基于特征尺寸及局部极值点的茶鲜叶方向识别

对粗大茶鲜叶实行梗叶分离,有利于提高成品茶品质,降低能源消耗。梗叶分离的关键在于茶梗与叶柄的识别。通过倾斜滑槽限定茶鲜叶的方位,将其转换为两方向判别问题。首先将茶鲜叶划分为长梗和短梗,对长梗茶鲜叶,提出基于特征尺寸的识别方法,特征尺寸大的一方判为叶尖;对短梗茶鲜叶,提出基于轮廓线局部极值点的识别方法,局部极值点多的一方判为叶尖。通过对168幅随机获取的图像及1幅背景图像的处理表明,茶鲜叶的方向识别率达93.3%。每根茶鲜叶的平均处理时间为17.8 ms,能满足实时处理的要求。     

机采名优茶识别研究与试验——基于近红外光谱技术

机械化采茶过程中，采摘到的碎叶、名优茶鲜叶以及能够加工成大宗茶的带叶枝条和完整单叶混杂在一起，影响了名优茶鲜叶的进一步加工。为此，将机采茶鲜叶作为试验样本进行研究，基于近红外光谱技术和机器学习方法，对名优茶和大宗茶鲜叶样本中的单个完整叶片样本进行分类识别并得出结果。在事先去除带叶枝条、碎叶和单芽之后，通过搭建试验台的方式采集到两类样本的光谱数据，采用标准正态变量变换结合多元散射校正预处理后，使用保留20个主成分的PCA方法进行降维，使用线性判别和支持向量机算法建立分类模型，得到两类样本的识别情况。试验结果表明：两种算法均可识别出名优茶样本，且使用线性判别算法构建的分类模型识别效果最佳，在样本数200、300、400下的识别准确率分别达到98.5%、96.67%和96%。此研究提取的分类模型，可以为实际加工中的名优茶机械化采摘和识别提供技术参考。     

基于Laplace边缘检测算法虚拟植物系统的研究与实现

将计算机信息技术引入农业生产研究是目前农业生产研究的新发展方向,并伴随产生了农业信息化这样的新领域。植物叶片几何形状的识别是农业信息化结合数字图像处理技术的一个方面。为此,通过理论分析和仿真计算对研究植物叶片形状的传统图像边缘检测技术进行了分析比较,并创造性地提出了利用Laplace边缘检测算子来改进植物叶片几何形状的识别与检测系统。Laplace边缘检测算子的二维几何形态的建模具有数据的表达与复制的功能,通过生成的图像处理数据更加准确地识别与检测不同种类植物叶片的形态,为农业生产研究者提供更加有效、更加准确的研究数据。     

等直径滚筒式茶鲜叶分级机设计与试验

为提高茶鲜叶分级效果,设计了一种参数可调的等直径滚筒式分级机。在计算确定滚筒主要结构参数的基础上,通过正交试验优化了滚筒倾角、进料率和滚筒转速等工作参数。用正交表L 25 (5 6 )安排试验,分析了茶鲜叶分级过程中的滚筒倾角、进料率、滚筒转速对茶鲜叶总体分级率的影响。结果表明,各因素对总体分级率影响的主次顺序为：滚筒倾角、进料率和滚筒转速。本试验条件下,综合考虑分级率和生产率,工作参数的最优组合为：滚筒倾角6°、进料率3.0 kg/min和滚筒转速16 r/min。     

基于多特征与多分类器的鲜茶叶分类研究

机采茶中混有不同类型的鲜叶,传统的风选、振动筛选等分类方式准确度低,现有的基于计算机视觉的分选方式也无法满足对常见的单芽、一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶四种类型鲜叶的准确分类。为解决茶叶机采后各类型鲜叶精确分类问题,提出了一种基于多特征与多分类器的鲜茶叶分类方法。首先,利用鲜叶的相对几何特征与纹理特征基于SVM构建鲜茶叶分类器;然后,对多边形拟合后的鲜叶图像进行特殊角点检测得到各特殊角点数量对应的各类别分类概率,并将特殊角点序列的距离矩阵相似度作为判断依据;最后利用KNN对上述两种方法的结果进行融合,得到最终分类结果。试验结果表明,该方法可以更好的利用不同类别鲜叶的特征进行分类,分类准确率达94.24%,取得了较好的分类效果。     

