基于近邻法聚类和改进Hough算法的猪胴体背膘厚度检测

为了解决猪胴体背膘厚度在人工测量中准确率、效率低以及存在对样本造成污染的问题,该文基于计算机视觉和图像处理技术提出一种检测背膘厚度的算法。算法主要分成背膘部分检测和测量部位的直线检测。前者通过图像分割、特征点的检测以及漫水填充等方法实现,能准确提取猪胴体背膘部分。后者在图像预处理后,首先通过感兴趣区域(region of interest,ROI)提取猪胴体肋排区域;然后利用设定好的浮动窗口进行全幅图像的扫描,通过平滑后的平均灰度线特征提取肋骨的目标像素点;最后,基于近邻法利用目标像素点间的邻近关系对其进行聚类,找到胴体第6、7根肋骨,并采用基于已知点的Hough变换提取测量直线,将测量部位的直线映射到背膘部分,则可实现对猪胴体背膘厚度准确测量。试验结果表明,在对背膘厚度测量误差小于2 mm时,检测准确率可达92.31%,该文提出的方法能对猪胴体背膘厚度的测量位置进行准确定位和测量。     

线性定常系统的计算机判稳方法

作者借助于数学方法对经典判据进行推广,提出了线性定常系统稳定性的一种判别方法,并给出了实现这个方法的计算机程序和框图。该方法具有简单、易被计算机接受的特点,是一种实用的工程方法。     

农村变电所继电保护方式的探讨

本文提出了一种简单、运行安全可靠、维护方便、投资少、见效快并符合农村变电所特点的继电保护方式——由感应式电流继电器构成的保护装置。论述了该种保护装置的整定原理、整定计算方法和调整方法。分析了保护装置的特点以及在实际中的应用价值。     

利用近红外光谱与PCA-SVM识别热损伤番茄种子

为了研究近红外光谱技术用于热损伤种子快速无损识别的可行性,该文以120粒番茄种子为研究对象,其中60粒番茄种子通过高温加热处理的方式成为热损伤种子组,其他60粒番茄种子为正常种子组,利用实验室自主搭建的近红外光谱检测系统获取单粒番茄种子在980~1 700 nm范围内的光谱,分别采用偏最小二乘判别法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)和支持向量机(support vector machines,SVM)建立了番茄种子热损伤的定性分析模型。试验结果表明:2种判别模型的验证集总正确率均大于96%,均可用于热损伤种子的判别。其中,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)预处理的光谱数据构建的支持向量机模型的判别效果最好,其校正集和验证集的判别正确率均为100%,更适用于种子热损伤识别。因此,应用近红外光谱技术可快速无损识别热损伤番茄种子,为种子检验提供了一种新的方法。     

便携式大米多品质参数无损检测仪设计与试验

基于近红外漫透射光补偿光谱分析技术,设计了便携式大米多品质参数无损检测仪,检测仪包括光谱采集单元、光源单元、控制与显示单元、供电单元、专用参考校正盒等,光谱采集单元通过光补偿杯和聚焦准直透镜有效提高了采集光谱的信噪比,整个装置尺寸为207 mm×90 mm×148 mm,携带方便。选取52个籼米样品,基于便携式大米多品质参数无损检测仪建立了大米含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型,含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的校正集相关系数分别为0. 980 3、0. 977 0、0. 932 3,校正集均方根误差分别为0. 279 1%、0. 727 4%、0. 204 5%,验证集相关系数分别为0. 979 3、0. 957 1、0. 924 9,验证集均方根误差分别为0. 300 9%、1. 106 7%、0. 212 7%。基于MFC软件开发工具,采用C/C++语言编写了实时检测及控制软件,实现了便携式大米多品质参数检测仪的一键式操作。试验验证了便携式大米品质无损检测仪的检测精度和稳定性,结果表明,利用该装置预测大米含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的最大变异系数分别为0. 024、0. 079、0. 034,大米样品的含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的预测值和标准理化值的相关系数分别为0. 972 7、0. 940 9、0. 901 5,预测均方根误差为0. 363 2%、1. 318 1%、0. 243 0%。这表明自行设计的检测仪可以实现大米含水率、直链淀粉和蛋白质质量分数的实时无损检测。     

