鱼加工生产线头尾定向调理上料系统设计与试验

针对当前鱼类自动化加工中存在的定向困难、稳定性差及鱼身损伤严重等问题,设计鱼体头尾定向调理上料系统.控制系统采用测量光幕扫描采集传送带上输送的鱼体图像,在Matlab环境中开发上位机控制系统,对鱼体图像进行处理,提取鱼体轮廓曲线,根据头尾轮廓曲线的差异性进行头尾定向识别.为方便操作者实时操作调整参数,设计了基于Matl...     

鱼初加工生产线自动化控制系统设计与研发

针对目前鱼初加工设备控制系统多以单机控制为主、设备信息化程度低、自动化水平落后、人工劳动强度大、生产效率低等问题,设计研发了一套鱼初加工线自动化控制系统.首先以SIMATIC S7-1200 CPU为主控制器,结合RS485通讯以及PROFINET以太网通讯,实现了鱼头尾定向、腹背定向以及去鳞去内脏集成化控制.其次,为...     

淡水鱼健康养殖及病害防治技术研究

随着人们生活水平的日益提高,人民对淡水鱼的需求量也在增加。本文分析了淡水鱼健康养殖技术,阐述了淡水鱼的病害防治措施,供养殖户参考。     

普通淡水鱼饲料加工工艺及设备改造浅议

目前,水产养殖业发展很快,特别是普通淡水鱼更成为人们日常不可缺少的食品,普通淡水鱼饲料也成为饲料厂的一个重要产品。 水产饲料(包括虾饲料、高档鱼饲料及普通淡水鱼饲料)普遍要求粒度细(40～100目)、熟化度高,通常需专用加工设备(如微粉碎机,制粒前熟化、颗粒后熟化及干燥设备)     

农业领域自动定向技术研究进展分析

随着信息感知、机器人等技术的快速发展,自动定向作业具有更多的需求和实现方法。自动定向技术为智慧农业生产过程自动化、智能化提供有利条件,是提高作业效率和品质的重要环节之一,已成为农业生产自动化、智能化作业技术的发展方向。本文首先阐述了自动定向技术的基本概念与内涵,综述了在田间播种、采后处理、畜产养殖加工等农业领域自动定向技术的国内外研究进展,并分析比较了不同应用领域的特征和优缺点。然后对自动定向关键技术应用研究进行了系统分析,包括定向机理与方法、定向机构与装置、自动检测与控制等多方面的共性关键问题,归纳了该领域技术的开放性问题。最后总结了当前自动定向技术面临的挑战和机遇,展望了农机农艺高度融合的自动定向、专用与通用自动定向、多功能全面融合的自动定向和融合智能化技术的自动定向等农业领域自动定向技术和装备的未来研究方向。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

禽蛋大小头自动定向排列系统设计

为了实现包装鲜禽蛋大小头朝向一致,设计了由支撑辊子输送系统、限位导向系统和调速系统组成的禽蛋大小头自动定向排列装置。根据机械传动原理,建立了禽蛋轴向运动和定向翻转运动的设计计算方法,并确定了装置的结构参数。试验表明,禽蛋轴向运动稳定可靠,翻转过程流畅、翻转姿态稳定可靠,禽蛋定向正确率达到100%;装置的单处理通道禽蛋定向速度为0.87～1.22枚/s,额定处理能力(2通道)为7 200枚/h。     

基于机器视觉的枳壳自动定向方法与试验

针对人工姿态调整方法在枳壳定向切分加工过程中存在人工成本高、生产效率低等缺点,设计枳壳机器视觉自动定向调整系统,并提出相应的调整识别算法。根据枳壳表面各目标颜色特征,提出基于R分量下红绿色差法对原始图像进行分割,并利用二值图像中特征几何描述提取果梗位置特征参数和最小二乘椭圆拟合提取外形特征参数;根据两特征信息建立枳壳姿态模型用于姿态识别,定向调整装置根据视觉识别结果捕捉姿态特征并将枳壳调整到理想姿态。试验结果表明,该方法较好地识别出枳壳姿态特征,识别率为93.3%,其2次定向调整后的姿态与理想姿态最大定向夹角误差为4.2°,满足枳壳定向作业要求。该研究为枳壳定向切分加工设备的研制提供参考。     

基于电磁振动的玉米种子定向排序输送技术

根据振动送料原理,提出了一种实现玉米种子定向排列输送的方法,对种子的定向过程进行了动力学分析,探讨了定向过程中种子各种姿态的变化过程与力学参数之间的关系。以郑单958玉米种子为试验对象,建立了振动定向试验装置;以台阶高度A、滑槽倾角B、振幅C和频率D作为影响因素进行了正交试验。试验结果表明:台阶高度A、滑槽倾角B及其交互作用对种子定向效果具有极显著影响;通过多重比较分析得出试验条件的最佳组合为:台阶高度为4 mm、滑槽倾角为4°、振幅为0.18 mm、频率为51.5 Hz。在最佳试验条件下分别对顺行和逆行种子进行10次重复试验,试验结果表明:顺行定向成功率为93.5%,逆行定向成功率为89.4%。采用高速摄影技术分别对顺行和逆行的种子进行了观察验证分析,分析表明:种子的实际运动状态与理论分析基本吻合。     

