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学者姓名：林建
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Abstract ：
【目的】设计一种适用于工业装配线上喷涂的工业喷涂系统，具有喷涂和包装所需物品的功能。【方法】通过西门子S7-1200PLC的控制来实现工业自动化喷胶，喷涂的胶水减少了工业装配线箱子运输和堆放的工作量，提高了工作效率；以工业生产的自动化喷胶机、点胶机等机器作为参考物进行机器的设计，利用PLC可编程控制器与MCGS昆仑通态触摸屏幕的交互作用进行通信达到自动化控制的预期效果；通过触摸屏的控制可以调节和设置需要的功能来控制机器的喷枪模式等。【结果与结论】通过人机交互界面可以方便工作人员对机器进行控制和操作。该产品的设计能够为工业产物运输带来巨大的帮助，使用特定胶水进行喷胶可以避免箱体在运输途中脱落而产生不必要的损失。
Keyword ：
PLC PLC 人机交互 人机交互 喷胶机 喷胶机 工业 工业 自动化 自动化
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| GB/T 7714 | 张高浩 , 林建 . 基于PLC的工业喷胶系统设计 [J]. | 南方农机 , 2024 , 55 (06) : 134-137 . |
| MLA | 张高浩 等. "基于PLC的工业喷胶系统设计" . | 南方农机 55 . 06 (2024) : 134-137 . |
| APA | 张高浩 , 林建 . 基于PLC的工业喷胶系统设计 . | 南方农机 , 2024 , 55 (06) , 134-137 . |
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Abstract ：
针对柚果单个理化指标无法表征整果品质，和其内部品质无损检测精度不佳等问题，采用可见-近红外光谱、机器视觉和动态称重等无损检测技术，搭建动态无损检测试验样机，构建“深度”神经网络模型，探究柚果内部综合品质检测方法。研究发现，采集柚果的多特征信息（光谱特征、果形描述子和动态质量等），经数据融合和分析，构建综合品质指标（HP和STP），建立BP神经网络模型，可准确检测蜜柚和沙田柚内部品质，R_(pre)~2分别达到0.930 1和0.936 1，均高于其他内部品质指标（SSC,TA,MC和E）检测结果，具备高效、快速且精度高等优势。研究为厚皮水果综合品质指标构建和模型检测提供参考。
Keyword ：
BP神经网络 BP神经网络 多特征融合 多特征融合 果形描述子 果形描述子 柚果 柚果 综合品质 综合品质
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| GB/T 7714 | 孙潇鹏 , 林建 , 郭海龙 et al. 基于“深度”神经网络的贮藏期柚果品质检测模型研究 [J]. | 包装与食品机械 , 2023 , 41 (05) : 9-16,22 . |
| MLA | 孙潇鹏 et al. "基于“深度”神经网络的贮藏期柚果品质检测模型研究" . | 包装与食品机械 41 . 05 (2023) : 9-16,22 . |
| APA | 孙潇鹏 , 林建 , 郭海龙 , 肖心远 , 陆华忠 . 基于“深度”神经网络的贮藏期柚果品质检测模型研究 . | 包装与食品机械 , 2023 , 41 (05) , 9-16,22 . |
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Abstract ：
汁胞粒化是柚果内出现汁液囊变硬、干燥等特征的生理性病害。沙田柚皮厚果大，在采后贮藏期发生汁胞粒化，对内部品质及口感影响较大。文章采用一种可见-近红外透射光谱技术，用于沙田柚粒化分级和综合内部品质检测。沙田柚挂果成熟后，采摘600个样本用于实验，分别采集400～1100 nm与900～1700 nm波段光谱，经光谱预处理和特征提取，结合化学计量学和“深度学习”模型，探究柚果按粒化程度分为5级后，其贮藏期内部品质变化规律。根据理化指标构建沙田柚综合品质指标，并建立支持向量机回归模型，其预测集决定系数和均方根误差分别为0.9481和4.8343；与此同时，建立SCARS-SVM-DA和SCARS-LDA模型，采用混淆矩阵学习和模型评价体系用于汁胞粒化等级分类和预测。结果表明，该方法在汁胞粒化等级分类和综合品质指标检测中优势明显，以期为厚皮水果内部品质快速检测及病害监测提供参考和理论依据。
Keyword ：
可见-近红外透射光谱 可见-近红外透射光谱 汁胞粒化 汁胞粒化 沙田柚 沙田柚 综合品质指标 综合品质指标
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| GB/T 7714 | 孙潇鹏 , 林建 , 张胜宾 et al. 基于透射光谱的沙田柚粒化分级及综合品质检测 [J]. | 食品科技 , 2023 , 48 (06) : 293-300 . |
| MLA | 孙潇鹏 et al. "基于透射光谱的沙田柚粒化分级及综合品质检测" . | 食品科技 48 . 06 (2023) : 293-300 . |
| APA | 孙潇鹏 , 林建 , 张胜宾 , 郭海龙 , 陆华忠 . 基于透射光谱的沙田柚粒化分级及综合品质检测 . | 食品科技 , 2023 , 48 (06) , 293-300 . |
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Abstract ：
