【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产管理，更具体地说，本专利技术涉及一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理系统及方法。
技术介绍
1、随着秸秆资源化利用技术的发展，秸秆作为饲料原料已逐渐成为农业和畜牧业的重要环节，然而，在秸秆的预处理与发酵过程中，受高温高湿环境及复杂工艺条件的影响，秸秆中纤维素与半纤维素的结构特性可能发生改变，预处理是指在秸秆饲料化资源利用过程中，为了提高秸秆的营养价值和加工性能，对秸秆原料进行的一系列初步处理工艺；在局部区域内，纤维的微观结构会呈现出不均衡的排列状态，此外，纤维素与半纤维素的界面交互作用在不同工艺条件下表现出非线性响应，导致局部区域的反应性能存在不稳定性，这些现象会对秸秆饲料化的资源利用效率产生显著影响。
2、现有技术中缺乏针对秸秆预处理过程中的局部结构异常现象的精准评估与管控手段，导致纤维素与半纤维素在特定区域内易发生微观结构固化，从而显著降低后续酶解处理的效率。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理系统及方法以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，包括如下步骤：
4、对秸秆原料进行光谱成分分析生成纤维组分分布信息，基于多元线性回归算法拟合处理纤维组分分布信息以确定局部结构易固化风险区域；
5、对秸秆原料进行显微图像采集生成局部微结构图谱，基于特征提
6、基于局部结构易固化风险区域和潜在固化特征区域，生成预处理风险调整区域；
7、通过分析预处理风险调整区域的纤维排列方向梯度变化，评估纤维方向排列的偏移幅度是否正常；通过分析预处理风险调整区域内纤维素与半纤维素的界面交互，评估纤维组分界面交互的非对称性耦合强度是否合理；
8、基于纤维方向排列的偏移幅度和纤维组分界面交互的非对称性耦合强度的评估结果，判断预处理风险调整区域是否需要立即进行参数优化处理。
9、在一个优选的实施方式中，对秸秆原料进行光谱成分分析生成纤维组分分布信息，基于多元线性回归算法拟合处理纤维组分分布信息以确定局部结构易固化风险区域，具体包括：
10、通过近红外光谱设备对秸秆原料的光谱特性进行数据采集，获得包括纤维素和半纤维素的光谱反射数据；
11、基于光谱反射数据对纤维素和半纤维素的分布特性进行特征提取，生成纤维组分分布信息；
12、利用多元线性回归算法对纤维组分分布信息进行拟合处理，基于拟合得到的回归参数权重，确定纤维组分存在易固化风险的局部区域并标记为局部结构易固化风险区域。
13、在一个优选的实施方式中，对秸秆原料进行显微图像采集生成局部微结构图谱，基于特征提取和分类识别标记潜在固化特征区域，具体包括：
14、利用显微成像设备采集秸秆原料显微图像，并通过图像预处理方法对秸秆原料显微图像进行去噪和对比度增强处理；
15、通过边缘检测算法提取秸秆原料显微图像中纤维微结构的边缘特征；
16、利用支持向量机分类算法对纤维微结构的边缘特征进行分类识别，根据分类结果标记秸秆原料显微图像中的潜在固化特征区域。
17、在一个优选的实施方式中，基于局部结构易固化风险区域和潜在固化特征区域，生成预处理风险调整区域，具体包括：
18、提取局部结构易固化风险区域和潜在固化特征区域的空间位置数据；
19、对局部结构易固化风险区域和潜在固化特征区域的空间位置数据进行并集计算，确定覆盖两个区域范围的最小边界框，生成预处理风险调整区域。
20、在一个优选的实施方式中，通过分析预处理风险调整区域的纤维排列方向梯度变化，评估纤维方向排列的偏移幅度是否正常，具体包括：
21、提取预处理风险调整区域内纤维排列方向数据，基于纤维排列方向数据生成纤维排列方向的二维分布图；
22、对纤维排列方向的二维分布图进行梯度分析，计算纤维排列方向在不同空间位置上的梯度变化；
23、基于纤维排列方向在不同空间位置上的梯度变化计算预处理风险调整区域内纤维方向排列的偏移幅度，偏移幅度包括平均梯度变化幅度和偏移幅度的离散性；
24、将纤维方向排列的偏移幅度与预设偏移幅度正常范围进行比较，评估预处理风险调整区域的纤维方向排列的偏移幅度是否正常。
25、在一个优选的实施方式中，平均梯度变化幅度和偏移幅度的离散性的获取方法具体为：
26、平均梯度变化幅度：；其中，为预处理风险调整区域内的平均梯度变化幅度，为栅格总数，表示二维分布图中栅格的行编号，表示二维分布图中栅格的列编号，表示二维分布图中位于第行第列的栅格内纤维排列方向的梯度变化幅度；
