花生荚果固定床网袋堆垛通风干燥实验研究

为了解花生荚果固定床网袋堆垛通风的干燥特性、设备能耗情况以及荚果干后品质,使用固定床网袋堆垛通风(常温风)、固定床网袋自然堆垛、自然晾晒3种干燥方式对新鲜湿花生荚果进行干燥,探究了堆垛内不同位置花生荚果的干燥情况、温湿度变化、能耗情况,并对比分析了不同干燥方式下花生荚果的干后品质。结果表明,使用固定床网袋堆垛通风(常温风)干燥设备干燥花生荚果,花生荚果水质量分数由37.85%降至10.00%以下需要160 h;固定床网袋堆垛通风(常温风)干燥方法干后花生荚果的粗脂肪含量最高,为48.08%,色泽最优,同时除去花生荚果中单位质量水分需要消耗能量4.28×10^(6)J,远小于传统烘干;固定床网袋堆垛通风(常温风)较固定床网袋自然堆垛和自然晾晒有明显优势,干燥速率更快,干后品质更稳定。

花生荚果生物力学特性研究

现有花生机械脱壳技术基本能够满足商品花生脱壳的质量要求,但由于花生品种的多样性及品类之间的差异性,机械脱壳的通用性较低,并存在较严重的脱壳损伤问题,满足不了花生种子脱壳的质量要求。为了解决机械脱壳损伤问题,研究生物特性与力学特性之间的关系,探索适合不同花生品类的机械脱壳特性,为进一步研究高性能花生机械脱壳原理提供重要依据。利用CT扫描技术分别对东北花生产区的两粒型主栽品种9616(大粒型)、青花308(中粒型)、花育23(小粒型)进行内部结构图像构建及关键生物特性参数采集,结合万能拉-压力试验台对花生荚果进行压缩,利用超景深显微镜对压缩后的裂纹发生状况进行观察,进而分析生物特性对其力学特性的影响规律。研究结果表明:花生壳最薄的位置在果腰处,裂纹多产生于此处,果腰处厚度大小依次为:9616(0.55 mm)>青花308(0.51 mm)>花育23(0.41 mm)。在不同放置方式下,花生壳厚度与破裂力呈正相关,花生壳厚度越大,破裂力越大。破裂力大小依次为:侧压>正压>立压,其中花育23的破裂力均最小;花生荚果破裂力的大小与花生壳主干纤维粗细相关,主干纤维越粗,破裂力越大。花生荚果受力时裂纹发生与含水率相关,含水率较低时易发生脆裂,含水率较高时不易产生裂纹;不同粒型花生荚果的仁壳空间占比依次为:青花308<9616<花育23。3种粒型的应变大小:青花308最大为0.1,9616次之为0.055,花育23最小为0.04。仁壳空间占比与应变呈负相关,仁壳空间占比较大时,应变较小。所获得的花生荚果生物特性与力学特性之间的规律对高性能脱壳装备的研发具有重要意义。

滚筒筛式花生荚果复收机的设计与试验研究

针对花生收获漏果、掉果严重且缺少有效的花生复收机问题,为进一步减小花生收获损失率、提高收获效益,设计了一种牵引式花生复收机。复收机主要由挖掘装置、滚筒式分离输送装置、集果箱、机架及限深装置等组成,能够一次性完成花生荚果的挖掘、输送、除杂去土及收集等作业过程。其中,挖掘铲采用封闭铲面及栅杆结构,有效降低了挖掘阻力,提升了挖掘效果;采用滚筒式分离输送装置,实现了花生荚果的有效抬升及碎土清土,有效降低了花生荚果的含土率及破损率。田间试验结果表明:机具收获效果好,工作性能稳定,收获含土率低于4%,破损率低于2.5%,漏果率低于0.25%,生产效率达到0.21~0.37 hm^(2)/h,可为进一步开发设计高效的花生复收收获机械提供参考。

