配合飼料的混合均勻度與含水率是飼料生產中兩項重要的指標,目前對其常規(guī)的檢測方法需要依賴室內實驗室條件,檢測過程也相對復雜,不利于飼料生產效率的提高。本文探索一種新的檢測方法,可以實現對以上兩種信息便捷、準確的在線檢測。本研究試驗一以配合飼料最主要的三種成分,玉米、豆粕和預混料作為原料,利用近紅外光譜儀、小型飼料混合機等設備,模擬了飼料混合過程,在線采集了樣本信息,通過甲基紫法測得衡量樣本均勻度的CV值,建立均勻度參比矩陣。利用化學計量學軟件Unscrambler X對樣本數據進行了9點平滑與MSC預處理,采用了三種模式識別方法,分別為SIMCA法、LDA線性判別法和SVM支持向量機,飼料混合均勻狀態(tài)的分類判別準確率分別為94.8%、98%與92.7%。試驗二利用近紅外光譜技術對混合飼料的含水率進行了檢測,利用熱風干燥機對樣本干燥并取得含水率常規(guī)檢測值,對比不同預處理過程建模的效果,建立了含水率的PLS預測模型,模型預測值與常規(guī)檢測值的最大偏差為2.1%,達到了檢測要求。研究結果表明,近紅外光譜檢測技術可以應用于對飼料均勻度與含水率信息的檢測,其優(yōu)點主要包括測量結果精確,誤差穩(wěn)定；操作便... 

【文章來源】：內蒙古農業(yè)大學內蒙古自治區(qū)

【文章頁數】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

均勾度信息光譜采集系統(tǒng)

:龜 1 ‘他:ft ‘圖4三種詞料原料 *圖5豆柏 圖6玉米粉? 圖7預混料Figure 4 Three types Figure 5 Soybean Figure 6 Corn flour Figure 7 Preniixof Feed raw materials meal3.2樣本采集該系統(tǒng)主要特點為將混合機通過變頻柜控制在一定轉速使飼料原料保持持續(xù)均勾的混合，將光纖與光源固定在混合機幵口上距物料一定距離位置實時掃描，保證飼料光譜信息最大程度被光纖接收，同時最大程度減小雜散光的干擾，光纖應與混合機分開固定避免振動影響儀器精度，電機、光譜儀、計算機分開連接電源的保證系統(tǒng)供電穩(wěn)定。依照某育肥羊配合飼料的配方購置三種主要原料：預混料、玉米粉、豆柏。按照不同比例將原料分為三組，如下表：表1三組試驗原料分配情況Table. 1 Distribution of materials about three groups原料類別 第一組/% 第二組/% 第三組/%預混料 70 6 24玉米粉 24 70 6豆粕 6 24 70分批臥式帶狀螺旋混合機裝填程度（充滿系數）一般為0.5~0.6為宜，料位最高不能超過轉子頂部平面。分批立式混合機的充滿系數一般控制在0.8-0.85,分批

圖4三種詞料原料 *圖5豆柏 圖6玉米粉? 圖7預混料Figure 4 Three types Figure 5 Soybean Figure 6 Corn flour Figure 7 Preniixof Feed raw materials meal3.2樣本采集該系統(tǒng)主要特點為將混合機通過變頻柜控制在一定轉速使飼料原料保持持續(xù)均勾的混合，將光纖與光源固定在混合機幵口上距物料一定距離位置實時掃描，保證飼料光譜信息最大程度被光纖接收，同時最大程度減小雜散光的干擾，光纖應與混合機分開固定避免振動影響儀器精度，電機、光譜儀、計算機分開連接電源的保證系統(tǒng)供電穩(wěn)定。依照某育肥羊配合飼料的配方購置三種主要原料：預混料、玉米粉、豆柏。按照不同比例將原料分為三組，如下表：表1三組試驗原料分配情況Table. 1 Distribution of materials about three groups原料類別 第一組/% 第二組/% 第三組/%預混料 70 6 24玉米粉 24 70 6豆粕 6 24 70分批臥式帶狀螺旋混合機裝填程度（充滿系數）一般為0.5~0.6為宜，料位最高不能超過轉子頂部平面。分批立式混合機的充滿系數一般控制在0.8-0.85,分批

【參考文獻】：
期刊論文
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[6]微型近紅外儀用于眾生丸粉末混合過程的在線監(jiān)測研究[J]. 金葉,楊凱,陳木洲,劉雪松,陳勇,龍超峰,吳永江.  中國中藥雜志. 2011(21)
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[9]基于可見/近紅外漫反射光譜的土壤有機質含量估算方法研究[J]. 岑益郎,宋韜,何勇,鮑一丹.  浙江大學學報(農業(yè)與生命科學版). 2011(03)
[10]基于iPLS原理最優(yōu)化信息區(qū)間的桃糖度組合權重PLS模型研究[J]. 王加華,李鵬飛,曹楠寧,韓東海.  紅外與毫米波學報. 2009(05)

博士論文
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碩士論文
[1]基于近紅外光譜的餐飲廢棄油脂快速鑒別模型及優(yōu)化研究[D]. 沈雄.武漢工業(yè)學院 2012
[2]基于近紅外光譜分析技術的幾種固體粉末混合均勻度快速檢測研究[D]. 孫棟.山東大學 2012
[3]近紅外光譜分析技術（NIRS）在反芻動物飼料分析中的應用研究[D]. 白扎嘎爾.內蒙古農業(yè)大學 2010
[4]近紅外漫反射光譜結合PLS-ANN算法對藥物有效成分的定量分析測定[D]. 何文.鄭州大學 2010
[5]網紋瓜可溶性固形物、總酸和堅實度近紅外光譜檢測技術研究[D]. 袁琳.西北農林科技大學 2010
[6]基于光譜分析和數字圖像處理技術的土壤信息檢測研究[D]. 宋韜.浙江大學 2010
[7]近紅外光譜技術評價飼料加工質量的研究[D]. 王海東.中國農業(yè)科學院 2008
[8]魚粉和肉骨粉近紅外多成分快速檢測研究[D]. 蘇彩珠.暨南大學 2002



本文編號：3483505