自动分级

摘要： 红枣含有多种营养成分,既可食用,又可入药,经济价值较高,红枣及其制品深受消费者的青睐。分级是红枣进入流通市场前首要的、关键的基础加工环节,其结果直接关系到后续的精深加工产品质量,并对红枣产业的经济效益影响较大。本文设计的红枣自动分级机构分为三个区域:进料区域、常规落料区和精细筛选区,可以实现红枣快速精准分级,实现精细筛选。

摘要： 随着经济迅速增长,我国大豆进口量不断增加,2020年大豆进口量更是超一亿吨,创历史新高。大豆的杂质含量是评价大豆质量一项重要指标,是贸易、储存、加工等不可或缺的指标。相对于国产大豆,进口大豆中携带较高杂质(包括如异种粮粒、植物根茎叶、无使用价值大豆颗粒、泥土、沙石及瓦块等)。大豆籽粒自身具有良好的散落性,其散落性对安全储藏及油脂生产工艺有着很大的影响。进口大豆杂质在运输及入仓过程中自动分级严重,杂质过多聚集易造成局部发热、孳生虫霉,大大增加存储安全风险。每年进口大豆船舶到港时间集中,每条船的数量可达几万吨。因此,对进口大豆大样杂质的快速准确检验尤为重要。

摘要： 浅圆仓的扦样工作在粮库日常质量管理中有着十分重要的意义。扦取的样品具有代表性,整仓粮食质量才能得到很好地把控,浅圆仓由于其装粮线高的特点导致入库粮食自动分级严重,如何避免库存粮食自动分级导致的粮堆内粮食质量分布不均匀,并让扦取的综合样品具有代表性,是浅圆仓库存粮食质量管理工作中的关键环节。

摘要： 针对现有的马铃薯分级和检测需要大量的人力物力、检测效率不高,设计了基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统。工作时,自动分级系统对大量马铃薯进行快速表皮去泥和分级工作,得到3种规格的马铃薯并逐个运输到缺陷检测系统进行马铃薯缺陷的识别检测;通过多种图像处理算法对比分析,以平均值法灰度化、中值滤波处理、大津法分割等方法得到最佳的马铃薯图像,且目标图像能与背景图像很好分割,提高了缺陷检测的准确度和效率;采用RGB彩色模型对马铃薯图像进行分析,以马铃薯图像设定的阈值与标准差值相比较,得到图像中所有缺陷点,并对马铃薯图像缺陷部分的连通区域进行标记。选择1000个试验样本进行系统和人工分级与检测的试验,结果表明:自动分级系统对不同类别大小的马铃薯分级有较高的准确度,缺陷检测系统对多种缺陷的检测准确精度很高,并验证了马铃薯缺陷检测系统的可行性。

摘要： 粮食破碎和自动分级现象是粮食运输和储藏过程中常见且无法避免的问题,不仅直接影响粮食的使用价值,降低粮食的加工品质及贸易等级,而且存在一定的安全隐患,给粮食的储藏安全性带来极大风险。合理解决粮食破碎及自动分级问题,对于保证粮食数量、提高入仓粮食品质及储粮稳定性,确保储粮安全,具有重要意义。针对粮食筒仓的储粮特点,对粮食入仓过程中,粮食破碎和自动分级的形成原因以及影响因素进行详细的阐述,并提出相应预防措施,同时对目前已应用至筒仓中的防破碎及自动分级装置的特性、优缺点以及应用现状进行分析,以期为仓储企业及粮食工作者在设计及设备选择时提供依据和参考。

摘要： 目的:利用3D深度残差网络和多模态MRI实现对脑胶质瘤的自动分级。方法:利用BraTS2020公共数据集的293例高级别胶质瘤(HGG)和76例低级别胶质瘤(LGG)的多模态MRI数据训练和测试3D深度残差卷积网络模型。多模态MRI图像经过3D剪裁、重采样和归一化的预处理,随机分组为训练(64%)、验证(16%)和测试(20%)样本,将预处理后的多模态MRI图像和分级标注输入到网络模型进行训练、验证和测试。利用准确率(ACC)和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价分级结果。结果:在59例(48例HGG和11例LGG)验证数据集上,ACC和AUC分别为0.93和0.97,在75例(62例HGG和13例LGG)测试数据集上,ACC和AUC分别为0.89和0.93。结论:3D深度残差网络在多模态MRI数据集上获得了较好的脑胶质瘤自动分级结果,可以为确定治疗方案和预测预后方面提供重要参考。

