规模化畜禽养殖污染气体现场检测方法与仪器研究进展

随着中国畜禽生产的规模化和集约化,畜禽舍内饲养密度增大,产生了许多污染气体。这些污染气体含有大量的氨、硫化物和挥发性有机物等有毒有害成分,不仅影响畜禽的正常生长,而且当这些污染气体扩散到大气中,会对大气环境造成环境污染,严重影响城乡的空气质量,使人类生存环境不断恶化,危害饲养人员及周围居民的身体健康。本文阐述了几种典型污染气体特征,综述了国内外规模化畜禽养殖主要污染气体现场检测方法和分析仪器研究现状,为实现对污染气体进行快速、准确检测,并判定其成分与浓度提供十分必要的依据,也为中国畜禽养殖污染气体检测技术的发展提供一定参考。     

从北美农业工程学科的发展谈我国设立生物系统工程二级学科的必要性

本文系统分析了北美农业工程学科的发展过程,阐述了在我国农业工程一级学科下设立生物系统工程二级学科的必要性,描述了生物系统工程学科的定义和人才培养目标,认为尽快将农业工程学科从基于应用的工程类学科改造成一个基于生物科学,并服务于整个生物系统领域应用的工程类学科,是农业工程学科发展的必然选择,我国农业工程学科应 该加快向农业与生物系统学科转变的步伐,并提出了有关建议.     

球体图像灰度变换模型及其在柑桔图像校正中的应用

由于水果形状不规则，在利用机器视觉和图像处理技术进行水果品质检测和自动分级过程中，会产生图像失真现象。针对这一问题，通过分析在6个位置采集的3种不同尺寸、19种不同表面颜色的标准试验球体的图像，研究了球体的大小、表面颜色和图像采集位置等因素对球体图像灰度失真的影响，并分别建立了位于摄像视区中心的球体图像的灰度校正模型和偏离摄像视区中心的球体图像的灰度校正模型，模型的相关系数R²分别为0.796和0.842。最后，采用该模型在MATLAB软件平台上构建了柑桔图像的灰度校正算法。试验结果     

基于双目立体视觉技术的成熟番茄识别与定位

研究了基于双目立体视觉技术的成熟番茄的识别与定位方法,获取了成熟番茄的位置信息,用于指导温室内成熟番茄的自动化采摘作业.该方法利用成熟番茄与背景之间颜色特征的差异进行图像分割来识别成熟番茄;根据图像分割的结果,用形心匹配方法获取番茄中心的位置;然后根据相邻区域像素点灰度的相关性,利用区域匹配方法计算番茄表面各点的深度信息.使用限制候选区域和两次阈值分割的方法减少计算量,提高了计算精度.实验结果表明,工作距离小于550 mm时,番茄深度值的误差约为±15 mm.利用该测量方法可以实现成熟番茄位置信息的获取,测量精度较高.     

中国高等农业教育新农科建设的若干思考

中国迈向强国之路的冲锋号已经吹响。农业强国梦是中国梦的坚强支撑。中国高等农业教育站在了重要的历史节点上,处于一个新的历史机遇期,需要我们"农林人"思考如何建设好人民满意的高等农业教育。这就要求我们进一步解放思想,转变以往注重服务产业经济、培养专业技术人才的教育观念,深化教育教学改革,通过4个根本性的转变（从偏重服务产业经济向促进学生全面发展转变,从单学科割裂独立发展向多学科交叉融合发展转变,从专注专业教育向专业教育与通识教育高度融合转变,从专注知识本位向侧重个人本位转变）,探索实现农科学生全面发展与人生价值的新农科建设之路。     

梳棉内层杂质高光谱图像检测

以梳棉内部深度1 ～6 mm处的多种杂质为研究对象,研究了高光谱成像技术检测效果和可行性.在波长460～900 nm范围内,提取高光谱图像中杂质和棉花的像素光谱.采用二次判别分析分类像素,构造分割二值图像,使用面积过滤器和形态学组合方法剔除二值图像中的噪声点和伪目标,统计杂质检测效果.结果表明可以检测棉网内一定深度的普通杂质(植物性杂质)、彩色丙纶丝、有色线和有色布块,能够检测部分黑色毛发和灰色丙纶丝.其中,普通杂质的检测效果最佳,正确检测率超过80％.     

杂交水稻种子特征特性视觉检验分析与图像信息库的建立

为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理,利用自行研制的数字图像系统采集金优402、汕优10号、中优207、嘉优99、Ⅱ优3207共5个杂交稻种的样品图像,在此基础上运用开发的相关算法软件对每幅图像进行计算,从而获得各类稻种的长、宽、长宽比、面积、紧密度、色调等外观特征参数值范围,进而建立了5个杂交稻种的图像信息库。图像信息库可显示各杂交稻种的典型图像和相关特征值信息,有助于明确其特征特性的分类界限,为检验提供阈值选择的参考,并支持大量图片的管理、新品种的添加等,是机器视觉检验稻种的基础。     

用计算机视觉进行黄花梨果梗识别的新方法

梨的果梗是否存在是分级的重要特征之一。通过计算机视觉系统摄取黄花梨图象,应用图象处理技术完成图象与背景的分割。针对使用细化及收缩膨胀算法识别果梗速度较慢,提出了一种快速算法。该法利用梨果梗直径小,选择不同大小的模板,判别图象中是否存在果梗,同时得到果梗头、底部与梨相交点的坐标,依据切线斜率信息,对果梗的完好性进行判断。试验结果表明,该算法可以１００％判断果梗是否存在,判断果梗是否完好的正确率达到９３％,判别速度提高４～６倍。而且该算法具有一定的鲁棒性,对旋转、移位不敏感。     

提高农业工程类专业学生培养质量的探索

通过对农业大学中农业工程类专业教育实践的总结与探索,提出了提高农业工程类专业学生培养质量的方法和途径：即从培养一支高素质的师资队伍着手,确立教师在教学过程中的主导地位,鼓励教师运用现代化教学手段,更新教学观念,改革教学方法;着力完善实验室管理体制,重视实验教学,重视实习基地建设;注重素质教育,将技能培养作为学生教育的主要内容之一,促进学生全面成长。多年来的教育实践表明这些方法和途径是行之有效的。     

基于高光谱漫透射成像整体检测番茄可溶性固形物含量

为了实现番茄可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）的有效检测,提出高光谱漫透射成像检测方法,对比该成像方式下不同姿态（果脐端面姿态BS、赤道圆周3姿态C1、C2、C3以及组合姿态C1C2C3）的检测效果。首先对采集的不同姿态光谱图像,通过剪裁消除图像边缘噪声。针对圆周赤道面姿态C1、C2和C3,进行了拼接处理,获得组合姿态图像 C1C2C3。其后对以上5种姿态图像进行单波段背景分割,获取目标区域,并统计不同姿态下番茄漫透射平均光谱。最后利用漫透射光谱结合偏最小二乘回归（partial least squares,PLS）方法,对番茄SSC分别在450～720、720～990、450～990 nm 3个波段进行定量分析。结果表明,组合姿态C1C2C3在3个波段区域上整体检测效果优于单个姿态的检测效果,其模型验证集均方根误差（root mean squared error of prediction,RMSEP）分别为0.299%、0.133%、0.151%;相关系数rp分别为0.42,0.89,0.90。说明利用高光谱漫透射成像,获取组合姿态光谱图像,可以有效检测番茄SSC。