板栗长短径的实时光学检测算法

研究基于顶点链码的边界跟踪算法，建立板栗图像区域的最小外接矩形（MER），长和宽分别代表板栗长径和短径。用实测法和预测法分别测量10组板栗样品的长、短径。两种测量结果最大绝对误差为1．2mm，最大相对误差不超过5％。在同一计算条件下，基于顶点链码的MER法的计算时间为普通MER法的1／3。     

基于机器视觉的香梨雌雄自动识别方法

为实现香梨雌雄的自动识别,利用香梨的花萼特征和外形特征进行分类。通过相机采集香梨图像,对图像进行灰度化、分割、旋转、边缘处理和轮廓提取等预处理,获取花萼处的圆度和香梨长径短径等特征。将获取的特征通过神经网络训练得到分类器模型,用以判断香梨雌雄。所提出的方法能够有效地提取香梨特征,快速识别香梨雌雄,准确率达到92%。      

基于红边参数的冬小麦SPAD高光谱遥感监测

在2010年度与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区实验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与叶绿素含量(SPAD)。分析了冬小麦红边特征对不同SPAD的响应及不同生育期冬小麦红边特征与SPAD的相关性,建立了基于红边位置、红边峰度的不同生育期冬小麦SPAD估算模型。结果表明:SPAD越高,冬小麦的红边振幅、红边面积增大,红边位置"红移";叶绿素含量越低,规律则相反。传统红边参数红边位置及新红边参数红边峰度与SPAD在不同生育期均具有较好的相关性。相比以红边位置为自变量的冬小麦SPAD估算模型,基于红边峰度的估算模型可以提高冬小麦SPAD的估算精度。     

基于振动频谱子带质心的西瓜内部品质检测

使用子带频谱质心作为特征参数,描述西瓜内部品质中的糖度及瓤色。通过分析表明,子带频谱质心对冲击振动法中冲击方式及冲击位置的依赖性较小,用其进行检测可大大简化系统的复杂度。针对某特定品种西瓜获取了用于描述糖度及瓤色中的红-绿分量的最优子带位置,该子带谱质心与糖度及色差a*值之间线性模型的决定系数分别达到0.812 4和0.733 6,远优于使用共振峰频率作为特征参数的模型,但子带谱质心对瓤色中的L*及b*值解释能力欠佳。     

禽蛋裂纹检测敲击装置力学分析与结构优化

为了增强敲击响应信号对禽蛋蛋壳裂纹信息的感知能力,提高禽蛋裂纹检测的准确性,分析了敲击装置的力学模型,并以此为依据优化设计激励棒的结构参数和检测条件。力学分析发现,禽蛋的激振力脉冲形态与激励棒质量、棒头刚度和敲击速度有关;优化后的激励棒质量应小于5.6 g,棒头采用尼龙材质;建立了冲击力能量与激励棒质量和敲击速度之间的相互关系,并建立了瞬态冲击过程的数学模型。试验结果表明,优化后激励棒对完好蛋激振力脉冲的稳定性较好,与所建立数学模型的相关系数均达到0.92以上;产生的力信号频带能覆盖禽蛋固有频率且具有足够的激振能量,有利于提高完好蛋与裂纹蛋的可区分性和响应信号的信噪比。     

漾濞核桃物理特性测定及分析

为完善核桃精深加工设备,提高自动化生产效率,对云南漾濞核桃的三径尺寸、含水率、摩擦因数、质心及弹性模量基本物理参数进行测定,并对不同含水率的核桃进行准静态压缩试验,得到漾濞核桃的相关物理特性及与之相关的力学特性的数值。结果表明：漾濞核桃整体呈短圆;湿核桃的含水率在22.05%～31.32%,同时核桃的破壳力随着含水率的减小而减小;核桃以缝合线与平板接触的姿态在PVC人字纹面上的摩擦系数最大为0.53,在不锈钢面上的摩擦系数最小为0.38;三点测力法测出核桃的质心偏向于尖端方向;湿核桃的弹性模量大致在122.03～133.78 MPa,弹性模量随着含水率的降低呈先减后增的趋势。     

