基于偏好免疫网络的油茶果采摘机器人图像识别算法

针对油茶果采摘机器人视觉识别中外界物体的形态学特性要求,采用了偏好人工免疫网络算法作为机器视觉的图像识别算法,并根据采摘环境及采摘对象的特点对算法结构进行了改进,增强了算法的识别率.仿真实验表明,采用偏好人工免疫网络算法对油茶果的识别率在晴天时达到了81.67％,阴天时达到了87.69％,满足采摘识别率的要求.     

油茶果的模糊聚类色选算法

通过研究油茶果籽和皮的颜色特性,将线阵工业相机采集的油茶果籽和皮图像分割成若干正方形像素块,基于模糊聚类原理,根据特征降维、一致性度量和模式识别的相关理论,研究油茶果的颜色识别分类方法,实现一种基于彩色线阵相机的动态模糊聚类色选算法,并将算法应用于通道式单面色选机的预选和实时分选程序中。应用表明,算法对新鲜的油茶果籽分选选净率达到98%。     

基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测

针对我国油茶果采摘过程中存在的自动化水平落后、采摘效率低、适采周期短的现状,应用于机器人收获技术的机器视觉技术受限于真实场景中复杂背景干扰从而导致识别精度较低的问题。以自然场景下的油茶果为研究对象,提出一种基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测算法,首先获取油茶果图像并建立数据集,利用ResNet卷积神经网络提取油茶果果实图片的特征,获得果实目标分割结果,再采用RPN对所得到的特征图进行操作,并增加全连接层,提取每个样本mask像素面积,并对目标类别进行预测。利用测试集分别测试油茶果的分割网络模型及目标识别算法,结果表明,网络模型的分割准确率为89.85％,油茶果目标识别的平均检测精度为89.42％,召回率为92.86％。本算法能够自动检测油茶果目标,并有效降低不同光照情况下叶片与花苞遮挡、果实重叠、果实色泽等因素干扰,为自然场景中果实自动化采摘提供可靠的视觉支持。     

基于健康江湖关系的长江中游库群多目标优化调度研究

针对实现江湖两利的长江中游健康江湖关系水库群优化调度需求,以洞庭湖健康、鄱阳湖健康及水库蓄水为目标建立了健康江湖关系的长江中游水库群多目标优化调度模型。提出了一种改进的多目标猫群算法(IMCSO),该算法通过引入外部归档集来储存进化过程中的精英个体,并对结合率进行改进,同时设计了精英变异策略防止算法陷入局部解。通过IMCSO算法对模型进行高效求解,得到不同偏好下的水库群联合调度方案。同时,构造了一种适用于系统方案优选的基于主观偏好和改进熵权的Vague集多属性决策方法。该方法通过多属性决策中专家群体偏好的集结,得到了综合反映专家群体主观偏好的主观权重向量,并结合改进熵权法计算出的客观权重可得到综合权重,最后根据所提出的排序函数对各方案的综合Vague值进行打分,获得方案的优劣排序。实例研究表明,所提出的方法合理有效,具有较强的工程实用性,可为改善长江中游洞庭湖和鄱阳湖的生态环境提供理论依据。     

基于改进凸壳理论的遮挡油茶果定位检测算法

针对传统凸壳理论进行遮挡果实定位检测时由于过多剔除有效轮廓,造成目标果实定位误差较大,甚至无法识别目标果实的问题,提出了一种基于改进凸壳理论的遮挡油茶果定位检测算法。首先利用基于颜色特征的阈值分割法对油茶果遮挡图像进行目标分割,并通过预处理操作剔除图像中的背景噪声,获得目标果实的二值图像;然后采用凹点搜寻算法检测重叠目标的凹点,并根据凹点对重叠目标进行分离,获得相互独立的目标图像;再构建各独立目标的凸包,并提取凸壳,利用轮廓提取算法确定各独立目标凸壳上的有效轮廓;最后根据提取的有效轮廓求解目标果实形心坐标和半径,完成遮挡果实的定位检测。试验结果表明,改进算法平均耗时为0.491 s,比传统凸壳方法增加了24.07%,但其仅占油茶果采摘机器人单个果实采摘周期的2.46%,对于图像中的遮挡油茶果目标,改进方法的识别率达到93.21%,相比传统凸壳方法提升了7.47个百分点,改进算法的平均定位检测误差和平均重合度分别为5.53%和93.43%,比传统凸壳算法平均定位误差降低了6.22个百分点,平均重合度提高了6.79个百分点,表明文中所提出的方法能够较好地识别和定位自然环境中的遮挡油茶果。     

基于免疫算法的电力系统最优潮流计算

根据人和其他高等动物免疫系统的机理，研究一种计算具有非线性多峰值的非凸规划性质的电力系统最优潮流的新算法——人工免疫算法。该算法结合电力系统最优潮流的数学模型，将目标函数和不等式约束条件作为抗原，将潮流搜索空间的解作为抗体，依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对表示潮流解的抗体进行评价和选择，通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱潮流解局部最优点，通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率。提出可以运用于工程上的模型和基本算法步骤，以及求解的实现过程，通过对IEEE30节点系统运用人工免疫算法、遗传算法和原对偶内点法三种方法计算结果对比，说明了人工免疫算法收敛速度快和全局搜索能力好的有效性。     

基于免疫算法的电力系统最优潮流

根据人和其它高等动物免疫系统的机理，研究一种计算具有非线性多峰值的非凸规划性质的电力系统最优潮流的新算法——人工免疫算法。该算法结合电力系统最优潮流的数学模型，将目标函数和不等式约束条件作为抗原，将潮流搜索空间的解作为抗体，依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对表示潮流解的抗体进行评价和选择，通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱潮流解局部最优点，通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率。提出可以运用于工程上的模型和基本算法步骤，以及求解的实现过程，通过对IEEE30节点系统运用人工免疫算法、遗传算法和原对偶内点法三种方法计算结果对比，说明了人工免疫算法收敛速度快和全局搜索能力好的有效性。     

基于BPSO的棉花异性纤维目标特征快速选择方法

针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法.使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证.实验结果表明,在分类准确率与蚁群算法相当的情况下,能减少26％的运行时间.     

