基于有机肥料新标准的有机质测定方法分析

选取不同种类的有机肥料,分别用灼烧法、NY 525-2002和NY 525-2012中的重铬酸钾氧化法测定有机质含量,比较不同检测方法测得有机质结果,分析了检测影响因素及有机肥料新标准与旧标准在测量结果上的差异,并做了加标回收率试验。结果表明,有机肥料新标准中,重铬酸钾溶液浓度虽然从原来的0.3 mol/L提高到0.4 mol/L,但随着浓硫酸浓度的大幅降低(从65%降低至49%),其氧化能力也随之减弱,在不乘氧化校正系数的前提下,测得有机质均小于旧标准所测值,下降幅度为1.08%～14.47%。根据肥料所含还原物质的量及氧化难易程度差别,不同种类有机肥料氧化校正系数范围为1.24～1.54,计算结果统一乘以1.5,会导致一部分有机质数据偏高,甚至超过100%。     

土壤全氟含量测定方法的比较

应用氟离子选择电极测定土壤的全氟的含量,对标准曲线测定法、TISAB标准加入法和高氯酸标准加入法进行了比较. 结果表明,TISAB标准加入法的回收率最高,加标回收率在86.9%～102.3%之间,平均回收率达96.8%. 高氯酸标准加入法次之, 平均回收率为93.8%, 标准曲线测定方法平均回收率最低, 只有88.4%. 实测结果表明, 3种方法所得数据之间无显著差异, TISAB标准加入法和高氯酸标准加入法的测量结果较为接近, 但相比较而言, 后者试剂更为简单, 价廉, 更具实用性.     

甘蓝型油菜叶面积测定方法的研究

通过方格计数法、打孔法和叶面积仪法分别测定了油菜的无柄叶、短柄叶和长柄叶的叶面积,并对不同的叶片参数与叶面积进行了回归分析。结果表明:同一功能叶通过方格计数法、打孔法和叶面积仪法测定的叶面积均无显著性差异,3种方法测定结果的相关系数都在0.99以上,因此均可作为甘蓝型油菜面积准确测定的方法;根据系数回归法的结果分析,叶片的长宽积与实测叶面积的拟合度最高,最能反映实际叶面积的叶片参数。     

甘蓝型油菜叶面积测定方法的研究

通过方格计数法、打孔法和叶面积仪法分别测定了油菜的无柄叶、短柄叶和长柄叶的叶面积,并对不同的叶片参数与叶面积进行了回归分析。结果表明:同一功能叶通过方格计数法、打孔法和叶面积仪法测定的叶面积均无显著性差异,3种方法测定结果的相关系数都在0.99以上,因此均可作为甘蓝型油菜面积准确测定的方法;根据系数回归法的结果分析,叶片的长宽积与实测叶面积的拟合度最高,最能反映实际叶面积的叶片参数。     

DSC法测原油的比热容

用DSC-204差示扫描量热仪在不同实验条件下测量乙二醇在0～60℃的比热容,根据测量结果选出DSC法测量原油比热容的最佳实验条件。分析了DSC法测量原油比热容的偶然误差和系统误差,在选出的最佳实验条件下,用DSC法测量23个区块原油的比热容测量值的偶然误差基本在5%以内;比较了采用DSC法和绝热法测量的原油比热容的系统误差,两种方法对5个试样比热容测量值的相对误差均低于7%,校正后相对误差低于3%。实验结果表明:DSC法测量原油比热容的重复性和真实性可满足生产要求。     

CAD图形处理技术在植物叶面积测量中的应用

采用数码像机在田间获取植物叶片加参照直尺的数字图像,然后利用AutoCAD 2000的area命令,可以快速测量所定义区域的面积和周长。同时将该方法与目前生产上常用的CID仪器法、交叉网格法、复印称重法进行比较分析。结果表明:CAD图形处理方法和上述传统的叶面积测定方法的测定结果呈极显著的线性相关关系,适用于叶面积的测量工作,该方法的最大优点就是可以在不摘除植物叶片的前提下,快速、准确的进行叶面积测量工作。为植物叶面积测量提供了新的思路。     

