粉碎机筛网破损在线自动识别装置设计与试验

摘要：

在饲料生产过程中,目前主要依靠人工获取粉碎原料样本,通过感官或标准筛识别样本的粒度,从而判定粉碎机筛网是否破损.为了实现粉碎机筛网破损在线自动识别,该研究设计了一种自动取样机构,应用机器视觉技术,搭建了粉碎机筛网破损在线自动识别系统.该系统主要由取样机构、筛分机构及图像采集机构等组成,采用西门子S7-200PLC可编程控制器实现装置的自动控制,其中取样机构用于在线自动获取饲料样本,筛分机构实现样本中细粉的剔除,图像采集机构采集剔除细粉后的颗粒图像,建立样本图像数据集.使用Python进行图像处理,以样本图像中大颗粒的平均等效投影圆直径和平均最小外接矩形面积作为特征参数,分别运用阈值法、K近邻法和径向基函数支持向量机建立筛网破损识别模型.结果表明,当将2个特征参数同时输入K近邻法模型且临近值个数k为3时,模型对孔径1.0和2.0 mm的筛网是否破损的测试集识别正确率最高分别为94％和96％.该研究设计的粉碎机筛网破损在线自动识别装置可以实现粉碎机筛网破损在线自动识别,为粉碎机筛网破损在线自动识别提供了新的方法和技术支撑.

关键词：机器视觉、识别、粉碎机、筛网、破损、自动取样

所属期刊栏目：37

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：湖北省自然基金项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;湖北省自然基金面上项目

在线出版日期：2021-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：61-70