华南型温室环境监控系统人机界面软件的开发

温室生产栽培环境自动综合监测与调控技术的主要内容是其相应的智能监控决策软件的开发,其中友好的人机用户界面软件是重要部分。本研究自行开发了华南型温室环境监控系统人机界面的软件,包括软件的结构,各个界面的内容以及编程实现中所用到的关键技术。该软件应用Visual Basic语言及SQL Sever数据库系统联合开发,具有数据自动调用、实时监测显示、存储、查询等功能,通过在三菱PLC集成开发的控制系统硬件平台上实测调试,证明软件功能完善。该软件结合华南型温室环境综合优化控制决策软件(模块)即可形成完整的华南型温室环境生产过程监控系统。     

不同过滤条件对自然水体中有机磷农药吸收光谱与浓度预测模型的影响

【目的】紫外-可见吸收光谱法检测自然水体中有机磷农药浓度时,检测精度容易受水体中固体悬浮物引起的浊度干扰,在检测前需要对含有有机磷农药的自然水体进行预处理(过滤),本文研究不同过滤条件对自然水体中有机磷农药吸收光谱与浓度预测模型的影响。【方法】选用甲基对硫磷为研究对象,以池塘水、农田水和河涌水为稀释剂,配制不同浓度梯度的试验样本,分别使用400目(40μm孔径)纱布、5μm滤膜、0.45μm滤膜过滤3种自然水体-甲基对硫磷溶液。使用浊度仪检测自然水体过滤前后的浊度;用搭建的紫外-可见光谱检测系统获取过滤前后的试验样本光谱数据,结合化学计量学方法,构建甲基对硫磷农药的定量预测模型。【结果】使用5μm和0.45μm滤膜过滤,3种自然水体浊度明显下降。不同过滤条件过滤前后,无论质量浓度高低甲基对硫磷在3种自然水体中均只有2个特征峰,位于225和275 nm左右。整体上看,过滤增强了甲基对硫磷溶液浓度与光密度间的线性关系,过滤后的自然水体-甲基对硫磷溶液光谱模型均有较高的预测精度,可用于定量分析。本文采用的3种过滤条件中5μm滤膜过滤效果最佳,能够去除浊度干扰,同时有机磷农药光谱模型具有较高的...     

美国精确农业全面快速发展的要素体系

美国是世界上农业最发达的国家之一,在精确农业方面,无论是起始发展战略还是当下发展规模,都处于领先地位。自然资源、人力资源、技术装备、农业政策和技术推广等五个要素推动了美国精确农业的快速和全面发展,并且保证了农业新技术的大面积推广和应用。通过具体分析各要素,可以为我国精确农业的发展给予启发和借鉴。     

基于Matlab的计算机数据采集系统设计

设计了一套基于Matlab的计算机实时数据采集系统，该系统包括一块与PC串行连接的外置数据采集卡及一套采用Matlab语言编写的计算机驱动程序，可对1－11路模拟输入进行高精度（12位分辨率）、大容量（取决于计算机内存）、较高速度（采样可达3400次／s以上）的数据采集，并对数据进行各种分析与处理。介绍了系统软硬件设计及其在土槽测试中的应用实例。     

穴盘水稻秧苗通过分秧滑道的高速摄像分析

通过高速摄像技术观察了穴盘水稻秧苗通过分秧滑道的情况,发现滑道上部的过渡圆弧段是影响秧苗通过性的关键,其中分滑道1～3的通过性相对于其他分滑道要差;当秧苗营养土含水率为26.6％时,秧苗通过整条滑道的时间比营养土含水率为31.2％时的要短,且与计算机虚拟仿真的结果更接近.试验结果表明,秧苗通过分滑道1所用的时间最长,通过分滑道6所用的时间最短,秧苗在各分滑道中下滑的一致性较好,所设计的分秧滑道能够满足机械手式抛秧机中对分秧作业的要求.     

基于机器视觉的果园成熟柑橘快速识别及产量预估研究

【目的】提供一种快速、准确的自然环境下成熟柑橘的识别及计数方法,解决传统的通过人工 采样的方法进行产量预估带来的成本高、时间长和精度低的不足,并为以后对柑橘进行自动采摘打下基础。 【方法】应用 RGB 相机采集柑橘园果树图像,并通过转换到 Lab 颜色空间,对与背景颜色有明显区别的柑 橘区分采用“a”分量,然后基于霍夫圆变换法应用 MATLAB 软件对剔除背景的柑橘进行计数,实现对柑橘 产量的预估。【结果】该图像处理方法与传统的水果与背景分离方法相比更简单快速,果实识别正确率达 94.01%,产量预估正确率达 96.58%,平均识别时间 1.03 s。选取 10 棵树共 20 个图片进行产量预估,将该算 法得到的柑橘数量与通过人眼计数得到的结果进行比较,其相关系数 R2 为 0.9879。【结论】该算法简单快速, 能精确实现水果的快速自动识别及产量预估,对果实的重叠性、果实遮挡有较好的鲁棒性,促进了机器学习 在现代农业的应用,具有较高的理论和实践意义,推动了果园智慧农业进一步发展。     