一种减小基于机器视觉的水果尺寸测量误差的方法

水果采后分级可以提高其附加值,增加经济效益。随着以成像技术、人工智能为基础的机器视觉技术的迅猛发展,其在水果的外观品质分级上也逐渐得到了广泛应用。基于机器视觉测量水果尺寸时,标尺通常在载物台平面,并未与所测水果直径在同一平面;另一方面,水果边缘成像点可能并非水果最大直径平面的点,这两个因素都会导致测量误差,进而影响分级结果。本研究对这两个因素导致的误差进行了分析,提出了一种减小误差的方法:若已知被测水果平均半径R,可将相机镜头置于与载物台距离为nR的高度,并计算校正系数,用测得的尺寸乘以校正系数即可减小误差。番茄果横经的测量试验结果显示,与用机器视觉方法的未校正测量结果相比,本方法可有效减小果横径测量平均绝对误差14.127%。结果表明,该方法具有简单、有效的特点。     

含水量对谷物热传导性能的影响

[目的]提高谷物导热系数的测量精度。[方法]采用热线法分别测定4种不同含水率小麦、高粱、水稻、玉米的导热系数,并考察4种谷物含水率与其导热系数的关系。[结果]含水率对4种谷物热传导性能的影响规律基本一致,即各种谷物的导热系数均随含水率的升高而升高;在谷物含水率从5%～20%的变化过程中,小麦、高粱、水稻、玉米的导热系数分别提高了0.072、0.035、0.022、0.027W/（M.K）;4种谷物中,小麦含水率的变化对其导热性能的影响最大。[结论]采用热线法测定谷物导热系数具有简单、快捷、易操作等优点,该方法同样适用于测定其他颗粒材料的导热系数。     

介绍一种简易测定黄瓜叶面积的方法

黄瓜的单个叶片和单株叶面积大小,是品种的重要特性。测定叶面积,对于计算叶面积系数、光合生产率、光能利用率都是不可缺少的。采用求积仪法或方格法,都必须先把叶片的轮廓划在纸上或方格纸上,费时费事,若大量测定叶面积是难以办到的;采用重量法测定,必须将叶片取下来,对生长的植株叶面积的变化动态无法测定,而且误差也较大。我们在实际工作中,根据黄瓜叶片的长度与宽度的乘积,再除以一个矫正系数,可以计算出与叶面积实际值非常接近的数值,我们叫它“长宽乘积法”。具体方法是:用直尺测量黄瓜叶片着生叶柄的凹陷处至叶尖的长度(a);测量叶片的最大宽度(b);根据我们的测量与计算,得出矫正值为1.19((?))。然后用下列公     

单目机器视觉测量精度可靠性建模与分析

为定量研究单目机器视觉测量机械零件长度、角度、直线度和平行度的精度问题,提出一种机器视觉精度可靠性建模与分析方法.该模型综合考虑外界光照、随机噪声、待测物体与观测台夹角、相机畸变和边缘检测算法对单目机器视觉测量精度的影响,采用蒙特卡洛法并结合常用的边缘检测算法模拟不同工况下单目机器视觉测量机械零件长度、角度、直线度和平...     

数字图像处理技术在叶面积测量中的应用

传统测量叶面积方法费时、低效,叶面积仪法高成本、维修不便.本研究利用图像处理技术测量叶面积,从解决图像阈值的分割、叶片阴影去除以及叶片边缘检测算法等问题出发,应用大津法求得阈值,中值滤波法去除杂点,采用Roberts算子检测边缘,进而计算叶面积.叶面积仪法与图像处理法比较叶面积值相关系数R2为0.962,剪纸法与图像处...     

