基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法

针对荞麦剥壳时不能随原料种类变化而适时调整砂盘间隙和转速的问题,提出一种基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法,为荞麦剥壳机自适应最优控制提供数据反馈。采集快速滑落的荞麦剥出物图像,使用带二阶拉普拉斯修正项的边缘自适应插值算法对图像插值重建;对重建的浅蓝色背景荞麦剥出物图像N(B-R)灰度变换之后进行背景分割;生成距离骨架图像并对其邻域极大值滤波提取种子点,使用分水岭算法对种子点标记后的距离图像进行粘连分割;采用交互式方法标注已粘连分割的荞麦籽粒,然后使用已标注的荞麦籽粒训练BP神经网络。在线试验中,处理和识别一幅包含897个籽粒的1 824像素×1 368像素图像耗时4. 79 s。未剥壳荞麦、整米和碎米的正确识别率分别为99. 7%、97. 2%和92. 6%。结果表明,本文在线检测方法得到的出米率能够反映荞麦剥壳机组的剥壳性能,可为荞麦剥壳加工的自适应最优控制和智能化提供有效基础数据。     

荞麦剥壳机组不同工况下能耗检测

为了理清荞麦米加工的耗能状况,设计制造了一套与目前荞麦米生产相当的荞麦剥壳机组。参考稻谷加工设备能耗检测方法,设计了荞麦剥壳机组的能耗检测试验方法。以Φ4.0~5.0mm粒径的荞麦作为试验材料,剥壳机料门开度、振动筛驱动转速和筛体形式为试验因素,荞麦米中的未分离率、碎米率为约束条件,检测荞麦剥壳机组的吨米耗电量。试验结果表明:荞麦剥壳机组在剥壳机料门开度为20mm、振动筛驱动转速为2 058 r/min时,吨米耗电量最小;吨米耗电量随荞麦粒径增大而减小;新筛体与原筛体相比,吨米耗电量降低4.3%,碎米率降低1.36%,未分离率降低0.72‰。研究表明:采用较优工作参数和新规格筛体可以提高荞麦剥壳机组生产效率,降低生产能耗。     

剥壳间隙周向均匀性对荞麦剥壳的影响

荞麦剥壳设备是荞麦米加工的关键设备,生产中以砂盘式剥壳机较为常见。砂盘式剥壳机的优点是壳、米完整性好,缺点是生产效率低。剥壳间隙是影响剥壳效果的关键因素,由于制造误差及安装误差的存在使得剥壳间隙的周向分布存在严重的不均匀性。为了改善剥壳效果,提高设备性能,对此进行了理论分析,得出间隙周向不均主要与、α、β与λ4个角度相关。在理论分析的基础上提出将剥壳机间隙调整方式由"转动+移动"改为单纯的"移动",并利用砂盘间的磨损作用,以消除、α、β与λ造成的影响,同时通过增加刻度环使得间隙调整更加方便和准确。通过对间隙进行检测表明:新的间隙调整方式能将砂盘周向间隙极差从最大的1.1 mm降低至0.2 mm内。剥壳试验表明:砂盘周向间隙的均匀一致可直接降低相对碎米率,间接提升出米率,具有一定的实用价值。     

鲜食莲籽剥壳机多通道集成式剥壳机构设计与试验

针对鲜食莲籽剥壳加工困难、损失率高的问题,设计了一种多通道集成式剥壳机构。该机构由多通道仿形凹槽轮、外刃齿板、内外刀盘等结构组成,可实现莲籽单粒排出、姿态调整与环切。仿形凹槽可保护莲籽避免因刀具切割、输送挤压而带来的破损。对剥壳机构工作过程进行理论分析和参数计算,确定了影响剥壳性能的主要结构和工作参数。采用EDEM离散元软件仿真分析了齿形结构、刃齿间距、齿间距、剥壳轮转速对莲籽排出、姿态调整的影响;采用ADAMS虚拟样机软件对莲籽在剥壳机构内的运动轨迹进行了仿真。根据理论计算与仿真结果完成了样机试制,并在样机上开展试验验证。以产自湖北省洪湖市的含水率大于64.2%的太空莲36号鲜莲籽为试验对象,以齿形、刃齿距、齿间距为影响因素,以剥壳率为评价指标,开展了三因素拟水平正交试验,结果表明对剥壳率的影响由大到小依次为齿形、齿间距、刃齿距,最优因素水平组合为向心齿、齿间距5 mm、刃齿距82 mm,在此条件下,剥壳率为97%。设计的剥壳机构能够满足乳熟期、蜡熟期莲籽剥壳的实际生产需要。     

