食品光电色选技术装备设计及应用

在对食品物料的质量评定和质量管理中,要对物料进行多种方法的检测,并根据检测结果对产品分级分类。随着人民生活水平的提高,人们对食品质量越来越重视,要求对大米、豆类、水果等进行分级分类,对其色选已成趋势。为此,对光电色选技术的目的及设备原理进行了阐述,并介绍了其应用情况。     

番茄色选机分选系统延迟时间计算

番茄色选分选机是一种利用光电技术分析识别物料的品质优劣,并利用压缩空气将不符合要求物料剔除的设备.该设备采用独特而有效的筛选方式,可有效提高物料的品质等级,并针对色选系统对物料从CCD传感器镜头前下落到气枪喷嘴前的延迟时间进行设计与计算.     

色选技术在粮食和农产品领域的应用和发展趋势

<正>色选机是由喂料机构、溜板(带式)、传感器、喷阀和电脑控制系统构成的光电一体化设备,根据被选物料本身的光学特征差异,利用光电原理从被选物料中选出异色颗粒。当不合格颗粒与合格颗粒的大小、密度十分接近时,可以说色选是唯一可选择的非人工分拣方式。色选技术可以把颗粒度相近农产品中的霉变、黄变     

枸杞色选机的研制

色选机械是以光学、电子、机械和计算机技术为一体的综合技术产物.通过分析国内外色选机械的研究现状,指出了色选机械今后在农副产品加工中的应用前景.目前,我国西部枸杞在晾晒过程中由于环境的限制、过程的差异及枸杞内部条件的不同,致使色泽混杂不一,严重影响了枸杞的品质等级.为此,以提高枸杞等级与品质为目的,详细介绍了供料系统、光学系统、图像处理等关键部位的结构原理和工作过程.枸杞色选机与人工手选相比具有自动化程度高、色选精度高以及稳定可靠等特点.     

6SF-40型加工番茄色选设备性能试验与参数优选

为研究加工番茄色选设备作业参数对其工作性能的影响规律,以分选精度和带出比为评价指标,对传送带速度、工作绝对压力及电磁阀脉频宽度等试验因素进行正交试验,对结果进行极差分析和方差分析,研究各因素对色选设备性能影响的主次关系和影响规律,确定较优工作参数组合.结果表明:输送带速度为0.816m/s、工作绝对压力0.5MPa、电磁阀脉频宽度为20ms时为较优参数组合,分选精度可达98%,带出比低于4,满足工厂加工要求.     

LED光源在色选机上的应用

色选机是农产品品质控制和提升的重要设备，在农业领域有广泛的应用。随着现有技术的升级换代，色选机重要模块之一的光源系统也逐渐从最初的日光灯向LED光源发展。着重介绍了LED的优势和在色选机上的应用，并对今后的发展前景进行了分析。      

番茄收获机两种果秧分离装置的工作原理及特点

<正>1番茄收获机结构及工作原理1.1结构番茄收获机集自走式底盘、收获机采摘头、果实色选分级、气流去杂、震动去土、枝叶果实自动分离、果实收集、收获机械的传感与智能化控制等相关技术为一体。其中光电感应分选系统采用具有国际领先技术的色选仪,能高效的进行异色果及杂质的识别和筛选。果秧分离器也有突破性的设计,能实现往复式间歇单向旋转,且频率可调,更好的适应不同成     

CCD大米色选机

该系列机具具有以下特点:①CCD光学传感器,2048像素,识别微小异色区域达0.01m2,适用于各种大米的色选分级;②先进的光学分选室,特制的高速微型喷阀,以及高速视频识别控制算法和高可靠的网络通讯协议,色选指标大大提高;③采用先进的U型槽下料技术和高速数字处理器,系统集成度高,色选效果和稳定性更好;④多重自动校正、整定算法,系统智能化程度高;⑤嵌入式操作系统,用户界面更加友好,使用方便、灵活;⑥针对     

4FZ-2型自走式番茄收获机的总体设计

为了提高生产效率、减少劳动强度,依据农艺要求,设计了一种新型番茄收获机,主要对该机收割机构、输送机构、振动机构和色选机构的设计进行阐述.该机集收割、输送、振动分离和色选等功能于一体,使收获后的番茄能达到制酱企业加工标准.     

