基于BP神经网络的脱绒棉种品种识别

为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法。本文以新路早36、中棉50、惠远710三个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和形状特征参数,后又通过对特征参数进行单因素分析选取了差别较明显的9个特征参数参与网络的训练,提高了训练速度。经训练比较得出,当训练目标为0.02,训练次数为3000,隐含层的结点数为12时,模型的训练误差最小。经过对测试集进行测试,得出综合测试准确率为90%,证明了该方法是可行的,提高了脱绒棉种的识别准确率。     

基于DSP的脱绒棉种色选机光电检测系统的设计

光电检测系统是脱绒棉种色选机的核心系统,他对色选机的色选精度有直接的影响,合理设计检测系统是设计色选机所要解决的关键问题。主要论述了脱绒棉种色选机光电检测系统的两大部分即光学系统和数字信号处理系统的设计方法。     

脱绒棉种色选机光学系统的实现

光学系统的设计是脱绒棉种色选机中非常重要的一部分。为此,介绍了光学照明系统和光学成像系统的设计原则、设计方法以及它们各自的光路图和主要的光学参数。该系统光路结构简单,容易实现。     

脱绒棉种的物料学特性研究

针对棉花种子的物料学特性对棉花精密播种技术的影响,测定了3种脱绒棉种的几何尺寸、形状、千粒质量、摩擦特性、种子载荷与变形的关系等,得出棉种的粒型介于圆锥形和椭圆形之间,棉种的尺寸差异较大,棉种包衣后摩擦性能有所增大,棉种的载荷强度随与种子的饱满度增大而增大。研究结果对棉花精密排种器的研制有指导性意义。     

基于FPGA的脱绒棉种色选机实现

通过对当前脱绒棉种分选实现方法的对比,给出了一种双CCD(Charge-coupled device)检测FPGA(Fieldprogrammable gate array)分选实现的方法。通过图像采集模块、数据传输模块和分选模块的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了色选机系统效果。其中,图像采集模块采样彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;数据传输模块完成采集数据的传输任务;分选模块依据成熟度和完整度信息对棉种进行判别分析。试验结果表明,色选机系统能够完成对棉种特征信息的采集、数据传输以及分选判别工作,能够满足色选机设计要求。     

基于机器视觉的脱绒棉种染色特征的提取算法

针对种子活力四唑染色法检测中由于人工视觉疲劳、劳动强度大等因素引起的人工误判情况,提出了一种基于机器视觉的脱绒棉种染色特征的提取算法。此算法是在随机选取了庄稼汉品种的脱绒棉种进行四唑试验后进行的,通过对染色棉种进行图像采集,对图像进行灰度变换、HSI颜色空间转换、中值滤波、自动阈值分割等预处理,经去噪、补洞后得到整粒脱绒棉种的面积和染色部分的面积。同时,计算出图像染色比例,为脱绒棉种活力在线检测奠定理论基础。     

脱绒棉种色选机双CCD检测系统设计与仿真分析

设计了一种脱绒棉种双侧双CCD(Charge coupled device)色选检测系统。通过对该检测系统的光学子系统、图像采集子系统和处理子系统等的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了系统效果。其中,图像采集子系统采用彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;图像处理和分析用于提取关键特征信息做棉种类型的判别分析。试验结果表明,检测系统设计的光学子系统模块能够得到特征清晰的图像,处理子系统能满足双图像采集子系统CCD正常采集物料特征信息,系统能够保证分选的实时性和稳定性要求。     

介电式脱绒棉种分选机的研制

为了提高棉花种子的发芽率，采用了先进的计算机控制技术，研制了介电式棉种分选机，达到了利用种子的介电特性进行分选的目的。试验表明，该机工作稳定可靠，操作方便．完全满足种子精选的要求，具有广泛的推广前景。     

脱绒棉种介电分选机电场的研究

针对脱绒棉种介电分选机的双绕线圈滚筒电场模型进行了研究.根据介电选种机分选滚筒上双绕线圈缠绕的特点建立了分选电场的分析模型,通过ANSYS软件对介电选种机分选电场进行有限元数值分析,得出了分选电场的分布以及最大场强出现的位置,为进一步对滚筒电极的优化配置提供了可靠的理论依据.     

