CN114705034B - 一种自动烘干控制管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动烘干控制管理***，涉及粮食烘干技术领域，解决了现有技术不能准确确定烘干后的粮食目标含水率的技术问题；数据采集模块，用于采集粮食数据、环境数据、时间数据以及燃料数据并发送至处理器；所述粮食数据包括粮食总量、粮食高清图像、初始含水率以及烘干目的；处理器，根据粮食高清图像获取粮食种类；用于根据粮食种类、粮食数据和时间数据获取目标含水率和粮食烘干速度；然后根据粮食的粮食烘干速度、初始含水率、目标含水率以及环境数据获取调节信号发送至烘干模块和供热模块；烘干模块，用于利用供热模块提供的热量对粮食进行烘干；供热模块，用于提供粮食烘干过程所需要的热量。
Description
技术领域
本发明属于粮食烘干技术领域，具体是一种自动烘干控制管理***。
背景技术
粮食烘干是粮食生产过程中的关键环节，也是实现粮食生产全程机械化的重要组成部分。粮食干燥机械化技术是以机械为主要手段，采用相应的工艺和技术措施人为地控制温度、湿度，在不损害粮食品质的前提下，降低粮食含水率，使其达到国家安全贮存标准的干燥技术。它除了能有效地防止连绵阴雨等灾害性天气所造成的损失外，还具有其他明显的优势：一是减轻劳动强度，改善劳动条件。提高劳动生产率，为实现农业产业化、集约化、现代化提供有效手段；二是提高了粮食品质、耐贮性和加工性；三是可以防止自然干燥对粮食造成的污染，杜绝农民因占用公路晾晒粮食而造成的交通伤亡事故。
但是现实中，需要烘干的粮食，往往会掺杂有其他种类的粮食，当掺杂的粮食数量过多时，影响烘干设备的使用安全，同时不方便确定粮食烘干后的目标含水率，严重可能导致烘干过程失败，导致粮食易霉变。
因此需要一种自动烘干控制管理***解决上述技术问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种自动烘干控制管理***，该一种自动烘干控制管理***解决了现有技术不能准确确定烘干后的粮食目标含水率的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种自动烘干控制管理***，包括：
数据采集模块，用于采集粮食数据、环境数据、时间数据以及燃料数据并发送至处理器；所述粮食数据包括粮食总量、粮食高清图像、初始含水率以及烘干目的；
处理器，根据粮食高清图像获取粮食种类；用于根据粮食种类、粮食数据和时间数据获取目标含水率和粮食烘干速度；然后根据粮食的粮食烘干速度、初始含水率、目标含水率以及环境数据获取调节信号发送至烘干模块和供热模块；
所述粮食种类的获取过程包括：
粮食高清图像中包括超过设定数量的粮食颗粒；然后识别高清图像中所有的粮食颗粒并截取得到粮食颗粒图片，对粮食颗粒图片进行筛选获取若干特征图片；然后分别将特征图片在粮食数据库中进行比对获取特征图片对应的粮食种类；然后统计获取粮食种类及其对应特征图片的数量；获取最高粮食种类的占比，当占比大于等于设定占比时，获取粮食种类；当占比小于设定占比时，生成报警信息；
烘干模块，用于利用供热模块提供的热量对粮食进行烘干；
供热模块，用于提供粮食烘干过程所需要的热量。
进一步地，所述特征图片中粮食颗粒的完整度超过设定完整度。
进一步地，所述完整度的获取过程包括：
连续若干次识别粮食颗粒图片，获取其中识别到粮食种类的粮食颗粒图片，然后获取对应最多的粮食种类，然后在粮食数据库中获取对应粮食种类的标准图片；然后获取未能识别到粮食种类的粮食颗粒图片，并计算面积比，然后取小于0.5的面积比的最大值作为完整度。
