基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

植保无人机旋翼下洗气流对喷幅的影响研究

基于XV-2植保无人机,利用流体仿真,探究了该无人机旋翼下洗气流的速度分布特性。在此基础上,分析了在下洗气流影响下的雾滴运动方式,并进行实地测试。仿真分析说明:旋翼下洗气流从中心向外的流速差使流场从上向下有向外的铺展效应,使得喷幅增大,且喷幅与飞行高度成正比;旋翼外沿的卷扬气流使得喷幅范围内的雾滴沉积数出现2个峰值。试验结果表明:当飞行高度为6 m时,有效喷幅为10 m;飞行高度8 m时,有效喷幅为12 m。2种飞行高度下的雾滴分布均匀性基本一致。试验结果与仿真结果基本一致。研究结果可为无人机喷雾系统设计和航空植保作业参数的选择提供参考依据。     

基于驻波与ZigBee实时监测雾滴蒸发系统设计与试验

雾滴在叶面上蒸发时间长短,会改变叶面对农药的吸收效率.为了阐述药液在叶面的蒸发情况,该文设计了基于驻波与Zig Bee无线传输的雾滴蒸发实时监测装置.该装置以STM32为核心搭建Zig Bee网络,雾滴采集传感器信号由RS232串口传至基于Lab View2014设计的远程终端,并通过波形图实时在线监测雾滴蒸发状况.试验证明该装置能够准确测量药液在叶面的蒸发散失量并显示雾滴面积铺展的波动曲线,较图像处理方法误差小,易操作,更具实用性.试验还表明:1)蒸发时间与粒径大小呈正相关,随粒径增大而增长,但当粒径超过242.3μm时,蒸发时间随粒径增大而增长的趋势更为明显.2)蒸发时间与面积铺展率呈负相关,随面积铺展率的变大而减少.当有机硅体积分数由0.025%增到0.050%时,雾滴面积铺展率呈变大趋势,但当由0.050%增到0.100%时,雾滴铺展率增长幅度相对缩小.3)该装置不仅能够实现远程检测,避免接触药液,而且实时分析雾滴在叶面的蒸发时间与面积铺展率,合理选择有机硅体积分数与雾滴粒径,有助于改善叶面对药液的吸收效率.     

机器视觉技术在精细农业中的研究进展

精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景.     

FLUENT软件及其在植保机械方面的应用

FLUENT软件是流体力学中通用性较强的商业软件之一，由于FLUENT软件的应用，节省了大量的人力和物力。对实际应用有重大的指导作用。为此，通过简述FLUENT在植保机械方面的应用实例，提出了FLUENT在植保机械方面的发展前景。     

喷雾荧光示踪剂回收率影响因素实验

荧光剂作为喷雾实验常用的示踪剂，其回收率对实验结果的准确性至关重要。设计了荧光示踪剂回收率影响因素的实验方案，用若丹明WT和荧光素钠作为荧光示踪剂，分别在不同稀释液和洗取液、气象条件、遮盖率、采样时间和沉积载体上测试荧光示踪剂回收率的变化情况。结果表明，在单因素试验中，其他条件相同的情况下，若丹明WT在典型阴天的回收率较高；荧光示踪剂回收率随遮盖率增加而增加，随采样时间增加而降低；滤纸更适宜作为沉积载体。     

基于PCA—SVM的棉花出苗期杂草类型识别

为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别,提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征,并利用主成分分析(PCA)降低特征变量空间维数,结合支持向量机,实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现,经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率;通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好,其训练时间为91 ms,平均分类正确率达98.33%。     

雾滴图像粘连特征改进判断及分离计数方法优化

雾滴在靶标上常出现粘连的情况，为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律，需要判断雾滴是否粘连，并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法，该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取，并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理，其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割，最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明：该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取，弱粘连准确率100%，强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近，其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本，与人工计数标定结果对比表明，该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。     

温室自动变量施药系统设计

针对温室内手动施药喷雾质量差、容易造成施药人员中毒的问题,基于AT89S52单片机开发环境设计温室自动变量施药系统;研究了喷杆行走速度和喷头流量对作物单位面积雾滴沉积量的影响。实验结果表明:所设计的温室自动变量施药系统可根据上位机对CCD采集的病害信息处理结果,对喷杆行走速度和喷头流量进行控制,实现无人自动变量施药;在喷头型号、喷雾压力一定的条件下,改变喷杆行走速度和喷头流量可使单位面积雾滴沉积量的变化范围为0.27~0.76μg/cm2,很好地实现了自动变量喷雾;单位面积雾滴沉积量与喷杆行走速度和喷头流量均呈线性关系,相关系数R2均大于0.99。     

果园风送式喷雾机气体流场对飘移性的影响

为了确定单风筒风送式喷雾机新型风筒结构参数和风机的送风速度对雾滴飘移性的影响,对各因素取不同值时的沉积率作进一步分析研究。通过试验发现结构参数对雾滴沉积率具有显著性影响,且影响程度由高到低排列依次是同轴柱形导风筒的长度、锥形导风筒的角度、锥形导风筒的长度、同轴柱形导风筒的直径;各参数间两两交互作用中,柱形导风筒的长度和锥形导风筒的角度间的交互作用最重要。风筒进风口的风速对雾滴沉积率具有显著性影响,沉积率与风速成正相关。