破损在线检测技术要求,设计了一种轻巧的自动敲击发声装置,该装置利用电磁吸合原理,由单片机控制线圈中电流的方向和大小变化,改变感应区的磁场方向和磁场强度,控制敲击杆的伸出、停止和返回,从而实现对蛋壳的敲击发声,密闭在敲击杆内部的麦克风采集声音信号。对自动敲击发声装置的结构和工作原理、硬件参数及软件实现进行了描述,并以鸡蛋为对象,进行了声音信号采集试验。结果表明：该装置运行稳定,反应迅速,敲击准确率达到了100%,而且敲击力度适中,敲击引起的蛋壳损伤率为0,采集的声音信号实时、清晰,为改善禽蛋无损检测装备性能提供了参考。     

基于振动信号的活体禽蛋胚胎发育中的胎动检测

在禽蛋孵化过程中的胚胎监控对家禽行业的发展具有非常重要的意义。该文设计了一套能获取孵化期活体禽蛋胚胎胎动信号的监测系统,提出一种半侵入法测量禽蛋胚胎胎动的新方法。先在禽蛋气室的顶部用针扎一个小洞,使活体胚胎的胎动信号经气室放大后传出来,然后带动贴在小孔上的铝箔运动,再通过位移传感器对其进行测量。本系统在不影响胚胎发育情况下,能对禽蛋胚胎进行识别,具有操作简单、可靠性高等特点,为进一步研发禽蛋发育过程的自动监控系统奠定了基础。     

利用敲击声音信号进行禽蛋破损检测和模糊识别

为了在蛋品加工中能够快速检测并剔除异常蛋(钢壳蛋、尖嘴蛋)和破损蛋，利用一个微型话筒和声卡采集蛋在敲击时的声脉冲信号，将采集到的声脉冲信号送计算机处理和分析。研究结果表明：正常蛋、破损蛋、钢壳蛋、尖嘴蛋的敲击声音信号在衰竭时间、最小共振峰频率和四点最大频率差等参数上存在差异，且差异的边界是模糊的。利用最大隶属度原则进行模糊识别，破损蛋的识别准确率达95%。     

基于机器视觉技术的淡水鱼质量分级

为了便于淡水鱼后续加工,需要对其进行大小分级,而且分级是淡水鱼加工前处理的重要工序之一。该研究收集86条淡水鱼为试验样本,利用机器视觉技术获取淡水鱼样本图像,对样本图像进行灰度化、二值化、轮廓提取等预处理,获取长短轴、投影面积等特征值。通过试验研究,建立有关鱼的头部、腹部和尾部的长度以及质量关系,运用各部分所占总质量的比例对特征值面积进行一定的校正,最后通过回归分析建立鱼体质量的预测模型。试验结果为：鱼体质量与投影面积之间是高度相关,其决定系数R2为0.9878,并对质量预测模型进行验证,验证相对误差均值为3.89%,绝对误差均值为6.81 g。试验结果表明,利用机器视觉技术可以为淡水鱼质量分级方法提供参考。     

基于机器视觉的马铃薯自动分级方法

为了实现马铃薯的自动分级,设计了基于V型平面镜同时获取三面图像的马铃薯机器视觉分级系统,并提出了相应的分级算法。根据大小特性,提出基于最小外接柱体体积法的马铃薯大小分级检测方法;根据外形特性,采用最长径外接矩形的宽高比法,实现了类圆形、椭圆型以及长型马铃薯的分类;根据马铃薯缺陷特点,分别提出以缺陷面积大小作为判别准则的孔洞、干腐马铃薯判别方法,以外接矩形对角线长度作为判别准则的机械损伤马铃薯判别方法和基于交叉法的发芽、畸形马铃薯检测方法。最终马铃薯的分级正确率为91.0%。试验结果表明:基于机器视觉的马铃薯自动分级检测方法可行,可用于马铃薯外部品质的在线检测。     