进一步地，所述面积比的获取过程包括：
获取未能识别到粮食种类的粮食颗粒图片中粮食颗粒的面积，然后获取标准图片中对应位置的面积，然后作比值获取面积比。
进一步地，所述目标含水率的获取过程包括：
获取粮食种类、烘干目的以及时间数据中的给定储存时间，然后将其输入含水率数据库中调取对应的目标含水率。
进一步地，所述粮食烘干速度的获取过程包括：
根据粮食总量和时间数据中的烘干时间获取单位时间内粮食烘干量即粮食烘干速度。
进一步地，所述供热模块的调节信号的生成过程包括：
每隔设定时间T获取粮食的初始含水率，获取设定时间内进入烘干模块的粮食的重量，然后计算到达目标含水率所需要的总热量q；根据总热量和环境数据，通过烘干模块的散热曲线获取对应的需要从供热模块获取的热量值Q；然后根据燃料数据获取对应的供热模块的热量转化效率μ，获取设定时间T内供热模块的产热值，然后根据燃料燃烧的热值的转化率α，获取设定时间内需要的燃料量W，然后获取供热模块燃料的添加速度并发送至供热模块。
进一步地，所述烘干模块的调节信号的获取过程包括：
根据目标含水率、粮食种类、初始含水率、目标含水率和粮食烘干速度，通过烘干数据库获取烘干模型获取烘干模块对应的调节信号。
进一步地，所述烘干模型为卷积神经网络模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过采集粮食堆放处的高清图像，并对其进行分析，及时生成报警信息发送至管理人员的智能终端，避免粮食中掺杂有其他种类的粮食，避免其他种类的粮食在烘干过程中会影响烘干设备的正常运转和使用安全；本发明通过获取粮食颗粒图片中粮食颗粒的完整度，对粮食颗粒图片进行筛除，使得最高粮食种类占比更加准确，避免报警信息误报。
附图说明
图1为本发明的原理图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种自动烘干控制管理***，包括：
数据采集模块，用于采集粮食数据、环境数据、时间数据以及燃料数据；
所述粮食数据包括粮食总量、粮食的高清图像、粮食初始含水率以及烘干目的，粮食烘干后的含水率，所述烘干目的包括普通粮烘干和粮种烘干；烘干目的由数据采集模块的可视化操作界面输入；粮种烘干的要求要高于普通粮食烘干，因为粮种烘干过程中温度不能过高，烘干速度不能过快，当温度过高，烘干速度过快时会破坏粮种的生物活性，影响粮种的发芽率，造成不必要的损失。
烘干***在烘干粮食的过程中，要确保粮食种类要一致，当未烘干粮食中掺杂有过多的其他种类的粮食时，在烘干过程中会影响烘干设备的正常运转和使用安全，不方便烘干。
最高粮食种类的占比的获取过程包括：
获取最多的粮食种类的特征图片的数量A，计算A与全部特征图片数量X的比值，然后计算所有高清图片对应最高粮食占比的平均值即最高粮食种类的占比。
粮食数据库中存储有若干粮食的标准照片和对应的种类，将特征图片在粮食数据库中进行比对即可获取特征图片对应的粮食的种类；
所述特征图片为完整度超过设定完整度的粮食颗粒的图片；
所述环境数据包括现场的温度和湿度；
所述时间数据包括粮食的给定储存时间和烘干时间，所述给定储存时间为烘干后粮食的存储时间，有些粮食是需要当年售卖的，有些粮食是作为储备粮食进行储存的，对于当年售卖的粮食其含水率和储备粮食的含水率要求不相同；所述烘干时间为人工设定，单位为小时或天。
所述燃料数据包括燃料种类、热值以及存量；
处理器，根据粮食高清图像获取粮食种类；用于根据粮食种类、粮食数据和时间数据获取目标含水率和粮食烘干速度；然后根据粮食的粮食烘干速度、初始含水率、目标含水率以及环境数据获取调节信号发送至烘干模块和供热模块。
