灵芝提取液中杂质含量测定方法研究

测定灵芝提取液中杂质含量对灵芝品质具有重要意义。采用微波消解方法对灵芝提取液样品进行测定前预处理,同结合二值化方法对样品溶液图像进行阈值分割,选取适当的小波函数,提取样品溶液图像的局部灰度突变点,对灵芝提取液中金属杂质的边缘定位;在此基础之上,通过ICP-MS测定灵芝提取液中的Pb、As、Hg等金属杂质含量,实现对灵芝提取液中杂质含量的精确测定。试验结果表明,与传统测定方法相比,所提方法具有测定速度快、误差率低的优点。     

随动式残膜回收螺旋清杂装置设计与试验

针对目前残膜回收含杂率高的问题,根据随动式残膜回收秸秆粉碎联合作业机工作原理,提出了一种螺旋清杂装置。阐述了该装置的结构组成和工作原理,对其关键部件双向螺旋输送器进行了分析和参数设计。利用EDEM软件建立了棉秆-土壤-螺旋清杂装置的三维离散元模型,模拟仿真了棉秆和土壤混合颗粒的清理输送过程,以螺旋清杂装置结构参数螺距系数、螺旋叶片直径和出料口间隙为试验因素,以平均颗粒速度、平均纵向颗粒速度、质量流率及旋转轴总力矩为试验指标进行正交仿真试验,分析了3个试验因素对各项指标影响的显著性及主次顺序,试验结果显示螺旋清杂装置最优参数组合为:螺距200 mm,螺旋叶片直径200 mm,出料口直径220 mm。在该参数组合下制作螺旋清杂装置,与随动式残膜回收秸秆粉碎联合作业机进行装配,并进行了性能试验,结果显示清杂装置清理棉秆、土壤等杂质效果符合设计要求,回收残膜平均膜杂分离率为89. 51%。     

4MZ-3000型自走式梳齿采棉机清花装置的试验研究

4MZ-3000型自走式梳齿采棉机采用具有自清理功能的采摘台,可一次性完成棉花采摘和清理两项作业。为了降低清花装置的含杂率,采用二次正交旋转组合设计,建立了回归方程,用残差正态概率图法对回归方程进行适合性检验,利用constr求解多变量非线性约束最优问题。试验证明,应用二次正交旋转组合设计所得到的清花装置的主要影响因子机器行走速度和尘棒与锯齿滚筒的间距作为参数是可行的,并取得了最优解,即x1=3.8 km/h,x2=25.7 mm,含杂率y=19.5%。     

基于全卷积神经网络的核桃异物检测装备设计与试验

针对核桃生产线的异物检测需求,首先根据现有通用的核桃加工生产线结构特点,设计并搭建了一套核桃异物检测装备,该装备包括设备框架、图像采集系统和恒定光源系统,整体尺寸为470 mm×600 mm×615 mm。然后以浙江省杭州市核桃生产基地的核桃和实际生产加工中出现的树叶、树枝、石子、金属、塑料等异物为检测对象,通过工业相机实时采集生产线上的核桃图像,获取直观的图像信息数据。结合了深度学习与计算机视觉技术,利用基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks, FCN)的算法进行图像边缘检测,对核桃生产加工中可能出现的异物进行了检测,并通过试验对其性能加以验证。结果表明,训练集检测准确率为92.75%,验证集准确率为90.35%,检测速率为4.28 f/s,满足生产线运输速度1 m/s的检测要求。该研究即使在样本量较少的情况下,仍然得到了较好的图像分割效果,可以实现核桃生产线的异物实时检测。     

基于改进U-Net模型的小麦收获含杂率在线检测方法

含杂率是小麦机械化收获重要指标之一,但现阶段我国小麦收获过程含杂率在线检测难以实现。为了实现小麦机械化收获过程含杂率在线检测,本文提出基于结合注意力的改进U-Net模型的小麦机收含杂率在线检测方法。以机收小麦样本图像为基础,采用Labelme手工标注图像,并通过随机旋转、缩放、剪切、水平镜像对图像进行增强,构建基础图像数据集;设计了结合注意力的改进U-Net模型分类识别模型,并在torch 1.2.0深度学习框架下实现模型的离线训练;将最优的离线模型移植到Nvidia jetson tx2开发套件上,设计了基于图像信息的含杂率量化模型,从而实现小麦机械化收获含杂率在线检测。试验结果表明：针对不同模型的训练结果,结合注意力的改进U-Net模型籽粒和杂质分割识别F1值分别为76.64%和85.70%,比标准U-Net高10.33个百分点和2.86个百分点,比DeepLabV3提高10.22个百分点和11.62个百分点,比PSPNet提高18.40个百分点和14.67个百分点,结合注意力的改进U-Net模型对小麦籽粒和杂质的识别效果最好;在台架试验和田间试验中,装置在线检测含杂率均值分别为1...     

