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。     

连续式淡水鱼弹簧刷去鳞机参数优化与试验

为了提高连续式淡水鱼弹簧刷去鳞机的去鳞效果,该文以鲢鱼为试验对象,通过自制去鳞机研究了去鳞机去鳞辊上的弹簧缠绕方式及整机运行参数对去鳞效果的影响,通过正交试验确定了各参数之间的最优组合,即去鳞辊上缠绕的不锈钢弹簧采用1.2mm×16mm、弹簧缠绕圈数2.5圈、弹簧头尾固定间距40mm,去鳞辊转速1390r/min、压辊转速100r/min、输送辊转速800r/min,此时鲢鱼去鳞率均值为68.7%。该研究可为连续式淡水鱼弹簧刷去鳞机的改进提供参考。     

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。     

罗非鱼初加工喂入量监测与运行参数在线控制

为实现鱼类初加工过程中对物料状态和设备运行参数实时监测与在线控制,该研究以罗非鱼为研究对象,研制了基于机器视觉的喂入量实时监测设备。首先建立基于多源数据与知识融合规则的运行参数在线控制系统,系统主要由工控机、PLC、工业相机、伺服电机和显示器等组成,并研究根据生产线实时输送速度的变化在线调整相机采帧数及曝光时间参数,获取罗非鱼输送过程多目标图像,进一步采用LRMF(Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter)算法,对网格背景下不同规格罗非鱼的感兴趣区域进行提取,并构建动态条件下的罗非鱼面积-质量模型,对罗非鱼加工喂入量进行监测,最后基于模糊控制研究了鱼喂入量的控制方法,开发了喂入量监测及参数控制软件,实现对喂入量、输送带速度、去鳞滚筒转速等关键参数的实时监测与控制。试验结果表明,所建立的罗非鱼面积-质量模型决定系数R2为0.9,系统对喂入量、去鳞滚筒转速和输送速度的采集准确率分别可达95.61%、98.5%和98.6%,生产线平均加工速度为2 000 kg/h时,喂入量控制开启后波动范围减小了43.5%,且系统响应时间小于1 s,能够实现基于规则的运行参数闭环在线调控,满足鱼类加工生产线实时监控要求。研究结果可为淡水鱼初加工生产线的自动化和信息化研究提供技术参考。     

淡水鱼腹背定向装置设计及试验

针对目前淡水鱼前处理设备主要采用人工进行定向喂料,劳动强度大、效率低,同时鱼体定向整理设备缺乏等问题,该研究以鱼体腹部横截面近似为楔形的典型大宗淡水鱼鲫鱼为研究对象,在鱼体腹背受力挤压力学特性研究的基础上,提出了一种淡水鱼鱼体腹背定向方法,同时分析了鱼体腹背定向机理,设计并试制了淡水鱼鱼体腹背定向试验装置。选取鲫鱼为试验对象,以定向成功率和定向时间为试验指标,对淡水鱼鱼体腹背定向试验装置的主要参数进行了优化。通过单因素试验探究了辊形、对辊间隙、鱼体输送速度、对辊转速等装置主要参数对鱼体腹背定向的影响规律。在单因素试验结果的基础上,进行了正交试验,试验结果表明:各因素间的最优水平组合为:对辊间隙50 mm,对辊转速50 r/min,鱼体输送速度0.6 m/s时,在此最优水平组合下,定向成功率为100%,定向时间为0.55 s,试验装置工作运行参数最佳。该文的研究结果可为淡水鱼鱼体定向设备的研发提供理论依据和技术参考。     

