手持式生鲜肉品质参数无损检测装置研究

开发了一种手持式生鲜肉品质无损检测装置,并对装置进行了功能测试。硬件主要包括多光谱光源阵列（中心波长为470、515、545、 575、610、760、810、910nm）及探头模块、恒流源驱动模块、多光谱数据采集与处理模块、无线传输模块以及显示终端模块等。设计了基于Android的生鲜肉检测APP应用软件,实现了对装置的无线控制功能。整个装置体积为175mm×115mm×25mm,质量约为0.45kg。利用43个猪肉样品进行试验验证,按照37∶1比例将样品分为校正集与预测集,分别利用多元线性回归、偏最小二乘方法以及多元线性结合逐步回归建模方法对数据进行处理并比较结果,结果表明利用多元线性结合逐步回归算法建立的模型结果较好,其中颜色中L*、a*、b*的预测集相关系数分别为0.9471、0.8504、0.8563,挥发性盐基氮(TVB-N)含量预测集相关系数为0.8027。最后利用不同时间段的12块肉样进行验证模型,其中每组颜色指标中L*、a*、b*的真实值与预测值的预测相关系数均大于0.83,预测集标准偏差均小于等于162,挥发性盐基氮含量的真实值与预测值的预测相关系数均为0.80左右,预测偏差及标准偏差均小于等于4.04。从2组的验证结果来看,利用该设备对生鲜肉品质参数进行检测是可行的,模型具有一定的稳定性,且该设备具有轻便、体积小、质量轻、价格低廉等特点,能够为未来生鲜肉品质的便携式无损检测仪器的进一步研发提供参考。     

基于纹理和梯度特征的苹果伤痕与果梗/花萼在线识别

为了解决苹果果梗/花萼与伤痕在线识别的问题,利用自行设计的机器视觉检测系统在线采集苹果图像,通过自动分割合成算法将3个不同运动状态下的图像进行合成,使得合成后图像可以包含苹果的整个表面。再利用感兴趣区域提取算法提取出苹果合成图像中的果梗/花萼和伤痕部分。通过分析早期伤痕、中期伤痕和后期伤痕的纹理特征和边缘梯度特征,得出纹理特征适用于早中期伤痕与果梗/花萼的检测,而由于后期伤痕的褐变严重且多已出现凹陷,其纹理特征与果梗/花萼相似,故通过提取后期伤痕和果梗/花萼的边缘梯度特征值用于两者的区分。从SVM的建模结果来看,对于早中期伤痕,模型的总体判别正确率为97%,而后期伤痕的总体判别正确率为96%,并利用所得到的模型设计了用于果梗/花萼与伤痕区分的总体算法。最终通过80个带有不同种类伤痕的样本验证总体算法的正确率为95%,验证试验结果表明该算法可实现对果梗/花萼与伤痕的在线识别。     

葵花籽油过氧化值激光诱导荧光快速检测技术研究

葵花籽油极易被氧化产生多种自由基、有毒聚合物等,因此葵花籽油产销链中过氧化值现场实时检测技术及装置研发具有重要意义.以设计便携式检测装置为目的 ,搭建了基于激光诱导荧光光谱的食用油过氧化值快速检测系统,建立了葵花籽油过氧化值定量预测模型,并进行了外部实验验证.结果 表明,基于自行搭建的检测系统采集的80个不同过氧化值葵...     

苹果表面伤痕与果梗和花萼的辨识及检出方法

针对在水果表面品质检测的图像处理中,苹果的果梗和花萼很容易被错误辨识成缺陷,提出一种自动识别出苹果缺陷,并计算其大小的图像处理算法,如图像分割、图像去噪、区域标记与提取、感兴趣区域提取等,设计出一种能将采集到的苹果图片进行正确处理后,识别出果梗和花萼,得到真正缺陷大小的图像处理算法。运用C++语言进行编程,采用MFC基于对话框的非模态形式设计了图像处理软件,处理采集到的苹果样品图片,结果表明,该算法能正确计算缺陷大小,并且能得到果梗和花萼的辨识依据,可用于水果表面品质实时检测中。     

