添加剂对小麦秸秆燃烧结渣特性的影响研究

试验以小麦秸秆为原料,以Ca_3(PO_4)_2、CaO、Al_2(SO_4)_3·18H_2O、(NH_4)_2SO_4和NH_4H_2PO_4为添加剂,按不同摩尔比与小麦秸秆混合进行燃烧,对其灰渣的结渣特性、灰渣形貌、化学元素进行分析,并对添加剂对小麦秸秆成型燃料燃烧特性进行探究。结果表明,Ca_3(PO_4)_2和CaO在n(Ca)/n(K)=2时对于缓解小麦结渣现象效果最好,2种灰渣样品烧结强度指数分别为0.45和0.40。     

基于机器视觉的帧种子数识别及其应用

首先,介绍了采用机器视觉的精播排种器性能检测方法;然后,在对获取样本图像进行处理的基础上,完成帧种子数的识别,利用采样频率和排种频率之间的关系,构造了帧种子数、帧型孔数和型孔种子数频数统计模型,计算出排种器性能指标。试验表明,此方法检测误差小,速度快,精度高。     

帧频率变换下帧种子数分布的独立性

为构造排种器机器视觉检测的模式识别算法,采用统计分析方法对不同帧频率下的帧种子数分布进行了研究。理论推断,帧种子数分布与视觉检测的帧频率无关。排种器试验的观测结果和方差分析均证实,改变帧频率,帧种子数分布的频率、均值、标准差和变异系数均无显著变化,具有明显的一致性。四个统计量的显著性检验尾概率最小值为0.138 2,最大值达1.000 0;效应模型决定系数最小值为0.947 8,最大值达0.999 7。每个样本逐一检验,获得了相同和更强的结论。该结果为构造简便有效的排种器机器视觉检测方法提供了一个可资利用的优良特性。     

机器视觉技术在农业工程中的应用

综述了机器视觉技术在农业工程中的应用.     

机器视觉技术在农业机械上的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业工程领域,并取得了许多重要研究成果.介绍了该技术在播种、喷雾和移栽等方面的研究和应用情况,指出了机器视觉技术在我国农业机械检测和自动导航中具有广阔的应用前景.     

排种器种子粒距检测技术的发展及应用

介绍了目前国内在排种器粒距检测方面的先进研究成果,并运用视觉检测技术对条播排种器的种子粒距进行了检测.通过CCD摄像机直接拍摄条播排种器试验的动态种子流,对获得的样本运用MATLAB软件进行图像处理,对特征量清晰的帧图像进行种子坐标标定,从而计算种子粒距.     

基于机器视觉的转速过程检测方法

采用机器视觉技术对排种器排种盘的转速过程进行了检测。在排种盘上设置检测标志物,利用CCD摄像机采集排种盘在不同转速下的转速过程,并对获取的检测样本图像进行背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取等处理,检测出转速序列{ni}和加速度序列{iε},并对转速过程进行时序分析和误差估计。结果表明,在不同的设定转速下,机器视觉的转速检测相对误差范围为0.67%~3.40%。     

响应面法优化精密排种器性能检测试验设计

应用响应面法优化精播排种器性能检测试验设计.采用二次正交旋转组合设计试验,以合格指数为响应值,进行2因素5水平的响应面分析,建立二次回归模型,分析各因素对响应值的效应关系.优化后获得试验条件为:转速42 r/min,气压472mmH20,在此条件下测得合格指数为94.8712,与模型预测值92.7688基本相符.试验表明,二次正交旋转组合设计结合响应面法可用于排种器性能检测试验的优化和分析.     

基于机器视觉的种子间距识别及其应用

介绍了基于机器视觉的精播排种器性能检测方法,在对获取的样本图像进行处理的基础上完成帧种子间距特征的识别.通过分析种子运动特征,实现了排种时间间隔样本的提取.利用理论排种和实际排种时间间隔之间的关系,构建了以时间间隔为特征量的排种质量统计模型,计算出排种器性能指标.试验表明,此方法检测误差小、速度快、精度高.     

MATLAB在排种器性能检测中的应用

利用MATLAB软件实现对排种器的动态种子流图像进行处理,并对检测结果进行分析.结果表明:基于MATLAB软件的视觉检测精度和检测速度较高,而且该软件使用方便,操作简单,有很广阔的应用前景.