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题名机采棉加工质量追溯系统构建方法研究
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作者
路程
孙文磊
王丽鑫
常赛科
肖磊峰
王顺利
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机构
新疆大学智能制造现代产业学院
奎屯银力棉油机械有限公司
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第4期64-73,共10页
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基金
国家工业与信息化部重点项目(TC210A02E)
新疆维吾尔自治区重大科技专项项目(2022A01009-4)。
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文摘
针对机采棉加工环节质量信息链断裂、可追溯性差的问题,提出一种基于标识解析的质量追溯方法。分析棉花加工过程各环节的全要素信息,构建棉花加工厂人、机、料、法、环、测的标识物元模型,设计一种机采棉数据存储和检索的层次编码方法,为机采棉加工过程每个关键节点赋予唯一编码,实现机采棉加工过程全要素信息的结构化关联;通过建立机采棉收购、分垛、加工、包装、标识和销售出库全生命周期过程的Petri追溯网络,能够精准分析机采棉质量问题的传播路径,快速定位机采棉质量异常的来源和产生原因;基于工业互联网标识解析体系和上述质量追溯模型,开发机采棉质量追溯系统,并对比系统测试时间与标识追溯时间。结果表明,Hbase数据库在所提追溯方法中具有良好的表现,且追溯时间分别是MySql、SQL Server与Elasticsearch的2.1倍、1.8倍和1.2倍,实现机采棉生产全流程质量的高效溯源和管控。
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关键词
机采棉
标识解析
全要素
PETRI网
质量追溯
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Keywords
machine-harvested cotton
identity resolution
all elements
Petri net
quality traceability
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分类号
S562
[农业科学—作物学]
TS113
[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv5s模型的棉花地膜识别方法研究
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作者
陈东胜
潘江如
董芙楠
董恒祥
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机构
奎屯银力棉油机械有限公司
新疆工程学院
新疆农业大学交通与物流工程学院
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出处
《林业机械与木工设备》
2024年第11期22-28,共7页
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基金
中央引导地方科技发展专项资金项目“双锯筒锯齿轧花机的研发与应用”。
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文摘
针对棉花杂质去除过程中地膜杂质难以去除的问题,研究采用深度学习的方法,提出一种基于改进YOLOv5s的地膜识别模型。首先,对YOLOv5s模型损失函数改进,在保证满足检测速度的基础上,提高对地膜的识别准确率;其次,添加CA(Coordinate Attention)注意力机制,增强算法的特征提取能力和检测精度,进一步提高对棉花地膜的识别准确率,以此得到地膜杂质的精确位置信息。试验结果表明:相比于传统方法,采用深度学习的方法可在原有去除基础上,进一步识别出89.9%的地膜杂质,有效提高棉花质量;且相比于原YOLOv5s模型,改进后模型识别的准确率和召回率分别为88.3%和86.3%,分别提高了7.5%和7.9%,对地膜杂质的检测效果明显提高,有效解决了地膜杂质难以去除的问题。
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关键词
棉花
地膜
YOLOv5s
损失函数
CA注意力机制
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Keywords
cotton
geomembrane
YOLOv5s
loss function
CA attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于电流检测的轧花机故障识别方法研究
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作者
季咪咪
林义
陈东胜
刘平
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机构
新疆应用职业技术学院
奎屯银力棉油机械有限公司
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出处
《河北农机》
2024年第23期22-24,共3页
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基金
中央引导地方科技发展专项(ZYYD2023B19)。
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文摘
本文通过分析轧花机生产运行常见故障原因及影响,探索了一种基于电流检测的轧花机故障识别方法。针对轧花机中卡棉故障为例,阐述了从电流检测到数据分析,故障预警操作的基本分析过程。主要包括:获取轧花机内锯齿筒的实时电流信号,将实时电流信号输入至工况识别模型中,建立当前电流变化曲线,并根据当前电流变化曲线确定出轧花机的当前工况,若轧花机处于卡棉状态,则将电流变化曲线的图像输入至预设的卷积神经网络中,确定出卡棉位置,将实时电流信号与对应卡棉位置的预设预警阈值进行匹配,确定出卡棉程度等级,根据卡棉故障状态,从预设预警策略中确定出对应的故障预警操作,并根据故障预警操作进行预警。本方法提高了卡棉故障识别的实用性和准确性,解决了轧花机卡棉无法及时识别的问题,提高了轧棉效率,保证了轧花机的运行安全。
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关键词
轧花机
卡棉故障
电流检测
数据分析
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分类号
TS1
[轻工技术与工程—纺织科学与工程]
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