基于图像频谱特征的稻飞虱识别方法

为准确、快速的识别稻飞虱种类,采用自行设计的野外环境昆虫图像采集装置获取稻飞虱背部图像,通过对背景与目标像素的统计,选取140为阈值,对稻飞虱图像的蓝色通道进行二值化,将背景与目标分割开,采用形态学滤波以及开运算,与灰度图像进行与操作,获取单个稻飞虱虫体背部区域的灰度图像。然后对灰度图像进行二维傅里叶变换,获得虫体背部图像的二维傅里叶频谱。最后以ll(l=1,2,…,6)的二维频谱窗口数据作为稻飞虱特征参数,建立Fisher判别函数。训练集和验证集的试验结果表明,选用33二维傅里叶频谱窗口数据建立的判别模型,稻飞虱正确识别率可达到90%以上。该方法可以实现田间稻飞虱的自动识别。     

基于悬空压裂法的油菜角果抗裂角力测试试验

为寻求出油菜角果不易炸裂的优良品种,在分析已有油菜角果抗裂角力测试方法优缺点的基础上,采用悬空压裂法在WDW-300型万能试验机上对不同品种油菜角果的抗裂角力进行了试验研究,分析油菜品种、角果大小、角果含水率、角果成熟度等因素对油菜角果抗裂角力的影响。结果表明:加载速度为10 mm/min时,载荷随位移的增加先迅速上升,在得到一个峰值力后瞬间下降,呈曲线变化状态,峰值即为角果的抗裂角力。试验测得了28个品种油菜角果抗裂角力范围为0.898～3.035 N,同一品种的油菜角果含水率越高,角果尺寸越小时抗裂角力越小。油菜角果大小差异明显时,同一品种角果尺寸大其抗裂角力大;品种相同含水率不同时,含水率大的角果抗裂角力大。该试验也为研究油菜角果抗裂角力提供了一种新的测定方法,操作简单、快捷。     

温室无线传感器网络系统实时数据融合算法

针对温室无线传感器网络(WSN)系统的数据融合要求,提出一种多传感器实时数据融合算法。首先在节点上对各传感器数据序列进行一致性检测和三次指数平滑,然后将平滑后的数据发送到路由器或网关,基于文中提出的无需指数运算的新型支持度函数进行幂均方融合。在江苏农博园现代农业馆玻璃温室中进行了实地试验测试,结果表明:三次指数平滑能够明显减少数据波动;新型支持度函数的幂均方融合精度与高斯型支持度函数相比无显著差异,算法运算时间缩短83.6%,并且融合效果优于算术平均法。     

文丘里施肥器水肥分布分析

在水肥一体化滴灌系统中,为了研究文丘里施肥器的水肥分布特性,随机抽取每条滴灌带中的3只滴箭进行取样,试验设定每1 min取样1次,一共取样10次.试验结果表明整个温室滴灌带样品溶液的浓度在6 min后趋于稳定;每支滴箭在每分钟的肥料浓度与该时间的所有滴箭平均肥料浓度的相对误差,随着时间的变化而变化,6 min后平均相对误差在10％以内,第10 min,平均相对误差降至0.74％.     

对靶喷雾红外探测器的设计与探测距离测试

为克服果园农作物非对靶喷施农药造成的缺陷,设计了1种基于模拟正弦调制的红外靶标探测系统,对农作物采用自动对靶喷雾,将连续性施药转变为间歇性对靶施药,并对不同试验条件对探测距离的影响进行了分析。试验结果表明,所设计的系统可对农作物靶标进行自动探测,探测距离受多种试验因素影响。     

基于机器视觉的莲子去芯位置的定位方法

提出一种基于机器视觉的莲子去芯位置定位的方法,并搭建试验平台进行去芯验证。采集4个产地、不同尺寸的莲子,用2个相互垂直的摄像头采集凹槽内莲子图像,对图像进行裁剪和灰度处理后,通过莲子头部和尾部的灰度特征差异识别莲子朝向;对沿长轴尾部向上的莲子图像进行二值化处理,经腐蚀运算以消除边缘杂质,缩放以增大特征点的曲率,利用角点检测确定莲子去芯位置坐标后进行坐标换算,计算机械手移动距离,实现莲子去芯作业。试验表明：莲子理想去芯位置为莲子尾部凸点,莲子朝向判别成功率约97%,尾部凸点识别准确率约97%,整体识别成功率约94%,去芯成功率约93%,单颗莲子图像处理平均时间约78 ms,平均去芯时间约0.5 s。若以尾部凸点识别成功数为基数计算,则莲子去芯成功率可达98.9%。     