基于Pro/E的机械手式水稻抛秧机的虚拟样机设计

机械手式水稻抛秧机是一种能够自动从育秧穴盘中拔起秧苗,并有序定植于田间的新型抛秧机。为此,利用Pro／E软件建立了机械手式抛秧机整机及其主要工作部件的三维模型,进行了整机的虚拟装配、干涉检验和生成二维工程图,实现了机械手式抛秧机的虚拟样机设计。虚拟样机为进一步完善样机的设计起到了重要的作用,也为其它农业机械的虚拟样机设计提供了参考和借鉴。     

基于PLC的拔抛秧机械手监控系统设计与试验

目的 设计一套拔抛秧机械手监控系统,以提高拔抛秧机械手设备的自动化和信息化水平。方法 根据拔抛秧机械手工作原理,采用可编程控制器(Programmable logic controller,PLC)作为主控单元设计了系统的硬件电路和软件程序,采用触摸屏和组态软件设计了拔抛秧机械手的人机交互监控界面,并采用GRM530通讯模块、云服务器、Android手机和Android Studio软件设计了远程监控系统手机APP。该监控系统工作时,GRM530通讯模块读取PLC中指定的存储器数据,通过4G网或WIFI将数据上传到云服务器内,Android手机APP可直接访问并下载该云服务器中的数据,最后在APP中可视化地呈现出来。结果 该监控系统工作稳定可靠,远程通信测试重复10次试验的丢包率均为0,平均时延为25 ms,表明Android手机APP客户端和拔抛秧机械手可以实现稳定可靠的双向通信。该系统的数据传输是双向的,人机交互功能正常,触摸屏和Android手机APP均能精准地反馈设备的工作状态和工作数据,用户可以通过Android手机APP对PLC发送控制指令,实现整个系统的监控一体化,远程控制指令响应延时低,最高响应延时不超过0.63 s。结论 该拔抛秧机械手监控系统可以对拔抛秧机械手工作状态和工作数据进行远程实时监控,具有良好的人机交互界面,对促进信息化与农机装备的深度融合具有一定指导意义。     

穴盘水稻秧苗通过分秧滑道的运动仿真与分析

为了研究所设计的分秧滑道的性能，利用Pro/E和ADAMS软件对穴盘水稻秧苗通过分秧滑道运动进行了仿真。建立了2种秧苗营养土钵模型，球体模型和实际尺寸营养土钵模型。结果发现秧苗在通过分秧滑道圆弧段时其速度、加速度和接触力会发生突变；秧苗通过7条滑道需要的时间最长为0.633 s，最短为0.463 s；当滑道相对竖直平面倾斜2°布置时，秧苗通过滑道的通过性与滑道竖直布置时的差异不大。通过仿真可得到7穴秧苗不同时间点在7条滑道中的运动轨迹，以及在滑道运动的状态下，秧苗通过2组分秧滑道后在田间的定植情况。研究结果为今后分秧机构的进一步优化设计和试验研究提供了参考依据。     

光谱技术结合化学计量学分析方法快速检测阿维菌素的试验研究

生物农药阿维菌素是一种微溶于水的高毒杀虫剂，有广谱、高效等特点，在防治水稻螟虫，稻纵卷叶螟方面表现优异，但对水生生物高毒。为了探讨利用光谱技术现场快速检测水体中生物农药阿维菌素的可能性，测定了其在紫外/可见光波长范围内的不同浓度吸光度光谱数据，建立其快速有效的定量分析模型。使用不同光程比色皿采集一定浓度范围的阿维菌素农药样本光谱数据进行对比，得到最佳光谱数据用于后续定量处理分析。将波长范围为200~500 nm的光谱数据采用Savitzky-Golay卷积平滑法（S-G平滑法）进行数据预处理，将原始光谱数据和S-G平滑法预处理后的光谱数据校正集和预测集分别按不同比例采用Sample set partitioning based on joint x-y distance（SPXY）算法进行样本集划分，并分别建立PLS模型进行比较。再将划分样本集后优选出的光谱数据采用主成分分析（Principle component analysis，PCA）结合马氏距离阈值法（Mahalanobis Distance，MD），即PCAMD算法剔除异常样本，再将剔除异常样本后的光谱数据采用竞争性自适应重加权采样法（Competitive adaptive reweightedsampling，CARS）筛选特征波长变量，建立S-G平滑-SPXY-（PCA-MD）-CARS-PLS定量分析模型。结果表明，100 mm光程比色皿获得的光谱数据最佳，245.4 nm处为阿维菌素特征吸收峰。原始数据经S-G平滑法预处理、SPXY划分样本集、PCA-MD剔除异常样本以及CARS筛选特征波长变量后建立的定量模型最优，模型评价系数R²p为0.998 8，预测集均方根误差为0.061 1，剩余预测残差为29.589 4，该方法有效简化了模型并提高了模型精度和稳健性。研究表明，生物农药阿维菌素的紫外/可见光吸收光谱数据结合化学计量学分析方法能够用来定量分析生物农药阿维菌素浓度。