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霉变花生仁色选试验研究

发布时间:2020-12-11 20:35
  花生作为油料作物,在世界上具有重要的地位,花生的种植面积排在世界油料作物的第二位,在世界食品市场中占有重要地位。花生储藏等过程中,不可避免的出现霉变,影响花生的品质和商品价值。早期分选花生仁大多依靠人工,劳动生产成本高、作业效率低、精确度低和非常容易受人为主观因素的影响,然而,我国尚无专门针对花生的国产化成熟光电色选设备,进口设备价格昂贵,花生仁色选试验研究具有迫切的市场需求和重要的现实意义。本文主要研究内容和结果有:(1)以色选机研究对象,色选精度Y1、带出比Y2等参数当作色选机的性能评价指标,对供料量X1、吹气时间X2、灵敏度X3等各因素进行响应面分析。在Design-Expert8.0.6软件中,对试验数据对带出比和色选精度二次多项式回归分析,然后通过试验对模型和优化结果做准确性验证,得出的相对误差均小于2%,表明了模型可靠性高。通过响应面分析法对各因素相关性和交互效应的影响规律进行分析研究。色选机最优工作参数组合为供料量36,吹气时间为3ms,灵敏度76。性能试验结果为... 

【文章来源】:中国农业科学院北京市

【文章页数】:61 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

霉变花生仁色选试验研究


色选机工作原理图

公司,日本,改进创新,领导企业


研究现状与发展趋势现状家逐渐开始对光电色选技术进行科学研究。20 世场中开始崭露头角,40 多年的改进创新,现在有近使用。1970 年末,市场上有了日本的 Satake 公司色选机的领导企业。日本的 Satake 公司研发的经不仅比光电管检测器件采集图像信息更快速准确,理的困难。SSM 系列大米色选机如图 1.2 所示,该4μm 的 CCD 线阵(可见光)相机和可选配 NIR( 喷嘴和高速喷阀;2、用户可自行设定识别要求;算大米的几何中心(张会娟,等,2009)。

色选机,杂粮,豆类,韩国


图 1.3 韩国大原 KT 系列杂粮豆类色选机g1.3 KT series of coarse grain color sorter of SOh Korea Daewon究现状技术在我国还未有研究,原始的人工识别法是分选国外色选机,慢慢地研发光电色选技术。很多粮食也较好。但是,从国外引进色选机并不消除所有问内的使用。国内光电色选技术的研究迫在眉睫,慢究,为国内色选技术打下坚实的基础。术公司研发的 120LDS 履带式,480 个通道,产量对于含不良品较多的物料效果较好好;2、对废料、果好;4、2048CCD 传感器分辨率高;5、可识别物料系统;7、故障自动检测各类故障;8、新型一体化、红椒、胡萝卜、苹果粒、蔬菜、脱水蒜粒等(朱

【参考文献】:
期刊论文
[1]用于污染黄曲霉毒素花生分选的荧光信号研究[J]. 王叶群,杨增玲,张绍英,刘婷.  农业工程学报. 2016(01)
[2]基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器设计与试验[J]. 高新浩,刘斌.  农业工程学报. 2016(01)
[3]梨树枝条切割装置刀片参数优化与试验[J]. 丁素明,薛新宇,蔡晨,崔龙飞,陈晨.  农业工程学报. 2015(S2)
[4]花生荚果分级机械研究现状与发展建议[J]. 薛然,谢焕雄,胡志超,高学梅.  江苏农业科学. 2015(09)
[5]基于多分类器融合的玉米叶部病害识别[J]. 许良凤,徐小兵,胡敏,王儒敬,谢成军,陈红波.  农业工程学报. 2015(14)
[6]花生联合收获清选试验台的设计与研究[J]. 王博,王东伟,尚书旗,孙玉涛.  农机化研究. 2015(06)
[7]脱绒棉种色选机双CCD检测系统设计与仿真分析[J]. 余淑华,刘艳丽,王世璞,杜鸿运.  农业机械学报. 2015(09)
[8]手持式风送授粉机工作参数优化与试验[J]. 丁素明,薛新宇,方金豹,孙竹,蔡晨,周良富,秦维彩.  农业工程学报. 2015(08)
[9]基于MATLAB对画面灰暗图像的增强处理[J]. 蒲永卓,李文平.  数字技术与应用. 2014(04)
[10]基于不同色彩空间融合的快速图像增强算法[J]. 肖进胜,单姗姗,段鹏飞,涂超平,易本顺.  自动化学报. 2014(04)

博士论文
[1]我国花生种植保险供求主体有效合作模式研究[D]. 赵枫.中国海洋大学 2013
[2]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
[3]基于计算机视觉的花生仁外观品质无损检测方法的研究[D]. 陈红.华中农业大学 2008

硕士论文
[1]茶叶色选机智能图像采集处理系统的研究[D]. 胡焦.安徽理工大学 2014
[2]基于DSP的色选机技术的研究[D]. 陈金金.哈尔滨理工大学 2014
[3]基于DSP和FPGA的食品分选机图像处理系统设计[D]. 黄富传.南京理工大学 2013
[4]基于特征加权单类支持向量机的颜色识别算法及其在异色物检测中的研究[D]. 周计美.内蒙古大学 2012
[5]基于DSP和FPGA的茶叶色选机的研究与设计[D]. 徐捷.天津大学 2012
[6]CCD色选机信号处理系统的研究[D]. 朱体高.天津大学 2011
[7]基于ARM+DSP的光电色选机控制系统研究[D]. 高瑞.武汉工业学院 2009
[8]广东省花生产业的发展现状与对策研究[D]. 何宝国.华中农业大学 2009
[9]植物蛋白饮料稳定性及稳定性预测模型的研究[D]. 王晓烨.天津科技大学 2009
[10]基于DSP的番茄色选机的研究设计[D]. 张新红.新疆大学 2008



本文编号:2911181

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