автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.02, диссертация на тему:Повышение качества сыпучих зерновых продуктов на основе разработки и применения многокритериальных фотоэлектронных сепараторов

АЛТАИСКИИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. И.И. ПОЛЗУНОВЛ

р пГа 11'о ^ рукописи

., . 'О

Тищенко Андрей Иванович

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА СЫПУЧИХ ЗЕРНОВЫХ ПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ

ФОТОЭЛЕКТРОННЫХ СЕПАРАТОРОВ

{

Специальность 05.20.02 - Электрификация сельскохозяйственного

производства

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Барнаул - 2000

Работа выполнена в Алтайском государственном техническом университете им. И.И. Ползунова

Научные консультанты: доктор физико-математических наук,

профессор Евстигнеев В.В., доктор технических, наук, профессор Хомутов О.И.

Официальные оппоненты.-доктор технических наук, профессор

Худоногов A.M.,

доктор технических наук, старший научный сотрудник Алейников А.Ф., доктор технических наук, профессор Вашкевцч В.В.

Ведущая организация: Сибирский институт механизации и

электрификации сельского хозяйства (СибИМЭ)

Защита диссертации состоится «22» декабря 2000 г. в 10-00 на заседании диссертационного совета Д 064.29.03 Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова по адресу: 656099, Алтайский край, г. Барнаул, пр Ленина, 46.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Алтайского государственного технического университета им. ИИ. Ползунова.

Автореферат разослан «//">> ноября 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., профессор ^ -4 А.Г, Порошенко

flcH. ?ГУ. У 65

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

Повышение качества сельхозпродукции является крупнейшей проблемой сельскохозяйственного производства. Проблемой, которая не потеряет своей актуальности при всех возможных общественно-политических формациях, в любых уголках планеты, где вообще возможно земледелие.

Доброкачественность сыпучих пищевых продуктов в конечном счете определяется однородностью массы и, в значительной степени, цветом и размерами отдельных частиц. От технического уровня приборов контроля и оборудования сортировки, их функциональных возможностей во многом зависит качество и конкурентоспособность сельхозпродукции. К такому оборудованию относятся разнообразные сепараторы. Одной из разновидностей сепараторов - фотоэлектронным сепараторам, и посвящена настоящая работа.

Фотоэлектронное сепарирование сыпучих продуктов по цвету применяется при производстве сельхозпродукции около полувека. Оно заключается в обнаружении частиц, отличающихся по цвету от эталона, и поштучном их извлечении.

При практической реализации разработчики разных фирм используют различные технические решения, имеющие свои преимущества и недостатки.

Для всех этапов зерноочистки характерно фракционирование исходного зерна. Для этой цели применяются пневматические сепараторы, ситовые рассевы, рассев-калибровщик, цилиндрические триеры, скальператоры, сепараторы, аспирационные колонки и другие виды машин.

Общим большим недостатком всех механических сортировальных машин является их неуниверсальность (все они либо выводят из зерномассы какой-ннбудь один вид примеси, либо осуществляют сортировку только по одному параметру).

Кроме того, все машины этого назначения не способны оценивать зерномассу по качеству отдельных зерен.

В отличие от агрегатов механической сортировки, существующие фотоэлектронные сепараторы способны оценивать цвет (а соответственно и качество) каждого отдельного зерна, что дает возможность повысить качество сортировки всей зерномассы.

В мировой практике использование и производство фотоэлектронных сепараторов растет. Несмотря на это, область их применения нельзя не считать ограниченной. Это связано с тем, что,

выпускаемые фотоэлектронные сепараторы, успешно справляясь с задачей оценки цвета отдельных зерен, не в состоянии оценивать другие их физические свойства (например, размеры).

Если вести сортировку дополнительно по другим критериям, например, контролировать размер и форму исследуемого зерна, то точность сортировки можно в значительной степени повысить.

Решение этой задачи становится возможным при совокупном использовании в фотоэлектронных сепараторах как традиционной элементной базы - фотодиодов, так и существенно иной -многоэлементных фотоприемников. Такое сочетание позволяет осуществить многокритериальную (по нескольким признакам) сортировку зерновой продукции.

Эффективность фотоэлектронного сепаратора определяется скоростью принятия решения по отбраковке зерна на основе информации, получаемой от первичного преобразователя. Обработка информации, поступающей с фотодиода о цвете зерновки, очень проста и практически мгновенна. Сложности возникают при обработке первичной информации о размерах и форме зерновки, поступающей с многоэлементного фотоприемника, в силу резкого возрастания ее объемов.

В связи с этим необходимо получить такие алгоритмы обработки первичной информации с многоэлементного фотоприемника, которые бы не оказали тормозящего действия на быстродействие всего фотоэлектронного сепаратора. А эти вопросы на сегодняшний день практически не решены.

Прогресс любой отрасли сельскохозяйственного производства неразрывно связан с обновлением технологий. Появление и использование фотоэлектронных сепараторов как раз и является обновлением технологии сортировки зерновых, которая, в свою очередь, является непременным условием повышения качества сыпучей зерновой продукции.

В связи с изложенным настоящая диссертация посвящена решению проблемы повышения качества сыпучих зерновых продуктов путем разработки и использования фотоэлектронных сепараторов для их сортировки, построенных на базе новых принципов сепарирования, в основу которых положены результаты впервые выполненных теоретических исследований по многокритериальной оценке состояния объектов.

Цель и задами исследований. Целью работы является разработка теоретических основ многокритериальной диагностики и оценки (качества) единичных объектов, а также техническая реализация

проведенных теоретических исследований посредством разработки и применения эффективных фотоэлектронных сепараторов, как современного средства малоотходного, экологически чистого и безопасного технологического процесса получения высококачественной зерновой продукции.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить комплекс взаимосвязанных между собой задач:

обосновать развитие нового научного направления -многокритериального фотоэлектронного сепарирования на базе анализа существующих технологий сортировки сыпучей зерновой продукции:

обосновать методы определения основных параметров контролируемых объектов и выбор реализующих эти методы первичных измерительных преобразователей - многоэлементных матричных фотоприемников;

разработать модели оптических и электрических сигналов в фотоэлектронном сепараторе, обеспечивающие высокоточное определение геометрических размеров и формы зерновок:

разработать быстродействующие алгоритмы обработки входных данных фотоприемных устройств сепаратора, обеспечивающие его работу в реальном масштабе времени;

исследовать физические показатели качества сортируемых зерен, которые позволяют произвести сепарирование зерновой массы в потоке без отбора проб;

разработать и изготовить действующие образцы фотоэлектронных сепараторов, провести оценку их производительности и качественных характеристик в зависимости от используемого класса объектов и типа первичного измерительного преобразователя;

Объект исследования.

Объектом исследования являются процессы получения, обработки и преобразования первичной информации о сортируемых зерновых продуктах с различными физическими параметрами (цвет, геометрические размеры), а также процессы сортировки этих продуктов на основе полученных данных. Предмет исследования.

Предметом исследования является получение зависимости, позволяющей классифицировать исследуемый объект на основании информации, полученной с первичного измерительного преобразователя, для принятия решения по отбраковке по результатам классификации.

Научная новизна работы.

Решение поставленных задач определило научную новизну данной диссертационной работы, которая заключается в следующем:

1. Теоретически рассмотрен и практически реализован многокритериальный подход к разделению зерновых на фракции, когда для классификации контролируемых объектов используются несколько параметров объекта.

2. Разработаны модели входных оптических и выходных электрических сигналов фотоэлектронного сепаратора, позволяющие осуществить высокоточное определение геометрических размеров и формы сортируемых зерен.

3. Разработаны быстродействующие алгоритмы обработки информации от фотоприемных устройств, не оказывающие тормозящего действия на работу фотоэлектронного сепаратора.

4. Разработана методика автоматического формирования базы данных о кондиционных и некондиционных зерновках на основании информации, полученной от фотоприемных устройств.

5. Разработаны принципы построения фотоэлектронных сепараторов, обеспечивающих многокритериальную диагностика и оценку качества сыпучей зерновой продукции.

Практическая ценность работы.

Практическая ценность диссертации заключается в формулировании и реализации концепции многокритериальной сортировки сыпучих зерновых продуктов в потоке без отбора проб.

Также разработаны модели входных и выходных сигналов многоэлементных матричных фотоприемников, обеспечивающих высокоточное определение линейных размеров и формы исследуемых объектов.

Разработаны методики и быстродействующие алгоритмы оценки физических параметров контролируемых зерновок, обеспечивающие работу фотоэлектронных сепараторов в реальном масштабе времени.

Реализация и внедрение результатов работы.

Предложенные автором приборы и методы внедрены в обществе с ограниченной ответственностью (ООО) «ЕНА» г. Барнаул, в ООО «ТРОМАКС» г. Барнаул, на ряде предприятий Алтайского края, а именно: в закрытом акционерном обществе (ЗАО) «Алтайская крупа» с. Советское, в ООО «Шелаболихинская зерноперерабатывающая компания» с. Шелаболиха, в ЗАО «Урожай» г. Заринск, в кооперативе «Зернышко» г. Барнаул.

Апробация работы.

Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Международной научно-технической конференции «Датчик 93» г. Барнаул, 1993 г.; Международной научно-технической конференции «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» ИКПГТ-94, г. Барнаул, 1994 г.; Международной научно-технической конференции «Датчик-95» г. Барнаул, ]995 г.; Всероссийской научно-технической конференции «Методы и средства измерения физических величин» Нижний Новгород, 1997 г.; Российской научно-практической конференции «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна» РНПК-97, г. Барнаул, 1997 г.; Международной конференции «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» ИКАГНТ-97, г. Барнаул, 1997 г., научном семинаре кафедры «Сельскохозяйственные машины» Пензенской государственной сельскохозяйственной академии; расширенном заседании кафедр «Электроснабжение промышленных предприятий», «Электрификация и теоретические основы электротехники» АлтГТУ в 2000 г.

Па защиту выносятся следующие положения:

1. Методы обработки информации первичных измерительных преобразователей фотоэлектронных сепараторов.

2. Модель объектов сортировки фотоэлектронного сепаратора и их оптических свойств, принципы формирования оптических полей в фотоэлектронном сепараторе на базе многоэлементного фотоприемника.

3. Методы оценки точностных свойств многоэлементного фотоприемника в случае его применения для выделения информационных критериев объектов сортировки фотоэлектронного сепаратора.

4. Методы и алгоритмы выделения информационных параметров объекта сортировки для фотоэлектронных сепараторов с многоэлементным фотоприемником в качестве первичного измерительного преобразователя.

5. Построение настраиваемой (самообучаемой) системы классификации объектов сортировки и принятия решений, алгоритмы, которые могут использоваться в системе принятия решений для фотоэлектронного сепаратора.

6. Принцип построения многофункциональных фотоэлектронных сепараторов, основанных на применении

многоэлементных фотоприемников, требования к основным функциональным блокам фотоэлектронного сепаратора.

7. Разработанные и реализованные технические решения и практические схемы основных узлов фотоэлектронных сепараторов следующего поколения.

Публикации.

По результатам работы получен патент на изобретение № 2132756 «Фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов», г. Москва, 1999 г.; выпущена монография «Применение фотоэлектронных сепараторов для повышения качества сыпучих зерновых продуктов», г. Пенза, 1999 г.; опубликовано 34 работы, 1 методическое пособие, 2 учебных пособия.

Структура н объем работы.

Диссертация состоит из введения, шести глав, списка литературы, включающего 196 наименований, и приложений. Работа изложена на 302 страницах машинописного текста, содержит 66 рисунков, 4 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность проблемы, сформулированы цели и задачи исследований, определены объект и предмет исследования, показана научная новизна и практическая ценность работы, определены основные положения работы, выносимые на защиту, отражены вопросы реализации и апробации полученных научных результатов.

В первой главе дана оценка состояния проблемы повышения качества сыпучей зерновой продукции. Проанализированные различные направления повышения качества собираемой и перерабатываемой зерновой массы, в том числе различные виды сепарирования. Сформулированы цели сепарирования и требования к сепарирующим машинам.

Дана формулировка качества зерна как совокупности ботанико-физиологических, органолептических, физических, химических и технологических свойств, которые одновременно являются показателями качества.

Приведен анализ существующих типов механических и фотоэлектронных сепараторов (рис. 1), их соответствие требованиям, предъявляемым к сепарирующим машинам.

Показаны преимущества фотоэлектронного сепарирования, основанного на оценке по цвету качества каждой отдельной зерновки.

Источник

свеч а

Оочор чдегш

"Дтсхтрои-1£Ы1< бяОГ

ЭОИТЕХ

* * * *

Блик Го ти- Лен- Серия жело- Роли-

гплакгиг ковый гоч-лыи бов V-образною ^ечеиия ковый

*

ЗЛТЛКК

Л^м1«нс'с7|снт»ые лачлы

Галог. Лампы

СсрИЯ ЖСЛОООР \'-ск*грзя-ного сечсш«

Ж

того

зг

Плоский 1<>юк

Люмин.:еие!П - В- )льфрам

(гые дачпы

С

(.ЧОрОН

С одно# с?гт/))ы

зпз:

С 2ч

V)ОрОН

С ?х

С!ОрОН

У ль граф! юл. Ф.туореси. ЦК-тлучакли

1>Я\р|'Ч

Монохром

Ьнфом

т

С ДВ}\ чтор-ж

С трех \лорпн

Монохром

Ьлок телечекия ядер

Механический

11и<гзчо*ыбра*ыьа,клъ (эжектор)

Ж.

Блок управления

Ьлок КСЙГфО.ЧВ отходов

ПрЛНЦЙП коитрша отводов

^вк^аиснрованнын на ч * офопроцеесора х

Ш

Автоматический ч. ручной нзетройкой

Автоматизированный на \jittcponpoi [ессорах

Допотщтешоай

контрольный епараюр

*

Аналопгч- <)6ра1-

НЪШ ныи

Группа каналов иск селара! ора

т

¡Автоматический с ручной насгроикой

Когаро-

лисьи! лоток

УШот окритиШ) О1б0р "".а [Гр:;'."|Д

Рис. 1. Классификация фотоэлектронных сепараторов

\на;ют,4нии

Однако, все рассмотренные типы сепараторов (в том числе и фотоэлектронные) либо выделяют из потока какой-либо один вид примеси, либо сортирует зерновую массу только по одному критерию (цвету). Другими словами, существующие фотоэлектронные сепараторы являются однокритериальнымн.

Согласно классической работе Е.Д. Казакова «Зерноведение с основами растениеводства» число оценочных показателей (критериев) качества зерна равно 32. Существующие ФЭС, как уже было отмечено, обеспечивают сортировку по одному - цвету.

Если вести сортировку дополнительно и по другим критериям, например, контролировать размер и форму исследуемого зерна, то качество сортировки можно в значительной степени повысить. Для решения этой задачи необходимо использовать в фотоэлектронных сепараторах существенно иную элементную базу - многоэлементные малоформатные матричные фотоприемники, для которых требуются иные алгоритмы обработки первичной информации с фотоприемника, поскольку резко возрастают объемы входной информации.

Установка малоформатных матриц в канале фотоэлектронного сепаратора позволяет производить измерения указанных параметров в динамике и в реальном масштабе времени. Другими словами, мы получаем возможность мгновенно сделать заключение о соответствии испытуемой зерновки требованиям стандартам качества и, в случае несоответствия дать команду на удаление зерновки.

Однако вероятность попадания в готовый продукт частично подпорченных частиц остается. Для того, чтобы такую возможность исключить, необходима последовательная установка в фотоэлектронном сепараторе фотодиодов и матричных фотоприемников.

Первые из них будут выбраковывать зерновки, отличающиеся от эталона по цвету, а вторые давать команду на выведение из общего потока зерновок, не соответствующих стандартным размерам и форме.

Число оценочных критериев (показателей) качества зерновой массы при этом возрастет с 1 до 5, так как кроме цвета, формы и линейных размеров зерновок можно косвенным путем довольно просто определить объем и массу 1000 зерен испытуемой культуры.

Во второй главе рассмотрены проблемы расширения области применения фотоэлектронных сепараторов.

Как уже говорилось в предыдущей главе, применение в фотоэлектронных сепараторах многоэлементных матричных фотоприемников позволяет по их выходному электрическому сигналу определить линейные размеры и форму контролируемых объектов.

Однако, в этом случае возникает ряд проблем, из которых выделим следующие:

определение размера, формы, положения и ориентации объекта на основе выходного сигнала многоэлементного матричного фотоприемника;

теоретический расчет и практическое определение погрешностей измерения геометрических параметров объекта для первичных измерительных преобразователей с матричным фотоприемником;

многокритериальная классификация контролируемого объекта, а также построение системы критериев для классификации подверженных значительной изменчивости объектов; повышение общего быстродействия систем: обработки изображения, формирования вектора признаков объекта и системы классификации объекта до уровня быстродействия механической части прибора (0.1 .. 0.001с),

Поскольку для фотоэлектронных сепараторов время съема и обработки информации является критичным, то необходимо использовать фотоприемники небольшой размерности (16x16 или 32x32 элемента).

Для матриц малой и средней размерности наибольшим быстродействием обладают матрицы на основе фотодиодных структур. Подобные преобразователи обладают также и дополнительными возможностями: можно проводить произвольную выборку элементов из матрицы, можно организовать параллельное считывание информации одновременно по всем строкам (или столбцам) матрицы, что позволяет значительно повысить быстродействие систем считывания. Основные технические параметры отечественных матричных многоэлементных фотоприемников на базе КМОГТ-технолопш (фотодиодных матриц) приведены в таблице 1.

Таблица 1

Параметр МФ-14 МФ-16, МФ-22

ФПУ-1

Число элементов 32x32 16x16 64x64

Размер элементов, мкм 100x100 100x100 80x60

Шаг структуры, мкм 250x250 250x250 100x3 00

Область спектральной

чувствительности, мкм 0.4-1.1 0.4-1.1 0.4-1.1

Минимальное время выбор-

ки одного элемента, мкс 1 1 1

На рис. 2 показана геометрия расположения чувствительных элементов многоэлементного матричного фото приемника.

