基于机器视觉的八角颜色与果形识别研究

为了提高八角外观检测精度及效率,基于机器视觉技术对不同果形和颜色的八角进行识别和处理。果形在RGB、HSI颜色空间中,根据棕红、黑红、褐红在H颜色空间的区别,提取了不同颜色的八角H分量值,识别正确率为95.12%、95.12%、97.56%。利用极坐标变换思想建立极坐标模型,通过对极坐标模型错位相减、归一化、角数判别,有效的识别八角的角数,识别正确率为94.73%;在角数识别的基础上通过余弦定理实现了粗短八角角瓣、瘦长八角角瓣的判别,识别正确率分别为94.29%、97.14%;通过对极坐标变换后的轮廓进行傅里叶变换识别了粗短八角角瓣和瘦长八角角瓣,识别正确率分别为94.29%、94.29%;通过对八角波峰点进行标准差分析,有效地识别了八角是否均匀。以上方法识别率高且精确,为八角的外观检测技术提供了理论基础和前景。

基于近红外光谱的普洱茶产地识别研究

以81份来自西双版纳、普洱市、临沧市3个不同产地的普洱茶样本为研究对象,其中校正集54份,验证集27份,利用近红外光谱采集单个普洱茶样本在1 100~2 498 nm的光谱数据,分别采用主成分聚类分析法和判别分析法建立普洱茶产地识别定性分析模型。结果表明,2种分析模型的校正集正确识别率均大于90%,可用于普洱茶产地的识别。其中,基于判别分析方法建立的判别分析模型效果更好,其校正集和验证集的识别正确率达到98.15%和100%,更适用于普洱茶产地的识别。应用近红外光谱技术可快速、无损识别普洱茶产地,为普洱茶产地检测提供参考。

基于EDEM的内充式花生排种器排种性能仿真研究

以内充式花生排种器为研究对象,研究花生种子尺寸及排种轮转速对内充式花生排种器性能的影响。介绍了排种器的工作过程,建立了花生种子和排种器的仿真模型。选取3种不同尺寸的花生种子(鲁花11号、小白沙、四粒红)、7个转速(15、20、25、30、35、40、45 r/min)为因素,以单粒率、双粒率和多粒率为指标,应用EDEM软件对排种器的排种性能进行虚拟仿真试验,分析了排种过程中造成不同尺寸种子产生单粒率、多粒率的主要原因。仿真结果表明:排种轮转速和种子尺寸对排种器的排种性能有较大的影响;在转速为15~45r/min时,鲁花11号的排种性能最好,小白沙的排种性能次之,四粒红的排种性能较差。台架试验数据表明:仿真结果与实际情况相差很小,可为后续优化排种器的关键结构提供理论参考。

基于机器视觉的三七种苗分级检测方法研究

利用机器视觉技术对三七种苗样本进行外观品质分级。采集200株三七种苗的图像并进行预处理,研究了像素点个数与种苗质量之间的关系,建立了线性预测模型,并提取了影响三七外观品质分级的种类、鹰嘴、侧根数的重要特征参数,采用支持向量机建立了三七种苗外观品质分级模型。研究结果表明:种苗质量与像素点个数之间有极显著的线性关系,外观品质检测的识别率在97%以上,表明提出的三七种苗外观综合品质检测方法能较好地实现三七种苗分级。

基于离散元的间歇式施肥器的施肥过程

为解决云南地区普通开沟条施施肥器耕作阻力大以及持续施肥导致的化肥浪费、污染的问题,基于曲柄滑块机构设计了一款间歇式施肥器,并利用EDEM对其2个周期(0.6 s)的施肥过程进行仿真分析,并将其耕作阻力、施肥效果与普通开沟条施施肥器对比。在行进速度都是1 m/s、下落深度都是24 cm的情况下,间歇式施肥器在1个周期内的施肥约10 cm;施肥深度分布在0~24 cm;施肥间距为30 cm,满足农业上的追肥要求。其平均耕作阻力仅为39.968 N,每次排肥的颗粒都在3200颗左右,排肥颗粒总数为6964颗,均远小于条施施肥器。因此可以在满足农艺要求的情况下做到降阻减排。

盘活资产 扭亏为盈——金湖县商业综合公司盘活盘好资产的调查

金湖县商业综合公司是集体所有制商业企业。近年来该公司因地制宜抓改革,重点在盘活盘好资产上做文章,取得了良好的成效。1996年在全市贸易局系统集体商业主要经济指标考核排序中名列第三位。该公司在盘活盘好资产上主要实行“四法”: 一是取代法。