基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦产量估算

为了准确和高效地预测作物产量,以冬小麦为研究对象,利用无人机遥感平台搭载高光谱相机,获取了冬小麦各生育期的无人机影像。根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点,选取了9种植被指数和5种红边参数。首先,分析植被指数和红边参数与产量的相关性,优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型;然后,构建了不同生育期的3种产量估算模型:单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型;最后利用3种模型分别估算冬小麦产量。结果表明:4个生育期内,大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性;拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI;利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度,以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果(优于以植被指数为因子构建的产量模型)。本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考。     

基于归一化冠层覆盖系数的玉米果穗发育动态估算

为解析宁夏滴灌玉米冠层图像参数与果穗形态参数间的内在联系,提出了一种采用作物冠层图像特征参数拟合玉米果穗生长发育动态的数学方法,建立玉米灌浆期果穗发育动态估算模型,实现了基于作物冠层数字图像处理技术的玉米果穗形态无损监测。用手机相机获取不同氮素处理下滴灌玉米灌浆期的冠层图像,提取玉米灌浆期冠层图像特征参数,测定玉米穗长、穗粗和穗体积等形态参数;运用R语言进行相关性分析,其中归一化冠层覆盖系数(Cc)与玉米果穗形态参数相关性高,运用Origin软件建立Cc与果穗形态参数间的估测模型,通过R2、RMSE和nRMSE评价估测模型的精度。结果表明,Cc与玉米穗长、穗粗、穗体积等形态参数均满足指数函数关系,其中Cc与穗长的预测精度最高,决定系数R2达到0. 714,与穗粗的预测精度次之,R2为0. 601,与穗体积的R2为0. 575。由模型检验与评价结果可知,Cc与玉米果穗形态各参数间精度较高,其中R2均不小于0. 523,穗体积RMSE的值均不大于68. 986 cm3,nRMSE均不大于33. 621%。这表明基于冠层图像归一化覆盖系数的玉米果穗生长发育动态的估算具有一定的实用性,可为果穗形态参数估算和大面积玉米无损监测提供参考。     

基于无人机多光谱遥感的玉米FPAR估算

为了探究无人机多光谱遥感影像估算作物光合有效辐射吸收比例（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR）的潜力,以无人机多光谱影像提取的植被指数、纹理指数、叶面积指数为模型输入参数,在分析不同参数与FPAR相关性的基础上优选植被指数与纹理指数,并分别以一元线性模型、多元逐步回归模型、岭回归模型、BP神经网络模型等方法估算玉米FPAR。结果表明：植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数与FPAR都具有较强的相关性,其中植被指数相关系数最大;在不同类型的FPAR估算模型中,BP神经网络模型的估算效果最优,FPAR估算模型决定系数R2、均方根误差（RMSE）分别为0.857、0.173,验证模型R2、RMSE分别为0.868、0.186,模型估算值与田间实测值间相对误差（RE）为8.71%;在不同形式的模型参数组合中,均以植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数融合的FPAR模型的估算与验证效果最优,说明多特征参数融合能有效改善FPAR估算效果。该研究为基于无人机多光谱遥感数据精准估算玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。     

基于随机森林偏差校正的农业干旱遥感监测模型研究

以3个月尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI3指数)为因变量,采用融合多源遥感数据的随机森林(RF)算法构建淮河流域2001—2014年作物生长季(4—10月)的农业干旱监测模型,采用简单线性回归、偏差估算法、旋转残差法和最优角度残差旋转法4种方法进行模型结果校正,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)及干旱等级监测准确率对模型监测能力进行评估。选取最优校正方法,构建随机森林偏差校正干旱监测模型(Bias-correcting random forest drought condition,BRFDC),通过站点实测土壤相对湿度及干旱事件记录对模型干旱监测能力进行验证。结果表明:采用最优角度残差旋转法校正后,模型模拟精度指标R2和RMSE分别为0.897、0.874和0.335、0.362,优于其他校正方法;偏差估算法对各类干旱等级监测更为准确,尤其是对极端干旱的监测准确率最高,达到33.3%～50.0%,最终采用偏差估算法作为最优校正方法,构建BRFDC模型;相比SPEI3,BRFDC模型计算指数与大部分站点土壤相对湿度的相关性更加显著(P 0.01),适于农业干旱监测; BRFDC模型能够准确监测淮河流域2001年严重干旱事件的时空演变过程,并能有效识别极端旱情。该模型可为淮河流域农业抗旱工作的有效开展提供科学依据。     