筛下物杂质对小麦微生物活动与储藏品质的影响

杂质类型与含量的控制是中国粮食流通面临的一个亟待解决的问题,选择性清除危害性较大的杂质,减轻或避免储藏过程中杂质导致的危害,旨在提高粮食储藏稳定性,减少储粮损失。该文在30℃、相对湿度为80%～90%储藏条件下,就筛下物杂质对小麦微生物活动及品质的影响进行了研究,结果表明：筛下物杂质通过其携带微生物间接影响小麦储藏品质。在适合霉菌生长的条件下,筛下物杂质可增加粮堆局部带菌量,并使其品质劣变;筛下物杂质携带霉菌越多,小麦品质变化越快。相关性分析可知：外部霉菌量、内部霉菌检出率与脂肪酸值呈显著正相关（r=0.799、0.602）,与发芽率、过氧化物酶活性呈显著负相关。由此可见,筛下物杂质对小麦储藏品质影响较大,在小麦入库前宜尽可能地将筛下物杂质除净以减轻或避免储藏过程中杂质对小麦储藏的危害,增加小麦储藏的稳定性。     

气吸式残膜回收机集膜装置改进设计与试验

针对残膜回收机回收后的残膜含杂率高难以利用的问题,改进设计一种兼具膜杂分离和残膜收集功能的集膜装置。对残膜与杂质在气流场中的运动规律进行分析,探明物料运动轨迹的影响因素。以离心风机转速、隔板到输膜入口距离、隔板高度为试验因素,以含杂率为试验指标进行田间试验,结果表明各因素对含杂率的影响由大到小为：隔板距离、离心风机转速、隔板高度。利用Design-Expert软件响应曲面图,进行综合影响效应分析,得出离心风机转速1 974 r/min,隔板距离767 mm,隔板高度723 mm,在此参数条件下含杂率为6.97%。研究结果可为残膜回收设备研发提供依据。     

串联网式过滤器拦截特性和过滤时间分析

针对网式过滤器在实际灌溉水源条件下易堵塞、使用寿命短等问题,该研究将泵前和泵后网式过滤器串联组合,通过室内原型试验分析各级过滤器对泥沙和木屑的拦截规律。结果表明：过滤器拦截泥沙和木屑的分布情况与各级滤网孔径有关,当水源杂质以泥沙为主时,建议选取0.32和0.20 mm孔径滤网的泵前和泵后过滤器进行过滤,当有机物杂质含量较高时,采用0.25～0.32 mm滤网孔径的泵前过滤器有利于延长过滤时间。对水头损失随过滤时间的变化规律进行分析,明确了水源条件和滤网孔径对过滤时间的影响,极差和方差分析结果表明：不同进水流量条件下,初始水头损失和水头损失峰值分别集中在2.43～5.87和13.92～28.92 m,杂质含量对水头损失影响较小;进水流量越大,过滤器过滤时间越短。建立水头损失计算公式和过滤时间拟合经验公式,拟合与试验结果误差小于7%。各因素对过滤时间影响程度由大到小依次是杂质含量、滤网孔径、含沙量、进水流量。基于多层感知机（multilayer perceptron,MLP）神经网络模型对过滤时间进行预测,预测值与实测值误差基本在10%以内,均方误差和平均相对误差分别为0.32%、5.85%,该模型适用于对复杂水源条件下过滤时间的预测。研究结果可为灌溉工程中串联网式过滤器各级滤网参数的合理配置提供参考。     

油莎豆收获机双层滚筒筛式果杂分离装置设计与试验

针对油莎豆机械化收获过程中块茎(果)与土壤草团(杂质)分离不彻底导致收获损失率与含杂率较高的问题,设计了一种双层滚筒筛式果杂分离装置,通过理论分析确定了该装置的主要结构参数与工作参数。建立了分离装置-收获物料互作的EDEM-MBD耦合仿真模型,以双层滚筒筛转速、分离螺旋输送器转速、柔性齿段长度为试验因素,以块茎分离率和含杂率为试验指标,依据Box-Behnken试验原理开展三因素三水平仿真试验。对试验结果进行方差分析,建立了分离率、含杂率与各显著因素之间的回归模型,利用回归模型进行参数寻优,结果表明：当双层滚筒筛转速为24.9 r/min、分离螺旋输送器转速为148.5 r/min、柔性齿段长度为1 277.8 mm时,分离率最大,为96.23%,含杂率最小,为25.55%。田间验证试验结果表明：最优参数组合下的果杂分离装置平均分离率为93.19%,平均含杂率为26.65%,与回归模型寻优结果基本一致;果杂分离装置与清选装置联合使用时,分离率增加1.05个百分点,含杂率降低9.97个百分点,可满足油莎豆收获生产需求。     

羊草种子脱出物料风筛清选装置设计与试验

针对目前全喂入联合收获机收获羊草种子过程中存在损失率大、含杂率高的问题,根据清选作业流程,结合羊草种子自身物理特性,搭建羊草种子风筛清选装置,并对清选部件、喂料装置、接料装置进行设计优化。进行风筛清选装置室内性能试验研究,通过单因素试验,得出清选性能随各因素变化的规律,利用响应面试验建立各因素与含杂率和损失率的关系,并对各因素及其交互作用进行分析。最后得出较优工作参数组合为：振动筛转速275 r/min,风机转速985 r/min,喂入量0.087 kg/s,在此参数组合下试验的含杂率为27.3%,损失率为3.3%,风筛清选装置满足设计要求,可为研发羊草等禾本科牧草种子全喂入联合收获机提供参考。