玉米主要品质便携式检测装置设计与试验

我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高,蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。     

基于微波自由空间测量的小麦含水率检测方法

为了实现小麦含水率的快速检测,采用微波自由空间测量法研究了信号频率(1～4 GHz)、温度(10～40℃)、含水率(11. 35%～17. 79%)和容积密度(低、高)对小麦相对介电常数的影响,分析了影响相对介电常数变化的原因,建立了不同频率下小麦含水率的预测模型,并对模型进行了验证。研究结果表明,在1～4 GHz频段内,小麦的相对介电常数随含水率、温度和容积密度的增大而增大,随着信号频率的增大而减小;所建立的支持向量机模型取得了很好的预测效果,对比于单频和多频,全频下的预测模型最优,其预测集相关系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别达到了0. 992 9、0. 051 3%和18. 67。研究表明,微波自由空间法可用于检测小麦含水率。     

光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展

近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。     

基于红外光声光谱的农作物秸秆导热系数定量分析

选用我国华北地区具有代表性的小麦、玉米、水稻秸秆样品,对比研究了偏最小二乘(PLSR)和高斯核支持向量机(RBF-SVR)分别构建单一和混合种类秸秆全波段定量分析模型的效果,探讨了红外光声光谱耦合化学计量学方法构建我国主要粮食作物秸秆导热系数定量分析模型的可行性。研究发现,小麦秸秆和水稻秸秆导热系数RBF-SVR非线性模型,以及玉米秸秆、混合种类秸秆的PLSR线性模型效果较优。进一步应用蚁群算法与上述最优建模方法相结合,构建了更加优化的小麦秸秆、玉米秸秆、水稻秸秆和混合秸秆导热系数模型,验证决定系数(R_p~2)分别为0.77、0.83、0.96和0.79,验证均方差(RMSEP)分别为0.007 8、0.015、0.005 9、0.014 W/(m·K),验证相对分析误差(RPD)分别为2.81、2.41、7.39和2.15。研究结果表明,红外光声光谱技术结合先进适用的化学计量学方法可实现我国主要粮食作物秸秆导热系数的快速定量分析,但混合秸秆模型预测精度仍需进一步提升。     

剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

柑橘黄龙病远红外热处理温度场分布特性试验研究

针对柑橘黄龙病热空气处理存在能耗高、加热设备笨重、传热较慢等问题,提出了柑橘黄龙病远红外热处理方法。为解决远红外加热时柑橘树温差过大的问题,搭建了柑橘黄龙病热空气快速处理温度场分布特性试验平台,研究了远红外灯管组数量、单根灯管功率、加热时间、远红外灯与支架顶部距离对柑橘树温度场分布的影响,并对远红外加热影响因素进行优化。研究结果表明:远红外灯管组数量、单根灯管功率以及加热时间对柑橘树叶和枝干的温度场分布均有显著影响,远红外灯与支架顶部距离对树叶的温度场分布影响显著。试验优化后的参数为:远红外灯管组数量为3,单根灯管功率为1 k W,加热时间为3 min,远红外灯与支架顶部距离为10 cm。在此条件下,树叶温度平均值为58. 1℃,枝干温度平均值为43. 1℃,整体温度平均值为52. 3℃。在此参数下对柑橘黄龙病进行远红外热处理田间试验,病菌浓度平均降低34. 4%。研究结果可为柑橘黄龙病规模化远红外热处理设备的优化设计提供参考。     

大型收获机械发动机孔组位置度误差在线检测方法

发动机是收获机械的动力源,其安装位置精度将直接影响整机装配质量,进而关系机器的作业效率和可靠性。由于收获机械底盘机架结构复杂、表面粗糙度大,现有测量方法及设备难以满足大跨距孔组位置度误差测量需求,针对收获机械发动机安装孔位置度的自动化测量需求,提出了基于机器视觉的大跨距孔组位置度误差在线检测方法,通过建立孔组位置度误差模型,使用多部工业相机获取安装孔二维图像,通过相机在线标定、图像增强处理、特征提取、坐标变换等手段,实时测取并计算安装孔组之间的位置度误差。在此基础上,基于LabWindows/CVI平台,开发了自动检测软件,实现了发动机安装孔位置度的快速检测。以某型玉米收获机底盘机架发动机安装孔组为对象开展了试验研究,结果表明,利用该方法能够有效获取安装孔组的位置度关系,建立的孔组位置度误差模型能够进行误差分析与评定,在分辨率和测量精度上均优于传统测量方式,检测效率较高,能够满足生产线自动化检测需求。     

Non-contact IOP measuring system based on aerostatic technology

For the foreign monopoly of current non-contact tonometry technology and the disadvantage of domestic existing technology,we develop a new type of non-contact tonometry system base on equilibrium principle and aerostatic technology. The system adopts ARM9 S3C2440A as the core,mainly including flotation measurement module,control module,human-computer interaction and communication interface module. The flotation measurement module could finish the signal acquisition and measurement on CCD camera,pressure sensor,and optical signals of corneal reflection that the control module mainly controlled the supply gas pressure of centered gas chamber. When the developed system is used to measure human intraocular pressure,the measured values show that there is only less than 6.01% repeatability error. Compared with the imported non-contact tonometry,the absolute error between two equipments’ measured IOP values is also no more than 1.3m mHg,which shows that the system could detect the intraocular pressure of people quickly and easily.     

傅里叶变换红外光谱法在橄榄油掺假鉴别中的应用

采用傅里叶变换红外光谱仪对橄榄油、葵花籽油、花生油、玉米油、大豆油、菜籽油、棕榈油7种食用植物油的红外光谱信息进行分析。结果表明,橄榄油的红外吸收光谱在吸收峰的位置及吸光度上均与其他种类的植物油有区别,以3005~3009 cm^-1、1117~1121 cm^-1处的吸收峰作为种类区分。模拟掺假过程,向橄榄油中掺入其他6种不同比例的低价值植物油后,发现1097、3005 cm^-1处吸收峰的峰面积与掺假百分比呈线性关系。此外,对7种食用植物油180℃加热2 h后的红外光谱图进行分析,发现968、1097 cm^-1处的吸收峰变化趋势有差异,橄榄油呈上升趋势而其他种类的植物油则呈现下降趋势。掺假橄榄油加热后谱图分析发现3005 cm^-1处的峰面积有所降低,但与掺假百分比仍呈线性关系,掺入5%低价油,3400~3650 cm^-1区域呈明显增加趋势,据此可以鉴别掺假量低至5%的橄榄油,这为橄榄油的掺假鉴别提供了一种快速高效的方法。     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程（定标和预测）,而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。