基于计算机视觉的水下海参识别方法研究

海参识别是海参捕捞自动化和智能化的前提和关键。海参生活环境复杂且海参体色随环境变化,为解决复杂多变环境下海参识别的难题,提出基于视觉图像和海参特性的水下海参识别算法。利用海参体色随环境变化而海参刺颜色稳定呈黄绿色的特点,在图像预处理的基础上设计图像融合算法突出海参刺,然后通过边缘检测获取海参刺轮廓并计算轮廓质心坐标,进而通过椭圆拟合实现海参的识别。不同于已有的利用海参主干进行海参识别的方法,提出的基于直接最小二乘的海参刺质心椭圆拟合识别算法以海参刺的分割和椭圆拟合为途径,解决海参体色随环境变化而引起的识别率降低的问题。试验结果表明,该算法对自然环境下的海参识别平均准确率为93.33%,具有一定的实用价值。     

LRW-300型全自动热交换炉

LRW-300型热交换炉是一种上煤、燃烧及除渣的新型全自动热源装置,是为适应大型烘干设备对热源的需求而研制的,其主要性能指标达到了国家标准.目前,该炉在谷物、种子、饲料、食品和麦芽等方面的烘干得到广泛推广使用.     

基于物联网草莓生长环境远程监控系统的设计

采用ZigBee无线网络、传感测量技术、C#编写上位机软件及SQL数据库和C#asp.net,设计了一个基于物联网草莓生长环境的远程监控系统。该系统实现了用户通过PC或手持设备远程登录监控系统网站,对环境参数的实时数据和历史记录进行查看,并且对草莓温室内设施进行远程控制。     

基于小区育种的收获机智能测产系统

摘要：目前,中国境内大部分育种单位产量测试主要采用人工抽检方式完成,劳动强度大,工作效率低,测试数据的质量与发达国家所采用的测产系统相距甚远。为解决这一问题,该文设计研制了一种基于小区育种的收获机测产系统。该测产系统包括上位机和下位机两部分。下位机采用美国TI公司的MSP430单片机,通过粮食水分传感器,重量传感器,环境温湿度传感器,GPS模块,获取收获机的产量、粮食水分含量、环境温湿度及GPS地理位置等信息。上位机采用能够运行MCGS组态软件的嵌入式触摸屏作为人机交互界面。下上位机通过RS-232串口及Modbus协议实现通讯,完成数据的传输。该系统可以自动实现地块号与产量相关数据的准确对应关系,并利用U盘实现海量数据的导入、导出等数据管理功能。并利用虚拟试验验证了该收获机测产系统方案正确和可行,并且可明显提高育种测产的工作效率和数据的准确性。     

基于安卓系统和MCU智能灌溉系统设计

为解决农业灌溉中智能化监测与远程控制问题,提高农业灌溉效率与智能灌溉的可靠性,设计了基于安卓系统与MCU的智能灌溉系统。系统主要包括上位机Android手机APP、下位机单片机,以及云服务平台3部分:上位机采用HTML5+CSS+JavaScript在API Cloud Studio环境下实现的移动应用程序;下位机采用STM32F411处理器作为智能灌溉系统的核心CPU;借助物联网云平台实现上位机与下位机的通讯,并通过PWM控制薄膜泵灌溉速度。用户通过手机即可实时监测环境信息和作物生长状态、设置灌溉模式、控制灌溉开启及灌溉速度。试验表明:系统各方面运行正常可靠,在农业远程智能监测和灌溉方面有一定的实用价值。     

我国高校本科生导师制指导模式与研究生导师制比较初探

本科生导师制作为学分制背景下的配套制度,在全面推行的过程中,多种模式并存,各有利弊.对此借鉴了研究生导师制指导模式的经验,在以大类招生自主选择专业的高校中对本科生高、低年级学生应区别对待,建立导师组、班级导师制和科研导师制多种形式相结合的指导模式,使学生高效率地达到即定的教育培养目标.     

基于物联网植物工厂监控系统的设计

利用现代物联网技术,设计了基于物联网植物工厂监管系统,包含农产品生长环境监控系统和农产品追溯系统两部分。下位机通过在温室大棚内布设Zig Bee无线传感网络,精确感知温室大棚内的环境因子,并通过Zig Bee-Wifi网关将采集的数据通过分布式中间件利用Web service技术传送到上位机网站;用户可以通过电脑登陆农产品生长环境监控系统查看实时环境信息,远程操作大棚内的滴灌、温控和补光等设施;还可以在大棚内种植农产品过程中使用电脑登陆农产品追溯系统,按追溯编号录入农产品的种植日期、名称、采摘时间、物流信息、销售路径等信息。销售时,将生成的载有农产品信息的二维码贴在包装盒上,消费者可以通过手机扫二维码标签查询农产品从种植到销售的详细信息。     

基于安卓系统农业智能移动机器人的系统设计

为了改善农民劳动环境和提高农业生产水平,设计了基于图谱识别的智能农业机器人,用来进行草莓采摘和移栽等。系统包括上位机Android手机和下位机单片机的设计,上位机利用Java语言开发安卓手机操作的客户端界面,利用Java构建APP后台操作平台,XML构建手机APP界面,使其通过Wi Fi模块与机器人通讯,实现对机器人进行图谱识别和远程操作等。下位机采用STM32F407处理器作为移动智能机器人的核心CPU,借助分布的方式实现对于机器人的控制,主要包括供电模块、电动推杆模块、驱动模块、摄像头模块、机械臂模块和通讯模块等。用户用手机可实现移动机器人远程操控和图像处理。测试表明:该农业移动机器人具有较强的可操作性,制造成本较低,使用价值高。     

基于物联网的水肥精准管控系统设计

为了解决农业灌溉过程中管路流速幅动过大、设备受控距离较短等问题,结合水肥一体化灌溉、LoRaWAN远距离传输通讯、PLC的PWM占空比及PID闭环控制等多种技术,设计了一个水肥精准管控系统。该系统在工作时可以实现水肥流量的恒速控制、肥料间的精确配比及环境参数的实时监测等功能,实现了农业生产的精细化、网络化、智能化管理。     

基于GoogLeNet改进模型的苹果叶病诊断系统设计

针对苹果病害自动识别精度低、高延迟问题,以苹果锈病和斑点落叶病作为研究对象,基于卷积神经网络建立苹果病害诊断系统。采用旋转、锐化、模糊等数据增强方法扩展数据集,使用数据标准化方法优化模型的数据输入,在算法模型上,在GooLeNet模型的基础上减少inception模块上的数量,并优化模型前段的网络结构以捕获更多的特征信息,最后系统依据建立的算法模型和Tornado框架构建病害识别网络视图。试验结果表明:GoogLeNet改进模型的精准率提高2.1%,达到98.4%,模型参数仅为原模型的17.5%,实现苹果病害实时、便利的图像自动识别,为苹果病害防治防控提供可靠的参考依据。