花生荚果气力输送设备参数优化与试验

针对现有气力输送设备对花生荚果输送损耗大、裂荚、破碎率高等问题,改进关键部件结构,在分离筒内壁安装硅胶缓冲板,改进锁气器。通过对比,改进后锁气器能更好适应荚果输送。根据花生荚果在输送过程中受力破损机理,选取分离筒内壁硅胶缓冲板厚度、风机转速、花生荚果含水率三因素,以白沙花生为原料进行气力输送正交优化试验,考察上述三因素对荚果生产效率、裂荚率、破碎率的影响。结果表明,硅胶缓冲板厚度对目标因素影响最大,风机转速次之,花生荚果含水率影响最小。当硅胶缓冲板厚度为5 mm,风机转速2 700 r/min,花生荚果含水率10%时输送效果最佳,裂荚、破碎率降低明显。该研究可为花生气力输送设备的结构优化提供参考。

基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别

针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进,用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置,设计了4种不同的识别训练模型;对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验,研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明,在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少;基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数,合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力;改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少,缩减了220 s训练时间,模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型(Penut_AlexNet model,PA模型)对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%,该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率,也可为其他农产品精确分级提供参考。

花生荚果薄层干燥特性及模型研究

针对国内缺乏对花生干燥动力学基础性研究的现状，开展花生荚果薄层干燥试验与模型研究，为设计花生专用干燥机械、制定干燥工艺提供理论依据。本研究以桂花17花生荚果为试验物料，在小型干燥试验台上进行干燥试验，重点考察了52℃、46℃、40℃、34℃四个风温，1．0m／s、0．7m／s、0．4m／s、0．25m／s四个风速工艺条件下的花生荚果干燥过程．经分析风温对干燥过程的影响比风速更明显。选取了11个常用食品干燥模型分别与试验数据进行拟合分析．考察了各模型与试验数据的匹配程度。研究表明DiffusionApproximation模型与试验数据的匹配性最好．能够很好的地描述花生荚果在薄层厚度3cm．风温34℃-52℃。风速0．25-1．00m／s的工艺条件下的干燥过程．

基于图像处理的花生荚果品种识别方法研究

为实现品种鉴定与真伪识别的自动化,基于图像识别的方法,采用扫描仪采集了20个品种,每个品种100颗花生果正面和2个侧面的图像,分别获取每幅图像的形态、颜色和纹理三大类共50个特征,并对这些特征进行主分量分析(PCA)优化,针对优化和没有优化的特征,搭建了人工神经网络识别模型和支持向量机模型,并采用两种模型进行品种识别,结果表明,采集的特征经PCA优化后表现出更强的识别性能,SVM较神经网络识别效果总体上得到提高,并且识别效果稳定。品种的数量对识别效果有影响,在通常情况下可根据品种的数量来确定特征的数量,可以进一步提高效率,对20个品种,需要选择超过15个特征。颜色类特征比形态类和纹理类特征具有更好的识别效果,经过不同类别的特征组合后,整体上识别性能达到90%以上,基本可以推广到实际生产中使用。

基于支持向量机的花生荚果品种识别模型优化研究

为实现通过自动化手段进行花生品种真伪的鉴定,通过扫描仪采集了花生荚果侧面的图像,花生共20个品种,每个品种50个花生荚果,对采集的每幅图像提取形态、颜色、纹理方面的50个特征,首先通过主分量分析(PCA)对这些特征进行组合优化,然后采用RBF核函数搭建了支持向量机模型,最后通过网格搜索法、基因算法和粒子群方法优化支持向量机模型的惩罚参数c与gamma参数。优化结果表明,在主成分累积贡献率为95%时,PCA是10个主分量,3种参数优化方案中20个品种的5折交叉验证识别率分别为78.6%、77.6%、78.0%,识别效果相当,花生品种真伪的二分类识别率最高达到95%。优化后该模型对品种真伪的识别已经基本可以推广到实际生产中使用。

基于CFD—DEM花生荚果管道输送过程数值模拟

为揭示花生荚果气力提升管道输送物料时内部气流和花生荚果复杂的流动特性以优化设计和指导运用,利用计算流体力学(CFD)和离散单元法(DEM),对管道内气固两相流动进行数值模拟。在分析物料运动规律基础上,对其进口风速、进料量、弯径比以及管径的不同变化做对比模拟。研究结果表明:数值模型可预测提升管道的输送性能以及最佳风速和喂入量;进料量对物料在管道内的体积分布影响较大,在最佳进口风速范围内,喂料量越大,出口处物料浓度越大,装置输送性能越好,但当超过一定阀值时,弯管处易发生堆积堵塞;弯径比对荚果颗粒平均速度有一定影响,弯径比越大,平均速度越小,但增大弯管长度,不易发生堵塞,可选用较大弯径比保证输送顺畅性。该研究可为花生荚果提升管道工作参数优化提供参考。

