一种基于图像处理技术的小麦不完整粒检测装置

    公开(公告)号:CN109719057A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201910158136.8

    申请日:2019-03-03

    申请人: 西南大学

    IPC分类号: B07C5/342 G01G19/52

    摘要: 本发明公开了一种基于图像处理技术的小麦不完整粒的检测装置,包括机架、驱动部分、喂料部分、图像采集部分、处理及显示器、筛选机构、称重机构、毛刷。喂料部分可将多列小麦连续输向图像采集部分,供其识别检测,并在显示器上实时呈现结果;此后,利用识别数据控制筛选机构对小麦进行分类,由称重机构进行称量,并将数据传回主机。本发明可实现小麦不完整粒的智能检测及数据管理,具有效率高、自动化水平高、成本低、数据管理方便等优点。

    碧根果果壳破损检测分拣装置

    公开(公告)号:CN112108393A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202011053840.6

    申请日:2020-09-29

    申请人: 西南大学

    摘要: 本发明公开了碧根果果壳破损检测分拣装置,包括下料组件、第一下料管、分拣组件、第二下料管、第三下料管、第一放料槽、第二放料槽、第三放料槽、控制柜和底板,本发明通过下料组件、分拣组件、图像处理和数据分析技术对碧根果的果壳破损情况和体积大小和核仁饱满度进行检测,根据是否为大裂口、体积和核仁饱满度是否达标将碧根果分拣为三类,该装置自动化程度高,且具有很高的分拣精度和效率,并能够减轻工人的工作量。

    一种配电变压器选址方法

    公开(公告)号:CN102722765B

    公开(公告)日:2015-04-08

    申请号:CN201210178356.5

    申请日:2012-06-01

    申请人: 西南大学

    IPC分类号: G06F17/12

    摘要: 一种配电变压器选址方法,包括有 个变压器和个负荷点,具体步骤为:1)确定各个负荷点未来用电量情况,将规划区负荷点粗略分为个片区;2)对各个片区进行单源连续选址优化,确定各个片区变压器的坐标位置;3)计算各个负荷点距离变压器的距离,由距离最近的变压器为负荷点进行供电,并根据计算的结果重新划分片区;4)判断各个负荷点的归属片区是否发生变化,若发生变化则转入步骤2),若没有变化则结束配电变压器选址。本发对配电变压器选址进行了优化,引入了水平高度坐标和修正系数,显著增加了变压器供电区域的年经济损耗的计算精度,增加了配电变压器选址合理性,减少了因年经济损耗所带来的经济损失。

    一种甘蓝型黄籽油菜籽分选系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117900161A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410132479.8

    申请日:2024-01-31

    申请人: 西南大学

    摘要: 本发明涉及甘蓝型黄籽油菜籽分选技术领域,尤其涉及一种甘蓝型黄籽油菜籽分选系统。本发明包括进料斗,进料斗内侧的下端固定有喂料器,进料斗的两侧固定有机架,喂料器的一侧转动连接有滑槽b,喂料器的另一侧转动连接有滑槽a,滑槽a和滑槽b的底侧转动连接有分类箱。本发明提供的一种甘蓝型黄籽油菜籽分选系统,装置通过喂料器能根据需要选择筛盘的设计,使得装置能够进行初步分类,大大提高了效率;同时振动机构能够根据需要调节振动程度,实现对油菜籽的快速无损初步筛选;且通过分类箱内安装彩色线阵CCD相机的设计,来实现降低成本的目的;分类箱能实现对油菜籽的二次分类,使得分选更精准。

    一种密集条件下跨时间序列的家蚕个体身份识别方法

    公开(公告)号:CN116740148A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310774280.0

    申请日:2023-06-28

    摘要: 本发明提供一种密集条件下跨时间序列的家蚕个体身份检索识别方法。该方法利用深度学习中的目标检测技术,首先在时间序列的起始时刻使用检测模型检测出家蚕个体,并对检测到的每只家蚕分配一个身份编号,而后使用卡尔曼滤波器预测每只家蚕在下一时刻的位置,而后再次使用目标检测模型在第二时刻进行个体检测,并使用匈牙利算法将上一时刻的预测结果与当前时刻的检测结果进行关联匹配,关联成功的家蚕即为同一只家蚕,共用一个身份编号,从第二时刻起对于新检测到的个体增加身份编号,未检测到的家蚕始终保留身份编号,再次使用卡尔曼滤波预测每只家蚕在下一帧的位置,通过在序列帧图像上循环进行个体检测、位置预测、身份匹配和位置更新等步骤,实现在密集条件下跨时间序列的家蚕个体身份检索识别。

    一种基于电涡流传感器的电缆芯材质检测装置

    公开(公告)号:CN108562641A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810343444.3

