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1.
我国是农业生产大国,农业种植面积和多种农产品产量居世界前列,但是我国农业生产自动化程度相对较低,农业效益提升潜力大。光电技术在提升农业效益方面大有可为。概述了光电技术在农业工程中的应用现状,并展望了光电技术在农业工程中的发展趋势。   相似文献   
2.
传统农业随着人口老龄化、生产劳动强度大等原因导致其发展受到制约。近年来随着信息化技术、智能控制技术、传感器技术的快速发展,使得农用无人车的应用成为可能,实现传统农业向智慧农业的转变。对目前农用无人车发展情况介绍的基础上,重点阐述农用无人车环境感知技术的发展现状,对不同传感器技术的特点和应用情况进行总结,并比较分析不同传感器技术的优缺点;同时在对目前传感器信息融合技术发展情况总结分析的基础上,指出农用无人车环境感知技术的发展与应用没能够遵循精细化农业的发展方向,对于农业生产环境结构化研究欠缺。对此文章融合精细农业思想,提出作业对象结构化和作业机器传感器融合技术并重的解决策略,最后为降低成本、提高普及性,指出农用无人车的环境感知技术层可拓展性等发展趋势。  相似文献   
3.
畜禽养殖场内温度、湿度及各种气体构成畜禽生长的外围环境,直接影响畜禽日常行为和生长速度及免疫状态。对这些畜禽养殖场内进行检测并监控畜禽健康状态及寻找二者间的联系,对优化养殖环境,发展健康养殖具有重要意义。该研究以STM32单片机为控制核心,在固定点传感器外设置移动式智能监测平台,通过无线定位系统UWB(Ultra Wide Band)和集成传感器对畜禽养殖场内环境进行监测,利用带图传功能摄像头和红外测温装置实时监控畜禽状态。传感器获取信息后将数据以UART、IIC或模拟量输出方式传递给STM32,STM32处理数据后通过物联网WIFI模块上传至阿里云IoT(The Internet of Things)物联网平台,用户登录网页页面即可对数据进行远程访问,并对畜禽状态进行实时监控。实测结果表明,智能检测平台检测数据与猪场内布置的传感器检测结果相近,二者偏差小于10%,在无遮挡情况下布置无线定位系统,定位误差接近10cm级。系统检测数据可信,数据传输正常,可持续长时间稳定运行。机动平台还开发了搬运功能,单次运送能力为200 kg左右。移动式智能监测平台为畜禽养殖场内实现全范围环境监控提供了设备基础。  相似文献   
4.
"传感器与检测技术"是机电一体化、电气自动化等专业的必修课,该课程的主要目标是使学生具备用于参数测量的各种常用传感器的基础知识和选择、应用传感器的基本技能,掌握实际工程中的检测技术,而这也是学生在今后的职业发展中必须具备的专业技能。但目前高职学校传感器与检测技术课程的教学存在教法单一、教学难度大、内容抽象、课程考核方式不完善等问题,影响了课堂教学的效果,针对上述存在的问题,提出了几点改进建议,并通过实践教学,取得了较好的效果。  相似文献   
5.
为了揭示电磁波信号在农田土壤中的传输特性、科学部署传感器节点,以关中地区农田土壤为研究对象,采用模块化设计思想,将传感器、无线数传、处理器和能量供应等模块集于一体,设计了无线地下传感器网络(Wireless underground sensor networks,WUSN)节点和汇聚节点。采用单因素试验方法,分析了土壤含水率、WUSN节点埋深、节点间水平距离对WUSN节点信号传输的影响,建立了接收信号强度和误码率预测模型。结果表明,当WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低4~6dBm,通信误码率增加3~5个百分点;WUSN节点埋深增加5cm,接收信号强度降低3~5dBm,通信误码率增加3~4.5个百分点。当WUSN节点信号在地下水平方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低5~7dBm,通信误码率增加4~5个百分点;节点间水平距离在10~90cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低6~8dBm,通信误码率增加6.5~8个百分点;节点间水平距离在90~190cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低约1dBm,通信误码率增加1~1.5个百分点WUSN节点信号在垂直、水平两种传输方向上误码率和接收信号强度预测模型拟合优度R2最高为0.982,均方根误差RMSE为1.7%,拟合优度R2最低为0.942,均方根误差RMSE为5.136dBm。WUSN节点信号在土壤中传输受到土壤含水率、WUSN节点埋深和节点间水平距离的严重影响。  相似文献   
6.
针对温室环境信息多节点数据采集中存在误差大、冲突多和冗余等问题,提出一种基于小波降噪和自适应加权的多传感器数据融合算法.通过小波降噪对采集的数据进行处理,使其具有良好的光滑度和稳定性;利用自适应加权算法对多传感器数据进行融合,得到测量数据的最优估计值.实例验证结果表明,采用所提算法可以有效降低原始数据中存在的噪声和冗余,得到方差较小的数据融合值,可以提高测量数据的准确性和降低数据的传输量;具备良好的稳健性,能够实现对温室环境信息的可靠性和一致性描述.  相似文献   
7.
机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。  相似文献   
8.
通过分布式温湿度传感器和无线组网方式对园林生态环境进行监测、数据汇集和传输。在技术构建上,以嵌入式智能硬件Arduino为核心控制单元,将温湿度数据智能采集与短距离无线传输技术相结合,通过单片机软件编程实现园林生态环境信息采集和信息传输功能。  相似文献   
9.
针对当前部分车辆在变道及转向时忘记打开转向开关造成危险的问题,提出根据驾驶员对方向盘的握力点亮相应转向信号灯,并在驾驶员没有刻意点亮转向信号灯而进行转向时,根据驾驶员的转向意图自动点亮转向信号灯的设想,以提高驾驶员的驾车安全性。本系统利用分布在方向盘左右两侧的柔性压阻式传感器采集驾驶员的握力信号,当左侧传感器输出信号时,左侧转向灯点亮;右侧传感器输出信号时,右侧转向灯点亮。当驾驶员没有刻意点亮转向灯而向某侧转向时,系统利用方向盘上的转角传感器采集转向信号,自动点亮相应转向灯,保证其他车辆可以识别本车操作意图,避免交通事故的发生。  相似文献   
10.
滴灌均匀性对土壤水分传感器埋设位置的影响   总被引:2,自引:2,他引:0  
合理选择土壤水分传感器埋设位置以减少监测点密度和成本,是基于无线传感器网络制定灌溉处方图亟待解决的一个关键问题。该研究基于土壤含水率时间稳定性原理,将直接代表平均土壤含水率的点位用于土壤水分传感器布设位置点的选取,在水平方向分布均匀,垂直剖面土壤颗粒组成变异程度随土层深度增加的粉壤土田块内分析了低、中、高灌水均匀系数(分别为0.6、0.8和0.97)对春玉米主要根系层土壤含水率空间分布均匀性和时间稳定性的影响。结果表明,春玉米生育期内,随灌水均匀系数降低,土壤含水率空间分布均匀度降低,但低、中、高灌水均匀系数处理的土壤含水率均匀系数均大于0.81;低、中、高灌水均匀系数处理的平均Spearman秩相关系数均达到了显著水平(P0.05),但土壤含水率空间分布结构相似性随灌水均匀度的增加而减小;对高灌水均匀系数处理,0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6、0.6~0.8 m土层直接代表平均土壤含水率的测点比例分别为83%、78%、53%和86%。随灌水均匀系数降低,各土层直接代表平均土壤含水率的测点数量减少,说明土壤水分传感器随机布设引起的测量误差将随滴灌灌水均匀度的减小而增大。  相似文献   
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