25%砜嘧磺隆水分散粒剂防除玉米田杂草田间药效试验

明确上海艾科斯生物药业有限公司生产的25%砜嘧磺隆水分散粒剂玉米除草使用时期、适用剂量、实际防除效果及对作物安全性，为产品登记提供科学依据。     

基于WED-3D GIS的大连市水信息平台建设研究

为了推动大连市水利普查成果的广泛应用,初步实现水利部提出的“四个一”目标,大连市开展了基于WED-3D GIS的大连市水信息平台建设.系统采用B/S架构,依托大连市水利普查成果,通过采用数据库技术、Sil-verlight技术、ArcGIS技术、WebGIS技术和3D地形渲染等技术,完成了空间数据与属性数据的交互管理,实现了水系结构构建、信息查询浏览、空间分析、统计分析、二三维联动、地图操作、数据管理、打印输出等功能,为水利普查成果的应用提供了统一的平台.     

基于3D技术的机械制图教学改革研究

针对"机械制图"课程学习,学生出现三维空间理解困难,学习兴趣不高,教学效果不理想等问题,本文提出采用3D技术对"机械制图"课程进行教学改革。通过工程制图课程模块与3D技术相结合,以"问题"为主线,融入自我设计、动手制作、知识讲解、拓展思考四个环节,培养学生分析问题、解决问题的能力,达到掌握知识并能熟练运用的目的。     

基于压缩感知的农作物病虫害图像重构

针对农业病虫害远程诊断系统中对农作物病虫害图像重构精度要求高的问题,提出基于压缩感知的病虫害图像重构方法。利用压缩感知方法,在传感器数据采集端使用测量矩阵对病虫害图像信号进行观测,测量值通过网络被传输至远程监控端后,再使用正交匹配追踪算法对图像进行重构。为了验证提出的重构方法的有效性,在不同的采样数量下,对病虫害图像的重构进行了仿真。结果表明,该方法能高质量地重构病虫害图像。     

基于3D打印的仿生深松铲尖设计

3D打印技术是如今最具前沿性和发展性的一项新型制造技术,仿生学是一门模拟生物优异性能并应用到人类科技生产的设计科学,逆向工程是目前新兴的一种建模方式,可对复杂曲面进行优化设计。本文通过3D扫描对生物獾前肢爪的指甲进行扫描,获取到点云数据,然后通过CATIA V5对点云数据进行处理,通过曲线重建、曲线光顺、曲面重构等一系列操作逆向重构出光滑连续的曲面,通过修整处理设计出深松铲的铲尖,最终与铲柄装配出一柄完整的深松铲。本文将3D打印、仿生学设计和逆向工程建模结合,从一个创新的角度来设计优化深松铲的性能。     

基于3D打印技术的文化用品应用研究

随着工业化进程的不断升级,制造行业的更新换代,市场经济发生了翻天覆地的变化。在经济不断富足的过程中,人们的审美水平也在不断的提高,开始追求时尚化和个性化,而3D打印的快速成型技术恰恰符合了客户的个性化要求。本文通过对3D打印技术的工作原理和工作流程进行阐述,通过案例设计,研究其在文化用品方面的创新,并展望了3D打印技术未来发展前景。     

基于机器视觉的定向播种用玉米种粒精选装置研究

根据玉米定向播种对种粒的要求,设计了一种基于机器视觉的玉米种粒实时精选装置。阐述了装置的组成和工作原理,设计了不合格种粒吹除装置及吹除方案,提出了种粒图像动态检测方法,根据种粒图像RGB颜色特征,提取出种粒区域及其各颜色区域,结合种粒形态特征建立了周长、面积等20个检测指标,并通过测试统计确定了其合格范围,最终据此分析和完成了尖端露黑色胚部、小型、圆形、虫蚀破损、霉变等不符合定向播种种粒的判断。依据种粒粘连处两分界点沿轮廓线较近一侧的距离与两分界点间直线距离之比,大于单一种粒轮廓线上任意两点的对应值,来判断种粒粘连性。试验表明,合格性检测准确率为96%,粘连性判断准确率为99%,不合格种粒有效吹除率为98%。     

基于MATLAB的细菌图像处理方法研究

针对干扰细菌图像成像的因素较多,导致无法直接获取或定量分析细菌数量的问题,本文重点研究基于MATLAB的细菌图像处理方法,包括:细菌图像去除背景、彩色图像灰度化、图像分割、特征提取等,通过对比分析处理效果,选定合适的处理方法,从而为后续细菌定性或定量分析提供一定的技术支持。     