基于机器视觉的脱绒棉种"破碎"特征检测技术

针对新疆地区存在的破碎棉种问题,基于机器视觉技术搭建了破碎棉种检测系统.通过对脱绒棉种图像进行分析和预处理后,提取出脱绒棉种的特征参数-面积、周长、圆形度和长短轴等,并对特征参数的分析研究,确定选取圆形度作为检测破碎棉种的特征.随机选取了100粒新陆早-24#棉种进行试验,检测精度达到了87.5%.     

复合型籽棉清杂实验台液压传动系统设计

复合型籽棉清杂实验台以场地式及机载式籽棉清理装置为基础,在简单更换部件后可实现两种装置的相互转换。该实验台各辊筒采用液压马达无级调速,以获得其最佳工作参数。为此,提出了该实验台的液压传动系统配置方案,进行了元件设计计算及选型,旨在可为场地式和机载式籽棉清理装置的液压系统设计和参数配置提供参考。     

采棉机液压机械无级变速器试验台设计与试验

设计了一种满足中大型采棉机行驶需求的液压机械无级变速器试验台,完成了各部分设计及搭建,并进行了相关试验.基于液压机械无级变速器工作原理和传动特性,针对自主研发的分矩汇速等差多段式液压机械无级变速器,提出试验台整体设计方案,确定试验台各装置组成,设计试验台动力负载部分、测控人机交互部分与传动固定部分,并进行相应试验.结果...     

棉花气吸滚筒式穴播器二次投种机构设计与试验

针对棉花气吸滚筒式穴播器因投种性能不稳定而造成排种质量下降的问题,在气吸滚筒式穴播器的取种盘和鸭嘴之间增设二次投种机构,通过重新规划种子运动路径,降低投种点高度,减少了漏播和重播现象,提高了气吸滚筒式穴播器的排种性能.在保证气吸滚筒式穴播器取种方式不变的前提下,依次对二次投种机构的安装位置、种道轮廓和出入口的结构参数进...     

棉花轧工质量机器视觉检测系统设计与试验

针对棉花轧工质量现行人工感官检验中存在的劳动强度大、主观性强、检测效率低等问题,设计一种基于机器视觉的棉花轧工质量检测系统。系统由压棉机构、图像采集机构、检测处理机、检测控制板卡和触控显示屏组成。设计了低角度直接照明系统与图像采集机构,LED光源以检测视窗法线呈45°方向照射,工业相机透过光学玻璃采集棉花图像。采用图像纹理特征表达棉花外观形态,通过测定轧工质量实物标准的角二阶矩,建立图像纹理特征与外观形态关系模型,融合噪声点评价与高低阈值自适应的Canny方法进行图像滤波与分割识别,根据欧氏距离进行轧工质量等级判定,并选取棉样进行系统试验验证。结果表明,轧工质量实物标准P1、P2、P3的角二阶矩分别为[0.893 2,1]、[0.689 1,0.776 1]、[0.213 6,0.587 3],各等级间的角二阶矩纹理特征值区别明显,验证了图像纹理表达棉花外观形态的可行性。系统的疵点粒数指标检测相对偏差为0.15,疵点与背景的分离效果明显。与国标检验方法相比,轧工质量视觉系统检测准确率达94.20%,检测偏差上下浮动不大于1个轧工质量等级,与国标检验结果一致性高。单个棉样系统检测耗时1....     

