基于形态学参数的红枣品种识别

品种自动识别是红枣施药、采摘及分类分级等自动化作业的重要环节。为了探索骏枣、灰枣和冬枣3个新疆主栽品种机器自动识别的可行性,采集3个红枣品种的数字图像,以圆形度、矩形度、长宽比、半径比、Haralick比、类细度比例、面积与边界到形心平均距离平方比和紧凑度8个形态学参数作为品种特征值对红枣品种进行识别。随机取骏枣、哈密大枣、灰枣各35粒进行试验,统计分析各品种的8种形态学参数。试验结果表明:面积与边界到形心平均距离平方比可以最有效识别冬枣,骏枣及灰枣还需借助其它类型参数进行识别。     

基于支持向量机的缺陷红枣机器视觉识别

在枣的干制过程中形成的油头枣、浆头枣、霉烂枣是最常见的缺陷枣,它们整体或局部颜色偏暗、偏黑,有必要通过机器视觉技术将其识别出来.在HIS颜色空间中,提取H的均值和均方差作为红枣的颜色特征值,利用支持向量机识别缺陷红枣.实验结果表明,识别准确率可以达到96.2%,优于人工神经网络的89.4%.     

大型混流干燥机干燥不均匀性的研究

大型混流干燥机普遍存在干燥不均匀的现象，这是由于粮层气流分布不均匀造成的。通过实验，研究了混流干燥机内粮层气流的分布特点及影响因素；并经过大量的实际应用，总结出了从干燥机结构方面入手达到改善干燥不均匀现象的具体方法。     

基于机器视觉的干制红枣大小分级方法研究

为了实现干制红枣的大小自动分级,介绍了应用机器视觉的干制红枣自动分级方法,利用CCD摄像机获取红枣的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了样本图像的灰度化、二值化、图像分割、图像滤波、图像形态学处理、边缘检测和特征量提取等处理,参照干制红枣分级标准完成了红枣自动分级。通过实验数据回归分析得出红枣实测纵径、果质量与识别值当量值之间的数学检测模型,其决定系数分别达0.995 5和0.948 1。实验表明,采用句法模式识别对数据进行红枣大小分级,分级准确率达85%。     

基于机器视觉红枣缺陷检测装置的设计与试验

基于机器视觉的红枣缺陷检测研究中,普遍采用单相机采像,由于相机位置固定,加之红枣通常由普通传送带运送,红枣间易产生堆积、黏连造成红枣之间相互遮挡和红枣自身遮挡,导致红枣表面完整图像无法被采集,即使改用多相机采相也存在盲区,仍无法解决采集的图像不完整,导致检测准确率降低的问题.为了解决以上问题,设计了一种基于机器视觉红枣...     

圆锥形喷头喷雾二维分布均匀性试验研究

喷雾均匀性是喷头性能的重要指标之一,针对圆锥形喷头设计了正交试验,通过直观分析、方差分析和回归分析的方法,研究了喷头类型、喷雾压力、喷头高度对分布变异系数的影响。在喷雾均匀性自动化检测装置上完成试验,结果表明:3个因素的影响显著性由大到小的次序为喷头类型(T)、喷头高度(H)、喷雾压力(P);最优组合为:喷头类型TeeJet D5,喷雾压力0.3MPa,喷头高度250mm。     

喷灌分布均匀系数研究

为突出局部灌溉不足或灌溉过量对均匀性的影响程度,提出了基于几何平均数分布均匀系数的概念,将其定义为部分测点水深几何平均值与所有测点算术平均值的比值。并根据部分测点水深数据的提取方法不同,分为1/4低值、1/4高值、1/2低值和1/2高值分布均匀系数。用MATLAB和VC~ 语言编制了可以实现上述分布均匀系数计算的软件"SIUEW1.0"。结果初步证明:基于几何平均数的乘法模型要比基于算术平均数的加法模型更加突出了部分低(或高)于平均值的测点水深数据对均匀系数的影响程度,因此更适用于时局部灌溉不足或过量灌溉有严格控制要求地块的灌溉均匀性评价;无论高值和低值,取点数越少,均匀性的评价结果越差。     

对均匀温度和梯度温度作用效应的理解

桥梁结构处于自然环境中,将受到温度作用的影响。温度作用有两种形式,一是常年气温变化,即均匀温度作用,二是太阳辐射引起的骤然升降温等短时温度变化,即梯度温度作用。而非线性分布温度即梯度温度的作用往往是设计的控制因素,要了解这两种不同的作用形式对结构受力的影响,首先要清楚其对应力分布的影响。基于此还可以解释混凝土箱形截面梁桥裂缝产生的原因,以及在设计中如何予以充分考虑。     