基于AutoCAD软件确定澳洲坚果叶面积的简易方法

建立了一种简单、准确、快捷测量澳洲坚果叶片面积的新方法。其原理是利用数码相机获取带有刻度尺的澳洲坚果叶片图像,利用AutoCAD软件处理图像获得与叶片面积相同的封闭曲线,测得的封闭曲线面积即为叶片的实际面积。对同一叶片采用方格法和AutoCAD软件测量所得的数据进行t检验,结果证明两种方法的测定结果差异不显著,AutoCAD软件可以准确地测量澳洲坚果叶面积。     

叶面积测定方法的研究

详细介绍了测量叶面积的各种方法,并指出每种方法的精度、适用范围等特点,以供科学研究时进行合理选择。最后还提出中国叶面积测量方法在未来的研究方向是研制便携式叶面积仪和开发集成的叶片图象处理软件。     

数字化图像处理精确计量植物叶面积方法的研究

随着信息技术的发展,不规则图形面积的计算方法愈加成熟。分别利用像素法和方格法,同时对20个黄瓜品系的叶面积进行了测量;并以方格法的测量结果为对照,对像素法的测量结果进行了精度分析。结果表明:像素法对黄瓜叶片面积测定结果的变异系数为0.05%~0.10%、均值为0.07%,方格法测量结果的变异系数(0.51%~1.11%)和均值(0.82%),像素法测定结果更加稳定。且与数码相机拍摄取样法相比,像素法具有成像稳定、无缩放无变形不受到拍摄角度、对焦情况限制的优点,还可以在活体上直接测量,大大减轻田间工作量。像素法是1种广适性、精度高的叶面积测量方法,具有广阔的应用前景。     

一种新的茶叶病变面积比自动测量方法

植物叶病变面积的测量对植物生长发育和病虫害预测有着重要意义。本文以茶叶为例,对茶叶常见病变区域面积与整叶面积比值参数采用计算机图像处理技术进行了自动化测量,通过数码相机对发生病变的活体待测叶片拍照,输入计算机中进行叶片图像预处理、RGB彩色值统计、二值化、颜色分量过滤、像素点统计和指定区域面积比值计算,最终给出茶叶病变面积比自动化计算结果,实验结果表明,本方法在测量叶病变面积比中的有效性。     

利用计算机快速测定南瓜叶面积的方法

研究了计算机图像分析方法测定南瓜叶面积.该方法先通过数码相机采集图像数据,用PhotoShop处理后,再用自制图形分析软件(植物叶面积分析工具V1.0)对处理的图片进行分析,可直接计算出叶面积大小.试验表明,此种方法的速度快,精度高,成本低,不损伤植物叶片,具有很强的可操作性.也可用作其它植物叶面积的测量.     

波棱瓜叶面积数学图像测定方法的研究

为了探索波棱瓜叶面积更实用的测定方法,试验对叶面积仪测定方法和数字图像测定方法进行了比较,通过两种方法的测定结果之间关系和精度评价分析结果表明:与相比,数字图像法的测量精度(平均相对误差2.1%)显著低于叶面积仪测定法(平均相对误差6.2%),而且前者还具有操作简便、成本低廉和实用性强的优点,其准确程度完全能够满足波棱瓜叶面积测定的精度要求,数字图像法有望成为今后测定波棱瓜叶面积的主要方法之一。     

一种新的基于图像处理的作物叶面积测量方法

以数字图像处理技术为基础,提出一种简化、高精度的作物叶面积测量方案,对从扫描仪获得的含有参照边框和叶片影像的图像进行分析处理,不仅简化了业务流程,还大大提高了测量的精度,应用于作物叶面积的测量计算,获得十分满意的结果。     

机器视觉技术在烟草行业的应用状况

机器视觉技术是一种基于计算机技术和图像处理技术的新型学科,近年来其研究与应用已扩展到农业领域并在许多方面取得了进展。概述了机器视觉技术在烟草农业（无损测量叶面积、测定鲜烟叶含水量、判定烟叶田间成熟度、烟叶烘烤与分级）和烟草工业（智能剔除烟草异物、片烟规格检测、烟制品包装和烟草工业机器人）中的应用,并讨了论该技术在应用中存在的有关问题。以期为加速我国现代烟草农业进程,提升烟草企业市场竞争力奠定基础。