基于HSV与形状特征融合的花椒图像识别

光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。     

移动互联网环境下农机企业危机沟通的思考*

从危机沟通的渠道、危机沟通的具体策略、危机沟通的后续行动三个方面,为中国农机企业的危机沟通提供可行建议。以形象修护理论为基础,结合移动互联网环境传播特点以及中国农业机械化发展的实际情况,分析新浪新闻手机客户端、今日头条手机客户端上的两条农机质量纠纷视频。推荐农机企业使用的8条具体策略包括:否认事件不实部分;表明事件的意外属性;阐明自身出发点;阐明自己的贡献及所做出的努力;提出物质补偿;提出改进措施;承担有错部分;主动向用户征询意见。提出危机沟通应在线上、线下两种渠道进行,危机沟通应与具体行动相结合。     

A novel approach to estimating the competitive ability of Cirsium arvense in cereals using unmanned aerial vehicle imagery

Eight experiments were carried out in Denmark to determine the yield loss of spring barley due to Cirsium arvense in farmers' fields and to suggest and evaluate a novel approach for quantifying C. arvense infestation in large plots. Literature about the competitive ability of C. arvense is old, scattered and inconclusive, and existing models for estimating crop yield loss are based on data from North America. This study showed that C. arvense coverage could be quantified from unmanned aerial vehicle imagery using a manual image analysis procedure. This gave similar results as scoring the coverage. Yield loss of spring barley due to C. arvense infestation assessed at harvest was given by Y = 100·(1−exp(−0.00170·X)) where Y is the percentage of crop yield loss and X is the percentage of C. arvense coverage. The yield loss was much lower than estimates from models that have been developed in North America. It is speculated that the main reason for this is the later emergence of C. arvense than the crop due to lower soil temperatures in spring. Grain moisture increased linearly with C. arvense coverage: M = 0.0310·X where M is the proportional (%) increase in grain moisture and X is the proportion (%) of C. arvense coverage. Automated image analysis procedures are needed to estimate C. arvense coverage on field scales, and further experiments are needed to reveal whether the low competitive ability of C. arvense found in this study is representative for Northern Europe.     

葡萄籽原花青素的提取工艺优化及其抗氧化活性研究

以新疆地产赤霞珠葡萄籽为原料，采用响应面法对微波辅助提取葡萄籽原花青素的工艺进行优化，并对其体外抗氧化活性进行评价。结果表明，最优提取工艺条件为：液料比25∶1（mL/g），乙醇浓度60%，微波功率427 W，微波时间3 min，在该条件下葡萄籽原花青素得率为8.66%±0.25%；抗氧化试验结果表明：葡萄籽原花青素具有较强的清除1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（DPPH）、羟基及2,2-联氮-双(3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐（ABTS）自由基的能力，其在三种体系中的IC50值分别为3.71、4.05和3.78 μg/mL，是一种极具开发潜力的天然抗氧化剂。     

4个甜樱桃品种在德州的引种表现及设施栽培技术

对引入山东德州的4个甜樱桃品种美早、萨米脱、布鲁克斯、拉宾斯进行了日光温室栽培试验,对其性状表现进行了观察。结果表明,4个品种均表现生长良好,适应性强,结果正常,果实品质优良,可以作为德州地区日光温室的栽培品种发展。简述了4个甜樱桃品种在日光温室的栽培技术。     

食用菌品牌形象的视觉艺术价值

从视觉艺术的角度研究食用菌品牌形象的设计。通过讨论品牌名称、标志物和文字等食用菌品牌视觉要素,提出了食用菌品牌形象的视觉艺术价值设计原则。食用菌品牌形象的视觉艺术价值体现在品牌设计的多个方面,创新的视觉艺术能让食用菌品牌形象真正体现艺术的价值。     

基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

以竹代塑新产品竹微丝复合包装材料的制备及其性能

为减少塑料制品的使用,缓解其对全球环境的污染,以质量分数为90%的竹微丝、2%的聚乙烯、8%的甘油制备竹微丝复合材料,参照传统竹编织技艺,分别采用纯纵向编织法和纵横向编织法等制备了竹微丝复合包装材料,并对其性能进行分析。结果表明:1)与通过传统竹篾工匠手工制备的竹微丝相比,由大型智能化竹拉丝设备制备的竹微丝边缘更整齐;2)与竹微丝单方向编织技术相比,采用纵横向交叉编织技术的竹微丝复合包装材料的抗拉性能更好;3)竹微丝复合包装材料的拉伸强度远大于PE、PVC等传统塑料包装材料。     

新疆卡提拉玛工艺配方的研究

熟牛油、生奶皮、白砂糖是制作新疆塔吉克族特色面制品的主要原料。通过正交试验确定三者在卡提拉玛中的添加量，研制具有新疆独特风味的卡提拉玛。在基本配方（高筋小麦粉500 g，酵母3 g，食盐2 g，鸡蛋清30 g，牛奶185 mL，饮用水100 mL，清油4 mL）的基础上，确定三者最佳添加量（以高筋粉为基重）。结果表明：加入熟牛油6 mL、生奶皮15 g、白砂糖3 g，可制作出色泽金黄、口感醇香、质地酥脆、具有生奶皮特有香气的新疆卡提拉玛。     

基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉，提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先，从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑，通过曲率分析，找出异常的轮廓像素点；其次，依次连接相邻两个异常像素点，分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离，在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割，并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点；再者，采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓，并获取柑橘的中心；最后，根据双目极线约束和图像相似度，对重叠柑橘中心点进行匹配，并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标，确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm，满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。