[發明專利]一種碳基生物菌肥分裝處理裝置

在審

• 申請號: 201810084716.2
• 申請日: 2018-01-29
• 公開（公告）號: CN108298139A
• 公開（公告）日: 2018-07-20
• 發明（設計）人: 曹凱
• 申請（專利權）人: 曹凱
• 主分類號: B65B37/18
• 分類號: B65B37/18;F26B11/16;F26B25/04;G06T19/00;G01K13/00
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種碳基生物菌肥分裝處理裝置，其特征在于，所述碳基生物菌肥分裝處理裝置設置有：烘筒、轉軸、微型電機、葉片、出料口、安裝座、支桿、加料倉、倉蓋、第一物料輸送裝置、第二物料輸送裝置、加熱筒、加熱腔、保溫層、進汽管、出汽管、儲料中筒、儲料上筒、儲料進管、儲料下筒、儲料出管、橫軸、布料板、溫度傳感器、報警器、分裝裝置、打包裝置；所述烘干裝置包括兩端封閉的烘筒，所述烘筒內轉動設有轉軸，所述轉軸一端伸出所述烘筒筒壁傳動連接有動力裝置，所述轉軸周側安裝有若干微型電機；每個微型電機的轉軸上安裝有一對葉片，所述烘筒的外周設有加熱裝置，所述烘筒的一端頂部設有加料口，所述烘筒另一端底部設有出料口，所述出料口通過第一物料輸送裝置連接有儲料裝置，所述儲料裝置通過第二物料輸送裝置連接有分裝裝置，所述分裝裝置下方安裝有打包裝置；

所述溫度傳感器為多個；時間對準過程完成溫度傳感器數據之間在時間上的對準，溫度傳感器A、溫度傳感器B在本地直角坐標系下的量測數據分別為Y_A(t_i)和Y_B(t_i)，且溫度傳感器A的采樣頻率大于溫度傳感器B的采樣頻率，則由溫度傳感器A向溫度傳感器B的采樣時刻進行配準，具體為：

采用內插外推的時間配準算法將溫度傳感器A的采樣數據向溫度傳感器B的數據進行配準，使得兩個溫度傳感器在空間配準時刻對同一個目標有同步的量測數據，內插外推時間配準算法如下：

在同一時間片內將各溫度傳感器觀測數據按測量精度進行增量排序，然后將溫度傳感器A的觀測數據分別向溫度傳感器B的時間點內插、外推，以形成一系列等間隔的目標觀測數據，采用常用的三點拋物線插值法的進行內插外推時間配準算法得溫度傳感器A在t_Bk時刻在本地直角坐標系下的量測值為：

其中，t_Bk為配準時刻，t_k-1,t_k,t_k+1為溫度傳感器A距離配準時刻最近的三個采樣時刻，Y_A(t_k-1),Y_A(t_k),Y_A(t_k+1)分別為其對應的對目標的探測數據；

完成時間配準后，根據溫度傳感器A的配準數據與溫度傳感器B的采樣數據，采用基于地心地固(Earth Center Earth Fixed,ECEF)坐標系下的偽量測法實現溫度傳感器A和溫度傳感器B的系統誤差的估計；基于ECEF的系統誤差估計算法具體為：

假設k時刻目標在本地直角坐標系下真實位置為X'₁(k)＝[x'₁(k),y'₁(k),z'₁(k)]^T，極坐標系下對應的量測值為分別為距離、方位角、俯仰角；轉換至本地直角坐標系下為X₁(k)＝[x₁(k),y₁(k),z₁(k)]^T；溫度傳感器系統偏差為分別為距離、方位角和俯仰角的系統誤差；于是有

其中表示觀測噪聲,均值為零、方差為

式(1)可以用一階近似展開并寫成矩陣形式為：

X'₁(k)＝X₁(k)+C(k)[ξ(k)+n(k)]；

其中，

設兩部溫度傳感器A和B,則對于同一個公共目標(設地心地固坐標系下為X'_e＝[x'_e,y'_e,z'_e]^T)，可得

X'_e＝X_As+B_AX'_A1(k)＝X_Bs+B_BX'_B1(k)；

B_A，B_B分別為目標在溫度傳感器A與溫度傳感器B本地坐標下的位置轉換到ECEF坐標系下的位置時的轉換矩陣；

定義偽量測為：

Z(k)＝X_Ae(k)-X_Be(k)；

其中，X_Ae(k)＝X_As+B_AX_A1(k)；X_Be(k)＝X_Bs+B_BX_B1(k)

將式(2)、式(3)代入式(4)可以得到關于溫度傳感器偏差的偽測量方程

Z(k)＝H(k)β(k)+W(k)；

其中，Z(k)為偽測量向量；H(k)為測量矩陣；β為溫度傳感器偏差向量；W(k)為測量噪聲向量；由于n_A(k),n_B(k)為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量，因此W(k)同樣是零均值高斯型隨機變量,其協方差矩陣為R(k)；

所述分裝裝置用目標物體的自身特征，直接對目標物體進行識別，并計算出目標物體相對于攝像機的三維信息以及通過圖形引擎將虛擬物體或動畫實時疊加在現實空間三維坐標系的實現方法為：

對采集到的某一幀視頻圖像Q，利用surf算法求解出與模板匹配的所有特征點P＝{p₁,p₂,...,p_n}，其中，p_i為圖像Q中的特征點；

從全部匹配特征點P＝{p₁,p₂,...,p_n}中選擇4個最準確的匹配特征點j_k∈{1,2,...,n},k＝1,2,3,4，記錄這些特征點的圖像坐標值(u_i,v_i),i＝j₁,j₂,j₃,j₄，并以其中一點為世界坐標原點，記錄下其他特征點的世界坐標j_k∈{1,2,...,n},k＝1,2,3,4；

利用世界坐標系的坐標與其投影點的像素坐標(u_i,v_i)之間的關系式計算相機的外參數矩陣H，其中，i＝j₁,j₂,j₃,j₄；

利用計算出的外參數矩陣H，在圖形引擎中將當前視頻幀圖像作為三維引擎中三維場景的背景，在場景中所需要的位置渲染出三維模型，實現實時三維疊加；

利用圖形引擎中的交互功能，實現三維疊加的虛擬物體和現實物體之間的交互；

所述報警器的鏈路穩定性和能量混合模型：

物聯網拓撲結構看做一個無向圖的網絡模型G＝(V,E)，其中V表示一組節點，E表示一組連接節點的邊集，P(u,v)＝{P₀,P₁,P₂,L,P_n}是節點u和節點v之間所有可能路徑的集合，P_i是節點u和v的可能路徑，選擇出節點u到節點v的最優路徑，

鏈路穩定性和節點剩余能量的公式如下：

其中，E_is和E_i0為節點i的剩余能量和總能量，E_th為節點的能量閾值；

鏈路穩定性公式和節點剩余能量公式轉化成一個總體的優化公式，該公式提供兩個重要參數(w₁和w₂)，其表達式如式(4)所示：

其中w₁和w₂為節點能量和鏈路穩定值之間的設定的系數，w₁+w₂＝1；

取該目標總和的最大值，用下面公式(5)表示：

MRFact(P_i)＝max{RFact(P₁),RFact(P₂),L RFact(P_n)} (5)

節點在接收數據分組信息時，根據公式(1)和公式(2)分別計算出鏈路的穩定值和節點的剩余能量，然后利用公式(5)選取最優路徑，來完成路由的選定。