大豆机收清选筛田间性能试验与分析

针对现阶段谷物联合收获机清选筛对大豆清选适用性较低以及大豆机收田间性能试验研究较少的现状,以久保田联合收获机PRO688D为试验机具,濉科20大豆为试验品种,以常规鱼鳞筛、加长鱼鳞筛、错位鱼眼筛、线性鱼眼筛和贝壳筛为上筛,网筛、圆孔筛和六棱孔筛为下筛,鱼鳞尾筛和栅格尾筛为尾筛,以清选损失率和含杂率为清选筛对大豆清选作业水平的评价指标,进行了大豆机收清选筛田间性能试验。利用模糊综合评价法对田间性能试验的数据进行了分析与评价,完成鱼鳞筛筛片开度、上筛、下筛、尾筛以及清选筛组合在大豆机收清选适用性方面的优化工作。清选作业水平评价结果表明,大豆机收清选适用性最佳的鱼鳞筛筛片开度是28 mm。进一步对不同尾筛、上筛、下筛和清选筛组合的清选作业水平进行评价,得出不同清选筛对大豆清选适用性情况为:栅格尾筛优于鱼鳞尾筛;贝壳筛和六棱孔筛是大豆机收清选适用性最好的上筛和下筛。大豆机收清选适用性最佳的上筛、下筛和尾筛组合为贝壳筛、六棱孔筛、鱼鳞尾筛,此时大豆机收田间性能试验的清选损失率为2.04%,含杂率为0.53%。试验结果表明,应用模糊综合评价法综合评价不同清选筛对大豆机收的清选损失率和含杂率,并进行清选作业水平的优选,可有效提高谷物联合收获机清选筛对大豆的清选适用性。该研究可为解决谷物联合收获机清选筛对大豆低适用性问题提供实际依据,对降低大豆联合收获机清选损失率和含杂率的田间试验研究起到推进作用,为研发适用于大豆收获的联合收获机清选装置提供参考。     

收获机振动筛振动参数影响不同湿度脱出物粘附特性

针对水稻脱出物表面湿润、黏性大的物料特性,以及易粘附在振动筛和抖动板上、诱发清选堵塞和夹带损失的技术难题,该文利用自制直线振动试验台架,研究了振动筛振动参数对水稻脱出物界面粘附特性的影响。以2种湿度水稻脱出物为试验对象,选取振幅、振动频率、振动角度为影响因素,以单位面积粘附量为试验指标,通过单因素试验分析了各因素对试验指标的影响规律,确定了各因素较优水平区间;通过正交试验设计及分析,得到2种湿度脱出物单位面积粘附量关于3个振动参数的数学模型,以及各因素对2种湿度脱出物单位面积粘附量影响的主次顺序,根据响应面分析比较,进一步证明了湿度是影响脱出物粘附特性的重要条件,与低湿度脱出物相比,高湿度脱出物的界面粘附更严重;低湿度脱出物单位面积粘附量的最优振动参数组合为振幅60 mm,振动频率6 Hz,振动角度50°;高湿度脱出物单位面积粘附量的最优振动参数组合为振幅50 mm,振动频率7 Hz,振动角度50°。研究结果可为水稻收获机振动筛的粘附界面调控及脱附界面构建提供参考。     

基于机器视觉技术的淡水鱼品种识别

为了后续加工便利,需要对打捞上来的淡水鱼进行分类,而且分类是淡水鱼加工前处理的重要工序之一。为了实现淡水鱼的自动分类,该研究通过收集常见的4种淡水鱼240条为试验样本,分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼。通过运用机器视觉技术采集各种淡水鱼的图像,并运用数字图像处理技术对图像进行处理,提取其各个颜色分量及长短轴之比等特征值,最后运用该特征值建立有关淡水鱼的品种识别模型。研究表明,通过该识别模型可以完全实现对鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼这4种淡水鱼的品种的识别,准确率达到96.67%。机器视觉技术可以快速准确对常见的淡水鱼进行品种识别,具有较强的实际应用价值。     

淡水鱼水平往复振动头尾定向输送方法

淡水鱼的头尾定向输送是进行鱼体自动化加工的基础.该研究针对淡水鱼头尾定向主要依靠人工进行、劳动强度大、机械化程度低等问题,以典型大宗淡水鱼为研究对象,基于水平往复振动原理开展淡水鱼头尾定向输送方法分析,并进行相关试验.首先探讨了鱼体在不同表面结构输送带上的摩擦特性,分析了实现鱼体头尾定向的可行性;然后基于水平往复振动原...     

施肥对饲草高粱生长及营养品质的影响

研究施用氮、磷,钾肥对饲草高粱生长及营养品质动态的影响结果表明,氮肥、磷肥和钾肥配合施用可大幅提高饲草高粱生物产量,增加饲草高粱植株粗蛋白质、粗纤维和粗脂肪的单位面积产出量;氮素是影响高粱生物产量的首要养分因素,其次为磷素,第三是钾素;饲草高粱植株高度以及粗蛋白质、粗纤维和粗脂肪含量的变化规律,主要取决于品种特性;施肥主要通过影响饲草高粱生物产量,对饲草高粱植株粗蛋白质、粗纤维和粗脂肪的单位面积产出量产生作用.从饲草高粱的生物产量和品质综合考虑,确定饲草高粱的适宜收割期,以开花末期至成熟中期之间为宜,过早收割饲草高粱生物产量较低,过晚收割则饲草高粱生物产量较低且品质变劣.     

