自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪
摘要：为提高自主导航农业车辆导航路径的准确性和行驶作业的安全性,提出自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪方案。该方案采用全景视觉进行无盲区的多运动障碍目标的检测,并解决了多运动目标跟踪中遮挡重叠的问题。首先系统将多目相机采集的图像拼接成全景图像,采用分段图像的改进核函数算法对运动目标进行快速自动检测跟踪;其次采用基于路径预测的粒子滤波算法进行多运动目标跟踪并解决遮挡重叠的问题。通过试验表明：采用改进的核函数目标快速跟踪算法,与传统核函数跟踪算法相比,减少系统内存消耗66.8%,加快运算速度35.63%;采用基于路径预测的粒子滤波多目标跟踪算法,在多运动目标遮挡重叠的情况下,平均提高运动目标跟踪成功率39.5个百分点,算法平均耗时0.78s。自主跟随车辆航向控制系统
摘要：提出了一种基于红外传感器检测相对航向角的车辆自主跟随控制系统建模和设计方法,对相对航向角的检测机构及其工作原理进行了介绍,重点讨论了基于步进电动机驱动的转向控制系统的建模方法、前轮转向角和航向角之间的关系以及相应的控制算法的设计,航向角控制系统模型的Matlab仿真结果和控制系统的实际运行结果高度吻合。结合自主改装的电动车自主跟随系统在果园路径进行了实验,实验过程中,引导车和跟随车行驶路径之间的最大横向偏差为9.2 cm,平均偏差为3.3 cm,方差为5.5 cm^2。实验结果表明,基于红外传感器的车辆自主跟随控制系统能实现车辆的自主跟随,系统运行稳定可靠,体现出其在复杂农业环境中的应用前景。基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型
摘要：针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP（Back propagation）神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量;采用图像处理方法识别出树冠上的果实及树叶;提取果实区域及树叶区域与产量相关的信息为输入,以果树实际产量为输出,建立基于BP神经网络的半熟期与成熟期估产模型,拟合度R分别达到0.928 7、0.980 4。将模型用于待估产样本,得到半熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.876 6,成熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.960 6。结果表明该模型具有较好的预测精度与鲁棒性。基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别
摘要：为了实时预警果蔬病害和辅助诊断果蔬疾病,实现无人值守的病虫害智能监控,设计了深度学习神经网络的果蔬果体病理图像识别方法,基于对网络误差的传播分析,提出弹性动量的参数学习方法,以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。结果表明,该方法召回率为98.4%;同其他同源更新机制相比,弹性动量方案能显著改善学习网络的果蔬病害识别准确率;其收敛曲线平滑,5 h时耗能实现收敛,对不同数据集也有良好泛化性能。基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法
摘要：针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。基于图像规则与Android手机的棉花病虫害诊断系统
