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彩色CCD雌雄蚕卵色选机的工作原理和应用 被引量：2
1
作者 宋礽苏 方彧 +1 位作者 段启掌 孟智启 《蚕业科学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期693-699,共7页
依据家蚕限性卵色差异的遗传特征,结合基于线阵型电荷耦合元件（CCD）的色选技术,研制了彩色CCD雌雄蚕卵卵色分选机。该机利用平移式电磁振动器,使蚕卵在双层供卵装置中有序排列成64路直线移行,沿V形槽向下高速滑至分选室,经彩色CCD图... 依据家蚕限性卵色差异的遗传特征,结合基于线阵型电荷耦合元件（CCD）的色选技术,研制了彩色CCD雌雄蚕卵卵色分选机。该机利用平移式电磁振动器,使蚕卵在双层供卵装置中有序排列成64路直线移行,沿V形槽向下高速滑至分选室,经彩色CCD图像传感和计算机图像识别处理,指令64路高速电磁气阀将各靶卵吹入收集箱,同时使非靶卵自落至振动装置输出,由此完成对卵色不同的雌雄蚕卵分选。该机在生产应用中表现出性能可靠的靶卵颜色选择功能,在雌雄蚕卵分离过程中不损伤蚕卵,分选效率（超过1×10~6粒/h）是人工分选的230倍,单选准确率超过96%,复选准确率超过99.5%,且操作简便,故障率低。该机作为雄蚕品种的杂交种生产自动化技术设备,有效解决了人工分选雌雄蚕卵效率低的难题。 展开更多
关键词 家蚕卵色 性别差异 卵色分选 CCD图像传感器 图像识别 高速电磁气阀
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可见光和红外光双光路激发的废旧塑料瓶分选试验 被引量：1
2
作者 刘宝莹 杨晨光 +3 位作者 赵猛 李清政 王磊 翟华 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期111-116,共6页
利用塑料红外分选机,在可见光+红外光双光路激发环境下,对常见的蓝色、白色和绿色聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)塑料瓶,以及其他材质[聚碳酸酯(PC)、聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)]3种塑料瓶进行分选测试。并进一步利用3种常见的Retinex颜色增强... 利用塑料红外分选机,在可见光+红外光双光路激发环境下,对常见的蓝色、白色和绿色聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)塑料瓶,以及其他材质[聚碳酸酯(PC)、聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)]3种塑料瓶进行分选测试。并进一步利用3种常见的Retinex颜色增强算法对PET材质的白、蓝、绿瓶识别,研究塑料红外分选机的识别效果。结果表明,PP、PC和PET白瓶在可见光下成像图像差异不明显,在红外光成像下,PP反射绿光,PC反射紫光,PET反射蓝光,差异较为明显;将HSV范围值由原本0~46扩大至0~61,背景饱和度由72调至80,PET白、蓝塑料瓶遗漏占比从4.58%降至1.26%,PP、PC、PE材质的白瓶误识别率从3.88%降至2.69%;对PE材料的误识别率无影响,保持100%的识别率;对于PET材质下的白、蓝、绿瓶识别,采用MSR色彩增强算法剔除效果最好,剔除率分别达到94.8%、95.83%和95.83%。 展开更多
关键词 红外光 可见光 视觉检测 塑料识别 RETINEX算法
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色选机喂料振动器的FPGA控制方法与实现 被引量：2
3
作者 刘群 洪占勇 贾星明 《电子测量技术》 2019年第3期88-93,共6页
针对传统色选机喂料振动器不能有效解决电网电压波动造成的振动量非线性变化和指令与控制信号不同步的问题,提出了一种基于FPGA的色选机喂料器振动控制方法,该方法基于Verilog HDL语言和多个子模块,通过配置PWM参数实现晶闸管导通延迟设... 针对传统色选机喂料振动器不能有效解决电网电压波动造成的振动量非线性变化和指令与控制信号不同步的问题,提出了一种基于FPGA的色选机喂料器振动控制方法,该方法基于Verilog HDL语言和多个子模块,通过配置PWM参数实现晶闸管导通延迟设计,实现振动量大小的同步调节。通过仿真和波形检测表明,该方法能够有效实现控制信号与发送指令同步;通过现场的振动测试表明,该方法能实现振动加速度随振动量输入值线性变化,空载条件下二者线性拟合度达0.95,在下料情况下,振动输入值较大时线性拟合度可达0.99。 展开更多