所述粮食种类的获取过程包括：
粮食高清图像中包括超过设定数量的粮食颗粒；然后识别高清图像中所有的粮食颗粒并截取得到粮食颗粒图片，对粮食颗粒图片进行筛选获取若干特征图片；然后分别将特征图片在粮食数据库中进行比对获取特征图片对应的粮食种类；然后统计获取粮食种类及其对应特征图片的数量；获取最高粮食种类的占比，当占比大于等于设定占比时，获取粮食种类；当占比小于设定占比时，生成报警信息；所述报警信息发送至管理人员的智能终端，所述智能终端包括智能手机、平板电脑以及台式电脑。
所述筛选的过程包括，获取粮食颗粒图片中粮食颗粒的完整度，当完整度大于设定完整度时保留，当完整度小于等于设定完整度时将对应粮食颗粒图片筛除。
所述完整度的获取过程包括：连续若干次识别粮食颗粒图片，获取其中识别到粮食种类的粮食颗粒图片，然后获取对应最多的粮食种类，然后在粮食数据库中获取对应粮食种类的标准图片；然后获取未能识别到粮食种类的粮食颗粒图片，并计算面积比，然后取小于0.5的面积比的最大值作为完整度。未识别到的颗粒图片可能会包括非粮食类的杂质，比如石块，当石块的面积较大时，其面积比对应较大，而真正对于粮食颗粒来说，其不能识别时，面积比是相对来说较小的，肯定小于1；而选择0.5是通过多次试验获得的，能够准确地将不能识别的粮食颗粒图片筛除，使得占比的计算结果准确，避免误报。
粮食颗粒图片的获取工程包括：首先对粮食颗粒图片进行高斯滤波处理，然后进行灰度处理获取灰度图，然后对灰度图进行分割获取粮食颗粒图片。
所述面积比的获取过程包括：获取未能识别到粮食种类的粮食颗粒图片中粮食颗粒的面积，然后获取标准图片中对应位置的面积，然后作比值获取面积比。
所述标准图片包括粮食颗粒的若干个角度图片，图像识别失败往往是因为获取到的图片的可识别部分的面积过小导致的，粮食颗粒在堆积的过程中有些粮食颗粒的露出部分面积过小，不能通过比较判断获取对应的粮食种类。
所述粮食烘干速度的获取过程包括：根据粮食总量，烘干时间获取单位时间内粮食烘干量即粮食烘干速度。
所述目标含水率的获取过程包括：
获取给定储存时间、粮食种类、储存地点以及烘干目的，然后将其输入含水率数据库中调取对应的目标含水率；所述含水率数据库通过大数据和经验数据获取，将给定存储事件、粮食种类、存储地点以及烘干目的作为影响因素，将含水率作为输出结果获取，是可以通过大数据和以往经验获取的。
所述供热模块的调节信号的生成过程包括：
每隔设定时间T获取粮食的初始含水率，获取设定时间内进入烘干模块的粮食的重量，然后计算到达目标含水率所需要的总热量q；总热量可通过热量计算公式获取，所述热量计算公式为本领域技术人员公知的常见技术；然后将总热量和环境数据，根据烘干模块的散热曲线获取烘干模块对应的需要从供热模块获取的热量值Q；根据热量值以及燃料数据获取供热模块的调节信号；所述烘干模块的散热曲线由烘干模块的历史运行数据获得，其影响因素包括环境数据中的温度、湿度、风速以及供热量。也就是烘干模块传递热量的效率。
获取热量值Q，然后根据燃料数据获取对应的供热模块的热量转化效率μ，获取设定时间T内供热模块的产热值
然后根据燃料燃烧的热值以及转化率α，获取设定时间内需要的燃料量W，然后获取供热模块燃料的添加速度为
并发送至供热模块。
所述烘干模块的调节信号的获取过程包括：
根据目标含水率、粮食种类、初始含水率、目标含水率和粮食烘干速度，通过烘干数据库获取烘干模型获取烘干模块对应的调节信号。
所述烘干模型为卷积神经网络模型，通过获取样本数据，得到训练集，经过不断训练得到。
烘干模块，所述烘干模块用于利用供热模块提供的热量对粮食进行烘干。
