基于图像处理技术的玉米秸秆弹性模量研究

文章针对黑龙江地区四种常见玉米品种秸秆的弹性模量进行研究。采用数字图像处理技术对秸秆不同生长部位进行面积测定,通过标准块进行检验计算,该方法精度可达到2%,单点像素代表面积达6.41E-8 m2;并通过万能试验机对秸秆进行平行纤维生长方向的压缩试验,经数据分析得出玉米秸秆的弹性模量自根部向上、经过果实区后明显变小,变化梯度最大可达0.136 MPa.mm-1。     

玉米秸秆机械化综合利用技术

井陉县玉米种植面积12.3万hm^2,年产秸秆25万t。目前秸秆利用率不足50％,且大部分利用层次低,效益不高,尚有50％以上的秸秆没有被充分利用。目前井陉县养殖业发展规模不是特别大,再有受传统观念影响,很大一部分秸秆不能够粉碎还田再利用。如何从根本上解决秸秆充分科学利用这个问题,是摆在农机部门面前的一项主要任务。经过10多年的摸索,玉米秸秆机械化综合利用技术在农业生产中得到逐步推广。     

玉米秸秆青贮技术

玉米秸秆青贮不但可以提高秸秆利用率，防止秸秆霉变，利于较长时间的保存．而且可以增加适口性。秸秆青贮制作简便．成本低廉。实践证明：用玉米秸秆制作青贮饲料．应抓好以下五条关键措施。[第一段]     

基于图像处理技术的夏玉米叶面积指数估算方法研究

在大田条件下固定数码相机高度垂直拍摄夏玉米拔节期和大喇叭口期的群体图像,利用图像处理技术获取玉米地面覆盖度,建立覆盖度和叶面积指数间的关系模型。结果表明,覆盖度和叶面积指数间存在极显著相关关系（r2=0．9547）,模型的拟和度较高,对模型进行检验可知,模型的预测精度达到90．56％,说明利用图像处理技术估算夏玉米LAI具有很好的可行性。     

基于图像处理技术的玉米叶部病害识别研究

本文结合玉米作物病害的图像特征,首先进行图像的预处理,实现叶部病斑的分割;随后以6个参量来描述玉米叶部病斑的形状特征;将图像由RGB坐标向HSI坐标系统转换,提取参量描述病斑颜色特征;采用灰度共生矩阵提取玉米叶部病斑的纹理特征;引入粒子群优化算法对传统神经网络算法进行改进,使之具备准确分类并识别玉米叶部病害的能力;最后构建了玉米叶部病害图像识别系统,并通过实验与比较,证明了所构建的系统识别病害的准确度。     

玉米秸秆氨化技术

应用化学调治法处理秸秆,分解秸秆中难于消化的部分,提高秸秆的营养价值,适口性和消化率。氨化法调秸秆是实践中应用最多的一种,玉米秸秆氨化有许多优点,一是提高蛋白质含量。氨化一般提高粗蛋白质含量4%～6%,生物效价提高。二是提高家畜对秸秆的采食量,一般提高20%～40%。因为     

玉米秸秆还田技术

一、玉米秸秆还田的作用 1.增加土壤有机质和养分含量湿玉米秸秆内含有丰富的氮、磷、钾、钙、镁等多种营养元素和有机质,含氮量0.6l%,含磷量0.27%,含钾量2.28%,有机质含量能达15%左右。     

玉米秸秆青贮技术

详细介绍了玉米秸秆青贮技术，包括：设施的准备；收割时间的选择；秸秆的切碎；秸秆的填装；封池；封池后的管理；青贮饲料的取用等，为该技术的推广提供参考。     

玉米秸秆综合利用技术

《吉林省新农村建设实施纲要(2006～2020年)》(十)提出:大力研发推广应用科学技术,靠科技创新支撑和带动增长的转变,启动“农村清洁能源工程”,以秸秆气化、沼气建设、风能和太阳能利用为重点,提高农村再生清洁能源开发利用水平,并实现农作物秸秆综合利用率达70%的目标。玉米秸     

玉米秸秆青贮技术

玉米秸秆青贮不但可以提高秸秆利用率，防止秸秆霉变，利于较长期保存，而且可以增加适口性。其制作简便，成本低廉。实践证明：用玉米秸秆制作青贮饲料，应抓好以下五条关键措施。     

基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法

根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海洋微藻数量的方法.该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度.利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行.     