摘要：为解决当前植保专家系统使用难度大以及携带不便的问题,在Android智能手机上开发了基于图像规则的棉花病虫害诊断系统。采用二叉树检索规则构建二叉诊断决策知识树,利用面向对象技术将诊断决策树中的知识节点及其相对应的田间典型图像进行封装,形成图像化知识表达形式;系统提供指认式和推理式2种诊断方式,基于田间病虫害事实图像进行人机交互,实现了推理过程的可视化,具有便携、实用、图文并茂、人机交互友好以及不受网络环境限制等特点,能够实现现场式的专家服务。经应用测试,事实库中包含的病虫害诊断正确率在95%以上。冷冻食品切割机安全防护系统识别技术
摘要：为降低冷冻食品加工中工人操作时手部被割伤的风险,提出基于机器视觉的切割机安全防护系统识别技术,系统利用彩色相机对切割机工作区域进行实时监控,以锯条位置为参考点设置不同的危险区域,对采集的图像进行分析处理,针对工人操作时的手套颜色受照明影响大,提出拮抗色感知颜色特征提取与高斯混合模型分类相结合的目标颜色识别方法,对手套的颜色特征进行分类检测,通过形态学处理与特征量统计判定最终结果,判别工人手部所处的危险等级。实现了整个切割机的安全防护系统设计,其实验测试结果表明,系统能够准确识别不同照明条件下的手套颜色特征,相比HSV和CIE Lab颜色空间,降低了图像处理时间,单幅图像处理时间为39.18 ms,具有较好的鲁棒性,满足了安全防护系统实时性和可靠性的要求。油菜直播机开沟犁体曲面优化与试验
摘要：为减小油菜直播机开畦沟系统牵引阻力并分析机组不同作业速度对牵引阻力影响的规律,开展了开畦沟犁体曲面参数与作业速度的试验研究。建立了EDEM离散元土壤仿真模型,以犁体牵引阻力为试验指标分别开展以铧刃起土角、导曲线开度、直元线起始角、直元线最大角及作业速度为试验因素的试验;构建了犁体曲面优化模型,并开展了犁体曲面的3D打印及试制加工。仿真试验结果表明：在试验范围内,牵引阻力随铧刃起土角增大而减小,分别随导曲线开度、直元线起始角、直元线最大角增大而增大,随作业速度的增大而急剧增大,作业速度从1.0 m/s增加到2.0 m/s,牵引阻力及功耗分别为前者的1.98倍及3.97倍;仿真优化结果表明：当犁体在一定工作参数条件下,铧刃起土角为15°,导曲线开度为190 mm,直元线起始角为35°,直元线最大角为40°时,犁体牵引阻力最小为241.11 N,比优化前减少11.26%。为考察优化犁体实际田间作业效果,对犁体进行3D打印及试制加工并与原有犁体进行田间对比试验,结果表明优化犁体作业的畦沟沟底大块土垡少,残留土壤质量减少62.87%,沟底干净,T型沟明显。双凹面摇杆式排种器设计与性能试验
摘要：为满足精密播种机的作业要求,设计了一种大豆排种器,通过双凹曲面取种块与倾斜式清种环完成种子的充种、清种、排种等作业环节,实现高效率、高精度、低破损的作业目标。通过对其作业原理的分析,对作业关键部件双凹曲面取种块的结构参数进行优化设计。为实现通过转速来调节排种器变量排种的要求,并为设计高速、高性能播种机提供理论依据,以排种器转速、清种环倾斜角为试验因素,单粒率为试验指标进行二次旋转组合试验。通过单因素和双因素试验得到充足的试验数据,并运用Design-Expert软件对试验数据进行分析,建立试验因素与试验指标之间的数学模型。试验结果表明：清种环最佳倾斜角为65°,在此前提下排种器转速小于110 r/min时,可保证单粒率在95%以上。基于电磁振动的玉米种子定向排序输送技术
