Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Электроннооптическое устройство оценки морфологических параметров клубней картофеля при сортосопровождении

Диссертация: Электроннооптическое устройство оценки морфологических параметров клубней картофеля при сортосопровождении
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Наряду с контролем морфологических параметров ООС сорта в семеноводстве, не менее важное значение приобретает сортоиспытание семенного материала, то есть установление соответствия партии семян требованиям государственных и отраслевых стандартов. В настоящий момент испытание сортов картофеля проводится по системе ЦРОУ в соответствии с международным нормативно — методическим руководством визуальным… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 1. 1. Обоснование применения электроннооптического способа контроля морфологических параметров ООС клубней для сортоиспытания и в производстве семенного картофеля
    • 1. 2. Анализ современных систем машинного зрения для контроля качества агропродукции
    • 1. 3. Цели и задачи исследования
  • Глава 2. ЭЛЕКТРОННООПТИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО ИНФОРМАЦИОННОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ КЛУБНЕЙ ДЛЯ ПРОЦЕССА СОРТОИСПЫТАНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА СЕМЕННОГО КАРТОФЕЛЯ
    • 2. 1. Функциональная схема информационного сопровождения морфологических параметров клубней для процесса сортоиспытания и производства семенного картофеля
    • 2. 2. Исследование процесса формирования изображения объекта
    • 2. 3. Теоретическое описание пространства признаков объекта
    • 2. 4. Обоснование структуры оценки морфологических параметров клубней
  • Глава 3. РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННООПТИЧЕСКОГО УСТРОЙСТВА ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ООС КЛУБНЕЙ
    • 3. 1. Разработка аппаратной части электроннооптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней
    • 3. 2. Оценка формы клубня
    • 3. 3. Оценка цветовых параметров клубня
      • 3. 3. 1. Выбор цветового пространства
      • 3. 3. 2. Составление алфавита классов цветовых параметров клубня
      • 3. 3. 3. Оценка окраски кожуры клубня
      • 3. 3. 4. Оценка цвета основания глазка
      • 3. 3. 5. Оценка окраски мякоти клубня
  • Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННООГТГИЧЕСКО-ГО УСТРОЙСТВА ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ООС КЛУБНЕЙ
    • 4. 1. Программа и методика исследований
    • 4. 2. Испытания электроннооптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней
    • 4. 3. Определение погрешности измерения формы клубня
    • 4. 4. Расчёт надёжности электроннооптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней
    • 4. 5. Оценка экономической эффективности

Электроннооптическое устройство оценки морфологических параметров клубней картофеля при сортосопровождении (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. В Российской Федерации картофель является одним из главных продуктов для потребления. Поэтому производство картофеля в нашей стране имеет важное народно — хозяйственное значение и составляет около 33 млн. т. в год [3.17]. По прогнозам Министерства сельского хозяйства Российской Федерации на 2005 год предусмотрено увеличение производства картофеля до 36 млн. т. [3.17]. Вместе с тем, наша страна остаётся на одном из последних мест по урожайности данной культуры (9−10 т/га) при средней урожайности в развитых капиталистических странах 34,6 т/га [2.45]. Низкий уровень урожайности характерен практически для всех категорий хозяйств и для всех регионов, как с благоприятными, так и с неблагоприятными условиями возделывания [3.18].

При многолетнем выращивании семян картофеля в условиях производства они быстро утрачивают свою продуктивность, в них накапливаются инфекции многих заболеваний, и этот сорт практически перестаёт соответствовать требованиям ЦРОУ (международный союз по охране новых сортов) на отличимость, однородность и стабильность (ООС). Происходит вырождение сорта семенных клубней, что приводит к потере 30−40% урожая [3.21], [6.5]. Для предотвращения вырождения сорта семенного картофеля необходимо осуществлять ежегодное сопровождение сорта картофеля путём оценки морфологических параметров ООС семенных клубней.

Наряду с контролем морфологических параметров ООС сорта в семеноводстве, не менее важное значение приобретает сортоиспытание семенного материала, то есть установление соответствия партии семян требованиям государственных и отраслевых стандартов [3.19]. В настоящий момент испытание сортов картофеля проводится по системе ЦРОУ в соответствии с международным нормативно — методическим руководством визуальным экспертным способом [2.2, 1.2]. Для оценки степени выраженности признаков отличимости, однородности и стабильности сортов картофеля используют определения, приведённые в таблице признаков (параметров) [2.2].