荞麦物料特性及剥壳过程试验研究

针对荞麦在剥壳加工过程中,生产率受原料品种、饱满度等影响会发生变化,经常导致原料供应不足或过剩的问题。对不同品种、饱满度的荞麦分别测定其容重、休止角、滑动摩擦系数、内摩擦系数等物料特性参数,并进行方差分析明确品种、饱满度对荞麦物料特性的影响情况,并把不同品种、饱满度的荞麦喂入荞麦剥壳机组,进一步研究在荞麦剥壳过程中对流量变化以及一次剥壳率的影响,为提高荞麦剥壳加工效率,更好地改进荞麦剥壳机组提供理论依据。结果表明:品种的不同对内摩擦系数影响显著(P<0.05)、对休止角影响极显著(P<0.01),对其他参数及流量变化影响不显著,对一次剥壳率变化不明显;饱满度的不同对荞麦物料特性及流量变化的影响皆极显著(P<0.01),一次剥壳率随饱满度的增大而增大。     

全自动鲜莲子剥壳去膜机送料装置的设计与试验

为增加莲子剥壳去膜机的加工效率,设计了全自动送料装置。送料装置采用振动排料机构和送料滚轮设计,能够实现莲子有序分离和摆正功能。通过送料装置试验,试验表明:莲子摆正率达95%,破损率小于1%,送料装置能够实现莲子有序送入剥壳去膜装置,基本满足送料要求。采用送料装置的剥壳去膜机自动化程度高,剥壳去膜效率是手工的10倍,莲仁质量好,能显著提高莲子经济效益,很适合在莲农中推广使用。     

6P-400型荞麦脱皮机设计与试验

针对荞麦脱皮机脱皮率低、整仁率低等问题,设计了一种卧式滚筒荞麦脱皮装置。采用柔性脱皮元件,与滚筒间形成大间隙配合,来实现对荞麦籽粒的撞击、揉搓和挤压作用,完成脱皮过程。在对甜荞籽粒结构参数和破皮压力进行测试的基础上,分析了该装置的脱皮过程及机理。以转速和喂入量为试验因素,荞麦籽粒脱皮率、半仁率和整仁率为试验指标,完成单因素试验和正交试验。单因素试验表明:转速1 200 ~1 300 r/min时,脱皮率达到80%以上;喂入量0.09~0.11 kg/s时,半仁率和整仁率分别为45%和15%。运用Design-expert 8.0软件对正交试验进行数据处理和响应面分析,确定最优参数为转速1 200 r/min、喂入量0.09 kg/s。对最优参数重复3次验证试验,结果取平均值得到脱皮率82.5%、半仁率50.8%、整仁率16.3%,误差较小,模型预测可靠。      

辊轴式虾剥壳装置剥壳过程中的受力分析

为解决辊轴式虾剥壳设备自适应性不强的问题,设计一种辊轴间隙不需要调整的虾剥壳装置。在剥壳过程中,虾进入两辊轴形成的V型槽,利用摩擦力将虾壳拉向相向转动的辊轴之间,辊轴受到虾壳的正压力产生挠度变形,虾壳从变形的间隙中通过。本文对虾剥壳过程进行了受力分析,并建立了包含辊轴半径、辊轴分布、摩擦系数等参数的虾剥壳评价数学模型,可对虾剥壳率和虾仁完整度等指标进行评价,为辊轴式虾剥壳设备的开发设计提供参考。     

小型全自动青毛豆剥壳机设计

针对青毛豆人工剥壳费时费力的情况,设计了一种小型全自动青毛豆剥壳机。该青毛豆剥壳机采用电机驱动,主要由机架、振动上料机构、轧辊去壳装置和筛分机构组成;上料机构由独立的振动电机驱动,轧辊和筛分机构由同一电机驱动,经V带将动力传送给筛分机构,再经过二级V带和齿轮将动力传递给轧辊完成剥壳。试验表明,该青毛豆剥壳机运行平稳、可靠,剥豆成功率达95%以上,破损率在5%以下。      

辊轴式虾剥壳机开发设计与试验

针对国内虾剥壳设备缺乏,本文采用碾压揉搓挤压柔性剥虾的原理,基于碾压机构挺杆压缩弹簧实现柔性碾压,揉搓挤压剥壳机构五辊轴和三辊轴组合往复运动实现柔性剥壳,设计了辊轴式虾剥壳机,具有产能大、需要人工少的优点,并制作了虾剥壳试验样机进行剥壳试验。试验结果表明,该装备完全能够满足柔性剥虾壳的要求。     

