基于LVDS传输线延时检测技术的土壤含水率传感器

为实现土壤含水率的快速准确监测,设计了一种基于LVDS差分传输线延时检测技术的土壤含水率传感器。该传感器将高频振荡信号分路为两通道LVDS差分信号,一个通道用于测试土壤含水率,另一个通道用于提供参考信号。由于土壤中水分的变化改变土壤介电常数,从而导致测试通道LVDS差分总线上信号传输延时的变化,则传感器检测该通道信号的传输延时就可以确定土壤含水率。为了获得LVDS总线设计线宽和线间距的最优值,以LVDS总线阻抗值均方误差最小化为目标,构建了线宽和线间距的最优化计算模型,并通过遗传算法求解出了最优线宽为0.178 9 mm和最优线间距为0.223 8 mm。试验表明,根据该参数设计的传感器在50 MHz频率时,对体积含水率8.31%以上的砖红壤土和黄壤土的预测模型为线性模型,决定系数R2为0.964 2,绝对预测误差在2.45%以内。     

《人造板工艺学》网络课件的制作

结合《人造板工艺学》网络课件的实际制作过程，参考相关的现代教育技术发展动态，依据木材科学与工程专业的学科特色，在将计算机与木材加工两学科进行整合方面。进行了扎实的工作。     

山地橘园链式循环货运索道设计

为解决山地橘园的果品和农资等轻简化和省力化运送问题,提出了一种链式循环货运索道技术.该索道由驱动装置、起重链索、支架、水平托索机构、转向机构、自动张紧机构、垂直托索机构、组合托索机构和物品挂钩等组成.在广东省龙门县和江西省安远县的山地橘园实地安装此索道,链索实现了上下坡、转弯和直线的循环运行,果农站在地面可随意上载或下卸物品,最高生产率可达6.8t/h,实现了山地橘园物品省力和有效运送的目的.     

用CIMS改造传统的农业机械

以信息技术、计算机技术和自动化技术为特征发展的现代先进制造技术，使曾一度列为夕阳工业的传统制造业得以新生，本文结合全国实施CIMS、改造传统工业的做法与经验，阐述用CIMS技术改造传统农业机械的思路与建议。     

基于信道测试的橘园WSN网络部署试验

为解决无线传感器网络(WSN)规划与快速部署问题,基于无线信道传播特性,研究橘园WSN射频信号衰减模型,指导WSN部署并进行了组网试验.选433 MHz与2.4 GHz载波频率,基于连续无线电波在通信码率、天线增益、调制扩频方式、数据包长度和通信距离等多因素作用下分析WSN射频信号在橘园的衰减,建立2频率射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的模型,拟合R2最小值与最大值分别为0.957031与0.971218,0.9546与0.9863.通信码率低于1.2 kb/s且远距离通信时,433 MHz CC1110具有优势;发射功率与天线增益相同时,433 MHz平均信号强度高于2.4 GHz;通信码率相同时,CC2530丢包率低于CC1110.针对橘园选ZigBee设计星型WSN进行组网试验,结果表明,尽可能短数据包与较低通信码率的通信协议较好;WSN各节点平均通信成功率高于84％.     

便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。     

基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统的研究

【目的】针对传统的植保无人机喷雾作业时化肥农药浪费大,利用率低,造成环境污染的问题,研制一种基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统。【方法】利用中值滤波算法对田间航拍图像进行去噪,采用分层K_means硬聚类算法实现对农田航拍图像的分割,提取非作物区域的颜色、纹理特征空间的22个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的17个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对非作物区域图像进行识别,并根据识别结果控制喷头,实现精准喷雾。【结果】测试样本的识别率可达为76.56%,在无干扰风场情况下,当P_阀为10%时,减施率可达32.7%。【结论】本系统为农业航空精准喷雾控制技术的应用提供了参考方向和决策支持。     

基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法

针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题，考虑无人机自身特性，提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在，利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理，再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充，去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明，所提算法在对带雾图像去雾后，出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%，其综合评测均值指数提高了26%，去雾效果明显，色彩还原度高，没有明显的过渡区域和偏色现象，处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%，能满足实时性要求。     

温室温湿度的远程监控系统

在科学研究中,为了研究作物在不同环境中的生长情况,需要控制不同的环境参数模型。在实际生产中,为了提供适合作物生长的生态环境,需要对温室环境参数进行实时监控。为此,基于LabVIEW平台,利用DataSocket技术开发了温室温湿度远程监控系统,实现了远程监控终端对温室温湿度的控制以及温湿度数据的实时共享。     

基于数字图像的水位识别系统及其方法

为了有效监控水情,给水利和农业生产灌溉提供及时有效的指导信息,设计了一种基于数字图像的水位识别系统.该系统将红色的球形浮标置于垂直于水面的固定杆上,水位变化引起球形浮标上下变化,所拍摄图像上浮标的相对位置也出现变化,从而可通过图像处理获得水位信息.针对所设计的水位识别系统,提出基于红色色域和球形特征的自适应球形浮标目标提取算法和球心坐标计算和校正算法,用以求得浮标球心的准确坐标位置,并通过球心坐标和水位之间的换算公式,最终计算得到当前水位高度数据.现场试验结果表明,在采用6.0×106pixel摄像头,拍摄高度为71 cm,摄像头和固定杆距离为282 cm的条件下,该系统最大测量误差为0.216 91 cm,低于国标(GB/T 50138—2010)所规定的1 cm误差.该系统无需专用昂贵的水位计或复杂的传感器技术,成本较低;以浮标为检索目标,使此法不受水温、水质、含沙量等外界干扰因素的影响,适用性更强;系统组成简单,安装方便,易于使用.