Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян

Авторы патента:


Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян

 


Владельцы патента RU 2564599:

ШТРУБЕ ГМБХ УНД КО. КГ (DE)

Изобретение относится к способу классификации объектов, содержащихся в партии семян, способу исследования, оценки и/или подготовки семян и соответствующему применению для производства семян, которые были дифференцированы в зависимости от формы и размера. Способ классификации (704) объектов (3), содержащихся в партии семян, в котором характеристики объектов (3) определяют с помощью по меньшей мере одного неинвазивного способа (702, 703), при этом используют способ (702) расщепления луча света в качестве по меньшей мере одного неинвазивного способа (602, 603), с помощью которого объекты (3) регистрируются трехмерно и в процессе которого в качестве по меньшей мере одной пространственной характеристики объектов (3) определяют их пространственную протяженность, и/или объем, и/или пространственную форму, и/или качество поверхности, при этом характеристики, полученные с помощью способа (702) расщепления луча лазерного света или с помощью способа (702) расщепления луча лазерного света и по меньшей мере еще одного неинвазивного способа (602, 603), используют вместе для описания объектов (3) для их классификации. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 3 табл., 7 ил.

 

ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Настоящее изобретение относится к способу классификации объектов, содержащихся в партии семян, способу исследования, оценки и/или подготовки семян и соответствующему применению для производства семян, которые были дифференцированы в зависимости от формы и размера.

ОПИСАНИЕ УРОВНЯ ТЕХНИКИ

Несмотря на то, что настоящая заявка относится, прежде всего, к семенам сахарной свеклы, описанные здесь способы и устройства также могут быть использованы для получения преимуществ в других секторах сельского хозяйства, например, при исследовании и/или получении других семян, таких как зерновые семена.

Современные высокопроизводительные семена сахарной свеклы проходят через ряд кропотливых очисток и подготовительных этапов в процессе производства. Целью этих этапов является производство семян с однородным распределением по размерам, настолько, насколько это возможно, чтоб облегчить механический посев и достичь максимально возможного качества. В идеале, семена этого вида имеют процент всхожести, равный 100%, т.е. для каждого семенного клубка или посеянных семян можно ожидать сбор сахарной свеклы.

В целях обеспечения высокоэффективной уборки полей сахарной свеклы для получения исключительно однозародышевых семян, насколько это возможно, затрачиваются напряженные усилия. Род свеклы (Beta) в своей дикой форме, как известно, производит многоплодные семенные клубки, т.е. сложные плоды, в которых от 1 до 5 семян образуют единое целое с древесной завязью. Традиционно, для выращивания свеклы имелась необходимость разделения свеклы после появления всходов, что представляло собой очень трудоемкую задачу, или же заранее проводить машинную сегментацию семян. Современные культуры, напротив, являются генетически однозародышевыми, так что в идеале они производят исключительно одноплодные семена. Однако, на практике, семена получают всегда содержащими определенную долю двухзародышевых семенных клубков, которые не могут быть адекватно отделены с использованием традиционных способов.

При подготовке семян сахарной свеклы, под которой подразумеваются, в объеме этой заявки, все действия, выполняемые с семенами, такие как, например, очистка и сортировка по форме и размеру, способ очистки может быть осуществлен, например, с помощью отсеивающих устройств, сортировщиков и устройства для удаления стерни и камней, способов сортировки по размерам с использованием механических круглых отверстий и щелевидных сит, и способов сортировки посредством силы тяжести. После подготовки, как правило, лишь 20% от собранных сырьевых товаров поступает в продажу.

Из-за неправильной трехмерной структуры семян сахарной свеклы, которая значительно усложняет отдельное механическое размещение в поле, подготовленные семена, как правило, впоследствии классифицируют.

Перечисленные выше способы подготовки семян, которые разделены друг от друга, доказали свою трудоемкость на практике, так как используется большое число различных машин, параметры которых должны быть соответствующим образом адаптированы, и между которыми должны транспортироваться семена. Качество семян, полученных в результате такого способа, часто является неадекватным. В частности, оказалось, что разделение однозародышевых и двухзародышевых семенных клубков представляет собой сложный процесс, равно как и отделение двухзародышевых семенных клубков меньшего размера от крупных однозародышевых семенных клубков, или от двухплодных, но однозародышевых семенных клубков часто не удовлетворительно, если выполняется с помощью механических сит.

При тестировании чистоты зерновых семян и семян сахарной свеклы, что представляет собой обязательное требование, как правило, определенное количество семян (например, 100 г) отсчитывается вручную, при этом i определяется доля так называемого «мусора», т.е. инородных семян (сорняков или других семян), комьев земли, кусочков листьев, стеблей, соломы, фрагментов и т.п.Этот процесс также исключительно трудоемок и его результаты зависят в большой степени от надежности занятого персонала.

В патенте ГДР №255097 описано устройство для сортировки семян растений по плотности, которое использует первый детектор, известный как таковой (например, устройство измерения оптической длины), чтобы определить механический размер семян, и второй детектор, также известный как таковой (например, рентгеновское устройство) для определения степени поглощения конкретного электромагнитного излучения семенами, и узел оценки и подсчета.

С помощью этого устройства семена, которые ранее были выделены, измеряются индивидуально в одном направлении, а затем характеристики поглощения этих семян определяется в направлении измерения.

Недостатком способа, раскрытого в патенте ГДР №255097, помимо обязательного выделения и индивидуального осмотра семян, с очевидной с низкой пропускной способностью, является то, что проверяемые семена измеряются недостаточно точно, причем этот способ не является жизнеспособным для использования на семенах неправильной формы.

В заявке на патент США №2007/262002 A1 предложен способ обнаружения трещин внутри зерен риса. В этом способе зерна риса прореживают и переносят по транспортеру к бункеру, при этом в определенном месте их облучают лазерным светом или светом от лазерного диода. Свет, который прошел через зерна, регистрируют с помощью ПЗС-камеры. Для того, чтобы избежать регистрации царапин на поверхности зерен как внутренних трещин в зернах риса, в этом документе предложено использовать свет разных цветов, который просвечивает зерна риса, причем соответствующие источники света расположены под определенными углами к освещаемому зерну риса. Из разницы между изображениями разных цветов, получаемыми ПЗС-камерой, можно сделать выводы о наличии трещин внутри зерен риса, поскольку поверхностные царапины вычитаются из этих изображений. Предложенный в этом документе способ не годится для трехмерных измерений исследуемых объектов.