基于图像处理的奶牛体型线性评分系统研究

将图像处理技术应用于奶牛体型线性评分系统,设计了图像采集的硬件系统和交互测量的软件配置,具体介绍了奶牛图像的中值滤波和图像增强,以及奶牛各性状的测定方法。初步测定表明:本系统速度快,满足精度要求,可以取代手工评定。     

基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研究

为了提高黄瓜叶部病害检测与染病程度的分级的准确率和效率,综合运用图像处理技术、人工神经网络技术,实现黄瓜叶部病害检测与染病程度分级,并主要对发病率高且危害严重的黄瓜霜霉病、白粉病和病毒病进行试验研究.首先,通过接种方法获得了纯正的黄瓜病害样本,并采集染病植株的样本图像.利用基本图像处理的方法对黄瓜叶部病害图像进行处理,综合运用二次分割、形态学滤波得到病斑区域.其次,提取三种特征包括22个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对黄瓜病害进行分类.实验证明,检测系统的黄瓜叶部病害平均识别精度为95.31%,并能够快速准确地对黄瓜叶片病害的染病程度进行分级     

玉米秸秆好氧水解特性研究

秸秆木质纤维素水解过程,影响秸秆沼气制备速度。提高水解效率关键是破坏木质素对纤维素和半纤维素屏蔽作用,而木质素降解需有分子氧存在。因此,在秸秆厌氧发酵前好氧水解发酵秸秆有利于提高秸秆生物可降解性。为揭示玉米秸秆湿法好氧水解特性,在总固体浓度(TS)为10%,好氧水解温度为35、38、41、44、47℃,好氧水解时间为8、16、24、32、40 h条件下湿法水解发酵试验。结果表明,湿法好氧水解能有效破坏玉米秸秆木质素结构,获得较高木质素降解率,温度44℃,时间经历8 h时木质素即降解15.79%,是好氧水解40 h时总降解率49.5%。在此条件下,总有机物损失率仅为4%,经过湿法好氧水解玉米秸秆TS产气量和产甲烷量与未经处理玉米秸秆相比分别提高28.4%和29%。     

稻米含水率对其弹性模量的影响

稻米籽粒由于尺寸小、形状不规则,难以制成标准试件,因此,不便于采用常规方法测其弹性模量。文章拟采用赫兹理论的修整模型及相应的数据处理方法,测定稻米籽粒的弹性模量,并研究稻米籽粒含水率对其弹性模量的影响。     

MDF弹性模量、泊松比和剪切模量静态测试方法探讨

提出了一种静态测试MDF泊松比μ和弹性模量E的新方法,即悬臂板静态弯曲法。首先,阐述了悬臂板静态弯曲法测试MDF泊松比和弹性模量的原理。根据MDF悬臂板受集中力作用下静态弯曲应力、应变分析,确定了静态测试MDF泊松比的十字应变片粘贴位置。为说明悬臂板静态弯曲法测试MDF弹性模量和泊松比的正确性,采用轴向拉伸法、四点弯曲法进行MDF的弹性模量和泊松比值的验证试验。最后,针对MDF为各向同性材料特点,通过方板静态扭转试验测得的剪切模量G,验证悬臂板静态弯曲法测试弹性模量和泊松比的正确性。结果表明:悬臂板静态弯曲法中,用于测试泊松比的应变片粘贴位置由板内横向应力σ_y=0的位置所确定;悬臂板静态弯曲法和轴向拉伸法测试的MDF的泊松比和弹性模量吻合得相当好,悬臂板静态弯曲法测试泊松比和弹性模量的正确性得到轴向拉伸试验的验证;悬臂板静态弯曲法测试MDF弹性模量E、泊松比μ的正确性还得到方板静态扭转试验的验证,即根据悬臂板静态弯曲法测试得到MDF的弹性模量和泊松比,并按G=E/2(1+μ)推算剪切模量G是可行的。      

