Investigación sobre el método de detección de la tasa de trilla de las mazorcas de maíz basado en visión artificial
Autores: Li, Xinping; Xu, Shendi; Zhang, Wantong; Wang, Junyi; Li, Yanan; Peng, Bin; Sun, Ruizhe
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Investigación sobre el método de detección de la tasa de trilla de las mazorcas de maíz basado en visión artificial
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Tasa de trilla
Mazorcas de maíz
Visión artificial
Parámetros
Tasa de depuración
Maíz
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
La tasa de trilla es uno de los índices importantes para evaluar el efecto de la trilla de maíz. El método de pesaje se utiliza a menudo para calcular la tasa de depuración del maíz en la actualidad. Este método es laborioso y consume tiempo y solo puede calcular la tasa de trilla general, pero no proporciona la tasa de trilla de cada mazorca de maíz. Diferentes parámetros de las mazorcas de maíz tienen efectos complejos en la tasa de trilla. Al analizar la tasa de trilla de cada mazorca de maíz, podemos elegir el método de tratamiento de mazorca adecuado, optimizar el equipo de procesamiento y el flujo de proceso, y mejorar el rendimiento de trilla. Este documento presenta un método basado en visión artificial para detectar la tasa de trilla de las mazorcas de maíz. En este método, la visión artificial se utilizó para medir los parámetros de la mazorca y el área de la parte superior de los granos residuales. El área de la parte superior de todos los granos se restauró en base a los parámetros de la mazorca. La tasa de trilla de las mazorcas de maíz se calculó mediante la relación del área de la parte superior del grano faltante con el área de la parte superior de todos los granos después de la trilla. Se estableció un modelo de regresión lineal bivariado para restaurar el área de la parte superior de todos los granos de maíz en base a los parámetros de la mazorca. El valor de R fue más significativo que 0.98 y la bondad de ajuste fue buena. Los resultados de inspección de visión artificial mostraron que el error relativo máximo de longitud y radio de la sección media fue del 7.46% y 5.55%, y el error relativo medio fue del 2.58% y 2.23%. El error relativo máximo de la tasa de trilla de la mazorca de maíz fue del 7.08% y el error relativo medio fue del 2.04%. Cuando los granos residuales estaban concentrados en la sección media, el resultado de inspección de la tasa de trilla de la mazorca de maíz fue mejor. El error relativo máximo fue del 3.98% y el error relativo medio fue del 1.07%. Este documento proporciona una nueva idea y referencia para medir la tasa de trilla de las mazorcas de maíz.
Descripción
La tasa de trilla es uno de los índices importantes para evaluar el efecto de la trilla de maíz. El método de pesaje se utiliza a menudo para calcular la tasa de depuración del maíz en la actualidad. Este método es laborioso y consume tiempo y solo puede calcular la tasa de trilla general, pero no proporciona la tasa de trilla de cada mazorca de maíz. Diferentes parámetros de las mazorcas de maíz tienen efectos complejos en la tasa de trilla. Al analizar la tasa de trilla de cada mazorca de maíz, podemos elegir el método de tratamiento de mazorca adecuado, optimizar el equipo de procesamiento y el flujo de proceso, y mejorar el rendimiento de trilla. Este documento presenta un método basado en visión artificial para detectar la tasa de trilla de las mazorcas de maíz. En este método, la visión artificial se utilizó para medir los parámetros de la mazorca y el área de la parte superior de los granos residuales. El área de la parte superior de todos los granos se restauró en base a los parámetros de la mazorca. La tasa de trilla de las mazorcas de maíz se calculó mediante la relación del área de la parte superior del grano faltante con el área de la parte superior de todos los granos después de la trilla. Se estableció un modelo de regresión lineal bivariado para restaurar el área de la parte superior de todos los granos de maíz en base a los parámetros de la mazorca. El valor de R fue más significativo que 0.98 y la bondad de ajuste fue buena. Los resultados de inspección de visión artificial mostraron que el error relativo máximo de longitud y radio de la sección media fue del 7.46% y 5.55%, y el error relativo medio fue del 2.58% y 2.23%. El error relativo máximo de la tasa de trilla de la mazorca de maíz fue del 7.08% y el error relativo medio fue del 2.04%. Cuando los granos residuales estaban concentrados en la sección media, el resultado de inspección de la tasa de trilla de la mazorca de maíz fue mejor. El error relativo máximo fue del 3.98% y el error relativo medio fue del 1.07%. Este documento proporciona una nueva idea y referencia para medir la tasa de trilla de las mazorcas de maíz.