禽蛋聚氯乙烯弹性薄壁包装盒的设计与力学特性试验

为了降低禽蛋运输破损率,优化禽蛋包装结构,该文分析了中国禽蛋运输包装与分级现状,应用力学理论设计新型聚氯乙烯(PVC,polyvinyl chloride),弹性薄壁禽蛋包装盒,利用质构仪测试比较当前流通蛋盒和新设计蛋盒空载和满载时的力学特性,分析包装在运输中禽蛋破损率随装载数量、载荷、位移和加载时间等影响因素的变化规律,检验包装盒对禽蛋的保护性能,测试包装盒的保护效果,然后对产品进行成本分析。结果表明:1)设计盒侧壁结构,当前流通PVC包装盒承受载荷为80~100 N,新型PVC包装盒承受载荷分别为90~130 N,新结构抗压能力增强;2)装载鸡蛋数量越多,整体抗载能力增强,满盒时抗载能力最大;3)与当前流通中同类型PVC包装盒比较,使用新PVC结构包装盒,禽蛋运输破损率降低了0.72%。该文通过包装盒的理论分析、试验验证,获得较佳禽蛋包装盒结构形式,通过成本比较,表明禽蛋新包装可以降低禽蛋破损率,减少成本。研究结果为禽蛋缓冲包装探索,无损运输包装设计机理打下理论基础,为蛋品包装提供了设计方法和试验途径。     

荷兰黄瓜收获机器人的研究开发

为了降低黄瓜人工收获费用，荷兰农业环境工程研究所已经成功开发出了移动式黄瓜收获机器人样机。重点研究了机器人视觉识别系统软件和机械手运动控制程序。移动式黄瓜收获机器人由4部分组成：行走车、机械手、视觉系统和末梢执行器。试验表明该机器人的行走车能够快速到达初步作业位置，视觉系统能够探测到黄瓜果实的精确位置及成熟度，末梢执行器可以抓取黄瓜果实并将果实从茎秆上分离。     

基于深度学习的番茄授粉机器人目标识别与检测

针对植物工厂中对番茄花朵授粉作业的自动化和智能化需求,为克服当前机器人在授粉作业过程中因番茄花朵小、姿态朝向各异而导致的检测精度不高和授粉策略不完善等难题,该研究提出了一种由目标检测、花期分类和姿态识别相结合的番茄花朵检测分类算法--TFDC-Net（Tomato Flower Detection and Classification Network）。在目标检测阶段,提出了一种改进的YOLOv5s网络模型ACW_YOLOv5s,通过在YOLOv5s网络中添加卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）并采用加权框融合（Weighted Boxes Fusion,WBF）方法,使模型的准确率达到0.957,召回率达到0.942,mAP0.5为0.968,mAP0.5-0.95为0.620,各项指标相较于原YOLOv5s网络模型分别提高了0.028、0.004、0.012、0.066,并改善了目标漏检和误检的状况。进而,针对不同花期的花朵以及花蕊不同姿态朝向的授粉问题,采用EfficientNetV2分类网络分别对3种不同花期和5种不同花蕊姿态朝向的花朵进行训练,分别得到花期分类模型及姿态识别模型,通过选取300张花期图片和200张姿态图片对其进行测试,花期分类模型和姿态分类模型的总体准确率分别为97.0%和90.5%。将研究提出的TFDC-Net算法应用于自主研发的授粉机器人中进行试验验证,结果表明,该算法能够实现对番茄花朵的目标检测、花期分类和姿态识别。在此基础上,通过坐标转换对目标快速定位,利用机器人机械臂末端执行器对番茄花朵中的花蕊完成了精准授粉,验证了该算法的有效性。该研究可实现对番茄花朵的目标识别与检测,有助于进一步推动授粉机器人的研发与应用。     

黄瓜自动分级系统的研制

该文回顾了农产品分级的机器视觉技术，提出了黄瓜分级的标准。开发了机器视觉系统，包括照明、彩色CCD像机、抓取架、微机、图像监视器、挑选机器人和传送带。设计了分级系统的软硬件设备。     