Поэтому, существует необходимость продолжения усовершенствования проверки и подготовки партий семян.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В противовес уровню техники в настоящем изобретении предлагается способ классификации объектов, содержащихся в партии семян, способ проверки, оценки и/или подготовки семян и соответствующее его применение для подготовки семян, классифицированных по размеру и форме, которые имеют признаки, сформулированные в независимых пунктах формулы изобретения. Предпочтительными вариантами выполнения являются объекты изобретения, заявленные в зависимых пунктах формулы изобретения и представленные в описании, которое следует далее.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИЗОБРЕТЕНИЯ

Способ классификации, в соответствии с изобретением, включает исследование объектов с использованием по меньшей мере одного неинвазивного способа и, следовательно, определения признаков объектов. В соответствии с изобретением, используется способ расщепления луча света в качестве по меньшей мере одного неинвазивного способа, с помощью которого объекты трехмерно захватываются или в регистрируются, с одновременным определением по меньшей мере одного пространственного признака объекта. Кроме того, функции, которые были определены в способе расщепления луча света самого по себе или в способе расщепления луча света и еще по меньшей мере одного неинвазивного способа, используются совместно для описания объектов при способе классификации. В качестве пространственной характеристики объектов определяется их пространственная протяженность и/или объем и/или пространственная форма и/или качество поверхности.

Настоящее изобретение относится, в частности, к оптическому, спектральному способу и способу визуализации, выступающим в качестве дополнительного упомянутого неинвазивного способа.

Под оптическими способами понимаются все способы, основанные на взаимодействии света с материалами. Свет здесь, в частности, означает видимую часть электромагнитного спектра в диапазоне от 380 нм и 780 нм, а при желании также частотный диапазон, начиная с частоты 1 ТГц до 300 ТГц. Таким образом, понятие «свет» также включает в себя невидимый свет, такой как инфракрасный свет или ультрафиолетовое излучение. Следовательно, оптические способы исследования в первую очередь дают информацию об оптических свойствах, в частности, о поверхности исследуемого образца.

С использованием спектроскопических способов можно определить энергетический спектр исследуемого объекта. Спектроскопические способы могут быть основаны на оптическом взаимодействии света с материалом, то есть они представляют собой оптические способы. Тем не менее, спектроскопические способы могут также включать использование других областей электромагнитного спектра, таких как рентгеновское излучение (в случае рентгеновской спектроскопии (спектроскопии поглощения рентгеновского излучения)), УФ излучения (как во флуоресцентной спектроскопии), микроволнового излучения (СВЧ спектроскопии) или радиоволн (ядерная резонансная спектроскопия), а также частицы, такие как электроны или ионы. Изучаемый объект можно возбуждать одним типом излучения, а другое излучение изучаемого объекта может быть исследовано в виде другого типа излучения. Когда изучаемый объект излучает, получают спектры пропускания или поглощения, которые обеспечивают возможность получения выводов о взаимодействии вещества с излучением или с облучающими частицами. Спектроскопические исследования образца, в частности, когда образец пронизан излучением используемых частиц, дает возможность высказаться по поводу рассматриваемого спектра также с информацией изнутри образца.

Способы создания изображения генерируют изображение из измеренных значений реального объекта, причем измеренные значения или информация, полученная из них, локально разрешается и визуализируется в закодированном виде с помощью значений яркости или цвета. Измеренные значения, в свою очередь, могут происходить из (локально разрешенных) оптических и/или спектроскопических исследований. Обычные способы построения изображения представляют собой фотографические способы в видимом или невидимом свете, двух- и трехмерные рентгеновские способов и ЯМР томография.

При рассмотрении партий семян, в соответствии с изобретением, требуется высокая пропускная способность. Это означает, что отдельные семена не могут быть исследованы или измерены одни за другими. В противном случае, например, с помощью трехмерного рентгеновского способа, каждое отдельное семечко может быть обнаружено и отображено в трех измерениях с последующим построением изображения.

Способ такого рода не может быть выполнен с требуемой скоростью пропускной способности, используя в настоящее время доступные технические возможности. Изобретение позволяет использовать способ расщепления луча света (о котором будет сказано далее) для трехмерного захвата (записи) объектов в партии семян. Преимущество здесь заключается в том, что большое число отдельных объектов (семена) могут быть исследованы одновременно. Способ расщепления луча света обеспечивает информацию о трехмерной форме исследуемого объекта. Классификация объекта может осуществляться на основе двух или большего числа характеристик, которые были получены только при способе расщепления луча света, как описано далее, или, в особенно предпочтительном варианте, с помощью двух или нескольких характеристик, которые получают, с одной стороны, из способа расщепления луча света и, с другой стороны, из дополнительного неинвазивного способа. В частности, дополнительный неинвазивный способ такого рода может обеспечивать информацию о внутреннем и/или внешнем характере объекта, именуемом в дальнейшем «анатомическими и/или морфологическими характеристиками». Предпосылкой для обнаружения анатомических характеристик является то, что излучение, используемое в этом способе, по меньшей мере частично, проникает через объект. В других случаях, в которых взаимодействие ограничивается поверхностью или отдельными слоями поверхности объекта, можно сделать заявления о морфологических свойствах. Таким образом, изобретение может обеспечивать информацию о трехмерной конфигурации и анатомических и/или морфологических характеристиках большого количества объектов, исследуемых одновременно.

Оптические способы для измерения трехмерных структур в основном основаны на триангуляции или стерео принципе. Кроме того, могут быть использованы интерферометрические способы измерения, в частности, для измерения микроструктуры поверхностей.

В простых способах триангуляции точку света проецируют на поверхность объекта, который должен быть измерен, и осуществляют наблюдение с направления, которое отличается от направления освещения (т.е. при угле триангуляции). Координаты освещенной точки могут затем быть определены из пространственной ориентации спроецированного луча и угла триангуляции. Способы триангуляции по одной точке являются точными и ясными, но из-за сканирования поверхности точка за точкой они также являются медленными.

Дальнейшей разработкой способов, основанных на триангуляции, которые могут быть использованы для конкретных преимуществ в объеме изобретения, являются способ расщепления луча света и полосковая проекция.

