基于手机APP的畜牧装备模型小车控制系统设计

针对犊牛饲喂装备自动化程度低、劳动强度大、工作效率低等问题,以犊牛饲喂装备的实验装置小车模型为研究对象,设计基于手机APP的畜牧装备模型小车控制系统,以单片机为核心控制芯片,主要由主体蓝牙连接模块、PWM调速模块、行走方向控制模块和虚拟循迹模块等的软件部分组成,实现犊牛饲喂装备的实验装置小车模型的自动循迹、避障和无线遥控控制。     

基于PLC的自动灌溉控制系统设计

为了加快农业生产信息化和数字化的发展,节约宝贵的水资源,降低能耗,提高灌溉的质量和效率,提升控制管理水平,笔者以维控LEVI102A型触摸屏为人机界面,台达DVP60ES2型可编程控制器为控制核心构建了一套自动灌溉控制系统。该系统不仅可以根据当前土壤中含水率和用户设定的土壤含水率的情况自动控制水泵电机和电磁阀的启闭,遇到雨天自动停止灌溉,还可以按照用户设定的时间自动进行灌溉。该系统实现了灌溉的自动监控功能,节省了人力,节约了用水,提高了灌溉的质量和效率,具有造价低廉,运行稳定,操作便捷,维护简易,人机界面友好等优点,具有广阔的应用前景和实际使用价值。     

基于SCOR模型利用射频识别技术对油脂物流供应链的优化

分析我国油脂行业供应链的特点,针对原料、物流、市场等不确定因素,提出对油脂行业物流供应链的优化设计,并通过射频识别技术的应用将物流与信息流联通,提高企业信息化管理控制水平。利用射频识别技术实现计划、生产、物流、销售之间的匹配,同时也为后期跨区域信息化联通打下基础,使企业在实现自身价值增值的同时,保证产品的新鲜供应。     

基于图像识别的苹果叶片病害识别模型对比研究

为实现苹果叶片病害图像自动识别,展开苹果叶片病害识别模型研究。通过整理网络开源植物病害数据,获取苹果赤霉病、苹果雪松锈病和苹果灰斑病3种苹果病害叶片图像,以1种健康叶片图像作为研究对象,随机抽取4433张图像建立数据集用于模型训练,采用离线增强和在线增强2种手段对数据进行预处理,扩充图像样本并保证各类样本均衡。在Resnet 50、Mobilenet v2、Vgg16、Vgg19、Inception v3等5种预训练模型的基础上,对迁移模型进行一系列的参数调整。5种模型训练比对结果表明,优化后的Resnet50模型能够达到0.9770的准确率。优化后的训练模型具有识别速度快、准确率提高的特点,可以准确、快速地识别出病害类型,为植物病害的自动诊断提供支撑。     

基于RGB线性组合模型的柑橘果实为害状识别

为了准确识别柑橘果实病虫害,提高柑橘生产信息化水平,本研究提出了最优RGB线性组合颜色模型来进行目标识别。首先在具有代表性的几幅图像中选取为害状区域与正常区域的点若干,统计这些样本点的R、G、B值及其均值,设计为害状区域与正常区域灰度差最大线性规划目标函数并求解,建立识别模型。最后利用识别模型结合阈值分割法对采集的96幅柑橘果实图像进行处理,发现识别正确率、误检率、漏检率分别81.25%,14.58%,4.17%,识别效果良好。与2R-G-B模型,G-B模型和R-B模型相比,本方法为害状区域与正常区域灰度差最大,故识别正确率最高,误检率、漏检率最低。试验结果表明：RGB线性组合模型法可用于柑橘果实病虫害的识别。     

基于超静定方程的橡胶材料本构模型参数识别

由于橡胶材料具有非线性和大变形特性,使得描述橡胶力学特性的本构模型参数的确定比较烦琐和困难。为了提高橡胶本构模型参数识别的准确性,基于超静定方程求解原理推导出一种新的识别方法。以某橡胶衬套为例,识别的参数应用于有限元分析,对比试验数据,结果表明该识别方法可以准确识别橡胶材料参数,并且精度相对于最小二乘法有了明显改善,显示了超静定识别法的有效性和可靠性。     