辽源市地下水水位动态特征分析及预测研究

利用辽源市1980-2011年地下水动态监测数据,采用地质、水文地质学理论和方法,分析研究区地下水动态变化规律,及地下水动态类型。同时运用BP神经网络模型对辽源市地下水水位进行模拟预测。结果表明:研究区的地下水动态类型主要有降水入渗-蒸发型、径流型、降水入渗-开采型;利用BP神经网络技术建立辽源市地下水位预测模型,预测结果较为理想;研究区地下水位多年来呈下降趋势,2006-2012年地下水位下降2m左右。通过对辽源市地下水动态特征的研究,为今后对辽源市地下水的研究和生产、生活的开采利用提供了科学依据和指导意义。     

棉花可调式精量排种器性能试验设计

在对现有半精量排种器进行深入研究的基础上,对原有的排种器进行了改进设计.通过台架试验的方法分析并测试各项指标结果表明,该排种器能够满足棉花膜上精量播种的农艺要求.     

基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。     

夹持辊式棉秆拔取装置设计与试验

针对现有棉秆收获机械拔断率、漏拔率高,作业时需对行等问题,设计了一种夹持辊式棉秆拔取装置。该装置主要由棉秆拔取机构、棉秆输送机构组成,通过对棉秆拔取机构作业过程进行运动学与动力学分析确定了各零部件的结构参数与工作参数。为了验证棉秆拔取装置工作的可靠性与作业性能,以机具前进速度、上拔秆辊转速、机具前进速度与拨秆轮线速度比值(简称速比)作为试验因素,棉秆拔断率、漏拔率为试验指标进行了三因素三水平二次回归响应面试验,建立了回归模型,分析了各因素对棉秆拔取装置作业性能的影响,并进行了参数优化与试验验证。试验结果表明：影响棉秆拔断率的因素主次顺序为上拔秆辊转速、机具前进速度、速比;影响棉秆漏拔率的因素主次顺序为速比、机具前进速度、上拔秆辊转速。优化后的工作参数为：机具前进速度0.60 m/s、上拔秆辊转速46 r/min、速比0.50,以此参数组合进行田间试验,得到棉秆拔断率为3.68%,漏拔率为5.19%,与理论优化值相对误差不超过5%,研究结果可为棉秆拔取装置的设计提供参考。     

夹持带式棉秆收获机设计与试验

为降低棉秆收获时的拔断率,提出双柔性带裹夹拉拔的收获方式,设计了夹持带式棉秆收获机,该机4个带轮交叉放置,延长了带夹路径与时间,从而避免因棉秆未完全拔出而导致的漏拔。通过正交试验研究带夹部件各因素对棉秆收获效果的影响,建立以漏拔率和拔断率为响应值的多元二次回归模型,并进行了工作参数优化与大田验证试验。结果表明,当带轮1转速为272.3r/min、拉拔角为38.65°、机具前进速度为2.5km/h时,模型得到的漏拔率为1.85%、拔断率为7.72%;验证试验得出：在前进速度2.5km/h、拉拔角40°和带轮1转速270r/min时,漏拔率为6.84%,拔断率为9.98%,与优化值相近,说明所构建的模型合理,夹持带式棉秆收获机满足相关设计要求。     

基于图像处理新技术的甜菜氮营养无损检测系统的研究

当前农业甜菜生产中存在普遍的氮肥过量使用的问题,建立实时准确农田氮肥推荐体系至关重要。为此,通过利用BP神经网络算法利用图像数据对甜菜氮素含量进行预测,通过合理剔除原始数据中不符合拍摄条件的异常图像数据,选取147组数据作为训练集,90组数据组为预测集,将R、G、B作为输入量,通过BP神经网络算法训练得到预测值与实际值最优相关系数为r=0.70,均方根误差RMSE=4.60。将R/(R+G+B)、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)作为输入量,利用BP神经网络算法训练后预测值与实际值最优相关系数r=0.6 4,均方根误差RMSE=3.66。由此可以看出:使用BP神经网络算法建立甜菜颜色特征信息氮素模型是可行的,可为农业甜菜生产中实时无损诊断植株氮素含量提供方法支持。