В способах расщепления луча света вместо одной точки линия проецируется на поверхность объекта, который должен быть измерен. Как и в способах с одной точкой триангуляции, эта линия наблюдается с помощью электронной камеры из по меньшей мере одного направления, отличного от направления освещения, причем каждое изменение конфигурации поверхности приводит к определенным отклонениям в изображении камеры. Пространственные координаты освещенных точек (высота профиля) определяется в том же порядке, как указано выше. В результате линейного сканирования имеются явные преимущества в скорости.

В технически близком способе триангуляции расщепления луча лазерного света, который также относятся к категории способа расщепления луча света, измеряемый объект освещают с помощью лазерного луча, изображение которого получают с помощью линейного оптического устройства, на поверхности измеряемого объекта. По сравнению с обычной техникой расщепления луча света, в этом способе имеются свои преимущества, заключающиеся в точности, получающейся в результате небольшой поперечной протяженности линии лазерного света. В частности, с помощью техники расщепления луча лазерного света можно определить тонкие структуры поверхности или неровности и, как объясняется далее, это может использоваться, чтобы отличить требуемые семена, имеющие конкретную шероховатость, от инородных семян или мусора с отличной шероховатостью. Это особенно выгодно использовать, чтобы различать семена сахарной свеклы и семена зерновых в одной и той же загрузке.

Полосковая проекция, которая также должна считаться способом расщепления луча света, является дальнейшим развитием техники расщепления луча света, в котором некоторое число строк проецируются одновременно на поверхность измеряемого объекта. Интенсивность этих линий периодически изменяется в поперечном направлении и делает отдельные линии различимыми для камеры наблюдения.

Другая группа оптических способов, которая может быть с успехом использована совместно с техникой расщепления луча света, представляет собой, например, бинокулярные стерео способы. Бинокулярные стерео способы основаны на том, что два вида объекта, выполненные под разными углами обзора, обеспечивают возможность получения выводов об их трехмерной конфигурации. С использованием программных алгоритмов признаки объектов определяют на двух фотографиях с помощью анализа соответствия. Различные положения этого признака на двух изображениях обеспечивает измерение глубины признака в трехмерном пространстве. Бинокулярный стерео принцип может быть расширен с двух видов на большее количество видов, что позволяет получить более точную информацию и сделать анализ соответствия более надежным.

Фотометрические стерео способы также могут быть с успехом использованы в сочетании со способами расщепления луча света. Они используют различные условия освещенности для того, чтобы определить форму объектов. В отличие от бинокулярных стерео способов угол обзора остается неизменным. На основании яркости в отдельных направлениях освещения можно сделать выводы о наклоне поверхности объекта. Таким образом измеряют не только пространственную глубину, но математическую производную. Фотометрические стерео способы особенно хорошо подходят для определения локальных структур объекта (т.е., например, для поверхностных признаков); глобальных структурных измерений, однако, часто сталкиваются с ошибками.

Как уже отмечалось, способ классификации объектов, содержащихся в партии семян, включает, в соответствии с изобретением, использование способа расщепления луча света. Преимущество заключается в том, что измерение может быть проведено бесконтактным способом и, следовательно, без каких-либо механических воздействий на объект, т.е. неинвазивным путем. Кроме того, большое количество точек на объекте может быть зарегистрировано одновременно, что приводит к сокращению времени измерения и обеспечивает возможность одновременной записи большого числа объектов, содержащихся в потоке семян, для целей классификации.

В отличие от вышеупомянутых способов исследования, используемых в предшествующем уровне техники, нет необходимости измерять исследуемые объекты по отдельности; они могут быть исследованы параллельно с высокой пропускной способностью, например, на конвейере.

В соответствии с изобретением, большое число признаков объектов определяют с помощью одного или нескольких соответствующих способов и используют совместно для описания и последующей классификации. Может быть осуществлено последовательное каскадное расположение объектов (т.е., например, в первую очередь, в зависимости от размера, а затем от природы поверхности, затем по морфологическим признакам и т.д.), или отдельные объекты из основной популяции могут быть сгруппированы в конкретные категории на основе определенных комбинаций определенных признаков. Предпочтительно, отдельные объекты описывается с помощью ряда признаков в одно и то же время. Классификационные признаки и комбинации признаков можно внедрить в систему обучения и оптимизировать на основе полученных результатов (таких, как, например, степень чистоты и эффективности).

Как уже говорилось, с помощью способа расщепления луча света геометрические свойства, т.е. пространственная протяженность и/или объем объектов, быстро и надежно определяются с особенным преимуществом. Определенные геометрические свойства могут быть соотнесены друг с другом и использованы для классификации исследуемых объектов. Например, при исследовании круглых семян, как описано более подробно ниже, объект с большим соотношением длины к ширине может быть классифицирован как так называемый мусор, который должен быть отделен от соответствующей партии семян.

Способ такого рода можно особенно предпочтительно осуществлять с использованием пороговых значений, где для отдельных категорий классификации могут быть определены конкретные требуемые критерии. Например, семена идеально сферической формы могут быть посеяны машиной без каких-либо проблем. Семена, которые имеют превышение указанного отклонения от сферической формы, могут, поэтому, быть отделены. Семена могут быть также разделены на категории формы, основываясь на параметрах формы. Такую сортировку или подготовку на основе параметров формы в объеме этой заявки называют «классификацией по форме». Она может быть объединена, в частности, с классификацией по размеру, которая также преимущественно осуществляется с помощью способа расщепления луча света. Таким образом, можно получить фракционирование семян, которые точно описываются признаками их формы и размера, которые имеют определенные свойства механического применения.

Традиционно, семена сахарной свеклы дражируют, как описано выше, для облегчения посева. Механические сеялки для семян сахарной свеклы обычно содержат аппликаторы с полостями, каждая из которых может удерживать семенные клубки или семена. Дражирование предназначено для обеспечения возможности удержания в действительности только одного семенного клубка в соответствующей полости и, таким образом, индивидуальной доставки. Однако дражирование одновременно значительно увеличивает объем семян (примерно утраивает его), что приводит к необходимости часто пополнять сеялки и, в результате, приводит к экономически менее выгодной операции посева. Специалисту также известно, что дражированные семена сахарной свеклы имеют ухудшенные свойства всхожести. Таким образом, используемая масса покрытия не дает воде достичь семян в сухих условиях, что делает ее недоступной для семян. С другой стороны, в очень влажных условиях масса покрытия поглощает чрезмерное количество воды («становится пропитанной»), и поэтому часто задушивает семена.