Специфика построения систем с многоэлементными фотоприемниками обусловлена главным образом особенностями процесса преобразования информации в многоэлементном приемнике: пространственной дискретизацией изображений, наличием внутренней обработки сигнала, специфическими шумами и искажениями видеосигнала.

Рис. 2. Геометрия расположения чувствительных элементов многоэлементного матричного фотоприемника (Ьч, Ьу - шаг структуры; ах, ау - размеры элементов)

Перечисленные особенности, а также особенности, связанные с использованием в олтико-электронных первичных преобразователях (ОЭПП) средств микропроцессорной техники, отражается не только на выборе подходящей элементной базы, но и прежде всего - на выборе методов преобразования, выделения и обработки информации, в которых можно выделить такие этапы, как формирование оптического сигнала, формирование из оптического сигнала электрического видеосигнала и его предобработку, сокращение информационной избыточности видеосигнала, выделение из него информационных параметров, интерпретация полученных результатов с целью принятия решения и, наконец. адаптация процесса преобразования, охватывающая все предыдущие этапы.

Структурные особенности систем на базе многоэлементных фотолрнемннков, используемые алгоритмы и соотношение между программными и аппаратными затратами во многом определяются видом оптического сигнала, формируемого в фокальной плоскости многоэлементного фотоприемника, а именно такими его признаками, как динамика функции распределения освещенности по времени.

динамический диапазон регистрируемого сигнала, функциональная связь регистрируемых параметров с распределением светового потока и характер шумов, вносимых в полезный сигнал оптической схемой. На выбор используемого в многоэлементном фотоприемнике метода адаптации основное влияние оказывает степень контрастности сигнала и рабочий диапазон изменения его максимальных и минимальных значений. Эти же параметры во многом определяют и необходимый шаг квантования полутонового видеосигнала. Динамика же сигнала во времени является основным фактором, ограничивающим возможности его программной обработки.

В общем случае модель оптического сигнала описывается изменяющейся во времени и по длинам волн двумерной векторной функцией. Однако, такие параметры, как направление падения излучения, вектор поляризации и длина волны излучения, редко используются для переноса информации, хотя и являются влияющими факторами. Поэтому на практике для описания оптического сигнала в плоскости фоточувствительной поверхности многоэлементного фотоприемника ограничиваются его представлением в виде скалярной двумерной функции времени.

В зависимости от скорости изменения во времени все оптические сигналы можно подразделить на статические, квазистатические и динамические.

Статические сигналы сохраняют неизменное пространственное распределение на протяжении всего времени регистрации и обработки информации: Е - Е (х,у). Здесь и далее Е - функция распределения освещенности в фокальной плоскости многоэлементного фотопрнемника, х,у - декартовы координаты.

Квазистатические сигналы остаются неизменными на интервале времени Т„, необходимом для преобразования оптического излучения в видеосигнал:

Е (х, у, 0 = Е (х, у, 1+Т); 0<=Т<=Т„ (1)

Динамические сигналы непрерывно изменяются в процессе преобразования изображения с постоянной времени, не превышающей длительности одного кадра:

Е (х, у, 0 * Е(х, у, 1+Т); 0<-Т<=Т„ (2)

Так как динамические сигналы приводят к усложнению процесса выделения из них полезной информации и увеличению объема аппаратных затрат, они достаточно редко применяются в ОЭПП. Поэтому в моделях оптических сигналов чаще всего используются статические и квазистатические приближения.

В большинстве случаев модель оптического сигнала, содержащего полезную информацию, представляется в виде конкретной функциональной зависимости, либо же в виде суперпозиции нескольких, как правило, однотипных функций Е6; (х, у, 0. Каждая такая функция содержит один, редко несколько контролируемых параметров, изменение которых приводит к пространственному смещению, либо модуляции амплитуды оптического сигнала.

Важное значение в выборе модели оптического сигнала имеет способ представления оптических шумов и сопровождающих фоновых неоднородностей. Основными источниками шумов являются сигналы, вызванные отражением от внутренних поверхностей оптической системы, тенями, бликами, неоднородностью фона или дымки в сцене изображения, а также любые другие искажения и фоновые неоднородности. При этом причины возникновения систематических погрешностей и методы их компенсации существенно отличают ОЭПП от других типов первичных изхмерительных преобразователей, так как для ОЭПП число влияющих величин кратно общему числу элементов фотоприемника и может достигать нескольких тысяч.

Дополнительной причиной, уменьшающей практическую значимость теоретических методов анализа, являются также ошибки расчета, вызванные несоответствием математической модели реальным явлениям, протекающим в ОЭПП в процессе выделения информационного сигнала.

Не менее сложной является и проблема выбора интегральных критериев качества, необходимых для сравнения ОЭПП, имеющих различный характер зависимости погрешности измерения как от абсолютного значения измеряемой величины, так и от значений влияющих параметров.

Отсутствие методов анализа, способных в полной мере учесть специфические особенности ОЭПП, непосредственно отражается и на уровне решения проблем, связанных с их синтезом.

Основными задачами, возлагаемыми на ОЭПП в системах автоматического управления и регулирования, являются задачи оценки параметров, проверки гипотез или восстановления континуального сигнала. Решение поставленных задач во многом зависит от вида контролируемых величин, выделяемых и оцениваемых посредством ОЭПП.

В третьей главе выполнено построение математических моделей спектральных свойств поверхности объекта, входных и выходных сигналов многоэлементных матричных фотоприемников,

обеспечивающих определение линейных размеров и формы исследуемых объектов, а также проведено комплексное моделирование работы фотоэлектронных сепараторов на ЭВМ.

Для более точного учета цветовых (спектральных) характеристик объекта необходимо оценивать яркость объекта в нескольких спектральных диапазонах, т.е. применять мультиспектральные фотоприемные устройства. Если не учитывать угловую характеристику коэффициента отражения (если при отражении от объекта нет бликов, т.е. рассеяния практически диффузно), то для каждого объекта можно ввести его спектральный коэффициент отражения, т.е. зависимость коэффициента отражения г от длины волны падающего излучения: ГотрМ

им

Величины падающего и отраженного световых потоков рассматриваются интегрально по всем углам, т.е. падающий и отраженный свет считаются диффузными. Будем в дальнейшем спектральную зависимость потока излучения источника (после оптической системы) обозначать 1ЮЛ(Х).

Приемник излучения обладает также спектральной характеристикой, которую обозначим как к(Х). В дальнейшем будем пользоваться именно этим параметром для отдельного канала фотоприемника, учитывая, что на самом деле к(Х) представляет собой произведение как минимум трех функций: спектральной чувствительности собственно приемника, коэффициента пропускания светофильтра, выделяющего из падающего спектра ограниченный диапазон длин полн, и спектрального коэффициента пропускания оптики. В тех областях спектра падающего излучения, где приемник обладает чувствительностью, на выходе приемника формируется электрический «¡гнал 1с, представляющий в общем случае сумму откликов на возбуждение приемника с разными длинами волн:

ОС

1е= | 10(Х>к(>.>с1Х (4)

о

Если считать, что падающее на фотоприемник излучение целиком формируется из отраженного от контролируемого объекта излучения источника, то с использованием формулы (3) можно для выходного сигнала фотоприемника записать

СС

1е= | Г(Х)-1им(Х).к(Х)-с1Х (5)

О

Для детального анализа спектральных свойств объекта ограничиваться одним фотоприемником с заданной величиной к(>.) можно только в отдельных частных случаях.

Практически применяются схемы с двумя, тремя, реже с четырьмя фотоприемниками. В этом случае для каждого фотоприемника выходной сигнал, возникающий под действием оптического излучения, может быть записан в следующем виде:

со

1а= | (6)

о

В случае использования двух фотоприемников, отличающихся спектральной чувствительностью, выходные сигналы с них будут иметь вид

11,= } дал^вд-са

[ г(^>1изл(Л)-к2(?1)-са (7)

о

Если объект имеет небольшой размер, то величина отраженного (рассеянного) сигнала будет зависеть не только от коэффициента отражения поверхности, но и от ее площади.

Последний недостаток является весьма существенным: при различной ориентации объекта его видимая площадь может существенно изменяться. В этом случае при использовании двух фотоприемников будут изменяться выходные сигналы обоих фотоприемников. Однако при этом оба этих сигнала будут пропорциональны площади объекта, а их отношение будет зависеть только от спектральных свойств исследуемой поверхности:

11е

8 • | г(Х.) • 1ИЗЛ(Х) • к} (X) ■ йХ

—3- (8)

| сС у 1

2е Б-/гСЯ.)-1ЙЗЛ(Я). к2<А,) -с1?.

о

Метод деления сигналов позволяет не заботиться об изменении размеров зерна в процессе измерений, отношение сигналов фотоприемников может являться критерием отбраковки некондиционных зерен. Проще всего использовать аналоговое деление сигналов.

Еще большей точности в определении спектрального коэффициента отражения исследуемой продукции можно добиться,

применяя несколько фотоприемников и, соответственно, несколько спектральных диапазонов их работы. При этом одни из фотоприемников может использоваться как опорный, сигнал которого используется для деления всех остальных сигналов фотоприемннка. При этом независимо от площади объекта будет формироваться векторный (с размерностью по числу фотоприемников) сигнал, характеризующий цветовые свойства поверхности объекта.

Для определения геометрических параметров наиболее простым и удобным методом является метод теневой проекции контролируемого объекта на поверхность матричного фотоприемника (рис. 3).

Излучение от точечного источника света коллимируется оптической системой источника в параллельный световой поток, ширина которого незначительно превышает максимальную ширину матричного фотоприемника. В отсутствии объекта исследования поверхность матричного фотоприемника оказывается равномерно освещенной. При попадании объекта в область наблюдения на матричном фотоприемнике формируется его теневая проекция, которая должна полностью попадать в чувствительную область приемника. Излучение, падающее на исследуемый объект, рассеивается во все стороны, в том числе и в сторону фотоприемников, регистрирующих цветовые параметры объекта.

Для увеличения интегральной интенсивности рассеянного света желательно максимально сблизить оптические оси оптических систем приемников цвета и излучателя, для уменьшения фонового излучения желательно сделать их перпендикулярными.

В этом случае из полутонового изображения объекта можно получить его бинарное изображение, которое кодируется только двумя градациями яркости: 0 или 1. Бинарные изображение берем потому, что в нем содержится гораздо меньше информации, легче хранить и обрабатывать.

Если в поле зрения системы находится только один объект, то вся остальная часть поля зрения может считаться «фоном». Объект может быть либо светлым на темном фоне, либо темным на светлом фоне. На ми выбран метод разделения по порогу яркости для фона и объекта. Поэтому можно записать характеристическую функцию р(х,у), которая равна нулю для всех точек изображения, принадлежащих фону, и равна единице для точек, принадлежащих объекту.

Рассмотрим теперь процедуру вычисления геометрических параметров объекта для непрерывных бинарных изображений. Если известна функция $(х,у). то площадь объекта может быть вычислена следующим образом:

Источник излучения

Оптические системы приемников излучения

Исследуемый объект-

Теневая проекция исследуемого объекта Поверхность фотоприемника Границы апертуры излучателя

Телесный угол системы регистрации цвета

Рис. 3. Конфигурация оптической системы, позволяющая работать с теневым методом для определения размеров зерна, и с многоспектральными фотоприемниками

Б = ДО р (х,у)ёхёу п

где интегрирование осуществляется по всему полю изображения П. В качестве положения (координат) объекта традиционно рассматривается характерная точка объекта, называемая его центром тяжести. Для двумерного случая положение центра тяжести по х и по у можно найти по формулам:

х-1| х-р(х.у)с!хс1у/ [[ Р(х,у)сЫу = (] х-Р(х,уНЫу/5 (10) п "и п

у= (] у-Р(х,у)с!хс1у/ Р(х,у)с1хс1у = уР(х,у)с!х<1у/8 (11)

п п п

Нетрудно замет1!тъ, что данные формулы можно корректно применять только для тех фигур, площадь которых отличается от нуля. Интегралы, входящие в выражения (9 - 11). называются соответственно моментами функции р(х,у) нулевого и первого порядка по значению показателя степени при координате в вычисляемом интеграле.

Нужно также определить ориентацию объекта в поле зрения оптической системы. Допустим, что объект вытянут относительно некоторой оси (что является характерным для большей части зерновых культур). Тогда ориентацию этой оси можно принять за ориентацию объекта. Для определения оси, вдоль которой вытянут объект, обычно выбирают ось минимального второго момента. Она представляет собой двумерный аналог оси наименьшего момента инерции. Задачу можно сформулировать следующим образом: необходимо найти прямую, для которой интеграл от квадратов расстояния до точек объекта минимален. Этот интеграл имеег вид:

1 - _[I г2р(х,у)сЫу (12)

и

где г расстояние вдоль перпендикуляра от точки с координатами {х. у [ до искомой прямой. Положение прямой на плоскости задается двумя параметрами.

Удобной парой параметров служит расстояние р от начала координат до прямой и угол 0 между прямой и осью X, измеренный против часовой стрелки. Эти параметры удобны потому, что при сдвигах и поворотах изображения они изменяются непрерывно. Кроме того, не возникает проблем, когда прямая параллельна одной из осей координат.

В случае использования данных параметров уравнение прямой записывается в виде (рис. 4).

У

Рис. 4 Параметры прямой для определения ориентации объекта

хбш)©) - у соБ(в) + р = 0 (13)

Ближайшая к началу координат точка прямой имеет координаты 1хо1Уо} = !-р-5т(0),+р-со5(©)}. Параметрическое уравнение для точек прямой можно также представить следующим образом:

X' = Хо ■+■ 5СО5(0), у' = Уо + 8-5Ш(®) (14)

где 5 расстояние вдоль прямой, отсчитываемое от точки ! х<;,Уа}.

Чтобы можно было вычислить расстояние г от точки объекта с координатами {х, у! до прямой, нужно найти ближайшую к ней точку на прямой {х', у'}. Тогда

г2 =(х-х')2 +(у-у')2 (15)

Подставляя вместо х',у' значения, вычисленные по формуле (14). получим

г2 =х2 +■ у2 +р2 + 2р[х-5Ш(©)у-СО5(0)]-

-25-[х-СО5(0)+у-5Ш(0)]+52 (16)

Для данного выражения можно определить экстремум дифференцированием по в, приравнивая результат нулю. Отсюда для ближайшей на прямой точки

5 = Х-СО8(0)-у-5Ш(0) (17)

Найденное значение б можно подставить в формулу (14) для определения координаты интересующей нас точки на прямой, а затем уже по формуле (15) можно найти расстояние от точки изображения до прямой:

г2 = [х-5ш(©>- усо5(0) + р]2 (18)

Рассмотрим минимизацию интеграла, позволяющего для непрерывного бинарного изображения найти его момент инерции относительно прямой, характеризуемой параметрами {р, 01:

] = || [Х-5Ш(©) у-со*(0) р]2-р(х,у)с1хс1у (19)

п

Дифференцирование данного интеграла по р и приравнивание к нулю найденной первой производной приводит к семейству прямых, проходящих через центр тяжести бинарного изображения. Если сделать замену переменных х'^х-хо, у'=у-уо, то подлежащее минимизации при варьировании угла Э выражение приобретает вид

П = а-5т2(0) - Ь 51П(0) СОЙ(©) + С-соб2(0) (20)

где а, Ь, с вторые моменты бинарного изображения, вычисляемые по формулам

а=]] (х')2-р (х,у) дх'ау

Ь = 2- Л (х'у')-(З (х,у) ¿х'йу

п

с=Я (у')2 'р (Х,у) ск'ёу' (21)

п

Дифференцируя выражение (20) по 0 и приравнивая результат нулю, можно определить углы ориентации объекта:

Ъ

sin (20) =

Jb~2+(a-c)2

cos (20) - ±________(22)

Vb2+(a-c f

Если провести через центр тяжести бинарного изображения семейство прямых, то момент инерции J будет непрерывной функцией угла 0. Экстремальные значения момента инерции соответствуют наибольшему и наименьшему моментам инерции и могут быть рассчитаны по приведенной выше методике:

J+ = (а+с)/2 ± (1/2)- -^Ь2Т(а - с)2 (23)

В случае интересующих нас объектов (зерен культурных растений) можно замешггь фигуру более простой, но имеющей те же самые нулевой, первый и второй моменты. Для простой фигуры эти моменты могут непосредственно рассчитываться исходя из геометрических размеров фигуры. Рассмотрим эллипс с полуосями а и б. Если уравнение неразвернутого в плоскости изображения эллипса записать в виде

(х/а)2 + (у/б)2 = 1 (24)

то можно записать следующие параметры эллипса, рассчитываемые через его геометрические размеры:

Площадь эллипса: 8 = к-аб (25)

Моменты инерции: Л = (л:/4)-аб3

П = (л/4)-а3б (26)

Поэтому, исходя из реальных рассчитанных характеристик объекта (23), можно заменить объект эквивалентным эллипсом с теми же моментами и площадью, а для эллипса уже определить его геометрические размеры.

Процесс преобразования оптического сигнала в электрический отдельным фоточувсгвительным элементом многоэлементного фотоприемника происходит следующим образом. Интегральный выходной электрический сигнал 1е отдельного элемента может быть записан в этом случае как

Ц = [[ ЦмУК^х^скёу (27)

п

где П - полная площадь фотоприемника, 10(х,у) интенсивность светового поля в плоскости фотоприемника, у - номер текущего элемента по строкам и столбцам матрицы, Ке - функция световой чувствительности данного элемента в зависимости от координаты в плоскости фотоприемника (рис. 2). Естественно, что все приведенные выше параметры соответствуют случаю идеального фотоприемника.

Для реального приемника все перечисленные выше параметры могут иметь определенный разброс, как регулярный (например, для всех элементов определенного столбца или строки матрицы), так и нерегулярный. Прежде всего, отдельные элементы мпогоэлементного фотоприемника могут быть неидентичны по размерам, а их положение может отличаться от идеального в узлах равномерной сетки (рис. 5).