В нашей стране и за рубежом накоплен опыт в разработке устройств автоматического контроля и сортирования различных сельскохозяйственных культур по качеству. В результате исследований проводимых отечественными учёными Бородиным И. Ф., Башиловым A.M., Гордеевым A.C., Старовойтовым В. И., Пшеченковым К. А., Андержановым A. JL, Алихановым Д. М., Вороновым Н. В., а также зарубежными учёными Alchanatis V., Heinemann Р.Н., Paulsen M. R, Pearson T.C., Tao Y., были разработаны оптико электронные устройства отделения примесей и загнивших клубней, сортировки корнеклубнеплодов и плодов по цвету, качеству, размерам, механическим повреждениям. Из зарубежных учёных, также работающих в области контроля качества, следует отметить Alchanatis V., Fallik Е., Heinemann Р.Н., Morrow С.Т., Panigrahi S., Paulsen M. R, Pearson T.C., Tao Y., Toyofuku N. и другие. Однако задачи разработки информационно-советующих устройств для процессов испытания сортов и производства семенного картофеля, осуществляющих ежегодную оценку морфологических параметров ООС семенных клубней во время послеуборочного клубневого анализа и позволяющее предотвратить вырождение семенного картофеля, до настоящего времени не решались. Применяемый визуальный способ существенно зависит от уровня квалификации эксперта, позволяет производить только грубую оценку морфологических параметров клубней и не имеет дальнейшей перспективы развития и совершенствования.

С другой стороны, согласно концепции развития электрификации сельского хозяйства Росси на период до 2010 года, в области автоматизации и информатизации электрифицированного сельскохозяйственного производства, для процессов обработки и хранении продукции растениеводства, необходимо развивать автоматизированные информационно — управляющие системы контроля режимов и качества продукции, основанные на широком использовании оптических приборов и компьютерных баз данных [1.1].

В связи с этим, разработка информационно-советующего электроннооп-тического устройства предназначенного для предотвращения вырождения семенного материала путём более точной оценки морфологических параметров семенных клубней является актуальной задачей.

Цель работы. Разработка электроннооптического устройства оценки степени выраженности морфологических параметров клубней картофеля (форма, цвет кожуры, цвет мякоти, цвет основания глазка), обеспечивающей обнаружение отклонений параметров сорта в процессе его испытания и при производстве семенного картофеля.

Диссертационная научно — исследовательская работа выполнялась в лаборатории автоматизации электроприводов и поточных линий ГНУ Всероссийский научно — исследовательский институт электрификации сельского хозяйства в соответствии с планом на 2002 — 2005 гг по фундаментальным и приоритетным прикладным исследованиям «Разработать энергоресурсосберегающие технологии и новые электрофизические методы воздействия на биообъекты», этап 03.02.14 «Разработать информационно — аналитический метод анализа и управления автоматизированными сельскохозяйственными технологиями с использованием электронных средств контроля и обработки информации» .

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка литературы и приложений.

ВЫВОДЫ:

В результате проведённых производственных испытаний установлено, что:

1. Способ и реализующее его электроннооптическое устройство оценки морфологических параметров клубней позволяет автоматически оценивать с приемлемой степенью достоверности основные морфологические признаки.

2. Использование электроннооптического устройства оценки морфологических параметров клубней в технологическом процессе оценки степени выраженности признаков отличимости, однородности и стабильности сортов картофеля заменяет субъективную визуальную оценку инспекторами основных морфологических признаков клубней и способствует совершенствованию данного технологического процесса.

Заключение

.

Комиссия считает перспективным применение электроннооптического устройства оценки морфологических параметров клубней картофеля, в хозяйствах возделывающих картофель и занимающихся оценкой степени выраженности признаков отличимости, однородности и стабильности сортов картофеля. ктор |Ъсударственного научного учреждения «Елецкая опытная стан-^)елю», к. с. — х. н.

Сапрыкин ч/ а/ рекшра, к. с. — х. н. муД^.В. Сапрыкин.

Зав. лабораторией автоматизации электроприводов ГНУ ВИЭСХ, д.т.н. ???^ А. М. Башилов.

