自动分选

作品数：238被引量：462H指数：10
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基于机器视觉苗木自动分选的研究
《林业机械与木工设备》2025年第3期56-59,共4页张卫国 李时舫 张北航 马玲 羿宏雷 
中国林业科学研究院林业新技术研究所面上项目(CAFYBB2020SY044)。
苗木分选是工厂化育苗自动化生产线的重要环节,目的是通过对苗木的自动分选,剔除不适合自动化生产线育苗的苗木。利用机器视觉技术自动对苗木进行拍照、分析、判断,分选出不合适的苗木,并计算出该苗木的坐标参数。通过通信协议,发送给...
关键词：机器视觉自动分选 堆叠 
基于机器视觉的拆回电能表自动分选系统设计
《电工技术》2025年第2期89-91,共3页叶柱辉 
拆回电能表数量逐年增加,人工分选费时费力,因此采用生产线的形式,设计一条拆回电能表自动分选系统。该系统硬件部分主要包括高清相机、图像采集卡及视觉传感器,软件部分首先通过图像采集获取拆回电能表的图像,随后利用机器视觉算法提...
关键词：机器视觉 拆回电能表 分选 
基于机器视觉的自动分选技术探究
《林业机械与木工设备》2024年第10期15-19,24,共6页张卫国 李时舫 羿宏雷 马玲 孟凡烨 
中国林业科学研究院林业新技术研究所面上项目(CAFYBB2020SY044)。
分选是自动化生产线的重要环节,集成了视觉功能的自动分选技术,在提升分选效率的同时,也极大地拓宽了分选的精准性与普适性,广泛应用于生产制造的各个行业。从国内发展概况、分选系统软硬件构成、分选基本流程以及关键技术四个方面,探...
关键词：机器视觉 自动分选技术 
油茶果壳籽实时分选系统设计与试验被引量：1
《农机化研究》2024年第10期79-86,共8页段宇飞 孙记委 董庚 卢周成 霍俊 王焱清 
湖北省重点研发计划项目(2020BBA042);湖北工业大学科研启动基金项目(BSQD2017076)。
为了实现油茶果脱壳后果壳与茶籽的高效分选,进行了油茶果壳籽分选装置上料模块、视觉采集模块、执行模块和控制系统的设计。其中,整体装置采用一种阵列式凹槽传送机构,避免执行喷吹时产生对茶籽的带出干扰。利用有效的图像预处理方法...
关键词：油茶果 自动分选 机器视觉 特征选择 随机森林 
智能识别技术在农产品自动分选中的应用
《电子技术（上海）》2024年第8期100-101,共2页张辰 叶梓 
阐述针对农产品分拣中的问题,以红枣为例,结合深度学习中实例分割的实际应用,探讨基本的模型算法。在可见光RGB成像条件下,通过图像处理与机器学习技术,检测和分析红枣表面的缺陷。
关键词：人工智能 神经网络模型 智能识别 红枣分拣 模型标注 
基于红外光谱分选的废塑料回收利用技术研究
《橡塑资源利用》2024年第3期9-12,38,共5页王雷 
随着塑料制品的广泛应用,废塑料处理已成为亟需解决的环境问题。本文旨在探讨基于红外光谱分选的废塑料回收利用技术。研究阐述了红外光谱分选的原理,详细介绍了光谱采集、特征提取识别和精准分选执行与控制等关键技术流程。通过实验对...
关键词：废塑料回收 红外光谱 自动分选 
拆回电能表自动分选破拆系统的设计被引量：3
《自动化应用》2024年第6期19-21,24,共4页刘德鑫 于华淞 刘庆朝 郑际俊 
拆回电能表数量逐年增加,人工分选破拆费时费力。通过分析需求,采用生产线的形式,设计了一套拆回电能表自动分选破拆系统。设计自动分选破拆流水线系统的总体方案,包含初选预备单元、除尘单元、自动分选单元、破拆单元、自动装箱单元与...
关键词：拆回电能表 自动分选 自动装箱 流水线 
基于X射线的煤矸自动分选技术应用实践
《晋控科学技术》2024年第1期23-26,共4页张庆贤 
针对中国平煤神马控股集团原煤排矸技术仍然沿用手选方式所导致的效率低下的现状,推广应用了拥有自主知识产权的基于X射线的煤矸自动分选技术系统,提高了排矸效率,改善了煤炭质量,节省了铁路运输能力。
关键词：X射线 自动化 拣选 原煤 矸石 
毛竹智能避节定长锯切设备设计被引量：2
《竹子学报》2023年第4期1-12,共12页李胜巍 张建 朱玲琴 吴安琪 张文福 王进 袁少飞 
安吉县绿色竹产业创新服务综合体重点研发项目(2022ZCZX002);浙江省省院合作林业科技项目(2021SY07)。
【目的】将整根毛竹锯切成特定长度规格竹段,是竹材初加工中最重要的工序,现有的毛竹锯切设备大多存在诸如机械化水平低、安全隐患大、人工成本高等问题,亟需设计制造出先进的锯切设备以推动竹材初加工产业的健康发展。【方法】采用图...
关键词：智能避节与定长 自动分选 可编程控制器(PLC) 样机试验 
基于CNN的废旧纺织品在线NIR高效识别与自动分选技术研究被引量：5
《光谱学与光谱分析》2023年第7期2139-2145,共7页李文霞 杜宇君 王悦 刘正东 郑佳辉 杜文倩 王华平 
国家重点研发计划项目(2016YFB0302900);北京服装学院研究生科研创新项目(X2022-044)资助。
我国每年产生废旧纺织品超过2600多万吨,且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势,而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确,...
关键词：废旧纺织品 在线近红外光谱 定性识别模型 卷积神经网络 自动分选 
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