    申请日:2018-04-17

    申请人: 西南大学

    IPC分类号: G01N27/90

    摘要: 本发明涉及一种基于电涡流传感器的电缆芯材质检测装置,属于电缆芯材质鉴别技术领域,该装置包含电涡流传感器(1),分析控制模块(2)和显示器(3);所述电涡流传感器(1)包含探头(4)和前置器(5),所述探头(4)包含线圈(6)、壳体(7)、铠装(8)和屏蔽线(9),所述线圈(6)作为整个探头(4)的最前端,之后通过所述壳体(7)连接至铠装(8),所述铠装(8)的末端通过屏蔽线(9)接出并连接至所述前置器(5);所述前置器(5)用于将所测得的信号处理转换之后输入到分析控制模块(2)和显示器(3)。本发明提出一种高灵敏、高准确、稳定可靠的快速无损的电力电缆芯材质现场检测装置,基于涡流检测技术,实现对电缆线材质的快速无损检测。

    基于稳态最小聚合度建立高分子绝缘材料仿真模型的方法

    公开(公告)号:CN107908886A

    公开(公告)日:2018-04-13

    申请号:CN201711168470.9

    申请日:2017-11-22

    申请人: 西南大学

    IPC分类号: G06F17/50

    CPC分类号: G06F17/5009

    摘要: 本发明涉及一种基于稳态最小聚合度建立高分子绝缘材料仿真模型的方法,属于电气设备用高分子绝缘材料计算机仿真技术领域。该方法以绝缘纸纤维素为例,详细的说明了如何构建合理的绝缘纸纤维素的仿真分子模型。首先建立不同聚合度的纤维素链,在此基础上建立无定型模型;其次,对建立的纤维素无定型模型进行分子动力学仿真;最后通过分析模型中纤维素的力学性能、能级以及溶解度参数来确定选取的最佳聚合度大小,从而为构建绝缘纸纤维素的无定型合理模型提供一种方法,也最终实现为构建高分子绝缘材料的仿真分子模型提供一种方法。

    城区电缆的智能化运维管理系统及装置

    公开(公告)号:CN104915751A

    公开(公告)日:2015-09-16

    申请号:CN201510196154.7

    申请日:2015-04-23

    申请人: 西南大学

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 G07C3/00

    摘要: 本发明设计一套城区电缆的智能化运维管理系统及装置。所开发的电缆运维管理系统及装置采用射频识别(RFID)技术和全球定位系统(GPS)技术,在手持机(PDA)上采用WindowsCE操作系统,并且利用数据库(SQL)存储大量数据,利用C#语言进行编程,实现了电力电缆的路径引导,智能化巡检以及防盗报警的功能。该发明为市政部门合理规划城市建设提供了参考依据,同时也确保了地下电力网络的安全,为用户提供稳定的生活用电。它代替了传统纸质的巡查方式,减少了工作量,提高了巡检效率,使得电缆的运维管理趋于智能化、规范化。

    碧根果果壳破损检测分拣装置

    公开(公告)号:CN112108393B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202011053840.6

    申请日:2020-09-29

    申请人: 西南大学

    摘要: 本发明公开了碧根果果壳破损检测分拣装置,包括下料组件、第一下料管、分拣组件、第二下料管、第三下料管、第一放料槽、第二放料槽、第三放料槽、控制柜和底板,本发明通过下料组件、分拣组件、图像处理和数据分析技术对碧根果的果壳破损情况和体积大小和核仁饱满度进行检测,根据是否为大裂口、体积和核仁饱满度是否达标将碧根果分拣为三类,该装置自动化程度高,且具有很高的分拣精度和效率,并能够减轻工人的工作量。

    基于支持向量回归算法和太赫兹吸收光谱的大豆中蛋白质定量检测方法

    公开(公告)号:CN113340845A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110658996.5

    申请日:2021-06-11

    申请人: 西南大学

    IPC分类号: G01N21/3586

    摘要: 本发明涉及大豆中蛋白质定量检测领域,特别是涉及一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)算法和太赫兹(terahertz,THz)吸收光谱的大豆中蛋白质定量检测领域,属于大豆品质检测领域。该方法详细地说明了如何通过SVR算法和THz吸收光谱建立大豆中蛋白质定量检测模型,起到对大豆中蛋白质进行定量分析的作用。首先,收集大豆样品并制备实验样品,采集实验样品的THz光谱并获取其THz吸收光谱数据;然后,对光谱数据进行光谱预处理;最后,将光谱数据作为SVR算法的输入,通过人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)确立惩罚参数c和核函数参数g的最优参数组合,从而建立最佳的大豆中蛋白质定量检测模型,最终为实现基于SVR算法和THz吸收光谱的大豆中蛋白质定量检测提供一种方法。