猕猴桃在线检测分级系统集成及试验研究
发布时间：2021-02-23 14:35
水果检测分级技术在众多产后加工环节中起着关键性的作用,通过分级,可将不同级别的水果按质论价,改变以往混级混卖,水果价格难以提升的现象,改善果农的收入状况。为了实现猕猴桃品质的在线无损检测和分级,本文进行了基于机器视觉与可见/近红外光谱技术的猕猴桃外形尺寸与糖度在线检测分级系统的集成及试验研究,具体研究内容和结论如下:（1）猕猴桃外形尺寸与糖度在线检测机构设计。首先根据对国内外研究现状的分析,确定出在线检测机构的功能要求,给出了在线检测机构的总体方案,并进行设计、试制。其中机器视觉部分以摄像头、摄像头安装支架、光源以及位置传感器等为主要部件,通过对几种光源的对比,确定图像采集补光光源的类型为LED贴片灯带光源,针对倾斜式猕猴桃输送平台对角度可调节的摄像头安装支架进行了设计,支架角度调节范围为120°;光谱检测部分主要由光谱仪、卤素光源、光纤移动机构、测距传感器等组成。为了实现光谱检测距离的调整,设计了一种竖直导轨滑台机构,通过单片机驱动步进电机,从而带动机构上下运动,直线导轨的行程为100 mm。（2）在线检测分级装置控制系统设计。根据在线检测分级装置的工作过程及控制系统性能要求明确了控...
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
国外猕猴桃分级生产线
（a）眉县试验站猕猴桃分选 （b）齐峰果业猕猴桃分选线图 1-2 国内猕猴桃分选线Fig 1-2 Kiwifruit sorting line of China上所述，国内外对于基于机器视觉和光谱技术的水果检测分级进行了很以上研究大多都是针对固定样本的试验性检测，难以满足实际生产中对水分级作业的需求，且针对猕猴桃外观和内部品质同时进行在线检测分级系，而国内现有猕猴桃分级设备大多结构较为复杂，易对果实造成损伤，且。本文针对陕西省猕猴桃，综合应用机器视觉、光谱技术和自动化控制技域知识，基于前人研究的基础上，对猕猴桃在线检测分级系统进行了集成旨在同时实现猕猴桃外形尺寸与糖度品质的无损在线检测和分级。究内容及技术路线究内容究室前人对输送带式猕猴桃分级平台进行了设计和试制（齐康康 2015），主要包括输送机构、分级执行机构和检测箱等。
（a）眉县试验站猕猴桃分选 （b）齐峰果业猕猴桃分选线图 1-2 国内猕猴桃分选线Fig 1-2 Kiwifruit sorting line of China述，国内外对于基于机器视觉和光谱技术的水果检测分级进行研究大多都是针对固定样本的试验性检测，难以满足实际生产中作业的需求，且针对猕猴桃外观和内部品质同时进行在线检测分国内现有猕猴桃分级设备大多结构较为复杂，易对果实造成损伤文针对陕西省猕猴桃，综合应用机器视觉、光谱技术和自动化控识，基于前人研究的基础上，对猕猴桃在线检测分级系统进行了同时实现猕猴桃外形尺寸与糖度品质的无损在线检测和分级。容及技术路线容前人对输送带式猕猴桃分级平台进行了设计和试制（齐康康 201包括输送机构、分级执行机构和检测箱等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验[J]. 屈婷,齐康康,刘亚东,张莎莎,高建敏,崔永杰. 农机化研究. 2017(10)
[2]LED光源的照明应用问题分析[J]. 赵亮. 工程技术研究. 2017(02)
[3]基于机器视觉的番茄实时分级系统设计[J]. 袁亮,涂雪滢,巨刚,刘祖兵,吴金强. 新疆大学学报(自然科学版). 2017(01)
[4]黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测[J]. 刘燕德,吴明明,孙旭东,朱丹宁,李轶凡,张智诚. 农业工程学报. 2016(06)
