基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法

及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛，是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题，提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测，然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景，再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型，识别奶牛爬跨行为，最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明，本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%，召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中，为生产管理提供辅助决策。     

偏心切割式苹果采摘装置设计与试验

苹果采摘是苹果生产作业中最耗时费力的环节,实现苹果快速采摘是现代化采摘作业的重要途径。本研究设计的偏心切割式苹果采摘装置主要由偏心式采摘头、可拆卸伸缩杆和缓冲下落通道3部分构成:偏心式采摘头采用刀片偏心旋转实现果柄的切割;伸缩杆采用可拆卸设计,实现不同高度苹果的采摘;缓冲下落通道采用内置缓冲布条的布制通道构成,以防止苹果在跌落过程中的损伤。在西北农林科技大学北校区园艺场随机选择5棵苹果树进行了采摘性能田间采摘试验,共采摘苹果150个。试验结果表明:该装置的采摘成功率为92.00%,苹果采摘受损率平均为4.70%。该苹果采摘装置的设计与试验为其它同类型的水果采摘装置的设计与改进提供了参考,有利于提升辅助人工的水果采摘装备研发水平。     

基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型

在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。     

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。     

基于计算流体动力学的风送式喷雾机风送系统流场模拟及结构优化

为缩短研发周期,减少成本,通过计算流体动力学(computer fluid dynamics,CFD)技术对风送式喷雾机的风送系统进行设计和优化,从最大限度地减小气流能量的损失和涡流、提高流场分布均匀性的原则出发,设计了最佳的风箱结构和具体参数。为实现根据树冠形状调整风送系统高度和倾角以适应不同生长时期不同类型的果园,通过CFD模拟计算和试验,探究了风送式喷雾机的气流速度和安装角度对气流速度场的影响规律,并模拟分析了喷雾机流场分布规律。在获取了风送距离与风送速度的关系(随着风送距离的增加,风速逐渐减小,减小的幅度也逐渐减小)后,建立了喷雾高度与喷头倾角的线性关系模型。结果显示:当喷头倾角大于85°或小于40°时,喷头倾角变化对于气流场的改变影响不大;当喷头倾角为40°～85°时,随着喷头倾角的增加,喷雾高度也相应地增加。本研究为实现仿形喷雾的自动化提供了理论依据。     

基于高斯引导滤波MSRCR的奶牛夜间低质量图像增强方法

为了解决奶牛夜间图像存在颜色失真、边缘细节丢失与噪声干扰等低质量问题,试验提出了一种基于高斯引导滤波的彩色恢复多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration, MSRCR)图像增强算法,即先利用多尺度高斯滤波函数处理原始夜间图像得到粗糙照度分量,再利用引导滤波(guided filtering, GF)函数处理获得精确照度分量,然后结合四方向Sobel边缘检测器进行反射分量自适应权值优化,最后通过对数加法将照度分量和反射分量合成增强图像。试验以3组(1组为均匀光照灰度图像、2组为均匀光照彩色图像、3组为非均匀光照彩色图像)夜间不同成像条件下的180幅图像为研究对象,以平均梯度(mean gradient, MG)、标准差(standard deviation, S)、信息熵(information entropy, IE)、边缘保持指数(edge preserving index, EPI)、结构相似性指数(structural similarity index, SSIM)、峰值信噪比(peak signal to nois...     

基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究

为探究基于临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的可行性,基于不同生态区开展的不同品种及氮肥水平的小麦试验,结合小麦临界氮浓度曲线(N_c=4.16W~(-0.41)),构建了拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期四个关键生育时期下,小麦氮营养指数(NNI)、氮素需求量(NR)及相对产量(RY)三者间的关系模型,并进行了验证。结果表明,在江苏地区,当总施氮量在120～180kg·hm~(-2)时,小麦的氮素需求量最接近于0,氮营养指数最接近于1,为最优的氮素施用量。氮营养指数与氮素需求量(NNI-NR)在小麦生长的各关键阶段存在极强的线性关系(R~2=0.93～0.97);相对产量与氮营养指数(RY-NNI)在各生育时期呈现线性加平台关系,在开花期表现最好,R~2=0.86;相对产量与氮素需求量(RY-NR)的拟合关系在抽穗期表现最好,R~2值为0.72。NNI-NR验证结果与建模结果一致,即在各时期均表现良好,其中拔节期相关关系最强;但RY-NNI和RY-NR验证结果显示两模型分别在开花期和抽穗期预测效果表现最佳。综上,所构建的NNI-NR、RY-NNI和RY-NR三种模型均具有良好的拟合优度和稳定性,运用基于临界氮浓度曲线的小麦氮营养指数和确立的相对产量水平,可以较好地估测当季的小麦氮素需求量,并进行小麦田间氮素精确管理。     

基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计

以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统。首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性。其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Caffe框架下进行模拟仿真。最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性。结果表明优化后的模型识别率达到了96%,可以较好地预测和识别生姜的相关病害。     

温室环境控制方法研究现状分析与展望

环境控制方法是实现温室蔬菜高效生产的关键。随着现代控制技术的快速发展，温室环境控制方法逐步从手动、定时控制方法，转变为设定值控制和智能控制等方式。该文概述了以设定值为目标实现环境控制的方法，归纳了模糊控制、解耦控制、人工智能控制和表型控制等智能控制方法的特点，总结了现有温室环境调控领域控光、控温、控气、通风、灌溉和“云-边-端”协同控制系统的优劣。针对现存问题，指出该领域的发展趋势为构建考虑扰动因素影响的温室环境控制方法，研制基于作物生长和表型评价体系的环境调控模型，以及建立多模型融合的“云-边-端”协同温室环境调控系统。相关技术的发展将为温室的智能化与信息化发展提供重要的决策依据和借鉴意义。     

微型水培人工气候箱环境监控系统设计

针对水培菜生长过程中对光照强度、环境温湿度及营养液的不同需求,设计了一种微型水培人工气候箱环境监控系统,可用于家庭园艺或餐厅农场。基于STM32F103ZET6控制器,设计了系统相关硬件电路及系统控制程序,主要包括外部环境检测模块、外部环境调节模块、营养液检测模块、营养液调节模块、LCD显示及按键模块及上位机显示界面。用户可实时监测微型人工气候箱中的光照强度、温湿度以及营养液的pH(酸碱度)值、EC(电导率)值、DO(溶解氧)值和主要养分离子浓度,相关执行机构工作,可将各环境参数自动调节至标准阈值内,由上位机界面显示各环境参数的变化情况。系统运行测试结果表明:系统能够在15min内完成对作物生长所需各项环境参数的调节,为作物生长提供稳定可靠的环境条件,同时可监测所得主要养分离子浓度的变化情况,为后续研究作物生长养分吸收规律和养分动态管理提供依据。