青毛豆深加工机械技术研究及优化方向

青毛豆口味鲜美,营养丰富,但难以长时间在自然环境中储藏。对青毛豆进行深加工可延长毛豆的存储时间和供货时间。阐述了青毛豆深加工工艺主要流程,研究了现有深加工机械中风选、清洗、漂烫、剥壳技术及设备。针对现有青毛豆深加工机械技术的不足,提出了优化方向。     

基于视觉的茭白自动分级包装设备研究与开发

为降低茭白品质分级的劳动成本,建立统一分级标准,提高茭白分级包装的准确率及效率,开发一种基于机器视觉的茭白自动分级包装设备,利用深度学习技术获取茭白大小、形状、颜色、病虫害情况等表型特征对茭白进行品质分级。设备包含控制系统、上料模块、品质分级模块、分拣包装模块,具备自动分料、传输、品质分级、分拣包装功能。完成分料移送机构和归整机构设计以约束茭白位置实现单根有序稳定传输。机械臂4自由度协同控制确保茭白分拣包装有序进行。经现场测试,茭白品质分级的准确率为95.62%,分级包装效率达3 s/根,且稳定性良好。结果表明,该设备能自动、准确地完成茭白的品质分级和分拣包装,可为实现“机器换人”的转化和提升农业智能化水平提供技术支撑。     

报废汽车回收X射线分选技术研究进展与应用

介绍了X射线分选的具体原理,指出了目前X射线分选存在的问题,综述了国内外报废汽车回收X射线分选的研究进展与相关设备应用现状,展望了X射线分选技术的发展趋势.     

袋状物料有序输送技术与排肥应用

为了有效控制肥料量,并能控制作物生长期内肥料量的适时供给,近几年发明了一种利用可降解材料制成袋包装的袋状控释肥。它作为一款新型增值肥料,能根据作物对养分的需求缓慢释放营养元素,进而显著提高肥料利用率,减少环境污染。由于目前国内外还没有一款针对袋状控释肥连续、均匀和有序排放的技术与装备,为了探讨袋状控释肥如何实现有序排肥问题,该文围绕振动排序输送、离心排序输送、带式排序输送、辊筒排序输送和机器手分拣排序输送等方面进行分析,指出了现有袋状物料顺序输送存在的主要问题,对后续袋状控释肥有序排肥机构的设计进行了展望。      

平面床式齿光辊油茶蒲籽清选机研制与试验

为解决油茶果脱蒲后如何把茶籽从果蒲和茶籽的混合物料中清选出来这一难题,基于已有的齿光辊对辊清选技术,通过研究平面齿光辊对辊式清选机构,对齿光辊上移动的物料进行受力和速度分析,并设计扫籽机构和内外板可拆式轴承座,组合成平面床式油茶蒲籽清选机。对该机性能参数进行单因素试验,得出该清选机在齿光辊转速533～602 r/min、齿光辊间隙2.4～2.7 mm时,产量≥2 t/h,破籽率≤1.21%,损耗率≤1.05%,籽中含蒲率≤4.86%。该机为实现高效低损的蒲籽分离提供了技术支撑和设备支持。      

玉米种子实时检测分选装置设计与试验

针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。     

茶叶分选技术的现状和未来

总结了茶叶分选技术的发展历史,详细阐述了目前不同茶叶分选技术的典型设备,并对未来发展趋势进行展望。      

黄瓜片真空冷冻干燥试验

为优化黄瓜真空冷冻干燥工艺,以黄瓜片为试材,采用MATLAB软件分析黄瓜片真空冷冻干燥前后的质量、色泽、形状变化。试验结果表明:黄瓜的平均含水率为96.3%;干燥后的表面收缩率为0.332471;干燥前的r、g、b色度坐标值为0.3562、0.3595、0.2842,干燥后分别为0.2835、0.4295、0.2871。     

基于机器视觉的玉米异常果穗筛分方法

针对玉米品种制种过程中病害果穗的表型识别问题,以玉米果穗整体为研究对象,基于二维快速成像技术实现了霉变、虫蛀和机械损伤3种异常果穗的快速分选。构建了单目视觉便携式图像采集装置,采集了任意摆放的粘连果穗目标图像,分别在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6个颜色特征和5个纹理特征,并实现特征参数的归一化。构建了病害果穗分类模型,并采用已知样本特征向量对支持向量机和BP神经网络方法进行训练和对比分析,最后采用支持向量机方法实现了3种异常果穗的快速分选。实验结果表明,该方法对霉变异常果穗筛分的正确率可达96.0%,虫蛀果穗筛分的正确率可达93.3%,机械损伤果穗筛分的正确率可达90.0%。     

半干面高焓杀菌工艺优化及装备设计

传统半干面加工依靠添加防腐剂来延长保质期,但却影响了其口感和外观色泽。高焓杀菌作为一种物理杀菌技术,具有高效杀菌、保持营养、无污染和延长保质期等优点,在半干面加工中逐渐得到应用。该文介绍了半干面高焓杀菌工艺原理及特点,对高焓杀菌工艺进行了优化,设计了半干面高焓杀菌装备,指出存在的问题,并提出了发展建议,对半干面高焓杀菌工艺及装备后续研发提供借鉴。     

在线式玉米单粒种子检测分选装置设计与试验

针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1200粒正常种子、1200粒霉变种子和1200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明：在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。