基于机器视觉技术的黄瓜叶片白粉病识别

黄瓜叶片白粉病染病程度的判定,对于确定病灾预防措施意义重大。笔者采用机器视觉技术对叶片病斑进行有效识别,借助人工神经网络完成对叶片染病状态的模式分类。根据病斑的规模及面积分布提出了白斑区域面积比、平均白斑面积、白斑覆盖率等特征参数,借助这3个特征参数实现了叶片染病程度的定量分析,并借助人工神经网络完成了对叶片染病状态的模式分类。4类白斑叶片的正确识别率分别为88%、91%、92%、94%。     

基于图像识别技术对玉米种子品种识别探究

随着计算机技术的不断发展,图像采集和图像处理技术的应用越来越广,利用图像识别技术来识别农作物种子已经成为了可能。本研究基于图像识别技术,选取‘郑单958’、‘农大108’、‘鲁单981’、‘京科25’、‘京丰8号’共5个品种的玉米种子为研究对象,通过对玉米种子图像的采集、灰度化、中值滤波、阈值分割和形态学处理,提取了玉米种子的轮廓点数、面积、周长、圆形度、长短轴、直径、紧凑度和偏心率8个特征参数,利用人工神经网络方法对5个品质共250粒玉米种子的品种进行了识别测试。结果表明,‘郑单958’、‘农大108’、‘鲁单981’、‘京科25’、‘京丰8号’共5个品种玉米种子的识别正确率分别为92%、90%、92%、94%、94%,具有较高的识别正确率,为推动自动化检测玉米品种的手段提供了研究基础,具有重要的应用价值。     

基于高光谱成像技术的核桃黑斑识别研究

利用高光谱成像技术对黑斑核桃进行识别研究,采集80个正常核桃和80个黑斑核桃高光谱图像,并提取感兴趣区域获得样本光谱数据。利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)提取光谱数据前5个主成分信息,建立PLS判别模型,结果表明模型判别率均为100%。提取5个主成分图像,分别采用掩膜(Mask)、"Canny"算子、图像填充、区域生长算法(Region grow)提取模板图像和黑斑区域,实现对黑斑的识别。研究表明,采用高光谱图像技术可以实现核桃黑斑的识别,为核桃的黑斑检测提供理论参考。     

基于红外光谱技术迅速鉴别有机白菜和常规白菜

有机蔬菜与常规蔬菜相比,需要更多劳力和更密集的技术,深受广大消费者的喜爱。但是人们很难用肉眼辨别有机蔬菜的真伪。将不同来源的同一品种白菜经简单前处理后,进行红外光谱检测时得到明显不同的谱图,将这些谱图与有机白菜的红外谱图比对,能快速鉴别出有机蔬菜的真伪。     

红边与短波红外谱段的玉米大豆识别能力研究

研究旨在挖掘红边、短波红外谱段对玉米大豆识别精度的提升程度,发现分辨率和谱段对作物识别的综合影响规律。采用德国Rapideye和美国Landsat-OLI数据,基于最大似然监督分类的方法,针对玉米、大豆、其他等3种地物类型进行研究。结果表明:与仅有蓝、绿、红、近红外波段相比,增加红边后总体分类精度从73.1%提高到80.5%。与仅有气溶胶、蓝、绿、红、近红波段相比,增加1个短波红外波段后,总体分类精度从72.9%提高到75.4%。中分辨率多时相数据能够弥补由于缺少短波红外、降低空间分辨率造成的识别精度的下降。     

贵定云雾茶近红外识别模型的初步建立

为了快速、准确的鉴定贵定云雾茶的真伪,以贵州省各地茶叶为研究对象,应用近红外漫反射光谱技术对贵定云雾茶进行定性分析。结合判别分析法(discriminant analysis,DA),光谱范围选取4235.35~4252.46、5484.32 ~5497.04、5999.06~6310.39 cm-1,并采用SNV结合一阶导数、Norris平滑的光谱预处理方式,主成分因子数选5,建立识别模型。结果表明,模型的正确识别率达到88.6%。为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。     

中原牡丹品种的识别技术

1株态类型 直立型:枝条开张角度小于30°,直伸向上.当年生枝的节间较长,年生长量大,生长势强.如秀丽红、迎日红、红霞争辉等.     