Поэтому, если способом, выполненным в соответствии с изобретением, могут быть получены семена «идеальной» трехмерной формы, то они могут быть посеяны с использованием соответствующим образом адаптированной сеялки без дражирования. Отсутствие дражирования семян оказывает благотворное влияние на простоту посева, а также на свойства всхожести семян на поле. Таким образом, изобретение также относится к применению способа классификации, как описано выше, для получения не дражированных семян, в частности семян сахарной свеклы, классифицированных по форме и размерам в объеме определения, данного выше.

Способ, выполненный в соответствии с изобретением, следовательно, обеспечивает возможность очень быстрого, надежного и неинвазивного измерения компонентов семян, например, семян или плодов, содержащихся в партии семян, кусочков листьев, почвы, семян сорняков и тому подобного. В объеме этого способа, в соответствии с изобретением, семена или плоды, например, могут быть помещены в один слой на конвейерной ленте с помощью подходящих прореживающих устройств и проведены вдоль лазера со штыревой конструкцией электродов и одной или нескольких вертикальных передающих изображение камер для проверки их формы и размера. Вертикальные профили отдельных семян получают с помощью отклонений в точках света от нулевой линии конвейерной ленты, при этом различные геометрические параметры (параметры формы, поверхности и размера) измеряют путем оценки профилей. С помощью этих измеряемых параметров семена или плоды можно отличить от остатков листьев, стерни, комьев земли и камней и других инородных тел, причем семена могут быть идентифицированы в соответствии с их фактическими измерениями во всех трех измерениях.

Пространственная форма и/или природа поверхности объектов также могут быть определены как по меньшей мере одна пространственная функция. Пространственные характеристики, объясненные выше, таким образом, не ограничиваются измерением длины и ширины и соответствующего объема, но также включают, например, краевые и/или поверхностные свойства, такие как неровности и геометрическая форма. Таким образом, двухзародышевые семена сахарной свеклы, например, имеют по существу прямоугольную форму на виде сверху и заметную угловатость, тогда как семена пшеницы (в противном случае с аналогичными характеристиками размера) овальные в продольном сечении и имеют небольшую угловатость. Например, семена сахарной свеклы (с выраженной шероховатостью) также можно отличить от семян сорняков (с гладкой поверхностью) путем исследования структуры поверхности.

Как уже объяснялось, за упомянутым способом расщепления луча света особенно преимущественно следует по меньшей мере еще один неинвазивный способ. Этот способ может преимущественно представлять собой способ визуализации, в частности, УЗИ, рентгеновскую или магнитно-резонансную томографию. Упомянутые выше оптические способы или способы построения изображений также преимущественно включают определение цвета. Это позволяет, например, надежно обнаруживать поражение грибками или различать объекты в остальных случаях с одинаковыми параметрами размера и формы.

Способ визуализации такого рода может быть использован, например, для получения двумерных рентгеновских томографических изображений, которые обеспечивают возможность выполнения дифференциации между семенами и другими объектами, такими как камни или комья земли. Если объекты идентифицируются в качестве семян, соответствующие (рентгеновские томографические) изображения могут быть подвергнуты способу обработки изображения. В ходе этого способа обработки изображения данные изображения могут быть сегментированы, например, другими словами, области изображения или области исследования данных могут быть отнесены к областям исследуемого объекта. Таким образом, морфологические и/или анатомические характеристики объектов, например семян или семенных клубков, могут быть определены и использованы для описания качества семян. Таким образом, полнота плода с семенами и эндоспермом имеет решающее значение для его характеристик всхожести в поле. Поэтому, если в плоде обнаружены пустые полости определенных размеров, то этот плод следует отбраковать.

Также особенно выгодно использовать спектроскопические способы, с помощью которых можно обнаружить по меньшей мере одну спектроскопическую характеристику объектов. Спектроскопические способы такого рода, такие как, например, ядерный резонанс, электронный парамагнитный резонанс, микроволновая спектроскопия, вибрационная спектроскопия, инфракрасная спектроскопия, спектроскопия комбинационного рассеяния, ультрафиолетовая спектроскопия в видимой области спектра, флуоресценция, атомная спектроскопия, спектроскопия рентгеновского излучения и/или гамма-спектроскопия теоретически известны для исследования свойств материала (состава вещества, измерения концентрации). Такие способы могут быть использованы с особым преимуществом для определения поглощения или функции распределения поглощения в объекте. В отличие от способов визуализации, объясненных ранее, спектроскопические способы очень быстры и, поэтому, подходят для высокой пропускной способности семян. Нет необходимости в сложных способах обработки изображений. Измеренные функции поглощения могут, например, использоваться вместе с геометрическими свойствами для описания объектов.

Например, в случае с объектами одинаковых размеров, идентичной трехмерной протяженности и сходным визуальным характером поверхности можно провести четкое различие между комьями земли или камнями и семенами путем определения плотности или спектроскопического резонанса, или проницаемости, что невозможно выполнить с помощью обычных способов, особенно в случае с семенами сахарной свеклы. Кроме того, это также обеспечивает возможность отличия полностью заполненных семян или плодов (например, семян или плодов с достаточно хорошо сформированным эндоспермом) от семян с пустыми полостями. Предусмотренный способ, таким образом, обеспечивает замену способов или подспорье способам, основанных на гравитации, которые используют до сих пор.

В частности, комбинация спектроскопических характеристик с характеристиками формы обеспечивают четкую информацию о природе исследуемых объектов, когда индивидуальный способ исследования дает неоднозначные результаты. Как уже говорилось, это относится, например, к комьям земли и семенам, которые, возможно, имеют одинаковые геометрические формы, но различаются по своим характеристикам пропускания света.

Как уже упоминалось несколько раз, упомянутые способы могут быть использованы для определения степени полноты плода с зародышем или ткани зародыша, и эта степень полноты может быть связана с объемом и/или расширением плода. С помощью этого и других способов, описанных выше, и со знанием трехмерной формы (объема, протяженности, геометрии) объекта можно получить особенно высокую однородность полученных семян, т.е. на этапе калибровки, на основе информации, в частности, о степени полноты плода. В результате можно ожидать особенно равномерную и однородную всхожесть в поле.

Другой предпочтительный вариант выполнения включает по меньшей мере одно дополнительное неинвазивное исследование в форме оптического способа, с помощью которого определяют по меньшей мере одну оптическую характеристику объектов. Для некоторых проблем, как описано более подробно в дальнейшем, для классификации семян может быть использована дополнительная оптическая оценка. Таким образом, посредством оптического контроля, семена пшеницы можно отличить от комьев земли, что не всегда можно сделать с семенами сахарной свеклы. Особенно предпочтительно, оптические характеристики могут включать цвет и/или флуоресцентные свойства.