В общем случае выходной электрический сигнал элемента {у} 1е можно записать в следующем виде:

1е«= Я Кеу [*, У, Ц*,У)] <Му (28)

п

Обычно работа ведется при таких интенсивностях световых потоков на входе фотоприемника, чтобы нелинейные эффекты оставались достаточно небольшими (чтобы избежать потерь информации о яркости поля изображения). В этом случае функцию К«, (х, у, 1„(х,у)) можно разложить в ряд по интенсивности оптического сигнала 1о(х,у):

Кеу [х, у, 1о(Х,у)] = Коец (х,у) + К1е„ (х,у)-10(х,у) + + К2й,(х,у>102(х,у) (29)

Рис. 5. Отличие в расположении реальных фоточувствительных элементов от идеальных

Тогда электрический сигнал элемента {у) можно записать в следующем виде:

1е,л=Я К()е„(х,у)сЫу + и К1е1| (х,у)-10(х,у)сЗхс1у -и п

+ I/ К2е,з(х,уН02(х,у)ахс1у (30)

п

Все погрешности выходного сигнала матричного фотоприемника рассчитываются с применением е-слоев и учетом г-погрешностей. е-слой - интервал изменения измеряемых параметров (неопределенности фонового сигнала, световой чувствительности, оптического сигнала, коэффициента нелинейной чувствительности). 2-погрешность -погрешность, возникающая за счет различия в положении идеальных и реальных элементов фотоприемника.

Полная модель электрического сигнала отдельного элемента {¡Л с учетом различных влияющих параметров будет иметь вид

1е„ = (К,)еч± Ею) + (К,«у ± Еи)•(!(, ± Е;0) + (К2гу + еи)-а ± £,„)2 (31)

Поскольку разброс параметров К1е, К;с. 1„ является небольшим по сравнению с самими параметрами (иначе с данными фотоприемниками было бы вообще невозможно работать), можно разложить (31) в ряд, ограничиваясь только погрешностями одного порядка малости:

1е = К0г + К,Дг К;е-1„2 - Еы ± 10-Ек,±

± 1„2е^ ±К;,,-Е;Л ± 2-K2.-I.vE,., (32)

где К ос-фоновый сигнал элемента фотоприемника, ей -е-слой неопределенности фонового сигнала элемента фото приемника, Kic-световая чувствительность элемента фотоприемника, ск1 -е-слой неопределенности световой чувствительности элемента фотоприемника, 10 -оптический сигнал, попадающий на элемент фотоприемника, ею -в-слой неопределенности оптического сигнала, К 2е -коэффициент нелинейной световой чувствительности элемента

фотоприемника, е^ -s-слой неопределенности коэффициента не л и не йно й чу вств irre льности.

Первая строка (32) содержит выходной сигнал «идеального» нелинейного фотоприемника с идентичными параметрами отдельных ячеек, вторая строка описывает погрешности, возникающие за счет временного и геометрического шумов отдельных элементов фотоприемника, третья строка описывает погрешности, связанные с неопределенностью е;0 оптического поля. Естественно, данная модель явно не включает в себя погрешность геометрического положения отдельных элементов относительно идеальных положений. Видно, что погрешности электрического сигнала отдельного элемента могут зависеть и от интенсивности оптического поля, и, в общем случае, толщина е-слоев в областях повышенной интенсивности оптического сигнала увеличивается.

Рассмотрим вопрос о погрешности определения границ объекта и их влиянии на вычисление как моментов, так и геометрических параметров объекта в целом. На границе объекта интерполяционное определение точного положения границы сопряжено с погрешностями двух видов, рассмотренных выше. Первый вид погрешности связан с неточным положением отдельных элементов, которую мы будем записывать в виде ех-погрешности. Второй вид погрешности связан с погрешностями (неопределенностью) выходного сигнала многоэлементного фотоприемника, которую будем обозначать в;-погрешностью. В зависимости от формы оптического сигнала наличие этой s, погрешности приведет к б2-погрешности определения координат зоны границы. Различные составляющие погрешности определения координат границы приведены на рис. б.

Погрешность ех в пределах фотоприемника можно считать априорно неизвестной величиной, которую можно аппроксимировать верхним значением, как описывалось выше, непосредственно экспериментально или на основании косвенных оценок.

а) погрешность за счет неопределен- б) погрешность за счет е - слоя пости отдельных элементов

Рис. 6. Различные составляющие погрешности определения координат границы объекта (одномерный случай)

Погрешность ег зависит от величины неопределенности выходного сигнала фотоприемника и крутизны границы оптического сигнала. Используя данные расчетов для одномерного случая, можно утверждать, что значение этой погрешности при надлежащем расчете оптической системы (выбор ширины q)aницы перехода от светлого участка к затененному) может составлять 0,1. .0,2 от шага фотоприемника при «хорошей» ориентации объекта относительно матрицы (граница вдоль одной оси координат), или 0,2..0,3 при «неудачной» ориентации (под 45°). Г.огрешности сх, являются независимыми друг от друга, поэтому полное значение погрешности будет суммой максимальных значений этих погрешностей. Погрешность является постоянной для всех элементов матрицы и точек границы, величина погрешности г,г может быть рассчитана «на месте» по форме оптического сигнала на матрице. Таким образом, все точки границы объекта, вычисленные по вышеприведенному алгоритму, будут известны с погрешностью во вдоль осей координат х и у. Можно считать, что каждая рассчитанная точка границы окружена кружком неопределенности координаты (рис. 7), что приводит, например, к неопределенности площади объекта и других геометрических параметров объекта. Поскольку толщина слоя неопределенности границы объекта практически постоянна (для выбранного метода освещения толщина слоя неопределенности определяется крутизной границы оптического сигнала), то для случая

вычисления площади объекта площадь слоя неопределенности определяется периметром объекта, умноженным на во, сама же площадь растет как квадрат периметра. Поэтому относительная погрешность определения площади объекта будет падать с ростом площади объекта. Аналогичные рассуждения можно провести и для других моментов оптического сигнала, которые вычисляются через поверхностные интегралы. Поэтому желательно обеспечивать такую проекцию объекта на поверхность фотоприемника, чтобы изображение объекта занимало максимальную площадь, но не пересекалось с границами фотопрнемника. В этом случае предполагается, что можно достаточно точно позиционировать объект относительно фотоприемника, т.е. требуется достаточно прецизионный механизм подачи объектов в зону контроля.

в)\ N 6)4 .....

-Чч : 1 |

/0 П

• //

/

^Нл!

Рис. 7. Слой погрешности определения границ объекта

а) вписанный внутренний слой границы;

б) рассчитанная граница;

в) описанный внешний слой границы.

Поскольку относительная погрешность вычисления различных моментов оптического сигнала фотоприемника уменьшается с ростом размеров'изображения объекта, то точно так же будет уменьшаться и погрешность определения размеров объекта по (22 - 25). Этот вывод и является обоснованием для выбора не непосредственного определения

размеров объекта из его полутонового изображения, а использования более «прихотливой» методики, обладающей меньшей чувствительностью к входным погрешностям сигнала многоэлементного фотоприемника.

Рассмотрим оптическую схему фотоэлектронного сепаратора с двух сторон; с точки зрения изменения спектральных характеристик излучения и с точки зрения пространственно-энергетических характеристик излучения.

Рассмотрим спектральную характеристику для двух видов источника излучения, обеспечивающих подходящие для работы в фотоэлектронном сепараторе параметры потока излучения' лампы накаливания и ртутной лампы (высокого или низкого давления). Спектральная характеристика в общем случае описывается зависимостью вида

Ф = Ф„,,( А. Т) (33)

где Ф1Г1, - спектральная мощность излучения (Фии(Х)с1^ дает мощность излучения в спектральном диапазоне (IX).Л. - длина волны излучения. Т - температура источника излучения, в зависимости от которой могут изменяться параметры спектра. В свою очередь температура зависит от условий питания и охлаждения источника.

Для абсолютно черного тела спектр излучения описывается формулой Планка. Если рассматривать излучение нагретой нити лампы накаливания, то с учетом ее коэффициента черноты £(>ЧТ) и площади поверхности Б можно записать выражение для полной мощности излучения следующее выражение:

^^ = 2тгЬс2?Л(А.,Т)5[ехр(ЬсакТ)-1] (34)

¿А.

где 1) - постоянная Планка, с - скорость света, к -постоянная Больцмана. Из выражения (34) легко можно найти мощность излучения лампы накаливания, приходящуюся на заданный диапазон спектра. Оно описывает полную энергию излучения спирали лампы по всем направлениям, которая зависит от величины Б.

Реально в любой оптической системе часть потока излучения неизбежно теряется, что не изменяет формы спектра, однако снижает энергию потока. Поэтому для расчетов будем пользоваться величиной 5 ,фф. которая реально используется оптической системой.

Мощность излучения лампы накаливания зависит от подводимой к ней мощности: \\7П0Л1| = 1Ц где I - ток лампы, и - напряжение на лампе. Если источник питания лампы характеризуется нестабильностью (по току, напряжению либо мощности), то будет меняться и спектральная мощность излучения лампы. Если считать.

что вся подводимая мощность расходуется на излучение, то баланс энергии для лампы можно записать в следующем виде:

\УП01В = 1-и = 2тгЬс2 • Бзф. ? . --(35)

Ф 0 А. [ехр(1гс / ХкТ) -1]

Данное уравнение является нелинейным интегральным уравнением, в котором неизвестна температура нити лампы накаливания, от которой зависят спектральные характеристики излучения. Входными параметрами являются условия питания лампы. Однако можно моделировать процесс изменения температуры (и, соответственно спектра) лампы при изменении питания, если для некоторой подводимой мощности задаться значением температуры нити. Тогда при достаточно малых изменениях подводимой мощности температура нити может быть разложена в ряд по изменению мощности:

т=т0 + кг-(\у-\у0) = т0 + кт-а\у (з 6)

Входящий в это выражение коэффициент Кт и подлежит определению путем численного решения уравнения (35). Для практических расчетов лучше определить зависимость между относительными изменениями параметров, подлежащих связи:

(сЛ'/Т) = Ке(с1\УЛ¥) (37)

Если, к примеру, относительная нестабильность источника питания составляет 1%, то по формуле (37) можно рассчитать соответствующую нестабильность температуры нити лампы накаливания. Для расчетов в качестве исходного параметра было принято значение температуры нити ламы 2000К. Численное решение уравнения (35) показало, что величина коэффициента К( в формуле (37) составляет 0,23±0,01, поэтому нестабильность при данном источнике питания температуры нити составит 0,23%, или ±4,6К.

Отсюда можно определить изменение спектра излучения в любом диапазоне спектра интегрированием по длинам волн выражения (35):

сЩ?1Ь Х2)т(Ь, А*) = К,-(<ПУГ) (38)

где \¥(ХЬ Х2) - энергия излучения, попадающая в диапазон длин волн от А,1 до л2. Результаты численного расчета для набора длин волн следующие (при расчетах использовалась гауссова форма полосы пропускания с перекрытием соседних полос на полувысоте): 0,4 мкм Ки=0,31 0,5 мкм Ки = 0,29 0,6 мкм К„ = 0,27 0,8 мкм Ки = 0,24 1,0 мкм К«. = 0,21

Таким образом, для лампы накаливания нестабильность источника питания сказывается на энергии излучения в заданном спектральном диапазоне не слишком значительно, т.е. схема излучателя «устойчива» к входным помехам.

При использовании ртутной лампы высокого давления к.п.д. источника света повышается, что в сочетании с высокой мощностью лампы (обычно 250-500 Вт) позволяет получить мощный поток излучения. Однако спектр излучения является линейчатым, т.е. в спектре излучения присутствует только ограниченный набор длин волн. При изменении тока через лампу (при изменении рассеиваемой мощности) изменяется температура дуги в лампе, что приводит к перераспределению энергии между линиями в спектре. При этом в зависимости от температуры дуги (ее ориентировочное значение 6000К) будет изменяться распределение интенсивности отдельных линий спектра:

Г] = А/{ехр[Ьс/(к-Т-А,()И} (39)

где I) - интенсивность ]-линии спектра, А; - общая вероятность излучения данной линии в спектре, - длина волны излучения для данной линии. Если подставить для линии излучения ртути соответствующие численные значения, можно также найти относительное изменение интенсивности линий при изменении напряжения питания. Расчеты по формуле (39) показывают, что коэффициенты Клу для ртутной лампы составляют величину 0,1-0,2, что ниже значений, полученных для лампы накаливания. Как известно из (3), при отражении от исследуемого объекта изменяется спектральный состав излучения:

1отРа) = г(\).1пзд(Х) (40)

где г(л) - спектральный коэффициент отражения поверхности исследуемого объекта. Для выбранных спектральных диапазонов (0,4 мкм, 0,5 мкм, 0,6 мкм, 0,8 мкм и 1,0 мкм) интенсивность сигнала фотоприемника для каждого из этих диапазонов) будет определяться следующей формулой:

СС

1фП1=/ кД)-г(А)-1пад(Л)-са (41)

о

Используя это выражение и задавшись конкретным видом коэффициента отражения для кондиционных и некондиционных объектов, можно рассчитать величин}' выходного сигнала для каждого канала цветности, а также проанализировать влияние нестабильности источника излучения на выходные сигналы фотоприемников. Для

расчетов можно использовать как спектр излучения лампы накаливания, так и спектр излучения ртутной лампы.

Поскольку для получения информации о цвете объекта не обязательно принимать в расчет его размеры, применяется метод деления всех сигналов канала цветности на опорный канал. При этом все изменения интенсивности падающего на объект излучения компенсируются (они стоят в числителе и знаменателе выражения (39). и фактором, потенциально приводящим к возникновению ошибок выходного сигнала, является нестабильность спектра излучения источника. Однако, как было рассчитано выше, эта нестабильность не слишком сказывается на сигнале для отдельных спектральных каналов.

При вычислении уровня сигнала по формуле (40) за основу расчега принимались как реальные кривые исследуемых фотоэлектронным сепаратором объектов.

При моделировании пространственно-энергетического распределения потока излучения от источника света за основу расчета была взята оптическая схема, способная обеспечить теневую проекцию объекта на плоскость фотоприемника. Как будет показано далее в этой главе, на точность работы алгоритма вычисления размеров объекта по выходному сигналу многоэлементного фотоприемника существенное влияние оказывает ширина области перехода свет-тень на изображении объекта. Поэтому оптическая схема должна обеспечивать возможность оперативной регулировки этого параметра.

После выбора основной оптической схемы сепаратора проводилось моделирование пространственно-энергетических параметров потока излучения. Для газоразрядного источника света его поток излучения рассматривался как изотропный, для плоской нити лампы накаливания предполагалось, что для излучения выполняется закон Ламберта.

Для мпогоэлемеитных фотоприемников проводилось комплексное моделирование сигналов, алгоритмов обработки информации и выделения геометрических параметров исследуемого объекта, а также проводилась оценка точности определения геометрических параметров объекта. Моделирование проводилось с использованием интервальных оценок для е-слоев, полученных экспериментально для малых партий приемников одного типа. Рассмотрим исходные параметры моделирования, связанные в отдельные группы но типу данных.

1. Параметры исследуемого объекта. Объект моделировался замкнутым контуром, описываемым кривой в полярных координатах. В простейшем случае задавалась эллиптическая форма объекта, для

реалистичности добавлялись отклонения от эллиптичности, описываемые гармониками основной функции.

Круглый объект в полярных координатах:

г = Ио + К.1 • соб(Ф); обычно 1*1 = 0; Поправка к форме объекта, придающая ему эллиптическую форму:

Дг = И.2 • соб(2Ф);

Поправки к форме объекта, придающие ему неэллиптическуго форму:

Дг = Я, • со$(]ф), где ] -целые числа, номера гармоник. В зависимости от выбранного числа гармоник, описывающих форму объекта, и выбранных коэффициентов рассчитывались

максимальный и минимальный размеры объекта (в единицах шага матрицы), а также коэффициент отклонения формы объекта от эллиптической для оценки влияния неэллиптичности объекта на точность определения размеров.

2. Параметры оптического потока после объекта для теневой проекции. Амплитуда светового потока по сечению пучка задавалась в виде функции гауссовой формы, задавался параметр ширины пучка на половине интенсивности от максимального значения в центре (в единицах шага матрицы). В качестве сигнала помехи формировалась стационарная шумовая компонента светового пучка в виде фрактальной функции, задавалась амплитуда шумовой компоненты (в % по отношению к амгавггуде в центре пучка) и количество точек, участвующих в формировании фрактального шума (фактически с ростом числа точек расширяется спектр шумового сигнала). Такое шумовое поле позволяет моделировать неидеальность и дефекты оптической системы, а также запьшение оптики в процессе работы. Для оптического поля также задавались параметры, описывающие положение объекта в световом пучке: координаты объекта относительно матрицы, угол поворота объекта относительно матрицы. Еще одним входным параметром моделирования была ширина области перехода свет-тень. Еще одним параметром была интенсивность светового потока в центре пучка.

3. Параметры фотопрпемника. В качестве параметров использовались средние значения темнового тока, линейной и нелинейной чувствительности фотоприемника, а также толщины е-слоев, задаваемые в % по отношешло к среднему значению используемого параметра. Например, в расчетах могли использоваться следующие параметры: величина темнового тока 1о = 11 (в единицах разрядов АЦП), толщина е-слоя для темнового тока ес"7 (в тех же единицах). На основе этих данных строился модельный сигнал с выхода всех элементов матричного фотоприемника.

Автором предложен алгоритм определения геометрических параметров (размеров) объекта, на основе данных с матричного фотоприемника.

1. Строится гистограмма уровней сигнала с фотоприемника. При расчетах использовались гистограммы с 64 и 128 градациями уровней сигнала. Для каждого элемента фотоприемника определяется (отбрасыванием лишних разрядов) номер соответствующей гистограммы и выполняется прибавление 1 к данному элементу гистограммы.

2. Выполняется сглаживание гистограммы по 3 соседним точкам до тех пор, пока в гистограмме не появится двух выраженных максимумов (без шумов на вершине).

3. По положению максимумов делается определение уровней «белого», «черного» и устанавливается порог дискриминации для определения границы объекта. Если в дальнейших модельных расчетах с другими объектами величина оптического сигнала не изменялась, то найденные уровни повторно не пересчитывались для каждого объекта.

4. Проводится сканирование полученного изображения для определения точек, в которых уровень сигнала меняется от величины ниже пороговой к величине выше пороговой. Таким образом в первом приближении определяются граничные точки объекта (А-точки). Сканирование поочередно выполнялось по строкам и столбцам матрицы.

