杂果类分级技术的研究

我国是水果生产大国,从1993年开始,我国水果的总产量就跃居世界第一。20世纪90年代又经历了一个大发展时期,果园的面积以每年数百万亩（1亩=0．067hm：,下同）的数量猛增,现我国水果总产量已超过2亿t。其中苹果、柑橘和梨年产量都在千万t以上,三大水果产量占到园林水果产量的56％以上,还有种类众多、数量庞大的各类杂果,如枣、油桃、芒果、柿子、杏、猕猴桃、圣女果、山楂等（统称杂果类）,满足了消费者对水果多样化的需求,从而吸引了诸多消费者,成了水果市场上的亮点,这些都极大地丰富和提高了人民的生活品质。水果产业已成为农村经济的一大支柱产业,为促进农民增收,扩大城乡居民就业和改善生态环境作出了积极贡献。     

声波助长技术对果类蔬菜的影响试验

为了考察声波对果类蔬菜长势、产量及储存质量等方面的影响,采用声波助长仪,对柿子椒、西红柿、架豆和西葫芦4种京郊设施农业常种植的果类蔬菜进行了声波助长试验。结果证明,声波促进柿子椒长势好,并可增产9.2%,使西红柿增产3.2%,使架豆增产28.6%,使西葫芦增产8.8%;声波对果蔬储存质量基本没有影响。试验结果为声波助长技术在果类蔬菜生产上的推广应用提供了实践依据。     

球形水果机械式大小分级技术研究现状

大小分级是水果商品化处理的重要环节,对提高我国水果的市场价格和市场竞争力有重要意义。为此,总结了球形水果机械大小分级的现状,对滚杠式、辊式、滚筒式、带式、挡板式和膜片式等6种形式的机械大小分级机的工作原理进行了介绍,并且讨论了机械式大小分级机的发展趋势,为球形水果机械式大小分级机的研发提供参考。     

机器视觉在柑橘分级技术上的研究进展

为了解决水果分选过程中,人工分选费时费力,机械分选可能会刮伤果皮,机器视觉技术用于水果行业分选有着巨大的优势。文章综述了近几年国内外机器视觉技术在水果品质分选行业的分级技术研究现状。目前学术界采用传统图像处理技术研究机器视觉柑橘检测分级方法都是人为设计特征,分选准确率有待提高,近几年深度学习算法在图像处理上表现出了极好的检测效果,该方法不需要人为设计特征,只需要训练足够的样本数据,就可输出想要的结果。针对传统图像处理技术存在的弊端,深度学习算法尤其是卷积神经网络算法（CNN）在柑橘品质检测分级上有着巨大的研究价值。     

水果品质检测与分级技术

介绍了国内外水果品质检测与分级技术的研究进展；通过对水果的尺寸、形状、颜色、表面缺陷和水果的生物特性等特征来对水果的品质进行检测．进而进行分级处理，有效地提高了水果的品质和市场竞争力；同时，对国内外水果品质检测与分级技术研究中存在的问题及发展前景做了概括。     

果品分级先锋——智能化水果分级生产线

作为发展中国家,我国粮油、水果、蔬菜等主要大宗农产品产量均居世界首位,但产后加工能力仅为25%左右,而发达国家高达80%以上。广东特色农产品丰富,农产品采后的分级挑选在未有机械前耗费了大量人力物力,增加了生产成本。2004年12月28日,由浙江大学生物系统工程与食品科学学院、杭州杭挂机电有限公司、美国Industry Vision Automa-tion Corp。联合研制的我国第一条智能化水果分级生产线销往广东梅县泰和园实业有限公司,用于该公司生产的特色水果——脐橙的品质检测和分级,实现了农产品在加工环节的增值,大大降低了企业生产成本,用户对该生…     

砂糖桔保鲜分级包装技术装备的研究开发

本文通过深入研究砂糖桔的特点,对比了多种果蔬保鲜分级工艺技术,分析了相关设备的设计要点,开发了一套适用于砂糖桔进行洁净、保鲜、分级和包装的自动化装备,使砂糖桔实现采后自动化优质商品化处理。     

基于智能称重的水果分级生产线设计

设计了一种基于智能称重的可以用于多种类球型水果实时、动态检测的分级生产线。整条生产线由水果输送装置、称重装置、控制装置、分级执行装置和托盘机构组成,水果输送装置将水果逐个输送到水果分级生产线的托盘机构,托盘机构随滑块循环运动至称重台上完成称重,质量信息传送至控制装置,控制装置根据国家标准判定每个水果的等级,发出指令传送给分级执行装置,完成水果的分级。     

水果品质智能化实时检测和分级系统研究

研究开发了水果品质智能化动态实时检测和分级系统,着重研究其水果输送翻转、水果精确过渡、水果动态称重和水果分级等子系统的相关机械与控制关键技术.在实时检测和分级过程中,水果以一定速度向前输送,并快速均匀翻转,以合适的位置和姿态传送到精确过渡系统,然后通过水果精确过渡系统传递给动态称重系统,从而准确、快速地获得该水果的质量信息.通过微机控制动态称重系统智能识别,综合判断每一水果的等级,结合控制系统获取并确定每个水果的位置信息,由控制模块将指令传输给分级系统,完成水果的分级.     

