近红外高光谱成像技术的桃轻微损伤早期检测

以"北京8号"桃为研究对象,应用900~1 700nm范围内近红外高光谱成像技术对损伤发生12h后的桃进行损伤早期检测研究。通过光谱比较,确定出识别光谱区域为950~1 350nm。基于此光谱区域,利用主成分分析与独立成分分析不同方法进行降维,结合中值滤波、阈值分割等数字图像处理算法进行损伤区域的检测。对60个正常样本和60个损伤样本进行检测,主成分分析方法对损伤果的识别率为85%,独立成分分析方法对损伤果识别率为96.6%,两种方法对正常果的识别率均为100%。结果表明:近红外高光谱成像技术能有效地进行桃损伤的早期检测。     

基于主动热成像技术的苹果早期机械损伤检测

针对苹果早期机械损伤在普通光学图像中特征不明显,易受表皮颜色、果梗和花萼干扰,很难检测识别的特点,选取红富士苹果作为研究对象,通过主动红外热激励以及降温措施,利用红外热成像技术研究苹果表面机械损伤温度变化情况.结果表明:苹果表面早期机械损伤在热图像中的对比度受周围空气流动影响,苹果的缺陷部位与果梗、花萼的线轮廓温度曲线的波形特征存在明显差异,可以较好地排除苹果果梗和花萼的干扰,达到缺陷检测的目的.     

鲜杏外部缺陷在线检测系统

为了有效实施对鲜杏表面缺陷的快速检测,基于LabVIEW软件平台和IMAQ Vision视觉工具包,开发了可同时检测鲜杏表面磨伤、日灼、霉变及碰伤缺陷的在线视觉检测系统。该系统包含图像在线采集和处理识别模块。最后,通过对搭建的系统在水平输送速度为0.063m/s条件下,对190个各类鲜杏样本进行RGB彩色图像采集,然后提取G单分量图像并依次采用中值滤波、图像灰度变换、阈值分割及形态学处理等算法对缺陷鲜杏图像进行处理和分析,得到正常果、磨伤果、日灼果、霉变果、碰伤果检测的准确率分别为88.00%、73.33%、80.00%、8 2.5 0%、8 7.5 0%,整体在线识别率达到8 3.1 5%。     

基于ARM的杏果成熟度检测和体积估计系统研究

首先介绍了基于ARM的硬件平台,然后从图像颜色模型转换、图像分割和特征值提取等方面研究了杏果数据图像处理流程,实现了一套杏果成熟度检测和体积估计系统。实验结果表明:系统可以区分杏果成熟度,准确度为0.904,也可以准确估计体积大小,其准确率为0.966,证实了系统的准确性和可行性。     

齿梳拨刀式油茶果采摘装置设计与试验

油茶果机械采摘是一个亟待解决的难题。为此,针对油茶果机械采摘难、效率低、易损伤花苞的现象,设计了一种齿梳拨刀式油茶果采摘装置,并通过对采摘装置工作原理和拨果原理开展理论分析,得出影响拨刀采摘效果的主要因素。同时,使用ADAMS软件模拟其运动过程,分析拨刀前端点速度、加速度、角速度和角加速度,绘制相应曲线,并对采摘装置关键零部件进行设计。采摘试验表明:设计的齿梳拨刀式油茶果采摘装置能够有效提高采摘效率并减少花苞损伤,可为油茶果的机械采摘设计提供新的思路。     

油茶果生物力学特性便携式测试系统

为了能方便准确地测定油茶果的横向扭断力、纵向拉断力等生物力学特性,设计了一种野外便携式测试系统。该系统由伸缩杆、传感器、齿形末端装置、数字变送器及电源等组成,能够完成油茶果生物力学数据采集存储功能。测试系统设计成模块化,各部件能够快速拆装,以便于野外携带。试验表明:该系统性能稳定、测量准确,可满足油茶果生物力学特性检测的要求,为进一步研究油茶果的生物力学特性提供了方便。     

电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验

油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。     

扭梳式油茶果采摘末端执行器设计与试验

为了解决油茶果采摘过程中采净率低、花苞损伤率大的问题,通过研究不同品种油茶果结合力和油茶枝条特性,设计了一种扭梳式油茶果采摘末端执行器,在采摘作业时该执行器可以对油茶果产生多种作用力.阐述了该末端执行器的结构和工作原理,并对关键部件进行了设计,分析了末端执行器的作业过程和油茶果脱落的影响因素.对不同品种油茶果的结合力和...     

