联合收获机知识组织与知识库系统研究

针对联合收获机知识缺乏系统化组织与分类、难以在设计时高效获取并应用的问题,应用装备谱系及谱系拓扑图形式对联合收获机知识进行层次化组织;按照联合收获机智能化设计实际应用需求,对知识库系统功能模块进行架构分析;分析了农机装备设计知识的表现形式,综合利用产生式规则和框架表示的混合表示方法对设计过程进行分析和表达,建立了设计体系。以Visual Studio 2015平台为开发工具,在.Net环境下,应用ADO.Net技术、CATIA二次开发技术及SQL Server数据库,将联合收获机设计知识、参数化模型等数字化资源融和,进行组织管理,构建了联合收获机知识库系统。通过人机交互的方式,将知识表达形成的设计体系系统化,应用模糊查询方法、推理机和ADO.Net技术实现系统中知识的查询、推理及编辑功能,并将知识推送的结果传递给关联的参数化模型驱动,在不同需求下快速构建模型,实现了知识的高效获取与应用,提高了设计效率,为联合收获机零部件设计提供了一种通用方法。系统测试表明,该系统具有可行性和有效性,适用于联合收获机系列产品的开发。     

基于DXNet模型的富士苹果外部品质分级方法研究

针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法（多卷积神经网络融合DXNet模型）。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。     

重型拖拉机控制器的CCP底层驱动与上位机设计

针对重型拖拉机控制器的在线标定测量问题,以32位单片机MPC5744P为例,开发了控制器局域网络标定协议(controller area network calibration protocol,简称CCP)的底层驱动程序。依据CCP的需求设计了FlexCAN模块、PIT模块以及Flash模块的底层驱动程序。为实现对变量的在线标定,利用Python的外部工具PyQt5设计了相应的上位机。为验证所设计系统的性能,通过上位机对MPC5744P单片机进行了变量的在线标定测量测试。试验结果表明,设计的CCP底层驱动能够通过与上位机的交互准确实现变量的在线标定测量,符合设计要求。     

计算机视觉系统在工业机器人上的应用

 工业机器人目前在工业生产中有着广泛的应用,在操作人员的引导下可以完成许多示教内容,但机器人缺乏对外界信息变化的足够感知能力,不能对已改变的工作环境做出相应的调整,进而影响加工的精度和质量,因此,给机器人添加一套视觉系统,使机器人能够对外部环境的变化做出相应的调整,提高机器人的灵活性和适应性,对机器人的广泛应用有着重要的意义。本试验通过介绍计算机视觉系统的工作原理和系统组成,研究开发了三自由度机器人,增加了一套视觉系统,实现了对物体的识别、跟踪以及一些其他的操作如：夹持、搬运等,并结合机器人控制卡,使得工业机器人能够很快地识别和跟踪目标物体,从而提高了工业机器人的适应性和灵活性。     

种猪体重测量新方法初探

本文简述了体重测量在种猪饲养生产管理中的必要性,通过分析种猪各个体尺与体重之间的关系,探讨了一种无接触式的新测量方法,即用计算机视觉技术无接触地来估算体尺和预测体重,这种方法可以解决了传统测量方法的弊端,减少人力物力,避免由于猪的应激反应而给生产带来的损失,在种猪的科学饲养管理中具有重要的现实意义。     

基于深度学习与激光点云的橡胶林枝干重建及参数反演

树木的几何建模在林木性状评价、森林动态经营管理与可视化研究中具有重要意义。现今,从激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）数据中重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是数字林业发展的必然趋势。该研究提出了一种深度学习与计算机图形学相融合的树木骨架重建与参数反演方法。该方法以PR107、CATAS 7-20-59、CATAS 8-79三个品种的橡胶树为实验对象,首先,采用背包移动激光雷达获取三个橡胶树品种的样地数据,并通过体素剖分和数据增广策略来构建橡胶树训练样本集。其次,构造由四层特征编码层和特征解码层所组成的点云分类深度学习网络,并包含优化的PointConv模块与不同尺度的特征插值模块,以实现在多尺度条件下,全面考虑点云的全局和局部优化特征,引导网络实现枝叶点云的精确分类。最后,面向分类后的枝干点云,运用计算机图形学的空间连通性算法与圆柱拟合策略,重建树木骨架模型,并自动解决叶子点云与对应的一级枝干归属问题,进而在叶团簇尺度下开展对单株树的精细描述与参数反演。通过对三块橡胶树测试样地的验证和与实测值的比对表明,该研究提出的深度学习网络枝叶分类总体准确率在90.32%以上。骨架重建与叶团簇分析结果显示,PR107品种橡胶树具有较为发散的树冠、最大的分枝夹角和叶团簇体积;CATAS 7-20-59品种橡胶树冠呈花瓶型,分枝夹角和叶团簇体积较小;而CATAS 8-79品种橡胶树尽管胸径最粗,但不耐寒害处于落叶期导致冠积最小。同时,反演得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为：决定系数R2不低于0.94,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）小于3.01 cm;主枝干与一级枝干的分枝角为：决定系数R2不低于0.91,均方根误差RMSE不高于4.94°。同时发现橡胶树一级枝干的直径与对应的叶团簇体积呈正相关分布。该研究将人工智能的理论模型应用于林木的激光点云数据处理中,为林木激光点云的智能化分析与处理提供了新颖的解决思路。     

成人教育计算机课程体系改革研究

高等教育计算机专业课程体系改革一直是教学改革中的重点课题,抓住成人教育的独特性,对成人教育计算机课程建设的现状进行分析和研究,提出具有成教特色的五点改革与实践建议,提升计算机专业课程体系的科学性、实用性和计算机专业整体教学水平,提高成人学生学习的积极性和学习效率。     

园林计算机辅助设计实验课教学探讨

园林计算机辅助设计实验课是培养学生计算机辅助设计技能的重要课程,对实验课的重视、明确的实验课目标和任务及实验课教学中的控制方法运用是保证实验课教学效果的重要措施。     

单轴散生竹地下根茎并行模拟仿真研究

针对竹林地下根茎模拟仿真计算强度高、数据量大,在算法实现中采用基于单路处理器、串行计算的构架难以满足性能要求的问题,提出一种基于网络机群的多节点并行模拟仿真实现机制,构建了单轴散生竹地下根茎并行模拟仿真平台,主要由建模节点、任务管理节点、图形节点和网络交换机组成。以SimRoot模型为基础建立单轴散生竹地下根茎生长模型,通过实验观察获取几何构型参数及生长参数。采用功能分解法对根茎生长建模计算进行任务分割,建立了相应的任务调度管理模式,设计了多节点并行生长建模机制。以金竹为例开展多节点并行仿真实验,实验结果表明基于网络机群的多节点并行模拟仿真在降低内存消耗、缩短仿真时间方面效果明显,对于较大规模的散生竹林地下根茎模拟仿真具有较好的适应性。     

全射流喷灌喷头射流元件的流场分析

全射流喷灌喷头射流元件对喷头工作性能有重要影响,其内部液气两相流动影响着射流元件的尺寸设计。采用流体体积函数两相流数学模型,对射流元件稳定附壁情况下二维及三维流场进行数值模拟,获得射流元件壁面压力分布规律、射流中线速度衰减规律、无因次附壁点距离和液气两相界面坐标位置。壁面静压试验数据与计算值对比具有一致性。在相同入口速度下,随着偏移率的增大,射流元件壁面压力极大值减小,附壁点下移。归纳出小偏移率情况下无因次附壁点距离与偏移率的经验关系式。该研究为射流元件的尺寸设计提供依据。