摘要： 目的:快速、准确分类香蕉成熟度。方法:采集不同成熟度的香蕉图像并建立图库,利用多种神经网络作为分类器提取香蕉特征,通过迁移学习对香蕉6个成熟度等级进行分类,并对最适合进行香蕉成熟度分类的网络模型进行改进,设计简易香蕉成熟度实时检测界面,最后验证模型的可行性和实用性。结果:AlexNet模型最适合用于香蕉成熟度分类,准确率最高,可达到95.56%;通过修改其全连接层结构改进AlexNet模型,模型准确率再提升1.11%。结论:AlexNet模型可快速准确识别并分类不同成熟度的香蕉。

摘要： 为研究双孢菇的等级划分和自动化检测问题,设计了双孢蘑菇自动分级检测系统.通过对双孢菇图像的灰度化、二值化处理、预处理和图像分割,计算双孢菇菌盖直径大小,与国家分级标准进行对比,从而确定双孢菇的等级.该系统通过ARM控制器自动完成图像识别,具有识别准确率高、速度快的特点,提高双孢菇分拣的工作效率.

摘要： 针对企业大数据环境下缺乏自动数据分级、细粒度访问控制、脱敏脱密措施等数据安全防护问题,提出一种基于安全标签的自动分级数据安全防护体系,设计实现了数据安全智能管控平台和大数据安全防护系统.首先,通过分级标签的形式对资产进行标识,制定电力数据"完全公开、内部公开、受限访问"三级管控原则,制定能源大数据分级模型,明确数据风险控制点和安全控制措施.其次,围绕数据传输、存储、使用等数据全生命周期,根据数据的重要性制定细粒度、差异化的安全防护策略.最后,在国网山东省电力公司潍坊寿光能源大数据中心进行数据安全分级防护试点应用,通过部署数据安全智能管控平台和大数据安全防护系统,进行自动数据资产发现、数据分级管理和数据资产可视化,对信息系统、设备和用户的数据访问进行身份鉴别、访问控制和脱敏脱密处理,实现数据全过程全方位安全防护.数据安全自动分级防护实验中,通过人工对300多张表中的14张表进行核对抽查,分级标注准确率达到90％,再调整系统匹配参数后,准确率达到100％.平台的实际应用表明,在安全可控的情况下,实现各应用系统数据在数据中心内部与外部的安全流转和共享,实现了数据全生命周期的可信、可管、可控、可追溯.

摘要： 浅圆仓是上世纪90年代被引入中国,20年来被国内广泛应用,其优点是仓容大、占地小、机械化长度高、气密性好,缺点是自动分级严重、平仓难度大等,其中自然分级严重是影响浅圆仓保管的最重要因素,因此布料器应运而生。目前国内布料器种类繁多,如旋转式、跌落梯板式、伸缩溜管式、多点均布卸料式、多功能减压管式等等,我公司浅圆仓采用的是多点均布卸料式布料器,在日常使用和管理中总结出一些经验,供同行们参考。

摘要： 为提高中国马铃薯分级的自动化水平,促进马铃薯产业升级.针对目前中国马铃薯分级效率低、损伤率高等问题,开发研制了利用图像处理技术,实现对马铃薯外部品质的快速无损检测,即通过4台摄像机同时对马铃薯进行图像采集,进行数字图像处理实现对马铃薯外部缺陷(干腐、虫眼、机械损伤、裂沟、二次生长和畸形等)进行快速无损检测,并剔除有缺陷的马铃薯,然后对外部无缺陷的马铃薯根据重量指标实现自动分级.构建的马铃薯智能分级装置,可广泛应用于马铃薯的收购、批发和贮藏,以提高生产效率,节省劳动成本,具有一定的经济价值和市场应用前景.