Следует иметь в виду, что во всех способах упомянутые выше объекты могут быть, по меньшей мере частично, зарегистрированы и/или измерены трехмерно. В этом контексте, например, способ визуализации можно выполнять в двух плоскостях сечения, чтобы получить более достоверную информацию об анатомических и/или морфологических свойствах объектов; с помощью спектроскопических способов может быть определен профиль поглощения, используя по меньшей мере две плоскости или линии сечения объектов.

Пространственные свойства объектов также определяется трехмерно, по меньшей мере частично. Следует иметь в виду, что объекты, исследуемые способом расщепления луча света на подложке, не могут быть геометрически зарегистрированы во всей их полноте, поскольку часть объекта, лежащая на транспортирующем устройстве, не достигается лазерным лучом и/или камерой. Тем не менее, в этом контексте, оказалось целесообразным определять только «вертикальные данные» объектов, расположенных на подложке.

Способ, в соответствии с изобретением, может быть использован с особым преимуществом для классификации объектов в партии семян как частиц земли, камней, стеблей, остатков листьев, остатков цветов, семян сорняков и/или семян или плодов по меньшей мере одной категории формы и/или размера, и/или по меньшей мере одного морфологического свойства. Инородные тела или нежелательные семена или плоды могут быть отделены от семян и отброшены.

Этот способ особенно подходит для классификации самих семян или плодов. Таким образом, можно различать двухплодные-однозародышевые плоды, двухплодные-двухзародышевые плоды и одноплодные-однозародышевые плоды. Двухплодные-однозародышевые семена, которые имеют две камеры, только одна из которых содержит семена, обычно невозможно или очень трудно отличить от двухплодных-двухзародышевых семян. Так как семена сахарной свеклы в идеале должны производить только одну свеклу на каждый посаженный семенной клубок, как упоминалось ранее, двухзародышевые семенные клубки должны быть отделены. Двухплодные-однозародышевые семенные клубки, если их надежно обнаружить, можно, однако, оставить в семени, повышая, тем самым, степень использования сырья семенного материала.

Подводя итог, можно сказать, что, благодаря точному измерению и сортировке в более узкие категории, настоящее изобретение обеспечивает возможность получения «высокотехнологичных» семян, для которых не требуется дражирования. Отсутствие дражирования имеет то преимущество, что сильно уменьшается объем и вес семян для посадки, обеспечиваются лучшие качества прорастания, как в сырой земле, так и в условиях засухи и, не в последнюю очередь, снижаются затраты. Изобретение обеспечивает наилучшие результаты при сочетании двух измерительных систем, т.е. путем сопоставления (по меньшей мере) двух типов характеристик, которые включают пространственные, морфологические, спектроскопические и оптические характеристики, а также включают исследование характеристик поверхности, с одной стороны, и внутренние морфологии, с другой стороны. Наконец, изобретение может привести к экономии на обычном оборудовании классификации с соответствующими способами классификации (вибрации, гравитации, отверстий сита и т.д.) с упомянутыми недостатками. Следует также отметить, что в соответствии с изобретением, также может быть получено нескольких фракций семян, причем каждая фракция имеет семена с теми же характеристиками (геометрическими, анатомическими, морфологическими и/или оптическими).

Способ, в соответствии с изобретением, может быть использован, в частности, в анализах (оценках) чистоты семян. «Бедные фракции» могут быть исключены и, как и полученные «хорошие фракции» могут быть подвергнуты визуальной переоценке и соответствующей статистической оценке.

Таблица 1 показывает пример состава загрязненной сахарной свеклы / сырья партии семян в процентных и в массовых частях. Целью очистки семян является получение максимально возможного содержания семенных клубков сахарной свеклы, свободных от мусора (т.е. нежелательных веществ).

Как видно из Таблицы 2, очистка, в соответствии с изобретением, дает степень чистоты, равную 99,43, с минимальным количеством мусора в хорошей фракции. Процент семенных клубков в бедной фракции (Таблица 3) составляет 72,2%, но это составляет лишь 7% по массе от того, что содержится в хорошей фракции. В повседневном использовании способ обеспечивает возможность классифицировать приблизительно 7000000 частиц (что соответствует приблизительно 70 кг семян) в час.

Таблица 1
Пример состава загрязненной сахарной свеклы/сырья партии семян
Тип Частота % Грамм
Сырье семенных клубков 88,75 2662
Стерня 8,00 240
Семенные клубки со стерней 0,15 4,5
Листья 1,50 45
Остатки цветков 1,25 37,5
Сорняки 0,23 6,9
Комки 1,09 32,7
Таблица 2
Состав «хорошей фракции» после очистки партии семян, в соответствии с изобретением
Тип Частота % Грамм
Сырье семенных клубков 99,43 2485
Стерня 0,03 0,75
Семенные клубки со стерней 0,05 1,25
Листья 0,10 2,50
Остатки цветков 0,08 2,00
Сорняки 0,05 1,25
Комки 0,24 6,00
Таблица 3
Состав «бедной фракции» после очистки партии семян, в соответствии с изобретением
Тип Частота % Грамм
Сырье семенных клубков 72,2 177
Стерня 22,14 239
Семенные клубки со стерней 0,38 3,3
Листья 1,53 42,5
Остатки цветков 2,40 35,5
Сорняки 0,63 5,5
Комки 0,73 26,7

Для характеристик и преимуществ способов для исследования и/или подготовки партии семян, которые также предлагаются в соответствии с изобретением, ссылка четко делается на разъяснения, представленные выше.

Другие преимущества и варианты выполнения изобретения станут очевидными из описания и прилагаемых чертежей.

Следует иметь в виду, что характеристики, упомянутые выше, и те, которые должны быть объяснены в дальнейшем, могут быть использованы не только в определенной указанной комбинации, но и в других комбинациях или сами по себе, без отхода от объема настоящего изобретения.

Изобретение схематически представлено на чертежах посредством варианта выполнения, в качестве примера, и подробно описано ниже со ссылкой на чертежи.

ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На Фиг.1 показано схематичное изображение устройства, выполненного в соответствии с особенно предпочтительным вариантом выполнения изобретения.

