基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

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。     

新型果园宽幅联合仿形修剪机设计与研究

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。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

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。     

添加硫和锰对长白山森林土壤与腐殖质顽固性有机碳矿化的影响

【目的】探究硫和锰添加对长白山森林土壤和腐殖质顽固性有机碳的矿化速率及其温度敏感性(Q_(10))的影响,为评估长白山森林碳元素的生物地球化学循环对大气硫输入的响应提供科学依据。【方法】采集长白山阔叶红松林、杨桦林和高山苔原土壤以及阔叶红松林和杨桦林腐殖质样品,进行室内培养试验。首先将样品置于25℃预培养90天,以移除易分解的活性碳组分,之后分别加入2 mL MnCl_2、NaCl、MnSO_4和Na_2SO_4溶液(Mn添加量为3 mg·g~(-1)有机碳),对照处理加入等体积的双蒸水,分别置于25和35℃下培养30天,于第1、3、6、10、15、21和30天测定释放的CO_2量,并计算顽固性有机碳矿化速率、累积矿化量和有机碳矿化的温度敏感性(Q_(10))。在培养结束时(第30天),采用磷脂脂肪酸生物标记(PLFA)法测定土壤和腐殖质样品的磷脂脂肪酸总量。【结果】在MnCl_2和NaCl处理间及在MnSO_4和Na_2SO_4处理间,土壤和腐殖质的顽固性有机碳矿化速率、累积矿化量和Q_(10)无显著差异(P0.05);腐殖质的顽固性有机碳矿化速率在4种处理之间无显著差异;土壤顽固性有机碳矿化速率在MnSO_4处理下得到提高(P0.05),而MnCl_2处理对其无显著影响;添加可MnSO_4和Na_2SO_4显著提高3种土壤和杨桦林腐殖质顽固性有机碳累积矿化量(P0.05),而添加MnCl_2和NaCl处理则无显著影响,表明供试土壤和腐殖质有机碳矿化受到硫添加的影响,而不是锰添加;添加硫和锰可显著降低阔叶红松林土壤顽固性有机碳矿化速率Q_(10)(P0.05),而对杨桦林和高山苔原土壤无显著影响;阔叶红松林和杨桦林腐殖质的微生物总量在MnSO_4处理下显著提高(P0.05),而MnCl_2处理对其无显著影响;MnSO_4添加可提高土壤的微生物总量,特别是高山苔原土壤显著高于对照(P0.05)。【结论】硫添加可显著提高长白山森林土壤的顽固性有机碳矿化速率和累积矿化量,而锰添加则无显著影响。考虑到硫对土壤有机碳矿化的重要性,今后建立土壤有机碳矿化模型时应将硫输入作为一个重要参数。     

秋肥是金

一、树势问题如果秋季不施基肥,果园里的强树就会变成弱树,强弱之间,相差很大。果树在营养生长前期,根、枝、叶、花、果各器官的生长发育需要大量养分。而后半年由于叶片形成,光合产物增多,营养物质会自然接续。果树生长前期所消耗的养分来源主要是靠秋施基肥后树体贮藏的营养。秋季果实采收后是树体积累营养物质的关键时期。     

基于图像特征R通道检测玉米粒霉变及霉变程度的方法

霉变玉米粒对食品业、畜牧业和工业加工都有影响,因此快速识别霉变玉米粒具有重要应用意义。通过试验发现,正常玉米粒与霉变玉米粒在R通道上的像素值界限分明,G通道次之,而在B通道上两者的像素值大致相同,据此提出一种基于R通道来检测霉变玉米粒的方法。该方法利用正常/霉变玉米粒R通道上像素值的特征,对测试集中的玉米粒进行数理统计分析,获得正常/霉变玉米粒R通道像素值的取值区间。通过玉米粒图像处理得到总像素点数和霉变像素点数,并定义霉变像素点数与总像素点数之比为占比,通过非参数估测方法获取正常/霉变玉米粒占比交点作为判断玉米粒是否霉变的阈值。本文还探讨霉变玉米粒的霉变程度,即将霉变像素值的区间划分为三个子区间,分别得到重度、中度和轻度霉变像素点的数量,并分别依据占比将霉变玉米粒划分为重度、中度和轻度霉变。试验结果表明,所提出的方法对玉米粒是否属于正常还是霉变,检测的正确率都达到99%;对同一批霉变玉米粒进行不同位置重复试验,也能较稳定地识别出霉变玉米粒的霉变程度。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

我国植物工厂智能化装备研究现状与展望

植物工厂是实现精准农业的重要方式之一。近年来,智能化装备的发展和相关技术的突破,促使植物工厂取得重要进展。从种苗生产、作物管理、物流三方面对我国植物工厂智能化装备进行梳理总结;分析植物工厂智能化装备发展中面临种苗生产配套智能装备不够完善、作物管理智能化装备集成度低、物流智能化装备通用性差且普及率低等问题;并指出多传感器融合技术、作物生长模型、高性能低成本的零部件、小型智能化装备、智能化集成系统是未来发展趋势。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

基于两段式收获工艺的花生起收机设计与试验

针对我国新疆地区花生种植的模式,考虑到现有机具适应性差的问题,结合花生收获农艺需求,研制一种可有序铺放的花生起收机,该机具主要由机架、挖掘铲、升运链、振动装置和铺放装置组成。振动装置中振动轮采用3个直径为80 mm的橡胶轮依次排列,排列间距为120 mm,铺放装置中两铺放对辊的间距区间为100～200 mm;机具可一次性完成花生的挖掘输送、振动去土和有序铺放等作业。采用正交试验法对机具关键部件性能进行田间试验,确定试验参数的较优组合。试验结果表明该机在升运链轮转速100 r/min,对辊间距150 mm,机具行走速度为1 km/h的条件下具有较优的性能,其总损失率为2.4%,带土率为13.6%,有序铺放率为80.4%,作业质量满足花生收获农艺需求,为新疆地区花生机械化收获的发展提供一定借鉴。