花生荚果及花生仁力学特性试验研究

以海花1号为研究对象,调湿处理后采用物性分析仪对其进行力学性能测试。结果表明:花生荚果及花生仁含水率随着调湿比例的增加而增加,调湿比例达到一定程度时花生荚果及花生仁达到饱和;花生荚果及花生仁的放置方式和含水率对其破裂力、破损力影响极显著,立放时花生荚果的破裂力、花生仁破损力最小,正放次之,侧放最大;随着含水率的增加,花生荚果的破裂力和花生仁的破损力先减小再增加,并且花生仁的破损力的平均值均高于花生荚果的破裂力的平均值,因此有利于果壳的分离。

金针虫危害花生荚果刍议

经过2008年对夏直播花生高产试验中18个小区地下害虫危害花生荚果的调查分析,发现金针虫是危害夏直播花生荚果主要害虫之一。金针虫危害比率大,危害果数可达虫害果数的50.0%~84.05%,平均64.57%,占总果数的14.55%,接近蛴螬危害的2倍;其危害症状与蛴螬明显不同,会严重降低花生产量和品质,虫害果数量与有效产量呈高度负相关关系。因此在生产中应加强对金针虫的防控。

花生荚果及花生仁物理特性研究

为了研究花生荚果及花生仁的物理特性,提高花生脱壳机的脱壳效果,以白沙花生为研究对象,对花生荚果及花生仁进行三轴尺寸、壳厚、百粒重的测量;采用物性分析仪对花生荚果及花生仁进行弹性模量的测量试验。结果表明:花生荚果长度主要分布在32~48mm之间,宽度主要分布在15~22mm之间,厚度主要分布在14~18mm之间。花生仁长度主要分布在16~26mm之间,宽度主要分布在8.5~15.5mm之间,厚度主要分布在9~13mm之间。花生荚果及花生仁的百粒重随含水率的增加而增加;花生荚果及花生仁的弹性模量随含水率的增加而减小。这些数据对花生脱壳机筛网大小、及其与打杆的距离、转速、风机等的设计有很大的帮助。

钙胁迫下花生荚果微区特征及植株生理生化反应变化

通过盆栽试验研究钙胁迫对花生荚果中果皮层微区结构及植株生理生化的影响。结果表明,缺钙的花生荚果中果皮层薄壁细胞组织钙缺失,"填充物"少且不牢固;相关的植株酶等分析表明,缺钙的植株光合产物转化率低、运转不畅,荚果处于相对"饥饿"状态而导致空秕。

花生荚果分级机械研究现状与发展建议

花生荚果分级技术是花生贮藏、深加工及提高产品档次和附加值的关键技术之一。通过研究当前国内外花生荚果分级技术并分析其发展现状,提出了今后花生荚果分级设备研究过程中应解决的问题,并对其未来的发展方向进行了探讨。

干燥花生荚果在不同温湿度条件下的水分含量及霉变研究

研究了不同温湿度条件下干燥的花生荚果(水分含量近6%)在储藏过程中的水分含量变化及霉变现象。结果表明:花生荚果在RH 70%条件下,20℃时经14 d水分含量升至9.18%,无霉变;25℃时经15 d水分含量升至8.47%,稳定而无霉变;30℃时经14 d水分含量升至7.95%,稳定且无霉变。花生荚果在RH 80%条件下,20℃时经10 d水分含量升至10.21%,再经4 d后升至11.27%,出现霉变;25℃时经13 d水分含量升至9.82%,出现霉变;30℃时经13 d水分含量升至9.50%,出现霉变。花生荚果在RH 90%条件下,20℃时经5 d水分含量升至10.44%,再经3 d升至12.75%,出现霉变;25℃时经5 d水分含量升至10.28%,再经2 d后升至10.71%,出现霉变;30℃时经7 d水分含量升至9.54%,出现霉变。同样湿度条件下温度升高花生荚果水分含量降低,20~30℃时,干燥花生荚果在RH 70%条件下吸湿的水分含量不超过10%且不霉变,RH 80%条件下水分含量快速升高并在2周内霉变,RH90%条件下在8 d左右时霉变,因此,超过20℃储存干燥花生荚果时相对湿度不宜大于70%。

