饲料原料种类在线识别系统设计与试验

入仓原料种类识别是饲料生产过程中的关键环节之一。目前,入仓原料主要通过人工取样的方式,依靠工人感官经验识别原料种类,以确保原料正确入仓。为了实现饲料原料种类在线自动取样和识别,提高饲料加工的自动化水平,该研究设计了一种多通道饲料原料自动取样装置,应用机器视觉技术,搭建了原料种类在线识别系统。该系统主要由取样单元、样品输送单元、图像采集单元等组成;采用Arduino Uno为系统控制核心,设计了控制流程和控制线路;在Arduino IDE开发环境下编写了控制程序;运用卷积神经网络的方法构建了饲料原料种类识别模型CAM-ResNet18;基于PyQt5环境开发了饲料原料种类在线识别系统软件,包括上位机人机交互软件系统和下位机自控控制系统。上位机系统软件通过串口与下位机控制器通讯,实现对饲料原料种类在线取样识别装置的自动控制。通过模型嵌入和系统集成,对系统的基本功能、识别准确率和识别时间进行测试。饲料原料种类在线识别系统运行正常可靠,实现了饲料原料入仓过程中的自动取样、图像采集、种类识别、结果反馈、一键报警的全环节智能操作。系统性能测试中,饲料原料种类识别准确率为98%,取样识别周期为10.13 s。研究结果表明开发的饲料原料种类在线识别系统可以实现入仓饲料原料在线取样和种类识别功能,为饲料加工中饲料原料种类的自动识别提供了新的方法和技术支撑。     

禽蛋破损在线检测自动敲击发声装置设计与试验

针对禽蛋破损在线检测技术要求,设计了一种轻巧的自动敲击发声装置,该装置利用电磁吸合原理,由单片机控制线圈中电流的方向和大小变化,改变感应区的磁场方向和磁场强度,控制敲击杆的伸出、停止和返回,从而实现对蛋壳的敲击发声,密闭在敲击杆内部的麦克风采集声音信号。对自动敲击发声装置的结构和工作原理、硬件参数及软件实现进行了描述,并以鸡蛋为对象,进行了声音信号采集试验。结果表明：该装置运行稳定,反应迅速,敲击准确率达到了100%,而且敲击力度适中,敲击引起的蛋壳损伤率为0,采集的声音信号实时、清晰,为改善禽蛋无损检测装备性能提供了参考。     

禽蛋破损在线检测自动敲击发声装置

本文针对禽蛋破损在线检测技术要求,设计了一种轻巧的自动敲击发声装置,该装置利用电磁吸合原理,由单片机控制线圈中电流的方向和大小变化,改变感应区的磁场方向和磁场强度,控制敲击杆的伸出、停止和返回,从而实现对蛋壳的敲击发声,密闭在敲击杆内部的麦克风采集声音信号。文中对自动敲击发声装置的结构和工作原理、硬件参数及软件实现进行了描述,并以鸡蛋为对象,进行了声音信号采集实验。结果表明：该系统运行稳定,反应迅速,敲击力度适中,采集的声音信号实时、清晰。     

机器视觉技术在农产品品质自动识别中的应用研究进展

该文分水果果梗识别、果形识别、内部品质检测和硬件设备开发等4个方面综述了国外在利用机器视觉技术进行农产品品质自动识别上的研究进展,并指出了目前尚需解决的难点问题,以供我国研究人员做同类研究时参考。     

机器视觉技术在农产品品质自动识别中的应用(Ⅰ)

随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的下降和速度的提高,在农产品品质自动识别领域应用机器视觉技术已变得越来越具有吸引力。为了能充分利用国外的最新研究成果,该文分农产品表面缺陷与损伤识别、尺寸与面积检测和颜色识别等三个方面棕述了国外在利用机器视觉技术进行农产品品质自动识别上的研究进展,以供我国研究人员做同类研究时参考。     

凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验

针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草。以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功耗为试验指标,采用响应面分析法,进行三因素三水平田间试验,分析各因素相互作用对作业性能指标的影响。试验结果表明,除草铲入土深度对除草率影响最显著（P＜0.01）,前进速度对伤苗率影响最显著（P＜0.01）,推程段凸轮转速和除草铲入土深度对株间除草单体避苗功耗影响最显著（P＜0.01）。在最优组合为前进速度0.56 m/s,推程段凸轮转速242 r/min,除草铲入土深度12.8 mm时,实际作业除草率为93.22%,伤苗率2.87%,单体避苗平均功耗 55.2 W,各项性能指标基本满足温室散叶生菜株间低伤苗除草作业需求。     

