排序方式： 共有8条查询结果，搜索用时 203 毫秒
1
1.
由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。 相似文献
2.
针对紫花苜蓿种子丸化包衣存在丸化合格率低、种粉间混合均匀度差、丸化工艺落后等问题,采用数值模拟和试验验证相结合的方法,对紫花苜蓿种子丸化包衣工艺参数进行优化设计。通过离散元软件EDEM建立紫花苜蓿种子的仿真模型,采用离散系数作为评价指标研究了包衣锅振动频率、转速、倾角对种粉间混合均匀度的影响,同时以丸化合格率J作为评价指标,采用单因素试验验证数值模拟的可行性。为进一步研究各因素对种粉间混合均匀度的影响规律,以丸化合格率J作为评价指标进行二次回归正交设计试验,通过Design-Expert软件建立紫花苜蓿种子丸化合格率的二阶回归方程并进行方差分析。结果表明：对紫花苜蓿种子丸化合格率影响前3的因素为包衣锅倾角、包衣锅振动频率与包衣锅转速,并以丸化合格率的最大值为优化目标得到最优工艺参数组合,即包衣锅倾角为44°、包衣锅振动频率12Hz、包衣锅转速68r/min。研究结果可为振动作用下小粒种子的丸粒化包衣机设计和丸化包衣工艺参数优化提供参考依据。 相似文献
3.
由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3 s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。 相似文献
4.
针对冰草种子丸化包衣存在丸化合格率低、种粉间混合均匀度差、丸化工艺落后等问题,采用数值模拟和试验验证相结合的方法,对冰草种子丸化包衣工艺参数进行优化设计。通过离散元软件EDEM建立冰草种子的仿真模型,采用离散系数作为评价指标研究包衣锅振动频率、转速、倾角对种粉间混合均匀度的影响,同时以丸化合格率作为评价指标,采用单因素试验验证数值模拟的可行性。为进一步研究各因素对种粉间混合均匀度的影响规律,以丸化合格率作为评价指标进行二次回归正交设计试验,通过Design Expert软件建立冰草种子丸化合格率的二阶回归方程并进行方差分析。结果表明：影响冰草种子丸化合格率的主次因素为包衣锅倾角、包衣锅振动频率、包衣锅转速,并以丸化合格率的最大值为优化目标得到最优工艺参数组合：包衣锅倾角41°、包衣锅振动频率21 Hz、包衣锅转速45 r/min。在此工艺参数组合下,丸化合格率达到最高,为95%,这表明种粉间能达到最佳的混合均匀度。研究结果可为振动作用下小粒种子的丸粒化包衣机设计和丸化包衣工艺参数优化提供参考依据。 相似文献
5.
6.
冰草种子物性参数测定与离散元仿真参数标定 总被引：8，自引：6，他引：2
为了提高冰草种子丸化包衣过程离散元仿真模拟试验所用参数的准确度，该研究通过物理试验和仿真试验相结合的方法对仿真参数进行标定。首先，采用物理试验的方法测定冰草种子的基本物性参数（外形尺寸、千粒重、密度、含水率、泊松比、弹性模量和剪切模量）和接触参数（静摩擦系数、滚动摩擦系数和碰撞恢复系数），参考物理试验测定结果选择仿真试验参数取值范围，采用Plackett-Burman试验对仿真参数进行显著性筛选，筛选试验结果表明：冰草种子-冰草种子静摩擦系数、滚动摩擦系数、碰撞恢复系数对仿真试验休止角有显著性影响。进一步通过最陡爬坡试验确定3个显著性参数最优取值范围，并根据Box-Behnken设计试验得到显著性参数与休止角的二阶回归模型，以物理试验实测的休止角30.54°为优化目标值获得最优参数组合：冰草种子-冰草种子静摩擦系数为0.57、冰草种子-冰草种子滚动摩擦系数为0.74、冰草种子-冰草种子碰撞恢复系数为0.54。最后对物理试验休止角和仿真试验休止角进行双样本T检验得出P>0.05，结果表明仿真得到的休止角与物理试验值无显著性差异，且最优参数组合下仿真试验休止角结果30.86°与物理试验休止角结果30.54°的相对误差为1.037%，进一步验证了仿真试验的可靠性。研究结果表明标定所得的最优参数可用于冰草种子丸化包衣过程的离散元仿真试验。 相似文献
1