На Фиг.2 показаны данные изображения поверхности, полученные в объеме наиболее предпочтительного варианта выполнения способа, выполненного в соответствии с изобретением.

На Фиг.3 показаны данные рентгеновского облучения, полученные в объеме особенно предпочтительного варианта выполнения способа, выполненного в соответствии с изобретением.

На Фиг.4 показаны данные томографического изображения и соответствующим образом связанные морфологические характеристики, полученные в объеме наиболее предпочтительного варианта выполнения способа, выполненного в соответствии с изобретением.

На Фиг.5 показаны данные томографического изображения смеси семян с мусором, полученные в объеме наиболее предпочтительного варианта выполнения способа, выполненного в соответствии с изобретением.

На Фиг.6 показаны данные ядерного резонанса составляющих смеси семян с мусором, полученных в объеме наиболее предпочтительного варианта выполнения способа, выполненного в соответствии с изобретением.

На Фиг.7 показан, в виде блок-схемы, способ, осуществляемый в соответствии с особенно предпочтительным вариантом выполнения изобретения.

На Фиг.1 изображено устройство для классификации, инспекции и/или подготовки семян, в целом обозначенное номером позиции 100.

Устройство 100 содержит транспортирующее устройство 1, например, ленточный конвейер, оснащенный соответствующими роликами 11. Объекты 3 распространяются одним слоем на конвейерное устройство 1 посредством прореживающего устройства 2, из партии семян, введенных в прореживающее устройство 2. По одним слоем имеется в виду, что объекты 3 лежат бок о бок и, предпочтительно, не перекрываются друг с другом, или перекрываются лишь на небольшую величину.

Устройство 100 содержит источник 4 света, например, лазер со штыревой конструкцией электродов. Устройство 100 выполнено с возможностью использования технологии расщепления луча света. Как объяснялось ранее, однако, этот способ, выполненный в соответствии с изобретением, может также быть осуществлен с использованием стереометрических и/или интерферометрических способов. Способ расщепления луча лазерного света показан посредством примера и кратко объяснен далее.

Источник 4 света, который, как уже упоминалось, установлен, например, для получения линии 41 излучения лазера, направлен на транспортирующее устройство 1 и проецирует линию излучения лазера под прямым углом к направлению транспортировки транспортирующего устройства. Когда объекты 3 проходят линию 41 излучения лазера, отклонение этой линии 41 излучения лазера можно наблюдать на виде сбоку. Отклонение линии излучения лазерного света можно наблюдать, например, с использованием подходящих камер 5, 5′, 5′′ наблюдения, которые совмещены с линией излучения лазерного света, включая подходящие углы триангуляции. В целом, в способах расщепления луча света этого рода необходимо использовать по меньшей мере одну камеру. Тем не менее, точность увеличивается за счет использования двух или большего числа камер 5, 5′, 5′′, расположенных под разными углами триангуляции.

Камеры 5, 5′, 5′′ соединены с вычислительным устройством (не показано), например, мощным компьютером. В устройстве обработки индивидуальные или частичные изображения, полученные камерами 5, 5′, 5′′, объединяются с формированием наборов данных, из которых рассчитываются геометрические данные каждого объекта 3. Эти данные также могут быть обработаны для формирования трехмерных представлений наблюдаемых объектов 3. По меньшей мере одна из камер 5, 5′ и 5′′ также может быть выполнена в виде визуальных камер наблюдения, например, в виде цветной камеры, так что, например, трехмерное представление объектов 3 может быть получено с использованием одной или нескольких камер 5, 5′, 5′′ воплощенных в качестве измерительных камер, а цветная камера дает дополнительную информацию о цвете на трехмерных объектах 3.

В конкретных применениях, например, при классификации семян зерновых, информация различных цветов, связанных с объектами 3, может быть использована, как уже упоминалось ранее, для классификации объектов 3 как семян (зерен) или мусора (такого, как комьев земли, например).

Из-за трехмерного сбора данных устройством, выполненным в соответствии с изобретением, выравнивание объектов 3 на транспортирующем устройстве 3 уже не имеет никакого значения, поскольку в каждом конкретном случае регистрируются трехмерные пространственные измерения объектов. Это представляет собой существенное преимущество по сравнению с традиционными способами оценки семян, как известно, например, из патента ГДР №255097.

Помимо одного единственного источника 4 света, естественно, также можно использовать несколько источников света с различными свойствами света. Например, в объеме фотометрических стерео способов может быть предусмотрено освещение с двух разных направлений, а наклоны поверхности могут быть определены одной или несколькими камерами 5, 5′ и 5′′. Определение флуоресцентных свойств семян для установления характеристик качества известно, например, из Европейского патента №1076822. Поэтому могут быть использованы источники света, которые возбуждают конкретные свойства флуоресценции семян.

В случае необходимости, в объеме способа, в соответствии с изобретением, можно также использовать несколько источников 4 света, которые приводятся в действие попеременно по принципу стробоскопа, с тем, чтобы обеспечить возможность попеременного наблюдения в различных условиях освещения. Кроме оптических камер 5, 5′ и 5′′, можно использовать флуоресцентную камеру и т.п., или, вообще говоря, устройства обработки изображений для оптических отражательных свойств исследуемых объектов 3.

Устройство 100 может быть также выполнено с возможностью проведения стереоскопических измерений, когда, как объяснено выше, могут быть использованы две камеры 5, 5′, 5′′ с различными углами обзора или два соответствующим образом совмещенных источника 4 света.

После прохождения линии 41 излучения лазерного света, созданного, например, устройством 4 освещения, объекты проходят мимо другого неинвазивного измерительного устройства, представленного здесь как источник 6 рентгеновского излучения и расположенный напротив него детектор 61 рентгеновского излучения. С помощью источника 6 рентгеновского излучения и расположенного напротив него детектора 61 либо могут быть определены свойства поглощения рентгеновских лучей (например, «значения серого» соответствующего объекта), либо, по желанию, может быть получено и соответствующим образом оценено двумерное изображение данных объекта.

Предпочтительно, детектор 61 рентгеновского излучения также соединен с вычислительным устройством, упомянутым выше (не показано). Вычисление, в соответствии с изобретением, включает, в частности, соотношение различных свойств, определенных, например, как описано выше, соотношение максимального расширения с объемом и/или со свойством поглощением рентгеновского излучения, и/или со свойством морфологической характеристики, определенной из способа построения рентгеновского изображения.