苹果内外品质在线无损检测分级系统设计与试验

目前苹果品质检测分级机械存在结构复杂、价格昂贵以及不能兼顾内外品质的缺点。苹果的内部品质和外部品质都是决定苹果价值的关键因素,故该研究根据静态条件下的试验分析,设计了苹果内外品质在线无损检测分级系统。该系统主要由哑铃式滚子、机器视觉外观品质检测系统模块、近红外内部品质检测系统模块、分级模块以及控制系统组成。在机器视觉外部品质检测模块设计中,为了增大苹果有碰伤部位和无碰伤部位之间的对比度,通过采集有碰伤部位和无碰伤部位的反射率光谱,确定在730 nm处两者的反射率差异最大,并以此选用波长为730 nm的红色LED光源作为机器视觉模块的光源。为获得苹果整个表面信息,苹果在向前运动的过程中完成自转,并利用算法将单个苹果3个运动状态下的图像进行提取和合成,随后对图像进行高斯滤波,大津法二值化以及轮廓提取处理,当该苹果判断为有碰伤时,直接发送剔除指令,当判断为无碰伤,对轮廓提取后图像进行圆拟合处理,并利用拟合圆直径得到该苹果的大小。近红外内部品质检测系统模块设计中,对比2种近红外检测结构,并以试验确定了将探头和光源布置在下的设计方式。最终,通过试验验证得到了系统的在线检测性能,系统对于苹果有无碰伤检测总体正确率为94%,大小检测的相关系数为0.964 6,均方根误差为2.28 1 mm,苹果内部可溶性固形物含量所建立模型的校正集相关系数为0.950 8,校正集均方根误差为0.342 6%,预测集相关系数为0.949 2,预测集均方根误差为0.448 7%。单个苹果的检测时间为0.71 s。整机具有体积小、结构简单、成本较低的优点,适用于农户和中小型企业。     

育种用玉米种子切片取样自动定向方法与试验

为解决玉米育种激光切片取样机器人设计中玉米种子自动定向问题,该文提出了一种计算机视觉与姿态调整装置相结合的定向方法,并使用此方法做了验证试验。使用MATLAB神经网络模式识别工具箱,以种子的部分特征参数作为神经网络的输入,以预定义的种子形态和姿态为输出,建立模型并对模型进行训练,训练完成的模型用于种子姿态识别,姿态调整装置根据识别结果将种子调整到理想姿态。对497组样本进行训练,得到形态识别准确率97.8%,姿态识别准确率99.8%,识别速度1.3 s/幅,能满足设备的设计要求,验证了姿态识别方法的准确性和姿态调整装置设计的合理性。该方法可为玉米种子自动定向问题提供解决方案,为自动育苗机中自动定向装置的设计提供参考。     

西兰花选择性采收作业平台识别切割装置设计与试验

针对当前人工采收西兰花存在季节性劳动力需求强、劳动强度大以及成本高等问题,该研究基于西兰花的农艺特性与形态特征设计了一种西兰花选择性采收作业平台,旨在能够实现对西兰花的自主识别切割作业。首先,该平台采用“识别-采收”一体化作业模式,通过对采收作业平台的关键部件进行设计与选型,建立了西兰花的视觉识别系统和定心切割机构。其次,根据西兰花茎秆与割刀之间的相互作用关系,采用对数螺线作为切割曲线设计了一种等滑切角割刀,确定了割刀滑切角40o、切割半径135 mm、割刀长度260 mm等关键切割参数。根据西兰花茎秆的材料属性参数,基于ANSYS Workbench/LS-DYNA软件对茎秆切割过程进行显式动力学仿真分析,以割刀刃角和转速为控制因子,以最大切割力为试验指标,利用正交试验优化设计,确定了茎秆切割过程的最优参数组合为割刀刃角20°、转速1 rad/s,在此参数下最大切割力为725.82 N,切割质量较优。最后,对采收作业平台进行性能试验,结果表明视觉系统能够有效识别自然环境下的成熟西兰花植株,检测效果良好;定心切割机构可快速平稳的切入并切断西兰花茎秆,切断表面平整光滑;采收作业平台整体漏收率在10%以下、检测准确率为90%、切茎合格率为88.9%,可满足西兰花选择性采收的作业需求。本研究可为西兰花选择性采收作业装备的设计开发提供理论参考和实际借鉴。     