基于转动惯量的采后甘蓝自动定向方法研究

针对采后甘蓝人工连续定向效率低、劳动强度大等问题,以“中甘15号”甘蓝为研究对象,提出了一种基于转动惯量的采后甘蓝自动定向方法。首先,建立了采后甘蓝的简化几何模型,对3个惯量主轴的转动惯量及其定向运动稳定性进行了理论分析;其次,建立了定向仿真模型,基于ADAMS软件分析了26种初始姿态的采后甘蓝在定向过程中的位移差值和采后甘蓝中心轴与辊轮轴线的夹角随时间的变化规律;最后,搭建自动定向试验平台,以辊轮直径、轴向间隙、径向间隙和角速度为试验因素,以采后甘蓝中心轴与辊轮轴线的夹角和定向成功率为试验指标,进行了单因素和正交试验。理论分析和仿真结果表明,采后甘蓝在定向运动过程中,逐渐趋向绕转动惯量最小且唯一的中心轴转动,且该运动状态动态稳定,即实现了采后甘蓝的自动定向。试验结果表明,试验因素对采后甘蓝中心轴与辊轮轴线的夹角影响的显著性主次顺序为辊轮直径、角速度、轴向间隙、径向间隙,试验因素对定向成功率影响的显著性主次顺序为角速度、辊轮直径、轴向间隙、径向间隙;最优参数组合为辊轮直径80mm、轴向间隙80mm、径向间隙70mm、角速度6rad/s。在最优参数组合下进行了验证试验,结果表明,采后甘蓝中心轴与辊轮轴线的夹角平均值为（6.72±1.23）°,定向所需时间为6.8s,定向成功率为96%,满足采后甘蓝自动定向及后续高通量处理的需求。     

单品种淡水活鱼数量的被动声学估计

针对单品种淡水活鱼数量估计问题,以鲫鱼和鳊鱼为研究对象,采用不同数量淡水鱼的被动水声信号作为样本,通过4~6层小波包分解算法,对比分析了样本的若干特征提取方案,明确了鲫鱼水声信号特征的提取方案为短时平均过零率+6层小波包分解频段能量,而鳊鱼只需提取6层小波包分解频段能量作为其信号特征。根据不同样本集划分方法比较结果,确定了鲫鱼样本集划分方法为Rank-SPXY(m=10),鳊鱼为Rank-SPXY(m=5)。利用竞争自适应重加权采样,筛选出样本的关键特征,并使用多元线性回归和偏最小二乘回归建立了若干淡水活鱼的数量估计模型,结果表明:多元线性回归模型的性能较好,鲫鱼和鳊鱼数量估计模型的复相关系数分别为0.835和0.893,相对分析误差分别为1.79和2.01。     

基于被动水声信号的淡水鱼种类识别

针对淡水鱼种类自动识别问题,采用被动水声信号作为数据源,运用维纳滤波和采样降噪法对水声信号进行预处理,通过4层小波包分解算法提取频段能量,结合信号的短时平均能量和短时平均过零率构建特征向量,使用概率神经网络分类器实现了淡水鱼种类的快速识别,研究了不同平滑因子取值对识别效果的影响。结果表明,当平滑因子为9~19时识别效果最佳,其中草鱼、鳊鱼、鲫鱼的识别正确率均为100%,无鱼状态的识别正确率为77.3%,总正确率为94.3%。     

基于被动水声信号的淡水鱼混合比例识别

针对淡水鱼混合比例识别问题,以鳊鱼和鲫鱼为研究对象,通过水听器采集不同混合比例下的淡水鱼被动水声信号,利用butter函数进行信号预处理,分别提取短时平均能量、短时平均过零率、4层小波包分解频段能量、平均Mel频率倒谱系数、基于功率谱的主峰频率和主峰值等特征,构建特征向量,建立了基于主成分分析的支持向量机混合比例识别模型。分析了不同混合比例的淡水鱼水声信号之间的显著性差异,研究了主成分个数对模型识别率的影响。结果表明,平均Mel频率倒谱系数对淡水鱼混合比例识别效果最优,主成分个数为19时,平均识别正确率为96. 43%,Kappa系数为0. 96。     

