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41.
作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
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阿荣旗是全国现代农业示范区、粮食生产先进县、优质商品粮基地县和自治区大豆主产区,素有"粮豆之乡"、"肉乳故里"、"绿色宝库"的美誉。近年来,阿荣旗坚持"产出来、管出来"两手抓、两手硬的工作理念,把农产品质量安全作为转变农业发展方式、建设现代农业的关键环节,通过落实责任、健全监管网络、提高检验检测能力、强化投入品监管、加大执法力度等方面工作,构建了从农田到餐桌农产品质量安全全过程监管体系,切实保障了人民群众"舌尖上的安全"。 相似文献
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《土壤通报》2020,(3):574-579
为了比较湿筛-沉降法和激光粒度仪法测定玄武质火山碎屑物发育土壤的颗粒组成的结果,对供试土壤进行了比重值测定,并采用实测比重值和常用比重值(2.65)分别进行了湿筛-沉降法的土壤颗粒组成测定,同时又对样品进行了激光粒度仪法测定。结果表明:玄武质火山碎屑物发育土壤的比重值较土壤的常用比重值有一定的差异,进而导致了两种比重值条件下湿筛-沉降法测定的土壤颗粒组成的差异,但相差不大。激光粒度仪法测定的土壤颗粒组成与湿筛-沉降法比较,黏粒含量偏低,粉粒含量偏高,绝大多数砂粒含量偏高。导致这种差异的原因之一是两种方法的测定原理不同,分别测定的是同一颗粒的不同特征;其次是测定的粒径范围不同,湿筛-沉降法测定<2 mm的全部土粒,但激光粒度仪法对小于某粒径(MS3000激光粒度仪的测量范围是0.01~3500μm)的土粒不做测量;此外,还受黏土矿物的层状构造及土壤分散方法的影响。由于不同生产厂家、不同型号的激光粒度仪,其测量范围不同,对土壤颗粒组成的测定结果会产生一定的影响。所以,建议在应用激光粒度仪测定土壤颗粒组成时,标示仪器的生产厂家和型号。 相似文献
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采用响应面法优化超声波辅助提取薏苡仁低聚糖的工艺条件。在单因素试验基础上,选取液料比、超声波时间以及超声波功率3个因素结合Box-Behnken试验建立数学模型,分析考察3个因素对薏苡仁低聚糖响应值的影响程度,优化工艺参数。各因素对薏苡仁低聚糖提取率影响程度从大到小顺序依次为:超声波功率超声波时间液料比。响应面设计法优化出其最佳超声波提取条件为:超声波温度70℃,液料比33∶1(m L/g),超声波时间27 min,超声波功率450 W。在该条件下,薏苡仁低聚糖提取率为0.94%,与模型预测值0.98%接近。说明使用响应面法优化超声波辅助提取薏苡仁低聚糖的工艺条件是可行的。 相似文献
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47.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
48.
针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500~4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。 相似文献
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