基于图像颜色信息的茶叶嫩叶识别方法研究

采集清明时期茶叶图像,获取茶叶的图像信息。论文首先分析了嫩芽与老叶的G和G-B分量的颜色信息,该颜色信息差异能够有效区分嫩芽和背景;然后根据分析结果设定初始阈值,利用改进的最大方差自动取阈法计算G和G-B分量的分割阈值;最后提出了茶叶嫩芽的识别算法。实验结果表明该算法能有效消除光线的影响,快速识别嫩芽;相机与茶树间的距离为10 cm左右时,识别准确率为92%。本研究的方法和结果可为茶叶智能采摘机器的研发提供技术支持。     

花生种子综合贮藏技术

花生种子贮藏特点是怕冻、怕晒、易霉变;分析了花生种子种皮变色、发热发霉、浸油哈变等质变规律,根据上述问题,研究提出：适时收获、及时干燥;带壳晒种,带壳贮藏：冬季风干,小囤贮藏;夏季密闭,低温贮藏;经常检查,插前脱粒等花生种子综合贮藏技术。     

一种简易的花生贮藏方法

以珍珠豆型花生品种狮选3号为材料，用生石灰作干燥剂，瓦罐及木箱和保存容器，通过3年观察其含水量，发芽率，发芽势的变化，找到一种简单，价廉的花生种子贮藏方法。     

花生不同贮藏时间对黄曲霉菌侵染和产毒的影响

通过对在常温条件下分别贮藏1～4年的10个抗黄曲霉菌产毒的花生材料进行人工接种鉴定研究,初步探讨了花生种子贮藏时间对黄曲霉菌侵染和产毒的影响.结果表明,通过多年连续选择的抗产毒花生种质材料在人工接种条件下黄曲霉毒素含量普遍低于高产毒对照品种.随着种子贮藏时间的增加,黄曲霉菌对花生的侵染和产生分生孢子所需的时间缩短.贮藏2～4年花生种子的产毒量显著高于贮藏不足1年的种子,而且贮藏环境的湿度对种子活性和黄曲霉产毒量有很大影响.不同抗性种质在耐贮能力和抗性的持久性方面存在明显差异.     

花生种子萌发中主要贮藏物质的变化

利用花生栽培种5大类型5个有代表性品种鲁花9号、如皋西洋生、花37、莱阳四粒红和白沙1016为材料,在田间栽培条件下,对花生种子由萌发到出苗过程中子叶干物质重量、脂肪含量、蛋白质含量、主要脂肪酸组分和氨基酸组分的变化进行了分析。结果表明,随着萌发时间的延长,在子叶干物重减少的同时,脂肪和蛋白质含量呈有规律的递减;而脂肪酸和氨基酸各组分的变化趋向不甚一致,且某些组分表现出增加的趋势。     

常温条件下花生种质资源超干燥贮藏研究

不同含水量的花生种子在常温下，密封干燥贮藏7、9、11、12a，对其种子发芽率、发芽势、活力指数、植株生长发育以及植物学特性和经济性状有不同程度的影响。在武汉气候条件下，花生种子含水量处于3．2％～3．3％的超千状态下，至少可安全贮藏11年。     

低温贮藏花生嫩果病变及真菌状况初步研究

对低温贮藏花生嫩果果实的研究表明,在花生嫩果果实上有真菌15种,以酵母菌、毛霉、曲霉菌、青霉菌、镰孢霉和交链孢霉等6种为优势菌,不同地区的花生嫩果果实上真菌状况有较大差异,花生嫩果果实上真菌数量随贮藏时间的延长而大幅度增加,贮藏花生嫩果的病变有褐(黑)、红(白)腐,果实长霉等3种类型。     

贮藏方法对花生发芽和出苗的影响

在恒温箱和田间条件下,研究了冰柜和陶缸两种贮藏方法对珍珠豆型、普通型、龙生型3种不同类型花生发芽和出苗的影响。结果表明：与当季收获的花生相比,两种贮藏方法的种子活力和出苗率均有不同程度的降低,冰柜保存的下降程度相对较低。方差分析表明,冰柜保存花生种子的发芽率、发芽指数和活力指数与对照相比差异不显著,而陶缸保存与对照相比差异达极显著水平,说明冰柜保存可以较好地保持种子活力。     

不同贮藏条件对花生种子活力的影响及其生理机制的研究

研究了花生种子含水量、贮藏温湿度、贮藏容器对花生种子活力的影响及其生理机制。结果表明,温度是影响花生种子活力及寿命的主要因素,花生种子在高温条件下贮藏活力下降快,在２０℃以内种子受环境湿度影响较小,寿命长,贮藏９～１２个月仍具有种用价值。种子含水量低贮藏寿命长,南方花生种子的安全含水量是５％ ～６％ 左右。湿度低种子贮藏寿命长,适宜的环境湿度似在５２％ 左右。研究还阐明了不同贮藏条件和种子水分对种子生理代谢的影响及与种子活力的关系,为春花生种子妥善贮藏提供了依据。     

花生种子实用超干贮藏技术研究Ⅰ.烘箱法干燥花生种子的探索

试验采用烘箱干燥不同类型花生种子,测定了在不同干燥温度及时间条件下,花生种子含水量及生活力变化情况.试验结果表明花生种子是比较耐高温的,一般均能够承受60℃的干燥温度,并保持了70%(干燥24h)以上的发芽率,水分含量最低可干燥到2%(24～48h)左右,已经达到了种子超干燥水平.烘箱干燥效果受大气湿度的影响,干燥、大气湿度低的天气比阴雨、大气湿度高的天气干燥效果一般相差1%左右.种子活力高时比种子活力低时更能耐受高温干燥.采用烘箱干燥花生种子可以作为超干贮藏的水分干燥手段.     

