基于改进主动形状模型的生猪耳部区域检测方法

为研究生猪规模养殖中非接触式体温自动筛检方法,以红外热像仪为采集设备,沿侧视角度方向同时采集生猪可见光和红外热图像,经配准、融合获得二者融合图像。在此基础上,提出了一种基于改进主动形状模型的耳部目标区域检测方法。该方法在经典主动形状模型基础上,首先分析生猪耳部轮廓特征对特征点标记方法进行限定;进而结合图像融合中使用的非子采样轮廓变换,以其分解系数作为特征点纹理描述;最后应用骨架端点匹配方法对平均形状初始化的位姿进行改进。应用该方法对50幅测试图像进行实验,重合度大于0.8的检测结果占比达到84%。     

基于红外热成像的生猪耳温自动提取算法

针对利用红外热成像进行生猪体温自动提取困难的问题,在设施猪场生猪体温红外巡检装置的基础上,提出将生猪耳部区域作为其体温的代表区域,探索一种基于红外热像图的生猪耳温自动提取算法(IT-PETE)。该算法通过高效而准确地识别生猪耳部区域并提取耳部区域的温度最大值和平均值,实现生猪体温非接触式自动监测。IT-PETE算法首先用拉普拉斯算子对生猪热红外图像进行预处理,然后基于YOLO v4和形态学对热红外图像中的生猪耳部进行提取,并结合耳部分割图像和温度矩阵自动获取耳部区域温度的最大值和平均值。采用5折交叉验证方法训练生猪耳部区域检测模型,训练集和验证集图像共2000幅,测试集400幅。试验表明,YOLO v4耳部区域检测准确率为97.6%,比Faster R-CNN和SSD分别提高了2.0个百分点和7.8个百分点,单帧图像的平均检测时间为12ms。同时对20头猪的人工统计耳温数据与算法提取体温进行相关性分析,得到两者在耳部区域温度最大值和平均值的决定系数分别为0.9849和0.9119,表明IT-PETE算法对体温数据的提取具有可靠性和可行性。因此,IT-PETE算法在一定程度上可为生猪体温自动化监测和预警系统提供技术支撑。     

苹果品质多光谱图像分析方法

本文提出了一种基于多光谱图像分析的苹果质量检测方法,通过苹果多光谱图像的算术和逻辑运算,提取图像的多光谱特征参数,并探索这些特征参数与苹果品质的关系。结果表明:利用可见光图像与近红外图像的异或运算,提取了多光谱图像的颜色特征参数,发现异或图像中黑点像素所占百分比与苹果品质显著相关;通过苹果可见光图像与近红外图像的和运算,实现苹果外形特征的提取和计算;利用可见光图像与近红外图像的相减运算完成了苹果缺陷区域的提取和计算。     

基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features,CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块（Receptive field enhancement module,RFE）,增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值（Mean average precision,mAP）为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。     

基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法

为准确定位叠贴情况下的葡萄目标,提出了一种基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法。首先提取最能突显夏黑葡萄的HSV颜色空间中的H分量,通过改进K-means聚类方法对葡萄图像进行分割,运用形态学去噪等处理获取葡萄图像区域,再提取该区域边缘轮廓和左右轮廓的类圆中心。然后以该中心点为原点建立基于轮廓分析的叠贴葡萄串分界线几何求解与计算模型,分别在逆时针方向45°~135°和225°~315°区域内沿葡萄轮廓搜索距离原点最近的点,进而确立两叠贴葡萄轮廓拐点及其分界线,最终实现对叠贴葡萄目标的分别提取。对从果园采集的27幅双串叠贴葡萄图像进行试验,结果显示:24幅图像中的叠贴葡萄串被正确识别和提取,成功率达88.89%,目标像素区域的识别精准度为87.63%~96.12%,算法处理时间在0.59~0.68 s之间。将算法移植到自主研制的机器人上进行视觉定位试验,结果表明所提方法可很好地用于两叠贴葡萄目标的识别与定位。     

