首页> 中文学位 >清选装置中籽粒透筛过程运动信息的研究
【6h】

清选装置中籽粒透筛过程运动信息的研究

代理获取

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究的目的利意义

1.2国内外研究现状

1.2.1物料透筛概率的研究现状

1.2.2筛面上颗粒运动理论的研究现状

1.2.3目标跟踪的研究现状

1.2.4高速摄像技术在农业工程中的应用

1.3本课题研究的主要内容

1.4本章小结

第二章物料颗粒透筛概率的理论分析及摄像机标定

2.1物料透筛概率的理论分析

2.1.1物料颗粒每次跳动的透筛概率

2.1.2下落倾角及物料在整个筛面上的跳动次数

2.2摄像机标定

2.2.1尺寸标定原理

2.2.2坐标系变换

2.2.3摄像机标定实验

2.3本章小结

第三章筛面上物料运动图像的获取与预处理

3.1物料运动图像的获取

3.1.1 CCD成像技术

3.1.2高速图像采集系统的工作原理

3.1.3筛面物料运动图像预处理流程

3.2图像读取及格式转换

3.2.1彩色图像的读取

3.2.2图像的格式变换

3.3图像增强

3.3.1直方图增强

3.3.2图像的平滑运算及中值滤波

3.4图像分割

3.5二值图像的几何特征及处理方法

3.5.1二值图像的面积

3.5.2二值图像中目标的位置

3.6本章小结

第四章单个颗粒透筛概率的试验研究

4.1试验装置及测试系统

4.1.1试验装置

4.1.2测试系统

4.2筛分物料的准备

4.3试验方案的确定

4.3.1下落倾角γ

4.3.2试验设计

4.4单个颗粒透筛概率的试验

4.4.1曲柄转速对物料颗粒下落倾角γ的影响

4.4.2曲柄转速、振幅和筛面倾角对透筛概率的影响

4.5本章小结

第五章物料在筛面上的非线性运动分析及试验研究

5.1物料与清选筛面的碰撞运动模型

5.1.1物料与清选筛面的碰撞模型

5.1.2物料与清选筛面的运动模型

5.2物料周期运动稳定性分析

5.3物料非线性运动规律的讨论

5.4物料在筛面上运动的试验研究

5.4.1试验装置

5.4.2试验分组

5.4.3试验结果及分析

5.5本章小结

第六章基于Mean Shift颗粒物料运动轨迹跟踪

6.1 Mean Shift跟踪算法

6.1.1目标跟踪简介

6.1.2 Mean Shift跟踪的基本原理

6.2 Kalman滤波器设计

6.2.1目标运动状态的预测

6.2.2遮挡的判断准则及目标运动状态估计

6.3多颗粒物料在筛面上运动的试验研究

6.3.1主要试验参数的设定

6.3.2摄像机标定

6.3.3遮挡情况下的判定

6.4本章小结

第七章总结与展望

7.1本文工作总结及创新点

7.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的论文

展开▼

摘要

目前联合收割机清选过程中,物料颗粒在筛面上的运动及透筛过程,主要以单个颗粒的理论分析与模拟仿真为主,对物料颗粒实际透筛过程的研究还处于起步阶段,为此对整个筛分过程进行深入的理论分析与试验研究尤为重要。 首先,通过对物料透筛概率的理论分析,得出透筛过程的影响因素:相对粒度大小、下落倾角及在筛面上的跳动次数等。针对目前采用的求物料下落倾角理论很难求出实际筛分过程中物料下落倾角的问题,提出了采用图像法来实现对下落倾角的测量。搭建高速摄像系统,结合DFXQ-5小型物料清选仿真装置,对物料筛分过程进行试验研究。在单因素试验的基础上,确定试验因素:筛面倾角、振幅、曲柄转速。通过对下落倾角的实际测量得出随着曲柄转速的增大,对于相对粒度大的物料颗粒,其下落倾角呈现先变小后变大的趋势,而相对粒度小的物料颗粒下落倾角则呈现先变大后变小的趋势。通过对试验结果的极差分析得出:相对粒度较大的物料颗粒,其在筛面上的跳动次数受筛面振幅及筛面倾角的影响较大,而曲柄转速的影响较小;对于相对粒度较小的物料颗粒受筛面振幅及曲柄转速的影响较大,筛面倾角的影响较小。 其次,物料颗粒透筛概率与颗粒在筛面上的运动状态有着密切的联系。本文采用非线性运动理论,对单颗粒物料在筛面上的运动进行了理论分析,得出物料颗粒在筛面上的运动遵循定常运动和非线性运动规律。通过搭建高速摄像系统并结合数字图像处理的方法,获取物料颗粒在筛面上的实际运动轨迹,发现确实存在非线性运动。 最后,采用Mean Shfit算法实现对多颗粒中着色籽粒的跟踪,根据Bhattacharyya系数的大小判定跟踪目标是否被遮挡,同时引入Kalman滤波器设计对被遮挡的着色籽粒运动进行预测,从而实现对目标的持续稳定跟踪。 通过本课题的研究,结合高速摄像系统对物料透筛概率进行了理论分析和试验研究,为联合收割机清选装置的优化设计提供了理论和试验依据。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号