简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
简介:为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级(B2F和C3F)初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1)烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2)基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。
简介:准确估算烟田生态系统生产力,对于评估区域烟叶产量的时空变化特征及研究烟叶产量的影响因素至关重要。采用遥感数据和地面通量观测数据,对MODIS生产力模型在攀西烟区典型烟田生态系统总初级生产力(GPP)评估中的适用性进行初步验证和本地参数化,以提高MODIS数据产品在攀西烟田生产力水平评价中的可信度。结果表明:采用默认参数的GPP模拟值低于观测值,1:1直线回归斜率为0.769,决定系数(R^2)为0.776,效率系数(NS)为0.253,均方根误差(RMSE)为0.268gC·m^-2·8day^-1,模型模拟效果相对较差。基于通量观测数据,对默认参数的MODIS生产力模型进行本地参数化后,GPP模拟效果明显改善,1:1直线斜率、R2及NS分别为1.001、0.984和0.919,RMSE下降至0.0978gC·m^-2·8day^-1,时间动态曲线基本一致,表明参数校正后的MODIS生产力模型在研究区具有较好的适用性。为进一步利用该模型在攀西及西南烟区进行烟田生产力评估及水、碳循环过程研究提供理论依据与数据支持。
简介:为探明各影响因素对工序加工质量的影响,采用田口方法——稳健性设计对筛分加料工序进行了较为系统的质量评价与参数优化。结果表明:1)热风温度对加料后叶片平均含水率和温度的影响均为最大,简体转速对加料后叶片平均含水率和温度的影响均为最小;2)物料流量对加料后叶片含水率和温度的波动影响均为最大,筒体转速对含水率的波动影响最小,蒸汽压力对温度的波动影响最小;3)为减小加料后叶片含水率和温度的波动,以质量损失最小化为原则,各因素水平最适组合为:热风温度75℃、蒸汽压力0.35MPa、物料流量4000kg/h、筒体转速13.5r/min;4)综合各因素对加料后叶片含水率和温度的影响大小,可将热风温度和物料流量视为重要因素,蒸汽压力视为调节因素,简体转速视为次要因素。
简介:为使设计的残膜捡拾机适合山区垄作烟地、能实现自动仿形并有较高的捡拾性能。设计了分段自动仿形的梳齿安装架,分析得到弹齿的最佳入土角范围为15°-45°。利用正交试验方法,以梳齿间距(横向A、纵向B)及机具行进速度(C)为研究对象,分析各因素对收膜率及积土量的影响。试验结果表明在无垄地机具的最佳结构为横向齿间距(90mm、70mm和50mm)纵向齿间距440mm,机具在低速(3.5km/h)状态下积土量较小,在高速(7.5km/h)状态下捡拾率提高。在有垄地的最佳结构为横向齿间距(180mm、140mm和50mm),纵向齿间距为440mm,机具在高速(7.5km/h)状态下积土量较小,在低速(3.5km/h)状态下捡拾率提高。
简介:“互联网+烟草”是加快烟草发展方式转变和促进现代烟草发展的重要途径。为提高烟草科技信息的传播效率,构建高效、畅通的信息互联体系,以Android系统为平台,开发了基于智能手机的烟叶生产科技服务系统。系统主要实现了烟叶生产技术查询与管理、提问与回答、视频点播学习等功能,建立了烟技员社群互动服务新模式,并创新提出了专家积分排名制,为基层烟技员队伍建设提供了新的观点。系统测试结果显示,APP安装成功率96%,信息上传、下载成功率100%,系统的实用性和稳定性较好,适合在农村基层推广应用。系统的应用在一定程度上实现了烟叶生产科技服务的移动化和智能化,为烟农提供了获取技术的新方法。