基于SE-ResNet网络的油茶果果壳与茶籽分选模型

油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起，采用传统的机械分选仍会出现掺杂果壳的情况，清选率有待提高。比较ResNet不同层数模型，发现在当前壳籽实验样本下ResNet18与其他模型相比每次迭代的平均训练时间最少，并且验证集平均准确率最高，同时均优于其他CNN分类模型。为进一步提升分选效率，在ResNet18网络中引入注意力机制，结果表明，SE-ResNet18模型与改进前的模型相比，训练过程中每次迭代的平均时间由1.31 s下降到1.13 s，缩短018 s，验证集平均准确率为98.88%，提升1.4个百分点。经过测试后得出，测试集整体准确率为98.43%，与原模型相比提升1.3个百分点，说明使用ResNet18模型结合注意力机制的方法在油茶果果壳与茶籽的分选上是可行的，为油茶果在分选方法提供一种新的理论基础与思考方向。     

基于YOLOV3模型的甘蔗丛环境下行人检测方法

针对在“一垄双沟”甘蔗丛高秆作物环境下行人目标检测的重要性及难度问题,提出一种改进YOLOV3算法的甘蔗丛中高秆作物遮挡的行人目标检测算法(YOLOV3-my-prune)。为获得更好的行人特征表达,使用Imgaug库对自制的数据集增强,并结合数据集中行人尺寸特点,使用K-means聚类分析方法,为神经网络重新聚类目标锚箱。对YOLOV3网络改进,设计了在网络全连接层中引入空间金字塔池化模块,并增加第四尺度预测特征图,同时增强网络多尺度特征融合能力及小尺度特征提取能力。完成改进的模型基础训练后,采用通道和层剪枝混合剪枝方法轻量化模型,并在数据集上进行多尺度训练并测试,结果表明:此方法 准确率达80.1%,检测速度为30fps,均有所提升。     

融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机设计与试验

针对油茶果批量脱壳后壳籽混杂、人力分选效率低的问题，研究设计了一种融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机。根据油茶果壳、籽与倾斜传送带间摩擦角、碰撞系数的差异，设计振动皮带筛进行初分选；利用两者灰度差异，对壳中残留籽进行二次光电分选。对皮带筛上油茶果壳、籽进行运动学与动力学分析，发现皮带倾角、皮带速度和振动频率是影响振动初分选率的主要因素；以籽箱清洁率、壳中含籽率为试验指标，开展正交旋转组合试验。当皮带倾角为19°、皮带速度为1.50m/s、振动频率为55.40Hz时，其籽箱清洁率为95.52%、壳中含籽率为24.30%，对最优参数进行试验验证，优化结果可靠。对不同茶籽比率的物料进行光电分选试验，结果表明籽箱清洁率稳定在98.23%左右，壳中含籽率保持在2.34%左右，说明光电分选可准确识别并分选出混杂物料中的油茶籽。对整机进行最优参数试验验证，该机两籽箱茶籽平均清洁率可达97.55%，壳箱中含籽率为3.27%。试验结果表明，此油茶果壳籽分选机可实现油茶果壳、籽的高效分离。     

自主车辆导航系统中的多传感器融合技术

分析了目前农业领域中几种常用的自主车辆导航方式，并说明了多传感器融合的必要性。着重探讨了卡尔曼滤波、模糊逻辑推理以及人工神经网络3种融合方法，分析了未来的发展方向。     

平面床式齿光辊油茶蒲籽清选机研制与试验

为解决油茶果脱蒲后如何把茶籽从果蒲和茶籽的混合物料中清选出来这一难题，基于已有的齿光辊对辊清选技术，通过研究平面齿光辊对辊式清选机构，对齿光辊上移动的物料进行受力和速度分析，并设计扫籽机构和内外板可拆式轴承座，组合成平面床式油茶蒲籽清选机。对该机性能参数进行单因素试验，得出该清选机在齿光辊转速533～602 r/min、齿光辊间隙2.4～2.7 mm时，产量≥2 t/h，破籽率≤1.21%，损耗率≤1.05%，籽中含蒲率≤4.86%。该机为实现高效低损的蒲籽分离提供了技术支撑和设备支持。      

基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法

针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

水稻产量预测的Hopfield数学模型

在众多的人工神经网络模型当中,Hopfield神经网络是应用比较广泛的一种。鉴于Hopfield神经网络的特点,将其应用于水稻产量预测领域,运用人工神经网络的知识,建立了水稻Hopfield产量预测的数学模型,通过它可以提高水稻产量预测的精确性,以提高肥料利用率,促使水稻优产、高产,达到经济、生态和社会效益的统一。此数学模型已通过了测试与试验验证,取得了较好的效果。     

灌区水位流量多对应曲线拟合方法研究

通过分析研究,提出了一种简便、易行的计算机模拟多曲线方法,其中包括了曲线选型、拟合原理、公式、多曲线方程迭代数据分类、推流时段的划分以及曲线模拟中的数据规格化方法等,解决了用计算机模拟水位流量多曲线问题,具有重要的理论和实用价值。