基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制

针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%～34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。     

高频电容式联合收获机谷物含水量在线监测装置研制

为实现联合收获机谷物含水率在线测量,使智能测产更加精确、收获速度更加合理,该文研制了高频电容式谷物含水率在线监测装置。利用有限元分析软件COMSOL Multiphysics,建立电容极板模型,针对电容极板的厚度、极板间距、相对面积对边缘效应的影响进行了三因素三水平正交优化仿真,根据仿真结果选择极板厚度0.15 mm、极板间距20 mm、极板间相对面积3 000 mm2的紫铜板作为电容极板。以STM32F103系列微处理芯片为核心构建了谷物含水率在线监测装置,设计了由电源模块、高频激励信号、交流小信号放大电路、电容极板、信号调理电路、均方根转换电路等组成的传感器检测电路。为了更加准确地监测出谷物含水率、简化电路结构、降低成本,分别对不同频率信号源进行了Multisim仿真和试验验证,最终选取10 MHz的高频信号为监测装置激励信号。该装置能对谷物含水率进行在线监测、实时显示以及存储。对谷物含水率在线监测装置分别进行了室内静态监测和田间在线监测试验,结果表明:室内静态监测试验的最大相对误差为1.57%,田间在线监测试验的最大相对误差为2.07%。     

谷物含水率中子法在线测量的可行性研究

研究了处于冰冻和流动状态下的谷物含水率的快速测量。探讨了中子式测水仪对谷物含水率测量的一些基本规律,得出:谷物含水率的中子法在线测量是可行的;谷物的流动速度在一定范围内变化对慢中子计数比R_c的影响不大;谷物含水率的中子法在线测量可实现干燥机的自动控制     

针型电容法测量谷物含水率的研究

采用针型电容传感器和测量电路,并采取减小介质损耗的有效措施,研制了测量谷物含水率的针型电容法。实验结果表明,在谷物含水率与输出电压间具有良好的线性关系。该方法具有较高灵敏度、稳定性和良好的动态特性,完全可以满足谷物含水率的测量要求,为谷物含水率的准确、快速和在线测量提供了一种有效的方法。     

流动及静态谷物含水率测定方法研究

从理论上建立了电容传感器用于谷物含水率测量的数学模型，介绍了一种不受谷物堆积密度影响的含水率在线测量系统，并利用该系统对小麦、玉米作了试验研究。试验结果表明，该文提出的方法具有较高的测量精度，为谷物在烘干过程中含水率的在线测量提供了可行方法     

在线测量谷物含水率的声学方法

研究了一种测量谷物含水率的声学方法,为实现谷物含水率的在线测量提出了新的途径。通过试验研究,分析得到了流动麦粒碰撞噪声声压与含水率在13～20kHz频率区间的数学关系。在此研究基础上设计的测量系统对京411小麦和农大60玉米进行了实测。试验数据表明,该方法测量精度高、测量重复性好,具有良好的开发应用前景。     

连续单粒式谷物在线水分测定仪的设计与试验

为了提高谷物干燥设备自动化水平和干燥后谷物品质,提出一种基于电阻法检测原理,测量稻谷、小麦和大麦的连续单粒式谷物在线水分测定仪。其主要由谷物取样机构、谷物采样机构和信号采集电路等部分组成。通过测量谷物单粒外形尺寸统计出谷物等效粒径。运用谷物等效粒径和谷物与金属表面的静滑动摩擦角,计算确定谷物取样机构中不锈钢制异向正弦螺旋杆的中径和螺距分别为16和9 mm。由螺旋杆与分粒拨刀组成的谷物取样机构,在剔除杂物和多余谷物的同时,使谷物以连续单粒的形式进入进料口。选定模数为0.4 mm斜纹表面滚花形式碾压辊作为碾压电极,测量10%~35%含水率范围内稻谷、小麦和大麦单粒电阻值。构建稻谷、小麦和大麦的单粒阻值-含水率对应关系曲线并回归出水分计算函数(稻谷R~2=0.998;小麦R~2=0.999;大麦R2=0.999)。设计多路复用比例检测电路、二阶压控有源低通滤波器和50Hz陷波等信号处理电路。采用基于ARM Cortex TM-M3核的低功耗32位微处理器硬件和软件平台完成谷物水分数据的采样、处理和计算。现场水分在线检测与烘干法对比试验表明,在循环式谷物烘干机烘干过程-5~55℃的谷物温度和10%~35%含水率范围内,单粒式在线水分测定仪的在线水分测量绝对误差≤±0.4%,一次100粒谷物测量平均时间≤55s,水分测量重复误差≤±0.3%,研究结果为实现谷物烘干过程水分在线检测提供参考。     

