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41.
基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法 总被引:10,自引:7,他引:3
马铃薯的质量和形状是机器视觉分级的2个重要特征和依据,为实现马铃薯质量与形状检测分级,该文提出了一种基于图像综合特征参数的分选方法。首先提取马铃薯俯视图的面积参数和侧视图的周长参数,通过回归分析建立马铃薯的质量检测模型,实现对马铃薯的质量分选;然后提取马铃薯俯视图像的6个不变矩参数,输入到已训练好的神经网络,完成对马铃薯形状分选。试验结果表明:该方法可以有效的检测马铃薯的质量并区分其形状,质量分选准确率为95.3%,薯形分选准确率为96%。可满足实际应用的要求。 相似文献
42.
根据γ射线与物质相互作用,γ射线穿过不同物质时衰减不同的原理,设计了煤矸石分选系统.该系统由给料系统、检测系统、决策系统和执行系统构成.通过γ射线强度的探测装置,用微处理器进行数据处理和识别,最后执行系统对煤矸石进行分选. 相似文献
43.
滚筒式静电选种机的理论分析与初步试验研究 总被引:7,自引:0,他引:7
分析了滚筒式静电选种机实现种子分级的机理,并推导出种子在选种机中的理论运动轨迹,说明了静电分选的可能性。通过试验也发现,滚筒式静电选种机能够按种子的生命力进行清选分极,同时,静电分选的过程也是静电场对种子进行静电处理的过程。 相似文献
44.
基于Seed Identification软件的棉籽机器视觉快速精选 总被引:4,自引:2,他引:2
为了研究Seed Identification软件在棉花种子加工工艺和精选参数选择上应用的可行性,以鲁棉28酸脱绒棉籽为材料,通过扫描仪获取400粒棉籽的PNG图像,利用Seed Identification软件快速提取图像中棉籽的RGB、Lab、HSB、灰度、长度、宽度和投影面积等物理指标,通过卷纸发芽获得每颗幼苗鲜质量作为种子的活力指标,种子物理指标与种子活力的相关性分析表明:幼苗鲜质量与R、S、B(HSB)、b、宽度、长度、投影面积的相关系数均达到0.05显著水平。按R<90、S≤18、B(HSB)≤36、b≤4、宽度>4 mm、长度>7.2 mm、投影面积≥25 mm2对种子进行精选,发芽率可由原来的89%分别提高到96.1%、95.1%、95.1%、95.3%、93.1%、93.5%、94.4%,获选率分别为96.6%、99.2%、98.9%、97.8%、98.6%、97%、94.7%。验证试验将种子按以上指标精选后,发芽率分别为95.1%、95.1%、94.8%、94.8%、94.4%、94.4%、94.8%。该研究为基于机器视觉技术对脱绒棉种实施快速、有效精选提供了理论依据。 相似文献
45.
乔成龙 《农产品加工.学刊》2008,(11):57-58
文章分析了发达国家农产品加工机械装备及相关技术发展的状况,并且着重分析了干燥机械装备技术及分选机械技术的发展思路及其高新技术的应用,以便为研究我国农副产品加工机械设计提供借鉴。 相似文献
46.
带绒棉种介电分选的试验研究 总被引:4,自引:2,他引:2
研制了介电式带绒棉种分选机,对影响分选效果的各因素进行了分析,对不同含绒率的棉种进行了分选电压的单因素试验。结果表明:分选电压是影响分选效果的主要因素之一,随着分选电压的增大,种子的分选效果得到提高;棉种的含绒率是影响分选效果的另一主要因素,为了得到好的分选效果,分选前必须将棉种进行剥绒加工,使其含绒率为10%左右。 相似文献
47.
蒋明江刘剑雄 《农业装备与车辆工程》2023,(1):75-79
介绍了报废汽车有色金属涡电流分选的基本原理,分析了国内外涡电流分选的发展脉络以及研究进展,对报废汽车有色金属涡电流分选的发展前景进行了展望。 相似文献
48.
49.
基于计算机视觉技术的樱桃自动分选系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前国内落后的樱桃分选工作方式,基于农业现代化、机械化、智能化的发展需求,以名贵果品樱桃为研究对象,设计开发了一种小型的集樱桃内部质量和外观判定为一体的计算机视觉自动分选系统。该分选系统主要由运动系统(包括樱桃输送系统和终端分级动作系统)、经改装配置近红外光发射器的视觉采集系统、计算机上位机、单片机等硬件系统和图像采集模块、数据处理模块,以及自动分选控制模块等软件系统组成。试验表明:该系统设计对樱桃内部外部综合质量的分选操作准确高速,其推广有望给樱桃产业打开国外市场提供支持。 相似文献
50.
小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱,被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加,林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前,由于现有技术自动化和智能化程度不高,导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程,通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用,提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施,并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。 相似文献