[5]基于PCF8591简易低频信号发生器的设计[J]. 彭志刚. 自动化与仪器仪表. 2015(11)
[6]基于可见近红外光谱的水果糖酸度分级控制[J]. 龚志远,李轶凡,刘燕德,吴建红. 仪表技术与传感器. 2015(08)
[7]小型农产品分选机设计与试验[J]. 邓继忠,李山,张建瓴,陈文凯,蒋恩臣. 农业机械学报. 2015(09)
[8]光谱预处理方法对硝酸盐测量模型影响实验研究及软件设计[J]. 程长阔,杨鹏程,李燕,王宁,哈谦,杜军兰. 海洋技术学报. 2015(02)
[9]陕西省A区猕猴桃分级现状及发展对策[J]. 邵玉玲,徐立青,宋思哲,齐康康,傅隆生,崔永杰. 农机化研究. 2015(02)
[10]猕猴桃自动分级设备设计与试验[J]. 左兴健,武广伟. 农业机械学报. 2014(S1)
博士论文
[1]基于高光谱成像技术的冷鲜猪肉品质无损检测方法研究[D]. 刘善梅.华中农业大学 2015
[2]基于机器视觉的水果品质实时检测与分级生产线的关键技术研究[D]. 饶秀勤.浙江大学 2007
[3]苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D]. 李庆中.中国农业大学 2000
硕士论文
[1]基于高光谱成像技术的马铃薯早疫病无损检测研究[D]. 徐明珠.西北农林科技大学 2016
[2]均匀化育苗平台的研制与试验研究[D]. 徐立青.西北农林科技大学 2016
[3]基于近红外光谱的猕猴桃糖度无损检测方法的研究[D]. 宋思哲.西北农林科技大学 2015
[4]输送带式猕猴桃分级平台的设计[D]. 齐康康.西北农林科技大学 2015
[5]皇冠梨糖度可见/近红外光谱在线无损检测若干问题研究[D]. 张卢锐.浙江大学 2015
[6]基于可见近红外光谱与机器视觉信息融合的河套蜜瓜糖度检测方法研究[D]. 刘超.内蒙古农业大学 2014
[7]猕猴桃分级现状调研与可视化分级方法研究[D]. 邵玉玲.西北农林科技大学 2014
[8]基于虚拟仪器的淡水鱼在线品质分级系统研究[D]. 李鹏.华中农业大学 2013
[9]水果糖度可见/近红外光谱在线无损检测研究[D]. 吴文强.江西农业大学 2013
[10]基于机器视觉和近红外光谱的水果品质分级研究[D]. 李军良.南京航空航天大学 2011
本文编号：3047746
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
国外猕猴桃分级生产线
（a）眉县试验站猕猴桃分选 （b）齐峰果业猕猴桃分选线图 1-2 国内猕猴桃分选线Fig 1-2 Kiwifruit sorting line of China上所述，国内外对于基于机器视觉和光谱技术的水果检测分级进行了很以上研究大多都是针对固定样本的试验性检测，难以满足实际生产中对水分级作业的需求，且针对猕猴桃外观和内部品质同时进行在线检测分级系，而国内现有猕猴桃分级设备大多结构较为复杂，易对果实造成损伤，且。本文针对陕西省猕猴桃，综合应用机器视觉、光谱技术和自动化控制技域知识，基于前人研究的基础上，对猕猴桃在线检测分级系统进行了集成旨在同时实现猕猴桃外形尺寸与糖度品质的无损在线检测和分级。究内容及技术路线究内容究室前人对输送带式猕猴桃分级平台进行了设计和试制（齐康康 2015），主要包括输送机构、分级执行机构和检测箱等。