基于微波空间驻波法的叶类蔬菜含水率无损检测

蔬菜含水率是影响蔬菜品质的重要指标之一。针对传统含水率检测方法测量精度低、费时费力等问题,该研究提出了一种基于微波空间驻波法的蔬菜含水率预测方法,研发了行驻波雷达测量系统。装置包括微波振荡器、微波发射及接收天线、检波器、样品夹持器、滑轨及控制器。以常温贮存的绿叶白菜、生菜为研究对象,采用X波段微波,对测量过程中形成的空间行驻波进行分析,通过线性回归分析建立蔬菜含水率预测模型。测量结果表明,白菜、生菜含水率预测方程决定系数R2分别为0.992 0和0.991 9,预测结果与直接干燥法相比,均方根误差RMSE分别为1.188%和0.803%,性能标准误差SEP分别为1.071%和1.179%。该研究方法不受微波在空间中的多重反射影响,装置结构简单,单次测量时间小于10 s,能够实现对蔬菜含水率的快速、无损、高精度检测。研究结果为农产品检测相关应用提供参考。     

基于含水率变化的气体射流冲击干燥过程温度自适应控制系统

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R²和均方根误差RMSE依次为0.9934和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID（improved neural network-PID,INN-PID）控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID（neural network-PID,NN-PID）和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87 %,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。     

谷物联合收获机在线测产技术研究现状与进展

为加速推进中国智慧农业发展,深入了解精准农业技术体系中田间谷物产量在线监测技术的研究现状,该研究重点概述了国内外谷物联合收获机在线测产方法,包括动态称量测量、体积测量、冲击力测量、射线测量及其他测量方法,介绍了不同测量方法的原理和测产传感器的关键技术与应用。从可行性、通用性、稳定性与准确性方面,分析归纳了中国当前谷物产量在线监测技术所存在的主要问题,指出冲击力测量方法应用广泛,但尚未考虑谷物与冲击板碰撞时对谷物造成的机械损伤等问题。同时,该研究提出了谷物联合收获机在线测产技术未来的研究重点与发展方向,旨在为作物产量信息监测技术与智能化农业机械装备的发展和应用提供理论依据和技术参考。     

粮食干燥机水分在线检测系统研究

潮粮干燥是东北、华北地区秋粮入库前必不可少的加工环节，由于样品流动性、水分分散性等因素的影响，干燥过程中的粮食水分快速、在线、准确检测一直是影响干燥质量的亟待解决的关键技术。根据粮食干燥机的工况特点，提出并研制了一种基于多路水分传感器实时观测信息融合的粮食干燥机水分在线检测系统，介绍了系统的工作原理、硬件构成和软件设计，给出了信息融合算法。系统以单片机80C196KC为信息处理核心，采用大屏幕中文液晶显示。实际运行表明，系统具有信号传输距离远、测量准确、运行可靠、智能化程度高等特点，能够满足粮食干燥机水分在线检测的要求。     

基于近红外法的棉花回潮率测量系统研制与试验

该研究针对棉花回潮率的测量问题,进行了烘箱法、电阻法、红外法3种棉花回潮率检测方法的试验,基于理论及实际测试试验证明了基于红外法非接触测量棉花回潮率的可行性,并在现有红外水分仪的基础上开发了棉花回潮率非接触测量系统上位机软件。首先进行了6%、8%、10%、12%、14%、16%这6个不同回潮率水平棉花样本的制备。然后分别用现有基于电阻的测试方法和基于红外的水分测量仪以及烘箱法3种测试方法进行对照试验,研究了测量距离和样本密度对红外法测量棉花回潮率的影响。最后进行了红外法可行性验证,通过分析测试结果的相关性,提出了基于烘箱回潮率数据回归方法以实现较精准的红外法棉花回潮率测量,对基于红外的棉花回潮率在线检测方法的可行性进行了验证。试验结果表明,测量距离和样本密度的变化对测量结果的影响较小,不同测量距离下测量数据的极差在0.6%以内,标准差在0.134%之内。不同密度下测量结果的极差在0.5%以内,标准差在0.15%之内,可满足在线加工对回潮率的测量精度要求。基于标准烘箱回潮值拟合校准后的红外测量方法可以较准确地实现棉花回潮率的在线测量,和实际的烘箱数据对比,标准偏差在0.5%左右。因此,基于红外的棉花回潮率非接触测量系统可行,可解决现有电阻法测量效率低,实时性不够好的问题。     