液压驱动式油茶果采摘机设计与试验

为提高电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器的采摘效率,设计了一种液压驱动式油茶果采摘机。通过分析油茶果与胶辊相互作用力的影响因素,确定了采摘机的主要工作参数。仿真分析了不同工作参数对油茶果与胶辊相互作用力的影响规律,并以上下组胶辊间距、旋转架转速、胶辊直径为影响因素,以油茶果采摘率和花苞损伤率为评价指标,在江西省林科院和江西农业大学分别进行了室外、室内采摘试验。结果表明,影响采摘率的因素由大到小依次是上下组胶辊间距、旋转架转速和胶辊直径;影响花苞损伤率的因素由大到小依次是胶辊直径、上下组胶辊间距和旋转架转速。结合室内、室外试验,运用综合评分法得出油茶果采摘率较高且花苞损伤率较小的最佳参数组合为:上下组胶辊间距15 mm、旋转架转速55 r/min、胶辊直径30 mm。与电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器相比,液压驱动式油茶果采摘机旋转架转速提高了83. 33%,采摘效率明显提高,其平均采摘效率为210个/min。     

摇枝式油茶果采摘机设计与试验

针对油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大的问题,设计了一款摇枝式油茶果采摘机。根据摇枝式采摘工作原理,完成了关键部件的结构设计,计算分析了采摘头夹持油茶枝的夹持力,对油茶枝和油茶果振动过程进行力学分析,建立力学方程并求解。结果表明,夹持油茶枝时最大压力为2826N,振动对树枝产生的径向力约为57.5N、法向力约为78.2N,夹持和振动都不会对枝条造成损伤。为保证采摘机安全性,对横梁架进行了静力学分析,经计算其弯曲变形为0.0005mm,远小于最大许用弯曲挠度。设计了四因素三水平正交试验,结果表明,最佳作业参数组合为：采摘装置的采摘时间10s、电机输出频率35Hz、采摘头的振幅5cm及采摘爪的夹持位置（夹持油茶枝的夹持中心到油茶树冠层距离）10~20cm,此时油茶果采净率为95.2%,花苞损伤率为17.2%。对摇枝式油茶果采摘机进行了田间试验,对枝条的损伤基本符合采摘要求。     

农用运输车启动系统的故障诊断与实例分析

依照启动系统的构成,分析了农用车启动系统故障诊断流程。依据故障现象,将启动系统故障分为启动机不转、运转无力、空转、异响4大类。针对每类故障,剖析故障原因,通过多个故障实例说明检修思路。     

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....     

基于虚拟仪器技术的联合收获机出厂质量终检系统

提出了基于虚拟仪器技术的联合收获机出厂质量自动检测系统;参照联合收获机质量检测和评价标准,通过对大中型联合收获机故障类型和故障率的综合分析,提出并确定了联合收获机出厂质量终检参数,并针对不同参数类型研究了快速检测方案;最后,以联合收获机制动性能为例,将反力滚筒式制动试验台引入检测线中,结合LabWindows/CVI软件开发平台和多通道自主结合式数据采集器,对联合收获机出厂质量终检系统进行了准确性、可靠性及安全性验证.     

猕猴桃分级果实表面缺陷的检测方法

猕猴桃的自动化分级中最为复杂、费时的是表面缺陷检测.猕猴桃果实表面缺陷主要包括碰压伤、划伤和日灼,检测过程包括缺陷分割和缺陷识别两个阶段.猕猴桃机器视觉采集系统采用近红外光源采集图像,并对采集图像中值滤波法去除图像采集过程中受到的各种噪声的干扰;图像分析获取最佳阈值,最后图像分割得到猕猴桃果实表面的黑色斑点区域,包括真正的缺陷区域和梗萼区域.通过试验表明,近红外光源能有效提取猕猴桃果实表面的划伤、腐烂伤和日灼缺陷,而且近红外光源图像有效地避免了传统光源图像的反射亮斑区域,通过实验结果,分析针对分割出的可疑缺陷区域如何正确识别,可利用双金字塔数据形式的盒维数快速计算方法,提出描述该区域粗糙度和纹理方向性的特征参数,依此来区分真正缺陷和梗萼区域.     

