回转带精选大豆的试验研究

大豆精选主要是去除虫伤破嘴豆、虫眼豆等杂质,提高大豆的整齐度和纯净度。为此,运用二次通用旋转组合设计方法进行了优质大豆与虫伤破嘴豆的分选试验,建立了试验因素与试验指标间的回归数学模型。通过观察分析该装置对含有各种杂质的大豆的精选效果,为进一步研究精选装置、达到高精选率奠定了基础。试验表明,回转带式分选装置可有效去除大豆中的虫伤破嘴籽粒,但对洞口很小的虫眼豆精选效果不理想,需进一步研究。     

日本落叶松苗木分级造林试验

日本落叶松是我省东部山区的主要造林树种。本文通过日本落叶松苗木分级造林试验，表明选特级苗和I级苗上山造林，可提高造林的成活率和保存率，加速幼林的高、径生长，确保幼林尽快郁闭成林。造林时，一定将苗木进行分级，混合苗造林不宜提倡。     

全方位高速瓜果图像采集系统的研究

快速可靠的图像采集系统是实现对瓜果进行准确分拣的基础。介绍了一种全方位高速瓜果图像采集系统。该系统实现了果实多个表面图像的同步采集，采用多线程程序结构提高图像采集速度，采用单场提取模式提高图像质量。利用开发的智能瓜果精选分级试验样机对图像采集系统的性能进行了试验，试验结果证明获得的图像质量和采集速度可以满足实时瓜果分级系统的需要。     

扁平类农业物料流化床分级与分离的特性

本文通过对打瓜籽,葵花籽,以及杏仁与杏壳等扁平类农业物料在流化床试验台架上进行的分级与分离试验,分析研究了影响流化床分级与分离效果的各个性能参数,并对流化床是按物料密度进行分级与分离的论点提出了看法。文中同时提出了增强扁平类农业物料流化床分级与分离效果的有效措施。     

数据等概率分档统计插入排序算法

提出了一种按数据等概率分档的排序算法，此算法应用现代统计学的一些知识和技巧，结合传统的排序算法，对具有一般分布的数据进行排序，使排序的运算量为O（n），达到了排序运算量的下限，实验表明，在n较大时此算法效率要优于现有的同类排序算法。     

概率统计分“档”快速排序算法

提出了给定待排数据概率分布函数情况下的概率统计分"档"快速排序算法.理论分析表明该算法时间复杂度仅为O(n).以指数分布情况为例,用Delphi编程进行排序实验,结果表明该算法时间复杂度为O(n).     

原木纵向输送机布满系数的研究

在林区贮木场利用纵向输送机进行选材作业时，由于原木在输送途中的多点卸载，用充满系数描述输送机上的实际负荷已不符合实际。本文提出了布满系数这个新概念，用以描述输送机上的实际载荷，并定量分析了二者之间的关系。根据统计资料计算，在整条输送机上，布满足系数仅为充满系数的一半。因而，在计算输送机的牵引力时，应以布满系数为根据。     

6SF-40型加工番茄色选设备性能试验与参数优选

为研究加工番茄色选设备作业参数对其工作性能的影响规律,以分选精度和带出比为评价指标,对传送带速度、工作绝对压力及电磁阀脉频宽度等试验因素进行正交试验,对结果进行极差分析和方差分析,研究各因素对色选设备性能影响的主次关系和影响规律,确定较优工作参数组合.结果表明:输送带速度为0.816m/s、工作绝对压力0.5MPa、电磁阀脉频宽度为20ms时为较优参数组合,分选精度可达98%,带出比低于4,满足工厂加工要求.     

板式定制家具智能分拣系统及其应用

通过对板式定制家具分拣现状的分析,指出了人工分拣存在的问题,提出自动分拣代替人工分拣,有效降低分拣成本、错误率和缩短生产周期,并阐述了揉单生产与智能分拣系统的关系。详述了智能分拣系统的关键技术,包括硬件技术和软件技术,并从信息采集技术、可编程逻辑控制器、智能机械设备、PLC编程、机器人编程等方面进行了详细解读。结合其他行业智能分拣系统的应用经验,阐述了定制家具企业智能分拣系统的应用,为板式定制家具行业提供一定借鉴。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。