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1.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
2.
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。 相似文献
3.
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
4.
红枣残枝粉碎还田是目前亟待解决的问题。为此,设计了一种牵引式红枣残枝粉碎机,通过对辊破碎和动定刀粉碎共同作用实现粉碎效果。对破碎辊轴、粉碎主轴的转速和功率等参数进行了详细阐述,规范了动刀在主轴上的排布方式,选用双螺旋式刀具排布,确保同一时刻有且仅有两个动刀同时工作,有效降低了振动和机组动力损耗,提高了工作效率。运用ANSYS软件对主轴进行了静力学分析及模态分析,得出了应力应变图及粉碎主轴前6阶固有频率和振型图。应力应变图表明:最大应力为8.3326 MPa,最大变形量为0.017419 mm,参考材料特性,主轴强度满足设计要求,故主轴设计合理、安全。模态分析结果表明:最低固有频率为98.286Hz,所对应的临界转速5897 r/min远大于初定主轴转速2000 r/min,因此在工作中主轴转动时不会产生共振现象。样机试验结果表明:粉碎机工作生产率为817.67kg/h,吨功耗为49.06kW/h,噪声为95.3dB,粉碎粒度合格率为86.97%,可以实现连续稳定运作,粉碎粒度符合还田技术要求。 相似文献
5.
为确定土壤含水率、土壤孔隙度与土壤固有频率的关系,采用自制的土壤压实机械进行土壤试样制作,运用试验模态分析法,进行不同含水率和孔隙度下土壤固有频率的测定。获得了不同孔隙度下土壤固有频率和土壤含水率的关系曲线以及不同含水率下土壤固有频率和土壤孔隙度的关系曲线。分析结果表明:土壤试样含水率为3%~15%时,当土壤孔隙度一定,土壤试样固有频率除含水率为3%时呈线性增长,其余含水率均为先增大至含水率为9%左右后开始降低;土壤试样孔隙度为40%~48%时,当土壤含水率一定,土壤的固有频率随着土壤孔隙度的升高而增大。试验结果可为研究不同农机具作业后土壤—车辆振动系统的传递提供依据。 相似文献
6.
7.
揉碎玉米秸秆螺旋-气力耦合输送装置设计 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决揉碎玉米秸秆螺旋输送过程中的生产率低、功耗大、易堵塞及机件磨损严重等问题,该文设计了一种螺旋-气力耦合输送装置,并以揉碎玉米秸秆为原料开展了试验研究。螺旋-气力耦合输送装置主要由螺旋输送装置和气力辅助输送系统组成。其中气力辅助输送系统主要由喷射角度可调的Y型喷嘴座、喷嘴、最大出气压力为1.6 MPa的空气压缩机、直径为10 mm的PPR(polypropylene random)管和15°弯管及压力表等组成。螺旋输送装置主要由机壳、螺旋叶片和中心轴等组成,其关键参数为:螺旋叶片外径为250 mm,中心轴直径为60 mm,螺距为335 mm,螺旋槽用U型机壳。以比功耗、轴向推力、螺旋叶片及机壳各部位所受压力作为输送性能指标,对施加气流前后各部位所受压力进行测试。结果表明,当螺距为335 mm、螺旋轴转速为100 r/min、喂入量为70 kg/min、气流速度为10~50 m/s时,随着气流速度的增大,输送装置的比功耗先减小后增大。当气流速度为20 m/s时比功耗最小,为10.78 W/kg,比无气流时的比功耗减小了8.3%,轴向推力、叶片和机壳各部位所受压力随着气流速度的增大而减小,且均小于不加气流时的值。 相似文献
8.
机收麻山药离散元模型构建及其仿真参数标定 总被引:3,自引:2,他引:1
由于麻山药收获过程缺乏有效数值模拟,在很大程度上阻碍了麻山药收获机的设计与优化。该文测定了麻山药的密度、长度、径向尺寸、抗压、抗弯及抗剪强度,基于离散元法建立了麻山药双峰分布模型,并对黏结参数进行校核;以土壤堆积角为响应值,对沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数和表面能4个参数进行标定,建立了土壤堆积角与4个参数之间的回归模型并进行验证,标定了麻山药与钢板、沙壤土间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数。试验结果表明,麻山药双峰分布模型能够表征麻山药的力学特性,参数校核得到法向刚度、切向刚度、临界法向应力、临界切向应力及黏结半径分别为9.3×105 N/m、3.0×106 N/m、0.58 MPa、0.14 MPa、3.5 mm;沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数及表面能分别为0.42、0.20、0.30、0.40 J/m3,离散元仿真试验后得到的土壤堆积角与试验结果平均误差为1.48%;麻山药与钢板之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.34、0.26、0.049,与沙壤土之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.21、0.38、0.075。研究结果可为麻山药机械化收获及产后加工等仿真试验提供一定的理论参考。 相似文献
9.
针对现有深松机在红壤耕地犁底层土壤深松阻力大、幅宽小、效率低等问题,设计一种基于气压劈裂的气压深松铲。采用CFD软件建立南方耕地红壤犁底层土壤的模型进行深松气压范围标定,并针对相同气压2 MPa下不同容重犁底层土壤的扩散特性进行研究。结果表明:红壤犁底层容重1.8g/cm~3土壤的有效起劈气压范围为1.6~2.4MPa;容重1.6g/cm~3、1.8g/cm~3的犁底层土壤裂隙主要沿水平方向扩散,容重1.4g/cm~3的犁底层土壤裂隙则同时沿竖直方向与水平方向扩散;容重越大的犁底层土壤,深松效果越好。 相似文献
10.
高光谱成像快速检测壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物 总被引:7,自引:6,他引:1
为了对壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)进行快速检测,该文采用高光谱成像仪(400~1 000 nm)对0,0.5%,1%浓度的壳聚糖(chitosan, CTS)涂膜草莓分别储藏1,2,4 d后进行成像,并测量样本SSC。通过分析SSC发现,0.5%和1%壳聚糖涂膜草莓,其SSC随着储藏天数的增加均高于0浓度壳聚糖涂膜草莓,说明了0.5%和1%壳聚糖涂层抑制了草莓中SSC的降低,能够延长草莓的新鲜口味。随后采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)对异常样本进行剔除。对剔除异常样本后的光谱数据进行不同预处理,以确定最优的预处理方法。为提高运行速度和降低数据维数,采用竞争性自适应权重取样法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)进行特征波段选择。最后,采用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)和支持向量回归(support vector regression, SVR)法建立回归模型。最终结果表明:SPA-SVR模型效果最佳,0浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度Rc2为0.865,预测集精度Rv2为0.835;0.5%浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度Rc2为0.808,预测集精度Rv2为0.799;1%浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度Rc2为0.834,预测集精度Rv2为0.875。对储藏第4天的部分样本图像进行主成分分析(principal component analysis, PCA),结果显示除第二主成分图像(PC2)中有部分噪声影响外,PC1和PC3均能完整反映草莓信息,且PC3图像明显呈现出不同浓度壳聚糖涂膜草莓的褐变程度,说明不同浓度的壳聚糖涂膜也会对草莓货架期产生不同影响。综上说明利用高光谱成像技术可以实现壳聚糖涂膜草莓SSC快速检测,有效指导草莓保鲜处理。 相似文献