基于Workbench LS-dyna的花生荚果脱壳受力仿真研究

为研究花生荚果在机械脱壳时的受力变化规律,进一步改善花生脱壳机脱壳效率,降低机械化脱壳破损率,以山东胶州试验田主要种植品种宇花14号为研究对象,以破壳力为试验指标,不同滚筒转速(190、200、210 r/min)、花生荚果不同受力位置(正面、侧面、顶面)为影响因素,对花生荚果脱壳受力情况作单因素试验分析,在Solidworks中建立脱壳机构与花生荚果三维模型,使用Hypermesh软件对试验模型进行网格划分,导入Workbench LS-dyna模块进行碰撞动力学仿真研究。结果表明:花生荚果受力位置不同,所受击打力大小不同,并且随着滚筒转速的增加,不同位置受力大小逐渐增大;当滚筒转速一定时,花生荚果顶面位置受力最小,侧面位置受力最大,正面位置受力介于二者之间。本研究相较静力学仿真更具真实性与准确性,为滚筒凹板筛式花生脱壳机械的设计提供了理论依据与技术支撑。

基于双组分结构的高油酸花生荚果干燥动力学研究

花生收获后如果干燥不及时,则存在霉变、产毒、品质降低等问题。本研究以高油酸花生品种开农1760为研究对象,设置干燥过程不同风温风速的干燥工况,对果壳、籽仁两组分的干燥动力学进行研究。结果表明:干燥过程中高油酸花生壳、仁两组分水分变化趋势相差较大,花生壳前期干燥速率较快,含水率在10%~12%时会出现一个较长时间的水分平衡期,风温风速的增大均会显著减少水分平衡期时长;花生仁干燥速率前期缓慢中后期逐渐加快,整体干燥效率低于花生壳;风温对花生荚果干燥影响较大。通过对五个常用干燥数学模型与试验数据的拟合分析,发现Logarithmic模型可用于描述高油酸花生荚果干燥过程。

基于改进型AlexNet的花生荚果品种识别

花生是我国重要的油料作物,不同品种的花生含油率是不同的,因此需要对不同品种的花生进行分选。传统模式识别的方法需要人工定义各类特征,存在主观判断、浪费人力等问题,实用性较差。针对上述问题,本实验基于卷积神经网络提出一种多品类花生荚果识别模型。该模型基于经典的AlexNet网络模型,通过设置不同尺寸的卷积核提取更丰富的特征,去除局部响应归一化层,修改全连接层神经元连接个数等操作,设计了一种改进型AlexNet,基于改进型AlexNet对13种不同类型的花生荚果进行识别分类。原始AlexNet对13类花生荚果识别的最高准确率为84.27%,平均准确率为83.66%。改进型AlexNet最高准确率为88.76%,平均准确率为87.73%,分别提高了4.49和4.07个百分点。研究结果表明,改进型AlexNet对不同品种花生荚果的识别结果优于原始AlexNet。利用卷积神经网络对花生荚果品种识别具有一定可行性,基本可以推广到实际生产中使用。

花生荚果干燥技术及设备的研究现状与发展

花生作为世界重要的油料之一,在农作物中占据举足轻重的地位。刚收获的新鲜花生荚果由于水分较高易受到多种因素影响而导致霉变并产生黄曲霉毒素,从而影响使用安全并降低花生的经济价值。花生荚果收获后及时干燥可有效抑制微生物和霉菌的生长及繁殖,降低环境温湿度对花生储藏的影响,更大限度的保证花生的品质和使用安全。归纳了国内外花生荚果干燥技术与装备的研究现状,介绍了花生荚果的各种干燥方法和相应的干燥设备,总结了现存的主要问题,提出了相关研究建议,为花生荚果干燥技术装备研究提供了参考。

酯酶同功酶在花生荚果发育过程中的表现

果数和果重是花生产量的主要构成因素。栽培上要采用适当措施,促进荚果发育,达到果多果饱果齐,才能获得高产。花生荚果发育的生理生化和形态解剖学研究已有不少报导,但有关其酯酶同功酶的变化的研究不多。酶是基因的表现型,不同品种有不同的基因型,酶的表现亦有所不同。花生种子约有50%是油分,酯酶对油分的合成和分解起重要作用。通过酯酶同功酶分析,了解其在荚果发育过程中的变化规律和特点,为花生合理栽培提供依据,是一个很有意义的课题。