栅筒式红枣分级间隙调整装置的设计

红枣分级是红枣加工的重要生产环节,基于分度原理设计了一种可调间隙的红枣分级机。间隙调整装置采用改进的分级栅条与分级支撑圈构成,通过改变栅条相对支撑圈的位置实现分级间隙的改变,分级精度达0.5mm。以试验样机为基础进行红枣分级重复性试验,确定了适合红枣分级的试验工艺参数:分级支撑圈直径80mm,分级支撑圈转速17r/min。试验结果表明:生产率达1t/h,窜级率小于2.2%,基本满足红枣机械分级系统精度的要求。     

新疆红枣收获机械的研究现状与发展对策

近年来,红枣产业在新疆发展迅速,已逐渐成为新疆的支柱产业之一。在新疆普遍推广红枣矮化密植模式下,传统的林果业收获机械采收效果较差,急需适合于新疆红枣种植特点的采收机械。针对新疆红枣种植与收获特点,总结国内外收获机械的发展与应用,对目前的几种红枣收获机械的应用情况进行总结与分析。结果表明,国内外对红枣的收获机械研究较少,现有收获机械主要以摇振式收获为主;摇振式红枣收获机械采收效果较高,但损伤率高,且不能收获落地红枣,收获效果一般;气吸式收获机械的收获效果较好,但收获效率不高。针对研究现状,提出加强农艺结合,开发低损收获技术等建议。     

南疆红枣静态图像采集分级方法研究

为了提高红枣商品品质,提出了红枣静态图像采集分级方法。通过比较不同光照条件、颜色背景下取得的红枣图片,研究基于机器视觉红枣大小的分级检测方法。采集红枣图像和图像预处理,选取最佳图像阈值,提取特征尺寸,建立特征尺寸与质量之间的对应关系;建立红枣的机测尺寸与实际尺寸、机测尺寸与红枣质量、实际尺寸与质量之间的不同关系模型。选择最贴近的二维分级模型:红枣机测实面积与质量的一次线性回归模型,通过对机测面积线性方程回归分析,线性模型的确定系数R2=0.841 8,并对研究结果进行验证,为进一步开展在线机器视觉红枣品质分级奠定了基础。     

影响红枣分级机分级精度的探讨

随着红枣市场的扩大,红枣产业化的进一步加强,红枣分级技术日益重要。本文介绍了红枣分级机的结构特点和工作原理,从红枣外形尺寸特征、红枣级别的界定、分级合格率的测定与计算、红枣小变形几方面探讨了影响红枣分级机分级精度的因素。     

红枣纹理分级方法的研究

目前新疆南疆地区红枣分级大多采用原始的人工分级方法,分级效率低,漏检率高,劳动强度大,影响红枣品质指标的评价。针对这一现状,提出采用机器视觉红枣纹理分级方法,提高红枣采后分级处理能力,加快红枣产业化发展。试验选用300个红枣图片作为学习训练,60个红枣图片作为测试,应用BP神经网络进行红枣纹理分级。结果表明:BP人工神经网络分级与人工分级的一致度达到93.33%。     

我国红枣分级技术及红枣分级机研究现状

红枣分级技术是其产业化过程中进行流通、贮藏保鲜及深加工、提高产品档次和附加值的关键技术之一。为此,分析了我国目前各种红枣分级技术以及红枣分级技术未来需要解决的问题;介绍了我国目前最典型的4种红枣分级机以及各自的结构和特点;设计了一种可调分级间隙的栅筒式红枣分级机。结果表明:机械式红枣分级机在一段时间内还有广大市场,随着红枣分级技术的发展,基于机器视觉的红枣分级机在特定使用对象方面取代现有的机械式红枣分级机是必然的趋势。     

红枣干燥设备的现状与发展趋势

红枣干燥是降低浆枣率、提高红枣等级以及增加果农经济收入的重要手段。为此,介绍了国内红枣干燥机械的几种机型及其结构与工作原理;论述了红枣干燥机的发展现状及新技术的应用;探讨了红枣干燥机械存在的问题和发展趋势,如深入研究红枣的干燥机理,开展太阳能、微波和红外等多种干燥技术的组合干燥工艺的研究,应用微机、自动控制技术进行干燥过程的监测,运用计算机辅助设计进行干燥过程的数学模拟研究等。     

多功能鲜果分级机

介绍了一种新型分级机械,采用链条带动分级辊运动,分级辊在水平运行中在摩擦盘的作用下自转,能调整果品姿态,进而对果品进行连续无级分级,适用于类球体的各种鲜果。阐述了它的结构特点和工作原理,进行了试验并指出操作注意事项。     

红枣分级机的设计与试验

针对国内红枣分级机的现状,提出了一种滚筒式红枣分级机,该机中分级滚筒是分级环以并排的方式构成,利用各分级环之间的间隙与红枣腰径方向尺寸的间距差实现分级。通过对红枣分级试验以及影响红枣分级的主要因素进行分析表明:当分级滚筒倾角为15°,喂入量为10kg/min,分级滚筒转速为60r/min时,分级精度最高,且该机构能够分选干枣和鲜枣。     

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%。