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随着科技的不断发展,我国机械制造行业也在得到了长足的进步,而测量技术作为机械制造行业中一个重要的组成部分,其决定着机械制造行业研究方向与研究内容。随着近几年世界经济格局的变化和我国经济技术高速发展的趋势,测量技术的先进程度将成为我国未来制造业赖以生存的基础和可持续发展的关键。基于国际、国内机械制造领域测量技术近几年的发展和现状分析,就目前我国机械制造中测量技术发展的特点,预测今后几年机械制造领域测量技术的研究热点和发展趋势。对机械制造中测量技术领域国家应重点发展、支持的方向提出建议。 相似文献
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江西在清末新政时期出于粮食歉收、仓储空虚、绅民呼吁等原因在省级层面数次出台了限制米谷出省的米禁政策。十余年间,江西在申禁与弛禁之间反反复复,仿佛陷入了死循环,有着不同利益诉求的江西官府、绅商、下层民众等各方具有不同的立场,而且他们的立场也并非一成不变,这种复杂性提示研究者对近代历史上的米禁不应进行简单的非黑即白的评价,同时反映了在那个剧变时代江西地方社会错综复杂的矛盾关系。 相似文献
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基于图像处理的胡萝卜青头须根与开裂的检测方法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了实现基于计算机视觉的胡萝卜外观品质自动分级系统,基于图像处理的方法,参照国家标准(SB/T10450-2007),该文提出影响胡萝卜外观等级的须根、青头、开裂等关键参数的提取算法.须根检测算法通过提取骨架检测端点数来实现,青头检测算法通过R分量上二值化得到,开裂检测算法使用S分量结合区域标记的方法完成,在此基础上构建了须根数、青头比和开裂度3个量化标准,对试验随机采集的520个胡萝卜图像的青头、须根和开裂进行检测,正确率分别达到了97.5%,81.8%,92.3%,总体识别率91.3%.该文所构建的胡萝卜关键特征检测方法,对研究机器视觉的胡萝卜外观品质自动检测装置与分级生产线具有积极意义. 相似文献
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基于计算机视觉的胡萝卜外观品质分级系统与装备 总被引:2,自引:0,他引:2
为了实现胡萝卜的自动化分级分选,在前期胡萝卜青头、须根、开裂检测算法研究的基础上,参照国家标准需求,进一步提出了胡萝卜外观等级规格,如弯曲、断折等缺陷,以及衡量异品种的锥形度参数的检测方法,并以此为基础设计了基于计算机视觉的胡萝卜外观品质实时分选生产线。该生产线由下位机控制系统、上位机软件系统和机械分级装置组成。通过对软硬件环境和机械系统性能的测试表明:该分选生产线每秒钟可检测20个胡萝卜的等级;对520个胡萝卜含有不同种类缺陷和异品种的胡萝卜进行分级检测,分级正确率达到了93.5%,能够满足胡萝卜外观品质分选实时检测的要求。该分选线能够同步实现胡萝卜等级规格、质量、各种缺陷的实时检测与在线分选。 相似文献
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为解决设施农业的降雨监测系统难以精准检测降雨起止信号的问题,研制了一种降雨起止时间远程监测装置。该装置主要由雨水感应模块、雨水检测电路、单片机、通用分组无线电系统数据传输单元模块(General Packet Radio System Data Transmission Unit,GPRS DTU)、串口通信电路和手机端APP组成。通过自行设计的雨水感应模块检测降雨过程,利用卡尔曼滤波器降低雨水检测信号的电阻热噪声干扰,根据滤波后的信号差值建立降雨起止信号判别模型,判定的降雨起止信号经通用分组无线电系统(General Packet Radio System,GPRS)远程无线传输至云服务器,并以云服务器的同步时间作为基准时间,实现了手机远程监测降雨起止时间。开展装置性能测试试验,研究其稳定性、准确性与可靠性,结果表明:1)降雨起止信号判别模型的判别周期取10 s最优;2)室内测试时的降雨起止信号错报率为1.2%,手机接收成功率为100%;3)雨水感应模块的导线末端间距为2 mm、基板间夹角为120°是能检测小雨及以上等级的最优参数组合。将装置安装于开阔的楼顶天台开展实测验证试验,结果表明:装置对降雨开始与停止时间的检测误差范围分别为7~34、9~29 s,室外仅出现1次错报,信号错报率为5.9%,符合对自然降雨过程的检测要求。该装置能远程监测降雨起止时间,可为今后进一步研究农业智能感雨监测系统提供技术支持和理论依据。 相似文献
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基于机器学习的遮荫设施内参考作物蒸散量估算 总被引:2,自引:2,他引:0
为高效准确地估算遮荫设施内参考作物蒸散量(Reference Evapotranspiration, ET0),该研究通过分析三七栽培遮荫设施(四周及顶部均由黑色遮阳网遮盖,通风性较好)内及设施外气象参数的关系,采用Sobol敏感性分析方法筛选出设施外有效的气象参数,并将其作为模型输入,以Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型计算的值为标准值,采用贝叶斯优化(Bayesian Optimization, BO)算法优化机器学习方法(支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)、随机森林(Random Forest, RF)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM))中的参数,建立3种遮荫设施内ET0估算模型(BO-SVR、BO-RF和BO-ELM)。结果表明:遮荫设施内ET0对设施外平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的敏感性较高,一阶敏感系数分别为0.450、0.304、0.064和0.026,故基于4组气象参数建立模型。BO-ELM模型的测试精度整体优于BO-SVR和BO-RF,其中BO-ELM模型基于平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的气象参数组合估算精度最高,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.928、0.069 mm/d和0.046 mm/d,BO-ELM模型也能很好地适应少量气象参数(平均相对湿度和平均风速)估算设施内ET0,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.910、0.078 mm/d和0.057 mm/d。综合考虑计算精度和计算代价,可将BO-ELM模型作为气象参数缺失情况下遮荫设施内ET0的估算方法。研究为遮荫设施内ET0的估算提供有效方法。 相似文献
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随着农业部测土配方施肥项目的开展,山东莱西市通过采样化验、布置试验等,获得了大量数据。为了满足充分利用这些数据指导当地农业生产的要求,研究开发了针对县域的测土配方施肥专家系统。该系统采用Flash作为前端技术,实现地图向导功能,采用J2EE、Struts、Hibernate技术开发后台Web应用服务器,实现表现层、业务层和数据层有效分离。系统的实施,极大地方便了农户和农业管理人员开展测土配方施肥,取得了较好的经济和社会效益。 相似文献
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