谷物干燥实时在线智能水分测量系统

采用电阻法在线测量谷物干燥过程中的实时水分，针对测量信号质量差采用测频电路进行测量信号的阻-频转换，对于谷物水分强温度依赖性和测量本构非线性，应用基于单片机的智能数据融合方法和智能非线性处理算法，所构建的水分测量系统克服了传统电阻法水分测量误差大、信号抗干扰能力和传输性差、测量数据的温度影响大以及硬件非线性电路处理能力差等方面缺陷，具有测量精度高、测量适应性强、信号质量好、测量装置结构简单等优点。     

基于介质损耗因数的粮食水分测量方法

为了能够在粮食的收购、干燥、储存过程中，快速、准确的测量粮食水分，根据电容器的电特性受介质影响的原理，提出了用介质损耗因数测量粮食水分的方法。给出了以AT89C52单片机为核心的粮食水分测试系统的硬件结构组成，采用相敏检波正交分离法测量介质损耗因数。通过对传感器的标定并对测试数据进行相应的回归处理，得到了介质损耗因数和粮食水分的函数关系。通过对山融1号小麦试验结果表明，该方法重复性好，测量精度高，水分含量在13%～26%范围内，最大误差小于0.5%。     

基于频域法的便携式无线土壤水分测量装置设计与试验

针对农田土壤水分测量的实际需要,研制了一种便携式无线土壤水分测量装置。该装置结构一体化设计采用"T"型结构,将土壤水分传感器和信息采集与发送单元融合,可在0~300 mm的不同深度下测量土壤水分,并采用蓝牙传输技术,将测量数据实时发送给Android手机,手机可通过App软件对数据进行分析处理,实现了农田数据的大容量存储和智能化处理。在实验室环境下,使用砂土和壤土2种土样对测量装置进行了标定试验,土壤容积含水率与传感器输出电压服从二次曲线关系,决定系数均达到0.99以上;将测量装置与波兰Easy Test TDR土壤测试仪进行对比试验,二者测量结果呈线性相关关系,决定系数为0.987。试验结果表明该装置可准确测量土壤水分含量。     

顺流式谷物烘干机的模糊控制系统

介绍了如何把模糊控制算法应用于谷物烘干机出粮水分的自动控制系统。设计了一种以89c51单片机为核心的智能模糊控制器,给出了系统的整体结构的硬件实现电路及软件设计思路。通过对小麦的在线烘干试验证明该系统实时性好,控制精度高     

Evaluation of the Single Kernel Characterization System (SKCS) for Measurement of Sorghum Grain Attributes

The single kernel characterization system (SKCS) has been widely used in the wheat industry, and SKCS parameters have been linked to end‐use quality in wheat. The SKCS has promise as a tool for evaluating sorghum grain quality. However, the SKCS was designed to analyze wheat, which has a different kernel structure from sorghum. To gain a better understanding of the meaning of SKCS predictions for grain sorghum, individual sorghum grains were measured for length, width, thickness (diameter), and weight by laboratory methods and by the SKCS. SKCS predictions for kernel weight and thickness were highly correlated to laboratory measurements. However, SKCS predictions for kernel thickness were underestimated by ≈20%. The SKCS moisture prediction for sorghum was evaluated by tempering seven samples with varying hardness values to four moisture levels. The moisture contents predicted by SKCS were compared with a standard oven method and, while correlated, SKCS moisture predictions were less than moisture measured by air oven, especially at low moisture content. Finally, SKCS hardness values were compared with hardness measured by abrasive decortication. A moderate (r = 0.67, P < 0.001) correlation was observed between the hardness measurements. The SKCS predictions of kernel weight and diameter were highly correlated with laboratory measurement. Moisture prediction, however, was substantially lower by the SKCS than as measured by an air oven method. The SKCS should be suitable for measuring sorghum grain attributes. Further research is needed to determine how SKCS hardness predictions are correlated to milling properties of sorghum grain.