基于線陣光學成像技術的飼料物理特性檢測及粉碎機篩網破損識別方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代飼料工業(yè)的發(fā)展，顆粒飼料的加工質量尤為重要。顆粒飼料的物理特性是飼料產品加工質量的重要參數(shù)。目前，對于顆粒飼料的物理特性主要采取人工抽樣檢測，操作繁瑣，費工費時，自動化水平低，已經不能滿足現(xiàn)代飼料工業(yè)的發(fā)展需求。本文利用線陣光學成像技術，構建了顆粒飼料物理特性參數(shù)檢測及粉碎機篩網破損識別系統(tǒng)，研究了了顆粒飼料的均勻性、密度和粒度的檢測算法和篩網破損識別方法，實現(xiàn)對飼料顆粒的物理特性參數(shù)和粉碎機篩網破損的自動檢測和識別。主要研究內

2、容如下:
　　1.構建了基于線陣光學成像技術的顆粒飼料物理特性參數(shù)和粉碎機篩網破損識別的動態(tài)檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由振動給料器、線陣CCD相機、線陣光源、計算機等組成，對給料模塊、輸送模塊、圖像采集模塊、串口通信模塊等部件進行了選型，并對各個部件的關鍵參數(shù)進行了調節(jié)匹配。開發(fā)了基于虛擬儀器Labview的圖像分割、粘結顆粒分割、圖像拼接、顆粒特征提取、天平串口數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)保存以及動態(tài)實時處理等功能的軟件。
　　2.利用所構建的

3、檢測系統(tǒng)，提取了顆粒飼料的長徑、短徑、周長、面積等參數(shù)，建立了粒度、均勻性和密度檢測方法，實現(xiàn)顆粒飼料的粒度分布、均勻性、密度等物理參數(shù)的動態(tài)檢測。與人工測量相比較，檢測系統(tǒng)對飼料顆粒粒度分布區(qū)間的平均絕對誤差MAE和最大相對偏差RSD為0.63％和2.62％，對長度均勻性的平均絕對百分比誤差MAPE和最大相對偏差RSD分別為3.92％和4.86％，對密度的平均絕對百分比誤差MAPE和最大相對偏差RSD分別為0.43％和3.23％。結果

4、表明，系統(tǒng)對于顆粒飼料樣本檢測具有良好的準確性和重復性。
　　3.以玉米和小麥2種谷物原料為實驗樣本，確定了破損與未破損篩網粉碎物料平均面積和面積變異系數(shù)的閾值。在篩網孔徑尺寸分別為2mm、4mm、6mm條件下，以顆粒平均面積為判別指標，粉碎玉米篩網破損平均識別率分別為91.25％、82.50％、96.25％，粉碎小麥篩網破損平均識別率分別為93.75％、86.25％、78.75％;以顆粒面積變異系數(shù)為判別指標，粉碎玉米平均識別率

5、分別為93.75％、98.75％、97.5％，粉碎小麥篩網破損平均識別率分別為93.75％、87.5％、96.25％。結果表明，以面積變異系數(shù)作為判定篩網破損的判別指標的識別效果優(yōu)于平均面積的識別效果。
　　通過研制顆粒飼料物理特性檢測及粉碎機篩網破損識別的線陣光學成像系統(tǒng)，建立了顆粒飼料粒度、均勻性和密度的檢測方法，檢測精度可以用于實際生產;同時，所構建的自動識別系統(tǒng)可以實現(xiàn)對粉碎機破損篩網的實時自動識別，識別精度較高。研究結果