青貯飼料是優(yōu)質的家畜(主要是反芻動物)粗飼料。隨著社會的進步,人們對肉產品、奶制品需求量日益增加,奶牛、肉牛、肉羊、役用牛等反芻動物的養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴大,對青貯飼料的需求量亦顯著增加。在青貯時,原料的含水率過高或過低都不利于青貯過程的正常完成。含水率過高,可溶性營養(yǎng)物質易隨滲出的汁液流失,并導致梭酸發(fā)酵,影響飼料品質;含水率過低,則不易壓實,導致靑貯窖內藏有空氣易發(fā)生霉變,另外,青貯含水率過低還將導致收獲損失和過度產熱,使發(fā)酵物質或營養(yǎng)物質的數量減少,引得PH值升高,乳酸和其他發(fā)酵產物降低。因此,原料含水率的檢測對玉米青貯具有重要意義。為實現青貯原料含水率無損、快速檢測,本研究設計了基于可見光光譜的青貯玉米原料含水率預測系統,并進行了試驗研究。本文以佳良99號玉米為研究對象,利用臺灣五鈴光學OTO光譜儀及與其配套的光學元件采集可見光波段下樣品的光譜數據信息,運用實驗室干燥法測定青貯玉米原料的實際含水率。利用C++編程語言在Microsoft Visual Studio 2010平臺下開發(fā)了青貯玉米原料含水率預測系統的上位機軟件,實現了青貯玉米原料含水率的在線檢測。本研究主要工作如下:(1)結合OTO光譜儀和與其相關的光學元件,構建可見光光譜數據的硬件檢測系統。檢測系統使用光源發(fā)射器,提高光源質量;在反射光信號接收過程中,使用光纖準直鏡并配合長、短光纖,提高光譜儀采集的光信號質量。(2)分析系統功能需求,設計軟件相關功能模塊。軟件系統可實現用戶登錄、檢測環(huán)境選擇、光譜儀連接、取標準白、數據提取、含水率預測、數據分析、數據保存等基本功能。(3)采集青貯原料樣本的光譜信息,通過標準正態(tài)變換等多種方法對原始光譜進行預處理,分析各預處理方法對青貯原料含水率PLSR預測模型的影響,結果表明,矢量歸一化算法為最佳光譜預處理方法。將基于矢量歸一化算法的PLSR預測模型嵌入軟件系統,用于預測青貯玉米原料含水率。(4)編寫光譜儀串口與上位機通訊程序并調試數據通訊功能,完成軟件與光譜儀的連接;測試系統的光譜數據提取、含水率預測及數據保存等功能,結果表明,系統能較準確地預測青貯玉米原料含水率,可基本實現本設計需求功能。本研究設計了基于可見光光譜分析技術的青貯玉米原料含水率預測系統,可實現青貯玉米原料含水率的自動分析與預測。本研究為快捷、無損估計青貯玉米原料含水率提供了新的研究思路,對未來青貯玉米營養(yǎng)品質檢測具有重要意義。
【學位單位】：內蒙古農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：O433;S816.53
【部分圖文】：

譜儀的串口通信，在 Visual Studio 2010 開發(fā)平臺上開發(fā) OTO 光譜、積分時間、取標準白以及其他的特性配置和修改的應用程序；010 開發(fā)平臺中嵌入前期試驗建立的預測青貯玉米原料含水率的數譜數據信息的處理與分析；并開發(fā) MFC 窗體用戶界面，便于用戶實時交互，以實現對光譜儀的配置參數進行簡單修改的功能。）青貯玉米原料光譜數據預處理及含水率預測模型構建。）對搭建的青貯玉米原料含水率預測系統進行調試，評價含水率預技術路線所采用的技術路線如圖 1所示。

圖 2 系統硬件總體設計架構圖Fig.2 System hardware architecture diagram集電路主要由硅光電檢測、放大電路、ADC 芯片組成。集標準白數據，即光源通過空氣后探測器檢測到的光強源發(fā)射器，將其發(fā)射的光束照射到被測物體上。測物與光源發(fā)射器之間的角度，使得光纖探頭能夠采集號。的光信號通過光纖傳送到光譜儀內。由光譜儀上的 ADC 芯片轉換為數字信號傳輸到上位機將采集到的光譜數據進行計算處理得到光波長和光強度據分析軟件將計算得到后的光強度與標準白數據進行交反射率，并將反射率與對應的波長以 TXT文本格式保存驟詳細敘述了使用 OTO光譜儀的工作流程，我們開發(fā)時

它的檢測光譜波長范圍為 380-1040nm。OTO 光譜儀適用于科研的二次開發(fā)。光譜儀如圖3 所示。主要參數如表 1 所示。圖 3 可見光光譜儀Fig.3 Visible light spectrometer表 1 可見光光譜儀參數Table.1 Parameters of visible light spectrometer.2.4 輔助模塊（1）光源發(fā)射器。光譜儀型號 SE1040-25-VNIR光波段范圍 300nm-1050nm波段精準度 ±0.3nm電源型式 ±5.2VDC光纖接頭型號 SMA 905體積規(guī)格 89mm*110mm*31.4mm8
【參考文獻】

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4 張曉慶;穆懷彬;侯向陽;閆偉紅;李平;李鵬;蘇佳樓;;我國青貯玉米種植及其產量與品質研究進展[J];畜牧與飼料科學;2013年01期

5 吳兆海;梁超;王永新;高文俊;玉柱;孫啟忠;白春生;許慶方;;晾曬和添加劑對白羊草青貯的影響[J];草地學報;2012年04期

6 李冰;王宛平;;計算機技術在農業(yè)生產中的應用研究[J];科技視界;2012年02期

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9 李江波;蘇憶楠;饒秀勤;;基于高光譜成像及神經網絡技術檢測玉米含水率[J];包裝與食品機械;2010年06期

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本文編號：2838061