基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别

针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F_0.02、F_0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。     

基于蜂群优化多核支持向量机的淡水鱼种类识别

为了准确地进行淡水鱼种类自动识别,利用计算机视觉技术,提出了一种基于Krawtchouk矩、灰度共生矩阵、蜂群优化多核最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS-SVM）的识别方法。首先获取淡水鱼样本的灰度图像,计算淡水鱼鱼体的长宽比、鱼头鱼尾的Krawtchouk矩不变量形状特征,求得鱼身的灰度共生矩阵纹理特征,将上述形状与纹理特征组合成高维特征向量,并输入到多核LS-SVM,通过人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法对多核LS-SVM中的待定参数进行寻优,ABC算法中的适应度函数为测试样本的识别精度;最后输出识别精度达到最高时的最优参数。利用该方法对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、草鱼、青鱼5种淡水鱼进行了分类识别,对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、草鱼4种鱼识别时,各类鱼的识别精度均达到95.83%以上,对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、青鱼4种鱼识别时,各类鱼的识别精度均达到91.67%以上,对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、草鱼和青鱼 5种鱼识别时,各类鱼的识别精度均达到83.33%以上;与近年来提出的淡水鱼识别方法、BP（back propagation）神经网络方法、单核LS-SVM方法相比,该方法的识别精度更高,从而可快速准确地识别淡水鱼的种类,提高水产养殖的自动化水平。     

基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法

针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明：在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.234 5 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明：改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。     

基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别

为探索淡水鱼品种的快速鉴别方法,该文应用近红外光谱分析技术,结合化学计量学方法,对7种淡水鱼品种的判别分类进行了研究。采集了青、草、鲢、鳙、鲤、鲫、鲂等7种淡水鱼,共665个鱼肉样品的近红外光谱数据,经过多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、数据标准化(standardization,S)等20种方法预处理,在1 000~1 799 nm范围内分别采用偏最小二乘法(partial least square,PLS)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP人工神经网络技术(back propagation artificial neural network,BP-ANN)、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术对7种淡水鱼原始光谱数据进行了鉴别分析。结果表明,近红外光谱数据,结合主成分分析和BP人工神经网络技术建立的淡水鱼品种鉴别模型最优,模型的鉴别准确率达96.4%,对未知样本的鉴别准确率达95.5%。模型具有较好的鉴别能力,采用该方法能较为准确、快速地鉴别出淡水鱼的品种。     

Comparison of lipid content and Fatty Acid composition in the edible meat of wild and cultured freshwater and marine fish and shrimps from china

The lipid content and fatty acid composition in the edible meat of twenty-nine species of wild and cultured freshwater and marine fish and shrimps were investigated. Both the lipid content and fatty acid composition of the species were specified due to their unique food habits and trophic levels. Most of the marine fish demonstrated higher lipid content than the freshwater fish, whereas shrimps had the lowest lipid content. All the marine fish and shrimps had much higher total n-3 PUFA than n-6 PUFA, while most of the freshwater fish and shrimps demonstrated much lower total n-3 PUFA than n-6 PUFA. This may be the biggest difference in fatty acid composition between marine and freshwater species. The cultured freshwater fish demonstrated higher percentages of total PUFA, total n-3 PUFA, and EPA + DHA than the wild freshwater fish. Two freshwater fish, including bighead carp and silver carp, are comparable to the marine fish as sources of n-3 PUFA.     

淡水鱼头尾与腹背定向装置的设计与试验

为了给6PYL-305型剖鱼机制造一种自动喂料设备,该文设计了一种淡水鱼头尾与腹背定向装置,并以鲢鱼为定向对象,根据鲢鱼的摩擦特性,通过理论分析,分别对利用倾斜振动台面实现头尾定向和利用渐变滑道实现腹背定向过程的机理进行了探讨,并采用质量为0.75～1.0 kg的新鲜鲢鱼进行了试验研究。理论分析和试验结果均表明,该定向装置可以实现鲢鱼的头尾和腹背定向。并对影响鱼体头尾定向因素：进入振动台面的体位、电动机频率、激振力和筛面角,以及影响鱼体腹背定向因素：滑道夹角、电机频率、激振力和滑道倾斜角分别进行了试验研究,得出各因素对定位时间均具有显著的影响;头尾定向的总定位率达97.53%,定向动作可在0.65～3.75 s内完成;腹背定位的总定位率达97.5%,定向动作可在0.39～5.03 s内完成。研究结果可为淡水鱼连续化加工中定向连续喂料设备的产品开发提供技术依据。