蚕蛹性腺图像在线采集与雌雄自动识别分选装置设计与优化

TP391.41; 针对当前蚕蛹雌雄鉴别环节人工劳动强度大、蚕蛹雌雄识别分选装置准确率和效率不高、适用品种范围小等问题,根据雌雄蚕蛹性腺特征差异是区别不同品种蚕蛹雌雄的可靠依据,该研究设计了一种蚕蛹性腺图像在线采集与雌雄自动识别分选装置.首先,在对蚕蛹基本物理特性参数大量统计的基础上,对振动排序上料机、蚕蛹输送滑轨和蚕蛹翻转拍照装置进行了结构设计与理论分析.在识别方法和计算机硬件条件不变基础上,对装置中蚕蛹排序输送螺旋倾角、滑轨倾角和转动棒带动蚕蛹旋转转速进行了优化设计,以提高装置的识别分选速度.并设计了以SIEMENS-S7-200SMART-ST30为控制器,基于激光、光电传感器检测的信息...

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Published in农业工程学报 Vol. 40; no. 4; pp. 204 - 214
Main Authors 李光林, 秦威, 郭峰, 李丽, 付兴兰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南大学工程技术学院,重庆 400715 01.02.2024
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202312056

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Summary:TP391.41; 针对当前蚕蛹雌雄鉴别环节人工劳动强度大、蚕蛹雌雄识别分选装置准确率和效率不高、适用品种范围小等问题,根据雌雄蚕蛹性腺特征差异是区别不同品种蚕蛹雌雄的可靠依据,该研究设计了一种蚕蛹性腺图像在线采集与雌雄自动识别分选装置.首先,在对蚕蛹基本物理特性参数大量统计的基础上,对振动排序上料机、蚕蛹输送滑轨和蚕蛹翻转拍照装置进行了结构设计与理论分析.在识别方法和计算机硬件条件不变基础上,对装置中蚕蛹排序输送螺旋倾角、滑轨倾角和转动棒带动蚕蛹旋转转速进行了优化设计,以提高装置的识别分选速度.并设计了以SIEMENS-S7-200SMART-ST30为控制器,基于激光、光电传感器检测的信息融合控制系统.分选装置工作性能优化结果为:螺旋倾角为15.62°,滑轨倾角为31.77°,转速为21.09 r/min,单粒蚕蛹平均分选时间为5.13 s,准确率为95.97%,破损率为0.07%.样机试验结果表明,在最优参数下,利用卷积神经网络的全新轻量级雌雄识别分类模型,单粒蚕蛹平均分选时间为5.03 s,分选准确率为 96.47%,破损率为 0.09%,满足蚕蛹雌雄识别分选实际应用要求.该蚕蛹性腺图像在线采集与雌雄自动识别分选装置能够实现蚕蛹自动排序上料、蚕蛹带性腺图像在线采集、自动识别与雌雄自动分选的一体化,提高了蚕蛹雌雄自动识别分选的效率和准确率.研究结果可为雌雄蚕蛹自动识别分选装置的研发提供理论依据和技术支持.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202312056