一种基于花生物理特性的脱壳控制方法与脱壳装置

申请号 CN202410135941.X 申请日 2024-01-30 公开(公告)号 CN117991638A 公开(公告)日 2024-05-07
申请人 农业农村部南京农业机械化研究所; 发明人 谢焕雄; 王建楠; 刘敏基; 颜建春; 魏海; 张会娟; 游兆延; 王申莹; 廖轩; 吴阳华; 安继友;
摘要 本 发明 公开了一种基于花 生物 理特性的脱壳控制方法与脱壳装置,所述方法包括:获取被脱壳花生的物理特性的数值;所述物理特性包括果壳特性与果仁特性;根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子;基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别;基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式,对所述被脱壳花生实施脱壳作业。本发明中,判别模型充分考虑了花生的各项物理特性,包括考虑了 外壳 特性与果仁特性,如此根据被脱壳花生的具体物理特性,可以对被脱壳花生进行具体地量化评估分级,确定对被脱壳花生进行脱壳的难度等级,并据此以合适的工作模式进行脱壳作业,可以充分保证作业 质量 。
权利要求

1.一种基于花生物理特性的脱壳控制方法,其特征在于,所述方法包括:
获取被脱壳花生的物理特性的数值;所述物理特性包括果壳特性与果仁特性;
根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子;
基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别;所述判别模型的具体公式为:
其中,m为脱壳难度级别的总数,所述判别模型包含的m个公式分别对应于m个难度级别;y1、y2…ym为判别值,x1、x2…xn为果壳因子或果仁因子,n为果壳因子与果仁因子的总数;
a1、a2…an为第1脱壳难度级别的对应的系数;b1、b2…bn为第2脱壳难度级别的对应的系数;
c1、c2…cn为第m脱壳难度级别的对应的系数;
基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式,对所述被脱壳花生实施脱壳作业。
2.根据权利要求1所述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,其特征在于,所述控制单元内预存有对应于各所述脱壳难度级别的部件型号和/或运行参数;所述基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式包括:
改变脱壳滚筒与凹板筛之间的凹板间隙,和/或,改变所述脱壳滚筒的目标运转速度,和/或,进料闸的开度,和/或,输出更换所述脱壳滚筒的型号或所述凹板筛的型号的建议。
3.根据权利要求1所述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,其特征在于,所述基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别包括:
将所述果壳因子与果仁因子分别代入所述判别模型所包含的m个公式,得到y1、y2…ym的具体数值;
对比y1、y2…ym的大小,得到最大的数值yk,k≤m;
确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别为第k级。
4.根据权利要求3所述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,其特征在于,m=3,n=5;
预存于所述控制单元的判别模型具体为:
其中,x1、x2、x3、x4为果壳因子,x5为果仁因子;x1与外壳球度、外壳整齐度、外壳学特性、缩缢这四种物理特性相关;x2与外壳饱满度及外壳平均几何直径这两种物理特性相关;
x3与外壳网纹及外壳形状这两种物理特性相关;x4与果嘴这一项物理特性相关;x5与果仁球度、果仁整齐度、果仁力学特性以及果仁形状这四项物理特性相关。
5.根据权利要求1所述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,其特征在于,所述根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子,包括:
分别将各所述果壳因子与所述果仁因子相关的物理特性的数值代入对应的线性方程,计算得到果壳因子与果仁因子的具体值。
6.根据权利要求1所述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述脱壳装置输出的物料进行脱壳指标监控,得到实时破损率与实时脱净率;
根据所述实时破损率与所述实时脱净率对运行参数进行调节,以使所述实时破损率与所述实时脱净率的综合值达到最佳,得到优化破损率与优化脱净率;
将所述优化破损率与优化脱净率以及被脱壳花生的物理特性综合成为样本数据录入所述控制单元。
7.一种脱壳装置,其特征在于,其包括进料斗、脱壳滚筒、凹板筛以及驱动所述脱壳滚筒运转的电机,所述进料斗的下端安装有进料量调节装置,还包括用于监测实时破损率与实时脱净率的监控单元;还包括控制单元,所述控制单元用于实施权利要求1‑6任一项所述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,且所述控制单元能够控制所述电机的转速以及能够控制所述进料量调节装置运转。
8.根据权利要求7所述的脱壳装置,其特征在于,所述监控单元为相机,所述控制单元基于图像识别得到所述实时破损率与所述实时脱净率的数据。