Инженер лаборатории автоматизации электроприводов ГНУ ВИЭСХ ОЪ. Покидов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Официально — документальные материалы.
  2. Концепция развития электрификации сельского хозяйства России.М.: Россельхозакадемия, 2002.
  3. UPOV TG235 GUIDELINES FOR THE CONDUCT OF NESTS FORDISTINCTNESS, HOMOGENEITY AND STABILITY.
  4. ГОСТ 27.002 — 83. Надёжность в технике. Термины и определения.М.: Издательство стандартов, 1983.
  5. ГОСТ 7001–91. Картофель семенной. Технические условия. — М.: Издательство стандартов, 1991.
  6. ГОСТ 11 856–89. Картофель семенной. Приёмка и методы анализа. — М.:Издательство стандартов, 1989.
  7. ГОСТ 29 268–91. Картофель семенной. Оздоровленный исходный материал. Технические условия. -М.: Издательство стандартов, 1991.
  8. ГОСТ 29 267–91. Картофель семенной. Оздоровленный исходный материал. Приёмка и методы анализа. — М.: Издательство стандартов, 1991. 2. Книги.
  9. В.И., Башилов A.M., Андержанов А. Л. Автоматизацияконтроля качества картофеля, овощей и плодов. — М.: Агропромиздат, 1987.-197 с.
  10. Семеноводство картофеля (методическое пособие) / Под ред. А. В. Корпгунова, Б.В. Анисимова/ М., 2002. — 326 с.
  11. Методы компьютерной обработки изображений. / Под ред. А.В. Сойфера/ М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 -784 с.
  12. Смирнов В, Д. Цифровые фотоаппараты. Базовые модели и основы теории. — СПб.: Изд — во «Петербургский ин — т печати», 2002. — 192 с.
  13. Д., Колесник В. А. Оптико — электронное цифровое преобразование изображений. — М.: Радио и связь, 1991. — 208 с.
  14. СВ., Лагуновский Д. М. Обработка изображений: технология, методы, применение. -Мн.: Амалфея, 2000. — 303 с.
  15. А., Милчев М., Солоницын Ю. Периферийные устройства. —СПб.: Питер, 2001.-448 с.
  16. А.Д., Гринберг Цифровые изображения: Практическое руководство / Пер. с англ.- - Мн.: ООО «Попурри», 1997. — 400 с.
  17. .А. Сортовая агротехника картофеля. — М.: Агропромиздат, 1990.-208 с.
  18. Бульба: Попул. энцикл. справ, по биологии, возделыванию, хранению и использ. картофеля в кулинарии / Беларус. Энцыкл.- Гл. ред. «Беларус. Энцыкл.»: Б. И. Саченко (гл. ред.) и др. -БелЭн, 1994. — 350 с.
  19. Фор А. Восприятие и распознавание образов / Пер. с фр. А.В. Серединского- под ред. Г. П. Катыса. — М.: Машиностроение, 1989. — 272 с.
  20. Селекция и распознавание на основе локационной информации /А.Л. Горелик, Ю. Л. Барабаш, О. В. Кривошеев, С. Эпштейн / Под ред. А. Л. Горелика. — М.: Радио и связь, 1990. — 240 с.
  21. Э. Основы теории распознавания образов: Пер с англ. / Подред. Б. Р. Левина. — М.: Сов. радио, 1980. — 408 с.
  22. .В., Курганов В. Д., Злобин В. К. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учебное пособие. — М.: Высш. шк., 1983. — 295 с.
  23. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин: Пер. с англ. / Под ред. Л. А. Мееровича и Я. З. Цыпкина. М.: Наука, 1971.-256 с.
  24. Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ.-М.:Мир, 1976.-511 с.
  25. Л.А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. — М.: Энергоиздат, 1981. — 80 с.
  26. Г. В., Михайлов Б.Б, Корнеев А. Ю. Системы технического зрения в робототехнике. — М.: Машиностроение, 1991. — 88 с.
  27. Ю.Л., Барский Б.В, Зиновьев В. Т. Вопросы статистическойтеории распознавания. — М.: Советское радио, 1967. — 376 с.
  28. А.В., Печерский Ю. Н. Теоретико — графические методы враспознавании образов. -Кишинев: Штиинца, 1978. — 92 с.
  29. В.Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.:Наука, 1974.-416 с.
  30. К., Дёйн Р., Грун Ф., Иостен И., Вербек П. Распознаваниеобразов: состояние и перспективы: Пер. с англ.- - М.: Радио и связь, 1985.-104 с.
  31. В.А. Методы оптимальных решений в распознаванииизображений. — М.: Наука, 1976. — 328 с.