基于Kano-QFD模型的家庭阳台微型水培装置设计

家庭阳台水培以观赏性强、整洁方便、绿色安全等特点拥有广阔的市场前景,以家庭阳台水培为设计目的、以用户需求为导向的家庭水培装置能够有效满足当前的市场需求。行为地图法与Kano模型的结合能够准确收集用户需求及重要度,QFD质量屋模型可将产品质量要素按照用户需求重要程度进行排序。据此进行方案优化,指导完成以用户需求为导向的装置设计。装置具有空间集约、造型美观、便于移动及固定、有效减轻水培液浪费污染、电线收纳便捷等优点,更适用于家庭水培。同时,新材料应用等也将成为装置未来提升的方向。     

基于国产基础软件的蔬菜病虫害识别防治系统的设计与实现

为提升蔬菜生产管理和蔬菜质量安全水平,建立方便、实用、低成本的蔬菜病虫害识别防治系统,本研究基于国产基础软件,搭建了基于中间件的系统运行支撑平台,采用拖拽式向导模式构件技术,构建了蔬菜病虫害识别防治系统,并在海南省进行了推广和应用。系统实现了关于蔬菜病虫害的知识浏览、智能诊断、农事指导三个核心功能,实现了基于国产基础软件运行环境对蔬菜病虫害识别防治的信息化管理。系统有效地帮助植保人员对蔬菜病虫害进行了识别防治,对增强蔬菜种植管理水平和提升农业生产信息化水平起到了一定的促进作用。     

红外加热技术在粮食行业的研究进展

作为一种节能环保型技术,红外辐射加热逐渐被应用于多个行业。多年来,国内外学者对该技术在粮食行业的运用进行了大量的研究工作,分别阐明红外加热技术的机理,研究红外加热在粮食干燥、杀虫、灭菌和灭酶方面的应用以及开发相关设备和工艺。因此,本文从以上3个角度综述了目前红外加热技术在粮食行业的研究,指出存在的具体问题,并对将来的研究趋势进行了展望。     

基于HBase的互联网电视运营分析架构和模型设计

随着云时代的来临,互联网电视（OTT TV）业务吸引了越来越多的关注。新疆建设兵团所处地域辽阔,生产和生活的网络视频化的管理与服务的需求也日益明显。兵团的互联网电视业务在日常运营中会生成并累积大量的用户行为数据。由于不同类型的用户行为数据来自不同的数据平台,数据结构各异且数量庞大,从成本和性能方面考虑,传统的关系型数据库难以出色地完成用户行为分析。为此,本文介绍一种基于Hbase的互联网电视用户行为分析系统架构和模型设计,实现大规模异构行为数据的挖掘分析,为更好的运营兵团地域的互联网电视业务提供解决办法。     

农用油料的储存与识别技术

拖拉机使用油料的好坏,直接影响到拖拉机的使用寿命,因此,对油料必须精心储存、谨慎加注、严防污染;同时,对于各种油料的牌号和质量,还需通过简易测定识别后,才能加注。现介绍油料的储存与识别技术,供拖拉机手参考。     

基于ARM的粮仓节能通风控制系统

粮食储备已经提升到我国重要的战略地位,各省市地方都在大力新建粮食储备库。粮食储藏主要是依靠通风降温、降水,但判断通风时间大多依靠保管员经验是否丰富,温湿度的检测是否及时到位。稍有疏忽往往会造成粮食的变质或者电能的浪费。针对此问题结合当前新技术的发展设计了一套以ARM9体系为主体的节能通风控制系统,成本低廉,高效节能。