基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究

综合利用计算机视觉、图像处理技术,增加茶叶的形状参数,改进神经网络算法,实现了茶叶品质识别的自动化。研究中通过数码相机等直接得到茶叶图像,经过对图像格式进行转换和预处理,然后基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像提取的茶叶形状特征参数,通过遗传神经网络,最后完成对茶叶的自动识别。实验结果表明此方法能取得更好的识别效果,计算机的检测结果与人工检测结果高度吻合。     

花生籽仁感官品质鉴定中的计算机色选机制研究

花生籽仁的品质鉴定是花生外贸加工和质量检验的重要内容。为了验证基于颜色特征的品质分级的可行性,数码相机微距获取了6大类品质（标准、揉伤、切伤、霉变、发芽、杂质）花生籽仁图像192幅,建立和检验了12个颜色特征及其组合组成的15个特征的识别模型。发现两个及两个以上颜色分量特征的识别率已达到90％以上,采用三个颜色分量基本达到了实用的要求。机器视觉检测具有成本和速度上的优势,能够用于花生籽仁的品质鉴定,G1、R1、R2组合模型最佳,分辨率达到了实用的要求。经改进技术识别率可进一步提高。     

基于形态和颜色特征的花生品质检测方法

花生为我国主要的经济作物之一。本文采用基于彩色特征空间和数学形态学的方法,对花生的品质进行了检测:用数码相机微距拍摄获得花生图像,中值滤波与提取边缘后,优选6个颜色特征和7个形态特征对花生进行品质检测,结果表明,和形态特征相比,颜色特征能够更好的分辨不同品质和种类的花生,分辨率达到了实用的要求。     

收获期对春植花生种子繁殖的影响

研究结果表明,春植花生种子中蛋白质、脂肪和亚油酸含量与产量一样均随着荚果发育而呈增加趋势;油酸含量却呈下降趋势。播后90d以前收获的种子,出苗率低,植株长势弱,产量低,繁殖系数小。播后95d种子的出苗率及繁殖系数等与充分成熟的种子差异不明显,为最早适收期。     

基于多结构神经网络的大米外观品质评判方法

 应用多结构神经网络建立了大米外观品质评判模型,可实现5类大米的识别。模型采用5个并行工作的多层前向神经网络。每个多层前向神经网络包含两个隐含层,以大米图像的形状特征和颜色特征作为网络输入。网络训练和仿真结果显示模型识别的平均准确率为92.66%,比相同网络复杂度下的多层前向神经网络模型提高5.04个百分点,并且网络学习速率快。     

不同贮藏条件对药剂处理贮藏技术效果的影响

研究了不同贮藏条件对药剂处理保持种子活力效果的影响。药剂处理种子在室温、高温或高湿条件贮藏,皆可有效保持其活力,且随着贮藏时间的延长,药剂处理与对照的差异愈明显。高温、高湿条件贮藏,各种药剂处理种子和对照处理的种子的活力均下降快,其中温度对不同处理种子的活力影响较大,不同药剂以9013保持种子活力效果最好。     

氮用量对花生结瘤和氮素吸收利用的影响

以3个花生品种为供试材料,利用盆栽试验研究了氮用量对花生结瘤、氮素积累、根瘤固氮及氮肥利用率的影响,并比较了3个品种间的差异。结果表明,花生根瘤数随生育期推进而增多,施氮量越低根瘤形成越早,且数量增加较快。同一生育时期,不同施氮水平间单株根瘤数和根瘤干重达差异显著水平,随着施氮量增加根瘤数和根瘤干重逐渐减少。增施氮肥有利于花生氮素的吸收积累,花生的氮素吸收总量和氮肥利用率在一定范围内均随氮用量增加而增加,但氮用量达到一定水平时反而下降。花生根瘤固氮量及其占植株总吸氮量比例随着氮用量提高而逐渐降低。相同施氮水平和生育时期,远杂9102结瘤数和根瘤干重高于白沙1016和鲁花12,且随生育期延长差异越来越大,生育后期差异达显著水平;氮素吸收总量和根瘤固氮量以远杂9102最高,白沙1016次之,鲁花12最低。     

不同贮藏方式对菜用大豆外观和品质的影响

以2个菜用大豆品种为材料,设置去荚室温贮藏、连荚室温贮藏、去荚低温贮藏和连荚低温贮藏4种贮藏方式,测定了不同处理时间下菜用大豆的外观性状、叶绿素、维生素C和可溶性糖含量。结果表明:第7天时外观品质以连荚低温贮藏为优,与采收时相比变化不大;随着贮藏时间延长,2个品种的叶绿素含量呈单峰曲线变化,在第3天达到最大值,且去荚低温贮藏时含量最高;维生素C含量总体逐渐递减,低温条件下含量降低相对较慢,其中以去荚低温为优;可溶性糖含量前5 d逐渐减少,之后部分处理有所增加。因此,菜用大豆在-4℃下连荚储藏3～5 d内,外观和品质保持最佳状态。