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油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起，采用传统的机械分选仍会出现掺杂果壳的情况，清选率有待提高。比较ResNet不同层数模型，发现在当前壳籽实验样本下ResNet18与其他模型相比每次迭代的平均训练时间最少，并且验证集平均准确率最高，同时均优于其他CNN分类模型。为进一步提升分选效率，在ResNet18网络中引入注意力机制，结果表明，SE-ResNet18模型与改进前的模型相比，训练过程中每次迭代的平均时间由1.31 s下降到1.13 s，缩短018 s，验证集平均准确率为98.88%，提升1.4个百分点。经过测试后得出，测试集整体准确率为98.43%，与原模型相比提升1.3个百分点，说明使用ResNet18模型结合注意力机制的方法在油茶果果壳与茶籽的分选上是可行的，为油茶果在分选方法提供一种新的理论基础与思考方向。 相似文献
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《南方农机》2021,(14)
针对油茶果破壳后茶籽、茶壳不易清选的问题,为探索弹簧压缩针插壳式油茶籽壳清选方法的可行性,探究了茶籽与茶壳在不同穿刺深度和不同穿刺部位条件下的穿刺力学特性,以及不同弹力下的弹簧压缩针对茶籽与茶壳插取效果的影响。穿刺力学特性试验选用含水率在55%～65%之间的赣无系列油茶鲜果为研究对象,使用的是装有单根穿刺针的质构仪,研究了不同穿刺深度(1 mm、1.5 mm、2 mm)和不同穿刺部位(茶壳内、外侧的头部、腰部、尾部;茶籽的内侧、外侧)对茶籽与茶壳的穿刺力以及被插取效果的影响。插取试验采用自制弹簧压缩针对油茶鲜果的茶籽与茶壳进行插取实验,研究不同弹簧压缩力(8 N、10 N、12 N)的弹簧压缩针对茶籽与茶壳插取效果的影响。穿刺力学特性试验结果表明:油茶鲜果茶壳的刺破力小于其茶籽,更易于被弹簧压缩针插取;茶壳最大穿刺力位于茶壳内侧头部,茶籽最小穿刺力位于其内侧;茶壳最大穿刺力位置的穿刺力平均值小于茶籽最小穿刺力位置的穿刺力平均值;穿刺深度在2 mm时,茶壳被插取效果最佳。插取试验结果表明:使用2/3压缩行程时弹簧压缩力为10 N的弹簧压缩针插取油茶鲜果籽壳时,茶壳被插取率为98%,茶籽被插取率为2%。弹簧压缩针插壳式油茶籽壳清选方法可行。以上研究结果将为针辊插壳式油茶籽壳清选装置选取弹簧压缩针弹力提供技术参考。 相似文献
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为解决油茶果脱蒲后如何把茶籽从果蒲和茶籽的混合物料中清选出来这一难题，基于已有的齿光辊对辊清选技术，通过研究平面齿光辊对辊式清选机构，对齿光辊上移动的物料进行受力和速度分析，并设计扫籽机构和内外板可拆式轴承座，组合成平面床式油茶蒲籽清选机。对该机性能参数进行单因素试验，得出该清选机在齿光辊转速533～602 r/min、齿光辊间隙2.4～2.7 mm时，产量≥2 t/h，破籽率≤1.21%，损耗率≤1.05%，籽中含蒲率≤4.86%。该机为实现高效低损的蒲籽分离提供了技术支撑和设备支持。 相似文献
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油茶青果脱壳装置研究与设计 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农机化学报》2016,(5)
分析现有坚果类物料脱壳方法优缺点,结合油茶青果物理特性,设计出一种多滚刀撞击切割方案,使油茶果破壳率提高到96%;设计出一种三级筛分网振动分选机构,实现大壳、中壳和碎末分层筛选,使油茶籽清选率提高到95%。试验表明,本装置结构紧凑、效率高,能满足实际生产需求。 相似文献
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针对胡麻分离清选过程高损失率、高含杂率问题,设计了风筛式胡麻清选装置。利用EDEM-Fluent耦合方法,对胡麻清选装置清选过程进行仿真分析,探究清选装置作业参数对胡麻籽粒含杂率和清选损失率的影响规律,确定最优的组合参数。基于清选装置气流场胡麻脱粒物料的运动分析,建立了胡麻清选装置简化模型;对风机风速、气流倾角、清选筛振动频率和振幅4个参数进行单因素试验和正交试验。结果表明,风机风速、气流倾角、清选筛振动频率和振幅是影响清选装置清选性能的显著因素。应用Design-Expert软件建立了籽粒含杂率和清选损失率的数学回归模型,获得最佳工作参数组合:风机风速4.5 m/s、气流倾角4°、清选筛频率6 Hz、清选筛振幅9 mm,最优工作参数组合下胡麻籽粒含杂率为2.97%,清选损失率为2.39%。该研究结果可为胡麻清选装置的设计和优化提供参考。 相似文献
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双风道风筛式胡麻脱粒物料分离清选机参数优化与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为进一步优化提升双风道风筛式胡麻脱粒物料分离清选机的工作性能,基于实际试验方法与离散元仿真分析对样机主要工作参数进行了单因素试验,以选取的筛箱振动频率、前风道风量调节挡位和后风道风量调节挡位为自变量,以籽粒含杂率和清选损失率为响应值,按照Box-Behnken试验设计原理,采用三因素三水平响应曲面分析方法分别建立了各试验因素与籽粒含杂率、清选损失率之间的数学模型,并对各因素及其交互作用进行分析。结果表明：选取的3个因素对籽粒含杂率、清选损失率影响的主次顺序均为筛箱振动频率、前风道风量调节挡位、后风道风量调节挡位,作业机最佳工作参数为筛箱振动频率2Hz、前风道风量调节挡位2、后风道风量调节挡位4.5。验证试验表明,籽粒含杂率均值为0.98%、清选损失率均值为2.66%,说明通过优化工作参数可降低胡麻脱粒物料在机械化分离清选过程中的含杂与损失,其作业效果较单一气流分离清选方式有显著改善。 相似文献
