基于核磁共振成像的农产品几何模型重构

为了提高农产品数值模拟的精度,需要为其提供精确的农产品几何模型。该研究以具有不规则几何特征的农产品芒果、香蕉和苹果为试验对象,利用核磁共振成像仪获取的断层切片图像,借助于计算机图形学技术和视觉化工具函数库Visualization Toolkit5.4(VTK),实现了其几何模型的重构。结果表明,3种农产品几何模型的体积值与其真实值之间的误差均小于3%,与标准方法测得结果具有很好的一致性。该研究为农产品几何模型获取提供了一种新的方法,能为农产品数值模拟、有限元分析以及品质检测等提供直接的几何模型支持。     

基于核磁共振成像技术的作物根系无损检测

作物根系三维构型对于作物养分吸收具有十分重要的作用。该研究选用玉米、大豆和茄子3种常见作物根系作为研究对象,利用核磁共振成像(MRI)技术对其根系三维构型进行原位无损检测。试验研究和分析了生长介质、作物根系类型以及三维重建方法对作物根系成像的影响,并探讨了应用MRI技术快速无损进行作物根系研究的优势和不足。研究表明,应用MRI技术进行作物根系三维构型的研究是可行的。该研究为作物根系三维构型的定量描述和分析提供了一种新的途径。     

整合企业文化增强企业竞争力

企业文化是一个多层次、多要素的复杂体系,包括精神文化、制度文化、行为文化三个相关联的层次。海南农垦企业文化整合的思路是:以“三个代表”重要思想为指导,贯彻十六大和十六届三中全会精神,坚持先进文化前进方向,     

基于核磁共振成像技术的香梨褐变检测

将核磁共振成像技术与人工神经网络理论相结合,对香梨内部褐变进行了检测。在磁共振T2加权图像中选取果核区域作为感兴趣区域,提取出反映褐变特性的10个微观纹理特征参数,建立了BP神经网络模型进行识别研究。针对BP神经网络模型存在的不足,利用遗传算法对网络模型的权值和阈值进行优化。通过验证性试验发现：对于4组香梨样本,优化后BP神经网络模型的平均正确识别率为92.50%,比未优化模型的平均正确识别率80.83%,提高了11.67个百分点;同一组香梨样本相比较,优化后模型的识别效果也均优于未优化模型,每组香梨的识别率都得到了不同程度的提高。结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络模型具有很好的预测精度和泛化能力,可以实现香梨内部褐变的无损检测。