饲料原料种类在线识别系统设计与试验

作     者：牛智有 于重洋 田敏 刘梅英 NIU Zhiyou;YU Chongyang;TIAN Min;LIU Meiying

作者机构：华中农业大学工学院武汉430070 农业农村部智慧养殖技术重点实验室武汉430070 

基　　金：国家自然科学基金项目(32072765) “十四五”国家重点研发计划项目(2021YFD1300305) 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2024年第40卷第7期

页      码：309-316页

摘      要：入仓原料种类识别是饲料生产过程中的关键环节之一。目前,入仓原料主要通过人工取样的方式,依靠工人感官经验识别原料种类,以确保原料正确入仓。为了实现饲料原料种类在线自动取样和识别,提高饲料加工的自动化水平,该研究设计了一种多通道饲料原料自动取样装置,应用机器视觉技术,搭建了原料种类在线识别系统。该系统主要由取样单元、样品输送单元、图像采集单元等组成;采用Arduino Uno为系统控制核心,设计了控制流程和控制线路;在Arduino IDE开发环境下编写了控制程序;运用卷积神经网络的方法构建了饲料原料种类识别模型CAM-ResNet18;基于PyQt5环境开发了饲料原料种类在线识别系统软件,包括上位机人机交互软件系统和下位机自控控制系统。上位机系统软件通过串口与下位机控制器通讯,实现对饲料原料种类在线取样识别装置的自动控制。通过模型嵌入和系统集成,对系统的基本功能、识别准确率和识别时间进行测试。饲料原料种类在线识别系统运行正常可靠,实现了饲料原料入仓过程中的自动取样、图像采集、种类识别、结果反馈、一键报警的全环节智能操作。系统性能测试中,饲料原料种类识别准确率为98%,取样识别周期为10.13 s。研究结果表明开发的饲料原料种类在线识别系统可以实现入仓饲料原料在线取样和种类识别功能,可为饲料加工中饲料原料种类的自动识别提供方法和技术支撑。

主 题 词：饲料原料 种类识别 机器视觉 自动取样 卷积神经网络 

学科分类：082804[082804] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 

核心收录：

D　O　I：10.11975/j.issn.1002-6819.202309112

馆 藏 号：203128119...