供热模块，所述供热模块用于提供粮食烘干过程所需要的热量。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (6)
1.一种自动烘干控制管理***，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集粮食数据、环境数据、时间数据以及燃料数据并发送至处理器；所述粮食数据包括粮食总量、粮食高清图像、初始含水率以及烘干目的；
处理器，根据粮食高清图像获取粮食种类；用于根据粮食种类、粮食数据和时间数据获取目标含水率和粮食烘干速度；然后根据粮食的粮食烘干速度、初始含水率、目标含水率以及环境数据获取调节信号发送至烘干模块和供热模块；
所述粮食种类的获取过程包括：
粮食高清图像中包括超过设定数量的粮食颗粒；然后识别高清图像中所有的粮食颗粒并截取得到粮食颗粒图片，对粮食颗粒图片进行筛选获取若干特征图片；然后分别将特征图片在粮食数据库中进行比对获取特征图片对应的粮食种类；然后统计获取粮食种类及其对应特征图片的数量；获取最高粮食种类的占比，当占比大于等于设定占比时，获取粮食种类；当占比小于设定占比时，生成报警信息；
烘干模块，用于利用供热模块提供的热量对粮食进行烘干；
供热模块，用于提供粮食烘干过程所需要的热量；
所述筛选的过程包括：
获取粮食颗粒图片中粮食颗粒的完整度，当完整度大于设定完整度时保留，当完整度小于等于设定完整度时将对应粮食颗粒图片筛除；
所述完整度的获取过程包括：
连续若干次识别粮食颗粒图片，获取其中识别到粮食种类的粮食颗粒图片，然后获取对应最多的粮食种类，然后在粮食数据库中获取对应粮食种类的标准图片；然后获取未能识别到粮食种类的粮食颗粒图片，并计算面积比，然后取小于0.5的面积比的最大值作为完整度；
所述面积比的获取过程包括：
获取未能识别到粮食种类的粮食颗粒图片中粮食颗粒的面积，然后获取标准图片中对应位置的面积，然后作比值获取面积比。
2.根据权利要求1所述的一种自动烘干控制管理***，其特征在于，所述目标含水率的获取过程包括：
获取粮食种类、烘干目的以及时间数据中的给定储存时间，然后将其输入含水率数据库中调取对应的目标含水率。
3.根据权利要求1所述的一种自动烘干控制管理***，其特征在于，所述粮食烘干速度的获取过程包括：
根据粮食总量和时间数据中的烘干时间获取单位时间内粮食烘干量即粮食烘干速度。
4.根据权利要求1所述的一种自动烘干控制管理***，其特征在于，所述供热模块的调节信号的生成过程包括：
每隔设定时间T获取粮食的初始含水率，获取设定时间内进入烘干模块的粮食的重量，然后计算到达目标含水率所需要的总热量q；根据总热量和环境数据，通过烘干模块的散热曲线获取对应的需要从供热模块获取的热量值Q；然后根据燃料数据获取对应的供热模块的热量转化效率μ，获取设定时间T内供热模块的产热值，然后根据燃料燃烧的热值的转化率α，获取设定时间内需要的燃料量W，然后获取供热模块燃料的添加速度并发送至供热模块。
5.根据权利要求1所述的一种自动烘干控制管理***，其特征在于，所述烘干模块的调节信号的获取过程包括：
根据目标含水率、粮食种类、初始含水率、目标含水率和粮食烘干速度，通过烘干数据库获取烘干模型获取烘干模块对应的调节信号。
6.根据权利要求5所述的一种自动烘干控制管理***，其特征在于，所述烘干模型为卷积神经网络模型。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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