Устройство 100, в соответствии с изобретением, может дополнительно содержать устройство 7 сортировки, в котором объекты 3, классифицированные ранее, например, пневматической классификацией, делятся на фракции.

На Фиг.2 показаны трехмерные данные исследования объектов семян сахарной свеклы, полученные в соответствии с особенно предпочтительным вариантом выполнения способа, выполненным в соответствии с изобретением. Чертежи получены из линий сечения излучения лазерного света, получаемых непрерывно, как может быть получено с помощью устройства 100.

Естественно, когда объекты на поверхности 1 (например, в устройстве 100) исследуются оптически, получают, как уже говорилось выше, «вертикальные изображения» этих объектов 3. Не всегда возможно получить полное пространственное представление, поскольку они являются видами сверху. Тем не менее, было установлено, что в объеме этого способа, выполняемого в соответствии с изобретением, вертикальное представление изображений является достаточным и целесообразным для классификации объектов в партии семян. Как уже говорилось, эти вертикальные данные также могут быть получены с двух углов наблюдения и объединены соответствующим образом.

На Фиг.2А изображены семенные клубки сахарной свеклы, которые могут быть классифицированы как таковые, например, на основе соотношения площади поверхности к объему, в сочетании с соответствующими функциями шероховатости.

Фиг.2В показывает кусок стерни, которую можно найти в семенах сахарной свеклы и классифицированную как таковую с помощью способа, выполненного в соответствии с изобретением. Стерня такого рода может представлять собой стебли цветов или плодов, которые являются нежелательным мусором, попадающимся в семенах сахарной свеклы. Стерня характеризуется, в пределах объеме показанного способа исследования, своим большим продольным размером в сочетании с небольшим поперечным размером.

Фиг.2С изображает семенной клубок стерни, классифицированной в соответствии с изобретением, то есть семенной клубок с прикрепленной стерней, который также является нежелательным для качественных семян, поскольку его не так легко посадить посредством машины. Классификация осуществляется на основе сочетания характеристик, показанных выше (см. Фиг.2А и 2В).

Фиг.2D изображает фрагмент листа, классифицированный в соответствии с изобретением, который характеризуется относительно большой площадью поверхности и одновременно является заметно «плоским».

Фиг.2Е изображает соответствующим образом классифицированный комок земли. Как сразу видно, комья земли и камни (Фиг.2Е) возможно трудно отличить чисто оптически, поскольку они оптически похожи на семенные клубки сахарной свеклы (Фиг.2А), что означает, что должны быть использованы дополнительные способы.

Фиг.2F изображает семена сорняка, которые имеют значительно меньшую шероховатость, по сравнению с семенными клубками сахарной свеклы (Фиг.2А).

На Фиг.3 показаны схематические разрезы семян сахарной свеклы (изображения облучения), полученные с помощью двумерного построения рентгеновского изображения. Фиг.3А показывает одноплодные однозародышевые семенные клубки, которые полностью заполнены. Двухплодные двухзародышевые семенные клубки (т.е. семенные клубки с двумя полными семенами), как показано на Фиг.3В, могут четко отличаться от первых на рентгеновском изображении.

На Фиг.4 изображены подробные виды двух семенных клубков сахарной свеклы, тогда как каждый из частных видов Фиг.4А и Фиг.4С изображает исходные данные, полученные с помощью построения рентгеновского изображения, а частные виды Фиг.4В и Фиг.4D изображают соответствующую информацию о тканях, полученную из способа автоматической сегментации, т.е. морфологические характеристики. В каждом случае может быть дифференцирована мягкая часть плодовой оболочки 401, твердая часть плодовой оболочки 402, ткань 403 семян (зародыш и эндосперма) и полость 404. Обнаружение этих сегментов 401 до 404 из изображений сечений осуществляется, например, с использованием значений «серого» и путем обучения соответствующей системы распознавания.

В семенах, изображенных на Фиг.4, полости 404 могут, таким образом, быть обнаружены внутри семенного клубка и, соответственно, выделены по сегментации. Полость 404 заполняет семенной клубок почти полностью, в случае семян, изображенных на частных Фиг.4А и 40В, тогда как ткань 403 семян вряд ли может быть обнаружена. Наличие полости 404 в семенном клубке и ее размер относительно размера ткани 403 семян, и размер этих характеристик по сравнению с геометрическим свойством, определенным из оптического способа исследования, могут быть использованы с особыми преимуществами для определения качественных характеристик семенных клубков и осуществления подготовки на их основе.

На Фиг.5 изображены данные изображения смесей исходных семян с высокой долей мусора, полученного с помощью двумерного построения рентгеновского изображения. Мусор состоит (помимо всего прочего) из камней и комьев земли 501 (четко отличающихся от семян 510-513 на основе проницаемости для рентгеновских лучей), семян 502 зерновых с четко отличной формой и отличной проницаемостью для рентгеновских лучей, и остатков 505 стеблей.

На семенах 510-513 можно различить (желательно) однозародышевые-одноплодные семенные клубки 510, в котором одна единственная имеющаяся камера полностью заполнена, частично заполненные однозародышевые-одноплодные семенные клубки 511 с потенциально бедными свойствами всхожести (см. Фиг.4А, 4С), двухплодные и двухзародышевые семенные клубки 512, и двукамерные, но пустые семенные клубки 513, которые должны быть удалены, а также двукамерные, но однозародышевые семенные клубки 514, которые, возможно, могут быть использованы (см. выше).

На Фиг.6 показаны спектры 601-605 магнитного резонанса, полученные на различных компонентах смеси семян, которые могут быть использованы вместо или в дополнение к рентгеновским данным для классификации и сортировки.

На Фиг.7 схематично показан способ, который происходит в соответствии с предпочтительным вариантом выполнения. На этапе 701 семена или объекты, содержащиеся в семенах, подают в устройство для исследования, такое как устройство 100, изображенное на Фиг.1. Может быть использовано, например, прореживающее устройство 2.

На этапе 702 выполняют первое исследование с использованием первого неинвазивного способа, например, с помощью расщепления лазерного луча. Полученные из исследования данные подают, например, в вычислительный блок 710.

На этапе 703 выполняют второе исследование с использованием второго неинвазивного способа, например построения рентгеновского изображения. Полученные из исследования данные также подают в вычислительный блок 710.