  32. М.И., Кустарев А. К. Цветовые измерения. — М.:Энергоатомиздат, 1990. — 240 с.
  33. Н.Н. Цифровая обработка изображений. — М.: Вузовская книга, 2001. — 320 с.
  34. Сигеру Омату. Нейроуправление и его приложения. Кн. 2.: Пер. сангл. / Под ред. А. И. Галушкина, В. А. Птичкина. — М.: ИПРЖР, 2000. 272 с.
  35. Дьяконов В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. — СПб.: Питер, 2002. — 608 с.
  36. К. Практическая обработка изображений на языке Си: Пер. с англ. — М.: Мир, 1996.-512 с.
  37. М.Е. Библия Delphi. — СПб.: БХВ — Петербург, 2004. — 880с.
  38. Ким Н. В. Обработка и анализ изображений в системах технического зрения: Учебное пособие. — М.: Изд — во МАИ, 2001. — 164 с.
  39. Потёмкин В.Г. MATLAB 6: среда проектирования инженерныхприложений. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 448 с.
  40. В.Г. Введение в MATLAB. — М.: Диалог — МИФИ, 2000.- 247 с.
  41. Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. — 928 с.
  42. М.Е. Сканеры и цифровые камеры. / Под ред. О. В. Колесниченко, И. В. Шишигина. — СПб.: БХВ — Санкт-Петербург- Арлит, 2000.-384 с.
  43. В.Б. Надёжность устройств автоматики: Учебное пособие / Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) — М., 2000. — 111 с.
  44. А.В., Ермакова О. П. Надёжность информационных систем.Основы надёжности устройств ЖАТС. Курс лекций — М.: РГОТУПС, 2003.-89 с.
  45. B.C., Никитин Г. А., Едренкин Э. Д. Надёжность устройствавтоматики и телемеханики: Учебное пособие / Под ред. В. Б. Макарова. — Челябинск: ЧГТУ, 1993. — 57 с.
  46. Методические рекомендации по технико — экономической оценкеавтоматизированных технологических процессов животноводства. — М.:ВИЭСХ, 2003.-44с.
  47. Контроль качества и сертификация семенного картофеля (практическое руководство). — М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2003. — 316 с,
  48. Теория вероятностей и её инженерные приложения: Учеб. пособие• для студ. втузов / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательский центр «Академия», 2003. — 464 с.
  49. В.Р. Комплексная автоматизация в промышленном животноводстве. — М.: Машиностроение, 1980. — 2 1 4 с.
  50. В.Т. Экономическая оценка энергетики АПК: Учебноепособие для студентов высших учебных заведений. — М.: ИКФ «ЭКМОС», 2002.-304C.
  51. М.А. Курс инженерной психологии. — 2-е изд. исп. и доп. Таллин: Валгус, 1978. — 364 с.
  52. В.В. Формирование и эффективное функционированиеагропромышленного комплекса Российской Федерации в рыночных условиях. — М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2004. — 272 с.
  53. А.Н. Ошибки измерения физических величин. — Л.: Наука, 1974.-108 с.
  54. Р.С., Овчинский Б. В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. — М.: Физматгиз, 1962. — 356 с. 3. Статьи.
  55. В., Овчинников Л., Семин М. Рассуждения о телевизионныхкамерах // Компьютерра. — 1998. № 14. — с. 46 — 53.
  56. Panigrahi S., Misra M.K., Bern C, Marley S. Background Segmentation andDimensional Measurement of Corn Germplasm. // Transactions of the ASAE, 1995, V. 38, № 1, p. 291 — 297.
  57. Tao Y., Morrow СТ., Heinemann P.H., Sommer H. L Fourier — based Separation Technique for Shape Grading of Potatoes Using Mashine Vision. // Transactions of the ASAE, 1995, v. 38, № 3, p. 949 — 957.
  58. Tao Y. Closed — loop Search Method for On — line Automatic Calibration ofMulti — camera Inspection systems. // Transactions of the ASAE, 1998, v. 41, № 5, p. 1549−1555.
  59. Pearson Т. С, Doster M.A., Michailides T.J. Automated Detection of Pistachio Defects by Machine Vision. // Applied Engineering in Agriculture, 2002, V. 17, № 5, p. 729 — 732.
  60. Pearson Т., Toyofuku N. Automated Sorting of Pistachio Nuts with ClosedShells. // Applied Engineering in Agriculture, 2000, v. 16, № 1, p. 91 — 94.