说明书全文

一种基于花生物理特性的脱壳控制方法与脱壳装置

技术领域

[0001] 本发明涉及荚果脱壳控制技术领域,特别是涉及一种基于花生物理特性的脱壳控制方法与脱壳装置。

背景技术

[0002] 在花生的脱壳生产过程或者针对花生进行脱壳试验等应用领域,需要针对脱壳效果进行反复地调节脱壳装置的运转参数以实现对脱壳效果的调节,现有技术中不乏可以对调节运转参数优化脱壳效果的技术,如专利CN112716326A提供了一种葵花籽壳仁分离机,其能够按需对脱壳间隙进行自动调整,沈阳农业大学学报2010年6月刊载的论文《花生疲劳脱壳试验研究》研究了花生的物理机械特征及脱壳机理,对多个品种的花生的摩擦系数与动态疲劳进行了测定,得出了多种材质对花生的疲劳测试实验结果。上述现有技术解决的问题较为局限,难以根据花生的特征快速确定针对花生品种的脱壳模式,需要进行较大的损耗后才能得到较好的脱壳效果,且需要对大量的样本进行脱壳试验时,测试效率很低。

发明内容

[0003] 发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种能够快速定位花生的脱壳难度并据此调整脱壳工作模式的基于花生物理特性的脱壳控制方法与脱壳装置。
[0004] 技术方案:为实现上述目的,本发明的基于花生物理特性的脱壳控制方法,所述方法包括:
[0005] 获取被脱壳花生的物理特性的数值;所述物理特性包括果壳特性与果仁特性;
[0006] 根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子;
[0007] 基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别;所述判别模型的具体公式为:
[0008]
[0009] 其中,m为脱壳难度级别的总数,所述判别模型包含的m个公式分别对应于m个难度级别;y1、y2…ym为判别值,x1、x2…xn为果壳因子或果仁因子,n为果壳因子与果仁因子的总数;a1、a2…an为第1脱壳难度级别的对应的系数;b1、b2…bn为第2脱壳难度级别的对应的系数;c1、c2…cn为第m脱壳难度级别的对应的系数;
[0010] 基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式,对所述被脱壳花生实施脱壳作业。
[0011] 进一步地,所述控制单元内预存有对应于各所述脱壳难度级别的部件型号和/或运行参数;所述基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式包括:
[0012] 改变脱壳滚筒与凹板筛之间的凹板间隙,和/或,改变所述脱壳滚筒的目标运转速度,和/或,进料闸的开度,和/或,输出更换所述脱壳滚筒的型号或所述凹板筛的型号的建议。
[0013] 进一步地,所述基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别包括:
[0014] 将所述果壳因子与果仁因子分别代入所述判别模型所包含的m个公式,得到y1、y2…ym的具体数值;
[0015] 对比y1、y2…ym的大小,得到最大的数值yk,k≤m;
[0016] 确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别为第k级。
[0017] 进一步地,m=3,n=5;预存于所述控制单元的判别模型具体为:
[0018]
[0019] 其中,x1、x2、x3、x4为果壳因子,x5为果仁因子;x1与外壳球度、外壳整齐度、外壳学特性、缩缢这四种物理特性相关;x2与外壳饱满度及外壳平均几何直径这两种物理特性相关;x3与外壳网纹及外壳形状这两种物理特性相关;x4与果嘴这一项物理特性相关;x5与果仁球度、果仁整齐度、果仁力学特性以及果仁形状这四项物理特性相关。
[0020] 进一步地,所述根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子,包括:
[0021] 分别将各所述果壳因子与所述果仁因子相关的物理特性的数值代入对应的线性方程,计算得到果壳因子与果仁因子的具体值。
[0022] 进一步地,所述方法还包括:
[0023] 对所述脱壳装置输出的物料进行脱壳指标监控,得到实时破损率与实时脱净率;
[0024] 根据所述实时破损率与所述实时脱净率对运行参数进行调节,以使所述实时破损率与所述实时脱净率的综合值达到最佳,得到优化破损率与优化脱净率;
[0025] 将所述优化破损率与优化脱净率以及被脱壳花生的物理特性综合成为样本数据录入所述控制单元。
[0026] 一种脱壳装置,其包括进料斗、脱壳滚筒、凹板筛以及驱动所述脱壳滚筒运转的电机,所述进料斗的下端安装有进料量调节装置,还包括用于监测实时破损率与实时脱净率的监控单元;还包括控制单元,所述控制单元用于实施上述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,且所述控制单元能够控制所述电机的转速以及能够控制所述进料量调节装置运转。
[0027] 进一步地,所述监控单元为相机,所述控制单元基于图像识别得到所述实时破损率与所述实时脱净率的数据。
[0028] 有益效果:本发明的基于花生物理特性的脱壳控制方法与脱壳装置具有如下有益效果:
[0029] (1)判别模型充分考虑了花生的各项物理特性,包括考虑了外壳特性与果仁特性,如此根据被脱壳花生的具体物理特性,可以对被脱壳花生进行具体地量化评估分级,确定对被脱壳花生进行脱壳的难度等级,并据此以合适的工作模式进行脱壳作业,可以充分保证作业质量
[0030] (2)本发明的脱壳装置不仅能用于正常的脱壳作业,最重要的是可以用于科研实验中,针对大量需要测试的花生品种进行数据录入的过程中,可以根据花生的物理特性快速确定花生的大致难度级别,并据此切换工作模式进行脱壳试验,在脱壳实验中根据实时破损率与实时脱净率对运行参数进行调整,并基于优化后的作业指标对判别模型进行迭代优化,对于新品种的花生,可以不需要从0开始试验慢慢得到较好的作业指标后作为样本录入,可以快速得到大致的难度级别并在此基础上优化作业指标得到合理的试验样本,如此,可以大大加速脱壳实验与判别模型优化的进程附图说明
[0031] 图1为脱壳装置的结构示意图;
[0032] 图2为基于花生物理特性的脱壳控制方法的流程示意图。
[0033] 图中:1‑进料斗;2‑脱壳滚筒;3‑凹板筛;4‑电机;5‑进料量调节装置;6‑监控单元。

