基于虛擬儀器的淡水魚在線品質(zhì)分級系統(tǒng)研究.pdf

1、大小及新鮮度是淡水魚品質(zhì)評價的重要指標?，F(xiàn)階段的評價多采用人工檢測主觀性強，效率低。因此研究淡水魚大小和新鮮度的評價方法并建立一種無損、高效的淡水魚的品質(zhì)檢測分級系統(tǒng)對淡水魚產(chǎn)業(yè)化發(fā)展具有重要科學意義。
　　 本文基于虛擬儀器并結合近紅外光譜儀、稱重傳感器以及DAQ數(shù)據(jù)采集卡，構建了淡水魚在線品質(zhì)分級系統(tǒng)，完成了淡水魚大小及新鮮度檢測系統(tǒng)的設計，進行了淡水魚大小和新鮮度檢測方法研究，實現(xiàn)了淡水魚品質(zhì)的在線檢測與分級。主要研究結論

2、如下:
　　 1)設計了拆裝簡易的機械結構，便于系統(tǒng)中傳感器、輸送裝置、檢測設備、控制系統(tǒng)等安裝、固定與檢修，增強了系統(tǒng)的擴展性和可維護性。
　　 2)采用混合式兩相步進電機驅(qū)動實現(xiàn)分級系統(tǒng)的運動模塊功能，利用超低功耗單片機設計了步進電機控制器。該模塊可以控制淡水魚品質(zhì)分級系統(tǒng)中運動部分的啟動、停止、加速、減速等一系列操作，并且能與上位機進行通訊，可以通過上位機或單片機控制分級線的運轉(zhuǎn)，確保后續(xù)重量檢測模塊、光譜采集模塊

3、和品質(zhì)分級模塊的正常工作。
　　 3)在軟件系統(tǒng)中設計了可以實現(xiàn)淡水魚光譜便捷采集的光譜采集模塊，其中添加了非線性校正、消除暗電流、平均光譜和平滑窗等功能。經(jīng)過采集模塊中的非線性校正及暗電流校正可以降低微型光譜儀內(nèi)部光電檢測器陣列的非線性及暗電流信息對光譜數(shù)據(jù)的影響;對光譜數(shù)據(jù)進行均值處理，可以降低光譜數(shù)據(jù)中奇異點的干擾;光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過光譜采集模塊的平滑窗函數(shù)處理，可以進一步降低噪聲干擾;同時，軟件中光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設計了實時保存

4、模塊，可以將光譜數(shù)據(jù)保存并在其他平臺進行分析與處理。
　　 4)設計了在線重量采集模塊，有效提高了重量檢測精度。重量采集模塊采集到的重量信息經(jīng)過差分放大，具有高輸入阻抗、低偏置電壓、低溫漂、高共模抑制比等特點;采用均值平滑處理，在單位時間內(nèi)只輸出一次重量值，降低了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)運算壓力，同時提高了測量精度;添加了手動校準，可以對稱重傳感器的線性度進行修正;重量采集?？炷軌?qū)χ亓繑?shù)據(jù)進行實時保存。
　　 5)在線檢測分級軟件中

5、的品質(zhì)分級模塊可以實現(xiàn)對淡水魚品質(zhì)的在線分級，采用淡水魚信息同步算法，實時跟蹤淡水魚的品質(zhì)信息，當經(jīng)檢測后確定等級的淡水魚到達相應的分級執(zhí)行機構時，分級機構動作，完成淡水魚的分級。品質(zhì)分級模塊中優(yōu)化的同步跟蹤算法，可以簡化分級過程，降低分級成本，具有良好的擴展性和適用性。
　　 6)開展了基于虛擬儀器品質(zhì)在線分級檢測平臺的淡水魚重量檢測試驗研究。試驗以60條魚為樣本，在150mm/s的運動速度下，試驗測量值與真實值之間的相關系數(shù)

6、達到0.9998，最大絕對誤差為1.04％;連續(xù)進行5次隨機試驗，大小分級系統(tǒng)的分級準確率都達到了100％。
　　 7)開展了基于虛擬儀器的淡水魚品質(zhì)在線品質(zhì)分級平臺的淡水魚新鮮度檢測試驗研究。分別采用隨機法(RS)、Kennard-Stone法(KS)、雙向法(Duplex)、光譜-理化值共生矩陣法(SPXY)對光譜數(shù)據(jù)分別進行樣本集劃分，并對建模結果進行比較，確定KS法為最佳樣本劃分方法;分別采用SVMDA、KNN和PLSD