На этапе 704 проводят вычисления объекта, который уже дважды исследовали на этапах 702 и 703 и, при необходимости, выполняют соответствующую обработку, например, способ разделения, в результате чего получают подготовленные семена на этапе 705.

1. Способ классификации (704) объектов (3), содержащихся в партии семян, в котором характеристики объектов (3) определяют с помощью по меньшей мере одного неинвазивного способа (702, 703), отличающийся тем, что используют способ (702) расщепления луча света в качестве по меньшей мере одного неинвазивного способа (602, 603), с помощью которого объекты (3) регистрируются трехмерно и в процессе которого в качестве по меньшей мере одной пространственной характеристики объектов (3) определяют их пространственную протяженность, и/или объем, и/или пространственную форму, и/или качество поверхности, при этом характеристики, полученные с помощью способа (702) расщепления луча лазерного света или с помощью способа (702) расщепления луча лазерного света и по меньшей мере еще одного неинвазивного способа (602, 603), используют вместе для описания объектов (3) для их классификации.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве по меньшей мере еще одного неинвазивного способа (602, 603), с помощью которого определяют по меньшей мере одну спектроскопическую характеристику объектов (3), используют спектроскопический способ (603), в частности рентгеновскую спектроскопию.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве по меньшей мере еще одного неинвазивного способа (602, 603), с помощью которого определяют по меньшей мере одну анатомическую и/или морфологическую характеристику (401, 402, 403, 404) объектов, используют способ визуализации (603), в частности способ визуализации рентгеновского изображения.

4. Способ по п.2, отличающийся тем, что в качестве по меньшей мере одной характеристики определяют степень полноты, объем зародыша и/или объем эндосперма семян и/или плодов.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве по меньшей мере еще одного неинвазивного способа (602, 603) используют оптический способ (603), с помощью которого определяют по меньшей мере одну оптическую характеристику объектов (3).

6. Способ по п.5, отличающийся тем, что в качестве по меньшей мере одной оптической характеристики определяют цвет и/или свойство флуоресценции.

7. Способ по п.1, отличающийся тем, что в нем выполняют классификацию объектов (3) как частиц почвы, камней, стеблей, остатков листьев, остатков цветов, семян сорняков и/или семян или плодов по меньшей мере одной категории формы и/или размера и/или имеющих по меньшей мере одно морфологическое свойство.

8. Способ по п.1, который используют для классификации объектов (3), содержащихся в семенах сахарной свеклы.

9. Способ по одному из пп.1-8, в котором партия семян представлена в виде потока семян, который подлежит классификации.

10. Способ исследования, вычисления и/или подготовки семян, в котором объекты, содержащиеся в партии семян, классифицируют с использованием способа по одному из пп.1-9.

11. Применение способа по одному из пп.1-9 для подготовки не дражированных семян, классифицированных в зависимости от формы и размера, в частности семян сахарной свеклы.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к процессу для сортировки частиц, к процессу для квалификации автоматизированной системы для инспектирования и сортировки частиц путем ввода заданного количества зернистых частиц в поток обработки, а также к производству и квалификации зернистых частиц, имеющих, по меньшей мере, одно свойство, значение или диапазон значений которого является таким же или приблизительно таким же, как и значение или диапазон значений соответствующего свойства известных нежелательных частиц.

Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано для автоматического определения концентрации металла в руде. Согласно заявленному способу перед проведением контроля содержания металла в руде по конвейеру пропускают руду без примесей металла.

Предлагаемое изобретение относится к области измерительной техники, предназначено для измерения электрического заряда движущихся частиц минералов и предназначено, в частности, для обнаружения алмазов в алмазосодержащих смесях минералов, для их последующего извлечения с помощью исполнительного механизма.

В способе используют устройство для сортировки отдельных объектов (3.1) из сыпучих материалов (3) на транспортировочном устройстве (1) и управляемое устройство (2) выгрузки, разделяющее фракции, а в качестве критериев сортировки применяют распределение объекта (3.1) по высоте и распространение света от источника (4) света, при этом световую полосу (4.1) проецируют поперечно к направлению транспортировки сыпучего материала (3) на плоскость транспортировочного устройства (1), объекты (3.1) перемещают под световой полосой (4.1), при этом первая часть (4.1.1) света отражается объектом, вторая часть (4.1.2) входит в объект в месте (3.1.1) входа, рассеивается и выходит в месте (3.1.2) выхода, расширение (В) световой полосы вследствие рассеяния обнаруживают при помощи камеры (9) и в буферизованных строках (BZ) идентифицируют связные области, а измеренные значения подвергают анализу и преобразуют в значения признаков, и в зависимости от заранее установленных параметров сортировки приводят в действие устройство (2) выгрузки.

Изобретение относится к способу и сортировочному устройству для сортировки картофелепродуктов, перемещаемых в виде продуктового потока через зону детектирования, в которой обнаруживают в продуктовом потоке продукты, имеющие дефекты, и удаляют их из продуктового потока.

Предлагаемые изобретения относятся к области обогащения полезных ископаемых, а именно к разделению дробленого минерального материала, содержащего люминесцирующие под воздействием возбуждающего излучения минералы, на обогащаемый и хвостовой продукты.

Изобретение предназначено для очистки и сортировки зерновых культур, таких как пшеница, овес, ячмень и рожь, а также может быть использовано для очистки других зернобобовых и масляничных культур.

Изобретение относится к способу отделения сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от кальциево-карбонатных горных пород осадочного и метаморфического происхождения, таких как известняк, мел и мрамор.

Изобретение относится к области биотехнологии, а именно к переработке сельскохозяйственной продукции. .

Изобретения предназначены для использования в птицеперерабатывающей промышленности. Устройство для управления системой упаковки птицы содержит первый приемный модуль, выполненный с возможностью получения множества заказов на птицепродукты, включающие целую тушку или часть тушки птицы; второй приемный модуль, выполненный с возможностью получения от измерительного модуля по меньшей мере одного измеряемого параметра по меньшей мере одной тушки птицы; рекомендательный модуль, выполненный с возможностью определения наилучшего соответствия одного из множества заказов по меньшей мере одному измеряемому параметру; и модуль управления, выполненный с возможностью передачи сигнала в систему переработки птицы для обработки по меньшей мере одной тушки птицы в соответствии с определенным заказом. Характеристика каждого заказа включает в себя массу заказа и число отдельных частей тушек птицы, составляющих указанную массу. 3 н. и 13 з.п. ф-лы, 7 ил.
Наверх