荧光成像技术在植物病害检测的应用研究进展

植物病害阻碍植物正常生长,对蔬菜产品品质安全造成威胁,病害检测可以有效控制植物病害发展,是提高果蔬品质安全和可持续生产能力的一个重要途径。所有的绿色植物在受到紫外光或可见光激发时,都会发出可见光波段的荧光。基于植物荧光的成像技术,是利用计算机模拟人眼的视觉功能,在不破坏植株外观且不影响其生长的情况下,获取植物的荧光图像,并通过图像处理算法,对植物的健康状况做出判断。本文对荧光成像技术及其在植物病害检测中的研究进行了综述,介绍了荧光成像的原理,分别从叶绿素荧光和其他色素荧光两方面总结了国内外研究现状。与可见光成像、高光谱成像、多光谱成像以及热成像技术相比,该技术具有可获取植物内部信息、受温湿度影响小、不局限于晴天采集、价格合理等优点。     

基于激光散斑的梨缺陷与果梗/花萼的识别

为了测试利用激光散斑技术区分梨的缺陷与果梗/花萼的可行性,建立了激光散斑图像采集系统,对皇冠梨缺陷(腐烂)部位以及完好部位(花萼/果梗,无缺陷部位)分别进行了激光散斑图像的采集。利用Fujii方法(Fujii’s method)和加权广义差分方法(weighted generalized differences,WGD)对512幅散斑图像进行分析,对得到的Fujii和WGD结果图进行灰度共生矩阵特征提取,分别提取了角二阶矩、熵、惯性矩和相关性相应的均值及标准差,共计16组特征量。利用ROC曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)进行特征量选取,结合约登指数测试单一特征量的分类效果,并利用二元logistic回归方法对所选特征量两两组合进行分析,结果显示基于WGD方法得到的角二阶矩均值与相关性标准差相结合在区分缺陷时效果最好,建模和预测准确率均达到了97.5%。试验的结果表明利用激光散斑图像方法对梨缺陷与果梗/花萼进行识别是可行的。     

基于Fluent的气流式集粮箱数值流场的仿真

为了改善小区收割机上麦粒在集粮箱中流化堆积的状况,提高粮食输送能力,深入研究了集粮箱中气流场的分布规律。利用Adams动力学软件建立工作时的振动模型,得到振动响应,在Fluent 15.0软件中对集粮箱进行数值模拟仿真,并通过对其喉管高度、落粒出风管高度、落粒口管锥角及进风口壁面内半径4个参数的变化做正交试验,分析对比得出结果。试验表明:有效结构参数为喉管高度为25mm,落粒出风管高度为60mm,落粒口管锥角为30°,进风管壁面内半径为1 800mm,有利于集粮箱对粮食颗粒的有效风送运输。