关键词 色选机振动器 PWM控制 FPGA 晶闸管
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粮食筛选系统中双通道带通滤光膜的研制 被引量：4
4
作者 付秀华 何松霖 +3 位作者 贾星明 刘冬梅 张静 刘爽 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期21-26,共6页
利用杂质和劣质粮食与优质粮食的近红外吸收光谱不同的特性,根据光谱中反映测试成分的特征波段的差异对粮食进行光学分选.在光谱进入传感器之前经过滤光片对多个测试波段进行过滤,降低噪音的影响.本文针对光学筛选系统中核心部件双通道... 利用杂质和劣质粮食与优质粮食的近红外吸收光谱不同的特性,根据光谱中反映测试成分的特征波段的差异对粮食进行光学分选.在光谱进入传感器之前经过滤光片对多个测试波段进行过滤,降低噪音的影响.本文针对光学筛选系统中核心部件双通道带通滤光片进行研制,从膜系设计理论出发,采用了Smith法结合膜系设计软件设计了以周期膜系和非周期膜系相结合的双通道带通滤光膜系,利用电子束蒸发和离子辅助沉积的方法进行制备并通过数学建模分析,减小了实验误差对光谱的影响.在1 200nm和1 450nm波段得到平均透射率大于97%,1 000~1 130nm和1 570~2 000nm波段平均透射率小于1%的滤光膜,通过系统测试,满足使用要求. 展开更多
关键词 光学薄膜 双通道带通滤光膜 Smith法 粮食筛选 膜系设计 真空镀膜 膜厚监控
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煤系高岭石在退火中结构畸变对X射线吸收能力的影响
5
作者 张力为 胡坤 +3 位作者 支亚 曾秋予 郭永存 杨晨光 《洁净煤技术》 北大核心 2025年第S1期663-668,共6页
随着图像识别和模式识别技术的发展,基于射线的干法分选得到了广泛的发展和应用,特别是在干旱地区。利用X射线透射技术分选煤和矸石时,煤和矸石的识别基于两者对X射线吸收的差异。以往的研究主要关注原子序数和密度,只能识别出密度差较... 随着图像识别和模式识别技术的发展,基于射线的干法分选得到了广泛的发展和应用,特别是在干旱地区。利用X射线透射技术分选煤和矸石时,煤和矸石的识别基于两者对X射线吸收的差异。以往的研究主要关注原子序数和密度,只能识别出密度差较大的煤和矸石,无法很好地解释识别的深层机制。同时,晶体结构的演变与X射线吸收之间的关系尚未得到研究。通过TG/DSC、XRD、FTIR等实验方法检测了高岭石在退火过程中的变化。利用Materials Studio模拟高岭石晶体结构逐渐向无序转变过程中可能出现的晶体结构。用FEFF9对模拟结构进行了X射线吸收光谱计算。结果表明,X射线吸收精细结构光谱可以反映高岭石中硅元素局部环境的有价值信息。进一步研究发现,随着高岭石畸变的增加,XANES的吸收峰从1846.7 eV到1845.1 eV有轻微的位移,强度突变从1.76增加到3.86。通过FEFF9计算验证了高岭石晶体在退火过程中的变形机理,为煤矸石分选中不同变形程度高岭石的识别提供了理论支持。 展开更多
关键词 煤矸石 高岭石 失真 X射线 FEFF计算
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红外光谱分选废旧汽车塑料技术研究 被引量：2
6
作者 刘宝莹 杨晨光 +4 位作者 李广 朱亦翔 贺永森 李清政 翟华 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期91-100,共10页
综述了红外光谱分析技术在废旧汽车塑料分选领域的工作原理和主要应用进展,可以为今后废旧汽车塑料分选技术的研发和设备的推广提供一定参考。
关键词 汽车塑料 回收利用 近红外光谱 塑料识别 塑料分选
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基于几何特征约束的煤矸DE-XRT精准识别方法 被引量：5
7
作者 何磊 郭永存 +4 位作者 支亚 王爽 李德永 胡坤 程刚 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期262-275,共14页