振动方式测定木材弹性模量

该文介绍了振动法测定木材弹性模量的理论依据,组建了由脉冲锤、加速度计、计算机等组成的测试系统,对测试基本方法进行了试验研究.发现横向振动方式可以有效地测得木板试材的固有频率值,测定效果好;而纵向振动方式不能测得试材的固有频率值,不能作为测量木材弹性模量的方法.在横向振动测量方式中,激振点与拾振点间距离应位于试材两端部附近,两者间间距应尽量远.通过与静态测试结果比较,发现振动方式测得的弹性模量值比静态方式测得的稍大.      

烘烤过程中基于图像处理的烤烟形态特征分析

为寻求烘烤过程中烟叶图像的数字化特征指标,以云烟97上、中、下3个部位鲜样、烤后样及关键温度点稳温结束的360张烟叶图像为材料,采用图像处理技术提取其形状、颜色、纹理特征值,进行数值特征分析.结果表明:烟叶形状特征变化表现为变黄期缓慢、定色期剧烈、干筋期减缓的趋势,颜色特征变化表现为变黄期剧烈、定色和干筋期较缓的趋势,...     

基于均匀设计—偏最小二乘回归建模的秸秆型颗粒饲料部分加工参数研究

[目的]探讨秸秆型颗粒饲料的部分最优加工参数,为甘肃省河西地区加工生产秸秆型颗粒饲料提供参考.[方法]采用均匀设计方法设计两种类型的秸秆型颗粒饲料：（A）秸秆颗粒饲料和（B）秸秆精粗颗粒饲料,通过研究不同组别的秸秆型颗粒饲料加工过程中制粒水分、秸秆粉碎粒度、粘结剂添加比例、干燥冷却时间等因素对颗粒密度、成型率及水分等指标的影响,建立回归方程,并采用偏最小二乘回归分析法确定两种秸秆型颗粒饲料的最优加工参数.[结果]当制粒水分为16.63％、秸秆粉碎粒度为5.0 mm、粘结剂添加比例为0.58％、干燥冷却时间为15.74 min时,秸秆颗粒饲料3个成品指标的综合效果最佳;当制粒水分为12.00％、秸秆粉碎粒度为2.0 mm、粘结剂添加比例为1.92％、干燥冷却时间为25.00 min时,秸秆精粗颗粒饲料3个成品指标的综合效果最佳.[结论]在制粒机本身性能不变的条件下,饲料配方、粉碎粒度、调质及冷却干燥时间等因素对秸秆型颗粒饲料质量指标均有一定影响;利用均匀设计—偏最小二乘回归建模设计试验,可在取得较好代表性结果的同时减少试验工作量,提高试验效率.     

基于图像处理技术的四种苜蓿叶部病害的识别

基于图像处理技术,对4种苜蓿叶部病害进行识别研究。利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法对病斑图像作分割,获得了较好的分割效果。结果表明:该分割方法在由4种病害图像数据集整合成的汇总图像数据集上综合得分的平均值和中值分别为0.877 1和0.899 7;召回率的平均值和中值分别为0.829 4和0.851 4;准确率的平均值和中值分别为0.924 9和0.942 4。进一步提取病斑图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共计129个,利用朴素贝叶斯方法和线性判别分析方法建立病害识别模型,并结合顺序前向选择方法实现特征筛选,分别获得最优特征子集;同时利用这2个最优特征子集,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)建立病害识别模型。比较各模型的识别效果,发现利用所建线性判别分析模型下的最优特征子集,结合SVM建立的病害识别模型识别效果最好,训练集识别正确率为96.18%,测试集识别正确率为93.10%。由此可见,本研究所建基于图像处理技术的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害,为苜蓿病害的诊断和鉴别提供了一定依据。