27、偏移幅度的离散性：；其中，表示预处理风险调整区域内偏移幅度的离散性。
28、在一个优选的实施方式中，通过分析预处理风险调整区域内纤维素与半纤维素的界面交互，评估纤维组分界面交互的非对称性耦合强度是否合理，具体包括：
29、提取预处理风险调整区域内纤维素与半纤维素的光谱数据，结合分子结构检测手段生成纤维组分的界面表征信息；
30、对界面表征信息进行预处理，结合化学特征分析方法提取界面交互变量；
31、构建界面交互变量的高维特征矩阵，并通过耦合度计算方法分解高维特征矩阵，得到纤维素与半纤维素界面交互的耦合系数分布，耦合系数分布包括空间位置与特征维度的关联强度以及特征维度与界面交互变量的关联强度；
32、基于耦合系数分布中的正反向差异，计算纤维组分界面交互的非对称性耦合强度；
33、将非对称性耦合强度与耦合强度合理范围进行比对，判断预处理风险调整区域内纤维组分界面交互的非对称性耦合强度是否合理。
34、在一个优选的实施方式中，基于纤维方向排列的偏移幅度和纤维组分界面交互的非对称性耦合强度的评估结果，判断预处理风险调整区域是否需要立即进行参数优化处理，具体包括：
35、当预处理风险调整区域的纤维方向排列的偏移幅度正常，且纤维组分界面交互的非对称性耦合强度合理时，则判定预处理风险调整区域不需要立即进行参数优化处理；否则，则判定预处理风险调整区域需要立即进行参数优化处理。
36、另一方面，本专利技术提供一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理系统，包括光谱成分分析模块、显微图像识别模块、 调整区域生成模块、纤维偏移评估模块、界面交互评估模块以及参数优化判断模块；
37、光谱成分分析模块：对秸秆原料进行光谱成分分析生成纤维组分分布信息，基于多元线性回归算法拟合处理纤维组分分布信息以确定局部结构易固化风险区域；
38、显微图像识别模块：对秸秆原料进行显微图像采集生成局部微结构图谱，基于特征提取和分类识别标记潜在固化特征区域；
39、调整区域生本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，对秸秆原料进行光谱成分分析生成纤维组分分布信息，基于多元线性回归算法拟合处理纤维组分分布信息以确定局部结构易固化风险区域，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，对秸秆原料进行显微图像采集生成局部微结构图谱，基于特征提取和分类识别标记潜在固化特征区域，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，基于局部结构易固化风险区域和潜在固化特征区域，生成预处理风险调整区域，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，通过分析预处理风险调整区域的纤维排列方向梯度变化，评估纤维方向排列的偏移幅度是否正常，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，平均梯度变化幅度和偏移幅度的离散性的获取方法具体为：<...
【技术特征摘要】
1.一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，对秸秆原料进行光谱成分分析生成纤维组分分布信息，基于多元线性回归算法拟合处理纤维组分分布信息以确定局部结构易固化风险区域，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，对秸秆原料进行显微图像采集生成局部微结构图谱，基于特征提取和分类识别标记潜在固化特征区域，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，基于局部结构易固化风险区域和潜在固化特征区域，生成预处理风险调整区域，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种秸秆饲料化资源高效利用的智能管理方法，其特征在于，通过分析预处理风险调整区域的纤维排列方向梯度变化，评估纤维方向排列的偏移幅度是否正常，具体包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝俊，杨园园，田兵，卢小娜，刘静，刘克，郑玉龙，谢艺潇，陈超，杨富裕，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：
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