5. Для каждой А-точки, найденной на предыдущем этапе алгоритма, вычисляется градиент сигнала по осям матрицы. После этого выбирается та ось матрицы, градиент для которой больше. Затем для А-точки и выбранной оси матрицы определяются две соседних точки (Б-точки). По этим трем точкам выполняется квадратичная интерполяция сигнала с целью определения момента перехода интерполяционной кривой через порог дискриминации. Для этого решается для каждой А-точки квадратное уравнение.

6. Точка, в которой интерполяционная кривая проходит через порог дискриминации, является уточненной точкой реальной границей объекта на фотоприемнике (С-точкой). Таким образом, для всех А-точек приближенного положения границы формируется множество Сточек уточненного положения границы объекта. Каждая С-точка характеризуется парой координат {х,у), причем одна из координат совпадает с координатой линии узлов матрицы.

7. Список С-точек упорядочиваегся по одной из координат, например, по координате X. В результате получается граница

бинарного изображения объекта относительно плоскости фотоприемника.

8. Далее вычисляются интегралы, соответствующие различным моментам бинарного оптического сигнала, с использованием метода трапеций. Данный метод вычисления аппроксимирует контур объекта ломаной, проведенной через упорядоченный список С-точек.

9. Далее по формулам (22-25) проводится вычисление геометрических параметров ¡а.Ь} эквивалентного эллипса, которые характеризуют объект, на основании различных моментов оптического сигнала.

10. Найденные параметры объекта (длина и ширина) сравниваются с исходными данными расчета для определения фактически найденной ошибки определения размера.

В заключении для характеристики той или иной модели фотоэлектронного сепаратора автором предложен интегральный критерий качества: Интегральный критерий качества = (Размерность пространства признаков) * (производительность сепаратора) * (количество обрабатываемых зерновых культур) / (вероятность ошибочной классификации объекта) (цена сепаратора с учетом эксплуатации ).

В четвертой главе приведены результаты экспериментальной проработки основных узлов фотоэлектронных сепараторов, отличающихся друг от друга первичными измерительными преобразователями, схемами и алгоритмами обработки информации с этих преобразователей. Предварительно были проведены исследования спектральных коэффициентов отражения для доброкачественных и испорченных зерен различных культур.

На основании этих исследований было установлено, что значения спектрального коэффициента отражения кондиционных и бракованных зерен в некоторых областях спектра значительно отличаются друг от друга. Эти области были выделены с помощью светофильтров в качестве контрольных диапазонов фотоэлектронного сепаратора (ЛШ и ЛШ на рис. 8).

Полученные данные позволили изготовить ряд макетов и опытных образцов фотоэлектронных сепараторов, реализующих различные конфигурации оптических схем с целью выбора наиболее удачной из них.

Оптическая функциональная схема сепаратора, реализующая однолучевой метод сортировки (рис. 9 и 10).

Спектральный коэффициент отражения г=(уч„/уИ00%

Рис. 8. График спектральной характеристики отражения излучения зерна гречихи: а) ядро гречихи; б) нешелушеное зерно

Те же схемы для двухлучевого метода приведены на рис. 11 й 12. Для определения геометрических размеров и формы исследуемых зерен был изготовлен лабораторный сепаратор, реализующий многокритериальный принцип сортировки.

Оптическая схема и многоканальный блок обработки сигнала цветности многокритериального сепаратора изображены соответственно на рисунках 13 и 14. В данной модели контролируется как цвет, так и геометрические параметры объекта. Для совмещения метода теневой проекции, используемого для работы .многоэлементного матричного фотоприемника, с каналом определения цвета, использовалась оптическая схема, приведенная на рисунке 6. Основные узлы сепаратора были предварительно отработаны на описанных выще моделях. Для данной модели были использованы алгоритмы обработки данных с первичных измерительных преобразователей, рассмотренные в главе 3.

Рис. 9. Функциональная схема фотоэлектронного сепаратора, реализующего однолучевон метод измерения отраженного потока излучения в видимой и ближней ИК областях спектра

Рис. 10. Оптическая схема однолучевого метода измерения отраженного потока излучения в видимой н ближней областях спектра

I__________J

Рис. 11. Функциональная схема двухлучевого метода измерения потоков отраженного излучения в различных областях спектра: 1 -источник оптического излучения; 2 и 4 - оптические системы; 3 -исследуемый объект; 5 и 6 - приемники оптического излучения; 7 и 8 -преобразователи ток-напряжение (ПТН1 и ПТН2); 9 - схема сравнения; БОВС - блок обработки видеосигнала.

1

Б Ь

Рис. 13. Оптическая схема многокритериального сепаратора: 1 - лампа накаливания кинопроекционная; 2, 4, 8 - оптические системы; 3 -ирисовая диафрагма; 5 - исследуемое зерно; 6 - защитное стекло; 7 -светофильтр; 9 - фотодиод; 10 - матричный фотоприемник.

В частности, для устранения влияния размеров зерновки на качество сортировки по цвету применено деление сигнала каждого фотодиода на сигнал опорного фотодиода.

Поскольку классифицирующая информация по видам и качеству зерна задается программно, она может храниться и корректироваться в течение произвольного времени, отслеживая, например, изменение сорта той или иной зерновой культуры. Вероятность правильной классификации у сепаратора подобного типа достигает 98%, что позволяет ему с высокой точностью разделять на фракции смесь из нескольких сортов зерна.

Рис. 14. Многоканальный блок обработки сигнала цветности

Недостатком подобного сепаратора является его сравнительно низкая производительность - до 5,5 кг/час, что связано с необходимостью обработки и анализа больших объемов информации, поступающих с многоэлементного фотоприемника. Однако для многих задач сельского хозяйства такая производительность прибора вполне достаточна. Кроме того, при использовании соответствующей элементной базы электроники она может быть существенно повышена.

В пятой главе сформулированы принципы построения многофункциональных фотоэлектронных сепараторов нового поколения:

1. В функциональной схеме фотоэлектронного сепаратора обязательными являются набор системных элементов, рассмотренных ниже. Каждый из элементов выполняет специфические для него задачи, которые не могут быть исключены или совмещены с функциями других элементов фотоэлектронного сепаратора.

2. В соответствии с приведенной классификацией фотоэлектронных сепараторов и их основных узлов при разработке перспективных моделей следует использовать те конкретные решения, которые обеспечивают максимум функциональных возможностей и позволяют повысить гибкость применения фотоэлектронных сепараторов за счет изначально заложенных в них, возможно избыточных, технических решений.

На основании этого автором формулируются следующие обязательные узлы и требования к ним, которые в любом случае должны будут присутствовать в современных моделях фотоэлектронных сепараторов.

1. Устройство предварительной очистки зернового сыпучего продукта, подлежащего сортировке. Обеспечивает исключение из потока сортируемых зернопродуктов посторонних компонентов, для исключения случаев механических повреждений сепаратора и блокировки его работы. Обязательным для извлечения металлических примесей используется сочетание в той или иной форме постоянных магнитов (либо электромагнитов на постоянном токе), которые извлекают магнитные металлические примеси, а также импульсных индукционных магнитных систем, которые выводят из потока сортируемого зерна металлические немагнитные примеси. Для извлечения неметаллических примесей необходима система сит (решет) с последовательно уменьшающимся размером ячеек и периодической очисткой сит от накопившихся примесей. Производительность систем предварительной очистки подбирается в

соответствии с общей производительностью остальных узлов сепаратора.

2. Устройство подачи сортируемых объектов от питателя, в котором находится предварительно очищенное зерно, к фотоэлектронному сепаратору в зону контроля. Блок питания обеспечивает поштучную подачу' частиц сыпучего продукта в зону контроля. Для надежной и достоверной работы устройства анализа объекта требуется подача зерна в зону контроля по заранее заданной траектории.

3. Оптический блок фотоэлектронного сепаратора включает в себя источник света, устройство создания пространственного распределения светового потока в виде системы линз, фоновая поверхность, которая попадает в поле зрения оптических датчиков. В качестве источника света наиболее гибким решением является применение ламп накаливания, поскольку они обладают непрерывным спектром излучения, пригодным для работы практически всех фото приемников с любой комбинацией спектральной чувствительности. Для создания светового потока заданной направленности наиболее простым и дешевым решением является использование линзовых оптических систем.

4. Система датчиков (первичных измерительных преобразователей). Для фотоэлектронного сепаратора основные датчики - оптоэлектронные преобразователи. Для фотоэлектронных сепараторов нового поколения обязательным является использование многоэлементных матричных фотопрнемников, на основании информации с которых производится определение геометрических параметров зерна. В случае использования монохромных (черно-белых) матриц для определения цвета частиц необходимо использование дополнительного блока определения цветовых параметров зерна на основе комбинации кремниевых фотоприемников с системой светофильтров (минимум 3-4), ориентированных на выделение различных спектральных участков.

5. Блок анализа и принятия решений по сортировке, совмещенный с электронным блоком управления. Для работы алгоритмов многокритериальной классификации возможно использование любого микропроцессора либо персонального компьютера.

6. Бракеражное устройство, предназначенное для извлечения забракованных по цвету частиц. Конструктивно может быть электромеханическим (сочетание того или иного электрического привода с механическим исполнительным механизмом) или

пневматическим. Для пневматического бракеражного устройства в состав фотоэлектронного сепаратора должен включаться компрессор, что существенно изменяет базовую конфигурацию сепаратора. Поэтому, несмотря на все очевидные плюсы пневматических исполнительных устройств, для универсальных фотоэлектронных сепараторов наиболее приемлемыми являются электромеханические устройства, которые в целом имеют существенно меньшие габариты и более технологичны в процессе эксплуатации.

Сочетание в фотоэлектронном сепараторе его основных узлов должно обеспечивать его компоновку в виде отдельного модуля с минимальными габаритами и потреблением энергии, что позволит при необходимости для повышения обшей производительности сортировки применять каскадирование и запараллеливание работы одинаковых модулей. Конструкция сепаратора должна иметь минимум подвижных деталей, что гарантирует общее повышение надежности сепаратора и минимум его энергопотребления.

В качестве обобщения рассмотренных выше схем и конструкций была создана модель фотоэлектронного сепаратора, позволяющего производить многокритериальную сортировку зерна. В данной модели контролируется как цвет, так и геометрические параметры объекта.

Для оценки возможностей работы многокритериального фотоэлектронного сепаратора проводилось исследование качества сортировки, которое достигается с его помощью. Для этого формировались пробные партии зерна риса, проса, пшеницы, с заданным содержанием зерен основного сорта и примесей Предварительно проводилось построение кластеров для кондиционного и некондиционного зерна. После выполнения сепарирования полученная кондиционная и некондиционная фракции анализировались с целью определения количественных характеристик фотоэлектронного сепаратора. Результаты анализа продуктов сортировки приведены в таблице 2. Видно, что во всех случаях в результате сортировки значительно уменьшается доля примеси в основном продукте, причем уменьшается количество семян, некондиционных как по размеру, так и по цвету. Этот результат существенно лучше, чем у серийно выпускаемых фотоэлектронных сепараторов, ограничивающихся сортировкой по цвету. На основании результатов таблицы 2 можно оценить вероятность правильной классификации у сепаратора подобного типа величиной не хуже 98%, что позволяет ему с высокой точностью разделять на фракции смесь из нескольких сортов зерна.

Таблица 2

Результаты сортировки партий зерна многокритериальным _ сепаратором _____

Зерновая культура рис рис ) рис рис рис просо пшен ица

номер партии 1 2 ! 3 4 5 6 7

состав партии до

сортировки 1

кол-во кондиционных 1500 2000! 6000 10000 1000 3000 5000

семян >

кол-во некондиционных 150 0| 180 100 1000 500 1000

по размеру семян ;

кол-во некондиционных 0 200| 180 100 1000 1000 500

по цвету семян {

состав партии после 1

сортировки 1

кол-во кондиционных 1480 1990| 5892 9868 975 2954 4911

семян 1

кол-во некондиционных 3 о| 4 1 17 11 27

по размеру семян !

кол-во некондиционных 0 4: 3 2 21 14 13

по цвету семян

состав отходов ) г

кол-во кондиционных 20 10? 108 132 25 46 89

семян 1

кол-во некондиционных 147 0| 176 99 983 989 973

по размеру семян J

кол-ео некондиционных 0 1961 177 98 979 986 487

по цвету семян 1

На основании рассмотренной выше проработки технических решений основных узлов был разработан фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов, на который был получен патент Российской Федерации.

Конструкция фотоэлектронного сепаратора показана на чертежах, где на рисунке 15а показан общий вид фотоэлектронного сепаратора для сыпучих зерновых продуктов, на рисунке 156 - вид сверху для конструкции сепаратора.

Сепаратор для сыпучих зерновых продуктов содержит корпус 1, на котором размещены цветоанализатор 2, связанный электрической цепью 3 с бракеражным устройством 4, приемные бункера 5 и 6 соответственно для некондиционных и кондиционных частиц, загрузочный бункер 7 и устройство подачи частиц сыпучего зернового

продукта от загрузочного бункера 7 к цветоанализатору 2, выполненное в виде горизонтального диска 8, соединенного с приводом 9.

Диск 8 частично размещен в цветоанализаторе 2 (то есть часть диска заходит в зону цветовой обработки цветоанализатора) и снабжен концентрически расположенными ячеями 10, выполненными в виде, например, сквозных отверстий, диаметр которых выбирается таким, чтобы в ячее могла разместиться только одна частица сыпучего продукта. Диск 8 верхней своей поверхност ью перекрывает выпускное отверстие 12 загрузочного бункера 7. при этом ячеи 10 диска 8 выполнены в пределах контура выпускного отверстия 12 загрузочного бункера 7. Зазор Ь между диском 8 и выпускным отверстием 12 не превышает наименьший размер сыпучего продукта. Зазор с между нижней поверхностью 13 диска 8 и корпусом 1 также не превышает наименьший размер сыпучего продукта. В корпусе 1 выполнено 2 выреза: вырез 14 для размещения бракеражного устройства 4 и вырез 15 для прохода кондиционных по цвету частиц. Под вырезом 14 и вырезом 15 размещены, соответственно, приемный бункер 5 для некондиционных по цвету частиц и приемный бункер 6 для кондиционных по цвету частиц. Бракеражное устройство 4 содержит механизм перекрывания выреза 14 корпуса !. например, в виде заслонки 16 с электрическим приводом.

Фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов работает следующим образом. Сортируемый по цвету сыпучий зерновой продукт подают в загрузочный бункер 7. Включают привод 9. который вращаег диск 8. При вращении диска 8 ячеи 10 проходят под выпускным отверстием 12 загрузочного бункера 7, при этом частицы сыпучего зернового продукта поштучно заполняют ячеи 10 и транспортируются ими от загрузочного бункера 7 через цветоанализатор 2, далее к бракеражному устройству 4, от него - к вырезу 14 в корпусе 1. Цветоанализатор 2 обрабатывает цвет находящихся в ячеях 10 частиц сыпучего зернового продукта и при прохождении некондиционного по цвету зерна вырабатывает сигнал, передающийся по электрической цепи 3 бракеражному устройству 4, которое во время прохождения некондиционной по цвету частицы над вырезом 14 корпуса 1 отключает механизм перекрывания этого выреза заслонкой 16, при этом некондиционная частица выпадает из ячейки 10 и попадает в приемный бункер 5 для некондиционных частиц. После этого механизм перекрывания выреза 14 заслонкой 16 возвращается в исходное положение. Кондиционные частицы транспортируются диском 8 к вырезу 15 корпуса 1. При прохождении над вырезом 15 эти частицы выпадают из ячей 10 и попадают в приемный бункер 6 для кондиционных частиц.

В шестой главе произведен расчет экономического эффекта от использования многокритериальных фотоэлектронных сепараторов произведен в соответствии с «Методикой определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений». Согласно этой методике расчет годового экономического эффекта от производства новой продукции или продукции повышенного качества для удовлетворения нужд населения, а также новой продукции и продукции повышенного спроса на основе изобретения определяется по формуле

Э=(П-Ен-К>А2, (42)

где Э - годовой экономический эффект от производства новой продукции или продукции повышенного качества для удовлетворения нужд населения или продукции повышенного качества, руб; П - прибыль от реализации новой продукции или прирост прибыли (П2 - ПО от реализации продукции повышенного качества, руб; П2 - прибыль от реализации продукции повышенного качества, руб; П1 - прибыль от реализации продукции прежнего качества, руб; К - удельные капитальные вложения на производство новой продукции или удельные дополнительные капитальные вложения, связанные с повышением качества продукции, руб; Еп - нормативный коэффициент эффективности О,15; А2 - годовой объем новой продукции или продукции повышенного качества в расчетном году, в натуральных единицах.

При проведении тестовых испытаний лабораторного одноканального многокритериального фотоэлектронного сепаратора для определения качества сортировки пшена проса были получены следующие результаты (таблица 3).

Таблица 3

Время испытаний 1 час

Объем сортированной продукции 5,48 кг

Содержание сорной примеси:

до испытании 2%

после испытаний 0,4 %

Содержание поврежденных ядер:

до испытаний 5%

после испытаний 1,1 %

Объем сорной примеси и поврежденных ядер в испытанной пробе соответствует требованиям, предъявляемым к пшену проса. Стоимость 1 кг пшена проса - 4 руб.

Стоимость 1 кг проса - 1,5 руб.

Стоимость изготовления фотоэлектронного сепаратора - 4,8 тыс.

руб.

Эффективность применения зерноочистительных машин для районов, принимающих и обрабатывающих после заготовки зерновые культуры рассчитывается при условии работы оборудования 1230 часов в год.

Таким образом, годовой экономический эффект для испытанного сепаратора будет следующий:

П = (4,0 руб/кг -1,5 руб/кг) = 2,5 руб/кг, А2 = 5,48 кг/ч • 1230 ч - 6740,4 кг, К = 4800 руб / 6740,4 кг = 0,73 руб/кг, Э = (2,5 руб/кг - 0,73 руб/кг • 0,15) • 6740,4 кг = 16177 руб. Если принять продолжительность рабочего дня в 8 часов, то за день прибыль от использования сепаратора составит П1 = 16177 руб -8ч/ 1230 ч = 105,2 руб /день Срок окупаемости сепаратора будет: О = 4800 руб / 105,2 руб/день = 45,6 дня

Если считать, что число рабочих дней за месяц в среднем составляет цифру 24, то можно утверждать, что изготовление ФЭС окупится менее, чем за 2 месяца.