基于分级处理生产线的脐橙全程追溯系统

商品化分级处理是水果采后一系列加工和增值流程的组合,是水果供应链的关键环节。基于机器视觉和近红外检测技术的自动化水果加工分级流水线不仅极大提高了处理效率,而且使单个果品的精确品质检测成为可能。该文以中国代表性的水果—脐橙为例,探讨了以水果加工配送中心为核心的水果供应链中物流批次整合与分解问题、加工分级处理前后物流单元转换问题及供应链各实体间物流信息流脱节问题,有针对性地提出一套脐橙全程追溯方案,包括结合中国目前水果生产实际并与GS1编码体系兼容的编码和标识方案、基于供应链角色的信息管理系统和相关配套硬件装置,并在浙江某果品公司供应链进行了试用,结果表明系统可以成功区分脐橙的生产、加工、流通的不同批次并获取全程追溯信息,但存在信息输入量大及不规范的问题。研究对复杂供应链流程下小个体水果全程批次可追溯作了尝试和探索,为包含加工分级流程的水果全程追溯研究提供参考。     

苹果品质动态无损感知及分级机器手系统

为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘（Partial Least-Square,PLS）方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法（Normalized Spectral Ratio,NSR）作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法）作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.958 9,验证均方根误差RMSEV（Root Mean Squared Error of Validation）为0.462 7%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.977 2,均方根误差为1.631 5 mm;着色度的预测相关系数为0.967 4,均方根误差为5.973 4%;糖度的预测相关系数为0.964 3,均方根误差为0.504 8%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果可为苹果多品质指标的高效检测提供参考。     

染色竹条分级流水线的自动控制系统

针对目前竹制品加工业采用人工配色分级效率低的问题,提出了一种用于染色竹条分级流水线的自动控制系统该系统基于单片机系统,包括拍摄位置传感器、分级位置传感器、分级电磁铁以及串口电路。控制算法采用双向链表数据结构算法来存储竹条的分级级别和通过顺序,同时分级传感器指针数组中记录分级传感器的触发信息,由电磁铁堆栈控制分级电磁铁的动作。通过试验验证,结果表明竹条在8个级别的分级流水线上分级动作准率达到100%,研究为染色竹条的在线分级控制问题提供了新的解决方法。     

机器人多指灵巧手及其驱动系统研究的现状

对国内外多指灵巧手的研究进展进行了综述，分析了传统工业机器人的末端执行器的局限性，展望了机器人灵巧多指手的必然发展趋势；同时对这些多指灵巧手的驱动器及其传动系统进行对比分析，提出了今后多指灵巧手驱动器及其传动系统的的发展趋势。     

基于机器视觉的双孢蘑菇在线自动分级系统设计与试验

针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。     

玉米除草机器人视觉导航系统设计与试验

玉米苗带准确检测与精准跟踪是玉米除草机器人实现自主作业的重要基础。针对玉米除草机器人苗带检测,该研究提出了基于感兴趣区域更新的玉米苗带实时识别及导航线提取方法,首先利用单目相机采集机器人前向玉米苗带,将苗带图像进行归一化和超绿处理,采用改进自适应响应阈值SUSAN（small univalue segment assimilating nucleus）角点法以及冗余离群特征点剔除法获得玉米苗特征点,以改进的顺序聚类算法对视频帧进行玉米苗带聚类处理,再利用最小二乘法拟合出各玉米苗带,最后基于机器人航向偏差和其相对玉米苗带的横向偏差实时调整感兴趣区域和更新导航线;同时,针对除草机器人苗带行线跟踪,提出以运动学为模型的PID（proportion integration differentiation）转向角决策方法,建立了导航跟踪控制模型;并在Visual Studio平台下,利用OpenCV库开发了导航控制系统。试验结果表明,玉米除草机器人导航线提取准确率为96.8%,每帧图像平均处理时间为87.39 ms,具有较好的实时性和抗干扰性;在模拟环境下,玉米苗带直线和曲线跟踪平均误差≤1.42 cm,标准误差≤0.41 cm;在农田环境下,不同速度导航跟踪平均误差≤1.51 cm,标准误差≤0.44 cm。研究结果可为玉米除草机器人田间自主作业提供关键技术支撑。     

