基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法

为了能够对害虫的准确计数,该文以白粉虱为例,提出了一种基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法。该方法首先利用K-means聚类算法对白粉虱图像进行分割,使白粉虱从背景图像中分离,然后利用基于最小二乘法的椭圆拟合方法对分割结果进行椭圆拟合,统计椭圆的个数,提取椭圆中心点的颜色特征值,将其作为新的分类中心,重新对白粉虱图像进行分割和椭圆个数的统计,最后将算法收敛时的椭圆个数作为当前白粉虱的个数。对辣椒、黄瓜、番茄和茄子4种作物叶片上附着的白粉虱进行了计数试验,该算法在这4种作物上的平均计数错误率依次为2.80%,8.51%,5.00%,1.56%,并且分别比阈值化方法和K-means聚类方法的平均计数错误率降低了11.65%和70.18%。试验结果表明:所提方法能够实现对不同作物上白粉虱的准确计数,且算法具有很好的泛化性。该研究结果可为虫害的检测以及采取正确的防治措施提供重要依据。     

车辆控制臂疲劳损伤分析与寿命预测

为提高车辆结构疲劳耐久性、完善车辆结构设计方法,该文对车辆控制臂进行了的疲劳损伤分析与寿命预测研究。通过有限元分析法,建立控制臂有限元分析模型,分析其结构应力,确定疲劳损坏热点。实测获得试验场条件下控制臂的应变载荷,进行频谱分析与低通滤波等数据处理,利用雨流计数法,编制控制臂载荷谱。利用局部应力应变法与Miner准则,考虑结构应力集中修正,完成控制臂的疲劳损伤分析与寿命预估。结果表明,控制臂损伤热点主要分布在与转向节连接的过渡处,控制臂载荷信号频域能量主要集中在15Hz以内,与车体结构的实际频率分布相符,控制臂的疲劳损伤分布与实际路况条件的受力状况相符,得出控制臂试验场预期寿命为3.96万h。研究结果可为车辆疲劳耐久研究提供重要参考。     

森林消防车车架载荷谱的采集和分析处理

森林消防车使用特殊,为了更好地研究其车架性能,需要对车架进行载荷谱的采集。介绍了在林区实际道路上消防车载荷谱的采集过程,利用Matlab对采集信号的有效性进行了检验,分析了信号的频谱特征,并进行滤波、去噪等处理,最后基于雨流计数法对载荷谱进行了一定的分析处理。对载荷谱的分析处理可为后续软件模拟仿真及车架疲劳可靠性分析提供有效数据。     

叶片在玉米高产育种、栽培中的应用

对玉米叶片的生长进程、叶片的计数方法、叶片数与生育期关系、玉米可见叶与拔节期关系及高产育种的理想叶片类型进行了论述,旨在为提高玉米育种工作效率和制定栽培管理规程提供帮助。     

菌肥微生物在不同pH茶园土壤中存活模式的研究

为了明确微生物肥料施入不同pH土壤对土壤肥力的贡献,以灭菌土接种菌肥微生物,经培养采用平板菌落计数法,探究菌肥移居微生物在土壤中存活性、变化规律及对土壤养分的贡献。结果表明：菌肥微生物在接入灭菌土壤前2周呈快速上升趋势,随后进入一个较长的稳定期;中性土壤各类菌肥微生物丰度为：氨化细菌为最多,达108 cfu/g干土;固N微生物、芽孢细菌、放线菌数量均达到107 cfu/g干土以上,而霉菌最多只达到105 cfu/g干土左右;在pH≈4.5酸性土壤,各类细菌、放线菌数量比中性土壤少2个数量级,但霉菌最大丰度可达107 cfu/g干土;酵母菌数量只有霉菌的1/10左右。菌肥各类微生物的迅速生长和繁殖,通过其分解作用、固氮作用、解P、解K作用等对土壤主要营养元素及活性增加有一定的贡献。     

基于图像的昆虫自动识别与计数研究进展

 随着计算机技术的快速发展,现代农业逐步走向数字化、精准化和智能化,昆虫自动识别和计数成为国内外研究的热点。论文综述了国内外基于图像的昆虫自动识别与计数技术研究的主要方法和应用,概述了各种方法的原理,比较了它们的优缺点,最后讨论了存在的问题及研究展望。     

