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针对大豆联合收割机械作业含杂率在线检测手段缺乏的问题,以亚丰4YZL-5S联合收获机机械化收获的大豆样本为研究对象,在室内测定大豆样本的含杂率;利用ASD FieldSpec 4 Wide-Res型地物光谱仪测量大豆样本的光谱数据,经数据预处理和数学变换后获得2种光谱指标,即原始光谱数据(REF)和原始光谱经倒数之对数预处理后的数据(LR),应用波段间自相关分析筛选出不同指标的大豆样本光谱的特征波长,并采用支持向量机回归分析构建基于不同指标的大豆样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较。试验结果表明:各预处理条件下的大豆含杂率敏感波段不同,其中REF的特征波段为512,738,851,1 104,2 003,2 179 nm;LR的特征波段为519,637,820,924,1 121,1 933,2 050,2 138 nm。本研究建立的含杂率反演模型的建模决定系数0.86,验证决定系数0.79,均方根误差0.32,相对分析误差1.7,表明模型具有较强的拟合效果和预测能力。相比较而言,利用REF建立的反演模型的反演效果略优于LR。本研究建立的大豆样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的在线预测,为大豆机械化作业中含杂率的在线快速监测提供了新途径。 相似文献
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为了改变国内大豆联合收获机田间作业时因清选装置的参数调节缺乏相应理论指导,造成清选参数调控不及时与不精确而导致大豆机收清选损失率和含杂率均较高的现状,该研究利用多参数可调可测式清选系统进行了大豆机收清选参数优化田间试验,分析了大豆机收时清选参数(作业速度、鱼鳞筛筛片开度、风门开度、风机转速和振动筛曲柄转速)对清选指标(清选损失率和含杂率)的影响规律,求解出最佳清选参数组合,完成大豆机收最佳清选参数组合的田间验证试验。试验结果表明,清选参数对清选损失率影响大小排序为振动筛曲柄转速、风机转速、作业速度、风门开度、鱼鳞筛筛片开度,清选参数对含杂率影响大小排序为鱼鳞筛筛片开度、风门开度、风机转速、作业速度、振动筛曲柄转速。求解出清选损失率偏小和含杂率偏小且喂入量偏大时最佳清选参数组合为作业速度6 km/h、鱼鳞筛筛片开度32 mm、风门开度17°、风机转速1 310 r/min和振动筛曲柄转速410 r/min,此时清选损失率为0.25%,含杂率为0.61%,与模型优化值的相对误差分别是0.250%和0.113%,对比常用清选参数条件下大豆联合收获机田间试验的清选指标,清选损失率下降了0.05%,含杂率下降了2.09%。研究结果可为大豆联合收获机田间作业时清选参数的设定与调控以及自适应清选系统调控策略的研发提供理论依据。 相似文献
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针对大豆机械化收获过程中缺少联合收获机作业质量(破碎含杂率)在线监测装置的问题,提出了基于机器视觉的大豆机械化收获图像采集系统、大豆成分分类识别算法和谷物联合收获机作业质量监测方法。采用改进分水岭算法对大豆图像进行有效分割,筛选RGB和HSV颜色空间特征值,基于颜色特征值对分割后大豆图像各闭合区域进行分类识别,构建了量化评价模型,测试了算法的准确性,并进行了相关的田间试验。结果表明,R、S、H分量一阶矩特征值对大豆各成分具有较好的特征分离性,通过这3个分量颜色阈值能够很好地进行大豆成分分类;系统大豆完整籽粒查准率为87.26%、查全率为86.17%,大豆破碎籽粒查准率为86.45%、查全率为79.42%,大豆杂质查准率为85.19%、查全率为83.69%;在田间测试过程中,本文设计的检测方法对谷物联合收获机作业质量性能评定结果与人工检测一致。本文所提出的算法能快速、有效、稳定地识别完整籽粒、破碎籽粒和杂质,量化模型能准确计算出破碎含杂率,从而实现大豆机械化收获质量可视化监测与报警,可为智能谷物联合收获机参数在线监测及自适应控制策略研究提供技术支持。 相似文献
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基于超声波的母猪产前行为监测系统设计 总被引：1，自引：1，他引：0
针对目前养殖业对母猪分娩时间的判断主要通过人工观察,不仅工作繁杂,而且易受饲养员主观经验影响等问题,设计一种基于超声波传感器和无线传感网络的母猪产前行为监测系统。该系统通过节点采集母猪产前头部、背部、尾部活动量的距离信息,将采集到的距离数据实时发送到网关节点,网关节点将距离信息转发到服务器。服务器端采用K-means聚类算法进行行为识别与分类。试验结果表明:系统能够快速采集母猪身体活动量的距离信息并对母猪行为进行分类,能够检测出母猪筑窝、站立、躺卧等行为,正确率为90.47%,系统工作稳定。提出了一种非接触式监测母猪产前行为的方法,为母猪分娩时间的预测提供基础。 相似文献
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联合收割机清选损失率监测系统设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
谷物清选损失是判断联合收获机性能的重要参数,为实现联合收获机工作过程中谷物损失率的实时监测,研制了一种基于压电陶瓷传感器的损失率在线监测系统。该系统以压电陶瓷作为敏感元件,根据不同物料打击敏感板的碰撞力和信号的持续时间,导致信号频率和产生电压幅值的不同。设计一种信号处理电路用来区分饱满谷物与杂余,信号处理电路由电荷放大器、频率为5～12 kHz的带通滤波器、阈值可调的电压比较器组成。输送带速度在0.5～2 m/s范围内进行谷物冲击性能试验,试验结果表明,传感器具有很好的分辨饱满籽粒与杂余混合物的能力,测量误差小于4.1%。 相似文献
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