基于深度图像的多姿态肉牛体尺自动测量方法

养殖场中肉牛较为活跃,采集得到的图像数据中肉牛姿态多变,肉牛姿态端正帧较少,导致自动测量肉牛体尺困难。针对以上问题,本研究通过分析肉牛骨架特征和肉牛图像边缘轮廓特征,提出一种多姿态肉牛体尺自动测量方法。首先,利用深度相机Azure Kinect DK从正上方采集肉牛俯视深度视频数据,对视频数据进行分帧处理;其次,对原始深度图像进行预处理,将肉牛从复杂的背景中提取出来;再次,利用Zhang-Suen算法提取目标图像肉牛骨架,检测骨架交点和端点,分析肉牛头部特征,并确定头部去除点,去除图像中肉牛头部信息;最后,利用改进的U弦长曲率算法提取肉牛轮廓曲率曲线,根据曲率值确定体尺测点,将体尺测点转换到三维空间中,计算体尺参数。本研究通过分析大量深度图像数据,将图像中肉牛姿态分为左歪、右歪、姿态端正、低头和抬头五类。试验结果表明,本研究提出的基于骨架的多姿态肉牛头部去除方法在5种姿态下的头部去除成功率均高于92%;在23头肉牛不同姿态共46帧深度图像中,利用基于改进U弦长曲率的体尺测点提取方法,测得体直长测量的平均绝对误差为2.73 cm,体高测量的平均绝对误差为2.07 cm,腹宽测量的平均绝对误差为1.47 cm。研究结果可为精确测量多姿态下肉牛体尺提供支撑。     

基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法

为提高奶牛体尺测量的效率与精度,降低劳动强度,提出一种基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法。首先,搭建奶牛俯视深度视频采集平台,利用分水岭算法提取深度图像中的奶牛目标;其次,使用图像扫描策略获取奶牛左右两侧轮廓,利用基于霍夫变换的直线检测方法,提取图像序列中含有完整奶牛躯干的关键帧;然后,根据奶牛头部区域骨架特征判定头部是否存在,若头部存在,则基于凸包分析方法去除图像中奶牛头部,并利用多项式曲线拟合方法去除奶牛颈部;最后,根据奶牛体尺测点的空间特征,自动计算奶牛体直长、肩宽、腹宽、臀宽及体高。利用35头奶牛的2.163帧深度图像对本文方法精度进行测试,结果分析表明,关键帧提取方法准确率为97.36%,可有效代替人工进行关键帧的选取;头部检测方法准确率为94.04%,提高了奶牛体尺测点定位的效率;体尺测量平均相对误差在3.3%以内。本文研究成果可提高奶牛体尺自动测量的效率与精度。     

基于MATLAB的红枣图像处理研究

本实验应用MatLab7.0数字图像处理工具箱对红枣图像信息进行处理。从红枣的形状、大小、颜色入手,选出符合红枣外观品质检测的3个特征参数,分别是红枣果形指数、色泽、有无缺陷。大小特征提取中,红枣的果形指数采用最小外接矩形法获得;对于颜色特征,将RGB模型转化成HSI模型,然后进行提取颜色特征参数;缺陷特征的提取,先进行缺陷部位轮廓的提取,然后填充求缺陷部分的面积,根据该面积在图片中大小比例作为判断的依据。     

基于颜色特征的桔子树干图像分割方法

根据桔子树干颜色的特点,提出了一种图像分割方法。首先,利用颜色特征定位ROI;然后,计算该区域的颜色特征向量提取桔子树干;最后,对不连续的桔子树干区域利用数学形态学方法进行自动修补。实验结果表明,该方法能够有效地提取出桔子树干,并确定其质心和面积,算法的平均识别率达到了86.93%。     