松栎柱锈菌春孢子显微计数方法的筛选1）

为了选出松栎柱锈菌（ Cronartium guercuum）春孢子破壁前的显微计数的最佳方法。通过对4种孢子计数方法的比较,筛选出了适宜的预处理方法和计数方法。结果表明：100 mL水中加入15 g无水硫酸锌（ ZnSO 4）制成的硫酸锌溶液与无水乙醇（ C2 H5 OH）体积比为5∶1时对松栎柱锈菌春孢子分散效果最好。方法三最适合用于该菌锈孢子显微计数。     

基于计算机视觉的鱼苗自动计数系统研究

为了在鱼苗的饲养、运输和销售过程中对一定数量或批量的幼苗进行精确计数,提出了一种基于计算机视觉的鱼苗自动计数系统。利用流体力学中伯努利原理(Bernoulli principle)设计了一个稳定流速的稳流水箱,使鱼苗和水一起以平稳恒定的速度流过过流计数箱体的拍摄区;使用电荷耦合元件(CCD)高速摄像头以与水流速度成比例的帧速采集图像,并传送给计算机进行图像处理;对图像进行阈值分割和目标提取后,计算出每帧图像中不重叠区域的幼苗数量,累加求得幼苗总量。结果表明,该系统计数的相对误差在15%以内,具有较高的精度。该研究不仅解决了目标粘连、连续计数和重复计数的问题,还可推广到虾苗、蟹苗等生物幼苗计数,具有通用性强、可行性好、推广范围大的特点。     

基于边界脊线识别的群养猪黏连图像分割方法

猪体图像的前景分割和黏连猪体的分离是实现群养猪数量自动盘点和猪只个体行为智能识别的关键。为实现群养猪黏连图像的自动分割,该文采用决策树分割算法提取视频图像帧的猪体前景区域,计算各连通区域的复杂度,根据复杂度确定黏连猪体区域,利用标记符控制的分水岭分割算法处理黏连猪体图像,检测待选的边界脊线,通过检验待选边界脊线的分割效果和形状特征(包括线性度和Harris拐点数目),识别出猪体黏连分割线,实现黏连猪体的分离。结果表明,决策树分割算法(decision-tree-based segmentation model,DTSM)能够有效地去除复杂背景,前景分割效果良好。黏连猪体分离结果显示,基于边界脊线识别的黏连猪体分离准确率达到了89.4%,并较好地保留了猪体轮廓。通过计算分割后猪体连通区域的中心点,并对中心点进行德洛内剖分,初步实现了猪只的定位和栏内分布的可视化。6 min的监控视频处理结果显示,该文方法各帧图像的盘点平均误差为0.58,盘点准确率为98.33%,能够正确统计出栏内猪只数量。该研究可为实现基于监控视频的群养猪自动盘点和个体行为识别提供新的技术手段。     

斑节对虾性腺组织、细胞的原代培养条件优化

通过观察不同成分培养基及不同培养方法培养的斑节对虾性腺组织及细胞原代培养生长情况,分析细胞活力及生长相关基因表达情况,判断3种改良培养基的适用条件,为进一步细胞培养试验提供支持。试验结果表明,以L-15培养基为基础培养基,不同配方的培养效果差距较大,其中机械分离法可成功培养离体斑节对虾性腺组织,而酶解法与3号培养基结合效果较好;在培养过程中可见离体卵母细胞多呈悬浮生长,部分可见分裂相,离体精原细胞多呈贴壁生长,1号、2号培养基中的细胞可维持良好生长状态达一周以上;CCK测试结果表明,机械分离的性腺组织和酶解法分离的性腺细胞分别在1号、3号培养基中有更高的细胞活力,而2号培养基中的性腺组织及细胞在两种培养方法下的活力差别不大。进一步的荧光定量PCR检测了离体培养过程中MAPK信号通路相关基因的表达变化情况,结果表明,Ras、c-Mos、MEK1、ERK基因在卵母细胞中表达变化更显著,且c-Mos基因与离体细胞生长发育情况呈正相关。本试验系统性地筛选了适宜斑节对虾性腺组织、细胞的原代培养方法,为了解培养过程中的生理过程变化提供了相关参考数据。