油菜角果抗裂角性二自由度碰撞测试方法研究

为了筛选更利于机械化收获的油菜品种,提出了二自由度油菜角果抗裂角性碰撞测试技术。该文对二自由度碰撞测试仪的结构原理、参数设计、机构运动特性进行分析,并对二自由度碰撞与摇床碰撞下的钢球运动进行EDEM仿真;对二自由度碰撞的适宜碰撞参数进行研究,且对二自由度碰撞法与摇床随机碰撞法、田间角果与剪取后干燥角果的抗裂角性分别进行对比试验。研究结果表明:摆动电机转速60 r/min、移动电机转速75 r/min为适宜碰撞参数;二自由度碰撞法(平均标准偏差0.025 6)比摇床碰撞法(平均标准偏差0.020 3)结果重复性更好,且二自由度碰撞对抗裂角性较好的品种区分度更好;而同含水率水平下的田间油菜角果抗裂角性(抗裂角指数范围0.013～0.553)相比于干燥后角果抗裂角性(抗裂角指数范围0.008～0.948)要差,二者结果差异显著(P=0.010.05),田间角果测试可以更为真实的反映出角果的抗裂角性,研究结果为不同油菜品种抗裂角性的评价测试提供参考。     

气象条件对油菜每角粒数的影响

<正> 比江中下游地区油菜开花期间(下/3～下/4)的气象条件优劣是影响油菜产量的主要因素之一。据研究,油菜每角粒数与单株产量有着十分密切的关系(R~2=0.8697),分析气象条件对油菜每角粒数的影响,建立“每角粒数一气象因子”的预报模式,这对掌握油菜开花结实动态,确定开花结实的气象指标,为改善栽培措施,增加每角粒数,有着重要意义。     

基于悬空压裂法的油菜角果抗裂角力测试试验

为寻求出油菜角果不易炸裂的优良品种,在分析已有油菜角果抗裂角力测试方法优缺点的基础上,采用悬空压裂法在WDW-300型万能试验机上对不同品种油菜角果的抗裂角力进行了试验研究,分析油菜品种、角果大小、角果含水率、角果成熟度等因素对油菜角果抗裂角力的影响。结果表明:加载速度为10 mm/min时,载荷随位移的增加先迅速上升,在得到一个峰值力后瞬间下降,呈曲线变化状态,峰值即为角果的抗裂角力。试验测得了28个品种油菜角果抗裂角力范围为0.898～3.035 N,同一品种的油菜角果含水率越高,角果尺寸越小时抗裂角力越小。油菜角果大小差异明显时,同一品种角果尺寸大其抗裂角力大;品种相同含水率不同时,含水率大的角果抗裂角力大。该试验也为研究油菜角果抗裂角力提供了一种新的测定方法,操作简单、快捷。     

水稻第6染色体短臂每穗实粒数和每穗颖花数QTL的精细定位

对水稻第6染色体短臂上一个控制每穗实粒数和每穗颖花数的QTL进行精细定位研究。针对前期定位的RM587-RM6119区域,应用在目标区间内杂合片段呈交叉排列的3个剩余杂合体,自交后获得3套F2∶3群体,对每穗实粒数、每穗颖花数和单株产量进行QTL分析。在3套群体中均检测到控制每穗实粒数、每穗颖花数和单株产量的QTL,其遗传作用均以加性作用为主,增效等位基因来自母本珍汕97B,且QTL的效应在各群体间相近。因此,该目标区间存在一个共同的QTL,通过控制每穗粒数来调控单株产量。通过比较3个剩余杂合体共有的杂合区间,最终将控制每穗实粒数和每穗颖花数的QTL定位于RM3414-RM19417之间约96.4kb的区域内。     

孕穗期气象条件对水稻每穗总粒数和结实率的影响

通过分期播种试验，研究了气象条件变化对超级稻协优9308及常规稻绍糯119每穗总粒数和结实率的影响。结果表明：气温是影响每穗总粒数和结实率的主要气象因子，在抽穗前25—21d，每穗总粒数与气温呈“倒抛物线”关系，结实率与气温呈“抛物线”关系，每穗总粒数和结实率随气温变化表现出相反的变化趋势，是二者形成过程中对外界气象条件要求不同造成的。幼穗分化期处在气温为28．5～32℃的晴好天气下，可获得大穗和高结实率。     

基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。     

采用改进YOLOv4算法的大豆单株豆荚数检测方法

大豆单株豆荚数检测是考种的重要环节,传统方法通过人工目测的方式获取豆荚类型和数量,该方法费时费力且误差较大。该研究利用大豆单株表型测量仪采集到的表型数据,通过融合K-means聚类算法与改进的注意力机制模块,对YOLOv4目标检测算法进行了改进,使用迁移学习预训练,获取最优模型对测试集进行预测。试验结果表明,该研究模型的平均准确率为80.55%,数据扩充后准确率达到了84.37%,比育种专家目测准确率提高了0.37个百分点,若不考虑5粒荚,该研究模型的平均准确率为95.92%,比YOLOv4模型提高了10.57个百分点,具有更强的检测性能。在简单背景的摆盘豆荚检测中,该研究模型预测的平均准确率达到了99.1%,比YOLOv4模型提高了1.81个百分点,研究结果表明该模型在不同场景下的大豆豆荚检测中具有较强的泛化能力,可为大豆人工智能育种提供参考。     

气候条件对冬小麦穗粒数的影响研究

长期定位试验研究气候条件对冬小麦穗粒数的影响结果表明 ,冬小麦穗粒数主要受返青后 5日滑动平均气温首次≥ 4℃之日～雌雄蕊原基分化时 (即拔节开始天数 )的影响 ,并受其至挑旗期平均最低气温和至抽穗期日照时数的制约。各因素对冬小麦穗粒数的影响大小依次为天数 >日照时数 >平均最低气温。冬小麦高产栽培还应协调好穗数、穗粒数和千粒重三者之间的关系     

基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选

制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.     

