基于YOLOv5s的筐装禽蛋上料机器人视觉定位方法

针对国内禽蛋制品加工过程中,散装蛋水中上料时筐装蛋搬运自动化程度低的问题,设计一种自动上料机器人的视觉定位方案。该方案采用YOLOv5s和图像处理相结合的方法,在复杂环境中对散装禽蛋筐进行定位识别。建立最佳分割阈值T与图像平均灰度值M之间的关系模型,使用动态阈值分割法对图像中的堆垛整体进行分割,通过堆垛最小外接矩形的长宽比区分2种筐装禽蛋堆垛类型,堆垛类型识别准确率为100%。使用YOLOv5s对堆垛顶层的单个蛋筐进行定位识别,模型识别精确率为98.48%,检测单幅图片用时为0.0054 s。根据YOLOv5s输出的定位结果对图片进行裁剪,通过图像分割将蛋筐边框分割出来并用Canny算子检测其边缘信息,计算所有蛋筐旋转角度,平均角度误差为0.41°。结合蛋筐高度得出筐装禽蛋堆垛中所有蛋筐的位姿信息。结果表明,基于YOLOv5s和图像处理的筐装禽蛋定位方法可以准确识别出筐装禽蛋堆垛中所有蛋筐的位姿信息,该系统具有较好的鲁棒性和可行性。

基于重叠网格的皮蛋喷淋涂膜仿真研究

为了加深对皮蛋喷淋涂膜工艺的认识,使用Fluent软件中重叠网格耦合VOF模型开展两相流研究,获得皮蛋不同摆放姿势下的液膜润湿比,并以膜厚变化指数为响应值,结合Box-Behnken试验筛选出悬垂液滴去除时最优吸管参数与工作压力,结果显示:尖端朝下摆放的皮蛋经过喷淋后液膜润湿比为1,而钝端朝下摆放的皮蛋经过喷淋后液膜润湿比仅为0.836,筛选出最优吸管参数组合为间距14.50 mm、直径12.09 mm、工作压力6.97 kPa、膜厚变化指数预测值为0.636。在最优吸管参数组合下进行仿真试验,并利用气吸装置开展悬垂液滴去除试验,试验结果显示,膜厚变化指数仿真值与预测值的相对误差为1.73%,膜厚变化指数的实际值与预测值的相对误差为7.55%,与仿真值的相对误差为9.12%。结果表明本研究的耦合模型可用于皮蛋喷淋涂膜仿真试验。

基于EDEM的笼养种鸭精准饲喂器的设计与试验

为解决目前笼养种鸭饲喂系统供料量不精确、饲喂过程中个体饲喂量可控程度较低导致的不利于种鸭育种选育研究的问题,设计了一种叶片式颗粒饲料饲喂器。分析饲喂器充料排料原理以及核心工作部件参数,以饲料通过间距、排料叶片螺旋升角、叶片转速为试验因素,并以单位时间饲喂器饲料排量的变异系数为评价指标建立三因素三水平正交试验,并结合实际养殖需求,分析各因素的影响大小以及其最优组合。仿真结果显示,各参数对排料均匀性的影响大小依次为饲料通过间距、排料叶片螺旋升角、叶片转速;当饲料通过间距为9.0 mm、叶片螺旋升角为71.5°、叶片转速为58.4 r/min时,饲喂器的排料变异系数有最小值18.66%。在最优参数组合下,饲喂器排料性能台架试验结果显示,饲喂器排料变异系数为18.74%,排料速度为109.26 g/s,排料预设量与实际量的最大相对误差为3.07%,满足种鸭供料需求。