针对现有的卷积神经网络模型过于依赖设备的计算和存储能力、水稻病虫害形状大小不一、遮挡造成的病害特征显著性弱、漏检率高等问题，采用轻量化、易部署的YOLOv4-tiny模型检测和识别水稻病虫害。首先收集831张4种不同的水稻病害叶片图像样本，为了使模型具有更好的泛化能力，对已有数据进行数据增强，将样本数量扩增到了5 320张。然后构建YOLOv4-tiny轻量化模型，与经典的YOLOv4算法模型相比，其主干特征提取网络CSPDarkNet53模块替换为CSPDarkNet53＿tiny,使用CPSnet进行通道的分割，实现了网络模型的压缩并提高了训练速度；添加了FPN结构，对有效特征层进行特征融合；依据模型评价指标，通过试验将YOLOv4-tiny轻量化网络与经典的YOLOv4网络、Faster-RCNN网络、YOLOv4-MobileNet系列轻量化网络、YOLOv4-GhostNet轻量化网络和SSD轻量化网络进行对比。结果表明，YOLOv4-tiny的平均准确率可以达到81.79%,检测速度可以达到90.03帧/s,模型权重大小为22.4 MB,能够比较精准地识别水稻胡麻斑病、白叶枯病、稻瘟病和窄条斑病，保证在轻量化计算成本的基础上获得较好的检测精度，可以为水稻病虫害识别方法提供参考。
Keyword ：
YOLOv4-tiny YOLOv4-tiny 水稻病虫害 水稻病虫害 目标检测 目标检测 精准农业 精准农业 轻量化模型 轻量化模型
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| GB/T 7714 | 王圆圆 , 林建 , 王姗 . 基于YOLOv4-tiny模型的水稻早期病害识别方法 [J]. | 江苏农业科学 , 2023 , 51 (16) : 147-154 . |
| MLA | 王圆圆 et al. "基于YOLOv4-tiny模型的水稻早期病害识别方法" . | 江苏农业科学 51 . 16 (2023) : 147-154 . |
| APA | 王圆圆 , 林建 , 王姗 . 基于YOLOv4-tiny模型的水稻早期病害识别方法 . | 江苏农业科学 , 2023 , 51 (16) , 147-154 . |
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Abstract ：
Anaerobic digestion (AD) is considered one of the most effective methods of managing dairy manure. To effec-tively and economically treat the huge volumes of manure produced by commercial dairy farms, high-solids anaerobic digestion (HSAD) is to be encouraged. In this manuscript, batch and semi-continuous anaerobic digestion experiments of dairy manure with a high volatile solid (VS) content were conducted in a pilot-scale stirred digester with an effective volume of 1.63 m3, operated under mesophilic temperature conditions. Three intermittent mixing treatments (50, 100, and 150 rpm) were mixed once a day during feeding with a constant mixing duration of 5 minutes, including a non-mixed experiment, operating at a 30-day hydraulic retention time. The objectives were to determine an optimum mixing intensity to enhance HSAD efficiency and economy and to apply simplified models to model the digestion process. The simplified kinetic models were modified to accurately predict methane growth, yield, and production rates. The modified Gompertz growth model predicted the methane growth at the batch experiment perfectly. The first-order kinetic model predictions of the biodegra-dability factor, the specific methane yield, and the specific methane production rate were consistent with the batch experi-mental results. The stoichiometric method and the Karim model were modified to accurately model the effect of mixing intensity on the methane yield and the specific methane production rate. Three linear equations were successfully developed to predict the methane production rate. Optimized mixing intensity and organic loading rate are critical for high methane production rates. This study contributes to the ongoing research to improve the efficiency of HSAD.
