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针对脱绒棉籽中不孕籽识别与剔除问题,提出一种基于颜色模型的不孕棉籽识别与剔除方法。以南疆中棉56号、新陆早26号、惠远730 3个品种的棉籽为研究对象,利用棉籽的HSI三要素来表征不孕棉籽的外部特征,进而识别不孕棉籽。利用棉籽外部颜色信息的色调分量值H、饱和度分量值S、强度分量值I3个要素分量值作为BP神经网络模型的输入量,经过训练,得出所设计的网络各层的权值和阈值。建立识别不孕棉籽的BP神经网络模型。试验结果表明:利用BP神经网络得到的不孕棉籽识别模型能够很好地反应3个品种棉籽中不孕棉籽与颜色模型三要素之间的非线性关系,偏差的平均绝对百分比误差为0.74,测试的样本实测值与理想值之间的相关系数为0.93268,不孕棉籽识别效果良好。研究结果可为不孕棉籽的剔除方法研究提供一个参考依据。 相似文献
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为解决当前新疆南部地区机采棉垛内部霉变监控和预测的问题,利用物联网技术、现代测试技术以及无线通信技术等,设计针对机采棉垛内部区域温湿度数据监测以及棉花霉变的预测系统,实现对机采棉垛内的温湿度数据的检测和垛内区域霉变预测的功能,保证机采棉垛整体品质。该系统采用红外线技术对棉垛内部多个区域多点温湿度进行测量,温湿度信号经调理、变送后,转换成与单片机相匹配的信号,送入单片机,单片机将温湿度信号分别做加权平均数处理,再经过非线性校正归一化处理后,再将处理后的数据进行模二加通信编码,最后通过ZigBee无线发送器发送给服务器。服务器进行相应的霉变预测,同时服务器做出相应的预警决策,并通过网络发送到PC和手机客户端。试验结果表明,该系统对机采棉垛的储存与管理效果良好。 相似文献
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针对机采棉中残地膜与棉花分离容易受到残地膜质量、机采棉飞入速度及强静电场电压等因素的影响,提出一种机采棉清杂过程中棉花与残地膜运动规律的预测方法。以南疆机采棉新陆早26号为研究对象,利用棉花与残地膜之间的分离率来表征运动规律。利用残地膜质量级别(1、2、3、4级)、荷电后的机采棉飞入速度(9、10、11、12m/s)、强静电场电压(30、40、50、60k V)3个因素作为BP神经网络模型的输入量,再利用改进的遗传算法训练所设计的网络的权值和阈值,建立能表征机采棉运动规律的分离率的预测模型。试验结果表明:利用改进遗传算法结合BP神经网络得到的机采棉与残地膜分离率预测模型能够很好地反应新陆早26号机采棉与残地膜分离应力与主要控制因素之间的非线性关系,预测结果与实测结果之间的平均绝对百分比误差为0.8 2,测试的样本实测值与理想值之间的相关系数为0.9 1 7 5 1,所得到的预测模型效果良好,可为机采棉清杂提供参考。 相似文献
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针对我国新疆南部地区浮尘天气较多、红枣的清洗工作量比较大,以及覆盖在红枣表面的灰尘、泥土等不易被清洗等问题,设计开发了红枣清洗装置。该装置采用自循环水的自动清洗和红枣表面风干的一体化机构,一次完成清洗、水循环和过滤及表面风干等作业。该红枣清洗装置主要由升降系统、水循环系统、水温控制系统和转速控制系统组成。试验结果表明:在水槽水温T、滚筒转速W和红枣加载量M3因素下,对产地红枣进行清洗作业,红枣的清洗率为93%~97%,破损率为3%~5%;清洗效果符合红枣初加工的要求;装置设计合理,效果良好,为红枣清洗作业提供了参考。 相似文献
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