变截面钢板弹簧与减振器匹配的探讨

从提高载货汽车行驶平顺性角度，探讨了变截面钢板弹簧与减振器的合理匹配，并导出装用不同悬架叶片结构型式减振器阻尼系数的计算表达式．     

融合Harris与SIFT算法的荔枝采摘点计算与立体匹配

为了满足荔枝收获机器人对整串果实采摘作业的需求,提出一种融合Harris与SIFT算法的荔枝采摘点计算与立体匹配方案。首先在已识别的荔枝结果母枝部位进行Harris角点检测,结合提取已识别荔枝果实区域质心与最小外接矩形等特征信息,进行采摘点二维像素坐标的计算。然后通过对比分析,提出对计算采摘点采用带约束条件基于余弦相似度的SIFT双目立体匹配,最后进行采摘点计算与双目立体匹配实验验证。结果表明,计算采摘点的匹配成功率可达89.55%,且该方法更能满足在结构复杂的结果母枝上采摘点计算的精度需求。     

改进加权FCM用于裂纹蛋2D图像分割的研究

解决裂纹鸡蛋图像灰度直方图目标与背景区域分布模糊、图像分割效果差的问题.通过将包含空间信息的二维直方图和改进特征加权FCM算法有机结合,迭代寻求最佳聚类有效性函数和加权矩阵,实现鸡蛋图像缺陷分割.同时,对经典FCM和改进特征加权FCM算法的性能进行了分析比较.结果表明:提出的算法更接近于真实聚类中心,目标函数值亦得到改善;二维直方图的改进特征加权模糊聚类算法更好地提取了裂纹鸡蛋图像的细节信息,图像分割效果好.     

基于特征点提取匹配的蝗虫切片图像的拼接和修复方法

由于环境和切片本身特性的影响,试验中获取的蝗虫切片总是不完整或者带有褶皱的。针对这一问题,提出了一种基于图像匹配的蝗虫切片拼接和修复方法,以序列切片中缺损切片的邻近切片图作为参考对象,对缺损切片图像进行拼接和修复。首先对切片进行小波降噪,降低噪声对匹配的影响;然后用尺度不变特征变换(scale.invariant feature transform,SIFT)算法和快速鲁棒特征(speed-up robust features,SIJRF)算法获取切片特征点并生成特征向量,完成切片的初始特征点匹配;随后利用随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法进行匹配矫正,剔除匹配点对中的误匹配,并利用最小二乘法求解出单应性矩阵;最后用正确的匹配点对和单应性矩阵完成蝗虫切片的拼接,利用求得的空间映射模型找到褶皱部分相应的匹配域,完成对缺损部分的修复。试验表明:提出的切片拼接和修复方法的所提取的特征点的正确匹配率能够达到72.2%,并且运行速度以及匹配效果都能在一定程度上满足切片修复的要求,为后面进行蝗虫切片褶皱打开以及蝗虫体的三维重建提供了技术参考。     

基于三维视角的农业干旱对气象干旱的时空响应关系

气象干旱是农业干旱的驱动因素,研究农业干旱对气象干旱的响应特征对理解干旱演变机制具有重要作用,而以往研究大多忽略了干旱的时空连续特征。该研究以SPEI和aSPI分别表征气象干旱和农业干旱,基于三维干旱识别方法提取2类干旱的历时、面积、烈度、强度、中心以及迁移距离6个干旱特征,分析黑河流域1961-2014年干旱时空连续动态演变特征;提出时空尺度干旱事件匹配准则,确定存在时空联系的气象-农业干旱事件,探讨气象、农业干旱时空响应特征并建立干旱特征响应模型。结果表明:1)从三维视角可准确全面地认识干旱事件时空动态演变过程及区域干旱发展规律,研究区秋冬春连旱一般起源于中游中部,沿东南方向逐渐向上游迁移并消亡,且干旱迁移速率在上游相对较快;2)基于时空尺度的干旱事件对匹配结果能够保证时空尺度上气象、农业干旱的复杂关系更接近实际,为准确分析气象-农业干旱时空响应特征提供保障;3)研究区气象-农业干旱历时、干旱面积和干旱烈度的最优响应模型分别为二次多项式、指数函数和指数函数。该研究为准确评估干旱时空动态演变规律及干旱响应关系提供了新思路。     

"三北"地区沙棘属植物的区域化种植开发探讨Ⅱ沙棘属植物种植开发中应该加强的一些环节

中国“三北”地区沙棘属植物“五带”区域化种植方案(亦即引种区域化)的实质,是防止引种工作中出现“一窝蜂”的无序状态,实现科学规划,精心种植。在保证沙棘属植物引种区域化的前提下,要注意品种优良化、栽培集约化、开发系列化和服务配套化(简称“四化”)等方面的工作,才能从整体上指导沙棘种植开发工作,实现沙棘的“三大效益”,全面推动“三北”地区的山川秀美、经济腾飞和社会进步。     

基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

Effect of moving mean covariance adjustments on error and genetic variance estimates and selection of superior lines in peanuts (Arachis hypogaeal L.)

Summary Effects of moving mean covariance adjustments on error control, genetic variance component estimates and selection were examined in nine trails in peanut breeding nurseries. Neighbourhood sizes of two to fourteen adjacent plots were used in two types of moving mean covariates: one based on adjacent plot yields and a second based on adjacent plot residuals after removal of replicate and treatment effects. Both covariate types reduced error variance, in one trial by up to 57%, although the covariate type giving the most error reduction varied among trials. Generally most error variance reduction occurred when six to eight adjacent plots were used.In some trials genetic variance component estimates following covariance adjustment were higher than those from unadjusted analyses and in other trials they were lower. As the neighbourhood size included in the moving mean increased from two to fourteen plots the genetic variance component estimate changed considerably in some trials. However, large rank changes did not appear to be associated with these genetic variance component changes as neighbourhood size had little influence on the selection of progenies. Also, genetic effects included in the yield covariate had little influence on selection of elite lines as essentially the same lines were chosen or rejected when residual covariates lacking these genetic effects wre used.     

互联网信息技术使用对农业生产率的影响分析——以江西省水稻种植户为例

利用江西省549份水稻种植户数据,采用普通最小二乘法(OLS)、倾向得分匹配法(PSM),从微观层面分析互联网信息技术使用对水稻农业生产率的影响。研究结果表明,使用互联网信息技术可以显著提高水稻的土地生产率和全要素生产率,但是增产效应大于增效的效应。使用倾向得分匹配方法对比基准回归结果后,仍然得到了一致结论。异质性结果表明,考虑农户教育水平差异,互联网信息技术使用仅对较低教育水平农户土地生产率的促进作用显著,对全要素生产率的提升效应仅对较高教育水平农户显著;考虑农业经营规模差异,互联网信息技术使用仅对规模较大户的土地生产率和全要素生产率提升作用显著,在适度扩大土地经营规模的条件下,互联网信息技术的增产效应大于效率提升效应。因此需要持续推进农村互联网及配套基础设施建设,同时提高农民文化素养、鼓励规模经营,提升农民从互联网获取农业信息、技术的能力与需求。