基于FFD方法的离心压气机叶片优化设计与试验

为了改善离心压气机叶片多工况优化设计时面临的设计空间大、冗余搜索、灵活性不足、优化效率低等问题,提出了基于自由曲面变形技术(free form deform, FFD)的离心压气机复杂曲面叶片参数化方法,建立了叶片局部几何区域与三维空间网格控制体的映射模型,研究了样条曲线基函数几何特性对叶片几何构型的影响,实现了离心压气机叶片几何外形的局部精细化改型.结合B样条基FFD参数化方法、多目标进化算法和计算流体动力学对复杂叶片的局部区域进行了多工况气动寻优,优化结果表明:在满足约束条件的情况下,流场结构得到进一步的改善,额定工况和常用工况等熵效率分别提高了0.48%和0.40%,喘振裕度分别提升了1.6%和1.8%,利用较少的设计变量实现了离心压气机复杂曲面叶片高效灵活的精细化设计,为离心叶轮的气动优化设计提供了新的理论依据.     

基于优化植被指数的多生育期茶叶游离氨基酸含量估算

不同季节的茶叶外形和品质均具有较大差异,针对运用植被指数检测不同季节茶鲜叶游离氨基酸含量存在难度,选取了10个茶树品种3个季节（春茶、夏茶和秋茶）茶鲜叶中游离氨基酸含量数据和高光谱数据进行分析。首先,对原始光谱数据进行5种光谱变换：倒数T_1/R、对数T_1gR、一阶微分T_R’、倒数的一阶微分T_（1/R）’和对数的一阶微分T_（1gR）’,并进一步利用不同光谱变换优化了经典植被指数,最终比较了经典植被指数和优化植被指数对不同季节茶鲜叶游离氨基酸模型的影响。结果表明：茶鲜叶建模集和验证集游离氨基酸含量的变化趋势从大到小均为春茶游离氨基酸含量、秋茶游离氨基酸含量、夏茶游离氨基酸含量;光谱变换优化后的植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量的相关性均高于经典植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量相关性,相关系数绝对值范围为0.10～0.30;基于T_lgR-VI构建的多元线性回归（MLR）模型在不同季节的建模集和验证集中均得到了较好的精度,且适用于多生育时期茶鲜叶氨基酸含量的估测。基于T...     

基于Android手机的植物叶片面积快速无损测量系统

基于Android手机平台构建了一种植物叶片面积快速无损测量系统。获取包含被测植物叶片与已知面积的参照物图像,经图像灰度化、图像平滑、图像二值化、图像几何校正和连通区域标记等处理,根据参照物和被测植物叶片面积比得到植物叶片的面积。基于Android编程技术对系统的功能和界面进行了设计,对图像的几何失真问题提出了几何校正方法。以三叶草、木槿、腊梅、枫树、银杏、樱花等多种植物叶片为对象进行面积测量。试验结果表明,系统不受叶片形状的限制,面积测量的相对误差在-2.9%~2.7%,能够有效测量植物叶片面积。     