（a）眉县试验站猕猴桃分选 （b）齐峰果业猕猴桃分选线图 1-2 国内猕猴桃分选线Fig 1-2 Kiwifruit sorting line of China述，国内外对于基于机器视觉和光谱技术的水果检测分级进行研究大多都是针对固定样本的试验性检测，难以满足实际生产中作业的需求，且针对猕猴桃外观和内部品质同时进行在线检测分国内现有猕猴桃分级设备大多结构较为复杂，易对果实造成损伤文针对陕西省猕猴桃，综合应用机器视觉、光谱技术和自动化控识，基于前人研究的基础上，对猕猴桃在线检测分级系统进行了同时实现猕猴桃外形尺寸与糖度品质的无损在线检测和分级。容及技术路线容前人对输送带式猕猴桃分级平台进行了设计和试制（齐康康 201包括输送机构、分级执行机构和检测箱等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验[J]. 屈婷,齐康康,刘亚东,张莎莎,高建敏,崔永杰. 农机化研究. 2017(10)
[2]LED光源的照明应用问题分析[J]. 赵亮. 工程技术研究. 2017(02)
[3]基于机器视觉的番茄实时分级系统设计[J]. 袁亮,涂雪滢,巨刚,刘祖兵,吴金强. 新疆大学学报(自然科学版). 2017(01)
[4]黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测[J]. 刘燕德,吴明明,孙旭东,朱丹宁,李轶凡,张智诚. 农业工程学报. 2016(06)
[5]基于PCF8591简易低频信号发生器的设计[J]. 彭志刚. 自动化与仪器仪表. 2015(11)
[6]基于可见近红外光谱的水果糖酸度分级控制[J]. 龚志远,李轶凡,刘燕德,吴建红. 仪表技术与传感器. 2015(08)
[7]小型农产品分选机设计与试验[J]. 邓继忠,李山,张建瓴,陈文凯,蒋恩臣. 农业机械学报. 2015(09)
[8]光谱预处理方法对硝酸盐测量模型影响实验研究及软件设计[J]. 程长阔,杨鹏程,李燕,王宁,哈谦,杜军兰. 海洋技术学报. 2015(02)
[9]陕西省A区猕猴桃分级现状及发展对策[J]. 邵玉玲,徐立青,宋思哲,齐康康,傅隆生,崔永杰. 农机化研究. 2015(02)
[10]猕猴桃自动分级设备设计与试验[J]. 左兴健,武广伟. 农业机械学报. 2014(S1)
博士论文
[1]基于高光谱成像技术的冷鲜猪肉品质无损检测方法研究[D]. 刘善梅.华中农业大学 2015
[2]基于机器视觉的水果品质实时检测与分级生产线的关键技术研究[D]. 饶秀勤.浙江大学 2007
[3]苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D]. 李庆中.中国农业大学 2000
硕士论文
[1]基于高光谱成像技术的马铃薯早疫病无损检测研究[D]. 徐明珠.西北农林科技大学 2016
[2]均匀化育苗平台的研制与试验研究[D]. 徐立青.西北农林科技大学 2016
[3]基于近红外光谱的猕猴桃糖度无损检测方法的研究[D]. 宋思哲.西北农林科技大学 2015
[4]输送带式猕猴桃分级平台的设计[D]. 齐康康.西北农林科技大学 2015
[5]皇冠梨糖度可见/近红外光谱在线无损检测若干问题研究[D]. 张卢锐.浙江大学 2015
[6]基于可见近红外光谱与机器视觉信息融合的河套蜜瓜糖度检测方法研究[D]. 刘超.内蒙古农业大学 2014
[7]猕猴桃分级现状调研与可视化分级方法研究[D]. 邵玉玲.西北农林科技大学 2014
[8]基于虚拟仪器的淡水鱼在线品质分级系统研究[D]. 李鹏.华中农业大学 2013
[9]水果糖度可见/近红外光谱在线无损检测研究[D]. 吴文强.江西农业大学 2013
[10]基于机器视觉和近红外光谱的水果品质分级研究[D]. 李军良.南京航空航天大学 2011
本文编号：3047746
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