基于可见光图像的水稻植株含水率检测技术

含水率是重要的作物生长信息，利用水稻植株可见光图像颜色的差异检测水稻植株含水率。在大棚环境下，对盆栽的水稻进行定量有差别的供水，使植株的含水率形成差异。对水稻植株RGB彩色图像进行预处理后，提取了Re、Ge、Be、GR、GB、RB共6项颜色特征量，分析其与水稻含水率心之间的关系，并用SPSS进行曲线拟合。研究表明，6项颜色特征量与Rg的相关性均显著，其中，GR与Rg心的相关性最好。     

4C—80型微功率电动采茶机采茶的农艺和加工配套措施

机械化采茶经历了漫长时间的探索研究,虽获重大进展,但至今仍然未能全面推广,成为茶叶生产机械化的一个难题,原因主要是当前的茶园大都品种混杂,特性各异,加上气候、土壤等外界自然环境的千差万别,以及栽培管理措施的不同,致使茶树长势不一,园貌各异,很难形成平整匀齐的采摘面而不适应机采,同时也给采茶机的设计增加了难度.笔者近年研制的4C-80型微功率电动采茶机(见《中国茶叶》1994年第五期“简介4C-80型微功率电动采茶机”一文),充分考虑了我国茶园的上述情况,已将采幅大胆地缩小至几十毫米的范围内,这就可以大大降低对茶园树冠平整度的要求(相对于目前日本产的往复式采茶机对茶园要求而言),以适应在我国广大茶园中应用.因为采幅越窄,采摘面上茶梢长势的差异就越小,机采鲜叶的质量也就越高.但采幅越窄,采摘效率也就越低,采摘质量与采摘效率形成了一对尖锐的矛盾.笔者通过反复试验,已将该机的采幅设计成无级可调式,较好地协调了这一对矛盾.目前该机已申请了专利(专利号:ZL92225538.5),并在江苏省无锡县堰桥中学橡塑电器五金厂投入生产.     

基于MATLAB的BP神经网络在农作物虫情测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了发生量与自然因素之间的联系。并通过对安徽省庐江县田间水稻病情的预测来检验模型的效果。实验结果证明了该模型用于虫情预测的可行性,具有很好的应用价值。     

拔秧机械的拔秧作用力试验研究

为了把握拔秧设备开发中单株秧苗起拔力的作用范围,定性试验研究了粉质粘土秧田中单株秧苗起拔力的作用范围.试验得出该类土壤秧田中单株秧苗起拔力最大值在25.3 N/株,最小值在4.3 N/株,考虑到其它土壤秧田,单株起拔力范围定在5～30 N/株较为适宜.并简述了正在开发的拔秧设备若干关键问题.     

水稻稻瘟病及水稻纹枯病病害程度图像检测

由于水稻稻瘟病及水稻纹枯病的病害程度是根据距离特征来检测,目前还没有定义数字图像距离的唯一方法。为了实时获取作物病虫害危害程度信息,该文研究了一种利用椭圆模型来检测水稻稻瘟病及水稻纹枯病的危害程度--用椭圆拟合水稻稻瘟病单株最大病斑,计算椭圆主轴长与人工检测的实际最大病斑的长度比较,分析两者相关性,结果具有极显著性;同理,用椭圆拟合水稻纹枯病单株高度及病斑最高处距基部的距离,计算两椭圆主轴长并求两者之比即可对水稻纹枯病危害程度进行检测,平均正确率在90%以上。该研究对大型精准喷雾植保机械实时获取植物病虫害危害程度信息有较大参考价值。     

玉米小斑病病害程度图像检测

为了实时获取作物病害程度信息,研究了一种基于RGB彩色模型的玉米小斑病图像的分割方法,并利用分割结果求得的玉米冠层危害程度来计算整株玉米的发病程度.由于图像中背景复杂,将叶片与病斑同时分离出来的可能性小,故该方法分为两步:首先从获取的RGB图像中提取R、G、B分量,利用2G-R-B图像采用迭代法自动选取阈值将玉米叶片从背景中分割出来;然后根据R-G图像将病斑从叶片上分离出来.30幅图像中玉米叶片、病斑基本上能提取出来,但没有黄化的少量侵染点无法有效分割.     

一种新型农业喷雾机喷雾装置设计及智能化实现

针对电动喷雾装置雾滴大小不可调节、易漂移等关键问题,文中分析了影响电动喷雾装置雾滴大小的主要因素是电机转速（N）和喷雾流量（Q）,用脉宽调制（PWM）方式控制喷头电机转速、电磁阀的通断时间以调节电机转速和喷雾流量;影响雾滴漂移的主要因素是外界风力,用离心风机产生垂直地面的风压,控制雾滴的漂移;该喷雾装置已应用于3WD-12和3WD-4型喷雾机械,并申请了发明专利（发明专利中请号：200810108124．6）。试验结果表明,根据喷雾作业对象及作物生长密度的不同而改变喷雾方式,以达到节省农药、保护环境的目的。     

4C─80型微电机驱动采茶机的设计

阐述了一种微电机驱动采茶机的设计方法及有关切割与集叶的理论分析。通过对切割部分的优化设计，找到了减少碎片率的结构参数。