扇贝苗分级计数装置的设计与试验

针对目前底播虾夷扇贝（patinopecten yessoensis）苗种海上抽样分级计数用工量大、劳动强度高、工作效率低以及分级计数误差高等问题,通过对獐子岛虾夷扇贝底播作业模式和抽样分级计数方式的调研,设计了能够适应海上收购、分级计数、底播等要求的贝苗分级计数装置,该装置由分级筛选机构与排队传送计数机构组成,可同时实现4种规格贝苗的分级与计数。试验分2阶段进行,第1阶段分别对影响分级筛选机构分级准确性与排队计数机构统计准确性的因素进行正交试验分析与验证,确定贝苗分级计数装置的最佳工艺参数,其中分级贝苗投入量2.5 kg/min、筛网孔径增量?2 mm、筛网电机转速130 r/min、筛面与水平方向夹角2°、筛网长度1.2 m时分级效果最佳,计数筛选投入量为2 kg/min、排队上档板与传输方向夹角θ1=45°、下档板与传输方向夹角θ2=30°、传动带电机转速为115 r/min时计数效果最佳;第2阶段在小长山岛海区进行海上对比试验,贝苗分级规格从小到大分别为<30、30～35、>35～40、≥40 mm。4次试验中,≥40 mm规格的贝苗机械与人工分级计数的偏差率分别为2.82%±0.19%、2.33%±0.30%、2.28%±0.15%、2.90%±0.11%,>35～40 mm规格贝苗分级计数偏差率分别为3.05%±0.14%、4.26%±0.15%、4.38%±0.19%、3.66%±0.23%,30～35 mm规格贝苗分级计数偏差率分别为2.26%±1.01%、1.75%±1.02%、2.10%±1.39%、2.29%±1.639%,<30 mm贝苗规格分级与计数偏差率分别为9.04%±1.56%、11.44%±1.79%、7.63%±3.03%、9.23%±4.89%,同种规格机械与人工分级计数偏差率差异均不显著（P>0.05）。采用机械分级与计数统计在2人辅助（筛选与计数投苗工作）的情况下,完成20 kg贝苗分级计数所需时间平均为16.9 min,作业效率为0.59 kg/min,为人工作业（每组8人同时工作）效率的4.54倍,且作业人数减少6人,作业强度大幅降低。采用贝苗分级计数装置对贝苗进行抽样分级作业经济效果显著,每次底播期分苗作业(2个月完成0.67亿个贝苗的分级与计数)可节省费用约为62.512万元。由此说明,贝苗分级计数装置具有较好的稳定性,且在提高工作效率、降低劳动强度和增加经济性等方面效果显著,具有推广应用前景。     

手持式可见近红外苹果品质无损检测系统设计与试验

为实现苹果多产地多品质指标的现场快速无损检测与评价，该研究基于可见近红外光谱技术研发低成本、低功耗、小型化的苹果品质手持式无损检测终端。检测终端集成宽谱LED光源和水果特征响应窄带光电探测器，接入物联网云端数据系统，实现检测数据上传和模型的远程更新维护。利用研制的检测系统可有效获取不同产区苹果500～1 050 nm波长范围内的漫反射光谱，优选光谱预处理算法消除干扰并采用不同特征波长提取算法对数据进行降维，分别建立了多产地苹果可溶性固形物含量、硬度和维生素C含量的通用检测模型，模型的预测相关系数分别为0.926、0.798和0.704，预测均方根误差分别为0.585%、1.405 kg/cm2和0.968 mg/100g。将通用检测模型载入云端数据系统作为云模型，检测样本时调用云模型进行计算并反馈至检测终端。通过多个产地独立样本的验证表明，该系统可满足苹果产业现场无损检测的实际需求，为手持式光谱检测仪的实用化设计提供参考。