荞麦米筛分物料接触参数测量与离散元仿真标定

荞麦剥壳后输出的主要混合物为荞麦米和荞麦,二者因尺寸差异较小造成分离困难。为了理清混合物分离中难筛物料的分离机理,拟借助EDEM软件对荞麦米筛分过程进行仿真,因仿真中所需筛分物料的接触参数无处查,需逐一确定,本文采用试验测定与EDEM仿真标定相结合的方法研究离散元仿真荞麦米筛分时所需的物料接触参数。试验测定了混合物各物料间、各物料与筛板间的碰撞恢复系数;混合物各物料间、各物料与筛板间的最大静摩擦因数,借助EDEM软件进行正交试验仿真标定以上各个参数。结果表明:离散元仿真标定的平均误差值小于7.90%,试验所测数据准确性较高,可为离散元仿真荞麦米筛分时物料接触参数设置提供参考。     

分级击打式山核桃破壳机的设计

针对目前我国山核桃破壳机适用机型少、大部分地区山核桃破壳仍以手工为主的破壳方式的现状,设计并试制了一种自分级击打式山核桃破壳机。首先对山核桃的力学性能进行了分析,然后设计了分级机构和击打机构。同时,对关键的零部件进行有限元仿真分析,并通过试验验证。结果表明:样机的破壳率在99.24%左右,果仁损伤率在6.47%左右。击打式山核桃破壳机破壳率高,果仁损伤率在合理区间,是一种新型高效的山核桃破壳机械。     

水稻收获作业视觉导航路径提取方法

针对水稻收获视觉导航中的路径规划问题,提出一种水稻收获作业视觉导航路径提取方法。通过相机标定获取畸变参数矫正原始图像,并进行高斯滤波,采用基于2R-G-B超红特征模型的综合阈值法进行图像二值化分割,并对二值图像进行形态学的开-闭运算,抑制噪声干扰,根据图像灰度垂直投影值动态设定感兴趣区域,水平扫描获取作物线拟合关键点,最后采用多段三次B样条曲线拟合法提取水稻待收获区域边界线。室内试验表明,采用本文所提出的图像处理方法提取的图像中距离信息平均误差为9. 9 mm、偏差率为2. 0%,角度信息平均误差为0. 77°、误差率2. 7%。在顺光、逆光、强光、弱光4种光线环境下,对中粳798和临稻20两种作物进行了收获路径提取田间试验,以像素误差、距离误差、相对误差和标准差为评价指标,对比了不同光线下的路径提取结果,试验结果表明,对于中粳798的收获图像,4种光线环境下15个关键点的平均像素误差为28. 7像素,平均距离误差39. 7 mm,平均相对误差2. 7%;强光环境平均像素误差最小,为26. 2像素;弱光环境平均距离误差最小,为23. 9 mm;强光环境平均相对误差最小,为2. 0%;顺光环境稳定性最好,标准差为6. 8像素。对于临稻20的收获图像,4种光线环境下15个关键点的平均像素误差36. 5像素,平均距离误差45. 0 mm,平均相对误差2. 8%,在逆光环境下的平均像素误差、平均距离误差和平均相对误差均最小,分别为29. 5像素、36. 9 mm和2. 3%,稳定性也最好,标准差为10. 8像素。单帧图像平均处理时间38 ms。本研究可为田间作物线检测和收获作业的自动导航提供参考。     

基于ECMM分割法的杂草稻种子在线识别技术

为提高水稻种子质量,剔除杂草稻种子,提出一种基于凹点匹配的粘连分割算法,搭建一种在线形色双选水稻种子识别平台。该平台由排种系统、图像采集系统、传动系统、电机驱动系统构成。该平台算法基于ECMM凹点分割法,首先对采集的图像进行预处理、提取形态因子小于0.4的粘连轮廓,对所提取轮廓的边缘进行一维高斯卷积核平滑处理,并计算平滑后轮廓曲线的曲率及其曲率均值,寻找与曲率均值相差较大的若干个点作为角点。其次,依据矢量三角形面积的正负来判断角点是否为真正的凹点,寻找凹点与前继点、后继点所组成的法线方向的夹角范围(0°~180°),并在此夹角范围内寻找与其相匹配的凹点对,完成粘连分割。该算法平均精度为92.90%,比极限腐蚀法提高19.82个百分点,比分水岭算法提高12.85个百分点。最后,计算分割后图像上各轮廓内的种子长度与R通道像素占比来识别杂草稻种子。经识别平台测试,本文算法每识别100粒种子平均用时0.95s,平均识别精度为97.50%。     