具体实施方式

[0034] 下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
[0035] 本发明的基于花生物理特性的脱壳控制方法基于图1所示的脱壳装置,脱壳装置包括进料斗1、脱壳滚筒2、凹板筛3以及驱动所述脱壳滚筒2运转的电机4,所述进料斗1的下端安装有进料量调节装置5,进料量调节装置5具有可以调节开度的进料闸门,还包括用于监测实时破损率与实时脱净率的监控单元6;还包括控制单元,所述控制单元用于实施上述的基于花生物理特性的脱壳控制方法,且所述控制单元能够控制所述电机4的转速以及能够控制所述进料量调节装置5运转。本实施例中,所述监控单元6为相机,所述控制单元基于图像识别得到所述实时破损率与所述实时脱净率的数据。
[0036] 如图2所示的基于花生物理特性的脱壳控制方法,包括如下步骤S101‑S103:
[0037] 步骤S101,获取被脱壳花生的物理特性的数值;所述物理特性包括果壳特性与果仁特性;
[0038] 具体地,在本实施例中,果壳特性包括外壳球度、外壳整齐度、外壳力学特性、缩缢、外壳饱满度、外壳平均几何直径、外壳网纹、外壳形状以及果嘴;果仁特性包括果仁球度、果仁整齐度、果仁力学特性以及果仁形状;
[0039] 步骤S102,根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子;
[0040] 步骤S103,基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别;所述判别模型的具体公式为:
[0041]
[0042] 其中,m为脱壳难度级别的总数,所述判别模型包含的m个公式分别对应于m个难度级别;y1、y2…ym为判别值,x1、x2…xn为果壳因子或果仁因子,n为果壳因子与果仁因子的总数;a1、a2…an为第1脱壳难度级别的对应的系数;b1、b2…bn为第2脱壳难度级别的对应的系数;c1、c2…cn为第m脱壳难度级别的对应的系数;
[0043] 步骤S104,基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式,对所述被脱壳花生实施脱壳作业。
[0044] 上述方法中,判别模型充分考虑了花生的各项物理特性,包括考虑了外壳特性与果仁特性,如此根据被脱壳花生的具体物理特性,可以对被脱壳花生进行具体地量化评估分级,确定对被脱壳花生进行脱壳的难度等级,并据此以合适的工作模式进行脱壳作业,可以充分保证作业质量。
[0045] 进一步地,所述控制单元内预存有对应于各所述脱壳难度级别的部件型号和/或运行参数;上述步骤S104中所述基于所述脱壳难度级别,切换脱壳装置的工作模式包括:
[0046] 改变脱壳滚筒2与凹板筛3之间的凹板间隙,和/或,改变所述脱壳滚筒2的目标运转速度,和/或,进料闸门的开度,和/或,输出更换所述脱壳滚筒2的型号或所述凹板筛3的型号的建议,用户可以根据建议更换部件以满足脱壳需要。
[0047] 此处,控制单元内存储有对应于各难度等级的零部件型号与脱壳作业参数,考虑了凹板间隙、滚筒转速、进料量、滚筒型号以及凹板筛3型号这些对脱壳质量影响较大的因素,使得对脱壳装置的调节有据可循,不用依赖于人工的经验。
[0048] 进一步地,上述步骤S103中所述基于所述果壳因子、果仁因子以及预存于控制单元的判别模型确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别包括如下步骤S201‑S204:
[0049] 步骤S201,将所述果壳因子与果仁因子分别代入所述判别模型所包含的m个公式,得到y1、y2…ym的具体数值;
[0050] 步骤S202,对比y1、y2…ym的大小,得到最大的数值yk,k≤m;
[0051] 步骤S203,确定所述被脱壳花生的脱壳难度级别为第k级。
