淡水鱼体质量在线检测及分级系统的设计与试验

设计一种用于淡水鱼体质量在线检测并按质量进行分级的系统，采用电子称质量的方式对鱼体进行质量在线检测并分级。该系统工作原理：当淡水鱼输送到称质量装置时，鱼体在称质量输送机上移动，质量传感器采集鱼体的质量信号，经调理电路处理后传送控制芯片进行储存、分析，计算鱼体的质量及等级；鱼体进入分级段鱼体输送机后，光电传感器将检测到的鱼体位置信号传送至控制芯片，控制系统根据鱼体质量等级以及鱼体位置触发分拨机构工作并执行鱼体分级操作。采用不同质量的砝码组对系统称质量装置的称量准确性进行验证。结果表明：当称质量输送机的运行速度设置为0．16～0．24m／s时，称质量系统的误差范围小于±0．73％；通过试验对系统的分级速率和分级正确率进行验证，当称质量输送机速率设定为0．20m／s，分级装置鱼体输送机速度设定为0．20～0．25m／s时，系统对质量范围为300～3000g的淡水鱼鱼体设置分为4级，平均分级速率可达到26条／min，分级正确率为98％以上。

基于机器视觉的鲫鱼和鲤鱼品种识别方法研究

淡水鱼品种的准确识别是淡水鱼深加工的前提。以鲫鱼和鲤鱼为对象,研制了鱼体品种识别装置,利用机器视觉技术对鱼体样本进行检测,获取鱼体样本图像;通过图像处理技术对鱼体图像进行分析处理,将鱼体分为5段,计算各段的平均宽度与各段长度的比值,获取鱼体形态特征参数,再以5个形态特征参数作为输入值,构建BP神经网络对鱼体品种进行识别。试验结果表明,该方法对150-500 g范围内的鲤鱼和鲫鱼识别准确率可分别达到100%和93.33%。

白鲢鱼头切割力学特性的试验与分析

以白鲢(Hypophthalmichthys molitrix)为试验对象进行鱼体鱼头切割力学特性试验。通过对白鲢鱼头的长、宽、厚等基础体征参数的统计分析,确定在白鲢去头加工定位时可以分别以鱼体头部吻端和鱼体背部边线为定位基准。对影响鱼体去头切割力的鱼体冷藏时间、切割刀具的滑切角度、鱼体放置方式、刀具厚度等关键因素进行试验研究。通过鱼体去头切割力的测定和去头切断面的感官评定分析,并进行试验优化,确定鱼体去头最佳切割方案:将鲜活鱼体冷藏6 h后,鱼体水平放置,采用厚度为2 mm的弧形刃的切割刀具进行淡水鱼去头加工时,鱼体鱼头切割力值最小为186.7 N,鱼头切断面最平整光滑,去头后鱼肉无明显缺损。