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《河南工业大学》 2010年
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基于多传感器信息融合技术的粮食分等和品质测试仪

张永超  
【摘要】: 现在对粮食等级的判断采用人工方法,凭人工目测鉴别误差大,很难获得精确的测量结果。而且人工检测时间长、主观性强、可操作和重复性差,不同人员之间测定结果相差悬殊,对粮食定等的合理性大打折扣,难以满足小麦收购过程中对其定等的客观性和准确性的要求。 根据国家质量技术监督局2008年颁布《小麦》国家标准,小麦的等级评定主要以小麦的水分含量和容重作为分等的主要依据。针对小麦收购分等的实际需求,为了实现粮食分等的自动化和智能化,设计了基于多传感器信息融合的粮食分等和品质测试仪。该仪器以C8051F020为控制核心,利用多个传感器,结合先进的信息融合技术,完成对粮食水分检测的信息融合,实现粮食的准确分等。 利用容积固定的量杯盛放被测粮食,采用电阻应变片传感器作为精密重量传感器,采用带温度补偿的差动电桥进行放大,采用专门用于称重计量的24位AD转换芯片CS5550实现模数转换,获得较高精度的容重值。采用电容式传感器检测粮食水分,把容积固定的量杯设计成圆筒型电容水分传感器。粮食的电容值主要受温度、紧实度等因素的影响,为了保证粮食水分检测的准确性, 采用18B20数字温度传感器实时检测粮食温度,粮食的紧实度由容重值给出,在了解粮食温度、容重对电容值影响关系的基础上,采用了BP神经网络信息融合算法,实现了对电容、温度和容重的数据融合,完成了对粮食水分的精确测量。 基于BP神经网络的粮食水分融合算法分两个阶段进行,第一阶段是正向传播过程,将测量的水分、容重、温度信息输入进去,经隐含层和输出层神经单元计算;第二个阶段是反向传播过程,将第一阶段计算的结果与实际值比较,利用得出的差值进行反向传播,根据BP神经网络权值计算公式修改权值和阈值,循环计算直到计算结果达到允许的误差范围内,此时的权值、阈值即为所求。 系统检测结果与国标法检测结果比对,其误差保持在0.2%以内,较好地完成了对粮食水分、容重等国标参数的快速检测。该仪器的研制在小麦定级收购方面能够提供一个比较客观的检测方法,推动粮食检测的发展。
【学位授予单位】:河南工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP216

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