玉米除草机器人视觉导航系统设计与试验

玉米苗带准确检测与精准跟踪是玉米除草机器人实现自主作业的重要基础。针对玉米除草机器人苗带检测,该研究提出了基于感兴趣区域更新的玉米苗带实时识别及导航线提取方法,首先利用单目相机采集机器人前向玉米苗带,将苗带图像进行归一化和超绿处理,采用改进自适应响应阈值SUSAN（small univalue segment assimilating nucleus）角点法以及冗余离群特征点剔除法获得玉米苗特征点,以改进的顺序聚类算法对视频帧进行玉米苗带聚类处理,再利用最小二乘法拟合出各玉米苗带,最后基于机器人航向偏差和其相对玉米苗带的横向偏差实时调整感兴趣区域和更新导航线;同时,针对除草机器人苗带行线跟踪,提出以运动学为模型的PID（proportion integration differentiation）转向角决策方法,建立了导航跟踪控制模型;并在Visual Studio平台下,利用OpenCV库开发了导航控制系统。试验结果表明,玉米除草机器人导航线提取准确率为96.8%,每帧图像平均处理时间为87.39 ms,具有较好的实时性和抗干扰性;在模拟环境下,玉米苗带直线和曲线跟踪平均误差≤1.42 cm,标准误差≤0.41 cm;在农田环境下,不同速度导航跟踪平均误差≤1.51 cm,标准误差≤0.44 cm。研究结果可为玉米除草机器人田间自主作业提供关键技术支撑。     

筛片参数优化对饲料粉碎机筛分效率的影响

传统锤片式粉碎机普遍存在着筛分效率低于粉碎效率的问题,为了寻求提高粉碎机的筛分效率的途径,该文通过试验台试验与颗粒动力学仿真相结合的方法,通过研究粉碎机筛片的结构参数和分离装置内的气流速度对筛分效率之间的影响规律,揭示物料的透筛机理。通过试验台试验发现:随着气流速度的增大,筛分效率呈先高后低的趋势;筛孔形状和筛片安装角度对筛分效率的影响较大;筛孔的排列方式对筛分效率的影响较小。利用颗粒动力学仿真软件EDEM-FLUENT对颗粒筛分过程进行模拟仿真,模拟结果与试验结果基本吻合,二者的相对误差不超过4%,结果显示:气流速度为6~15 m/s时,物料透筛效率呈先逐渐增大后又逐渐降低的趋势;筛片安装角度在20~70°范围内,最佳筛片安装角度为35~45°;在筛片开孔率相同的情况下,长方孔的筛分效率最高,圆孔的筛分效率最低。研究认为:在多种组合中,气流速度为12.37 m/s,筛片安装角度为40°的长方形的T型筛孔的筛分效率最高。     

基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向调整装置设计与试验

为满足大蒜定向播种的农艺要求,针对现有大蒜鳞芽调整方法对杂交蒜适应性差的问题,该研究设计了一种基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向自动调整装置.采用双卷积神经网络模型结构,其中一个神经网络模型对大蒜是否被喂入进行实时监测,检测到大蒜喂入调整装置后,一个ResNet-18网络模型对蒜种鳞芽朝向进行判断,当鳞芽朝...     

苹果外部缺陷全表面在线检测分选装置研发

中国是水果消费大国,但在水果产后检测装备方面相对滞后。针对目前在线检测装置无法采集苹果全表面图像信息且无法精确计算缺陷面积的问题,该研究以表面缺陷面积的快速检测为主要目标,提出苹果全表面图像合成算法,设计了一套苹果外部品质在线检测及分级装置。该研究以苹果为例,基于球模型提出苹果全表面图像合成算法、缺陷面积校正算法精确计算苹果的表面缺陷面积。通过试验验证,对苹果表面图像进行分割合成后,整体的图像的漏检率为0。提出缺陷面积校正算法,可以计算图像中位于任意位置的苹果缺陷真实面积,选取了120个样本进行验证,其中擦伤样本、碰伤样本、痘斑病样本、表面腐败样本各30个。4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R²均在0.97以上,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)在4 mm²以下。在偏角试验中,4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R²均在0.974 2以上,RMSE在6.304 4 mm²以下。装置检测苹果的速度为2个/s,评级准确率为95%。研究结果表明,检测与苹...     

