播种机播种质量监测系统研究 —基于嵌入式Linux和ZigBee

精量播种机在工作过程中存在漏播、重播及阻塞等情况,为了进一步提高精量播种机的播种精度及播种质量的监测效率,在播种机监测系统设计过程中引入了嵌入式Linux系统和Zigbee网络,采用光纤传感器、报警装置及显示屏等组成一套高精度的播种质量监测系统,实现对播种质量有效地监测。为了验证系统的可行性,对系统的通信性能、监测的准确性及安装系统后播种机的播种质量进行了测试,结果表明:监测系统具有较高的灵敏性和精度,可以有效地提高精量播种机的播种质量和水平。     

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。     

采摘机器人自主采摘学习能力研究 —基于LM-BP神经网络

为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。     

鹤壁市城镇体系空间结构优化

优化城镇体系空间结构对于调整城镇布局、促进区域经济协调可持续发展具有重要意义。基于分形理论和场强模型,以鹤壁市为研究区,对比分析了5个县(区)城镇的空间聚集维数,计算了鹤壁市整体关联维数,并识别了5个县(区)城镇的辐射影响范围。结果表明:(1)鹤山区、山城区、淇县城镇体系聚集程度较高,且明显高于淇滨区和浚县城镇体系;(2)鹤壁市城镇体系主要沿交通干线分布,并呈现"一轴两翼"的空间结构特征;(3)淇滨区和浚县辐射范围明显大于鹤山区、山城区和淇县,由于地形地貌原因影响,对周围小城镇辐射影响力还有待提升。基于现状分析提出以下优化建议:(1)增强城市发展主轴周围城镇集聚功能;(2)准确定位断裂点处和辐射交汇处城镇职能;(3)加快鹤壁市内综合交通网络建设。     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势，果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging，LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径，并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）；使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation，MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取，通过与参考数据的比较，评估了该方法的精度，并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明，该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取，代表果树检测精度的F1得分为94.86%，树冠轮廓提取准确率为86.39%，树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%，树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%，树冠面积和直径不同程度地被高估。此外，冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高，可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓，从而准确提取果树单木树冠信息。     

机械维修中轴承维修技术的核心要素分析

近些年来随着我国工业技术的迅猛发展,各行各业对机械设备的使用率不断提升,与此同时,对机械设备的需求量也在逐年增大。对于这些机械来说,经过长时间的使用、工作,必然会产生相应的故障问题,导致企业整体工作和生产效率受到影响,及时有效的故障排查和维修,才能够更好的为企业发展提供服务。因此,以机械维修中轴承维修技术的核心要素分析作为重点研究视角,希望通过研究,为机械维修人员提供宝贵的意见。     

中华传统农业文化与构建社会主义和谐社会

构建社会主义和谐社会是我国“五位一体”总体布局中的主要内容之一。中华传统农业文化 当中蕴含着丰富的和谐思想，对今天构建社会主义和谐社会意义有很大的借鉴价值。     

基于耗散结构理论的焦作地区物流系统研究

文中试图采用耗散结构理论分析焦作地区物流产业。经过分析,焦作地区物流产业是一个复杂系统,符合耗散结构的特点,可以运用耗散结构理论对焦作地区物流系统进行分析,从而对焦作地区物流系统提出优化建议。     

基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。