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为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律,该试验以绿茶为例,通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干,监测不同喂入量（800～1 200 g）、烘干温度（90～120 ℃）、滚筒转速（20～30 r/min）下的茶叶含水率变化。试验采用烘干法测定含水率,将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入,含水率作为输出,分别利用多元线性回归、BP（Back Propagation）神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络（PSO-Elman）算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型。结果表明,温度对烘干过程影响最大,喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜,过多容易造成受热不均,整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势,烘干结束时含水率基本稳定在4%～5%。分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析,模型决定系数R2分别为0.960 9、0.998 0、0.998 5和0.999 4,且BP和Elman,PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为3.5295%、2.6262%和1.4982,而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.4143%,相比传统线性回归模型,3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果,能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化。研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据,为指导茶叶加工生产,提高加工效率和茶叶品质提供参考依据。 相似文献
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为解决小麦断根机施肥作业过程中施肥铲施肥不精准问题，设计一种基于OpenCV的施肥铲精准对行系统。以Jetson Nano为处理器，将摄像头采集到的图像信息通过OpenCV进行处理，能够精准找到小麦垄行之间的中心坐标位置，以此来得到每个施肥层中施肥铲的相对位置，将得到的位置信息传到STM32F103C8T6再次进行处理，通过相应的控制系统进而调整分层施肥铲的位置。将摄像头所取得的像素点坐标与人工测量的实际坐标进行对比分析，结果表明，此识别方法在光照强度充足的情况下，对小麦中心坐标的识别正确率均高达90%以上，具有较好的识别效果。此识别方法为以后断根机施肥处理装置的设计提供了可靠的理论基础。 相似文献
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