Автоматизированная линия для послеуборочной обработки корнеплодов и картофеля

В процессе послеуборочной обработки корнеплодов и картофеля в России применяют механические сортировки различных типов, позволяющие разделять материал по размерному признаку и отводить примеси. Основное требование к этому оборудованию – обеспечение качества и надежности выполнения технологических процессов выделения примесей и разделение корнеклубнеплодов на фракции при минимальном повреждении. (Цель исследования) Повысить качество сортирования клубней картофеля с помощью автоматизированной линии для послеуборочной обработки корнеплодов и картофеля, позволяющей снизить их повреждения и обеспечить высокую точность разделения на фракции по размерному признаку. (Материалы и методы) Изучили автоматизированный процесс послеуборочной обработки корнеклубнеплодов. Разработали подходы и основные технико-технологические и конструктивные решения, направленные на повышение эффективности послеуборочной обработки корнеплодов и картофеля. Для автоматизации процесса обработки корнеплодов и картофеля установили универсальную вeб-камеру Logitech HD Pro C920. Создали принципиальную блок-схему функционирования электронной системы линии. (Результаты и обсуждение) Уточнили размерно-массовые характеристики клубней картофеля общей массой 38 356 граммов сорта Невский урожая 2019 года и коэффициент их формы. Разработали конструкторскую документацию. Изготовили экспериментальную линию для послеуборочного сортирования клубней картофеля с оригинальной принципиальной блок-схемой функционирования электронной системы. Обосновали ее конструктивные и режимно-технологические параметры. Практические исследования работы автоматизированной линии провели в Рязанской области на базе Института семеноводства и агротехнологий – филиала Федерального научного агроинженерного центра ВИМ. (Выводы) Определили, что разработанная автоматизированная линия для послеуборочного сортирования корнеплодов и картофеля благодаря цифровым технологиям позволяет снизить трудозатраты, исключив ручную сортировку, а также повысить качество клубней картофеля и точность их сортирования по размерному признаку до 95-98 процентов. Выявили, что повреждение клубней картофеля не превышает одного процента.

1. Измайлов А.Ю., Колчин Н.Н., Лобачевский Я.П., Кынев Н.Г. Современные технологии и специальная техника для картофелеводства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2015. Т. 9. N2. С. 45-48.

2. Колчин Н.Н., Алакин В.М., Плахов С.А. Взаимодействие клубней с рабочей поверхностью виброротационной сортировки // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2014. Т. 8. N2. С. 29-33.

3. Алдошин Н.В. Исследование технологических процессов в растениеводстве при помощи методов матричного исчисления // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина». 2007. N1(21). С. 64-66.

4. Колчин Н.Н., Пономарев А.Г., Петухов С.Н. Как снизить повреждение клубней в машинных технологиях // Картофель и овощи. 2019. N3. С. 14-16.

5. Sibirev A.V., Aksenov A.G., Mosyakov M.A., Experimental Laboratory Research of Separation Intensity of Onion Set Heaps on Rod Elevator. Journal of Engineering and Applied Sciences. 2018. N23. 10086-10091.

6. Hasankhani R., Hosein N. Potato Sorting Based on Size and Color in Machine Vision System. Journal of Agricultural Science. 2012 Vol. 4. N5. 235-244.

7. Пшеченков К.А., Зейрук В.Н., Еланский С.Н., Мальцев С.В., Прямов С.Б. Хранение картофеля. М.: Агроспас. 2016. 144 с.

8. Noordam J.C., Otten G.W., Timmermans A.J.M., van Zwol B.H. High speed potato grading and quality inspection based on a color vision system. Machine Vision Applications in Industrial Inspection. 2000. VIII. 206-220.

9. Ерохин М.Н., Карп А.В., Соболев Е.И., Выскребенцев Н.А., Чавтараева Т.С., Матвеев В.А. Детали машин и основы конструирования. М.: КолосС. 2005. 462 с.