摘要：根据振动送料原理,提出了一种实现玉米种子定向排列输送的方法,对种子的定向过程进行了动力学分析,探讨了定向过程中种子各种姿态的变化过程与力学参数之间的关系。以郑单958玉米种子为试验对象,建立了振动定向试验装置;以台阶高度A、滑槽倾角B、振幅C和频率D作为影响因素进行了正交试验。试验结果表明：台阶高度A、滑槽倾角B及其交互作用对种子定向效果具有极显著影响;通过多重比较分析得出试验条件的最佳组合为：台阶高度为4 mm、滑槽倾角为4°、振幅为0.18 mm、频率为51.5 Hz。在最佳试验条件下分别对顺行和逆行种子进行10次重复试验,试验结果表明：顺行定向成功率为93.5%,逆行定向成功率为89.4%。采用高速摄影技术分别对顺行和逆行的种子进行了观察验证分析,分析表明：种子的实际运动状态与理论分析基本吻合。果园风送式喷雾机防治效果试验
摘要：为明确风送条件下不同农药制剂浓度对病虫害防治效果的影响,以虫口减退率和病情指数为指标,测试2种农药对梨蚜虫、梨黑斑病的田间防治效果;同时利用荧光试剂研究雾滴在冠层内的沉积分布,提出适应风送式施药的药液质量浓度范围。结果表明：果园风送喷雾机行驶速度1 m/s、风机转速1 200 r/min、单侧流量7.2 L/min工作条件下,喷施药液量为0.24 L/棵,比人工喷施减少药量33.3%。风送式喷施0.4 g/L的10%吡虫啉防治梨蚜虫,14 d后防效可以达到人工喷施0.8 g/L农药防治效果,药剂质量为0.096 g/棵,为人工施药的1/3。风送式喷雾防治效果随药液质量浓度增加而提高。风送式喷施0.75 g/L、1.0 g/L、1.5 g/L 3种质量浓度的75%百菌清防治梨黑斑病,第14天防效为46.52%、44.46%、55.63%,防效均显著优于人工喷施1.0 g/L质量浓度的农药。喷施0.75 g/L农药的药剂用量为0.18 g/棵,为人工施药时的1/2。风送式施药雾滴空间分布情况更好,可以参考人工作业减少1/3药液喷施量,同时适当增加药液质量浓度以求达到更好防效,实际喷施药剂量建议为人工作业的1/3-1/2。超级稻摘穗收获机沉降箱性能分析与运行参数优化
摘要：为使4ZTL-2000型摘穗收获机收获超级稻时具有最佳清选性能,以谷物清洁率和沉降箱能耗为指标,沉降箱入口气流速度、谷物喂入量及其初速度为影响因素,采用二次正交旋转组合设计试验,利用Design-Expert 6.0.10进行数据处理,得出回归数学模型,通过响应曲面方法分析指标与因素间的相互作用,并对回归数学模型进行多目标优化。结果表明：沉降箱入口气流速度对沉降箱指标影响最大,谷物初速度相对小,谷物喂入量的影响最小。为使沉降箱处理超级稻（目前谷物喂入量最大为3.78 kg/s）时具有最佳性能,通过优化获得运行参数的最佳组合为：沉降箱入口气流速度为13.93 m/s,谷物初速度为18.84 m/s。通过试验验证谷物清洁率达到了90.1%,沉降箱能耗为348.3 Pa,籽粒沉降效率为100%。纵轴流联合收获机籽粒清选损失监测数学模型研究
摘要：为实时监测纵轴流联合收获机作业过程中的籽粒清选损失,试验研究了清选损失籽粒在清选筛尾筛后部的分布规律,建立了清选损失籽粒量与清选筛尾部不同区域内籽粒量之间的数学模型,并确定了籽粒损失监测传感器在联合收获机上的最佳安装位置。台架试验表明,在显著水平α=0.05下,当风机转速在1 200-1 400 r/min范围内时,风机转速对清选损失籽粒质量比例的分布无显著性影响。以YT-5L型压电陶瓷为敏感元件研制了双向隔振结构全宽型籽粒损失监测传感器,将研制的籽粒损失监测传感器以中心线距尾筛垂直距离300 mm,角度为45°安装到4LZ-2.5型纵轴流联合收获机上,并利用所建立的籽粒清选损失监测数学模型进行了水稻收获田间试验。田间试验结果表明,所建立的籽粒清选损失监测数学模型可靠性较好,籽粒清选损失监测最大相对误差为3.26%。喂入辊轴流滚筒组合式大豆种子脱粒机设计与试验