Keyword ：
Dairy manure Dairy manure High-solids anaerobic digestion High-solids anaerobic digestion Methane productivity Methane productivity Mixing intensity Mixing intensity
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| GB/T 7714 | Kariyama, Ibrahim Denka , Li, Weixiang , Yu, Shaoqi et al. SIMPLIFIED MODELING OF HIGH-SOLIDS ANAEROBIC DIGESTION OF DAIRY MANURE IN A PILOT-SCALE STIRRED TANK ANAEROBIC DIGESTER [J]. | JOURNAL OF THE ASABE , 2023 , 66 (2) : 231-243 . |
| MLA | Kariyama, Ibrahim Denka et al. "SIMPLIFIED MODELING OF HIGH-SOLIDS ANAEROBIC DIGESTION OF DAIRY MANURE IN A PILOT-SCALE STIRRED TANK ANAEROBIC DIGESTER" . | JOURNAL OF THE ASABE 66 . 2 (2023) : 231-243 . |
| APA | Kariyama, Ibrahim Denka , Li, Weixiang , Yu, Shaoqi , Chen, Long , Qi, Rui , Zhang, Hao et al. SIMPLIFIED MODELING OF HIGH-SOLIDS ANAEROBIC DIGESTION OF DAIRY MANURE IN A PILOT-SCALE STIRRED TANK ANAEROBIC DIGESTER . | JOURNAL OF THE ASABE , 2023 , 66 (2) , 231-243 . |
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Abstract ：
针对目前茶叶木炭烘焙方式存在劳动强度大、效率低,炭烘焙温度不易控制导致茶叶品质差等问题,设计了一种采用自适应模糊PID控制系统的智能茶叶炭焙烘焙机,控制系统经过两输入后进行模糊化等处理,实现三输出参数的实时变化,从而达到烘焙温度的设计要求。试验表明:烘焙20min后箱体内整体温度能够保持在(80±2)℃;香气测试中发现木炭烘焙反-橙花叔醇、植物醇、法尼烯3种化合物的含量均高于电烘焙,且茶叶中的生化成分与电烘焙存在显著差异;感官评审对比中,木炭烘焙茶叶感官评审综合得分为92.66分,大于电烘焙的综合得分(91.44分);炭烘焙机在烘焙过程中性能稳定,烘焙茶叶品质整体优于电烘培,可有效提升茶叶烘焙品质。
Keyword ：
木炭烘焙机 木炭烘焙机 模糊控制 模糊控制 自动控制 自动控制
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| GB/T 7714 | 高育森 , 任金波 , 李梅娟 et al. 基于模糊PID控制的茶叶炭焙烘焙机设计与试验 [J]. | 食品与机械 , 2021 , 37 (03) : 96-101 . |
| MLA | 高育森 et al. "基于模糊PID控制的茶叶炭焙烘焙机设计与试验" . | 食品与机械 37 . 03 (2021) : 96-101 . |
| APA | 高育森 , 任金波 , 李梅娟 , 林建 , 吴传宇 . 基于模糊PID控制的茶叶炭焙烘焙机设计与试验 . | 食品与机械 , 2021 , 37 (03) , 96-101 . |
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Abstract ：
制约我国产业升级和产业链提升的"瓶颈"是高素质应用型人才严重短缺。新工科建设的提出带来了新问题即高校应该培养什么样的应用型新人才。该研究从人文素养、职业道德、工程伦理、科学思维方法、创新创业能力、表达沟通能力、团队协作精神等多个维度的教育与产教融合探索,论述了应用型新人才的培养要求和途径,并建议通过加强教师队伍建设、完善教学评价机制、建立健全相关教育法律法规来为应用型新人才培养保驾护航。
Keyword ：
产教融合 产教融合 培养途径 培养途径 多维教育 多维教育 应用型新人才 应用型新人才
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| GB/T 7714 | 施火结 , 张翔 , 林建 . 多维教育与产教融合的应用型新人才培养 [J]. | 大学教育 , 2021 , (02) : 175-177 . |
| MLA | 施火结 et al. "多维教育与产教融合的应用型新人才培养" . | 大学教育 02 (2021) : 175-177 . |
