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101.
针对目前对虾开背环节工艺不完善、实际应用装备缺乏等问题,以中型南美白对虾为研究对象,探究了对虾开背关键工艺方法,建立了对虾开背过程力学模型,获得影响开背效果主要因素为刀具角度、加工中心盘转速和刀具安置距离;采用单因素试验研究和分析了各因素对开背成功率、虾仁损伤率、虾线裸露成功率和感官评分值的影响,确定影响因素最佳区间为:刀具角度20°~60°、加工中心盘转速10~40r/min和刀具安置距离9~11mm;利用Design-Expert软件进行多因素响应面试验研究分析,并采用多目标优化方法,得到最优参数组合为:刀具角度43.838°、加工中心盘转速28.391r/min、刀具安置距离9.801mm时,开背成功率为99.161%、虾仁损伤率为2.825%、虾线裸露成功率为90.727%、感官评分值为86.944。验证试验结果表明:针对中型南美白对虾,当刀具角度45°、加工中心盘转速28r/min、刀具安置距离9.8mm时,开背成功率为98.89%、虾仁损伤率为3.33%、虾线裸露成功率为87.78%、感官评分值为85.33,与理论优化值的绝对误差均较小,优化后的对虾开背装置性能满足作业要求。研究可为对虾开背工序装置设计和参数选择提供理论基础和科学依据。 相似文献
102.
针对混合试验图像所得均匀性指数计算结果难以直接匹配于被广泛认可的数值仿真参考值的问题,本文基于线性模型方法,将混合试验图像处理与数值仿真结果进行映射,在黏性水溶性农药与水在长直混合管内进行在线混合的试验条件下构建对应的线性预测模型,并采用射流混药器在线混合图像及仿真结果对上述模型进行检验。研究结果表明:不同图像方法(灰度直方图二阶矩(HSM)、改进面积加权法(OAU)、主成分分析法(PCA))对应最优线性拟合阶数不同,采用单独图像方法构建模型时最优阶次为4,决定系数R2高于0.95,采用2种图像方法组合和3种图像方法组合时最优阶次可分别降至3阶和2阶,R2则接近或高于0.98;载流流量Q为800~2000mL/min、混合比P为0.01~0.10条件下,基于HSM、OAU、PCA和线性模型,可实现实际混药器均匀性预测,所有模型预测误差均小于0.05,且采用一元和二元线性模型使得平均预测误差分别降低84.1%和79.8%,不同算法间预测结果极差分别降低31.6%和78.0%;采用基于PCA或OAU算法的一元模型进行预测时误差可控制在0.03以内,其精度高于不同算法组合预测的结果;采用基于HSM-PCA等算法组合的二元模型误差虽稍高于0.03,但也可避免单一图像指标计算不准确带来的预测风险。通过构建图像处理-数值仿真之间的映射关系,可为基于图像处理进行农药在线混合均匀性评估提供更加可行和合理的方法。 相似文献
103.
为了解决饲料生产过程中入仓原料种类采用人工取样感官识别所存在的问题,实现原料种类自动识别,以玉米、麸皮、小麦、豆粕、鱼粉等大宗饲料原料为研究对象,自主设计搭建了多通道入仓原料种类自动识别装置,采集饲料原料图像数据集,并使用数据增强的方法增加样本多样性。基于ResNet18网络模型加入通道注意力机制、增加Dropout函数,并嵌入余弦退火法的Adam优化器,引入迁移学习机制训练模型,构建适用于饲料原料种类识别的CAM-ResNet18网络模型。CAM-ResNet18网络模型的原料种类验证准确率达99.1%,识别时间为2.58ms。与ResNet18、ResNet34、AlexNet、VGG16等网络模型相比,模型验证集准确率分别提升0.6、0.2、3.7、1.1个百分点。针对混淆矩阵结果分析,测试集识别平均准确率达99.4%,具有较高的精确度和召回率。结果表明,构建的CAM-ResNet18网络模型在饲料原料种类识别方面具有较高的识别精度和较快检测速度,自主研发的多通道入仓原料种类自动识别装置具有实际应用价值。 相似文献
104.
105.
基于改进YOLO的玉米幼苗株数获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为快速准确获取玉米幼苗株数、评估播种质量、进行查缺补苗等管理,对YOLO算法进行改进,提出了一种基于特征增强机制的幼苗获取检测模型(FE-YOLO),实现了对玉米幼苗株数的快速获取。该方法根据玉米幼苗目标尺寸和空间纹理特征,构建了基于动态激活的轻量特征提取网络,融合了多感受野和空间注意力机制。实验表明:FE-YOLO模型增强了幼苗空间特征、降低了网络复杂度,使模型的mAP和召回率分别达到87.22%和91.54%,每秒浮点运算次数和检测推理时间仅为YOLO v3的7.91%和33.76%。FE-YOLO能够实现无人机正射影像的玉米幼苗株数获取和种植密度估算,该模型复杂度低、识别精度高,能够为玉米苗期管理提供技术支持。 相似文献
106.