摘要： 随着红枣市场扩大,红枣的自动分级技术成为新的研究热点之一.综述了国内外在机械式、光电式和基于机器视觉技术的红枣自动分级研究现状,并着重对机械式和基于机器视觉技术自动分级进行分析.研究表明:机械式在短期未来仍是研究热点之一,光电式未来发展空间不大,而机器视觉作为未来的发展方向,将重点解决在保证生产率和分级精确度的情况下完成红枣全表面在线实时检测和多指标综合自动分级问题.

摘要： 近几年来,由于粮食改革的不断深入,中央对储备粮实行宏观监控,确保了国家的粮食安全.随着社会的进步,我国综合国力的增强,储备库的规模越来越大,仓房容量亦越来越大,新建仓基本上是5000 t以上的高大平房仓,入库手段亦改人工入仓为机械入库,大大提高了工作效率.本文论述了多年来笔者就机械入库粮食的自动分级形成原因,对储粮的影响以及解决的方法作了深入的探讨的情况.

摘要： 通过多年来的实验探索,本文多方面阐述了粮食自动分级对储粮稳定性、储粮品质的负面影响.同时,因地制宜,多角度提出了如何有效地减小粮食自动分级的相应对策,从而达到粮食安全储存的目的.

摘要： 通过多年来的实验探索,本文多方面阐述了粮食自动分级对储粮稳定性、储粮品质的负面影响.同时,因地制宜,多角度提出了如何有效地减小粮食自动分级的相应对策,从而达到粮食安全储存的目的.

摘要： 对马铃薯采收后进行自动化分级处理是提高马铃薯商品化价值的重要发展方向.针对马铃薯人工分级过程中存在劳动力耗费大、分级成本高、依赖人的主观经验导致分级不稳定等不足,本文提出了一种利用机器视觉技术,提取马铃薯图像特征参数的方法,综合马铃薯的外观尺度判断马铃薯的形状类型和重量范围,实现马铃薯按形状和重量特征的自动分级.首先搭建了一套以V形摆放平面镜组成的机器视觉成像系统,CCD相机可以同时获取三个不同方位的图像.然后利用MATLAB软件对三个不同方位的图像进行处理,得到只有目标区域和背景的二值化图像.统计图像中目标区域的像素个数,计算获取马铃薯的横截面积.求取目标区域的最小外接矩形,获得外接矩形的长度和宽度值.每个方位的图像可同时获得3个特征值,三个方位共获取9个图像特征参数.最后,采集了100个马铃薯样本图像,得到了基于100个马铃薯样本的图像特征参数数据集.利用Unscramble软件对样本数据集进行回归模型训练及验证.实验结果表明,质量相关度系数R为0.991,形状分辨率为86.7％.表明该方法对马铃薯质量和形状进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中.

摘要： 根据脐橙的特点和分级要求,运用计算机视觉和模式识别技术来实现脐橙的自动检测与分级。采用中值滤波和线性低通滤波技术对原始图像进行快速平滑处理,通过设置蓝色分量、色调、饱和度的阈值,提出了一种快速准确的阈值分割方法,有效地去除了图像背景；根据脐橙的分级标准,确定果实横径、果形、表面缺陷、色泽与着色率等为脐橙分级的特征参数；通过BP人工神经网络建立了特征参数与脐橙等级之间的关系模型,通过试验验证,其预测准确率达到86％以上.结果表明,研究对实现脐橙的自动分级具有实用价值,对提高脐橙在国内外市场上的竞争能力有重要意义。

摘要： 将高效转子分级机应用于Ф1.5×3m管磨系统中,并采用噪声监控技术对球磨机内工况进行监测,应用PLC将球磨机下料、分级机转速、输送风压等参数进行自动控制,使球磨机的产能提高了30％,球磨粉纯度波动由±10％稳定在±3％.

摘要： 将高效转子分级机应用于Ф1.5×3m管磨系统中,并采用噪声监控技术对球磨机内工况进行监测,应用PLC将球磨机下料、分级机转速、输送风压等参数进行自动控制,使球磨机的产能提高了30％,球磨粉纯度波动由±10％稳定在±3％.