[0052] 本实施例中,m=3,当k=1、2、3时(也即第1‑3级)分别对应于脱壳难度级别为容易、中等、困难。采用上述方式,可以有效基于上述判别模型得到被脱壳花生的脱壳难度等级。
[0053] 进一步地,m=3,n=5;预存于所述控制单元的判别模型具体为:
[0054]
[0055] 其中,x1、x2、x3、x4为果壳因子,x5为果仁因子;x1与外壳球度、外壳整齐度、外壳力学特性、缩缢这四种物理特性相关;x2与外壳饱满度及外壳平均几何直径这两种物理特性相关;x3与外壳网纹及外壳形状这两种物理特性相关;x4与果嘴这一项物理特性相关;x5与果仁球度、果仁整齐度、果仁力学特性以及果仁形状这四项物理特性相关。
[0056] 举例说明,当一种被脱壳花生的果壳因子x1、x2、x3、x4分别为‑0.446、‑0.812、‑1.813、‑1.624,果仁因子x5为2.207,代入上述各式中,可以得到y1、y2、y3的值,对比得到y3最大,则k=3,被脱壳花生的脱壳难度等级为3级,也即脱壳较为困难。
[0057] 另一种被脱壳花生的果壳因子x1、x2、x3、x4分别为0.154、‑0.542、0.027、‑1.459,果仁因子x5为‑1.009,代入上述各式中,可以得到y1、y2、y3的值,对比得到y1最大,则k=1,被脱壳花生的脱壳难度等级为1级,也即脱壳较为容易。
[0058] 上述果壳因子与果仁因子是通过因子分析的方法得出的,因子分析可以将很多观测数据进行简化,在信息损失较小的情况下,把多个变量转化为几个互补相关的综合指标。因子分析是基于大量的样本进行的,样本包含很多不同品种的花生的数据,样本的品种、物理特性、脱壳率与损失率都是实测得到的,基于大量样本,因子分析的过程包括:构造因子变量将上述花生的多项物理特性综合成少数几个因子;然后利用旋转方式使因子更具有解释性,得到与每个因子相关的物理特性;然后计算各因子的得分,也即计算各因子在每个样本的具体数值,以供在后续分析中基于因子得分对样本进行分析研究;基于上述因子得分可以进行线性回归,得到荚果因子以及果仁因子分别与各自对应的因子的线性回归方程。
最后,根据样本的破损率与脱净率数据,对样本进行分级,形成易、中、难三个脱壳难度等级,并根据每个难度等级的样品的因子建立判别函数,判别函数是基于费舍判别建立的,综合所有判别函数得到上述判别模型。
[0059] 进一步地,上述步骤S102中所述根据所述物理特性的数值计算果壳因子与果仁因子,包括:
[0060] 分别将各所述果壳因子与所述果仁因子相关的物理特性的数值代入对应的线性方程,计算得到果壳因子与果仁因子的具体值。
[0061] 进一步地,上述步骤S104之后,所述方法还包括如下步骤S301‑S303:
[0062] 步骤S301,对所述脱壳装置输出的物料进行脱壳指标监控,得到实时破损率与实时脱净率这两个作业指标;
[0063] 步骤S302,根据所述实时破损率与所述实时脱净率对运行参数进行调节(可调节的运行参数包括脱壳滚筒2与凹板筛3之间的凹板间隙、脱壳滚筒2的目标运转速度、进料闸门的开度),以使所述实时破损率与所述实时脱净率的综合值达到最佳,得到优化破损率与优化脱净率;
[0064] 本步骤中,可以基于加权求和的方式得到两个作业指标的综合值,具体地,可以为实时破损率与实时脱净率这两个作业指标按重要程度分配权重值(权重值小于1,且两个作业指标的权重值之和等于1),并计算作业指标与对应权重值的乘积之和,作为综合值。
[0065] 步骤S303,将所述优化破损率与优化脱净率以及被脱壳花生的物理特性综合成为样本数据录入所述控制单元。控制单元可以根据新录入的样本数据对判别模型进行优化,得到新的判别模型,如此,可以在品种改良研究过程中不断地对判别模型进行验证与迭代优化,形成更为完善与准确的判别模型。
[0066] 以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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