基于可见/近红外光谱的牛肉品质无损检测系统改进

含水率、颜色和pH值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了一种高效、稳定的双通道可见近红外光谱系统。首先,基于多次采集生鲜牛肉样品获得400~2450nm波段的有效光谱数据,对改进前反射探头和环形探头的性能进行了对比分析,发现环形探头的稳定性更有优势,在整个波段的变异系数均小于10%。然后利用改进后探头组成的系统采集了61块生鲜牛肉样品的可见/近红外光谱数据。采用了无处理、SG平滑、哈尔变换、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正、去趋势化以及各方法组合等方法对光谱数据进行预处理。利用第1波段数据建立颜色参数L*、 a* 、b*的偏最小二乘模型,分别利用第1波段数据、第2波段数据和双波段数据（双波段简单拼接）建立含水率和pH值的PLSR模型并进行了对比。结果发现：第1波段的数据无需经过预处理,即可对颜色参数L*、 a* 、b*取得较好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.9603、0.9616、0.9367和1.3332、1.1844、0.6553;对于含水率和pH值,无论光谱数据是否经过预处理,第1波段数据的建模效果要好于第2波段数据,但是经过预处理的双波段数据（400~2450nm波段）能够取得更好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.9541、0.8716和0.5475、0.1272。结果证明,基于高效环形探头的双通道可见近红外光谱系统建立的牛肉多品质参数预测模型,可实现准确、无损、快速检测,获得比较稳定的检测结果。     

基于可见/近红外光谱生鲜肉多品质参数检测装置研发

为了解决生鲜肉多个品质参数快速、无损、同时检测的问题,该文利用双波段(350~1 100 nm和1 000~2 500 nm)可见/近红外光谱技术,结合硬件单元和编写的软件控制程序,研发了多品质参数同时检测装置,实现对双波段光谱信息的同时采集、实时处理、显示以及保存。基于该检测装置,采集覆盖生鲜肉多个品质参数的可见/近红外光谱信息(350~2 500 nm),经过平滑和标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)预处理后,分别基于单波段和双波段光谱数据,与国家标准方法测定的猪肉颜色(L*、a*、b*)、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)、含水率、蒸煮损失和嫩度建立偏最小二乘(partial least square,PLS)预测模型。在此基础上,利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选特征变量,建立简化的PLS模型,对各个品质参数的预测集相关系数分别为0.962 5、0.933 6、0.938 9、0.941 5、0.936 3、0.912 3、0.920 0和0.901 9,预测误差为0.628 7、0.757 6、0.547 1、0.078 2、2.835 4 mg/(100 g)、0.380 9%、2.560 0%和6.896 7 N。结果表明,该装置可以实现生鲜肉多个品质参数的同时检测,研究结果可为实时获取肉品品质信息,实现肉品评定和分级提供参考。     

主要粮食品质快速光学检测技术与装备研究进展

稻米、小麦、玉米作为三大主粮在我国居民粮食结构中占有重要位置,粮食生产、加工、储运等产业链中品质监测是不可或缺的重要环节,特别是高效、无损、客观、实时的光学品质检测对粮食行业的健康发展具有重要意义。本文对比分析了三大主粮的可见/近红外光谱、拉曼光谱、荧光光谱的光学特性及内部品质光学检测机理,总结分析了粮食内部品质光学检测技术国内外应用研究现状,探讨了机器视觉、高光谱等粮食外观品质检测技术应用范围及国内外研究现状。结合三大主粮特定的品质检测需求,总结分析了国内外粮食内部品质光学检测装置研究现状,重点探讨了外观品质检测装置的硬件组成和空间排布研究现状,并总结分析了各光学检测技术相关装置的商业化推广应用情况。最后,从粮食品质光学检测技术瓶颈出发,对粮食快速光学检测技术及装备存在的问题和发展趋势进行了分析展望。