基于Kinect传感器的温室植株绿色与深度检测方法

植株目标的有无、颜色以及深度等特征的检测对于精准农业的发展,特别是喷雾机智能喷雾过程中的植株识别、林木种植中植株生长状态的检测等均具有重要意义。本文提出一种基于Kinect传感器的温室植株绿色与深度检测方法,首先通过Kinect传感器检测植株目标并获取其彩色图像和深度图像;再对所获取的彩色图像进行植株颜色的限制处理,以识别出绿色植株目标;对所获取的深度图像进行深度范围限制处理,去除范围以外的干扰物体;最后由植株目标的色彩特征图像与深度图像的距离特征结合,实现对所需检测距离范围内的绿色植株目标的检测。通过实验证明该方法能够实现限定深度范围内绿色植株目标的检测,场地试验验证了在实际的植株种植应用环境中该方法也能够实现植株区域的识别,可以应用于精准农业植株的检测与特征识别。     

制种玉米种穗收获机设计与试验

针对国内制种玉米种穗缺少相应的收获机,而制种玉米收获劳动强度大,现有玉米收获机的果穗损失率、落地籽粒损失率等技术指标不能满足使用要求等问题,设计了对中拉茎切柄、柔性摘穗、快速清种制种玉米种穗收获机。简述了整机结构和工作原理,对关键部件进行了理论分析、设计计算和选型,通过田间试验对该机的可靠性和实用性进行验证。以割台拉茎辊转速、前进速度、排杂风机转速作为试验因素,以果穗损失率和落地籽粒损失率为性能指标,进行了三因素三水平正交试验,通过方差分析获得最优参数组合为前进速度4.83km/h、割台拉茎辊转速788r/min、排杂风机转速1200r/min,此时果穗损失率为1.83%,落地籽粒损失率为1.01%。将对应参数进行试验验证,得到验证试验结果为：果穗损失率1.85%,落地籽粒损失率1.01%。优化结果与验证试验结果基本一致,整机各项性能指标满足使用要求。     

玉米摘穗装置的设计研究

对玉米植株中果穗及茎秆的力学特性进行了分析,总结出摘穗装置设计要求下的技术特征,确定了机具主要的工作参数,应用力学原理分析了在玉米摘穗过程中果穗及茎秆的运动规律.     

某轿车车身有限元分析

基于有限元静态分析理论,采用CATIA软件建立车身模型,运用HyperMesh软件对车身进行静态分析,并与同类型车进行比较,看其结构特性的合理性.在能够反映车身结构的主要静态特性的基础上,对车身进行了必要的简化.     

黑木耳多糖提取工艺的优化

利用超微粉碎技术结合超声波协同纤维素酶提取黑木耳多糖，提高了黑木耳多糖的溶出率。建立了温度、pH值与黑木耳粗多糖溶出率的回归方程，获得了超声波协同纤维素酶酶解黑木耳工艺的最佳参数为：超声波频率20kHz、超声波功率20W、酶解温度41．88℃、pH值4．61、时间160min。     

玉米收获机激振摘穗装置设计与试验

针对当前玉米果穗收获存在损伤大、效率低的问题，在原来激振摘穗技术研究的基础上，从激振辊夹持果柄实现激振波有效传递入手，结合激振摘穗实现果-茎分离的条件，开发了基于椭圆截面的新型摘穗装置，确定了该型摘穗辊结构参数的设计方法；根据激振摘穗过程中产生的激振波波形确定了椭圆激振辊的布局和结构参数，建立了椭圆激振摘穗试验台；通过正交试验确定了影响摘穗质量（果穗啃伤率、落粒率和茎秆折断率）的主次因素依次为激振辊长短径之比、激振辊基圆直径、摘穗辊转速；确定了较优组合，即当激振辊长短径之比为0.7、激振辊基圆直径为7.5cm、摘穗辊转速为1000r/min时，果穗啃伤率为0.38%，落粒率为0.12%，茎秆折断率为0.49%，均低于国家玉米收获机械技术标准要求。在较优参数组合下进行了试验验证，结果表明激振辊长短径之比为0.7、激振辊基圆直径为7.5cm、摘穗辊转速为1000r/min时，果穗啃伤率为0.39%，落粒率为0.12%，茎秆折断率为0.48%，与前期试验结果基本保持一致。     