基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展

田间杂草识别技术是实现变量喷洒除草剂以保护环境的关键所在。针对国内外在精细农业的杂草识别领域，全面、系统地分析了基于机器视觉的田间杂草识别技术的研究进展与应用状况，以促进该项技术在中国的应用和发展。分别阐述了利用植物和背景形状特征、纹理特征、颜色特征和多光谱特征识别田间杂草技术的理论依据、特征参数、研究状况和问题所在，并指出了实现田间实时识别的难点。     

锤片式粉碎机噪声源识别及降噪方法

为了解决锤片式饲料粉碎机工作过程中噪声大的问题,运用虚拟仪器测试技术和台架试验相结合的方法,对粉碎机的噪声信号进行采集和分析,针对影响噪声的主要因素如锤片、筛网、进料口、出料口和转子转速等进行相应的声压级和频谱测试分析,寻找粉碎机主要噪声源及其与主要影响因素之间的规律,并通过对粉碎机各部件的结构参数进行改进设计,达到降低整机噪声的目的。研究结果表明:粉碎机噪声信号主要包含48、180、200、361、893和1 263 Hz共6种频率成分;筛网、进料口和出料口对主频成分没有影响,只影响噪声频率的幅值;筛网具有降噪作用;进料口和出料口都不同程度地增强了噪声声压级;通过对主轴转速为2 400~2 800 r/min时的空载噪声频谱图分析知,当转速升高时,噪声幅值急剧升高,可见转速对粉碎机的噪声有影响;对不同锤片数量的空载噪声频谱图分析知,锤片数量只影响噪声幅值,对主要频率变化影响较小。此外,对粉碎机进料口、出料口、筛网的结构参数进行改进设计,以出料口的改进设计为例,基于有限元法对改进前后分离装置内的流场湍动能分布情况经行了模拟,将改进前后的结果进行对比分析发现:出料口改进后分离装置内气流的湍动能较小,流动较为稳定。通过台架试验表明:当选用改进后的出料口时,粉碎机整机噪声得到明显改善,噪声总声压级降低了3 d B(A),各测点噪声声压级降低1.9~3.6 d B(A),进一步粉碎试验表明使用改进后的出料口并未影响粉碎机的生产效率以及吨料电耗,研究所采用的降噪措施可行,此法可为控制粉碎机噪声提供理论依据。     

扇贝苗规格识别与计数装置优化设计与试验

扇贝苗底播前的关键环节是规格识别与计数,而目前底播前贝苗的规格识别与计数作业仍以人工为主,部分机械装置操作要求较高.该研究在筛网式扇贝苗分级计数装置的基础上,结合扇贝苗的生物学特征,优化设计了贝苗活体识别与初级排队装置、贝苗差速排队传送装置、贝苗下落导向机构等关键装置,并基于光电传感技术设计了贝苗高速运动状态下的规格识...     

基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验

为控制育肥猪出栏时的体质量差异,该研究开发了一套基于机器视觉技术的育肥猪分群系统,该系统通过机器视觉技术和卷积神经网络模型代替传统地磅对猪只体质量进行估测,可有效避免粪污对设备精度的影响及腐蚀;以前一天全部猪只体质量数据从小到大排列的第30%个数据作为当日的分群基准质量,将大于等于基准质量的视为长势较快的猪只,小于基准质量的视为长势较慢的猪只,每次采食按照猪只长势快慢分为2群进行饲喂;该系统依托于LabVIEW软件开发平台和物联网系统构建,平均每头猪只通过系统时间为6.2 s。为验证该系统的实际应用效果开展了为期30 d的现场试验,将饲喂于装有分群系统猪栏中的120头长白育肥猪作为试验组,由分群系统按猪只长势快慢分群饲喂;将饲喂于传统猪栏中的120头长白育肥猪作为对照组,按照传统人工调栏的方式进行饲喂。试验开始时试验组和对照组猪只平均体质量分别为32.21、31.76 kg,标准差分为别2.61和2.49 kg;结束时试验组和对照组猪只平均体质量分别为57.68、57.41 kg,标准差分为别5.26和5.51 kg,总料肉比分别为2.31和2.34,期间试验组猪只体质量的标准差小于对...