基于机器视觉的玉米果穗性状参数测量方法研究

在玉米育种、田间测产和提高玉米产量的过程中，均需要对玉米果穗考种，即需要对玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数和穗粒数等性状参数进行测量。人工考种不仅花费大量的人力物力，而且在考种过程中普遍存在人工劳动强度大、观测效率低、人为干扰导致测试结果不客观及不准确等问题，在很大程度上限制了考种的速度与精度。针对上述问题，利用所研制的自动考种设备和机器视觉方法，通过USB工业相机获取玉米果穗单面性状彩色图像，利用|B-R|模型、（G+B）/2模型将彩色图像分别进行灰度化，利用改进后的一维最大熵阈值分割方法对灰度图像进行二值化，分别得到果穗轮廓二值图像和果穗特征二值图像；通过轮廓二值图像计算果穗放置后的倾斜角，实现果穗轮廓二值图像和特征二值图像的自动纠偏；通过相机标定，得到单位像素对应的实际值，进而得到穗长及穗粗；通过提取局部籽粒特征二值图像，利用水平黑背景点扫描及对扫描曲线的修正获取穗行宽度，通过穗行数修正模型得到果穗的穗行数；通过提取局部单行籽粒特征二值图像，利用垂直黑背景点扫描及对扫描曲线的修正得到行粒数；根据行粒数和穗行数得到穗粒数。试验结果表明，穗长和穗粗平均测量精度分别为98.05%和97.99%，穗行数测量正确率为95%，行粒数平均测量精度为96.29%，穗粒数平均测量精度为95.67%，和实际值相比，穗粗、穗长、行粒数及穗粒数的测量值差异无显著性。单穗玉米果穗机器视觉平均测量速度为600ms/穗，考种设备测量速度为6s/穗，能够满足自动考种设备的使用需求。     

苹果枝条往复式切割剪枝参数分析与试验

为探究苹果枝条剪切力学特性,寻找最优切割参数组合,支撑后续剪枝装备的开发,该研究利用自制的往复式枝条切割试验台,通过单因素试验研究枝条直径、平均切割速度、切割间隙和刀具滑切角对枝条峰值切割力的影响。在单因素试验基础上选取平均切割速度、切割间隙和刀具滑切角为影响因素,以峰值切割力为目标进行多因素试验,并建立回归模型。试验结果表明,峰值切割力与枝条直径呈线性增长关系,随着平均切割速度和滑切角的增大而减小,随着切割间隙的增加先减小后增大。对回归模型进行优化分析,得到最优切割参数组合为平均切割速度0.4m/s、切割间隙1.5 mm、刀具滑切角20°,该组合下的峰值切割力为560.97 N。峰值切割力的预测值与实测值的偏差小于4%,切割参数优化结果可靠。该研究可为后续苹果枝条修剪装备的研发提供数据支撑。     

中国果园植保机械化技术与装备研究进展

果园植保是果园管理关键环节，其机械化发展水平直接影响水果种植的经济效益。为明确中国果园植保机械化技术与装备未来发展方向，该研究首先介绍了中国果园的主要种植方式、植保机械化发展水平及发展制约的因素，然后重点阐述了管道喷雾、风力辅助喷雾、静电喷雾、循环喷雾、变量喷雾和航空施药等植保机械化关键技术与装备的研究进展，概括分析了上述植保装备的农药利用率情况，最后结合中国果园种植特点提出了推广标准化果园种植方式、发展立体植保施药技术、推广专业化机械植保服务模式和研发智能植保机器人4个方面的建议，以期为中国果园植保机械化发展提供参考。     

青田太鹤山公园濒临枯死的古松成功救活初报

青田县太鹤山公园濒临枯死的1株大古松,当时只有1根枝条成活,其它枝条全部枯死,但松木的韧皮部尚活。当时采用死马当活马医,经过松材线虫病免疫激活剂(疫苗)大剂量注射,再采用植物免疫增产蛋白1000倍液灌根,结果成功将其救活。     

商品蛋鸡生殖型传染性支气管炎的诊治

1 发病情况 2009年,新郑市某饲养场所饲养的3000只商品蛋鸡,开产后产蛋率一直上升,但到190日龄时产蛋量逐渐下降.病程持续1周左右,鸡群并无其他病症,主要以产蛋量下降为主,死亡率很低.在产蛋量下降期间,曾在鸡饮水中加人环丙沙星、氧氟沙星等药物进行治疗,但均没有控制住产蛋量下降.     