基于深度学习的群体种鸭蛋受精信息检测方法

针对我国禽蛋孵化行业以人工方式剔除无精蛋自动化程度低的问题,以孵化5 d的群体种鸭蛋为研究对象,利用图像采集装置采集群体种鸭蛋图像,在常用单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)网络的基础上提出一种改进SSD目标检测算法,并采用该方法对孵化早期整盘群体种鸭蛋中的受精蛋与无精蛋进行识别。利用MobileNetV3轻量化网络作为模型的特征提取网络,可快速高效提取图像特征。结果表明:本文建立的模型对孵化早期群体种鸭蛋中受精蛋与无精蛋的平均识别精度为98.09%、召回率为97.32%、漏检率为0,优于改进前网络模型的96.88%、96.17%、1.04%。本文方法可为种鸭蛋孵化产业相关智能机器人或机械手的研发提供技术支撑。     

基于生成对抗网络的禽蛋图像数据生成研究

在进行禽蛋无损检测研究时,需要花费大量的人力和物力采集禽蛋图像数据,为解决该问题,设计了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的改进禽蛋图像数据生成网络。该网络分为生成器与判别器,生成器用于禽蛋图像数据生成,判别器对生成的禽蛋图像进行真实性判断,两者相互对抗最终生成高质量的禽蛋图像数据。为了提高生成的禽蛋图像质量,使用残差网络构建生成器和判别器,引入Wasserstein距离和加梯度惩罚的损失函数,分别在透射和反射情况下对禽蛋图像进行生成研究。该方法有效地解决了大量禽蛋图像数据的采集问题,为后期禽蛋图像识别与检测提供了数据基础,同时也为后续禽蛋数据库构建提供了技术支持。     

禽蛋产品检测和分级机械化技术研究现状

我国鲜禽蛋产品消费总量极大,随着人们对食品卫生的重视,禽蛋上市前的处理工艺要求越来越严格,其中鲜禽蛋品质检测和分级是涉及食品卫生的重要工序,禽蛋品质检测和分级机械化技术水平影响禽蛋产品质量安全及批次生产能力。浅析了鲜禽蛋产品检测分级机械化技术发展进程、现阶段技术水平及存在的问题,为禽蛋产品检测和分级机械化技术的推广应用提供技术参考。      

基于深度学习的种鸭蛋孵化早期受精信息无损检测

针对我国鸭蛋孵化行业剔除无精蛋的方法效率低、剔除的无精蛋已丧失食用价值、造成资源巨大浪费的问题,运用机器视觉技术,以孵化至第3天的种鸭蛋为研究对象,运用深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)端对端的特点,在Alexnet神经网络基础上进行改进,将孵化第3天的种鸭蛋透射图像直接输入到深度卷积神经网络。用卷积层代替全连接层,改变卷积核的尺寸,搭建了种鸭蛋受精信息识别网络(Eggnet)模型,实现了对种鸭蛋孵化早期受精信息的无损判别。试验结果表明,该方法对孵化第3天的种鸭蛋图像测试集分类准确率高达98.87%,验证集分类准确率为97.97%,平均单枚蛋检测时间仅为0.24 s。     

禽蛋大小头自动定向排列中翻转运动机理研究

为了探讨禽蛋大小头自动定向排列关键技术的设计计算方法,对禽蛋在输送辊上的翻转运动进行了机理研究,并进行了不同输送辊直径、输送辊间中心距、不同品种禽蛋的试验验证。研究表明,禽蛋在输送辊上的翻转运动符合凸轮传动原理,构建了禽蛋与输送辊和导向杆之间的传动关系模型,建立了禽蛋翻滚距离和导向杆作用距离的理论计算方法,以及处理通道宽度和导向杆弯曲段长度的设计计算方法,禽蛋翻滚距离和导向杆作用距离理论计算结果与试验值吻合,禽蛋翻滚距离和导向杆作用距离与输送辊中心距呈线性负相关关系,与输送辊直径呈线性正相关关系,决定系数都大于0.94。用凸轮传动原理分析禽蛋在输送辊上的翻转运动是正确的、可行的。     