摘要： 将高效转子分级机应用于Ф1.5×3m管磨系统中,并采用噪声监控技术对球磨机内工况进行监测,应用PLC将球磨机下料、分级机转速、输送风压等参数进行自动控制,使球磨机的产能提高了30％,球磨粉纯度波动由±10％稳定在±3％.

摘要： 本发明提供一种药材自动切片及分级的设备及药材分级方法，所述设备包括切片机、颜色扫描识别仪、分拣装置、传送盘、传送带和控制系统；所述切片机包括进料斗、进料斗底部开落料口，落料口下方为传送盘，切片刀与传送盘均水平设置；传送带位于所述切片刀旋转的切线方向；在传送带上方设置有颜色扫描识别仪，所述颜色扫描识别仪连接至控制系统，控制系统控制位于传送带上方的第一推杆和第二推杆。本发明提出的药材自动切片及分级的设备，可用于土茯苓切片，也可以用于其他根茎类药材的切片，进料口可根据药材大小调节，适用性广。

摘要： 本发明公开了一种全自动绿芦笋分级机及其分级方法。目前我国大多通过人工对绿芦笋进行切根以及分级，工作量大，效率低。本发明一种全自动绿芦笋分级机，包括分笋装置、传动系、切根装置和分级装置；分笋装置包括侧板、斜板、凸轮板和送笋带传动机构；切根装置包括工形架、切刀和滑块；分级装置包括分级箱和分级滚筒；传动系包括电机、不完全齿轮副和送笋带动力轴。本发明通过传动系的不完全齿轮副实现送笋带的间歇传动，进而与切根装置相配合，确保切根装置的切刀对绿芦笋进行切根时送笋带处于静止状态，保证切根可靠；本发明通过分级装置代替人工对绿芦笋进行分级处理，减少了人工工作量，解放了劳动力，提高了分级的效率。

摘要： 火电机组自动发电控制系统的分级前馈补偿系统及分级前馈补偿方法，属于发电技术领域，为解决现有火电机组自动发电控制系统的前馈控制方法无法满足不同的机组调节精度和调节速率要求的问题。减法器的输入为自动发电控制指令和实际功率指令，输出为功率指令偏差；一个比较器和一个选择器构成一级控制；每个比较器的输入为功率指令偏差和预设基准值，输出作为对应选择器的开关量；选择器的输入为预设基准值和0；选择器输出全部输入至加法器，加法器输入还包括实际功率，加法器输出作为功率输出选择器的一个输入，另一个输入为实际功率，开关量为分级控制投入指令，输出为修正补偿后的功率信号。本发明用于分级前馈补偿。

摘要： 本发明涉及危险分级训练方法、危险分级方法、辅助或自动车辆驾驶系统。危险分级训练方法包括：训练用于通用图像内的通用对象识别的第一深度神经网络；训练用于与特定应用相关的图像内的特定对象识别的第二深度神经网络；训练用于与特定应用相关的图像序列内的特定场景流预测的第三深度神经网络；使用至少一种人类经训练的危险标记方法训练用于与特定应用相关的图像或图像序列内的潜在危险区域定位的第四深度神经网络；训练用于与特定应用相关的图像或图像序列内的不可见特定对象预期和/或可见特定对象预测的第五深度神经网络；以及使用作为五个深度神经网络的迁移学习序列的端到端深度神经网络确定该图像或图像序列内的至少一个危险像素。

摘要： 本发明公开了一种物品分级方法、物品分级设备及物品自动分级系统。该分级方法，包括：获取包含待分级物品的图片，从所述图片中提取有效像素点；在RGB三个通道的全部或部分通道中，分别统计每个通道分量不同取值时在有效像素点中占有的像素点个数，并分别计算出所有取值的有效像素点个数与有效像素点总数的比值；将所有比值按照标准数组的排列顺序构建为颜色分布数组；分别计算颜色分布数组与不同标准数组的相关系数，一个标准数组关联一个等级，每个等级关联有至少一个标准数组，将参与计算数值最大的相关系数的标准数组所关联的等级作为待分级物品的等级。该方法运算量少、并行性强，简单便捷，能够快速准确地获得待分级物品的等级。

