基于计算机视觉和神经网络的芒果检测与等级分类

为了提高芒果检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对芒果损伤的检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取芒果图像,利用图像处理去除噪声、图像分割和图像增强等多种基本图像处理的方法,对芒果损伤图像进行处理;其次,对芒果图像进行了特征分析,提取9个特征参数,将这9个特征参数作为输入,建立BP神经网络模型,对芒果进行分类。试验结果表明,模型对芒果识别的准确率达85.5%。     

自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究

绿色柑橘具有与背景相似的颜色特征,自然环境下绿色柑橘的视觉检测比较困难。提出基于深度学习技术,利用Faster RCNN方法进行树上绿色柑橘的视觉检测研究。首先配置深度学习的试验环境,同时设计了绿色柑橘图像采集试验,建立了柑橘图像样本集,通过试验对批处理大小、学习速率和动量等超参数进行调优,确定合适的学习速率为0.01、批处理为128、动量系数为0.9,使用确定的超参数对模型进行了训练,最终训练模型在测试集上的平均精度(MAP)为85.49%。通过设计自然环境下不同光照条件、图像中不同尺寸柑橘、不同个数柑橘的Faster RCNN方法与Otsu分割法的柑橘检测对比试验,并定义F值作为对比评价指标,分析2种方法的检测结果,试验结果表明:Faster RCNN方法与Otsu方法在不同光照条件下检测绿色柑橘的F值分别为77.45%和59.53%;不同个数柑橘果实检测结果的F值分别为82.58%和60.34%,不同尺寸柑橘检测结果的F值分别为73.53%和49.44%,表明所提方法对自然环境下绿色柑橘有较好的检测效果,为果园自动化生产和机器人采摘的视觉检测提供了技术支持。     

基于深度卷积神经网络的柑橘目标识别方法

针对户外自然环境,基于深度卷积神经网络设计了对光照变化、亮度不匀、前背景相似、果实及枝叶相互遮挡、阴影覆盖等自然环境下典型干扰因素具有良好鲁棒性的柑橘视觉识别模型。模型包括可稳定提取自然环境下柑橘目标视觉特征的深层卷积网络结构、可提取高层语义特征来获取柑橘特征图的深层池化结构和基于非极大值抑制方法的柑橘目标位置预测结构,并基于迁移学习完成了柑橘目标识别模型训练。本文运用多重分割的方法提高了柑橘目标识别模型的多尺度图像检测能力和实时性,利用包含多种干扰因素的自然环境下柑橘目标数据集测试,结果表明,柑橘识别模型对自然采摘环境下常见干扰因素及其叠加具有良好的鲁棒性和实时性,识别平均准确率均值为86. 6%,平均损失为7. 7,平均单帧图像检测时间为80 ms。     

联合SAM与VGG16的树上柑橘检测方法

为了实现对自然环境下树上柑橘的识别和检测,解决柑橘图像数据采集不便、图像质量差、数量少的问题,为柑橘的机械采摘工作提供一种视觉方案,本文提出了一种联合SAM(Segment Anything Model)与VGG16模型的检测方法。SAM具有良好的泛化能力,在图像分割效果上也达到了柑橘任务的应用要求。图像经过SAM分割后输入到VGG16网络模型中进行分类,而后将分类结果连同位置信息返回到原图上显示出来,实现柑橘目标检测。本文方法旨在进一步解决自然环境下树上柑橘任务需要大量数据集、模型训练时间长、目标分割困难、目标错检等问题。实验结果表明,该方法在模型不经大量训练的情况下能够准确识别在自然环境下的树上柑橘及柑橘小目标,有效节省了数据集制作和模型训练的时间。     

基于YOLO v5-Lite的自然环境木瓜成熟度检测方法

利用深度学习实现视觉检测技术对自然环境下树上木瓜成熟度的识别,从而监测木瓜生长期成熟度有重要意义。针对目前木瓜的成熟度主要以人工判断为主,缺乏对木瓜成熟度快速、准确的自动检测方法问题,本研究基于轻量化YOLO v5-Lite模型,对自然环境下木瓜成熟度检测方法进行研究,通过采集的1 386幅木瓜图像,训练得到最优权值模型。实验结果表明,该模型对木瓜检测mAP为92.4%,与目前主流的轻量化目标检测算法YOLO v5s、YOLO v4-tiny以及两阶段检测算法Faster R-CNN相比,其mAP分别提高1.1、5.1、4.7个百分点;此外,在保证检测精度的前提下,检测时间为7 ms,且模型内存占用量仅为11.3 MB。同时,该模型对不同拍摄距离、不同遮挡情况、不同光照情况下的果实均能实现准确识别,能够快速有效地识别出复杂背景下木瓜果实的成熟度,具有较强的鲁棒性,可以为木瓜果园的产量估计和采摘机器的定位检测提供技术支持。     