东亚飞蝗对LED光信号视觉响应的波谱视敏效应测定

为了探索东亚飞蝗视觉响应LED光信号的视敏反应效应,以明确东亚飞蝗趋光的光敏响应因子和生物光诱参数,利用LED光照和Ava Spec光纤光谱仪系统,在室内进行了东亚飞蝗视觉响应表征的光谱测定。并在此基础上,利用该波谱光照装置,验证其波谱光照调控东亚飞蝗的趋光反应及响应程度。测定结果显示,东亚飞蝗复眼吸收365、400、520、610 nm波长光照射后,其视觉响应波谱表现为380、402、540、602 nm的微光特征,当波谱光照强度增加时,东亚飞蝗视觉微光反应随之增强,且呈现时变效应的调控特性。东亚飞蝗视觉光敏调控的时变强度以紫光最优、依次是橙光和绿光最差,而其调控容度以橙光最优、绿光次之和紫光最差,紫外光较快的光敏聚集速度、紫光较强的光敏聚集程度和橙光较好的趋光效果说明,趋光光敏活性、趋光程度和趋光效果分别与视觉激发强度和视觉光敏调控的时变强度以及视觉光敏调控容度呈正相关,且东亚飞蝗视觉反应强度的光敏时效性影响其趋光行为选择和视觉光敏活性。因此,依据紫外光较强的激发效果、橙光较好的光敏时效性和紫光较强的光敏调控强度的特性,进行趋光视敏性光照时间的刺激调控,可以增强东亚飞蝗的趋光效果。该研究结果为蝗虫光诱捕机械装备的研制提供了理论基础和技术指导。     

水果机器视觉质量综合分选机的设计

为满足水果外观品质和质量综合分选的实际需要,设计了一种集机器视觉与质量检测为一体的水果自动分选机.该分选机主要由机械系统、称重模块、同步控制系统和图像处理系统组成.为此,介绍了各部分的结构及工作原理,给出了水果同步检测过程的实现方法.通过这种综合设计,该分选机能实时检测水果的大小、质量、颜色、表面缺陷状况和果形等品质,并能根据预定标准综合评定水果的等级,对水果进行自动分级.     

双传声器声强测量系统误差分析与不确定度评定

双传声器互谱声强测量法适用于现场测量机器的声功率和进行声源识别。为了提高测量精度，需要分析影响测量精度的各种因素，确定被测量值的估计值和分散性。从双传声器互谱法测量声强的原理及测量系统的配置出发，分析讨论了互谱声强测量中误差产生的原因及其影响声强测量精度的主要因素；对声强测量系统测量声强量值的不确定度进行了评估，并对评定结果进行了实验验证，评定结果与实际检测结果相符；同时给出了减小声强测量系统主要误差的可能途径。     

声强直接测定法在发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于虚拟仪器技术的声强直接测定方法。根据双传声器声强测试原理，将声强传感器采集的信号交由数据采集系统完成A／D转换，经过数字滤波，计算出实时声强（时域声强），取其时间平均得到有功声强（频域声强）。根据该方法测得的发动机时域声强信号提取二次矩、四次矩以及时间二次矩，提高了发动机不同工况的特征区分度，从而提高了故障诊断的准确性和有效性。通过声强标定仪的校准，以及对发动机声强的实际测量和诊断试验，证明该方法是准确有效的。     

基于机器视觉的轴承内外径尺寸检测系统

开发了适应大批量流水线生产和检测需要的轴承内外径机器视觉检测系统。对系统的机械及运动控制部分以及光学成像系统等进行了设计,提出了一种利用多项式插值精确测量轴承边缘点位置的方法,分析提出了将锐化图像进行再滤波的技术,优化了轴承图像内外径尺寸的边缘获取的技术路线。检测结果表明,系统具有非接触、在线实时、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点,能实现产品的零废品生产的目标。     

机器视觉技术在稻米品质检测中的应用进展

机器视觉技术在食品、农产品的检测、分级中具有广阔的应用前景。为此,综述了机器视觉技术在稻米品种、胚芽、爆腰、黄粒米等方面进行检测的研究动态,并指出了机器视觉技术在稻米品质检测中存在的不足,为进一步应用机器视觉技术提供参考。