Основные результаты работы.

1. Разработаны теоретические основы развития нового научного направления - многокритериального фотоэлектронного сепарирования сыпучей зерновой продукции. Выделены ключевые узлы, показана связь между заложенными при проектировании фотоэлектронных сепараторов принципами работы и функциональными возможностями. Доказано, что дальнейшее повышение качества сортировки сыпучих сельхозпродуктов с помощью сепараторов возможно только при повышении объема информации, снимаемой с объекта обработки. Для фотоэлектронных сепараторов дополнительная информация может быть получена только с применением многоэлементных фотоприемников, используемых в качестве первичного датчика, и с последующей обработкой информации микро-ЭВМ.

2. Разработана математическая модель объекта сортировки (любого сыпучего зернолродукта) с точки зрения его оптических свойств. Проведен экспериментальный анализ параметров реальных зернопродуктов, выполнено сопоставление экспериментально определенных параметров с модельными данными. Разработана

математическая модель сигналов многоэлементного фотоприемника при работе в составе оптической схемы фотоэлектронного сепаратора. Проведена оценка метрологических свойств многоэлементного фотоприемника, выработана методика определения базовых параметров фотопрнемника, определяющих в дальнейшем точностные показатели первичного измерительного преобразователя.

3. Выделены основные информационные параметры, которые могут быть получены при обработке сигнала с первичного измерительного преобразователя фотоэлектронного сепаратора в процессе работы с объектами сортировки. Разработаны алгоритмы выделения информационных параметров для рассматриваемого класса объектов на основе сигналов многоэлементньгх матричных фотоприемников. Дана оценка скоростных и точностных характеристик алгоритмов, проведено моделирование работы алгоритмов выделения информационных параметров для различного вида измеряемых объектов, параметров многоэлементного фотоприемника и внешних возмущающих воздействий различного рода.

4. Разработаны принципы функционирования системы принятия решений в процессе сортировки. Выделены основные проблемы, возникающие при многокритериальной сортировке, отмечены основные возможные решения, которые могут быть использованы при многокритериальной сортировке зерновых продуктов. Составлен алгоритм самообучения системы принятия решений фотоэлектронного сепаратора, что позволяет гибко выполнять настройку сепаратора на различные виды сельхозпродукции. Экспериментально показана работоспособность системы самообучения и принятия решений на пробных партиях зерна различных сортов. Выполнена оптимизация алгоритма принятия решений для повышения быстродействия. Выделены основные функциональные узлы фотоэлектронных сепараторов. Разработана методика классификации фотоэлектронных сепараторов на основании их функциональных возможностей, приведена классификация существующих промышленно применяемых сепараторов сыпучих зернопродуктов.

5. Изготовлены и испытаны стендовые модели сепараторов и их отдельных узлов. На базе этих моделей разработана конструкция многокритериального фотоэлектронного сепаратора МФЭС. Проведена практическая проверка работоспособности многокритериального фотоэлектронного сепаратора МФЭС в производственных условиях. В результате испытаний, проведенных в Алтайской государственной семенной инспекции на установление возможностей сепаратора по

выделению из средней пробы зерна проса сорной и зерновой примесей выявлено: процент сорной примеси после сепарирования снизился с 3,5% до 1,8%, зерновой примеси - с 8% до 4%. Это позволило перевести взятую пробу из проса 2 класса в просо 1 класса.

6. Сформулированы технические требования к основным узлам и модулям фотоэлектронных сепараторов следующего поколения. Разработанные и внедренные в различных организациях и на предприятиях образцы фотоэлектронных сепараторов выполнены по единой обобщенной структурной схеме, но отличаются типом используемых многоэлементных фотоприемников, степенью участия ЭВМ в управлении и адаптации приборов, а также типом и структурой данных, доступных для обработки программным путем. Найденные в процессе создания этих устройств схемотехнические, конструкторские решения, отдельные модули и программные средства достаточно универсальны и могут быть успешно использованы в любых дальнейших разработках ОЭПП, а предложенные методы расчета метрологических характеристик могут найти применение в задачах синтеза и анализа других типов первичных измерительных преобразователей, использующих обработку многомерных и векторных сигналов.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Тищенко А.И., Брасалин С.Н. Фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов. Патент № 2132756., Москва, 1999.

2. Тищенко А.И. Применение фотоэлектронных сепараторов для повышения качества сортировки сыпучих зерновых продуктов. Монография. Пенза.- Приволжский дом знаний, 1999,- 169 с.

3. Бушуев А.Н., Масленников C.B., Тищенко А.И. Логарифмический делитель напряжений. В книге «Координатно-чувствительные фотоприемники и оптико-электронные устройства на их основе» (Тез. док. Всес. НТК КЧФ-81), Барнаул, АПИ, 1981, ч.2, с.133.

4. Бушуев А.Н., Масленников C.B., Тищенко А.И. Автономный источник питания для контрольно-измерительных устройств. В книге «Координатно-чувствительные фотоприемники и оптико-электронные устройства на их основе» (Тез. док. Всес. НТК КЧФ-81), Барнаул, АПИ, 1981,ч.2, с.131.

5. Тпщенко А.И. Уфимпев A.B. Генератор одиночных импульсов. В книге «Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов», (Тез. док. Всес. НТК ИКАПП-82), Барнаул, АПИ, 1982, ч.З, с.29.

6. Арефьев A.B., Михайлова Т.М., Старостенко Б.В., Тищенко А.И. Измерение показателя преломления прозрачных материалов дифракционным методом. В книге «Робототехника и автоматизация производственных процессов», (Тез. док. Всес.НТК РАПП-83), Барнаул, АПИ, 1984, ч.2, с.128-129.

7. Рязанцев В.И., Дьяченко A.C., Старостенко Б.В., Тищенко А.И. Структурная схема оптического прибора для измерения дефектов лавсановых пленок. В книге «Оптические сканирующие устройства и измерительные приборы на их основе», (Тез. док. Всес. НТК ОСУ-84), Барнаул, АПИ, 1984, ч.2, с.128-129.

8. Старостенко Б.В., Тищенко А.И. Измерение диаметра прозрачного волокна дифракционно - интерференционным методом. В книге «Оптические сканирующие устройства и измерительные приборы на их основе», (Тез. док. Всес. НТК ОСУ-84), Барнаул, АПИ, 1984, 4.2, с.117-118.

9. Грозов В.И., Тищенко А.И., Якунин А.Г. Оптикоэлектронный датчик положения струны. В книге «Координатно-чувствительные фотоприемники и оптико-электронные устройства на их основе», (Тез. док. Всес. НТК КЧФ-85), Барнаул, АПИ, 1985,ч.З.

10. Замятин В.И., Тищенко А.И. Оптико-электронный датчик контроля зерна. В сб. «Датчики электрических и неэлектрических величин», 4.1.,. Барнаул, 1993, с. 166.

11. Вазенмиллер Д А., Замятин В.И., Кузнецов A.M., Тищенко А.И. Исследование и разработка оптико-электронного устройства сортировки семян. Отчет о научно-исследовательской работе. Барнаул: Изд. Алт.ГТУ, 1994,- 68с.: ил.

12. Замятин В.И., Тищенко А.И. Оптико-электронный сепаратор для сортировки зерновой продукции. В сб. «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов». Барнаул, 1994, т. 1, ч. 1, с, 166-167.

13. Тищенко А.И., Якунин А.Г. Применение моделей s-слоев для моделирования сигналов ОЭПП. В книге «Измерение, контроль и автоматизация производственных процессов», (Доклады Междунар. НТК ИКПП-94), Барнаул: АГТУ, 1994, т.1,ч.1, с, 178-179.

14. Тищенко А.И. К вопросу о критерии анализа точностных характеристик оптико-электронных первичных преобразователей

(ОЭПП). В книге «Измерение, контроль и автоматизация производственных процессов», (Доклады Междунар. НТК ИКПП-94), Барнаул: АГТУ, 1994, т. 1,ч.1, с. 180-182.

15. Госьков П.И., Тищенко А.И., Якунин А.Г. Применение методов регуляризации для повышения эффективности математического моделирования интервальных оценок с использованием s-слоев. В книге «Измерение, контроль и автоматизация производственных процессов», (Доклады Междунар. НТК ИКПП-94), Барнаул: АГТУ, 1994,т.1,ч.1, сЛ83.

16. Тищенко А.И. Особенности разработки первичных измерительных преобразователей для фотоэлектронных сепараторов. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Барнаул, 1994,- 24 с.

17. Агапов М.Н., Тищенко А.И. Применение метода теневой проекции в фотоэлектронных сепараторах. В книге «Датчики электрических и неэлектрических величин», (Тез.док.Междунар. НТК Датчик-95), Барнаул: АГТУ, 1995,- с.179.

18. Агапов М.Н., Тищенко АН, Якунин А.Г. Модели формирования погрешности измерения координат многоэлементным матричным фотоприемником. В книге «Датчики электрических и неэлектрических величин», (Тез.док.Междунар. НТК Датчик-95), Барнаул: АГТУ, 1995.-c.181.

19. Агапов М.Н., Тищенко А.И., Чепуштанов A.A. Проектирование платы печатной и принципиальной схемы в среде САПР PCAD. Барнаул: АлтГТУ, 1996.-15 с.

20. Агапов М.Н., Тищенко А.И., Чепуштанов A.A. Проектирование технического объекта в приборостроении в среде САПР PCAD. Барнаул: АлтГТУ, 1997.-14 с.

21. Тищенко А.И. Моделирование процесса выделения информации с многоэлементных фотоприемников. В книге «Методы и средства измерения физических величин», (Тез. док. Всеросс. НТК), Ниж.Новгород, 1997, ч.2,с.30.

22. Агапов М.Н., Тищенко А.И. Особенности обработки сигнала двухмерного матричного фотоприемника в задачах сортировки зерна. В книге «Методы и средства измерения физических величин», (Тез.док.Всеросс. НТК), Ниж. Новгород, 1997, ч.2,с.31.

23. Тищенко А.И. Использование модели Е-слоев при оценке точности определения геометрических параметров тел. В книге «Методы и средства измерения физических величин», (Тез. док.Всеросс. НТК), Ниж.Новгород, 1997, ч.2,с.32.

24. Агапов М.Н., Гуляев П.Ю., Тищенко A PI., Шаманаев А.Ю. Использование модели s-слоев при разработке двухкоординатных оптико-электронных первичных преобразователей. В книге «Методы и средства измерения физических величин», (Тез.док.Всеросс. НТК), Ниж.Новгород, 1997, ч.2,с.ЗЗ.

25. Тищенко А.И., Федотов A.C., Хлутчин М.Ю. Спектральные характеристики зерна различных культур. В книге «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул: АГТУ, 1997,- с.48.

26. Тищенко А.И., Хлутчин М.Ю. Фотоэлектронные сепараторы на базе многоэлементных фотоприемников. В книге «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул: АГТУ, 1997,-с.53.

27. Тищенко А.И., Хлутчин М.Ю. Обработка видеосигнала многоэлементного фотоприемника фотоэлектронного сепаратора. В книге «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РТ1ПК-97), Барнаул: АГТУ, 1997,- с. 5 7.

28. Агапов М.Н., Тнщенко А.И. Формирование модели выделения информации с многоэлементных фотоприемников. В книге «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул: АГТУ, 1997,- с.61.

29. Тищенко А.И. Интегральный критерий качества фотоэлектронного сепаратора. В книге «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул: АГТУ, 1997,- с.65.

30. Тищенко А.И. Особенности расчета оптических схем для фотоэлектрического сепаратора на базе многоэлементного фотоприемника. В сборнике докладов четвертой Международной конференции «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» ИКАПП-97, Барнаул: АлтГТУ, 1997,-т,2, с. 104.

31. Тищенко А.И., Хлутчин М.Ю. Модель оптического сигнала на входе матричного фото приемника. В сборнике докладов четвертой Международной конференции «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» ИКАПП-97, Барнаул: АлтГТУ, 1997,-т.2, с. 108.

32. Тищенко А.И. Моделирование оптической схемы фотоэлектронных сепараторов. В сборнике докладов четвертой Международной конференции «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» ИКАПП-97, Барнаул: АлтГТУ, 1997, т.2, с. 110.

33. Тищенко А.И. Методика расчета точностных характеристик первичного измерительного преобразователя с помощью модели е-слоя. В сборнике докладов четвертой Международной конференции «Измерения,' ¿онтроль и автоматизация производственных процессов» ИКАПП-97, Барнаул; АлтГТУ, 1997, т.2, с. 114.

34. Тищенко А.И. Многофункциональный фотоэлектронный сепаратор для сортировки сыпучей зерновой продукции по размеру, форме и цвету зерен. В вестнике АлтГТУ, приложении к журналу «Ползуновский альманах», Барнаул; АлтГТУ, 1998 г., №1, с. 41.

35. Агапов М.Н., Антонов С.М., Тищенко А.И. Использование оптико-электронных сепараторов при фракционировании литой дроби. В сборнике научных трудов «Перспективные материалы, технологии, конструкции», Красноярск, CAA, 1998 г., №4, с.256.

36. Тищенко А.И. Фотоэлектронные сепараторы и создание нового поколения отечественных продуктов питания повышенной пищевой и биологической ценности. В вестнике АлтГТУ, прил. к журналу «Ползуновский альманах». Барнаул: АлтГТУ, 1999 г., №2, с. 112.

37. Тищенко А.И. Фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов. В вестнике АлтГТУ, приложении к журналу «Ползуновский альманах», Барнаул: АлтГТУ, 1999 г., №2, с. 114.

38. Коротких В.М., Тищенко А.И,, Хлугчин М.Ю. Повышение точности оценки геометрических параметров объектов малоформатными матричными фотоприемниками. В вестнике АлтГТУ, приложении к журналу «Ползуновский альманах», Барнаул: АлтГТУ, 1999 г., М>2, с. 116.

39. Тищенко А.И. Методические указания по расчету и применению фотоэлектронных сепараторов - Барнаул: Пикет, 2000 - 70 е.: ил.

Подписано в печать 13.11.2000 г. Формат 60x84 1/16. Печать — рюография. Усл.п.л. 3,25 Тираж 100 экз. Заказ 2000- /30

Отпечатано в типографии АлтГТУ.

ВВЕДЕНИЕ,.,.,,.,,.,.,.^

1 СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА СЫПУЧЕЙ ЗЕРНОВОЙ ПРОДУКЦИИ й ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ФОТОЭЛЕКТРОННЫХ СЕПАРАТОРОВ. 1 Исследование особенностей процесса сортировки сыпучей зерновой продукции.

1.2 Оценка качеств« зерна

1.3 Анализ существующего парка механических сепараторов и его использования на различных этапах переработки сыпучей зерновой продукция,.

1.4 Анализ этапов развития фотоэлектронного сепарирования. Классификация современных фотоэлектронных сепараторов.

1.5 Расширение области применения фотоэлектронных сепараторов. .6 Выводы

2 ПРОБЛЕМЫ РАСШИРЕНИЯ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ФОТОЭЛЕКТРОЕг НЫ X СЕЛА РА ТОРОВ,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,,.

2.1 Анализ возможностей расширения свойств первичных измерительных преобразователей, используемых в фотоэлектронных сепараторах.

2.2 Особенности применения многоэлементных фотоприемников при контроле геомегрнчееких параметров объектов.

2.3 Методы многокритериальной классификации объектов.

2.4 Выводы

3 ОБОБЩЕННАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ УЗЛОВ ФОТОЭЛЕКТРОННЫХ СЕПАРАТОРОВ

3.1 Модель спектральных свойств поверхности объекта.

3.2 Метод определения геометрических параметров зерна на основе выходного сигнала матричного фотоприемника.

3.3 Модель оптического сигнала на входе матричного многоэлементного фотоприемника.-. ' *

3.4 Модель выходного сигнала многозлементного матричного фотоприемника.

3.5 Алгоритм выделения количественных характеристик объекта, использующий выходные данные матричного фотоприемника.

3.6 Методика расчета точностных характеристик первичного измерительного преобразователя с помощью модели е-слоя.

3.7 Многокритериальная классификация объектов для фотоэлектронного сепаратор а ^М. 4У

3.8 Классификация фотоэлектронных сепараторов на основе информационных критериев.

3.9 Моделирование оптической схемы и спектральных характеристик фотоэлектронных сепараторов. ¡

3.Ш моделирование процесса выделения информации с многоэлементных фотоприемников . !

3.11 Моделирование процесса многокритериальной классификации объектов.

3.12 Интегральный критерий качества фотоэлектронного сепаратора

3.13 Выводы.,.,.,,.,,.,.,,,.,,,.,.

4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОРАБОТКА ОСНОВНЫХ УЗЛОВ

ФОТОЭЛ ЕКТРО.Н.НЫХ СЕПАРАТОРОВ. МЕ1 иДЙКА

КЛАССИФИКАЦИЙ ФОТОЭЛЕКТРОННЫХ СЕПАРАТОРОВ . 1.

4.1 Спектральные характеристики зерна различных культур.,,,. 1.

4.2 Фотоэлектронные сепараторы, определяющие пригодность зерна по цвету,.,.,.,.,,,.,,,.,.,.,.,.,,,.,.,,.,.,.,.,.,.,,.,.,.,.

4.3 Фотоэлектронные сепараторы на базе многоэлементных фотоприемников.

4.4 Основные функциональные узлы фотоэлектронных сепараторов,.

4.5 Методика классификации фотоэлектронных сепараторов на основании их функциональных возможностей.

4.6 Выводы.

5 .ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ФОТОЭЛЕКТРОННЫХ СЕПАРАТОРОВ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА СОРТИРОВКИ СЫПУЧИХ СЕ;1ЬХОЗПРОДУКТОВ.

5.1 Принципы построения многофункциональных фотоэлектронных сепараторов, пригодных для выполнения мгюгокритернальпой сортировки сыпучих зернопродуктов.

5.2 Многофункциональный фотоэлектронный сепаратор, определяющий размеры и спектральные характеристики зерна.