非接触式笼养蛋鸡核心体温检测方法

针对笼养条件下蛋鸡核心温度测量工作效率低下的问题,提出了一种利用红外热图像结合深度学习的蛋鸡核心温度检测方法。首先通过采集172只蛋鸡的10994幅红外热图像制作数据集,利用目标检测网络YOLO v8s提取作为感兴趣区域(Region of interest,ROI)的鸡脸图像;再利用改进的深度卷积神经网络对提取的蛋鸡ROI图像以及实时采集的蛋鸡泄殖腔温度进行回归预测。实验显示,目标检测算法的检测准确率达到99.38%,平均精度均值达到99.9%,召回率达到99.87%,3项评价指标均高于YOLO v4s、YOLO v5s、YOLO v7、YOLOX-s目标检测算法;在深度卷积神经网络算法上,同时将MobileNetV3、GhostNet、ShuffleNetV2、RegNet、ConvNeXt、Res2Net以及MobileVIT共7种分类模型修改为回归模型,利用蛋鸡ROI图像进行训练,其中,Res2Net模型对蛋鸡核心体温估测拟合效果最好,在测试集上估测的决定系数R^(2)为0.9565、调整后决定系数R^(2)_(adj)为0.95631,均高于其他回归模型;为进一步提高预测精度,在Res2Net50回归模型的Bottle2block结构之后分别插入SE(Squeeze-and-excitation)模块、CBAM(Convolutional block attention module)模块、CA(Coordinate attention)模块、ECA(Efficient channel attention)模块,其中利用CA模块改进后的算法在测试集上的R^(2)为0.97364、R^(2)_(adj)为0.97352,均高于其他改进方法;利用目标检测网络和回归网络搭建蛋鸡核心体温估测模型,对9只蛋鸡进行体温估测试验,结果显示ROI均能完整找出,且估测体温平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为0.153℃。因此,本研究提出的目标检测+深度神经网络模型为红外热图像下蛋鸡核心温度预测提供了较好的自动化检测方法。

基于三次样条插值法的柱面近场测量欠采样修正算法研究

为解决暗室近场测试效率低的问题,本文针对天线近场测量中高效测量方法进行了研究,提出了一种柱面近场欠采样恢复算法。该算法利用高精度的三次样条插值(cubic spline interpolation,CSI)法对未采样的点进行恢复,可减少采样点数,提高测试速度。此外,在柱面近场欠采样恢复CSI求解过程中充分利用系数矩阵的正定、对称等优良特性,使线性方程组的计算量从O(n^(3))降为O(n),大大提高了CSI的计算效率。最后使用插值后的近场幅度和相位结合柱面近远场变换理论求得天线远场方向图。为验证所提出算法的有效性,试验测试了天线样机,试验结果与理论分析一致。

新型微带四面阵天线设计

在无线通信系统中,微带天线备受青睐。文章设计的微带四元阵在水平面上有全向的方向图,且极化方式为垂直极化。该天线的每个阵面都是采用串并结合的微带矩形贴片天线形式,并通过短路加载的方式实现天线俯仰面方向图在上半空间绝对增益大于-10.5dBi。测量结果显示,设计的天线在工作频率1090MHz时,电压驻波比小于1.5,方位面最小增益大于7dBi,前后比≥25dB。

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标,为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式,提出了一种基于改进YOLO v4(You only look once)的目标检测算法,不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块,在提升检测精度的同时降低模型参数量,有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块,进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测,优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型,平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比,改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究,试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录,根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况,如部分行为发生异常时长或在异常时段发生等,从而为蛋鸭的养殖管理提供有价值的指导,为实现鸭舍自动化、智能化管理提供技术支持。

利用敲击声音信号进行禽蛋破损检测和模糊识别

为了在蛋品加工中能够快速检测并剔除异常蛋(钢壳蛋、尖嘴蛋)和破损蛋,利用一个微型话筒和声卡采集蛋在敲击时的声脉冲信号,将采集到的声脉冲信号送计算机处理和分析。研究结果表明:正常蛋、破损蛋、钢壳蛋、尖嘴蛋的敲击声音信号在衰竭时间、最小共振峰频率和四点最大频率差等参数上存在差异,且差异的边界是模糊的。利用最大隶属度原则进行模糊识别,破损蛋的识别准确率达95%。

侧根的发生及其激素调控

本文概述了侧根发生及其植物激素调控的研究进展。侧根的发生起源于特定的中柱鞘细胞 ,其发生过程可简单地分为侧根发生的起始、侧根原基的形成、侧根分生组织的形成和活化等几个关键时期。参与侧根发生调控的植物激素主要是生长素 ,它影响到侧根发生过程的各个时期。