叶片泵叶片相关几何要素的分析与计算

在叶片泵的叶片设计过程中,需要多次计算叶片局部线性及角量尺寸,其中,确定叶片一点处叶片安放角在与叶轮轴心线垂直的平面上的投影值,确定叶片表面与盖板的夹角,是为获得要求的叶片几何形态而必须完成的计算内容。尽管一些现有的经典文献直接给出了这些重要几何量的计算公式,但都未介绍这些计算式的导出过程及应用条件。由于不清楚这些应用性计算式的依据与来源,叶片设计人员难以对公式有深入的理性认识,在应用这些公式时感到被动。以数字分析为依据,经有层次的推论与严格计算,课题组给出了叶片泵叶片主要几何参数的导出原理及过程,弥补了过去文献在此领域的不足。这一结果完善了叶片泵叶片设计方法的系统理论,强化了叶片设计人员对叶片的三维形态的深入认识。     

茶鲜叶铡碎机的设计研究

针对我国机采后茶鲜叶难以用人畜力以及常规机械切碎加工的生产实际,研制了茶鲜叶铡碎机;同时,介绍了整机的结构、工作原理和主要技术参数,并完成了主要工作部件设计。通过生产试验表明:该机切碎合格率为98%,生产率为3～4.5t/h,单位能耗为0.52kW.h/t,各项技术指标均达到了茶鲜叶机械化切碎加工技术要求。     

基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究

机采鲜茶叶中混有各种等级的茶叶,针对风选、筛选等分选方法难以做到精确细分的问题,结合计算机视觉技术和深度学习方法,设计了一套鲜茶叶智能分选系统,搭建了基于7层结构的卷积神经网络识别模型,通过共享权值和逐渐下降的学习速率,提高了卷积神经网络的训练性能。经过实验验证,该分选系统可以实现鲜茶叶的自动识别和分选,识别正确率不低于90%,可对鲜茶叶中的单芽、一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶、单片叶、叶梗进行有效的类别分选。     

一种茶叶鲜叶分级机的研制

在茶叶生产过程中,鲜叶原料分级是其中重要工序之一。当前,茶叶生产企业普遍采用传统滚筒式鲜叶分级机进行分级,对于机采作业而然,存在着鲜叶分级等次少、分级效果差、损伤率高、不方便收集等系列问题,难以适应机采鲜叶的分级要求。针对于这一情况,我们设计了一种新型螺旋导向鲜叶分级机构。本设计增加了筛筒长度,将鲜叶筛选分为四级,增加了分选等级;同时,通过筛筒内设置的双螺旋导向叶片的阻隔作用,延长筛选时间,提升筛选质量,通过改变筛筒形状结构,选用新型复合材料和不锈钢材料,降低机械对鲜叶的损伤率;其次,采用抽屉式的收集结构,更方便筛选后鲜叶的收集。此外,采用风机进行初步分选,减少了鲜叶分级后短碎叶含量,提升了后续分选效果,通过这一系列的改进设计,有望整体提升鲜叶筛选的效率及分级效果,从根本上解决机采鲜叶的分级问题。     

基于CFD-DEM的机采鲜叶管道集叶过程数值模拟研究

为揭示乘坐式采茶机的集叶管道内部气流特性,利用计算流体力学（CFD）和离散单元法（DEM）对管道内气固两相流动进行数值模拟。通过多球面聚合法建立机采鲜叶数值计算模型,在分析鲜叶颗粒运动规律基础上,分别对其不同进口风速、鲜叶颗粒尺寸、弯管结构进行模拟分析。研究结果表明,数值模型可预测集叶管道的集叶效果以及最佳风速;在最佳进口风速范围内,鲜叶颗粒越大,管道内的剩余颗粒越多,容易产生沉积;鲜叶颗粒流在穿过竖直管道到弯管时形成一束弯管流曲线,且弯管结构对鲜叶颗粒运动有一定影响,流场平均速度呈先降低后升高的变化规律。选用一个弯管半径为0.04m圆角弯管作为集叶弯管结构,同时减少横向管道长度,选择内侧长度为0.03m竖直管,避免鲜叶颗粒由重力作用导致的沉积,保证集叶顺畅性。数学模型仿真与试验结果表明：减少横直管长度,采用圆角弯管与适合的竖直管长度的集叶管道,穿透率不小于86.8%,满足集叶要求。本文提出的鲜叶颗粒建模方法,用于集叶管道与鲜叶流相互作用的离散元仿真分析及管道结构优化。该研究可为集叶管道其他工作参数优化提供参考。     