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基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。 相似文献
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对油茶果干燥脱蒲技术进行试验研究,比较分析了常规热风干燥、热泵干燥和微波干燥对油茶果脱蒲效果的影响。研究发现,由于干燥不均,微波干燥无法实现脱蒲。采用热泵干燥,油茶的脱蒲率较低,不到80%,而采用常规的热风干燥,在65 ℃下干燥6 h,油茶的脱蒲率可以达到96.97%。对油茶籽进行了热风薄层干燥试验并运用Arrhenius方程计算油茶籽干燥过程中的水分扩散系数和活化能。结果显示,油茶籽的水分有效扩散系数为1.681 4×10-9~3.046 7×10-9 m2/s,干燥活化能为21.323 7 kJ/mol。油茶籽干燥过程可以用Sutherland或Paul Singh模型进行描述,验证试验表明,理论与实际数据的平均误差为4.91%。因此,该模型可以用来预测不同温度下油茶籽干燥过程中的含水率变化情况。 相似文献
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为提高油茶果机械化脱蒲效果和便于进行茶籽与茶蒲分离,在油茶果物料特性研究的基础上,设计了一种由切割结构、脱蒲结构等组成的切割式油茶果脱蒲机。选取辊筒转速、橡胶板转速及切割深度3个关键因素,以油茶果脱蒲率、有效得率和分离率为指标进行试验研究。结果表明:随着辊筒转速的增加,脱蒲率先增加后降低,最高为87%;分离率的变化较小;有效得率先降低然后在一定范围内变化,有效得率最低为98.8%。橡胶板转速对有效得率的影响最明显,有效得率随着橡胶板转速的增加而逐渐降低,最低达到94.2%;橡胶板转速对脱蒲率和分离率的影响均较小。随着切割深度的增加,脱蒲率和有效得率都有明显的增加,脱蒲率最高为97%,有效得率最低为95.2%;分离率整体变化较小。 相似文献
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为探讨油茶籽糖蛋白的最优提取工艺及抗氧化活性,在单因素试验基础上采用响应面法对提取油茶糖蛋白的关键参数进行了优化。同时以维生素C作为对照,采用4种不同方法考察了油茶籽糖蛋白的抗氧化性能。结果表明,油茶籽糖蛋白的最佳提取工艺条件为:浸提时间8.81 h、提取盐浓度0.12 mol/L、pH值8.77和液料比11.62 mL/g,在此条件下蛋白得率为8.76%,糖得率为10.14%。抗氧化试验表明,油茶籽糖蛋白能显著清除DPPH、羟基自由基和超氧阴离子自由基,具备一定的还原能力。 相似文献
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履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。 相似文献
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针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。 相似文献
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蓖麻脱出物组分复杂,清选后含杂率高,且没有专用清选装置,清选效率低,为此设计一种双层倾斜振动风筛式蓖麻清选装置。首先对清选装置总体结构进行设计,采用双层风吹式同步振动结构。其次,对装置的振动筛、清选室、出料口等关键部件进行设计。采用离散元法对清选筛结构进行参数优化,以哲蓖4号为试验物料,测定物料离散元参数,通过单因素试验,分析上筛面筛孔排列型式、筛孔直径、筛面倾角对筛分效率和损失率的影响。确定最佳设计参数为U型筛孔排列、筛孔直径14mm、筛面倾角8°。为了获取最优的工作参数,采用离散元法与计算流体动力学（Computational fluid dynamics,CFD）耦合方法对清选过程进行仿真分析。对单目标函数进行参数优化,当振动筛振幅为8.43mm、振动筛振频为6.00Hz、气流横向角为40.00°时,蓖麻脱出物的最大筛分效率为98.20%。当振动筛振幅为7.00mm、振动筛振频为7.76Hz、气流横向角为40.81°时,蓖麻籽粒的最小损失率为2.02%。以振动筛的振幅、振频和气流横向角为试验因素,以筛分效率和损失率为试验指标,设计了正交组合试验,建立各因素与指标间的数学回归模型,并对模型进行参数优化。结果表明,当振动筛振幅9.00mm、振动筛振频6.16Hz、气流横向角40.00°时,蓖麻清选装置的筛分效率和蓖麻籽粒的损失率最优,分别为97.66%和2.32%。最后,设计出蓖麻清选装置,通过台架试验对最优参数组合进行试验,实际筛分效率与损失率分别为93.15%和6.94%,与预测结果误差在5%以内,同时实际所得到的籽粒含杂率为0.83%,满足使用要求。 相似文献