我国农业机械CAD的发展思路

介绍了 CAD技术的发展特点 ;阐述了我国 CAD技术的发展现状和 CAD技术在农业机械中的应用 ;指出了我国农业机械 CAD中存在的问题 ;阐明了我国农业机械

禽蛋检测与分级智能机器人系统的设计

为了实现禽蛋检测与分级的自动化,建立一种轻型自动化系统,即禽蛋检测与分级智能机器人系统(System of intelligent robot detecting and grading eggs,SIRDGE)。SIRDGE将禽蛋的破损检测、内部品质检测以及检测和分级时的搬运工作联系起来,统一由一个关节型机器人来完成,能实现禽蛋检测和分级的全程自动化。介绍该系统的组成结构和工作原理,对系统关键的硬件设备和软件实现过程作了必要的说明,包括场景图像的采集和摄像机的标定,图像处理和特征值的提取,机器人运动控制和轨迹规划,真空吸盘的单片机控制,敲击声音的处理与破损检测,彩色图像处理与内部品质检测等内容,并对SIRDGE系统进行性能测试,测试结果证明,SIRDGE能够实现禽蛋检测和分级的全程自动化。

基于机器人的禽蛋自动检测与分级系统集成开发

将禽蛋的破损检测、内部品质检测以及检测和分级时的搬运工作集成到一个关节型机器人上,实现了禽蛋检测与分级的自动化和柔性搬运。机器人在视觉引导下,定位禽蛋位置并将其吸取,分别运动到基于敲击声音的破损检测和基于彩色图像的内部品质检测装置处,进行相应的检测,根据检测结果分级并将禽蛋搬运到相应等级的位置放下。文章给出了各子系统的组成结构、集成原理,硬件配置和主要参数。试验结果表明,该系统硬件配置合理,各部分能够协调工作,运行稳定。

鸡蛋电子称量分级包装生产线自动控制系统设计与试验

鸡蛋质量分级是鸡蛋生产加工和销售前处理的重要工序之一,为了提高鸡蛋分级的生产效率和准确率,该文研究了一种用于鸡蛋电子称量、分级包装的同步跟踪自动控制系统,由称量部分、分级部分、装盘部分和自动送盘部分组成。利用一种32位嵌入式RISC处理器ARM同时采集多个通道传感器的鸡蛋质量信号并进行处理,将处理后的信息通过并行口送到可编程逻辑控制器PLC的寄存器,PLC对鸡蛋质量进行等级判断。利用限位开关脉冲作为数据传递的触发信号,然后利用编码器产生的高速脉冲实现对鸡蛋运动的位置精确定位,并控制相应的执行元件,配合机械装置的运动,解决了鸡蛋6排称量转单排线后的位置同步跟踪、对应电磁铁的准时动作和复位及分级之后鸡蛋自动装盘的难点,完成质量采集、分级卸料、装盘、送盘等动作,实现对不同质量等级范围鸡蛋的精确分级包装。试验结果表明,该控制系统测量误差在±1 g以内的鸡蛋占85.6%,分级准确率达到98%,生产效率为30 000枚/h,该研究结果有助于提高鸡蛋分级的生产效率,可为鸡蛋分级技术国产化提供参考。

大学生机械创新设计大赛与创新人才的培养

全国大学生机械创新设计大赛是教育部负责组织的重大赛事之一,受到了各高校的普遍重视,对培养创新型人才具有重要意义。通过对大赛的发展趋势和大赛中学生暴露出的主要问题的分析,提出了当前大学生创新能力的培养途径。

水稻种子的4种状态与流动性相关的物料特性测定

对4个水稻品种的种子在干种、湿种、露白、3～5mm芽长的4种状态与流动性相关的物料特性进行了测定,对其流动性进行了卡尔流动指数评价。结果表明:4种状态的流动性依次降低,芽谷的流动指数在60以下。双因数方差分析结果表明:品种对流动性影响不显著,种子状态对其影响显著。

