花生作為油料作物,在世界上具有重要的地位,花生的種植面積排在世界油料作物的第二位,在世界食品市場中占有重要地位。花生儲藏等過程中,不可避免的出現(xiàn)霉變,影響花生的品質和商品價值。早期分選花生仁大多依靠人工,勞動生產成本高、作業(yè)效率低、精確度低和非常容易受人為主觀因素的影響,然而,我國尚無專門針對花生的國產化成熟光電色選設備,進口設備價格昂貴,花生仁色選試驗研究具有迫切的市場需求和重要的現(xiàn)實意義。本文主要研究內容和結果有:（1）以色選機研究對象,色選精度Y₁、帶出比Y₂等參數(shù)當作色選機的性能評價指標,對供料量X₁、吹氣時間X₂、靈敏度X₃等各因素進行響應面分析。在Design-Expert8.0.6軟件中,對試驗數(shù)據(jù)對帶出比和色選精度二次多項式回歸分析,然后通過試驗對模型和優(yōu)化結果做準確性驗證,得出的相對誤差均小于2%,表明了模型可靠性高。通過響應面分析法對各因素相關性和交互效應的影響規(guī)律進行分析研究。色選機最優(yōu)工作參數(shù)組合為供料量36,吹氣時間為3ms,靈敏度76。性能試驗結果為... 

【文章來源】：中國農業(yè)科學院北京市

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

色選機工作原理圖

研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢現(xiàn)狀家逐漸開始對光電色選技術進行科學研究。20 世場中開始嶄露頭角，40 多年的改進創(chuàng)新，現(xiàn)在有近使用。1970 年末，市場上有了日本的 Satake 公司色選機的領導企業(yè)。日本的 Satake 公司研發(fā)的經不僅比光電管檢測器件采集圖像信息更快速準確，理的困難。SSM 系列大米色選機如圖 1.2 所示，該4μm 的 CCD 線陣（可見光）相機和可選配 NIR（ 噴嘴和高速噴閥；2、用戶可自行設定識別要求；算大米的幾何中心（張會娟，等，2009）。

圖 1.3 韓國大原 KT 系列雜糧豆類色選機g1.3 KT series of coarse grain color sorter of SOh Korea Daewon究現(xiàn)狀技術在我國還未有研究，原始的人工識別法是分選國外色選機，慢慢地研發(fā)光電色選技術。很多糧食也較好。但是，從國外引進色選機并不消除所有問內的使用。國內光電色選技術的研究迫在眉睫，慢究，為國內色選技術打下堅實的基礎。術公司研發(fā)的 120LDS 履帶式，480 個通道，產量對于含不良品較多的物料效果較好好；2、對廢料、果好；4、2048CCD 傳感器分辨率高；5、可識別物料系統(tǒng)；7、故障自動檢測各類故障；8、新型一體化、紅椒、胡蘿卜、蘋果粒、蔬菜、脫水蒜粒等（朱

【參考文獻】：
期刊論文
[1]用于污染黃曲霉毒素花生分選的熒光信號研究[J]. 王葉群,楊增玲,張紹英,劉婷.  農業(yè)工程學報. 2016(01)
[2]基于機器視覺的鮮食玉米品質檢測分類器設計與試驗[J]. 高新浩,劉斌.  農業(yè)工程學報. 2016(01)
[3]梨樹枝條切割裝置刀片參數(shù)優(yōu)化與試驗[J]. 丁素明,薛新宇,蔡晨,崔龍飛,陳晨.  農業(yè)工程學報. 2015(S2)
[4]花生莢果分級機械研究現(xiàn)狀與發(fā)展建議[J]. 薛然,謝煥雄,胡志超,高學梅.  江蘇農業(yè)科學. 2015(09)
[5]基于多分類器融合的玉米葉部病害識別[J]. 許良鳳,徐小兵,胡敏,王儒敬,謝成軍,陳紅波.  農業(yè)工程學報. 2015(14)
[6]花生聯(lián)合收獲清選試驗臺的設計與研究[J]. 王博,王東偉,尚書旗,孫玉濤.  農機化研究. 2015(06)
[7]脫絨棉種色選機雙CCD檢測系統(tǒng)設計與仿真分析[J]. 余淑華,劉艷麗,王世璞,杜鴻運.  農業(yè)機械學報. 2015(09)
[8]手持式風送授粉機工作參數(shù)優(yōu)化與試驗[J]. 丁素明,薛新宇,方金豹,孫竹,蔡晨,周良富,秦維彩.  農業(yè)工程學報. 2015(08)
[9]基于MATLAB對畫面灰暗圖像的增強處理[J]. 蒲永卓,李文平.  數(shù)字技術與應用. 2014(04)
[10]基于不同色彩空間融合的快速圖像增強算法[J]. 肖進勝,單姍姍,段鵬飛,涂超平,易本順.  自動化學報. 2014(04)

博士論文
[1]我國花生種植保險供求主體有效合作模式研究[D]. 趙楓.中國海洋大學 2013
[2]基于聚類分析的圖像分割算法研究[D]. 許曉麗.哈爾濱工程大學 2012
[3]基于計算機視覺的花生仁外觀品質無損檢測方法的研究[D]. 陳紅.華中農業(yè)大學 2008

碩士論文
[1]茶葉色選機智能圖像采集處理系統(tǒng)的研究[D]. 胡焦.安徽理工大學 2014
[2]基于DSP的色選機技術的研究[D]. 陳金金.哈爾濱理工大學 2014
[3]基于DSP和FPGA的食品分選機圖像處理系統(tǒng)設計[D]. 黃富傳.南京理工大學 2013
[4]基于特征加權單類支持向量機的顏色識別算法及其在異色物檢測中的研究[D]. 周計美.內蒙古大學 2012
[5]基于DSP和FPGA的茶葉色選機的研究與設計[D]. 徐捷.天津大學 2012
[6]CCD色選機信號處理系統(tǒng)的研究[D]. 朱體高.天津大學 2011
[7]基于ARM+DSP的光電色選機控制系統(tǒng)研究[D]. 高瑞.武漢工業(yè)學院 2009
[8]廣東省花生產業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與對策研究[D]. 何寶國.華中農業(yè)大學 2009
[9]植物蛋白飲料穩(wěn)定性及穩(wěn)定性預測模型的研究[D]. 王曉燁.天津科技大學 2009
[10]基于DSP的番茄色選機的研究設計[D]. 張新紅.新疆大學 2008



本文編號：2911181