| APA | 施火结 , 张翔 , 林建 . 多维教育与产教融合的应用型新人才培养 . | 大学教育 , 2021 , (02) , 175-177 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种用于消化道内窥镜诊疗的胶囊机器人腿部装置；包括在腿式胶囊机器人相邻腿的伸出端设置拉伸弹簧对一组伸出腿进行连接，在一组腿中两个靠机器人内部机构直驱的主动腿之间设置非直驱而靠弹簧力伸展的从动腿来简化腿部驱动机构的结构；在机器人腿部已经伸展、弹簧被拉伸的状态下，可以在减少对肠道的伤害基础上更好的扩充肠道以便于定点停留时的疾病检查；在机器人腿部已经伸展、弹簧被拉伸的状态下，配合径向磁化的磁性外壳受外部磁力驱动的旋转动作来与弹簧接触的肠壁进行摩擦刮蹭，从而收集部分肠液或组织病灶等于弹簧内，待腿部收缩、弹簧收紧而将弹簧内存储物质封在弹簧内，从而实现活检采样。
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| GB/T 7714 | 孙珍军 , 谷文锦 , 胡程志 et al. 用于消化道内窥镜诊疗的胶囊机器人腿部装置 : CN202010774052.X[P]. | 2020-08-04 . |
| MLA | 孙珍军 et al. "用于消化道内窥镜诊疗的胶囊机器人腿部装置" : CN202010774052.X. | 2020-08-04 . |
| APA | 孙珍军 , 谷文锦 , 胡程志 , 李向东 , 施火结 , 林建 et al. 用于消化道内窥镜诊疗的胶囊机器人腿部装置 : CN202010774052.X. | 2020-08-04 . |
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Abstract ：
采用机器视觉技术和模糊推理相结合的方法识别蜂王。根据巢脾上蜜蜂分布图像特点,使用改进的形态学二次重建方法,标记前景待识别蜂体,动态扫描图像提取蜂体长轴和短轴所在的离散点集。构建Mamdani型模糊推理系统,建立5条推理规则,得到待识别个体是蜂王的概率大小,选取不同的概率阈值,将蜂王从巢脾中初步识别出来。实验结果表明:该方法在两种不同环境条件下的识别成功率分别达到88.8%和84.6%,大大减轻了工作量,操作上具有一定的可行性。
Keyword ：
二次重建 二次重建 前景标记 前景标记 动态扫描 动态扫描 模糊推理 模糊推理 蜂王识别 蜂王识别
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| GB/T 7714 | 白云飞 , 张翔 , 林建 . 基于改进的形态学二次重建蜜蜂蜂王模糊识别方法 [J]. | 计算机应用与软件 , 2020 , 37 (11) : 139-145 . |
| MLA | 白云飞 et al. "基于改进的形态学二次重建蜜蜂蜂王模糊识别方法" . | 计算机应用与软件 37 . 11 (2020) : 139-145 . |
| APA | 白云飞 , 张翔 , 林建 . 基于改进的形态学二次重建蜜蜂蜂王模糊识别方法 . | 计算机应用与软件 , 2020 , 37 (11) , 139-145 . |
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Abstract ：
针对蜜蜂在巢脾上以不同方式发生重叠的情况,提出一种先匹配凹陷区域再识别对应凹点对的分割方法。考虑到蜜蜂的颜色特征,在HSV空间内,利用OSTU算法对V分量处理得到分割阙值T,将蜜蜂个体从巢脾背景中分割出来。根据得到的蜜蜂个体图像特征,利用形态学方法除去足和触角,获得仅含躯干部分的重叠二值图像。使用孔洞填充和小面积去除法除去孔洞和噪声。根据凹点数和蜜蜂的数量关系,判断蜜蜂重叠状态。串联条件下,先进行内外凹区域的匹配,再搜寻对应凹点对,完成重叠蜜蜂的分割。并联条件下,由于不存在内凹陷区域,不用进行凹陷区域匹配,求取重叠区域中心坐标与各个凹陷区域上点的欧氏距离最小值,最小值对应的点即为到凹点。在MATLAB环境下,对由74只蜜蜂个体组成的含有6种重叠状态的16组重叠个体进行分离试验,分离重叠个体的成功率达到93.75%。利用凹点匹配在单目视觉下可以实现对多重叠状态的蜜蜂个体进行分离的目的。
Keyword ：
串并联 串并联 凹点识别 凹点识别 匹配原则 匹配原则 重叠蜜蜂 重叠蜜蜂
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| GB/T 7714 | 白云飞 , 杨梦磊 , 张翔 et al. 多蜜蜂重叠图像的凹点匹配分割算法 [J]. | 中国农机化学报 , 2020 , 41 (06) : 188-193 . |
| MLA | 白云飞 et al. "多蜜蜂重叠图像的凹点匹配分割算法" . | 中国农机化学报 41 . 06 (2020) : 188-193 . |
| APA | 白云飞 , 杨梦磊 , 张翔 , 林建 . 多蜜蜂重叠图像的凹点匹配分割算法 . | 中国农机化学报 , 2020 , 41 (06) , 188-193 . |
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