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针对温度感知RFID(radio frequency identification)标签应用于冷链物流温度监测中缺乏有效数据验证的问题,该研究通过将42个温度感知RFID标签部署于冷链模拟平台中,划分了7个横截面、3个纵截面和两个层,设置了机械降温-冷链维持-自然回温3个不同阶段,同时在42个监测位点中选择7个位点同步部署了便携式温度记录仪,获取了不同条件下的温度监测数据,并与便携式温度记录仪数据和CFD(computational fluid dynamics)模拟数据进行了比较。7个温度感知RFID标签与便携式温度记录仪同步监测位点的数据表明,两种监测方法温差分布于±0.5℃范围内的数据点最多,占43.6%,温差分布于-1.0~-0.5℃区间的数据占了24.6%,考虑到2种设备自身的温度采集精度,温差在±0.8℃范围内可接的,其比例占71.3%,因此利用温度感知RFID标签进行冷链温度监测是可行的。对42个位点在3个不同阶段的温度监测数据表明,机械降温阶段各位点用时在1 h以内、冷链维持阶段大部分位点表现出温度在在0~4℃之间振荡的特征、自然回温阶段用时约49 h。深入分析机械降温阶段及冷链维持阶段不同截面的温度监测数据,结果表明3种截面均表现为降温初始阶段温度差值不稳定、稳定后具有明显的分布特征且离出风口较近降温较快的特点。以横截面2和横截面6平均温度为例,将温度感知RFID标签数据采集数据与CFD模拟数据进行比较,去除测量精度的干扰,截面2的均方根误差为0.73℃、平均相对误差为13.58%、截面6的均方根误差为0.56℃、平均相对误差为10.94%,具有较好的空间一致性。研究结果可为实现冷链物流中低成本、连续的温度监测奠定基础。 相似文献
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针对果蔬品质受环境因素的影响,研究了两者之间的关系.以葡萄为例,选取温度和湿度为环境参数,品质参数为硬度和失水率.用灰色系统理论GM(1,2)多因子动态模型,确定了环境参数和果蔬品质的关系.设计了一种有效的环境参数和品质参数的测量系统,将果蔬品质的测量转移到环境参数的测量或预测,进而实现对果蔬货架期预测的目的.试验结果表明,用GM(1,2)模型对品质参数预测的误差较小,由于只需测量环境参数而不用测量品质参数,使测量过程变得更加简单并易于操作,而且降低了测量成本. 相似文献
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果蔬采摘后的品质会发生变化,为提高果蔬的商品价值,以灰色系统理论为基础,对果蔬品质的预测进行了研究.果蔬采用香蕉为研究对象,以表面颜色变化表征其品质特性,采用其图像作为输入数据,通过数字图像处理技术提取与颜色相关最为密切的H值作为特征参数.给出了品质预测系统和图像处理的流程,建立了灰色系统GM(1,1)模型,进而实现对香蕉品质预测的目的.试验结果表明,在2种预测情况下,用GM(1,1)模型对H值预测的最大残差百分比分别为3.245 3%、3.954 5%,残差较低,表明GM(1,1)模型可在香蕉等品质与颜色变化相关的果蔬贮藏、运输和销售过程中预测其品质变化. 相似文献
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针对我国农产品物流技术落后、运输过程中农产品损失率高以及物流运输车中无检测系统等不足,以短距离无线技术为基础,提出了一种无线网络系统,利用CRM2400模块实现运输车多点温度数据采集传输,给出了系统设计原理、主要接口电路、通信协议和软件流程图。系统实用效果良好。 相似文献
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基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型 总被引:2,自引:4,他引:2
针对现阶段肉鸡称重复杂、福利降低问题,提出了一种基于深度图像的肉鸡体质量估测模型建立方法。该方法首先对深度图像进行图像预处理,再利用数值积分法提取出目标特征,并结合BP神经网络,实现群体肉鸡的体质量估测。估测结果与实际测量结果进行对比,研究结果表明两者的均方根误差为0.048,平均相对误差为3.3%,绝对误差在0.001 0~0.068 2 kg范围内,最优拟合度为0.994 3,具有较好的推广应用价值。该方法较为准确的估测出肉鸡体质量,并为用机器视觉的方法估测肉鸡生长发育规律提供了新的思路。 相似文献