黔东南蓝莓锈病的田间识别及药剂防控

黔东南地处中亚热带季风湿润气候区,冬无严寒,夏无酷暑,成为目前我国蓝莓主要种植区之一。随着蓝莓品种的不断引进和种植面积扩大,用药不合理及植被、气候因素,致使锈病对蓝莓危害呈逐年加重趋势,造成受害叶片病斑累累,叶片早落,树势衰弱,严重影响蓝莓产量和品质。     

无人机在森林防火领域的应用及发展

我国森林资源较为贫乏,森林大火每年都有发生。基于此现状,分析了无人机中低空监测系统所具有的机动快速、使用成本低、维护操作简单等技术特点,阐述了其具有对地快速实时巡察监测能力,在对车和人无法到达地带的资源环境监测、森林火灾监测及救援指挥等方面具有其独特的优势。最后介绍了其应用现状和面临的问题。     

新工科背景下“以学为本”理念的探索与思考——以“Python程序设计”课程为例

教育部提出新工科战略规划,为新一轮高等教育改革指明了目标和方向,同时对高等教育质量和大学生的个性化培养提出了更高的要求。"以学为本"的理念基于知识建构主义理论,为教学效果的提升提供了科学基础。以"Python程序设计"课程为例,分析了"以学为本"理念的实施不能仅仅依赖于利用互联网和多媒体技术对授课模式进行变革,更需要在授课环境的设置、教学目标的确定、知识体系的构建、教学逻辑的设计等方面进行全过程、全方位的改革,从而保障"以学为本"理念得以有效实施,培养学生适应现代社会的快速变化和未来不确定的变革挑战。     

基于计算机的木材特征提取和分类识别技术研究综述

木材由于内部结构和组成成分的差异，使不同种类木材表现出完全不同的理化性质，并决定其不同的用途和商业价格，因此针对木材的分类识别研究具有重要的应用价值。木材分类识别通常经过木材特征提取和基于特征的分类识别这2个步骤。目前木材特征提取主要利用计算机视觉、光谱分析等技术。木材分类识别是基于木材特征的数字化，这一部分可利用计算机算法实现自动识别，较以往人工识别可大幅提高准确度。文中通过分析近20年来木材特征提取和分类识别的相关文献，介绍各种基于计算机的木材特征提取与分类识别技术的特点及适用范围，并结合计算机技术的发展方向探讨木材特征提取与分类识别技术的发展趋势，以期为构建更准确的木材分类识别技术提供参考。     

排球运动规划在采摘机器人识别与定位中的应用

在排球比赛过程中,扣球是得分最关键的动作之一,为了得到合适位置出手点、角度和力度等优化数据,可以采用排球机器人训练的方法,通过植入人工智能算法,对扣球过程中的数据进行采集,最后通过运动规划使扣球动作达到最佳姿态。排球机器人运动规划方案可以移植到采摘机器人的智能化训练上,加快对果实信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,对于提高采摘机器人定位和识别能力具有重要的意义。为了验证方案的可行性,对基于排球机器人运动规划系统的采摘机器人定位识别功能进行了测试,结果表明:采摘机器人可以成功定位和识别果实,且响应速度较快、误差较小,可以满足采摘机器人定位识别功能的设计需求。     

农业机械设备液压元件故障诊断系统设计与应用

为进一步提升农业机械设备液压元件的故障识别与诊断水平,通过理解多功能收获机的液压元件故障机理,将故障机理的理论模型与BP核心算法相融合,从硬件平台和软件运行控制两大方面进行故障诊断系统设计。测试试验表明:设置正确的故障编码并给出较为涵盖齐全的故障系统知识库,通过液压元件的故障现象,可得知该元件的故障名称及故障处理方案,在完善多功能收获机液压元件故障诊断手段的同时,可为农机设备维修人员迅速准确找出故障位置提供便利。该设计可作为故障专家开发系统的有效组成部分,具有一定的推广价值。     

橡胶籽脱壳试验机工作参数优化与试验

为提高橡胶籽脱壳加工的脱壳率和降低其破碎率,本文结合橡胶籽物理特性,运用Box-Behnken试验设计理论进行关键部件工作参数试验与优化,重点研究橡胶籽脱壳试验机工作关键参数中滚筒转速、脱壳间隙、滚筒表面材料自流角对脱壳率、破碎率的影响规律,将脱壳率、破碎率作为响应指标进行双目标优化和响应面分析,得出当橡胶籽脱壳试验机关键部件在给定区间内的最佳工作参数组合为:滚筒转速343.03 r/min,脱壳间隙12.35 mm,滚筒表面材料自流角15.5°,此时脱壳率和破碎率达到区间内最优解,其值分别为84.53%、12.95%。将优化参数修正后在实验室自制的橡胶籽脱壳试验机上多次重复验证试验,得出此时平均脱壳率为83.78%,破碎率为12.47%,说明此工作参数优化结果具有较高可靠性。该研究可为提高橡胶籽脱壳设备工作质量提供参考。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。     

水果甜玉米选育方法探讨

针对目前市场受欢迎的水果甜玉米特点探讨品种选育方向和方法。根据品种选育目标和基础材料,提出二环系选系、群体轮回选系、回交转育选系和单倍体选系等方法,结合选系材料的栽培要求以及自交系的组配模式进行分析,建议以优质早熟矮秆温带品种为基础选系材料,融入亚热带和热带种质改良其适应性,通过以温×温、温×亚热、温×热或双杂优模式进行组配,选育综合性状优良的水果甜玉米新品种。     

基于R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别

针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题，以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象，提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进，以U-Net为骨架网络，采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失，在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码，实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面，针对缝匠肌这一核心目标肌肉区，采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型，以验证该方法的准确性与实时性；另一方面，通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径，并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动，验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明：当交并比为0.8588时，本文方法平均精确度为0.9820，优于R2U-Net的(0.8324，0.9775)；单样本检测时间平均为82ms，说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像，满足机器人自主分割系统的实时性要求，优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后，在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验，机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s，平均偏移距离为4.36mm，最大偏移距离不大于5.9mm，满足羊后腿去骨分割的精度要求。