基于机器视觉的火龙果自动分级系统设计

针对目前水果机械化分级效率低、效果差的现状和机器视觉技术在水果分级检测的应用前景,提出了利用机器视觉的技术对火龙果进行分级的方法。通过利用CCD摄像机和DSP处理器对火龙果进行缺陷检测及大小和色度的分级。试验结果表明:基于机器视觉的火龙果自动分级系统可以高效率、高准确率地实现对火龙果的自动分级,为后续产业化机器视觉水果分级系统提供了技术支持。     

渤海地区滨海水(禾刀)高产综合栽培技术开发推广总结

<正> 在辽宁沿海和内陆分布有大面积盐碱地和低洼易涝地。除营口、大洼、丹东沿海老稻区产量较高外,余者多因地势低洼、土质冷凉、瘠薄、盐碱和栽培技术落后、耕作粗放致使水稻单产长期徘徊在五、六百斤之间。且有大片盐碱荒地和滨海滩涂尚未垦植,增产潜力很大,颇有开发价值。为促进农业生产发展,充分挖掘滨海及内陆低、中产稻区的增产潜力,不断扩大水田面积,大幅度提高水稻产量,改善广大群众的生活状况,我所在取得《辽宁省水稻低产区改造试验》开发技术、经济     

基于计算机视觉的芋头病害监测与识别

为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中疽病的识别率可达到91.3%,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值。     

辽宁农垦发展“两高一优”水稻生产的技术途径

1引言1994－1995年，辽宁省农垦局承担了农业部下达的全国农牧渔业“丰收计划”水稻优良品种（新组合）及高产栽培技术项目，分别在铁岭市和盘山县共9个农场30万亩稻田（其中7万亩稻蟹混生田）上具体实施。两年来，各项目参加单位，都采取了以选用优良品种为主要内容的先进的综合高产栽培技术，有效地提高了水稻产量。特别是经历了1995年前期干旱、全年低温寡照和后期洪涝等自然灾害，仍然获得了平均亩产610．9公斤的高额产量，稻田养蟹获得了亩产河蟹75．6公斤的高产、高效成果。“丰收计划”的科学实践，不仅显著地提高了水稻和河蟹产量，…     

基于本体的蔬菜病虫害知识库构建

针对传统农作物病虫害知识表示方法以及现有农业本体存在的不足,将本体概念引入蔬菜病虫害知识表达.分析了蔬菜病害领域的知识特点,并以蔬菜病害为例,运用本体相关理论和方法构建了蔬菜病害知识领域本体,建立了基于本体和规则推理的蔬菜病虫害知识库模型.探讨了本体知识库的应用.