玉米果穗自动考种系统设计与试验

目前玉米考种主要采用传统的手工考种和基于机器视觉的半人工考种。基于机器视觉的半人工考种是由人工来完成玉米果穗的摆放,通过机器视觉的方法来实现玉米果穗特征参数测量,测量完毕后由人工收集玉米果穗,缺点是半人工、非全自动,测量效率受人工操作时间限制。针对上述问题,为实现玉米果穗考种过程中性状信息的自动图像采集处理及自动称量,设计了一种玉米果穗自动考种系统,主要包括直线振动喂料机、横向定位传输机构、气动夹取搬运机构、图像采集平台、称量平台、推送机构、可编程控制器（PLC）和计算机8部分,来实现玉米果穗的自动喂料、自动排序、自动图像采集处理和自动称量等功能。在此基础上对机构及控制系统进行了样机试制,试验结果表明,样机对玉米果穗的夹取、搬运及放置位置准确,图像采集处理方法可行,样机一个工作周期在6s以内,试验中,采用单相机时整穗的平均图像测量速度在600ms/穗以内。样机整体性能能够满足考种使用要求。     

果园喷雾机器人靶标探测与追踪系统

针对风送喷雾装备不间断无差别喷施造成的过量用药和雾滴脱靶严重的问题,该研究设计一种果园喷雾机器人靶标探测与追踪系统,随果树对象位置变化实时调整喷雾角度实现精准对靶。该系统采用激光雷达扫描获取作业范围内果树的点云数据,确定靶标区域,然后通过点云分割、滤波等处理获得目标靶点,并根据目标靶点位置确定对应喷雾仰角;构建喷雾机构目标仰角与编码器脉冲数的数学模型,以及目标仰角与电动推杆行程的数学模型,设计喷雾机构仰角的测控方法。实际果树冠层靶点探测试验表明,随机选取的3棵果树目标靶点主要集中在距地2.0～3.5m范围内,系统可以依据冠层形状计算靶点并调节喷雾仰角,最小喷雾仰角为47.8°,最大喷雾仰角为51.4°,连续目标靶点之间喷雾仰角最大调节时间为0.06 s,可满足对靶的时效需求。该系统能够适应不同形态果树中下部对靶施药需求,为后续开展果园精准植保研究提供理论基础与技术参考。     

果园高位作业平台自动调平前馈PID控制方法

为提高果园高位作业平台自动调平控制系统性能,该研究基于已开发的果园高位作业平台调平机构,提出了前馈PID控制的自动调平控制方法。首先对果园高位作业平台自动调平控制系统进行动力学分析,建立被控对象数学模型。然后在数学模型的基础上设计前馈PID控制算法,并对控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,前馈PID较传统PID的控制性能更优,系统上升时间缩短18%,调节时间缩短19%,稳态误差控制在0.6%以内。最后,搭建果园高位作业平台自动调平控制系统,并对调平系统进行静态与动态试验。试验结果表明：前馈PID控制的调平性能优于传统PID控制,静态调平中,前馈PID上升时间平均缩短20%,调节时间平均缩短30%,稳态误差控制在0.6%以内;动态调平中,果园高位作业平台以2 km/h的速度行驶于起伏较大的路面,工作台俯仰角绝对值差最大为2.99°,平均绝对误差为0.79°,均方差误差为0.58°,工作台倾角稳定在±3°以内,较好地实现了果园高位作业平台自动调平控制,满足果园作业需求。     

农药雾滴沉积特性研究进展与展望

农药雾滴在喷施过程中因无法有效润湿靶标而出现反弹、飞溅、聚并滚落等现象,致使周边环境受侵害,严重威胁生态稳定及安全。由于雾滴沉积过程较为复杂,且相关机理尚不成熟,因此雾滴沉积特性研究是实现药液有效沉积,推动病虫害防治技术快速发展的关键。该文从单液滴微观动力学和雾滴群沉积飘移特性两个方面对目前研究进行总结,主要阐述了单液滴撞壁行为研究方法、影响单液滴界面行为的主要因素及单液滴撞壁理论建模研究;雾滴群分布特性研究方法、沉积量收集及检测方法以及雾滴群建模研究;并探讨了以上两种主流研究思路对最终沉积量评估的贡献及目前存在的瓶颈问题,且基于此提出了未来发展建议,以期为农药沉积特性研究及病虫害防治技术提供参考。     

采用多源信息融合的妊娠猪舍环境质量评价方法

妊娠猪舍作为养殖场猪只繁育的基础条件,其环境质量对母猪的生产性能有显著影响。为合理评价妊娠猪舍环境质量,该研究提出一种基于模拟退火的粒子群算法（Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization,SA-PSO）、套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）和反向传播（Back Propagation,BP）神经网络的环境质量评价模型。利用卡尔曼滤波和分批估计自适应加权融合算法,实现多节点环境数据的时间与空间数据融合;构建猪舍环境质量非线性评价模型,采用LASSO算法,筛选得出与环境质量强相关的特征参数,实现输入降维;融合SA-PSO算法实现网络初始权值和阈值的优化,形成SA-PSO-LASSO-BP神经网络评价模型。通过对数据采集系统获取的实际妊娠猪舍环境数据进行验证,结果表明：提出的环境质量模型决定系数为0.918、总准确率为95.85%,相比单纯使用BP神经网络,加入LASSO和SA-PSO算法后决定系数与总准确率分别提高了37.43%、11.09%,具有更高的评价精度和性能,可更好地拟合复杂环境参数与环境质量间的非线性关系,为妊娠猪舍环境质量评价提供参考。