鲜食玉米收获机关键部件设计研究

针对鲜食玉米人工收获劳动强度大、普通玉米收获机收获损伤率高的问题，采用仿生摘穗原理研发鲜食玉米收获机，对夹持装置、摘穗装置、切割装置等关键部件进行了设计研究，确定了其参数。田间试验表明可满足鲜食玉米收获要求，具有推广应用前景。     

茎穗兼收型玉米收获机摘穗装置设计

设计一种茎穗兼收型玉米收获机的摘穗装置。从摘穗装置型式、工作原理、结构设计、工作参数选择等方面介绍该摘穗装置的总体设计方案,重点论述摘穗辊的设计思路。经试验,该摘穗装置设计可满足玉米茎穗兼收的收获要求。     

穗状玉米测产系统设计与试验

设计了由产量监视器、速度传感器、产量传感器、差分全球定位系统(DGPS)、割台高度传感器、升运器转速传感器和玉米果穗导向装置组成的穗状玉米测产系统,并应用该系统进行田间测产试验。收获作业前抽样测量玉米果穗的粒穗比和含水率;玉米收获机工作时,以割台高度传感器作为逻辑开关,割台收获玉米果穗,通过导向装置使玉米果穗以相同速度冲击产量传感器;产量传感器将冲量转化为电信号,并传给产量监视器;产量监视器融合产量、速度、升运器转速及DGPS信息计算出当前小区产量并存储在扩展名为.vld的文件中,应用自行研制的农业空间信息采集与应用系统(DCAS)可绘制收获产量图。2009年秋季应用该系统进行田间玉米收获实时测产,田间试验数据表明该系统测产平均相对误差为18.11%。     

自走式多功能穗茎兼收玉米联合收获机的设计与试验

为有效解决我国现有技术玉米联合收获机没有多功能玉米秸秆综合利用功能的缺陷,满足不同地区和用户对玉米秸秆利用的不同需求,实现玉米联合收获机的大范围跨区作业,设计了4YZD-4型自走式多功能穗茎兼收玉米联合收获机。该机采用板式摘穗单元组成上层果穗收获台,滚筒式切割器、秸秆输送铺放搅龙、浮动单双辊混合压送机构组成下层秸秆收获台,秸秆切碎还田装置和抛掷装置与整机底盘独立安装,能一次性完成玉米果穗收获、果穗剥皮和集箱,玉米秸秆切割、集条铺放、切碎还田、切碎回收、旋耕灭茬的联合作业功能,为我国大中型玉米穗茎兼收联合作业机械的研发提供了技术依据和应用实例。     

基于随机森林的玉米发育程度自动测量方法

为提高玉米果穗发育程度检测的自动化程度与精度,提出一种基于机器视觉技术的测量方法。在随机森林机器学习算法的基础上构造秃尖、干瘪和籽粒区域的识别模型。该模型由多个独立同分布的弱分类器构成,对输入的训练样本进行列和行两个方向上的随机采样。比较随机森林模型和决策树模型的分类效果可知随机森林模型有效避免了过拟合和局部收敛现象的产生,并具有良好的推广能力。为确定最优的弱分类器数目,选择弱分类器个数为训练样本数量的1/80、1/40、1/20、1/10、1/5、1/4时分别构建随机森林分类器。研究结果表明,当随机森林中弱分类器个数为训练样本数量的1/20时,模型的识别率与稳定性最好。然后,以最优的随机森林模型作为分类器构建玉米果穗不同发育程度自动检测方法。试验结果表明,各区域长度测量的准确性均在95%以上,测量速度可达30个/min以上。