摘要：针对大豆种子机械脱粒损伤率高与脱净率低等问题,提出了对辊喂入预脱、轴流滚筒抓脱的组合式脱粒方案,进行了滚筒脱粒元件、喂入装置和传动系统等装置和部件的结构设计并设计了脱粒样机。滚筒脱粒元件由螺旋排列的钉齿、弓齿、板齿组成,与凹板筛构成组合式脱粒装置;喂入装置主要由双喂入辊组成;气力清选装置主要由振动筛和风机组成。以＂辽豆10＂为试验对象,通过正交试验分析,以下喂入辊转速、脱粒滚筒转速和凹板间隙为试验因素,脱净率和损伤率为试验指标,进行了优化试验研究。结果表明：下喂入辊转速为222 r/min、滚筒转速为500 r/min、脱粒间隙40 mm时,大豆脱粒综合指标最优,脱净率为98.4%,大豆损伤率为1.4%。基于电化学和虚拟仪器的土壤重金属检测系统研究
摘要：采用超声波辅助提取法对土壤样本进行快速前处理,以铋膜修饰丝网印刷电极作为传感器,结合差分脉冲阳极溶出伏安法对土壤浸提液中的铅和镉进行精确测量。检测仪器以Lab View平台软件为工作核心,结合MSP430单片机、恒电位电路、I/V转换电路、电磁阀和蠕动泵等硬件设备实现了对土壤浸提液的自动进样、电化学分析以及排液清洗等铅和镉的操作。针对实际土壤样本测量时可能产生的误差,分别采用了概率统计算法以及多次标准添加法加以消除。系统检测限分别达到2.6μg/L和1.8μg/L。对不同地区采集到的多个土壤样本进行分析,结果表明该系统具有检测精度高、重现性好、速度快、功耗低等优点,适合对农田土壤重金属进行快速检测和评估。土壤有机质含量田间实时测定方法
摘要：为了实现对土壤有机质含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤有机质含量测定方法。首先用机载便携式近红外频谱仪采集土壤样本在波长900-1 700 nm范围的漫反射光谱,并对异常样本进行判别和剔除以提高建模精度,在比较2种不同样本划分方法对模型影响的基础上,用连续投影算法（SPA）对建模变量进行最优波长选择,然后通过3种线性建模方法对有机质含量预测结果进行分析,探明偏最小二乘法（PLS）方法效果最好,并建立了径向基（RBF）神经网络预测模型。测试集样本实验结果表明,用PLS建立的预测模型有机质含量测定值和预测值之间的决定系数为0.801 9,均方根误差为0.179 4;用RBF神经网络建模的决定系数和均方根误差分别为0.828 1和0.164 6,两种模型均具有较高的精度,可对有机质含量进行快速预测。基于环境因子和R-STPS的林地土壤有机质预测模型
摘要：研究了基于环境因子和混合插值的林地土壤有机质预测模型。首先应用数字地形与遥感影像分析技术获取地形因子与遥感指数,然后分析土壤有机质与环境因子的相关性,最后用环境因子对土壤有机质进行空间预测。针对回归克里格法（RK）需要计算半变异函数的缺陷,提出了一种空间插值方法,即回归-光滑薄板样条插值法（R-STPS）。将这2种插值方法用于顺昌县土壤有机质的空间预测。结果表明,RK与R-STPS的预测精度、计算效率、预测的研究区土壤有机质空间分布的总体趋势相近。R-STPS无需计算半变异函数,使用方便,因此更有优势。不同时间尺度吉林市地下水位混沌特性与空间分布
摘要：0-1测试方法是一种可直接作用于时间序列的二元混沌识别方法,该方法不需要相空间重构,是通过量化指标Kc是否接近于0或1来识别时间序列的混沌特性。通过对Chebyshev映射进行混沌检验,验证了其有效性。运用该方法对吉林市83眼监测井2001—2010年不同时间尺度（5、10、15和30 d）地下水埋深监测序列进行了混沌识别,并进行了混沌程度比较和空间分布研究。结果表明：吉林市不同时间尺度地下水埋深序列均表现出混沌特性。同时,均方位移随时间的渐进增长率K的空间插值结果具有明显的分区特征,即吉林市北部和南部为高值区,城区为相对低值区,并且随着时间尺度的增大,城区K值的相对低值区范围增大。研究表明,0-1混沌测试方法简单有效,并且具有反映数据序列混沌程度的特性。