分体组合振动式超级稻精量播种匀种装置设计与试验

针对超级稻育秧播种环节振动式排种器匀种性能差,难以实现精量播种的问题,设计一种分体组合振动式精量播种匀种装置,并提出了一种基于图像识别的振动匀种控制方法。对振动板关键结构参数：储种盒深度和转向槽角度进行匀种性能单因素离散元仿真分析,结果表明：输送阶段不同时间和空间匀种均匀性变异系数和振动板出口处供种均匀性变异系数随储种盒深度增大而增大,随转向槽角度增大先减小后增大,并确定储种盒深度和转向槽角度分别为12 mm和48°。设计并搭建了种子流图像检测与控制系统,压电振动单体和匀种单元图像检测和整流验证试验表明,当检测到图像中白色低像素占比低于20%,经整流后,白色像素占比可满足设计要求。对分体组合振动式播种匀种装置进行不同匀种电压和具有不同长宽比的3种超级稻品种进行播种性能试验。试验结果表明,当工作电压为150～200 V时,其播种合格率不小于93.47%,漏播率不大于1.00%;3种水稻种子播种合格率均不小于94.17%,漏播率不大于0.67%。该装置能够满足超级稻精量播种要求,且对不同超级稻种子具有较好的适应性。     

稻米清选的数值模拟研究与试验

采用"多球丛聚法"对稻米、稻秆、碎稻秆三种颗粒进行建模,并利用DEM-CFD耦合方法对不同气流速度、不同气流倾角时稻米清选的过程进行数值模拟,对不同参数下稻米的含杂率和夹带损失率进行对比,分析改变气流速度与倾角对气流速度分布及稻米平均含杂率、夹带损失率的影响规律,设计稻米清选的试验装置并进行了试验。结果表明:当气流速度设置为5 m/s时,稻米的平均含杂率为10.575%,夹带损失率为0.066%,将气流速度增大至9 m/s时,稻米的平均含杂率降低至0.307%,而夹带损失率上升至1.275%;气流速度为9 m/s,气流倾角倾斜10°条件下,稻米的平均含杂率相比气流倾角为0°条件下降低0.025%,而夹带损失率上升0.308%。通过对比发现试验结果模拟与仿真结果基本一致,表明利用DEM-CFD耦合方法对稻米清选过程的模拟是可靠的。     

水稻高速插秧机固体颗粒肥料变量施肥装置设计与试验

变量施肥技术是实施科学施肥的重要手段，可使施肥更精准、更有针对性，有效减少农田污染。在水稻高速插秧与同步施肥作业时，施肥量的调节主要采用提前标定方式调控，其调控费时、精度不稳定。为快速准确地调节施肥量，实现变量施肥作业，本文设计了一种自动控制的固体颗粒肥料变量施肥装置，阐述了变量施肥装置总体结构和工作原理，进行了关键部件设计与试验；以单片机STM32为控制核心，构建了施肥量在线检测及智能调控系统。采用试验设计优化方法，对肥料流量在线检测系统性能与主要影响因素进行试验，确定了最佳因素组合；通过试验分别构建了3种主要固体颗粒肥料检测流量与压电片电压之间的关系模型、3种主要固体颗粒肥料实际流量与排肥轴转速之间的关系模型、排肥轴转速与电动推杆工作长度和插秧机前进速度之间的关系模型，并对模型进行试验验证与分析。开展了排肥轴转速分别为20、25、30 r/min肥料质量检测精度试验，当插秧机前进速度为1 m/s匀速条件下，3种肥料总体质量检测精度平均值分别为94.45%、93.85%和93.15%;进行了复合肥施肥量为200、250、300 kg/hm²和尿素施肥量为165、...     

基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法

针对当前稻飞虱图像识别研究中自动化程度较低、识别精度不高的问题,提出了一种基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的生物特性,采用本团队自主研发的野外昆虫图像采集装置,自动获取稻田稻飞虱及其他昆虫图像;采用VIA为数据集制作标签,将数据集分为稻飞虱和非稻飞虱两类,并通过迁移学习在Res Net50框架上训练数据;最后,基于Mask R-CNN分别对稻飞虱、非稻飞虱、存在干扰以及存在黏连和重合的昆虫图像进行分类实验,并与传统图像分类算法(SVM、BP神经网络)和Faster R-CNN算法进行对比。实验结果表明,在相同样本条件下,基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类算法能够快速、有效识别稻飞虱与非稻飞虱,平均识别精度达到0. 923,本研究可为稻飞虱的防治预警提供信息支持。