采茶机滚切刀的运动分析和设计

制茶的第一道工艺就是茶青的采摘,茶青采摘的及时与否直接影响到茶叶的品质和产量。现在优质茶青都是手工采摘,强度大,效率低,采茶机能够降低茶农采茶的劳动强度,提高采茶效率。为此,结合河南省科技重大烟机茶叶专项子项目烟叶编杆机,重点介绍了如何利用Solidworks软件对采茶机滚切刀进行运动分析和建模设计。     

基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法

为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法.使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的...     

茶树叶片表面喷雾液滴斜撞击行为研究

在喷雾场景中,茶树叶片具有不同倾斜方向,且会受到不同方向喷雾液滴的撞击。为掌握液滴斜撞击茶树叶片时的撞击行为及影响机理,提出了利用椭圆铺展面积来衡量斜撞击时液滴的铺展变化,并推导出包含叶片倾角和撞击角的斜撞击液滴铺展及反弹数学预测模型。为验证理论准确性,利用两台高速摄像机对喷雾液滴撞击茶树叶片的撞击过程及结果进行测试和分析。研究结果表明,撞击角、初始直径、撞击速度对粘附液滴的铺展面积影响由大到小为撞击速度、初始直径、撞击角,其中初始直径及撞击速度对液滴铺展面积有显著性影响,且是极强正相关。对于细、中液滴,撞击角对铺展面积无显著性影响;对于粗大液滴,撞击角有显著性影响,建议采用90°撞击角。茶树叶片表面具有亲水性,水滴撞击叶片表面时无反弹行为,此结果与反弹预测模型结果吻合。对液滴飞溅的影响程度由大到小为初始直径、撞击速度、撞击角。初始直径及撞击速度对液滴飞溅有显著性影响,液滴初始直径和撞击速度越大,越容易发生飞溅,撞击角对液滴飞溅无显著性影响。因茶树叶片表面比较光滑,无长绒毛,表面粗糙度较小,飞溅临界值Kcrit采用108. 4较合适。     

基于三维激光点云的靶标叶面积密度计算方法

为向变量喷雾系统施药量的计算提供数据基础,提出了靶标喷施区域叶面积密度参数的计算方法。靶标三维点云数据由二维激光雷达传感器沿果树行直线运动间接获取。在假设各喷施子区域内叶片面积变化相对较小的条件下,基于Matlab曲线拟合工具箱cftool分析并验证了点云数与叶片数之间存在函数关系。曲线拟合结果表明,利用高斯函数、多项式函数与指数函数拟合点云数与叶片数,决定系数分别为0.925 7、0.931 0与0.936 4,指数函数拟合效果最好。相对误差分析结果表明,基于3种拟合函数,枝叶茂密区域相对误差最小为11.46%,枝叶中等茂密区域相对误差最小为11.05%,枝叶稀疏区域相对误差最小为35.50%。基于确定的点云数与叶片数间的函数方程,经系数变换后可计算出叶面积密度参数。     

基于Faster R-CNN网络的茶叶嫩芽检测

为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树,针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题,探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理,制作VOC2007数据集;其次在计算机上搭建深度学习环境,调整参数进行网络模型训练;最后对已训练模型进行测试,评价已训练模型的性能,并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型(单芽和一芽一叶/二叶)的检测精度。结果表明,当不区分茶叶嫩芽类型时,平均准确度(AP)为54%,均方根误差(RMSE)为3.32;当区分茶叶嫩芽类型时,单芽和一芽一叶/二叶的AP为22%和75%,RMSE为2.84;另外剔除单芽后,一芽一叶/二叶的AP为76%,RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法(传统目标检测算法),表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法(RMSE为5.47),可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。