基于迁移学习的卷积神经网络玉米病害图像识别

为实现小数据样本复杂田间背景下的玉米病害图像识别,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络玉米病害图像识别模型。在VGG-16模型的基础上,设计了全新的全连接层模块,并将VGG-16模型在Image Net图像数据集训练好的卷积层迁移到本模型中。将收集到的玉米病害图像数据集按3∶1的比例分为训练集与测试集。为扩充图像数据,对训练集原图进行了旋转、翻转等操作。基于扩充前后的训练集,对只训练模型的全连接层和训练模型的全部层(卷积层+全连接层)两种迁移学习方式进行了试验,结果表明,数据扩充和训练模型的全部层能够提高模型的识别能力。在训练模型全部层和训练集数据扩充的条件下,对玉米健康叶、大斑病叶、锈病叶图像的平均识别准确率为95. 33%。与全新学习相比,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度与识别能力。将训练好的模型用Python开发为图形用户界面,可实现田间复杂背景下玉米大斑病与锈病图像的智能识别。     

基于Faster RCNN的间作类农田无人机喷雾方法研究

为解决植保无人机在间作类农田进行农药喷洒作业时对非喷雾对象的误喷问题,提出一种基于Faster RCNN目标检测的无人机喷雾方法,包括图像预处理、模型训练与测试、喷雾规则的制定。对模型识别效果与喷雾规则可行性进行试验,结果表明,该识别模型对喷雾对象的识别准确率达96.66%,对喷雾对象位置定位的准确率达91.33%,该喷雾规则具有较高的可行性。研究结果为间作类农田的无人机智能化喷雾提供参考。     

基于图像处理与支持向量机的树上苹果早期估产研究

为了实现果树挂果期的精准管理,针对树上苹果早期估产问题,以"Gala"苹果为研究对象,开展了对定果后的果树进行产量估测的研究,提出了一种图像处理结合支持向量机的树上苹果早期估产方法。首先在苹果园内获取定果后的果树树冠图像,此时的树上苹果颜色为绿色(本文称此时期为果树青果期);采用分析图像各颜色分量值分布图法,确定在YCb Cr颜色空间中,以Cb≤100与Cr≥120作为分割树冠图像中苹果的条件;从果树树冠图像中提取果实个数、果实面积、果实树叶比、受遮挡果实个数比例及受遮挡果实面积比例;以上述5个特征参数作为输入,实际产量为输出,利用支持向量机方法建立树上苹果早期估产模型。本文利用训练集(含50个样本)训练模型,预测产量与实际产量的决定系数R2达到了0.724 2,均方根误差RMSE为1.71 kg,平均绝对百分比误差MAPE为9%,平均预测误差MFE为0.21。利用测试集(含15个样本)测试模型,得到RMSE为2.45 kg,MAPE为13%。结果表明该模型不仅具有较好的预测精度与无偏性,且具有较好的鲁棒性,所采用的树上苹果早期估产方法可行。     

基于深度学习与复合字典的马铃薯病害识别方法

为解决自然环境下小样本病害叶片识别率低、鲁棒性不强的问题,以马铃薯病害叶片为研究对象,提出一种基于深度卷积神经网络与复合特征字典结合的病害叶片识别方法。首先,利用迁移学习技术对Faster R-CNN模型进行训练,检测出病害叶片的斑块区域;然后,采用高密度采样方法对整个斑块区域提取颜色特征和SIFT特征,建立颜色特征和SIFT特征词汇表,再由K-均值聚类算法对两类表观特征词汇表进行聚类,构造出复合特征字典;最后,将病害区域提取的特征在复合特征字典中映射后获得特征直方图,利用支持向量机训练出病害的识别模型。试验结果表明,复合特征字典中视觉单词数为50时,病害识别的鲁棒性和实时性最佳,平均识别准确率为90.83%,单帧图像耗时1.68 s;在颜色特征和SIFT特征组合下,本文方法在自然光照条件下对病害的平均识别准确率最高,达到84.16%;在相同数据集下,与传统词袋法相比,本文方法的平均识别准确率提高了25.45个百分点。     

基于改进YOLOV4网络模型的番茄果实检测

果实识别是视觉检测技术重要的环节,其识别精度易受复杂的生长环境及果实状态的影响。以大棚环境下单个、一簇、光照、阴影、遮挡、重叠6种复杂生长状态下的番茄果实为对象,提出一种基于改进YOLOv4网络模型与迁移学习相结合的番茄果实识别方法。首先利用ImageNet数据集与VGG网络模型前端16卷积层进行模型参数预训练,将训练的模型参数初始化改进模型的权值以代替原始的初始化操作,然后使用番茄数据集在VGG19的卷积层与YOLOV4的主干网络相结合的新模型中进行训练,获得最优权重实现对复杂环境下的番茄果实进行检测。最后,将改进模型与Faster RCNN、YOLOv4-Tiny、YOLOv4网络模型进行比较。研究结果表明,改进模型在6种复杂环境下番茄果实平均检测精度值mAP达到89.07%、92.82%、92.48%、93.39%、93.20%、93.11%,在成熟、半成熟、未成熟3种不同成熟度下的F1分数值为84%、77%、85%,其识别精度优于比较模型。本文方法实现了在6种复杂环境下有效地番茄果实检测识别,为番茄果实的智能采摘提供理论基础。     