家禽规模养殖LED光环境调控技术进展与趋势分析

家禽视觉系统高度发达,LED光源优点突出,两者协同创新并正在迅速形成新的交叉领域。综述了具有代表性的家禽——鸡规模养殖LED光环境调控技术的研究现状。在肉鸡方面,通过LED的光色、光照度与光周期等因子的调控,可影响小肠黏膜结构来提高营养吸收和促进生长,通过影响卫星细胞增殖及肌肉纤维发育提高屠宰性能与鸡肉品质,同时影响行为和健康,增强免疫力,降低死亡率和疾病发生率等。在蛋鸡和种鸡方面,通过对光环境进行调控,可影响其饲料消耗,并促进促黄体素和促卵泡素等激素的释放来影响性成熟、开产日龄、产蛋率等,同时提高种鸡的受精孵化率,改善鸡蛋品质情况,有效降低啄癖现象。最后,分析了家禽规模养殖LED光环境调控技术存在的问题,并对发展趋势进行了展望。     

鸭蛋品质无损自动检测分级系统

设计了基于计算机视觉技术的鸭蛋品质无损自动检测分级设备的硬件系统和软件系统。阐述了总体结构、工作原理及检测方法。该设备可一次完成蛋心颜色、蛋壳厚度、蛋大小、新鲜度 4个指标的检测和分级 ,具有快速、准确、高效、可操作性强等特点 ,实现了鸭蛋品质在线检测、分级过程的自动化。     

鸭蛋壳厚等级模型研究

研制了基于机器视觉技术的鸭蛋品质无损检测系统中的鸭蛋壳厚分级模型。阐述了壳厚试验的装置和方法,并对试验数据进行分析,根据不同新鲜度水平得到不同模型。试验结果表明,无论是白壳蛋还是青壳蛋,其蛋壳厚度K与颜色参数H、S、I三个变量之间存在显著线性相关关系。试验所得两组模型可以作为鸭蛋品质无损检测系统的部分模型直接用于壳厚检测。     

Productivity of herded ducks in West Java

Throughout Indonesia, ducks are kept primarily for egg production. Particularly in Java and Bali, a large proportion of the flocks are kept under a traditional form of management whereby they are herded through recently harvested rice fields for feeding. Observations were made on two flocks of Tegal-type ducks in West Java, emphasis being given to factors influencing egg production. The average egg production was 41.3% and 26·9% (average per duck per day calculated from total production for all ducks for one year). The rate of production through the year varied widely and only rarely reached the level obtained when the same breed is well managed under intensive conditions. The feed obtained by ducks from rice fields was predominantly rice and snails. The average composition of the diet, obtained from an analysis of crop contents, was rice, 77.2%; snails, 17.4%; insects, 1.0%; grasses,, 0.5%; small frogs, 0.2%: crustacea, 0.1% and unidentified materials, 3.6%. No supplementary feed was provided. Both availability and composition of the diet were important factors affecting productivity. In addition, such factors as the effect of transporting birds to a new feeding area and the experience and diligence of the herdsman all significantly influence the actual or potential egg production of fully herded flocks.     

基于辅助信息的森林蓄积量空间模拟

以北京市密云县一类清查的样地蓄积量为研究对象,结合与蓄积量相关的辅助因子,采用普通克里格法、协同克里格法对森林蓄积量进行空间插值估测,并与文献[25]同一研究区的基于偏最小二乘法回归法估测结果进行比较分析。结果表明,普通克里格法、基于辅助信息的协同克里格法、偏最小二乘回归法的蓄积量估测值与实测值间的相关系数分别为0.389、0.845、0.766;基于辅助信息的协同克里格法要优于普通克里格法和偏最小二乘回归法,能够明显提高预测精度;与普通克里格法相比,所产生的均方根误差减小了71%,预测值和实测值的相关系数提高了54%。最后生成了密云县森林蓄积量空间分布图。研究表明应用地统计学方法进行蓄积量估测具有很好的应用前景,可以为森林蓄积量的估测提供一种可行的方法。