基于HOG特征的IKSVM稻瘟病孢子检测

为解决稻瘟病孢子的人工检测过程中主观性强、自动化程度低、效率低等问题,提出一种基于梯度方向直方图特征（HOG特征）的加性交叉核支持向量机（IKSVM）的稻瘟病孢子检测方法。该方法首先利用图像采集系统采集稻瘟病孢子图像,利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后,提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后,通过训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM（HOG/RBF-SVM）方法做对比试验。试验结果表明,HOG/IKSVM的检测率为98.2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1.1%。说明该方法可以进行稻瘟病孢子室内检测识别。     

果树专用饼状缓释肥递肥机构设计与优化

针对现代果园生产过程中出现的化肥施用不当、浪费资源、污染环境等问题,提出果园缓释肥施肥方法。缓释肥料由于肥力释放速率、方式和持续时间已知并可控制而被推广,发展潜力大,但目前缓释肥施肥以手工施肥为主,劳动强度大,作业效率低。为解决这些问题,提出了一种缓释肥施肥机凸轮递肥机构。该机构由单片机、步进电机、凸轮、推杆及递肥盒构成,实现可控单一递肥。基于碰撞函数接触算法(IMPACT-Functionbased Contact)对不同基圆半径R的凸轮进行仿真,通过对凸轮递肥机构的仿真试验,获取凸轮机构与推杆机构之间的接触力数据及推杆运动时的加速度和速度数据。通过对所得数据进行分析,优化凸轮基圆半径,结果表明:当基圆半径为105mm时,不仅可以减少材料成本,而且凸轮与推杆之间的挤压与接触力、推杆运动的加速度和速度在要求范围内实现多目标最优。     

稻麦变量施肥机控制系统设计与试验

针对稻麦变量施肥智能化程度低、通信系统可靠性和兼容性差等问题,研究设计了一种稻麦变量施肥机控制系统。该系统以CAN总线通讯作为现场总线,实现各控制节点之间的实时通信;通过GPS导航和处方图得到当前位置需肥量,根据变量施肥数学模型,通过步进电机节点实时调节外槽轮排肥器开度,实现施肥变量调节。试验结果表明:该系统机械结构设计合理,动作响应迅速,定位精准,各行排肥器之间排肥量变异系数最大为1. 78%,变量施肥精度达97%以上,作业效果良好。其控制程序稳定可靠,各控制节点之间通信及时、准确,整机设计合理,系统工作稳定,智能化程度高,各项技术指标满足农艺要求。     

双行智能烟草打顶抑芽机检测控制系统设计与试验

为提高烟草打顶抑芽作业工作效率,降低劳动强度,采用机器视觉技术进行烟草智能打顶抑芽作业。首先对烟叶和烟花色彩特征进行分析,利用潘通色卡选取与绿叶相似的印染布作为图像采集背景,减小烟花提取难度;以普通摄像头作为图像采集装置,对烟草图像进行处理,在可见光波段利用颜色特征进行烟花位置定位,确定具体打顶高度;最后通过工业控制机和单片机控制步进电动机、电磁阀,实现烟草打顶抑芽的快速、实时作业。田间试验表明:该烟草智能打顶机作业效率2~3 s/株,烟花检测准确率96%左右,打顶准确率90%左右,抑芽剂喷洒准确率80%左右;满足设计要求,能够有效提高作业效率和作业效果。     

基于自适应域值分割与力矩的棉花异性纤维分类方法

为能够准确统计出棉花中所含异性纤维的重量和数目,提出一种机器视觉与图像处理技术,对棉花异性纤维进行检测分类。在提取棉花异性纤维原始图像的基础上,采用灰度处理和滤波技术完成图像的预处理,采用自适应域值技术来完成棉花异性纤维图像分割,在分割出的二值化图像基础上,采用挖空内点法和邻域搜索法进行轮廓提取,提出以异性纤维轮廓的面积与周长平方之比作为力矩,对棉花异性纤维进行分类。通过对300个棉花异性纤维样本图像进行了试验,分类准确率可以达到96%。结果表明该技术和分类力矩可以准确的对棉花异性纤维进行初分类。     

基于颜色特征的玉米种子纯度识别

为准确快速的识别出玉米种子中的杂粒,提高玉米种的纯度,该文提出一种以玉米种子冠部与侧面颜色作为特征向量进行纯度识别的新方法。该方法首先将玉米种子原始图像进行背景分割、单粒提取,然后进行冠部核心区域及侧面RGB、HSV颜色特征向量的提取,最后采用Fisher判别理论将多维特征向量投影到一维空间中,进行K-均值聚类分析。试验结果证明：利用Fisher判别理论在一维空间上进行K-均值聚类分析,玉米种子纯度的识别率高于93.75%。影响玉米种子正确识别率的主要因素是投影方向的选择及正确的冠部核心区域的提取。     

烟草打顶消毒联合作业装置的设计

为解决当前烟草田间人工打顶消毒作业存在效率低、强度大、时间紧的问题,设计了一种烟草打顶消毒联合作业装置;同时,介绍了其总体结构和工作原理,分析确定了该装置的打顶部件、动力传输部件、消毒部件等关键部件的结构以及参数,并进行了田间试验。田间实验结果表明:该机结构设计合理,作业时通过性能良好,割刀切割烟顶部位准确,打顶率为98%,漏打率2%,消毒液喷洒均匀,基本满足了烟草机械打顶消毒的农艺技术要求。     

日光温室集中式最优化控制通风系统

为实现日光温室、智能温室无人管理下的智能通风控温,设计一种基于物联网的日光温室集中式最优化控制通风系统。用户根据不同季节、不同作物通过上位机或者物联网平台设定不同的上下限温度值,系统也可自动采集图像,依据数据库作物生长模型自动控制日光温室温度。该系统可将日光温室内温差控制在±1℃,劳动力投入减少30%,显著降低植物生理病害。结果表明:该系统对各种日光温室、智能温室适应性强,既缩短人工劳动工作时间,又避免了人工控制时温度的骤升骤降。     

烟叶采收机仿垄行走控制系统设计与试验

为实现烟叶采收机的无人驾驶,设计了一种烟叶采收机仿垄行走控制系统,该系统采用光电测距传感器检测左右两侧车轮到烟垄的距离。该文分析一阶滞后低通滤波的灵敏度、平滑度以及相位滞,同时修正滤波的控制参数,以期达到较好的拟合效果,从而精确剔除杂草、土块等无效的尖锐信号,最后根据优化处理后的数据调整动力系统的电机转速,实现烟叶采收机仿垄行走。一阶滞后低通滤波经动态修正后无论从灵敏度还是平滑度看,效果均较好,相位滞后也得到明显修正。田间试验表明,滤波后的数据标准差为3.8,能够得到较为准确的垄形信息;跑偏角度低于30°时,角度修正较好,成功率为95%,侧移修正成功率为89%;跑偏角度低于20°时,成功率为100%,侧移修正成功率为98.3%。该行走控制系统可准确控制烟叶采收机仿垄行走,为无人烟叶采收机行进控制方法的深入研究提供了参考。