Effect of Jasmonic Acid on Lateral Root Formation in Rice Seedling

实验材料为水稻 (OryzasativaL .)栽培品种“IR8”(国际水稻所 8号 )及其少侧根突变体MT10。将 2d水稻幼苗种子根全部浸入 0 .0 16～ 5 0 μmol/L茉莉酸 (JA)溶液处理 2d ,结果表明JA显著抑制种子根的伸长 ,其抑制程度与JA浓度成正比。不高于 2 μmol/L的JA显著促进侧根的发生 ,每cm的侧根数目随浓度的增加而增加 ,最多可增加到原来的 16 8% (“IR8”)和 2 85 % (MT10 )。 10 μmol/L的JA仍促进处理过程中和处理后生成根区段的侧根数目的增加 ,但明显抑制处理前生成根区段侧根的发生 。

单粒排种器单片机检测系统性能研究

采用压电声电传感器将单粒排种落粒物理量转变为电量，通过惠斯登电桥和比较放大器进行信号变换。代表落粒脉冲的电压矩形波被送到单片机系统的定时／计数器，精确检测每两次落粒之间的时间，通过软件设计，可以检测单粒排种器排种的合格率、重播率、漏播率、标准差、变异系数等性能参数。将本检测系统所测结果同人工检测所测结果进行比较，最大误差为５．２％。

禽蛋检测与分级智能机器人系统的软件实现

禽蛋检测与分级智能机器人系统SIRDGE(system of intelligent robot detecting and grading eggs)包括场景图像的采集和摄像机的标定,图像处理和特征值的提取,机器人运动控制和轨迹规划,真空吸盘的单片机控制,敲击声音的处理与破损检测,彩色图像处理与内部品质检测等子系统。笔者对各子系统软件的算法进行了研究,采用VC++编程实现了其软件功能,对SIRDGE进行调试结果表明,SIRDGE性能稳定,运行正常。

机电一体化家具的探讨

本文提出了机电一体化家具的概念,分析了我国家具中机电一体化现状、基本形式、存在的问题,探讨了家具的机电一体化应遵循的基本设计原则和发展趋势。

改变半抗原与载体蛋白的连接桥对提高水杨酸ELISA灵敏度的影响

目的：探讨水杨酸（ＳＡ）与载体蛋白间连接桥的改变对识别ＳＡ抗体的产生及ＳＡＥＬＩＳＡ灵敏度的影响。方法：将ＳＡ、４氨基水杨酸、５氨基水杨酸分别用不同的方法与载体蛋白相偶联，从而在ＳＡ苯环的Ｃ４、Ｃ５两个不同位点合成了３种免疫原：ＳＡ（Ｃ５）Ｎ＝ＮｐＡＨＡＢＳＡ（Ａ）、ＳＡ（Ｃ４）Ｎ＝ＣＨ（ＣＨ２）３ＣＨ＝ＮＢＳＡ（Ｂ）和ＳＡ（Ｃ５）ＮＨＣＨ２ＮＨＢＳＡ（Ｃ）及４种包被物：ＳＡ（Ｃ５）Ｎ＝ＮｐＡＨＡＯＶＡ、ＳＡ（Ｃ４）Ｎ＝ＣＨ（ＣＨ２）３ＣＨ＝ＮＯＶＡ、ＳＡ（Ｃ５）Ｎ＝ＣＨ（ＣＨ２）３ＣＨ＝ＮＯＶＡ、ＳＡ（Ｃ５）ＮＨＣＨ２ＮＨＯＶＡ。免疫新西兰白兔制备抗体，用ＥＬＩＳＡ法检测。结果：获得针对Ａ和Ｃ的两种多克隆抗体，后一种能专一识别游离态水杨酸，改变包被物中连接桥的结构可提高ＳＡＥＬＩＳＡ的检测灵敏度，故选用ＳＡ（Ｃ５）Ｎ＝ＣＨ（ＣＨ２）３ＣＨ＝ＮＯＶＡ建立了ＳＡＥＬＩＳＡ。结论：ＳＡ与载体蛋白间连接桥的改变对识别ＳＡ抗体的产生和ＳＡＥＬＩＳＡ的灵敏度有很大影响。