农村剩余劳动力就业问题的探讨

论述了我国农村剩余劳动力就业的意义，并针对我国农村剩余劳动力的现状，提出多渠道促进农村剩余劳动力就业的途径和办法。     

车用发动机润滑油失效规律与更换周期研究

研究在正常使用条件下１０Ｗ／３０－ＱＣ级润滑油用于某型车用发动机时所表现的失效规律,确认期服从两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布,并给出分布的尺度参数η和形状参数ｍ之最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）同时,还为定量分析,计算车用发动机润滑油的使用可靠性和合理确定其更换周期提供了一套可供借鉴的方法,并给出了具体的计算实例。     

水稻“3414”肥料试验研究

以海城地区水稻主栽品种辽星一号为研究对象,开展水稻＂3414＂氮磷钾肥料试验,研究水稻在不同氮磷钾水平配比时的产量效应、最佳施肥量及最佳氮磷钾配比。结果表明,本地区最佳经济产量为725.5kg/667m2,氮磷钾最佳施肥量分别为N16.1kg/667m2、P2O58.5kg/667m2、K2O7.3kg/667m2,氮磷钾的最佳施肥配比为1：0.53：0.45。     

草莓的采收与贮藏

草莓果味酸甜爽口，营养价值高，为人们所喜爱的应市鲜果之一。由于草莓易受损伤和微生物侵染，因此其采收、贮藏过程极为重要。介绍草莓采收过程中的注意事项以及11种贮藏保鲜技术的实施步骤和操作方法，推介9种加工方式，为草莓产业化提供技术支持。     

乡（镇）农业技术推广体系存在的问题及对策

乡（镇）农技推广体系是农业发展的关键。介绍朝阳市农业技术推广体系的现状,针对目前体制及运行机制、服务手段等方面存在的问题,提出适合朝阳市乡（镇）农技推广体系改革与发展的对策,以期对全省农技推广体系改革和发展起到一些借鉴作用。     

封闭行星齿轮传动中的齿轮接触非线性分析

针对封闭行星齿轮在传动过程中常常发生的轮齿折断、齿面损伤、塑性变形等原因引发生产事故的问题,本文在齿轮设计理论计算后,使用ANSYS分析软件进一步分析其在接触状态下的具体变形部位和应力大小,验证其结构强度和可靠性,并与理论结果对比验证软件分析的正确性.     

Quantifying the sustainability of agriculture

The rural sustainability index is a scientifically based tool to quantify the performance of agriculture. The sustainability of crop production is quantified from three perspectives; people, planet and profit. Within each perspective, one condition was selected that must be met to warrant agriculture. These are: No hazardous work should be used within the crop production chain; agricultural crops should not be grown on land allocated to nature by national law or regulations and, when a GM-crop is present or is introduced in a region, it should not harm development opportunities of other farmers. If these excluding conditions are met, the sustainability of agriculture is assessed through five performance indicators on school attendance, water use and consumption, fertilizer use, pesticide use, and farm income. For each of the five indicators, critical values and target values have been given that limit the transition range between non-sustainable and sustainable production. The five indicators are combined into a sustainability index. The index aims at improving the socio-economic position of farmers while protecting the environment.

槽缝式小麦气吸精密播种机的设计与研究

我国气吸式精量播种机在大粒穴播作物领域已发展得较为成熟,而对于小粒条播作物(如小麦)气吸精量播种机的研究却仍处于实验阶段,机具存在结构复杂、易堵塞和不适宜大田作业等问题。针对以上问题,设计并制作了一台圆管槽缝式小麦气吸精量播种机,该播种机主要由播种机械系统和电控监测系统构成,作业稳定性高,播种均匀性好,实现了小麦的高效精密播种。     

蜻蜓翅膀表面疏水性能耦合机

利用扫描电子显微镜、傅里叶红外光谱仪和视频光学接触角测量仪对蜻蜓翅膀表面的微观结构、物质成分以及疏水性进行了研究,分析了蜻蜓翅膀表面微观结构、物质成分与翅膀表面疏水性能间的关系.结果表明,蜻蜓翅膀表面分布大量纳米级乳突结构,致使液滴与翅膀表面形成复合接触,增强了翅膀表面的疏水性;翅膀表面覆盖的蜡质层对蜻蜓翅膀表面的疏水性起增强作用.此外,利用Cassie模型建立了蜻蜓翅膀表面疏水方程,并进行了蜻蜓翅膀表面疏水性能的多元耦合机理分析,认为蜻蜓翅膀表面的疏水性能是由其表面物质成分和微观结构共同耦合作用的结果.     

又好又快地提高我国农业机械化水平

分析现阶段我国农业机械化发展及阶段性特征,提出提高农业机械化水平的主要措施。