基于Hough变换的成熟草莓识别技术

基于图像区域特征来识别被遮掩、重叠或紧靠的草莓果实非常困难，提出一种基于Hough变换的成熟草莓识别方法。先对Lab彩色模型下α通道图像进行分割，利用提取的草莓轮廓信息，根据草莓轮廓的数学模型进行Hough变换，实现成熟草莓的识别。为减少运算量，在Hough变换之前，先进行区域标记，获取有效图像信息区域。草莓轮廓信息提取和Hough变换在各个有效区域中进行，由于参数空间大大压缩，运算量也得到减少。试验表明：当成熟草莓轮廓信息丢失小于1／2时，无论单个分离的成熟草莓，还是被遮掩、重叠或紧靠的成熟草莓，皆有很好的识别效果，识别平均相对偏差为4．8％，能满足草莓采摘机器人对目标识别精度的要求。     

基于PWM变量喷雾的单喷头动态雾量分布均匀性实验

为研究PWM变量喷雾系统的动态雾量分布均匀性特点,以胭脂红溶液为喷雾试剂,在输送带上放置矩阵式集雾穴盘收集雾滴,采用浓度-吸光度法测量雾量沉积浓度,对单个喷头分别测试了不同PWM频率、PWM占空比和喷雾压力对总体区域、喷雾前进方向和喷杆方向上雾量分布均匀性的影响。研究发现,相较于喷杆方向,PWM频率对单喷头在喷雾前进方向上的雾量分布均匀性影响更大,某一速度条件下PWM频率的最小值应至少保证喷雾的连续性,且无需过大,从而保证电磁阀的使用寿命;当PWM占空比增大到一定值使喷雾流量基本稳定时,PWM占空比的继续增大可同时提高单喷头在喷雾前进方向和喷杆方向上的雾量分布均匀性,而在PWM占空比增大到该定值之前,仅对喷雾前进方向上的雾量分布有明显影响;在雾化效果较好的前提下,喷雾压力对单喷头在喷雾前进方向和喷杆方向上的雾量分布均匀性均有较大影响,且影响效果相反,主要因为随着喷雾压力的增大,雾量更多地向喷杆方向上的两侧和喷雾前进方向上的中间聚集。     

基于LabVIEW的红枣干燥机控制系统的设计

为了解决现有红枣干燥机自动化程度低、劳动强度高和不能很好地满足红枣干燥工艺需要的问题,通过对国内外自动化控制系统的研究和借鉴,设计了基于LabVIEW的红枣干燥机的控制系统。同时,设计了LabVIEW控制系统的前面板和程序框图,完成了外部硬件电路的设计。试验表明:该LabVIEW控制系统可以实现鼓风机和物料提升机的启动和停止,3路温度的采集、分析、显示和对加热管的控制,3路湿度的采集、分析、显示和对排湿阀门的控制,2路风速的采集和显示,以及6个进/出风通道按照设定的时间间隔实现5种工作模式的切换。     

计算机视觉在毛叶枣可食率估测中的应用研究

随着食品加工业的发展,对果实的自动分级技术要求越来越高,仅仅依据果皮损伤情况、色泽、果梗保存情况等指标项来进行水果品质分级已不能满足生产需要,可食率便成为对果实品质筛选分级的一个重要参考指标。为此,阐述了一种基于计算机视觉技术对毛叶枣可食率的无损估测方法,即在不破坏果实完整性的情况下,通过对毛叶枣的X光透视图像进行处理,分别估测出毛叶枣果实和果核的体积、质量,进而完成对可食率的估算。     

基于多器官特征融合的枣品种识别方法

针对自然场景下的枣品种识别问题,以枣果为研究对象的机器视觉技术已成为枣品种精准识别的主流方法之一。针对枣品种存在类间差异小、类内差异大的问题,提出了一种基于多器官特征融合的枣品种识别方法。首先利用YOLO v3检测算法将采集的自然场景图像中的枣果和叶片器官分割提取,提出了基于笛卡尔乘积构建两器官组合对的枣品种多样本数据集,然后基于EfficientNetV2网络模型,设计了能够充分学习两器官特征相关性的融合策略来提升模型性能,引入了逐步迁移训练方式以提升枣品种识别效率。最后,在构建的包含20个枣品种数据集上进行了大量实验,得到97.04%的识别准确率,明显优于现有研究结果,并且在训练时间和收敛速度上,本方法也有一定提升。结果表明该方法能够有效融合枣品种枣果和叶片器官的特征信息,可为其他品种识别研究提供参考。     

基于改进注意力机制和多语义特征增强的自然环境下枣品种识别方法

针对目前自然环境下枣品种识别准确率较低的问题,提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型（ICBAM_MSFE_Res50）。该模型在ResNet-50基础上,引入改进注意力机制（Improved convolutional block attention module, ICBAM）,ICBAM采用一维卷积和多尺度空洞卷积对卷积块注意力模块（CBAM）进行改进,消除了特征图降维时的信息损失,降低了模型计算量和参数量,提高了模型对枣果区域细粒度特征的提取能力。同时,提出了多语义特征增强（Multi semantic feature enhancement,MSFE）模块,该模块通过枣果区域定位算法提取更多枣果局部显著特征,并采用显著性特征抑制算法迫使模型学习枣果次要特征,从而达到枣果多种语义特征学习。实验结果表明,在20类枣品种数据集上,本文模型准确率为92.20%,与ResNet-50相比,提高4.26个百分点。对比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、InceptionV3模型,准确率分别提高15.84、9.22、6.86、3.55个百分点。对比其他枣品种识别方法,本文方法在20种枣品种识别中表现最优,可为自然环境下枣品种识别研究提供参考。     

