|
2026, № 3 (75) |
|
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИИ, ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЕ И ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
|
|
|
|
|
УДК 636.085.522:631.171 |
|
|
Беляков М.В., Смирнов А.А., Бурынин Д.А., Пятченков Д.С. |
|
|
Визуализация морфологии фракций кукурузного силоса методами спектрального и флуоресцентного анализа |
|
|
Оценка качества кукурузного силоса традиционными химическими методами является трудоемкой и длительной. Применение современных оптических методов, таких как мультиспектральная визуализация и флуориметрия, открывает возможности для оперативного бесконтактного мониторинга питательной ценности и фракционного состава кормов. Цель работы – исследование спектральных характеристик отражения и параметров спектров люминесценции различных фракций измельченного кукурузного силоса для разработки критериев их автоматизированной идентификации. Объектом исследования послужили пять фракций силоса (листовая масса, стебли, зерно и их смеси). Спектры отражения в диапазоне 320–785 нм регистрировались спектрометром PolyPen RP 410. Визуализация флуоресценции и расчет индекса NDVI проводились с помощью системы FluorCam FC 800-C при селективном возбуждении (400–660 нм и 619–626 нм). Установлено, что фракция листьев (Вариант №1) обладает уникальным спектральным профилем с сильным поглощением в красной области (660 нм), что обеспечивает максимальный индекс растительности NDVI (0,512). Зерновая фракция (Вариант №4), напротив, демонстрирует наиболее высокую отражательную способность во всем исследуемом диапазоне (коэффициент отражения > 0,40 в области NIR) и специфическую точечную флуоресценцию, что позволяет четко дифференцировать её на фоне стеблевой массы. Варианты со значительной долей стеблей (№2, 5) показали снижение NDVI до уровня 0,25–0,33, коррелирующее с уменьшением содержания хлорофилла. Сочетание анализа спектральных кривых отражения и карт флуоресценции позволяет эффективно классифицировать компоненты силоса. Полученные данные могут быть использованы при создании потоковых оптических сенсоров для оценки качества измельчения и питательности кормов в режиме реального времени.
|
|