双能X射线透射识别煤矸仍存在厚度、硬化、余辉和扇形效应等缺陷,面向5~150 mm宽厚度煤矸分选参数波动大、识别率低。为此,提出一种基于几何特征约束的煤矸双能X射线透射多维度识别方法。该方法通过目标图像最小外接圆直径和区域面积两... 双能X射线透射识别煤矸仍存在厚度、硬化、余辉和扇形效应等缺陷,面向5~150 mm宽厚度煤矸分选参数波动大、识别率低。为此,提出一种基于几何特征约束的煤矸双能X射线透射多维度识别方法。该方法通过目标图像最小外接圆直径和区域面积两个几何特征区分煤矸厚度,约束X射线透射响应特征的空间分布,进而从多个维度特征削弱缺陷影响。以少量低密度煤和高密度矸石,获取X射线透射响应特征、位置特征和几何特征,结合Relief-F特征选择建立强特征组合。检验多种分类器的识别性能,选取中等高斯SVM作为多维度方法的分类模型。以强特征组合作为输入,自动创建最终决策模型并分类未知煤矸像素点,通过像素变换图像处理方法获取分选参数p值。结果显示,p值与煤矸密度呈强线性相关,利用密度可选取p值调控分选。而p值与煤矸厚度呈现弱线性相关,宽厚度范围内p值离散程度小、可分性好,赋予分选参数较大调整空间。批量试验验证结果显示,多维度法预排矸分选参数p值为33.01%,以此分选参数对不同密度、不同煤种煤矸识别,整体识别率达99.57%。对5~150 mm厚度范围原煤预排矸整体识别率达99.37%。相比较H-L法、RL法,多维度法识别率更高,面向不同厚度煤矸计算得到的p值精度高、一致性更好。印证了几何特征约束下多维度识别方法的有效性及分选参数调控优势,为现有双能X射线煤矸分选装置识别算法提供了设计参考。 展开更多
关键词 煤矸识别 双能X射线 几何特征 多维度 分选参数
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基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法研究 被引量：6
8
作者 滕文想 王成 费树辉 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期52-59,共8页
现有基于深度学习的煤矸识别方法在煤矿井下低照度、高噪声及运动模糊等复杂工况下存在煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检、模型参数量和运算量大,难以部署到计算资源有限的设备中等问题,提出了一种基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算... 现有基于深度学习的煤矸识别方法在煤矿井下低照度、高噪声及运动模糊等复杂工况下存在煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检、模型参数量和运算量大,难以部署到计算资源有限的设备中等问题,提出了一种基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法。采用HGNetv2网络替换YOLOv8n的主干网络,通过多尺度特征的有效提取,提高煤矸识别效果并减少模型的存储需求和计算资源消耗;在主干网络中嵌入三重注意力机制模块Triplet Attention,捕获不同维度间的交互信息,增强煤矸图像目标特征的提取,减少无关信息的干扰;选用内容感知特征重组模块(CARAFE)来改进YOLOv8n颈部特征融合网络上采样算子,利用上下文信息提高感受视野,提高小目标煤矸识别准确率。实验结果表明:①HGTC−YOLOv8n模型的平均精度均值为93.5%,模型的参数量为2.645×10^(6),浮点运算量为8.0×10^(9),帧速率为79.36帧/s。②平均精度均值较YOLOv8n模型提升了2.5%,参数量和浮点运算量较YOLOv8n模型分别下降了16.22%和10.11%。③与YOLO系列模型相比,HGTC−YOLOv8n模型的平均精度均值最高,且参数量和浮点运算量最少,检测速度较快,综合检测性能最佳。④基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法在煤矿井下复杂工况下,改善了煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检等问题,满足煤矸图像实时检测要求。 展开更多
关键词 煤矸识别 小目标识别 YOLOv8n 内容感知特征重组模块 三重注意力机制 Triplet Attention HGNetv2
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