5.3 Инженерно-техническая проработка основных узлов экономичного многофункционального фотоэлектронного сепаратора.

5.4 Основные пути повышения качества сортировки сельскохозяйственных продуктов, требования к основным узлам и модулям фотоэлектронных сепараторов следующего поколения.

5.5 Выводы,.,,,.,.,.,.,,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,,.,.,

6 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ СЕПАРАТОРОВ

6. { Задачи определения экономической эффективности технических решений в современных условиях развития. .,.,.,.,,.,.,,.,.,,.,,.,.,,.

6.2 Экономический эффект от внедрения многокритериальных фотоэлектронных сепараторов.

6.3 Выводы .,.,.,,,.,,,.,,,,.,.,,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,,.,.,,.,,,,.,.

Гкшышение качества сельхозпродукции, является крушшйшей проблемой сельскохозяйственного производства. Проблемой, которая не потеряет своей актуальности пой всех возможных общественно-экономических формациях, в любых уголках планеты, где вообще возможно земледелие.

Особенно важно вышесказанное для России, поскольку сыпучие зерновые продукты из пшеницы, ржи. риса, проса, ячменя и других злаковых традиционно составляют значительную часть пищевого рациона населения.

Доброкачественность сыпучих пищевых продуктов в конечном счете определяется однородностью массы и, в значительной степени, цветом и размерами отдельных частиц. От технического уровня приборов контроля и оборудования сортировки, их функциональных возможностей во многом зависит качество н конкурентоспособность сельхозпродукции. К такому оборудованию относятся разнообразные сепараторы. Одной из разновидностей сепараторов ~ фотоэлектронным сепараторам, и посвящена настоящая работа.

Фотоэлектронное сепарирование сыпучих продуктов по цвету применяется при производстве сельхозпродукции около полувека. Оно заключается, в обнаружении частиц, отличающихся от эталона, и поштучном их извлечении. К настоящем)' времени в конструкциях фотоэлектронных сепараторов используются новейшие достижения электроники, микропроцессорной техники, область их применения распространилась практически на все сыпучие продовольственные продукты, включая замороженные ягоды, овощи, фрукты, но принцип действия остался прежним: сепарируемый продукт подается поштучно в зону контроля, где происходит сопоставление его с эталоном.

При практической реализации разработчики разных фирм используют различные технические решения., имеющие свои преимущества и недостатки. В мировой практике применение и производство фотоэлектронных сепараторов растет. Расширяется и изменяется перечень фирм, выпускающих это оборудование. В середине 90-х годов планировалось начало серийного выпуска первого отечественного сепаратора СРФ-5.

Несмотря на растущее применение фотоэлектронных сепараторов при контроле и сортировке готовой продукции, область их использования нельзя не считать ограниченной, что во многом связано с недостаточными возможностями используемых первичных измерительных преобразователей, систем обработки информации и принятия решений для выработки управляющих воздействий па исполнительные механизмы в процессе сортировки.

При работе с зерновыми культурами задачи сортировки сельхозпродукции по форме и размерам традиционно встают на всех этапах зернообработки, однако решаются такими средствами, которые не позволяют радикально повысить качество сортируемой продукции.

Как показал опыт, применение фотоэлектронных сепараторов перспективно также па этапах селекции новых сортов растений и промышленного семеноводства, где в настоящее время преобладают либо групповые методы контроля и отбора (в зерноводстве и семеноводстве широко применяется, ситовая, механическая, сортировка преимущественно для. больших партий зерна), либо индивидуальные методы, осуществляемые вручную (для задач селекции растений доля ручной работы все еще остается очень большой). Отбор - самый старый метод улучшения растений. Еще в недалеком прошлом он был основным .методом селекции. Исходным материалом для отбора обычно служат местные сорта, представляющие собой сложные популяции. Этот метод обеспечивает возможность в

С' о довольно короткие сроки получать улучшенные,- более выровненные, с повышенными технологическими и вкусовыми качествами сорта.

Для всех этапов зерноочистки характерно фракционирование исходного зерна. Для этой цели применяются пневматические сепараторы, ситовые рассевы, рассев-калибровщик, цилиндрические триеры, скальператоры, сепараторы, аспирационные колонки и другие виды машин.

Все эти агрегаты, по сути, решают одну задачу - сортировки зерна с использованием различных методов, и, в конечном счете, повышения качественных показателей зерна. Часто подобные агрегаты являются громоздкими, неуниверсальными (специализированными), содержат большое количество механических узлов и, как следствие, имеют невысокую надежность. Поскольку процесс фракционирован.!« зерновых неизбежно связан с интенсивным пылеобразованнем, то возникает противоречие между необходимостью повышать удельную мощность сортирующих агрегатов для обшего повышения производительности и надежности механического агрегата и необходимостью снижать эту мощность, поскольку с уменьшением удельных размеров сортировальных агрегатов повышается взрыво- и пожаробезопасность производства.

Применение фотоэлектронных сепараторов на различных этапах зерноочистки позволяет это противоречие устранить при существенном повышении качества сортировки продукции, общей безопасности оборудования, упрощении работы с ним. Объясняется это тем, что фотоэлектронный сепаратор является оптико-электронным прибором, в котором общее количество подвижных частей минимально. Поэтому потенциально надежность такого прибора (время наработки на отказ) существенно выше надежности механических агрегатов. В дополнение тс этому, в отличие от агрегатов механической сортировки, очищающих от примесей весь поток зерномассы, фотоэлектронные сепараторы способны 9 оценивать цвет (а соответственно и качество) каждого отдельного зерна, что дает возможность повысить качество сортировки всей зериомассы.

Однако, выпускаемые фотоэлектронные сепараторы, успешно справляясь с задачей оценки цвета отдельных зерен, не в состоянии оценивать другие их физические свойства (например, размеры). Другими словами можно утверждать, что применяемые фотоэлектронные сепараторы не всегда отвечают современному уровню развития техники. Например, хотя цена серийных сепараторов зарубежных фирм является. достаточно высокой, первичные измерительные преобразователи, применяемые в сепараторах, остаются, достаточно примитивными, в основном построенными на базе- нескольких фотодиодов, С одной стороны, это обусловлено специфическими требованиями, предъявляемыми к работе сепаратора (повышенная надежность и высокое быстродействие), с другой -традиционным подходом к сортировке, когда в качестве основного и зачастую единственного используется только один, традиционно апробированный, критерий качества. В данном случае - это отражательная способность поверхности зерна. Несмотря на имеющиеся плюсы («обкатанкость» архитектуры, простота принятия управляющего решения по браковке), такой подход априори сужает возможности отбора. В готовую продукцию попадает все дробленое зерно, подходящее по цвету, что снижает общее качество сортировки. Опять-таки следствием сортировки по одному критерию (цвету) является то, что в отходы попадает и большое количество кондиционных зерен (пропорция правильно и неправильно отбракованных зерен в лучшем случае - 1:1).

Если вести сортировку дополнительно по другим критериям, например, контролировать размер и форму исследуемого зерна, то точность сортировки можно в значительной степени повысить.

Решение этой задачи становится возможным при совокупном использовании в фотоэлектронных сепараторах как традиционной

10 элементной базы - фотодиодов, так и существенно иной - многоэяементных фотоприемников. Такое сочетание позволяет осуществить многокритериальную (по нескольким признакам) сортировку зерновой продукции.

Эффективность фотоэлектронного сепаратора определяется скоростью принятия решения по отбраковке зерна на основе информации, получаемой от первичного преобразователя. Обработка информации, поступающей с фотодиода о цвете зерновки, очень проста и практически мгновенна. Сложности возникают при обработке первичной информации о размерах и форме зерновки, поступающей с многоэлементного фотоприемника, в силу резкого возрастания ее объемов.

Аналогичные задачи возникают не только при сортировке продовольственных продуктов и не только при сортировке вообще, но и в других областях натки и техники. Это относится к классификации и подсчету лейкоцитов в крови, задачам робототехники, задачам выделения цели и определения ее параметров, и т.д., но критерии качества таких приборов существенно иные. Первичные измерительные преобразователи фотоэлектронных сепараторов должны учитывать специфику контролируемой продукции (например, кондиционное зерно может иметь значительную вариацию размеров, формы или массы).

В связи с этим необходимо получить такие алгоритмы обработки первичной информации с многоэлементного фотоприемника, которые бы не оказали тормозящего действия на быстродействие всего фотоэлектронного сепаратора. А эти вопросы на сегодняшний день практически не решены.

Прогресс любой отрасли сельскохозяйственного производства неразрывно связан с обновлением технологий. Появление и использование фотоэлектронных сепараторов как раз и является обновлением технологии сортировки зерновых, которая, в свою очередь, является непременным условием повышения качества сыпучей зерновой продукции.

В связи с изложенным настоящая диссертация посвящена решению проблемы повышения качества сыпучих зерновых продуктов путем разработки и использования фотоэлектронных сепараторов для их сортировки, построенных на базе новых принципов сепарирования, в основу которых положены результаты впервые выполненных теоретических исследований по многокритериальной оценке состояния объектов.

Цель и задачи исследований. Целью работы является разработка теоретических основ многокритериальной диагностики и оценки (качества) единичных объектов, а также техническая реализация проведенных теоретических исследований посредством разработки и применения эффективных фотоэлектронных сепараторов, как современного средства малоотходного, экологически чистого и безопасного технологического процесса получения высококачественной зерновой продукции.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить комплекс взаимосвязанных между собой задач: обосновать развитие нового научного направления многокритериального фотоэлектронного сепарирования на базе анализа существующих технологий сортировки сыпучей зерновой продукции; обосновать методы определения основных параметров контролируемых объектов и выбор реализующих эти методы первичных измерительных преобразователей - многоэдементных матичных фотоприемников; разработать модели оптических и электрических сигналов в фотоэлектронном сепараторе, обеспечивающие высокоточное определение геометрических размеров и формы зерновок; разработать быстродействующие алгоритмы обработки входных данных фотоприемных устройств сепаратора, обеспечивающие его работу в реальном масштабе времени; исследовать физические показатели качества сортируемых зерен, которые позволяют произвести сепарирование зерновой массы в потоке без отбора проб; разработать и изготовить действующие образцы фотоэлектронных сепараторов, провести оценку их производительности и качественных характеристик в зависимости от используемого класса объектов и типа первичного измерительного преобразователя;

Объект исследования.

Объектом исследования являются, процессы получения, обработки и преобразования первичной информации о сортируемых зерновых продуктах с различными физическими параметрами (цвет, геометрические размеры), а также процессы сортировки этих продуктов на основе полученных данных.

Предмет исследования.

Предметом исследования является получение зависимости, позволяющей классифицировать исследуемый объект на основании информации, полученной с первичного измерительного преобразователя, для. принятия решения по отбраковке по результатам классификации.

Научная новизна работы.

Решение поставленных задач определило научную новизну данной диссертационной работы, которая заключается в следующем:

1 Теоретически рассмотрен и практически реализован многокритериальный подход к разделению зерновых на фракции, когда для классификации контролируемых объектов используются несколько параметров объекта.

2 Разработаны модели входных оптических и выходных электрических сигналов фотоэлектронного сепаратора, позволяющие осуществить высокоточное определение геометрических размеров и формы сортируемых зерен.

3 Разработаны алгоритмы, обеспечивающие высокую скорость обработки информации от фотоприемных устройств и не оказывающие тормозящего действия на работу фотоэлектронного сепаратора.

4 Разработана методика автоматического формирования базы данных о кондиционных и некондиционных зерновках на основании информации, полученной от фотоприемных устройств.

5 Разработаны принципы построения фотоэлектронных сепараторов, обеспечивающих многокритериальную диагностику и оценку качества сыпучей зерновой продукции.

Решению этих проблем и задач и посвящена диссертационная работа, которая выполнялась автором в течение 1.2 лет в Алтайском государственном техническом университете мм. И.И. Подзупова.

Диссертация состоит из введения, б глав, заключения, списка литературы и приложений.

6.3 Выводы

Е Применение многокритериальных фотоэлектронных сепараторов позволяет автоматизировать анализ проб зерна по цвету, размерам и форме на всех этапах переработки сыпучей зерновой продукции.

2. Использование многокритериального фотоэлектронного сепаратора для очистки проса с целью перевода продукта в шлифованное пшено позволяет в течение первого года работы окупить затраты на изготовление сепаратора, в течение 2-х месяцев работы и обеспечить прибыль, превышающую стоимость сепаратора в 2 раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Повышение качества зернопродуктов является проблемой, сопровождающей сельскохозяйственное производство на всем его многовековом пути развития.

Окончательно решить эту проблему не представляется возможным, поскольку совершенствование в этом направлении практически безгранично.

Качество зерновой массы - параметр комплексный, поэтому улучшение этого параметра возможно путем решения целого комплекса других проблем, одному из которых - сортировке сыпучей зерновой продукции - и посвящена настоящая диссертация. Основные результаты исследований, проведенных в процессе работы над диссертацией кратко сводятся к следующему.

Осневныс результаты работы,

1. Разработаны, теоретические основы развития нового научного направления - многокритериального фотоэлектронного сепарирования сыпучей зерновой продукции, Выделены ключевые узлы, показана связь между заложенными при проектировании фотоэлектронных сепараторов принципами работы и функциональными возможностями. Доказано, что дальнейшее повышение качества сортировки сыпучих сельхозпродуктов с помощью сепараторов возможно только при повышении объема информации, снимаемой с объекта обработки. Для фотоэлектронных сепараторов дополнительная информация может быть получена только с применением, многоэлементных фотоприемников, используемых в качестве первичного датчика, и с последующей обработкой информации микро-ЭВМ.

2. Разработана математическая модель объекта сортировки (любого сыпучего зернопродукта) с точки зрения его оптических свойств. Проведен экспериментальный анализ параметров реальных зернопродуктов, выполнено сопоставление экспериментально определенных параметров с модельными

280 данными. Разработана математическая модель сигналов многоэлементного фотогшиемника при работе в составе оптической схемы фотоэлектронного сепаратора. Проведена опенка метрологических свойств многоэлементного фотоприемника, выработана методика определения базовых параметров фотогшиемника, определяющих в дальнейшем точностные показатели первичного измерительного преобразователя.

3. Выделены основные информационные параметры, которые могут быть получены при обработке сигнала с первичного измерительного преобразователя фотоэлектронного сепаратора в процессе работы с объектами сортировки. Разработаны алгоритмы выделения информационных параметров для рассматриваемого класса объектов на основе сигналов многоэлементных матричных фотоприемников. Дана оценка скоростных и точностных характеристик этих алгоритмов, проведено моделирование работы алгоритмов выделения информационных параметров для различного вида измеряемых объектов, параметров многоэлеменгного фотоприемника и внешних возмущающих воздействий различного рода.

4. Разработаны принципы функционирования системы принятия решений в процессе сортировки. Выделены основные проблемы, возникающие при многокритериальной сортировке, отмечены основные возможные решения, которые могут быть использованы при многокритериальной, сортировке зерновых продуктов. Составлен алгоритм самообучения системы принятия решений фотоэлектронного сепаратора, что позволяет гибко выполнять настройку сепаратора на различные виды сельхозпродукции. Экспериментально показана работоспособность системы самообучения и принятия решений н~ о • * партиях зерна различных сортов. Выполнена оптимизация г принятия решений для повышения быстродействия. Выделены основные функциональные узлы фотоэлектронных сепараторов. Разработана методика классификации фотоэлектронных сепараторов на основании их функциональных возможностей.

5, Изготовлены и испытаны стендовые модели сепараторов и их отдельных узлов. На базе этих моделей разработана конструкция многокритериального фотоэлектронного сепаратора МФЗС. Проведена практическая проверка работоспособности многокритериального фотоэлектронного сепаратора МФЗС в производственных условиях. В результате испытаний, проведенных в Алтайской государственной семенной инспекции па установление возможностей сепаратора по выделению из средней пробы зерна проса сорной и зерновой примесей выявлено: процент сорной примеси после сепарирования снизился с 3,5% до 1,8%, зерновой примеси - с 8% до 4%. Это позволило перевести взятую пробу из проса 2 класса в просо I класса.

6. Сформулированы технические требования к основным узлам и модулям фотоэлектронных сепараторов следующего поколения. Разработанные и внедренные в различных организациях и на предприятиях образцы фотоэлектронных сепараторов выполнены по единой обобщенной структурной схеме, но отличаются типом используемых многоэлемент! 1ых фотоприемников, степенью участия ЭВМ в управлении и адаптации приборов, а также типом' и структурой данных, доступных для обработки программным путем. Найденные в процессе создания этих устройств схемотехнические, конструкторские решения, отдельные модули и программные средства достаточно универсальны и могут быть успешно использованы в любых дальнейших разработках ОЭПП, а предложенные методы расчета, метрологических характеристик могут найти применение в задачах синтеза и анализа других типов первичных измерительных преобразователей, использующих обработку многомерных и векторных сигналов.

Mногокритериалыibiй фотоэлектронный сепаратор МФЭС

1. - Мл Советская энциклопедия, 1968. - с. 223.

2. Егер О. Всемирная история. С.- Петербург: Спец. литература, 1997.- с. 342.

3. Казаков Е.Д. Зерноведение с основами растениеводства.- VI: «Колос», 1983,

4. Jenikc, A.W. Elsey, P.J. and Woolley, R.H., 1980. .Flow properties of bulk solids/ In: Am. Soc. Testing Mat. Vol. i. 60 p.

5. Shejbal. H., 1977. Cereals Preservation Technology. Shamprogetti, Eni Group, Italy.

6. Г. Боуманс. Эффективная обработка и хранение зерна. / Пер. с англ. В.й, Дашевского. М.: Агропромиздат, 1991.608 с,: ил,

7. Гортинский В.В. Теоретические основы послойного движения продуктов измельчения зерна на сите рассева,- «Труды ВНИИЗ», i960, вып. 39,

8. Гортинский В,В, Сортирование сыпучих тел при их т движении по ситам,- «Труды ВИМ», 1964, т, 34.

9. Гортинский В.В. Основные направления научно-технического прогресса в области сепарирования, М.: 1ДШ1ИТЭйлегпищмаш, 1976, №5.

