基于有效积温的玉米冠层图像特征参数分析

为揭示滴灌水肥一体化玉米冠层图像颜色特征参数随有效积温的动态变化规律,明确有效积温对玉米冠层图像三基色RGB的动态变化影响机理,比较图像特征参数的拟合精度。以宁夏主栽品种天赐19为试验材料,于2018年在宁夏平吉堡农场开展6个不同氮素处理的小区试验,利用防抖手持云台搭载手机相机遥控获取玉米冠层垂直地面图像,提取图像色彩特征参数,以有效积温为自变量,对玉米冠层数字图像特征参数进行拟合分析并比较,并分析图像参数与叶片氮浓度的相关性。结果表明:有效积温与红光值(R)符合有理函数关系,与绿光值(G)和蓝光值(B)符合对数函数关系,通过比较可以看出,各图像特征参数中R拟合效果最好,B和G次之,均达到显著水平,图像参数与叶片氮浓度十叶期的相关系数高于六叶期。因此,数字图像参数R的拟合效果最好,可作为宁夏滴灌玉米图像监测指标和群体结构分析的参考依据,十叶期可作为该地区滴灌玉米氮素营养诊断的关键生育时期。     

农业机械设备液压元件故障诊断系统设计与应用

为进一步提升农业机械设备液压元件的故障识别与诊断水平,通过理解多功能收获机的液压元件故障机理,将故障机理的理论模型与BP核心算法相融合,从硬件平台和软件运行控制两大方面进行故障诊断系统设计。测试试验表明:设置正确的故障编码并给出较为涵盖齐全的故障系统知识库,通过液压元件的故障现象,可得知该元件的故障名称及故障处理方案,在完善多功能收获机液压元件故障诊断手段的同时,可为农机设备维修人员迅速准确找出故障位置提供便利。该设计可作为故障专家开发系统的有效组成部分,具有一定的推广价值。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划，进而实现平地路径在线调整的问题，以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的，提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型，采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向，建立新的路径搜索节点，对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量，根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数，获取农田平地的最佳三维路径；基于平地机的运动学模型，设置农田平地机转向约束条件，根据约束条件对路径进行平滑优化，并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法，该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上，可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务，而且大大缩短了路径生成时间和路径长度，使路径更为平滑，更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。     

植物根系表型信息获取技术研究进展

人口数量增长和全球气候变化加剧了粮食安全供给压力,育种学家亟需培育高产、高效作物品种以满足日益增长的粮食消费需求.基于根性状的品种培育改良可有效提高作物水分、养分利用率,但根系表型观测的困难性极大地限制了育种进程.随着自动化控制、成像和传感器以及图像解译技术的发展,高通量根表型信息系统性收集已成为可能.本文综述了一系列适用于室内或田间的非破坏性或破坏性根系二维或三维结构测定技术;系统阐述了主流的根表型参数提取图像分析技术和软件;探讨了基于根表型平台的根性状筛选应用于新品种培育的成功案例,并对高通量根表型平台的进一步研发进行了展望.     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。     

计算机图像识别在玉米生长模型中的应用

为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。     

基于光电子信息处理的智能灌溉监控系统研究

为了提高农业灌溉效率,降低灌溉成本,基于光电子处理技术设计了智能灌溉监控系统。系统主要由数据采集模块、中央控制中心、光伏电池、用户界面模块和执行模块组成,通过光电子技术将光能转化为电能,为系统运行提供能量,并采用非均匀间隔的Huffman算法传输数据。为验证系统的性能,对系统进行试验,结果表明:系统的光伏电池能够为灌溉和监控系统提供稳定的电压,监控系统能够实现对灌溉系统的实时监控,运行稳定,性能良好。