红枣根渗灌效果试验研究

为了研究新型根渗管的使用技术与应用效果,在阿克苏地区红枣园开展了为期3年的试验研究。结果表明:采用"一行两管"的布置模式,本新型根渗管能够很好地满足树龄为10年左右枣树的灌水需求;并且与常规滴灌相比所需运行压力小,运行成本可降低50%～80%,每年可节省投资1 271元/hm2;比起常规漫灌其水分利用率高,就种植红枣而言,农民每年可增加收入42 640元/hm2。     

红枣枣泥蛋糕加工工艺研究

采用正交试验的方法,对红枣枣泥蛋糕的配方和生产工艺进行研究。试验结果表明：红枣枣泥蛋糕的最佳工艺参数为上火温度160℃、下火温度190℃、时间19min;最佳配方为枣泥150g、面粉350g、泡打粉8g、白砂糖180g、水150mL。     

基于数据平衡深度学习的不同成熟度冬枣识别

为解决不同成熟度冬枣的样本数量相差悬殊导致的识别率低的问题,本文提出了一种基于数据平衡的Faster R-CNN的冬枣识别方法。该方法针对自然环境下不同成熟度的冬枣,首先从不同角度进行了数据平衡的Faster R-CNN冬枣识别方法研究,然后将所提出的方法与基于YOLOv3的识别方法进行了对比试验研究。研究结果表明：所提出的数据平衡的Faster R-CNN方法在样本数量不足和类别不平衡的情况下,增强了模型的泛化效果,对片红冬枣识别的平均精确度达到了98.50％,总损失值小于0.5,其识别平均精确度高于YOLOv3。该研究对解决冬枣自动化和智能化采摘的识别问题具有一定的实际意义和应用价值。     

不同等级新疆骏枣物理特征及其对分级结果的影响

为了给红枣分级参数的选择及定量分级标准的制定提供科学依据,对新疆所产骏枣的主要特征参数进行测量和统计分析,研究了红枣各特征参数之间的相关性和各特征参数随等级的变化规律。通过聚类的方法,将红枣的8个特征参数分为5个类型,对根据不同特征参数进行分级所产生的参数误差进行了分析计算。试验结果显示,除密度外,红枣的各特征参数均对等级有显著影响,等级随特征参数标准偏差的减小而增大,各特征参数与等级之间存在显著的线性关系。各特征参数之间存在不同程度的相关性,轮廓面积和轮廓周长之间相关性最高,其次是轮廓周长和长度,除密度和质量、短径呈正相关外,密度和其他参数呈负相关。不同等级特征参数的平均误分率越高,分级效果越差;平均误分率越低,分级效果越好。密度的平均误分率最大,周长误分率最小。     

鲜红枣清洗涂膜设备中涂膜保鲜装置的设计

针对鲜红枣在自然条件下极易发生软化、酒化、褐变或腐烂等保鲜困难的问题,设计了一种涂膜保鲜装置。介绍了该装置的总体设计方案、工作特点及主要技术参数;通过涂膜时间和传送速度来调控涂膜风干保鲜效果,确定了主要工作部件的相关技术参数;设计了结构合理、涂膜性能良好、使用方便、工作效率高以及通用性好的鲜红枣涂膜保鲜装置,对延长鲜红枣保存期、丰富红枣制品市场和提高红枣经济效益具有十分重要的意义。     

基于机器视觉的蔬菜种子包衣品质鉴定

蔬菜种子包衣工作参数的智能调节,能提高包衣加工效率和成品质量。为了研究包衣工作参数的智能调节,提出了基于机器视觉的蔬菜种子包衣品质鉴定方法。针对蔬菜种子包衣过程中种子包衣完整性、包衣颜色深浅、包衣颜色均匀性3个重要指标,提出依据单粒种子的种子包裹率、种子颜色及纹理特征将包衣种子分为合格与非合格两类。对于种子图像中粘连的问题,采用分水岭算法将图像分割为单粒种子。通过对单粒种子的多阈值分割,实现种子包衣完整率的计算。基于HSI颜色空间提取H、S分量的颜色矩特征与I分量的灰度共生矩阵特征,融合种子包衣完整率、颜色矩特征和灰度共生矩阵特征这3种特征为一个11维特征向量,构建基于径向基核函数的支持向量机分类器对包衣结果进行品质鉴定。实验选用包衣后辣椒种子验证算法,结果表明:包衣结果识别准确率为90.93%。该研究可为后续研究包衣机工作参数的智能调节奠定理论基础。