基于圆柱面模型的仿形喷雾植物冠层密度超声量化测试 总被引:2,自引:0,他引:2
基于低成本超声波传感器搭建了一套植物冠层超声回波信号检测系统,建立了基于圆柱面叶片分布模型的量化测试台。在正交中心复合设计试验基础上,建立了超声回波信号均值与冠层密度、探测距离的定量关系,即植物冠层密度量化模型。对已建立的植物冠层密度量化模型进行方差分析,结果表明,植物冠层密度量化模型具有显著性,且失拟性不显著。植物冠层密度量化模型决定系数R2和预测模型决定系数R2分别为0. 988 5和0. 911 4,表明试验值和预测值具有良好的一致性。为了验证已建立的植物冠层量化模型的可靠性,于室内测试台进行了4种植物在3种不同测试距离下的冠层密度验证测试,试验结果表明,实测值与模型测量值的相对误差最小为1. 230%,最大为13. 650%,平均相对误差为6. 120%,植物冠层密度量化模型对室内测试台的冠层密度测量有较好适用性。室外选择3棵不同的桂树,每棵树选择9个测试点进行验证测试,试验结果表明,实测密度与模型测量密度的最小相对误差为3. 959%,最大相对误差为20. 600%; 3棵桂树的实测密度与模型测量密度的平均相对误差分别为11. 244%、12. 246%和9. 628%,植物冠层密度量化模型对户外桂树密度测量有较好的适用性。 相似文献
107.
果园有机肥深施机分层变量排肥控制系统设计与试验 总被引:4,自引:0,他引:4
果园不同深度的土壤养分不同,果树根系分层吸肥能力不同,有机肥分层变量深施可以解决传统施肥存在的养分分布不均和肥料利用率低等问题。针对有机肥分层变量深施的排肥控制问题,本文设计了排肥控制系统,可以根据用户设置的各层理论排肥量和作业速度,实时计算液压马达的理论转速,并采用PID算法控制比例流量阀开度,调节马达转速驱动螺旋输送器排肥,实现分层变量排肥。将AMESim中建立的液压系统模型与在Matlab/Simulink中建立的控制模型进行联合仿真,整定PID参数。液压马达转速调节性能试验中最大超调量为14r/min,达到稳定转速的时间最大为6s,控制性能较好,表明通过AMESim-Matlab/Simulink联合仿真,能够快速便捷地整定PID参数,结果准确可靠。排肥控制性能试验中排肥量相对误差最大6.20%,变异系数最大8.69%,排肥量准确性和均匀性均达到要求。设计的控制系统具有较好的性能,能为果园有机肥分层变量深施提供技术支撑。 相似文献
108.
黄瓜耐弱光性的多元统计分析 总被引:8,自引:1,他引:7
利用遮阳网模拟弱光条件, 调查18份黄瓜自交系苗期生长发育和生理生化指标, 采用多元统计分析方法评价黄瓜品系耐弱光性强弱。结果表明, 参试品系的13个指标在品系间存在显著差异, 利用因子分析将这些指标综合成5个主因子, 累计贡献率达85.62%。对旋转后的因子得分进行聚类分析, 供试品系可分为4类: 耐弱光材料M22、M43、Ma9; 较耐弱光材料M8、M11、M3、M4、M34; 弱光中度敏感材料M12、M21、M14、M2、Ma1、M28和弱光敏感材料M10、M44、M32、M36。经过弱光处理后耐弱光指数较大、光合速率降低幅度较小的品系耐弱光性强, 应结合耐弱光指数与光合、生长等因子综合进行黄瓜耐弱光性鉴定。 相似文献
109.
甘蓝自交不亲和决定因子的体外表达和相互作用的检测 总被引:5,自引:3,他引:2
S位点受体激酶(SRK)和S位点富含半胱氨酸蛋白/S位点蛋白11(SCR/SP11)分别为甘蓝自交不亲和(self-incompatibility, SI)信号传导的雌雄决定因子。为了深入研究两者的作用机理和进行人工调控,本研究以结球甘蓝ZQ为材料,利用pET·NusA融合蛋白表达系统,将包含SRK胞外域和跨膜域的mSRK蛋白和SCR蛋白在大肠杆菌BL21中融合表达,经SDS-PAGE电泳检测表达出融合蛋白大小分别约为116 kD和74 kD。进一步将两融合蛋白进行体外相互作用的检测,结果表明mSRK与SCR蛋白能够相互结合形成稳定的复合体,这为下一步实现SRK-SCR复合体聚合与解离的人为调控提供了技术平台。 相似文献
110.
梨叶片中苹果褪绿叶斑病毒的引物原位标记检测 总被引:1,自引:0,他引:1
选用带苹果褪绿叶斑病毒的香梨叶片,制备成适合进行原位RT-PCR的石蜡切片。设计特异引物,利用引物原位标记技术对切片组织中的病毒进行了检测研究,结果表明,PRINS-FITC染色法和PRINS-Rhodamine染色法均能获得良好的检测效果,有病毒部位分别显示绿色荧光和红色荧光,而且荧光出现的位置与原位RT-PCR检测的结果一致。由此证明引物原位标记技术可用于果树病毒的原位检测。 相似文献