摘要： 本发明公开了一种名优绿茶鲜叶自动分级设备及分级方法，属于茶叶加工技术领域。该设备包括风选机、滚筒筛选机、拣选机和控制器，所述滚筒筛选机的进料口通过上料组件B与风选机的出料口连接，所述滚筒筛选机的出料口处设有尾料传送带，所述拣选机的进料口处设有上料组件C，上料组件C上远离拣选机的一端延伸到滚筒筛选机的滚筒下方，所述控制器与风选机、滚筒筛选机、拣选机、上料组件B和上料组件C电性连接。先通过风选机将茶鲜叶分级为A1级和B1级，再通过滚筒筛选机将茶鲜叶分级为A11级、B11级和C级，确保了A11级、B11级和C级茶鲜叶的一致性。拣选单元能够将输送带上的茶鲜叶打乱后重新摊开和拣选，大大提高了A11级和B11级茶鲜叶的一致性。

摘要： 本发明公开了一种用于杨梅品质检测的自动分级装置及其分级方法，通过传输单元、视觉成像单元、分拣单元和数据处理单元构建自动分级装置，传输单元包括环形的传输带、驱动机构和多个存料机构，每个存料机构分别包括用于存放杨梅的果盘、第一竖杆、第二竖杆、第一横杆和配重球，视觉成像单元包括第一相机、第二相机、卤素灯和高通近红外滤波片，分拣单元包括n‑1个电动拨杆、一个推杆、n个收纳盒以及n个引导轨道，数据处理单元包括数据处理器和显示屏，在分级过程中，杨梅之间不接触，且结合图像处理方法和分类模型来确定杨梅等级；优点是能够避免杨梅受到碰撞挤压，适用于长时间、大批量杨梅分级，分级稳定性和效率均较高。

摘要： 本发明提供一种木皮自动分级设备及分级方法，包括传输装置，在所述传输装置运行方向上依次设置有图像识别装置和分类执行装置，所述图像识别装置设置在所述传输装置输送平面正上方；所述分类执行装置包括执行控制器、定位传感器、推入器和接收器，所述推入器与所述接收器相对设置在所述传输装置传输面两侧；所述定位传感器和所述推入器均与所述执行控制器电连接；所述识别控制器与所述图像识别装置通信连接。相对于采用光电漫反射来判别木皮等级，本发明提供的设备成本低、准确率高且能够根据需要划分多个木皮等级，对木皮品质的分类更加精细化。

摘要： 本发明公开了一种基于硬度形变的鸡胸肉木质化程度自动分级系统及分级方法，分级系统由硬件模块、特征参量提取模块、木质化分级模块组成；硬件模块包括由工控机控制的激光喷气装置，包括触发传感器、带式输送排列装置、激光测距装置、空气增压泵、高压喷气嘴、固定支架及挡板；特征参量提取模块提取与鸡胸肉高度相关的五个特征参量；木质化分级模块通过特征参量提取分析模块所得到的特征参量由BP神经网络模型进行建模预测。分级方法通过对鸡胸肉在高压空气喷射前后的特征变化来判定鸡胸肉木质程度，本发明实现了鸡胸肉木质化等级的在线无损快速检测。

摘要： 本实用新型公开了一种适用于碳化硅水力分级系统的自动分级器，属于碳化硅水力分级系统领域，包括底板，所述底板的顶部固定连接有支撑座，所述支撑座的正面固定连接有处理器，所述处理器正面的顶部固定连接有显示屏，通过设置底板、支撑座、处理器、显示屏、控制面板、声光报警器、分级筒、箱体、电机、主动轮、从动轮、转轴、放料管、电磁阀和激光传感器的相互配合，达到了具有警示功能且无法自动调节的优点，解决了现有的自动分级器，不具有警示功能且无法自动调节，当人们在使用自动分级器时，都是人工操作进行更换分级筒，且在无人看守时，容易出现溢料的现象，不方便人们使用的问题。