基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法

为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法。首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从CIR转换到Lab颜色空间,用K-means聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别。试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%。为验证该文提出方法的有效性,将C4.5算法与BP算法以及SVM算法进行比较,试验结果表明C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的。该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据。     

基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法

采摘点的识别与定位是智能采摘的关键技术,也是实现高效、适时、无损采摘的重要保证。针对复杂背景下番茄串采摘点识别定位问题,提出基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法。通过YOLOv4目标检测算法和番茄串与对应果梗的连通关系,快速识别番茄串和可采摘果梗的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）;融合RGB-D图像中的深度信息和颜色特征识别采摘点,通过深度分割算法、形态学操作、K-means聚类算法和细化算法提取果梗图像,得到采摘点的图像坐标;匹配果梗深度图和彩色图信息,得到采摘点在相机坐标系下的精确坐标;引导机器人完成采摘任务。研究和大量现场试验结果表明,该方法可在复杂近色背景下,实现番茄串采摘点识别定位,单帧图像平均识别时间为54 ms,采摘点识别成功率为93.83%,采摘点深度误差±3 mm,满足自动采摘实时性要求。     

基于GA-SVM模型的机采籽棉杂质识别

针对中国机采棉加工过程中混级混轧、缺乏棉花参数检测的现状,提出使用遗传算法优化支持向量机参数的机采籽棉图像分割、杂质识别方法。在图像分割阶段,采用像素点邻域的色调、饱和度、亮度颜色特征与平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性、熵等纹理特征构建特征向量,使用最优保留策略的遗传算法优化惩罚参数及核函数参数,建立图像分割SVM分类器;对杂质识别过程,在计算标记区域的颜色特征、纹理特征基础上,增加面积、周长、离心率、矩形度、形状因子等形状特征,使用遗传算法建立杂质识别SVM分类器。测试结果表明,该方法适用于边缘对比度低、纹理信息丰富的机采籽棉含杂图像分割,对杂质的有效识别率为92.6%。该研究为棉花加工设备的参数优化和国产采棉机的研制及优化提供重要参考依据。     

改进YOLOv5测量田间小麦单位面积穗数

单位面积穗数是决定小麦产量的主要因素之一。针对人工清点小麦穗数的方法容易受主观因素影响、效率低和图像处理方法鲜有进行系统部署等问题,提出一种注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）与YOLOv5相结合的CBAM-YOLOv5网络结构,通过对特征图进行自适应特征细化,实现更准确的单位面积穗数测量。该研究以本地采集小麦图像数据和网络公开小麦图像数据为数据集,设置输入图像分辨率为1 280,得到CBAM-YOLOv5模型,可以达到0.904的F1分数和0.902的平均精度,测试集计数的平均相对误差为2.56%,平均每幅图像耗时0.045 s,综合对比,CBAM-YOLOv5模型具有显著优势。模型放置于服务器,结合手机端软件和辅助装置,形成单位面积穗数测量系统,实现育种小区麦穗图像实时采集、处理和计数,计数的平均相对误差为2.80%,抗环境干扰性强。该研究方法与装置可以实现田间小麦单位面积穗数的实时在线检测,降低主观误差,具有较高的准确率及较强的鲁棒性,为小麦单位面积穗数快速、准确估测提供一种新的技术和装备支撑。     

基于二分法的鸡蛋图像边缘快速检测方法

机器视觉技术广泛应用于鸡蛋感官品质无损检测研究中,快速得到鸡蛋图像边缘有助于高效识别鸡蛋的几何特征参数。借鉴计算机二分法快速解方程的算法,提出用二分法快速检测图像边缘,把对图像的整体研究转换到具体的行图像来研究,利用行图像信息构建了满足二分法求解条件的方程,并把对边缘的检测构造成对方程的求解问题,从而建立了二分法求解鸡蛋图像边缘的理论基础,最后在应用部分给出了详细的程序实现步骤。试验结果表明：该方法可以检测鸡蛋图像边缘,检测效率提高了约20倍,大大加快了检测速度,可为鸡蛋自动化检测提供更高的效率。     

基于YOLO＿X和迁移学习的无人机影像玉米雄穗检测

玉米雄穗表型信息的获取对研究玉米长势及产量起着非常重要的作用,为实现复杂田间环境玉米雄穗的精确识别和计数,该研究使用无人机采集试验田的玉米雄穗影像,基于FasterR-CNN、SSD、YOLO＿X目标检测模型,使用迁移学习方法实现玉米雄穗的高精度识别,并分析了模型对不同品种和不同种植密度的玉米雄穗检测效果。试验结果表明,基于迁移学习的FasterR-CNN、SSD、YOLO＿X的目标检测效果相比于未使用迁移学习的模型有明显提升,其中,迁移学习后YOLO＿X的识别精确度为97.16%,平均精度为93.60%,准确度为99.84%,对数平均误检率为0.22,识别效果最好;不同玉米品种对模型的适应性有所差异,其中郑单958对模型适应性最好,Faster R-CNN、SSD、YOLO＿X的决定系数R²分别为0.9474、0.9636、0.9712;不同种植密度下玉米雄穗的检测效果有所差异,在29985,44 978,67 466,89 955株/hm²种植密度下,模型对郑单958检测的平均绝对误差分别为0.19、0.31、0.37、0.75,随着种植...