农村电力负荷微机管理系统的研究应用

介绍一种农村电力负荷微机管理系统的设计方案、数学模型及其在农电现代化管理中的应用。经林甸县电业局实际运行,效果良好,已向黑龙江省各县电业局推广。     

颗粒饲料油脂喷涂机微机控制系统的研究

本文对颗粒饲料油脂喷涂机实现微机自动控制进行了研究。根据设计要求,确定了闭环微机随动调节系统控制方案。以电磁调速电机和齿轮油泵为受控对象,把喷油率作为控制参数,以保持其恒值为控制目的。在求出受控对象数学模型和分析其特性的基础上,选择了适合它的最佳控制算法即PID算法。并对控制算法的参数进行了整定和调试。由传感器、滤波器、放大器、A/D转换器、D/A转换器和各执行机构等所组成的硬件系统,在应用软件的主模块和17个功能模块的支持下,实现了自动调节、自动打印和显示、自动检测不正常工作状态、自动报警以及键盘控制等功能。最后对控制系统进行了综合评价。     

苹果内部品质分级机械手设计与试验

为检测苹果内部品质,基于可见/近红外光谱检测技术并结合分拣机械手,设计了苹果内部品质分级机械手。该装置主要由夹持机构、近红外光谱采集系统、控制系统等组成。机械手稳定夹持苹果后采集苹果的近红外光谱数据,上位机软件中的预测模型对光谱数据进行分析处理,并显示光谱曲线和预测结果。为建立苹果可溶性固形物含量预测模型,基于该装置采集了苹果在650～1 100 nm波长范围内的光谱数据,通过国家标准测量法测得苹果样本的可溶性固形物含量,采用SG卷积平滑(SG-smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,并结合可溶性固形物含量测量值建立偏最小二乘(PLSR)模型。结果表明,采用多元散射校正方法预处理后的建模效果最优,其预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0. 978 2、0. 970 1,均方根误差分别为0. 274 6、0. 326 3°Brix。选取20个同品种苹果样本对该装置的稳定性和准确性进行了测试,可溶性固形物含量预测值与测量值相关系数为0. 957 3,均方根误差为0. 422 4°Brix。试验结果表明,苹果内部品质分级机械手在夹持苹果的同时可以实现对苹果可溶性固形物含量的准确预测。     

基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测

表面缺陷会导致水果腐烂,降低商业经济价值,引发食品质量和安全问题.为此,利用机器视觉技术检测果皮表面缺陷是水果采后加工的主要任务之一.然而,由于香梨果皮颜色及缺陷多样性,用图像处理方法检测库尔勒香梨表面缺陷较为困难.为实现快而准确的香梨缺陷检测,提出一种基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测方法,并研究了疤痕、病害、虫...     

便携式生鲜肉品质无损快速检测装置的设计

针对生鲜肉检测部门对可移动、便携式检测设备的实际需求,设计了基于ARM处理器便携式生鲜肉品质无损快速检测装置。介绍了该装置的工作原理、硬件构成、软件系统和功能测试。硬件系统由ARM控制处理单元、光源及检测单元、光谱数据采集单元、LCD触摸屏显示单元和散热单元组成,设计了Linux操作系统和生鲜肉品质参数采集处理应用程序。该系统可实现脱离计算机采集光谱信号、存储、显示及处理分析一体化的功能。该装置体积为184 mm×127 mm×114 mm,装置质量约为3.5 kg。以批量样品验证装置检测精度,试验结果表明,颜色L*、a*、b*3个参数的均方根误差分别为1.49、1.09和0.59,平均检测一个样品时间约为1 s。该装置可以快速获得样品参数,具有体积小、便携、无损伤、快速检测的特点,可用于生鲜肉品质的便携式检测。     

基于高光谱图像纹理特征的牛肉嫩度分布评价

传统牛肉品质的检测方法耗时长,效率低,破坏样品,已不能满足现代化生产的需要。为了实现对牛肉嫩度品质的快速无损检测和评价,该文利用高光谱成像系统,以西门塔尔牛多个胴体的背最长肌部位为研究对象,采集56个有效样本的高光谱立体图像,研究无损评价牛肉样品的嫩度分布。通过提取样本的反射光谱信息,并利用逐步回归算法结合遗传算法(GA,genetic algorithm)筛选出牛肉剪切力值(WBSF,warner-bratzler shear force)的特征波段。利用主成分分析(PCA,principle component analysis)提取样品的3个主成分。基于选出的特征波段图像和提取的主成分,通过计算图像灰度共生矩阵求取每幅图像8个主要纹理特征参数,分别建立了基于支持向量机(SVM,support vector machine)和线性判别(LDA,linear discriminant analysis)法的嫩度等级判别模型。经分析比较,基于主成分纹理特征优于基于特征波段图像建立的预测模型,并且,线性判别模型识别准确率相比支持向量机模型较高。基于主成分纹理特征建立的线性判别模型预测集判别精度为94.44%。研究结果证明,基于高光谱图像纹理特征分析,可以建立牛肉的嫩度判别模型,对牛肉嫩度快速无损检测技术研究提供理论参考。