基于计算机视觉的水果实时分级技术发展与展望

概述了计算机视觉技术在农业中应用的主要方面,综合分析了目前国内外利用计算机视觉进行水果实时分级研究的现状及存在的问题,并提出了进一步研究的方向和途径。     

基于计算机视觉技术的水果形状分级方法

以彩色图像为处理对象,提出一种基于傅里叶变换的水果形状分级方法,采用梯度法检测彩色水果图像的边缘,再用边界跟踪算法获取水果的轮廓半径序列,然后将其进行离散傅里叶变换,最后利用傅里叶系数定义分类器,根据给定的分类阈值对水果形状进行分类,对不同水果形状的试验证明了这种方法的有效性。     

基于PLC和机器视觉的水果自动分级系统研究

介绍了水果自动分级系统总体设计,并从机器视觉模块和水果图像处理等两方面介绍了系统的视觉模块,最后基于图像处理和PLC控制技术实现了水果自动分级功能.试验结果表明:系统能够对水果进行等级分拣,系统最高精度为98％,具有较高的可靠性、可信性及一定的推广价值.     

基于计算机视觉技术的水果分级研究进展

较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势.     

禽蛋产品检测和分级机械化技术研究现状

我国鲜禽蛋产品消费总量极大,随着人们对食品卫生的重视,禽蛋上市前的处理工艺要求越来越严格,其中鲜禽蛋品质检测和分级是涉及食品卫生的重要工序,禽蛋品质检测和分级机械化技术水平影响禽蛋产品质量安全及批次生产能力。浅析了鲜禽蛋产品检测分级机械化技术发展进程、现阶段技术水平及存在的问题,为禽蛋产品检测和分级机械化技术的推广应用提供技术参考。      

我国红枣分级技术及红枣分级机研究现状

红枣分级技术是其产业化过程中进行流通、贮藏保鲜及深加工、提高产品档次和附加值的关键技术之一。为此,分析了我国目前各种红枣分级技术以及红枣分级技术未来需要解决的问题;介绍了我国目前最典型的4种红枣分级机以及各自的结构和特点;设计了一种可调分级间隙的栅筒式红枣分级机。结果表明:机械式红枣分级机在一段时间内还有广大市场,随着红枣分级技术的发展,基于机器视觉的红枣分级机在特定使用对象方面取代现有的机械式红枣分级机是必然的趋势。     

禽蛋清选分级技术及设备的应用与探讨

改革开放20年来，我国养禽业持续发展，已成为世界上禽蛋生产大国，据世界粮农组织(FAO)统计，1998年我国禽蛋总产量为2223，6万t，其中鸡蛋为1785，5万t，占总量的80．3％，水禽蛋为438.0万t．占总量的19．7％。我国每年人均禽蛋消费量约为17.2kg，是世界人均水平的2倍，2000年人均禽     

静电技术在农产品分级中的应用

农产品的分级对于提高产品产量,增强产品市场竞争力具有重要意义,静电技术凭借其清洁、能耗低、分选率高等优势,在农产品分级中越来越受到关注。为此,综述了静电技术的应用现状,着重介绍了其在农产品分级中的应用状况、所用原理、分级过程以及优越性和存在的问题,并指出其应用前景。     

基于BP神经网络的葡萄干分级技术的研究

为了适应农产品机器视觉分级技术的需要,通过分析葡萄干的特征参数组合对BP网络识别率的影响,确定最能反映葡萄干形态特征的参数作为等级识别的依据.为此,以BP算法为基础,采用改进的BP算法,对网络进行训练;同时,建立了基于BP神经网络葡萄干分级鉴定模型.试验结果表明,该网络分级效果较好,其平均分级准确率达到93%.     

推广蔬菜膜下滴灌机械化技术

河北省张家口市毗邻京津，具有发展蔬菜生产的自然、地理优势，蔬菜生产已成为全市农村经济的一大支柱产业。然而，张家口又是一个水资源贫乏的地区，用少量的水资源，创造高效益成为该市蔬菜发展的主要难题。膜下滴灌技术的应用，较好地解决了这一问题。为了使膜下滴灌技术顺利推广，2008年河北省农机部门在张家口市进行了试验示范。     

基于机器视觉和光谱技术水果分级的研究进展

机器视觉和光谱技术广泛应用于农业机械化领域,对推动农业智能化发展起着至关重要的作用。针对机器视觉在水果分级方面的应用现状,从研究对象的选取、检测分级特性指标以及检测方法的选择、机械装置及生产线开发3方面综述了研究的进展和存在的问题,并预测了相关的发展趋势,为机器视觉技术在农业中的应用提供了参考。