气力圆盘式胡萝卜精量排种器的设计

针对胡萝卜种子体积小、质量轻、形状不规则且种群中含有杂质,以及传统排种器难以实现精量播种、容易造成堵塞型孔等问题,设计了一种气力圆盘式胡萝卜精量排种器。通过理论分析与计算,确定了胡萝卜排种盘、充种装置、清种装置与清堵装置的结构及其关键结构参数,并将所设计的排种器安装在自行设计的试验台进行台架试验,验证其排种性能。该设计可满足胡萝卜种子精量播种的要求,为小籽粒不规则蔬菜种子的精量播种提供了重要参考。     

基于机器视觉的稻茬麦单茎穗高通量表型分析

【目的】高通量表型技术不仅是现代育种领域的重要手段,也是解析田间作物生理生态行为的工具,但不同类别高通量表型技术的基础架构特征仍不清楚,因此需要针对机器视觉高通量表型技术进行专门探讨。【方法】本文用机器视觉技术检测计算稻茬麦茎穗一体的表型指标。使用宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种,进行小区化对比试验,使用等孔距栅条精播板进行单粒精播,准确控制条播小麦的群体条件。于稻茬麦成熟期进行茎穗一体图像获取,对图像进行灰度增强、直方图均值化、S分量提取、Otsu阈值分割、茎穗分离和茎穗形态参数提取等操作。提取的稻茬麦地上部单茎穗各器官的形态参数包括茎秆长、茎秆平均宽度、茎秆投影面积、茎秆周长、麦穗长、麦穗平均宽度、麦穗投影面积和麦穗周长。同时,使用传统方法获取小麦单叶片质量、单茎秆质量、单穗质量和单穗籽粒产量等农艺性状指标。分别构建线性模型、二次模型、指数模型及拓展模型进行多维指标拟合,包括小麦单茎穗生物量与单穗籽粒产量关系、单茎穗的麦穗形态参数与单穗籽粒产量关系等拟合分析。在单茎穗层面对小麦茎穗的表型指标与单穗籽粒产量之间的关系进行相关分析和回归分析,进而基于机器视觉在小麦茎穗一体方面的个例应用,讨论大田高通量表型分析的机器视觉技术研发的要点。【结果】宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种的单叶片质量与单穗籽粒产量的相关系数依次下降,小麦单茎穗形态参数与单穗籽粒产量的相关性显著低于生物量指标,但单穗投影面积、单穗长与单穗籽粒产量依然存在显著正相关。3个小麦品种在单茎穗的各生物量指标与单穗籽粒产量的最优回归模型各不相同,麦穗图像的形态参数不能准确反映单穗籽粒产量,但单茎穗的茎秆和麦穗形态参数的组合应用表现出最佳的拓展模型拟合结果。利用茎穗一体的数字图像处理所得的复合型形态参数可以准确预测单穗籽粒产量,从而表明利用机器视觉技术观测小麦的生长过程并实时预测产量的可行性。【结论】机器视觉技术能提供远高于常规农艺性状的高通量指标集,为解析各类农艺性状之间的联系及产量的通径分析提供更多的途径,但也造成高维指标集和有价值信息提取的技术困难。应用于田间小麦群体的机器视觉技术应具备多尺度智能化自适应的技术架构,同时应具备基于场景、群体、个体和器官的多空间尺度和苗期、分蘖期、拔节期等多生理时间尺度的统计性数字表型发现和计算能力,同时,机器视觉各技术研发环节和各技术模块都需要农艺学深度参与和校准,而配备标准表型数据库更是保障高通量技术实用性和可靠性的基础。     

基于光照的温室加热系统模糊PID控制

为了给冬季作物提供适宜的生长环境,综合考虑自然光和节能因素,提出了一种基于光照的温室加热系统模糊PID控制方法。首先,根据温室的光照强度和天气预报信息,建立温室内温度的设定模型;然后,结合常规PID控制算法简单、鲁棒性好及可靠性的优点,采用模糊控制思想对PID控制参数进行调整,使控制系统可以依据不同的偏差相应地调整;最后,使用Mat Lab中Simulink对控制算法进行了仿真试验。结果表明:该控制方法稳定性高、动态响应好、抗干扰能力强,为提高温室生产的经济效益提供了理论依据。     

采摘机器人末端执行器研究现状与展望

简述了国内外末端执行器的发展现状,对非夹持与夹持类的果实获取方式和拉、折、剪、热切割等不同分离方式进行了分析与比较,对吸盘、推杆、安全杆等附加机构的功能与配置方式进行了归纳,并介绍了末端执行器中视觉、距离、接近等传感器的集成应用情况,进而指出了末端执行器研究中仍存在的问题。同时,对采摘机器人末端执行器的发展进行了展望。