10. Гортинский В.В., Адьтерман А.И. Исследование прь распределительного устройства конструкции ВНИИЗ,- «Труды ВНИИЗ», I960, выя. XXXVII,

11. Гортинский В.В., Дудаев В.Г. Транспортирование сыпучих материалов в горизонтальных каналах машин с круговыми поступательными движениями,- «Труды ВНИИЗ». 1968, вып. 64,284

12. Гортинский В. В., Емельянчик Н.П. Вопросы расчета и проектирования вращающихся инерционных щеток,- «Труды ВНИИЗа, 1969, вып. 66.

13. Гортинский В,В., Жиганков Б,В. Состояние и развитие техники сепарирования смеси шсяушеного п еешелушеного риса,- М.: ЦН ИИТЭИдегпищмаш, 1970.

14. Демский А.Б., Ворискин М.А., Лесик Ю.А, Исследование пневмоеепарирующих устройств зерновых сепараторов,- «Труды В НИ ЗЬСИпродмаш ». 1970, МАЕ

15. Демский А,Б., Лесик Ю.А,, Там аров Е.В. Исследование гтриемно-распрсделительных устройств зерновых сепараторов,- «Труды ~г А 1 70,А7Г

16. Т 4 Г., Вориския М.А., Тамаров С,В. Исследование исоздание сепараторов с новыми решетно-ситовыми корпусами, приводными д > . ' " А , - 1970,21.

17. Птушкшш Г.Е. Некоторые физико-механическне свойства минеральных примесей зерна н методы их определения.- «Сообщения и рефератыВНИИЗ», 1961. вьш. !.18 7 ^ . ,,, . Г.Е. С . .»- w v ' - :ые машины,- М.: ЦНИИТЭЙ те-п: .ш даш, 1970.

18. Чиркова Л,В. О методах и средствах очистки зернопродуктов от ферропримесей,- «Труды ВНИИЗ«. ¡967, вып. 57.

19. Чиркова Л.В. Богомолов М.Н. Изучение смывающего эффекта применительно к магнитным сепараторам с гравитационным перемещением продукта.- «Труды ВНИИЗ», 1968, вьш. 64.

20. Мельников Е.М. Основы крупяного производства. ••• М.: Агронромиздат, 1988.-191 е.: ал.285

21. Басов A.M. Электронно-ионная технология в сельском хозяйстве // Автоматизация производства и промышленная электроника, т. 4. М.: Советская энциклопедия, 1965, с. 382-385,

22. Эдектрозернооииститедьные машины / A.M. Басов, Ф.Я. Йзаков, В.Н. Шмигель и др. Под ред. Басова A.M. М.: Машиностоение, 1968, 201 с,

23. Тарушкнн В.И. Технологический комплекс диэлектрических сепарирующих устройств / Механизация и электрификация сельского хозяйства, ¡983, М>4, с. 33-38.

24. Шаззо А.К). Интенсификация крупяного производства на основе моделирования технологических процессов. Автореферат докторской диссертации, Краснодар, 1996.51 с,: ил.

25. Бутковский В.А., Мерко А.И,, Мельников Е.М. Технологии зерноперерабатывающих производств.-М.: Йнгеграф сервис, 1999.

26. Аверин А., Еазеннов В., Чиркова Л. Сепарирование зернопродуктов по цвету. //Хлебопродукты, 1992, N6, с. 10

27. Вудзко И.А. Бородин И.Ф., Тарушкин В,И. Методы разделения семян, (зерновых культур) в электростатическом поле / Механизация и электрификация сельского хозяйства, 1974, №П, с. 32-35.

28. Гуляев Г.В., Дубинин А.П. Селекция и семеноводство полевыхкультур с основами генетики, ~ М: 1974, 2е изд.

29. Хранение и переработка зерна, //Экспресс-информация. М,: i 989, вып. 5. Оборудование для мукомольножрупяной промьниленности за рубежом.

30. Хранение и переработка зерна. Экспресс-информация. Мл 1989, вып. 10. Оборудование для мукомольно-крупяной промышленности за рубежом.

31. Оборудование для мукомольно-крупяной промышленности за рубежом. Мукомольно-крушная промышленность. Экспресс-информация. М.: Í.983, вып. 16.

32. Arndt I.M., Riirtan V.W. Valuing ine productivity in a national and international agricultural research. // University of Minnesota Press, Minneapolis, 1977, p.3.

33. Оборудование для мукомольно-крупяной промышленности за рубежом. Мукомольно-крупяная промышленность. Экспресс-информация. М, 1983, вып. 6.

34. БСЗ, Мл Советская энциклопедия J 976. т.9. 624 с.

35. Сельскохозяйственная энциклопедия. 4е изд, в 6 т, М.: 19691975.

36. Фотоэлектронные сепараторы. //Оборудование для мукомол ьно-крчмяно.Л промышленности за рубежом. Мукомольно-крупяная при .наклонность. Экспресс-информация. Мл 1983, вып. 16.

37. Sorting objects. Gulling Michael John, Murray Benedict Mark. Gunsorrs Sortex Lid. . Заявка Великобритании, кл. В 07 С 5/342, G 01 И 21/00. НКИ G 1 А, N2091415, заявл. 19.01.8 С N 8101541, опубл. 28.07.82.

38. Sorting objects. Gulling Michael John, Deelholts Murray Benedict Mark. GimsoiTs Sortex Ltd. . Заявка Великобритании, кл. В 07 С 5/02, G Oí N 21/00, НКИ. G 1 А, заявл. 19.0 Í .81, N 8101542, опубл. 28.07.82.09^7 л* U !

39. Universal sorting apparatus. Lockeit James F. Патент США. кл. В 07

40. С. 5/342, НКИ 209/564, N4344539, заявл. 05.05.78, N 903050, опубл. 17.08.82,

41. Акама Маеару. Нагао Юдзи, Окура Иосиаки (Синко дэнки к.к.). Японская заявка, кл. В 07 С 5/10, В 07 С 5/342, N57-10380, заявл. 23.06.80, N55-8540!, опубл. 19.0¡.82.

42. Сатаке Тосикико. (К.к. Сатаке сэйсакусе). Японская заявка, кл. В 07 С 5/342, В 07 В 13/18, N55-86575, заявл. 2.12.78, N 53-162901, опубл. 30.06.80,

43. Сатаке Тосикико. (К.к. Сатаке сэйсакусе). Японская заявка, кл. В 07 С 5/342, N56-45879, заявл. 19.07.79, N 54-92258, опубл. 16.02.8!.

44. R. . К. Remigimg ciurch eiekironrscbe Farb-sortierimg. /7 Muhle+Mischfotter-fechn. 1990. -127, №19.- p. 244-245.

45. Osborne D.Y., Berfrand D. image analysis and spectroscopic techniques: Rapp 9 Congr. Int. Cereals et pain, Paris, 1-5 join. 1992. //bid. cereal. 1992, ,№77. p. IOC2.

46. Чиркова Jl. Классификация фотоэлектронных сепараторов. //Хлебопродукты, ¡993, N2, с.23.

47. Рекламный проспект ВНИИЗ. //Хлебопродукты. 1992, N5, с.60.5! Chen С., Chiang Y.P,, Pomeranz Y, Image analysis and characterization of cereal grains with a laser range finder and camera contour extractor. // Cereal Chem.- ¡989. №6. p. 466-470.

48. Thomson W.H., Pomerang Y. Classification of wheal kernels using three-dimensional image analysis. //Cereal Chem. 1991. -68, №4, p.357-361.

49. Apparatus for evaluating the grade of псе grains. Pat.5245 i 83, USA.

50. Правила организации и ведения технологического процесса на крупяных предприятиях (часть I, часть 2). М.: ВЫ ПО «Зернопродукт». 1990.288

51. Колесников С.А. Любарский В.EL Мнацакян Э.А. Информационно-вычислительный комплекс для обработки изображений на базе ЭВМ «Злектроника-60» /У ПТЭ, 1986. N1. с. 51-54.

52. Киричук B.C., Косых В.П. и др. Методы и средства оперативкой цифровой обработки изображений . //Автометрия. 1984. N4, с. 97-102.

53. Физические принципы действии полупроводниковых многоэлементных приемников оптического излучения. // Обзоры по электронной технике. Сер.2 (Полупроводниковые приборы), вып.4(552). М.: ЦНИИ «Электроника», 1978, - 96с.

54. Пресс Ф.П. Формирователи видеосигнала на приборах с зарядовой связью. М.: Радио и связь, 198J.- 136 с.

55. Кащеев Э.Л., Кпугликов C.B., Наймарк С.И. фоточувствительные матрицы МФ-16, МФО4 и их применение. т.: цмгш «Электроника», 1980.28 с.

56. Горелик С.Л., Кац Б.М., Киврин В,И. Телевизионные измерительные системы, М,: Связь, 1980. » 168 с,

57. Госьков П. И. Оптоэлектронные развертывающие полупроводниковые преобразователи в измерительной технике. Томск: ТГУ, 1978. - 190 с.

58. Твердотельное телевидение. Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах. Л.И.Хромов, Н.В.Лебедев и др. Под ред.П.А.Росселевича. Мл Радио и связь. 1986. - 184 с.

59. Мирошников ММ. Теоретические основы оптико-злектрокимх приборов. Лл Машиностроение, 1983. - 696 с.

60. Кац Б.М. р - ого обеспечения телевизионных измерительных систем. // Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1987, вып. !, - с. 62-71.

61. Песляк А.Е,, Литвак А.л. МикроЭВМ для отладки приборов совстроенными микропроцессорами. /У ОМП. {986. N4, с. 25-28.

62. Иванов С.А. Оценка потенциальной чувствительности малокадровой телевизионной камеры на фотоприемниках с переносом зарядов. // Техника средств связи. Сер, Техника телевидения. 1983, вып.4, -с. 15-22.

63. Балабин М.А. Махмудов Ф.М., Мохов Ю.Н. Спектральное распределение однострочных ГОС. /У Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1978, вып.2, е.20-30.

64. Дахин A.M.,, Фантиков О. И. Влияние дискретности фотоприемника на порог чувствительности телевизионной системы обнаружения. /У Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1983, вып. Í, с. 50-59.

65. Зайцев В. П., Цыцудин А. К, Дискретизация пороговых телевизионных сигналов при известкой частотной характеристике объектива. // Техника кино и телевидения. 1983. вып.4. с. 23-30.

66. Лебедев IT В. Измерение координат точечного объекта телевизионной камерой на ГОС. //Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1976, вып.6(14), с. 25-27.

67. Водоватов II.А., Пресняков В.А., и др. Коррекция влияния, неэффективности переноса зарядов ПЗС-фотоприемников в системах оптико-цифровой обработки информации. //Автометрия, 1987, N1. с. 75-80.

68. Вайнштейн В., Вайс А. Дж. Нижняя граница для среднеквадратичной ошибки оценивания. /У ТЙИЭР, 1985, т.73, N9, с.96-97.

69. Цветков Э.И., Хасшггдинов ГУН. и др. Метрологический анализ процессорных измерительных средств с помощью имитационного моделирования: алгоритмы и требования к программному обеспечению. //Измерения, контроль, автоматизация. .1984, вып.4(460), с. 3-9.290

70. Boreman J.,Dereniak E.L. Method for measuring modulation transfer function of charge-coupled devices using laser specie. // Optical Ertgeneeriiig. 1986, v.25, p. 148-150,

71. Госьков ГЕИ., Якунин A.E. Оптоэлектронные преобразователи для автоматизации производственных процессов. Учебное пособие. Барнаул: АлтПИ, 1986, 100 с.

72. Кузнецов Ю.А., Ушаков А.В. Обобщенная система параметров полупроводниковых приемников оптического излучения // Микроэлектроника и полупроводниковые приборы. -М.: Сов, Радио, 1980, вып.5. с,267-270.

73. Морозов В.А. и др. Система параметров фоточувствительиых приборов с переносом заряда и их классификация. ¡1 Обзорная информация N2641. -Мл ЦНИИ «Электр. , .л», 1981. 29с.

74. Гудмек Дж. Введение в Фурье-оптику. Пер с англ. Мл Мир, 1970. -- 364 с.79 н-. Дж. Физика дифракции. -М.: Мир, 1979. -432 с.

75. БорнМл Вольф Э. Основы оптики. Мл Наука, 1973.

76. J Титов B.C., Колодин В. А, , .iчувствительный фотоприемник на ГОС. /7.ефотоприемники и оптико-электронные устройства на их основе. Всес. конф. Тез. докл., ч.Е Барнаул, 1985. с. 51.

77. Хомяков Ю.Н., Саушкин В.А. Методы классификации текстурУ/Зарубежная радиоэлектроника. 1986. N2, с. 22-46.

78. Minicomputers and microprocessors in optical systems. // Proc. of SPIE, 1980. p. 1-91.

79. Weiss A., Weinstcin E. A lower bound on mean square error in random parameter estimation. //IEEE Trans, Information Theory. 1985. vJT-3,1. N5. p. 45-52.29!

80. Буймов В.П. Кравченко ЮЛ, и др. Аштаратно-программныйкомплекс для оперативного ввода в ЭВМ и обработки изображений. // Автометрия, 1987. Ni, с. 95-97.

81. Якунин А.Г. Об учете сверхэффективных оценок при синтезе и анализе ОЭПП. // Координатно-чувствительные фотоприемники и оптико-элекгронные устройства на их основе. Всес. конф., тез.докл. ч.2. -Барнаул. 1987. с. 150-155.

82. Новицкий П.В. Основы информационной теории измерительных устройств, Л.; Энергия, 1968. -248 с.

83. Новицкий П.В. Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений, Л,: Энергоатомиздат, 1985. - 248 с.89 . . . . • . М.: Морд 975,.fi-.dU г

84. Мудров В.й., Кушко В.Л. Методы обработки измерений,- М.: Сов.Радио, 1976.-192 с,

85. К "В Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигнала на фоне помех, -м.: нов.Радио, 1978. -296 с.

86. Арефьев В.А. Математическая модель ПЗС-матрицы как элемента бинарной СТЗ, выявляющей оптические неоднородности. // Координатно-чувствительные фотоприемники и оптикозлектронные приборы на их основе. Всес. конф., тез. докл., ч. 1. -Барнаул, 1985. с.З.

87. Bobravsky В., Zakai М. A Lower Bound on the estimation error for certain diffusion processes. //IEEE Trans.Information Theory. 1976. v.IT-22. Ni. -p, 45-52.

88. Госьков П.,11. Гуляев П.Ю., Царегородцев M.A., Якунин А,Г. Универсальный фотометр на фотодиодной матрице. //Фотометрия и ее метрологическое обеспечение. Всес. конф., тез. докл. ~М.: 1982. с.85.292

89. Дмитриев В.Г., Желудева H.A., Крейнович В .Я. Применение , е.- ,, 4 интервального анализа для оценки погрешности алгоритмов в ЙИС. // Измерения, контроль, автоматизация. 1985, N 1(53). с. 31-40.

90. Зайцев В.П. Выбор параметров фотоприемника и объектива малокадровой телевизионной системы на ПЗС, //Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1983. вып,1, с, 20-28,

91. Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов. Мл Сов.Радио, 1980, -392 с.

92. Довжиков Д.А., Клебанов М.В., и др. Нестационарные помехи в телевизионных камерах на ПЗС. // Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1987, вып.4, с.23-28,

93. Якушенков Ю.Г. Титов B.C., Ширабакнна Т.А. Комплексная оценка миогоэлемеетных твердотельных фотоприемников для про.мышленных автоматов. //Робототехника и автоматизация производственных процессов. Всес. кокф., тез. докл., ч.5. -Барнаул, 1983. -с,35.

94. Ь.длл.л: Д, М " и др. Определение положения световогопятна с .ыс.ллкл |дьдсшс,ше\, i помощью матрицы фотодиодов, //ПНИ, 1984, N8, с. 86-89.

95. Якунин АЛ". Основы' расчете .ко-.ел -ропп:.:ч преобразователей. Методические указания. Барнаул: АлтПИ, 1987. - 26 с.

96. Фадькович С.Е. Хомяков Э.Н. Статистическая теория измерительных систем. Мл Радио и связь, 198.1288 с.

97. Кривошлыков А КЗ., Сахно С.П., Тымчик Г.С. Цифровая коррекция нелинейных искажений видеосигнала ПЗС-приемников изображения. //Изв.Вузов СССР, Сер. Приборостроение. 1985. N1. с.88-92.

98. Грудзинский М.А., Крылков В.Ф., и др. Проблема создания телевизионных роботов. // Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1987, вып.2, с,3-12.2Q4

99. Епифанов A.A., Перевертайло В.Л. .Метод измерения локальных .>ь заряда в ПЗС. // Электронная промышленность, 1982. вып,7(113), с.78.81.

100. Замятин В.И., Бутелииа И,В. .кое моделирование оптико-электронных устройств. // Оптические сканирующие устройства и приборы на их основе. Всес. конф., Тез.докл., ч,2, Барнаул, 1986. » с.6-7.

101. Госьков ГШ., Гуляев П.Ю., Царегородцев М.А., Якунин А.Г. Применение нетипового включения фотодиодных матриц МФ-14 в телевизионных системах. //Техника кино и телевидения. 1987, N8, с.37-39.

102. Алехсееико А.Г., Голицын A.A., Иванников А.Д. Проектирование радиоэлектронной аппаратуры на. микропроцессорах. Программирование, типовые решения, методы отладки. мл Радио и связь, 1984,.270 с.

103. Тетерин В.В., Павлова В.А. Анализ двумерной информации с использованием интервальных инвариантов. // Автометрия, i 987. Ni.- с. 156.

104. Хорн Б.К.П. Зрение роботов, Мл Мир, 1989. - 487 с.

105. Дуда Р., Харт П, Распознавание образов и анализ сцен. М,: Мир, 1976,

106. Kanal L.N, (ed). Pattern Recognition. Tompson. Book Co., Washington, D.C., 1980.294

107. Куликовский Л.Ф., .Мотов В,В. Теоретические основы, информационных процессов, ~М.: Высш. школа, 1987. -248 с.

108. Макаренко А.А. Выбор метода интерполяции для цифровой обработки изображений. // Техника средств связи. Сер. Техника телевидения. 1983. вып.4. с. 47-56.

109. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. -Мл Сов,Радио, 1979, -312 с.

110. Якушенков Ю.Г., Титов B.C., Шнрабакина Т.А. Комплексная оценка многоэлементных твердотельных фотоприемников для промышленных автоматов. //Робототехника и. автоматизация производственных процессов. Всес. конф., тез. докл., ч,5. -Барнаул, 1983. -с.35.

111. Якунин А.Г.,, Тищеико А. 14. Применение моделей е-слоев для моделирования сигналов ОЭПП. В сб. «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов». Барнаул, 1994, т. 1, ч.2. с. 178179,

112. Тищеико А44. К вопросу о критерии анализа точностных характеристик оптико-электронных первичных преобразователей ОЭПП. В сб. «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов». Барнаул,1994,т.1, ч.2. с. ШОП.82,

113. Константинович К.М., Титов B.C. Обобщенный алгоритм оптических методов неразрушающего контроля. // Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов, Всес. конф., Тез. докл., ч,!. Барнаул, 1982. с. 197-198.

114. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. Пер.с англ. -М„: Сов. Радио, 1980, с, 408.

115. Ермаков СМ.: Михайлов Г.А. Статистическое моделирование.» Мл Наука, 1982.-296 с.

116. Госсорг Ж. Инфракрасная термография. М.: Мир. 1988. - 416 с.295

117. Якунин А,Г,, Госьков П.И. Методы коррекции апертурных искажений ПЗС-фотонриемников. // Изв.вузов СССР. Сер. Приборостроение. 1987, N11, с.54-58.

118. Интегральные фотодиодные элементы, линейки и матрицы.// Обзоры но электронной технике. Сер.З (Микроэлектроника). Вып.2(743). -М.: ЦНИИ «Электроника». J 980. -63 с.

119. Баженов С.IT, Григорьев Н.Ф. и др. Метод идентификации образов, состоящих из набора точечных объектов. /7 Робототехника и автоматизация производственных процессов. Всес. конф., тез. докл., ч.1. -Барнаул, 1983, с. 149-4 50.

120. Майо О. Теоретические основы селекции растений. М.: Колос,1984.

121. Тищенко А.И., Хдутчии МАО. Модель оптического сигнала на входе матричного фотоприемника// В сб. док, четвертой Межд. конф.

122. Измерения, контроль и .„.- , произвол^ . . „ процессов»

123. ИКАПТ1-97, Барнаул, АлтГТУ, 1997, т.2. с, 108,

124. Гужов Ю,Л. Генетика и селекция сельскому хозяйству, - Мл Просвещение, 1984. - 240 с,

125. Госьков И,И,, .Якунин А.Г. Устройства сопряжения полупроводниковых формирователей видеосигнала (ПФВС) с ЭВМ // Оптические сканирующие устройства и приборы на их основе, Всес. конф., тез. док л, ч.Г -Барнаул, 1986, с. 150» 156.

126. Наймарк С,К Линейная модель многоэдементиых МДП интегральных фотодиодных преобразователей оптических сигналов. // Автометрия, 1984, N5, с,79-87,

127. Генетика культурных растений. Зерновые культуры, .- Л.:1. Агропромиздат, 1986.

128. Тищенко А.И., Хдутчин М.Ю. Обработка видеосигнала многоэлементного фотоприемника фотоэлектронного сепаратора // В кн. «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул, АГТУ, 1997. с. 57.

129. Агапов Mil, Тищенко А.И. Формирование м информации с многоэдеменшых фотоприемннков // В Кн. \\ V, \} 15 р V М С "A ri & IС проблемы техники и технологии хранения, и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул, АГТУ, 1997. с. 61.

130. Тищенко All. Моделирование процесса выделения информации с многоэлементных фотоприемников// В кн. «Методы и средства измерения физических величин», (Тез.док.Всеросс. НТК), Ниж.Новгород, 1997, ч.2. -с. 30.

131. Вавилов H.H. Избр. соч. Мл Колос, 1966,- с, 28.

132. А.Й., Коротких В.М., Хдутчин М.Ю, Повышениеточности оценки геометрических параметров объектов малоформатными матричными фотоприемниками. // В вестнике АлтГТУ, прил. к журналу «Ползуновский альманах», Барнаул, АлтГТУ, 1999, №2. с. 116.

133. Бороевич С, Принципы и методы селекции растений.Мл Колос,297

134. Агапов М.Н., Тищенко А.И. Особенности обработки сигнала двухмерного матричного фотоприемника в задачах сортировки зерна// В кн. «Методы и средства измерения физических величин», (Тез.док.Всеросс. НТК). Ниж.Новгород, 1997, ч.2. с. 31.

135. Госьков ПЛ., Якунин А.Г. Особенности проектирования и расчета оптико-электронных первичных преобразователей со встроенными микропроцессорами. //Оптоэлектронные методы и средства обработки информации. Всес. конф., гез. докл. -Винница, 1987.

136. Гужов Ю.Л., Фукс А., Валичек П. Под ред Ю.Л.Гужова. Селекция и семеноводство культурных р ~М,: , , , •» 1991.-463 с.

137. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Мл Мир, 1982. кпЛ, -312 е., кн.2. - 480 с.

138. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство со . . рии управления. М.: Наука, 1970. - 620 с.

139. Методика Государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Вып.1. Общая часть. М.: 1985.

140. Тищенко А. И. Интегральный критерий качества, фотоэлектронного сепаратора // В кн. «Современные проблемы техники и технологии, хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул, АГ'ТУ, 1997.-е. 65.

141. Пигмеи Э. Основы теории статистических выводов. М.,: Мир, 1986. - 1.04 с.

142. Оборудование для мукомольно-крупяной промышленности за рубежом. Мукомольно-круняная промышленность. Экспресс-информация. М,; 1983, вып. 5.

143. Тищенко А.И., ". А.С,, Хлутчин М.Ю. Спектральные характеристики зерна различных культур// В кн. «Современные проблемы техники и. технологии хранения и переработки зерна»,(Док. РНПК-97), Барнаул, АГТУ, 1997. с. 48.2Qg

144. Тищенко A.R, Хдутчин М.Ю. Фотоэлектронные сепараторы на базе многоэлементных фотоприемников/./ В кн. «Современные проблемы техники и технологии хранения и переработки зерна» (Док. РНПК-97), Барнаул, АГТУ, 1997. с. 53.

145. ГОСТ 9411-81. Стекло оптическое цветное. 64 с.

146. Аксененко М.Д., Бараночников МЛ. Приемники оптического излучения. Справочник. Мл Радио и связь, 1987. -296 с.157 «Jornal of toe Royal Agricultural Society of England».-London, Изд. с 1810г.

147. Тищенко А.И. Методические указания по расчету и применению фотоэлектронных сепараторов,- Барнаул: Пикет, 2000.- 70 е.: ил.

148. Замятин В.П., Тищенко А,И, Оштжсиэде! j \ « сортировки зерновой продукции. В сб. «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов», Барнаул, 1994, т. 1, чТ. с, 166-167.

149. Замятин В.Й., Тищенко А.И, Оптико-электронный датчик контроля зерна. // В сб. «Датчики электрических и неэлектрических величии». Барнаул, 1993, чл, с, 166.

150. Исследование и разработка оптико-электронного устройства сортировки семян. Отчет о научно-исследовательской работе. -Барнаул: Изд. Алт.ГТУ, 1994.68 сл ют162 «Joma! of Agricultural Science». (Cam.br, изд с 1905).

151. Gomez К.A., Gomez A.A. Statistical procedures for agriculture! research whith emphasis on rice. // International Rice Research institute, Los Baños, 1976.

152. Wetheriff C.B., Oíusu J.B. Selection of the Best k normal population. //Appt.Statist., 1974,23,-p. 253.299

153. Тищенко А.И. Применение фотоэлектронных сепараторов для повышения качества сортировки сыпучих зерновых продуктов. Монография, Пенза; Приволжский Дом знаний, 1.999,-169 с,

154. Тищенко А.И., Уфимцев A.B. Генератор одиночных импульсов. // В сб. «Измерения и контроль при автоматизации производственных процессов», ч.ПТ. с.29. Барнаул, 1982, Барнаул. 1984, ч,1Т с. 217.

155. Тищенко А,И. Моделирование оптической схемы фотоэлектронных сепараторов// В сб. док. четвертой Межд. конф. «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» ИКАП.П-97, Барнаул, АлтГТУ, 1997, т,2, с. 110.

156. Тпщенко А.И. Использование модели е-слоев при оценке точности определения геометрических параметров тел// В кн. «Методы и средства измерения физических величин», (Тез.док.Всеросс. НТК), Ниж.Новгород, 1997, ч,2. с, 32.

157. Daniel С. Application of statistics to industrial experimentation. Wiley-lnterscience, New- York, i 976.

158. Гинзбург M.E. Технология крупяного производства. 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Колос, 1981. - 208 е., ил,

159. Тпщенко А.й. Многофункциональный фотоэлектронный сепаратор для сортировки сыпучей зерновой продукции по размеру, форме и цвету зерен // В вестнике АлтГТУ, прил. к журналу «Поязуновский альманах», Барнаул. АлтГТУ, 1998, Ksi. с. 41.

160. Ткщенко А.И. Фотоэлектронные сепараторы и создание нового поколения отечественных продуктов питания повышенной пищевой и биологической ценности // В вестнике АлтГТУ. прил. к журналу «Поязуновский альманах», Барнаул, АлтГТУ, 1999, М>2. с. 112.

161. Боуманс Г. Эффективная обработка и хранение зерна. / Пер. с англ. В,И. Дашевского. -М.: Агропромиздат, 1991. -608 е.: ил.

162. Огурцовский Ю.Г., Строкин К),П. Особенности, измерения оптико-энергетических параметров объектов телевизионными анализаторами изображений с применением мжроЭВМ. // Техника средств связи. Сер.Техника телевидения.-1983. Вып.2. с.73-79.

163. Перегудов ФТ1, Тарасенко Ф.П. Введение в . % . . анализ; Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1989. - 367 е.: ил.

164. Montgomery D.C. Design and analysis of experiments. John Wiley, New-York, 1976.301

165. Фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов. Патент № 2132756 РФ. Тищенко АЛ, Брасалин С.Н., заявка №97122304 от 31Л 2.97, приоритет от 31.12.97.

166. Тищенко А.И. Фотоэлектронный сепаратор для сыпучих зерновых продуктов// В вестнике АлтГТУ, прил. к журналу «Ползуновский альманах», Барнаул, АлтГТУ, 1999, №.?2. с, ¡ 14.

167. Паешин Г. Современные средства контроля качества зерна. //Хлебопродукты, 1992, №4. с. 36-39.

168. Масленников С/В,, Бушуев А.Н., Тищенко А.И. Логарифмический делитель напряжений. В сб. «Координатно-чувствительные фотоприемники и оптико-электронные устройства на их основе». Барнаул, 1981, ч,И, с. 1.33.

169. Политехнический словарь. Мл Советская энциклопедия, 1969.

170. Кини Р.Л., Райф X. Принятие решений при многих критериях. -предпочтения и замещения,- Мл Радио и связь.-1981. 560 с.

171. Фандель Г., Вильгельм И. О теории принятия решений при многих критериях. В кн.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Пер, с англ.- Мл Статистика,- 1979,- с, 96-1.22.

172. Шеетаков О. А, Методы выявления непрерывных индивидуальных предпочтений, В кн.: Многокритериальные задачи принятия решений. -М.: Машиностроение, -1978. с.83-95.

173. Медентьев Л. А, Системные исследования в энергетике: Элементы теории, направления развития. Мл. Паука,-1979,- 41.5 с.

174. ГГодиновский В.В. Оценка важности критериев в многокритериальных задачах. В кн.: Многокритериальные задачи теории принятия решений,- Мл Машиностроение,- 1978,- с. 48-82.

175. Williams W.H., Goodman 'ML. A simple method for the construction of empirical confidence limits for economis forecasta// Journal of the American Statistical Association.- 1971, T.66, M?336, p. 752-754.302

176. Хомутов О.И. Система технических средств и мероприятий повышения эксплуатационной надежности изоляции электродвигателей, используемых в сельскохозяйственном производстве. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук.

177. Методика определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений. М,: Экономика,- 1977,- 48 с.

178. ГОСТ 572-60 Крупа пшено шлифованное. Технические условия.

179. ГОСТ 22983-88 Просо. Требования при заготовках и поставках.m1. ПРИ ЛОЖ"F.H и я1. Л К Тпередач и комплекта ко негру кт о рек о й доку мента щ-ш и опытного образца фотоэлектронного сепаратора1. ФЭС -- I

180. Опытный образец изделия ФЭС Т. - I шт.

181. Комплект чертежей механических узлов и .деталей, а также принципиальные и монтажные схемыизделия ФЭС I - I экз

182. Инструкция по ТБ и пользованию изделием1. ФЭС I - I окз

183. Фотоэлектронный сепаратор ФЭС I испытан в присутствии "Исполнителя" и представителя "ЗаказчикаИспытания показали полное соответствие изделия техническим условиям, определенным "Заказчиком*.'1. Исполнитель":1. Заказчик":

184. Закрытое акционерное общество «Алтайская крупа»

185. Используется при выборочном анализе хранимой на элеваторе зерновой продукции.1. Генеральный1. КРУПА' ^1. ЗАО «Алтайская кщпа»1. АА ° с с /1. АС"/ А с/А1. С.И. Решетняк

186. Утверждаю» Дирекюр ООО «ЕНА»г. Барнаул (Сиютин А.Г.)1. АКТ ВНЕДРЕНИЯ

187. Доцерхкафедры ИИТ Алт ГТУ Представитель ООО «ЕНА»

188. Общество с ограниченной ответственностью «ТРОМАКС»

189. Ректору АлтГТУ Д.ф.-м.н., профессору Евстигнееву В.В.656099 г. Барнаул, а/я №105, ул. Молодежная 3, офис 210, тел. 24-04-66 О внедрении результатов НИР.1. Справка

190. ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «Шелаболихинская зерноперерабатывающаякомпания»с. Шелаболиха Алтайского края , ул.Нагорная, 1 тел. 258-22-8-73

191. ИНН 2290002829 р/с 40702810602070000089 Павловское ОСБ 2307 с. Павловск к/с 30101810200000000604 БИК 040173604 ОКОНХ 19211 ОКПО 506646561. СПРАВКА

192. О внедрении результатов диссертационной работы доцента АлтГТУ им. И.И. Ползунова Тищенко А.И. «Принципы построения фотоэлектронных сепараторов сыпучих зерновых продуктов».

193. Ларюшин Н.П. зав.кафедры, Афанасьев A.C., Стружкин Н.И., Кухмазов К.З., Байкин C.B., Вьюгин A.M., Сопин А.Н., Мещеряков A.A., Калашников А.И., Смолькина B.C., Лисов П.А., Поликанов A.B.

194. Слушали: выступление к.т.н., доцента Алтайского государственного технического университета Тищенко А.И. по его монографии «Применение фотоэлектронных сепараторов для повышения качества сортировки сыпучих зерновых продуктов».

195. В обсуждении принимали участие:

196. Профессор, д.т.н. Ларюшин Н.П. монография имеет научную и практическую ценность, так как в ней представлена подробная классификация фотоэлектронных сепараторов, разработка их конструкции, обладающими широкими функциональными возможностями.

197. Электронные сепараторы позволяют с высокой точностью разделять на функции различные зерносмеси.

198. В оформлении работы имеются некоторые отклонения от ГОСТа (обозначение литературных источников, разделов и др.)

199. В результате обсуждения пришли к заключению: Монография содержит 161 страницу машинописного текста, 52 рисунка, 4 таблицы и 64 наименования списка литературы. Работа включает 6 глав.

200. В первой главе представлен подробный анализ развития фотоэлектронного сепарирования зерна в нашей стране и в развитых странах мира в Великобритании, США и Японии и дана классификация фотоэлектронных сепараторов.

201. В третьей главе рассмотрены особенности применения многоэлементных фотоприемников при контроле геометрических параметров объектов и методы многокритериальной классификации.

202. В шестой главе результаты практической реализации фотоэлектронных сепараторов.

203. Из предоставленных данных видно, что фотоэлектронные сепараторов позволяют с высокой точностью разделить на фракции смесь из нескольких сортов зерна.министерство сельского хозяйства и продовольствия российской федерации

204. ШМСКАЯ КРАЕВАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ

205. Г.) иаииа*. 'А V-'. Чс-рп.■ч.снси«>.>.Г>.'31 >>. 'С '1 '.Ч'^П1.—1. Яг г. /¿<2*//1. ЗАКЛЮЧЕНИЕоб испытаниях фотоэлектронного сепаратора МФЭС.

206. Испытания проводились для зерна проса и имели своей целью установление возможностей сепаратора по выделению из средней пробы сорной и зерновой примесей. Масса пробы составила 2 кг.

207. Результаты испытания приведены в таблице (первоначальные данные по пробе взяты из сопроводительных документов).до испытанийпосле испытании1. Сорная примесь, %2. зерновая примесь, %3,5 81,8 4,2

208. Из приведенных данных видно, что степень очистки пробы в сепараторе МФЭС такова, что позволяет перевести взятую пробу из проса 2 класса в просо 1 класса.

209. Необходимо отметить, что на данный момент в распоряжении лабораторий по анализу качества семенного материала вообще нет каких либо приборов для оценки партий по цвету и крупности. Все анализы проводятся вручную с помощью разделочных досок.

210. Считаем возможным рекомендовать сепаратор МФЭС для использования на семеноводческих, селекционных и перерабатывающих предприятиях Алтайского края.

211. МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА И ПРОДОВОЛЬСТВИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ

212. АГРОПРИБОР» Отраслевой научно-исследовательский инженерный центр сельскохозяйственных приборов (ОЦСХП) СИБИРСКИЙ ФИЛИАЛ1. Исходящий № Л

213. Ректору АлтГТУ Евстигнееву В.В.

214. На Ваше письмо № </{£9 от 4 • материалы докторской2000 г. сообщаю, чтодиссертации доцента кафедры «Общаяэлектротехника» Тищенко А.И. рассмотрены на научно-техническом совете Сибирского филиала ОЦСХП НПО «Агроприбор».