定向排列纵横切分马铃薯种薯切块机设计与试验

针对马铃薯种薯需求量大以及人工切种工作量大、劳动强度高、切种效率较低等问题,设计了一种定向排列纵横切分马铃薯种薯切块机,可同时完成马铃薯种薯清土除杂、大小分选、种薯排列、切块、薯块杀菌消毒、薯种碎片清选和集薯输送等多种作业。该种薯切块机包括种薯分选装置、定向排列装置、纵切装置和横切装置,采用纵刀和横刀组合切块工艺,可有效提高种薯切块效率,降低劳动强度。以中间电机Ⅱ转速、上下胶皮辊中心距和薯刀梳子安装角为试验因素,以薯块合格率、薯块盲眼率和种薯损耗率为试验指标,进行了响应曲面试验,采用Design-Expert 8.0.6软件对试验数据进行分析,得出最优参数组合为:中间电机Ⅱ转速为965.76 r/min,上下胶皮辊中心距为315 mm,薯刀梳子安装角为104.61°,最优参数组合条件下薯块合格率94.86%,薯块盲眼率1.84%,种薯损耗率9.72%。在最优参数组合条件下进行了验证试验,结果表明,薯块合格率为92.13%,薯块盲眼率为1.91%,种薯损耗率为10.21%,与预测值相比,薯块合格率、薯块盲眼率及种薯损耗率的相对误差分别为2.88%、3.80%、5.04%,满足马铃薯种薯切块要求。     

淡水鱼鲜度检测系统的阻抗特性测试

采用四电极结构传感器和LabVIEW软件,设计了淡水鱼阻抗测量系统,研究电流激励频率、电极测量方向、电极结构、测量部位与淡水鱼阻抗的关系,为建立基于阻抗特性的淡水鱼鲜度检测系统提供理论基础。试验结果表明:阻抗随激励频率的增大而减小,相位随激励频率的增大而增大;沿鱼体侧线平行测量的阻抗大于垂直侧线测量的阻抗,符合生物组织的各向异性;同一激励频率下不同测量部位的阻抗大小不同;同一部位不同时间阻抗的大小不同;采用混合电极测量鱼体鳃部的信号稳定,规律性强,适于淡水鱼鲜度检测。     

基于单片机系统和生物阻抗的鱼体贮藏方式检测技术

针对鱼体贮藏方式(冰鲜与冷冻)鉴别问题,提出一种基于单片机系统和生物阻抗的鱼体贮藏方式快速检测技术,并测试分析了冰鲜和解冻的鲫鱼、鲤鱼在信号频率为1 kHz和16 kHz时的阻抗相对变化率.结果表明,冰鲜鱼的阻抗相对变化率大于100％,而解冻鱼的阻抗相对变化率小于100％.利用Arduino单片机系统、定值电阻和高频交...     

模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法

针对模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型精度降低的问题,提出了模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法。利用多种图像增强方法对模糊的水下图像进行增强,将增强后的图像分别输入鱼类检测模型得到多个输出,对多个输出进行混合,然后利用非极大抑制方法对混合结果进行后处理,获得最终检测结果。YOLO v3、YOLO v4 tiny和YOLO v4模型的试验结果表明,对比原始图像的检测结果,本文方法的检测精度分别提高了2.15、8.35、1.37个百分点;鱼类检测数量分别提高了15.5%、49.8%、12.7%,避免了模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型出现精度降低的问题,提高了模型检测能力。     

基于改进纯追踪模型的温室采摘运输自动跟随系统

基于Kinect体感感应技术,设计了一套温室果蔬采摘运输自动跟随平台。通过体感感应系统获取图片上像素点的深度信息,结合图像处理算法,逐行扫描确定人体图像并实时获取人体骨骼信息,计算了人体当前的三维坐标并记录人体走过的路径轨迹。系统采用自调整函数对路径进行优化,避免了剧烈转向行为,并对优化后的路径以模糊算法动态确定纯追踪模型的前视距离,从而实时调整转向和转角,实现了精准跟随和稳定跟随。试验结果表明,该跟随系统能在避免剧烈转向的前提下以较高的精度跟随,横向最大跟踪偏差不超过10.0 cm,最大深度偏差为5.5 cm,且系统性能不受光照条件影响,满足温室采摘运输要求。     

卧式转鼓水果多头分级机输送及翻转机构研究

设计了一种适应准球形水果自动单列输送和均匀翻转的滚子节距保持不变的卧式转鼓水果分级机构;分析了卧式单转鼓水果分级机的分级头数、水果翻转角速度误差与摩擦盘角速度、单果一周图像采集数量和水果同滚子相切处滚子与水果断面果径比的关系,找到了各关系的误差零点;分析了水果和滚子的运动与受力,找出了水果图像采集条件、水果纯滚动条件、尺寸上的不掉果条件、满足水果图像采集条件及不掉果条件的滚子参数和分级机准球形水果大小适应范围.     

基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤。针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法。首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割。实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75%、83.73%和85.66%。其中,以ResNet-101作为主干网络的模型与Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点。本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考。