  61. Tao Y., Heinemann P.H., Varghese Z., Morrow СТ., Sommer H.I. MachineVision for Color Inspection of Potatoes and Apples. // Transactions of the ASAE, 1995, V. 38, № 5, p. 1555- 1561.
  62. Ni В., Paulsen M. R, Reid J.F. Side Grading of Com Kernels with MachineVision. // Applied Engineering in Agriculture, 1998, v. 14, № 5 p. 567−571.
  63. Laykin S., Alchanatis V., Fallik E., Edan Y. Image — Processing Algorithms for Tomato Classification. // Transactions of the ASAE, 2002, v. 45, № 3, p. 851−858.
  64. A. Измерения в типографии: что, чем и зачем? //Курсив. — 2002. № 2. — с. 6 — 18.
  65. Chao К., Park В., Chen Y.R., Hruschka W.R., Wheaton F.W. Design ofa Dual — camera System for Poultry Carcasses Inspection. // Applied Engineering in Agriculture, 2000, v. 16, № 5 p. 581−587.
  66. Chao K., Chen Y.R., Early H, Park B. Color Image Classification Systems for Poultry Viscera Inspection. // Applied Engineering in Agriculture, 1999, V. 15, № 4 p. 363−369.
  67. A.C., Гурьянов Д. В., Рындюк К. Д. Имитационная модельопределения товарного сорта плодов. // Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB. Труды 2-ой Всероссийской научной конференции. М.: ИЛУ РАН, 2004. с. 1443−1452.
  68. Zayas I.Y., Flinn P.W. Detection of Insects in Bulk Wheat Samples withMachine Vision. // Transactions of the ASAE, 1998, v. 41, № 3, p. 883- 888.
  69. Я. Улучшение выращивания и продажи картофеля, увеличение его рыночной стоимости с помощью проектов по картофелю // Мир картофеля (специальный номер). — 2002. — с. 4,5.
  70. .В. Сертификация семенного картофеля: организационная структура и приоритетные направления // Картофель и овощи. 2002. № 2. — с. 23,24.
  71. У сков А.И. О системе сертификации семенного материала // Картофель и овощи. — 2002. № 2. — с. 25,26.
  72. И.Г. Колориметр для измерения цвета проекционныхэкранов ТВЧ // Тез. докл. Десятая науч. — техн. конф. Фотометрия и её метрологическое обеспечение — М.: ВНИИОФИ. — 1993. — с.54.
  73. Joret G., Malterre Н. Les effets de la degenerescence sur les rendementset la composition de la pomme de terre. // Comptes rendus hebdomadaires des seances de L’Academic d’Agriculture de France, 1945, v. 31, № 10, s. 503−504. 4. Патентные материалы.
  74. Пат. № 4 946 046, США. Аппарат для сортировки семян по цвету /
  75. Пат. № 5 533 628, США. Метод и аппарат для сортировки плодов по цвету, осуществляющий цветовые преобразования / Я. Тао, 1996, 209/580.
  76. Пат. № 2 073 571, РФ. Устройство для сортировки семян / ШахматовСИ., Арляпов А. В., 1997, В07С 5/342.
  77. Пат. № 19 858 168, Германия. Устройство для бесконтактного определения растительности на части поля / А. Хилькер, 1998 7А01 В 69/00.
  78. Авторефераты и диссертации.
  79. В.А. Исследование условий применения и обоснование конструктивных параметров контейнеров для транспортирования томатов с полей на перерабатывающие предприятия: Дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. М.: 1971.
  80. Д.М. Разработка оптико — электронного устройства для сортирования семенных клубней картофеля по морфологическим признакам: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. М., 1983.
  81. Д.В. Повышение эффективности сортирования яблок на основе цветных телевизионных датчиков: Автореф. дне. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. Зерноград., 2004. — 19 с.
  82. Н.В. Разработка машины для дефектации картофеля в пищевой промышленности: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. Киев., 1991. — 20 с.
  83. А. Электронно — оптический контроль при обработке и хранении плодов: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. Мичуринск., 1995.-22 с.
  84. А.Е. Исследование качества картофеля методом флуоресцнетного анализа: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. М.: 1989.-22 с.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!