【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农业智能装备，具体的说是涉及一种薯类作物含水量测量方法与装置。
技术介绍
1、我国是农业生产大国，在农作物种植面积广、总产量高居世界前列，薯类作物在收获后需要进行仓储，以便后期取用和长时间储存，薯类在仓储过程中多是堆积在一起的，仓储过程中，无法检测其含水量等数据，长时间的堆积后容易出现腐烂、霉变等情况，因此需要定期对仓储中的薯类进行含水量检测，通过对其水分精准测量，可对具体薯类的品种、保存方法、保存环境等问题做出具体的分析，对于研究薯类的保存期限有很大帮助。目前薯类作物的水分测量大多为人工干预，通过人工操作对单位体积内的薯类进行称重和计算。这种测量方式不仅操作繁琐，而且精确度较低，误差范围较大，且工作量巨大，投入成本较高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对目前薯类作物的水分测量大多为人工干预，通过人工操作对单位体积内的薯类进行称重和计算。测量不仅操作繁琐，而且精确度较低，误差范围较大，且工作量巨大，投入成本较高等问题，提出一种薯类作物含水量测量方法与装置，可替代人工传统测产操作的繁琐工序，以提高水分测量的精确度，从而进一步提高薯类作物的保存期限。
2、本申请提供的薯类作物含水量测量方法和装置采用如下技术方案：
3、薯类作物含水量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、薯类通过安装支架内的传送带输送至旋转平台上，通过安装支架上的光源和图像采集器进行图像采集，通过数据处理器内含水量识别算法进行检测。
5、根据权利要
6、获取薯类图片，将预处理的图片进行标记，并对图像进行适当的变形；
7、采用神经网络模型对图片进行训练，完成模型训练；
8、对薯类进行含水量的检测。
9、将含水量信息传送到数据处理器中。
10、所述标记和变形的方法包括：
11、将样本数据进行标签化，利用图像的物理变换分别对图像进行上下、左右翻转，然后再旋转扩展样本以产生足够多的训练数据。
12、所述神经网络模型进行训练的方法包括：
13、使用有监督的学习方式对样本进行训练，采用bp网络结构，包括输入层、隐含层、输出层三层，输入层单元数为4个，分别为491、772、824和870 nm 4个特征波段，选择非线性的sigmoid型函数作为模型的作用函数。
14、一种薯类作物含水量测量装置，其特征在于，包括安装支架、传送管、光源、图像采集器、旋转平台、数据处理器；
15、所述安装支架上连接有传送管，所述安装支架上还连接设有光源、图像采集器，且所述图像采集器的镜头方向正对传送管；
16、所述传送管出料口内上转动设有旋转平台，出料口下方为传送带；
17、传送管的下料口正好可以对准传送带上，便于将检测过的薯类落在传送带上进行传送。
18、所述安装支架上固定设有数据处理器，所述数据处理器内存有检测薯类作物含水量的识别算法。
19、进一步的，所述传送带为透明材质，旋转平台上安装有清理器。
20、通过采用上述技术方案，旋转管体与清理器滑动接触，当旋转管体转动时，旋转管体与清理器相对转动，清除了旋转管体上的污垢，保证了透明材质始终清洁。
21、进一步的，所述光源的色温为6500k。
22、进一步的，所述数据处理器上外接有信息显示系统。
23、信息显示系统可以实时显示薯类粒的含水量。
24、综上所述，本专利技术包括以下至少一种有益技术效果：
25、1.本专利技术装置结构简单，运动工作原理清晰，设备制造成本较低，利于普及使用。
26、2.本专利技术可替代人工传统测产操作的繁琐工序，测量误差范围小，测量精度高，可减少薯类腐烂、霉变等情形，进一步提高薯类作物的保存期限。
27、3.本专利技术可以实现薯类含水量的快速检测，提高检测效率。
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1.薯类作物含水量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的薯类作物含水量测量方法，其特征在于，所述含水量识别算法包括：
3.根据权利要求2所述的薯类作物含水量测量方法，其特征在于，所述标记和变形的方法包括：
4.根据权利要求2所述的薯类作物含水量测量方法，其特征在于，所述神经网络模型进行训练的方法包括：
5.一种薯类作物含水量测量装置，其特征在于，包括安装支架(1)、传送管(2)、光源(3)、图像采集器(4)、旋转平台(5)、数据处理器(6)；
6.根据权利要求5所述的一种薯类作物含水量测量装置，其特征在于：所述传送带(2)为透明材质，旋转平台(5)上安装有清理器(8)。
7.根据权利要求5所述的一种薯类作物含水量测量装置，其特征在于：所述光源(3)的色温为6500K。
8.根据权利要求5所述的一种薯类作物含水量测量装置，其特征在于：所述数据处理器(6)上外接有信息显示系统(7)。
【技术特征摘要】
1.薯类作物含水量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的薯类作物含水量测量方法，其特征在于，所述含水量识别算法包括：
3.根据权利要求2所述的薯类作物含水量测量方法，其特征在于，所述标记和变形的方法包括：
4.根据权利要求2所述的薯类作物含水量测量方法，其特征在于，所述神经网络模型进行训练的方法包括：
5.一种薯类作物含水量测量装置，其特征在于，包括安装支架(1)、传送管(2...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪宏，李小银，柴岩，周标，陈一凡，程宏辉，夏云帆，王翔，周厚荣，陈琳，张永吉，张永泰，张瑛，胡晨曦，魏利辉，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：
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