基于CT图像的土壤孔隙结构重构

土壤孔隙的几何结构和空间特征决定了土壤的透气性和保水性,对土壤功能多样性和生态修复具有重要影响,但现有对土壤孔隙的研究中,缺乏可直观性和定量性对孔隙特征进行描述的工具和方法。针对这一问题,本文采用基于面绘制的移动立方体法(Marching cubes, MC)和基于体绘制的光线投射法(Ray casting, RC)还原土壤孔隙的几何形态和空间分布。以单个孔隙和不同孔隙密集程度的土壤孔隙CT图像为应用对象进行实验,结果表明,2种算法的重构效果均不受土壤样本孔隙密集程度的影响。其中,MC算法重构出的孔隙结构存在边界锯齿化和缺失的现象,且其孔隙体积也小于实际情况;而RC算法重构的孔隙轮廓清晰,结构真实,可完整地呈现出孔隙结构的细节信息。为进一步评价2种算法的重构性能,采用模型品质、绘制速度和内存消耗3个指标进行实验结果的比较分析。结果表明,MC算法存在二义性的不足,使得孔隙结构存在一定程度的失真,重构的孔隙模型质量一般,但由于其只针对表面体素进行重构,因而具有较快的绘制速度和较小的内存消耗;而RC算法采用为每个体素分配不透明度和光强的方法来合成模型,避免了MC算法的缺点,能够保持孔隙模型的细节信息,但由于其重构过程中所有体素点都参与运算,使得其绘制速度较慢,内存占用较大。通过对模型品质、绘制速度和内存消耗3个指标的综合分析,RC算法更加适用于土壤孔隙的三维重构,不仅为土壤孔隙的可视化分析提供了一种较为先进的方法,也为研究土壤水分和养分的运移以及空气的交换奠定了技术基础。     

基于CT图像和RAUNet-3D的玉米籽粒三维结构测量

玉米籽粒构成和精细结构与玉米产量及品质直接相关。本文提出一种基于CT图像的玉米籽粒三维结构自动测量方法,快速提取、统计玉米籽粒成分和结构性状,评估不同玉米品种籽粒间性状差异。首先,利用Micro-CT获取批量玉米籽粒CT图像,通过Watershed算法准确分割出单颗籽粒;进而,设计基于注意力机制RAUNet-3D网络准确提取出籽粒胚;最后,建立自动化玉米籽粒表型管道,计算籽粒、胚、胚乳和空腔的共23项性状,用于玉米籽粒性状分析和品种鉴定。选取4个玉米品种籽粒（登海605、京科968、先正达408和农华5号）共120颗籽粒进行验证,结果表明籽粒CT扫描成像效率提高到1min/粒,籽粒表型提取效率为10s/粒,胚分割精度可达93.4%,粒长、粒宽和粒厚的R2分别为0.902、0.926和0.904,籽粒品种分类精度达90.4%。本文方法实现了玉米籽粒及其胚、胚乳、空腔三维结构无损、快速测量,提取的性状能够表征不同玉米品种籽粒间表型差异,为开展大规模玉米籽粒三维表型鉴定奠定了基础。     

基于线性模型的管路内农药混合均匀性评价方法

针对混合试验图像所得均匀性指数计算结果难以直接匹配于被广泛认可的数值仿真参考值的问题,本文基于线性模型方法,将混合试验图像处理与数值仿真结果进行映射,在黏性水溶性农药与水在长直混合管内进行在线混合的试验条件下构建对应的线性预测模型,并采用射流混药器在线混合图像及仿真结果对上述模型进行检验。研究结果表明：不同图像方法(灰度直方图二阶矩(HSM)、改进面积加权法(OAU)、主成分分析法(PCA))对应最优线性拟合阶数不同,采用单独图像方法构建模型时最优阶次为4,决定系数R2高于0.95,采用2种图像方法组合和3种图像方法组合时最优阶次可分别降至3阶和2阶,R2则接近或高于0.98;载流流量Q为800~2000mL/min、混合比P为0.01~0.10条件下,基于HSM、OAU、PCA和线性模型,可实现实际混药器均匀性预测,所有模型预测误差均小于0.05,且采用一元和二元线性模型使得平均预测误差分别降低84.1%和79.8%,不同算法间预测结果极差分别降低31.6%和78.0%;采用基于PCA或OAU算法的一元模型进行预测时误差可控制在0.03以内,其精度高于不同算法组合预测的结果;采用基于HSM-PCA等算法组合的二元模型误差虽稍高于0.03,但也可避免单一图像指标计算不准确带来的预测风险。通过构建图像处理-数值仿真之间的映射关系,可为基于图像处理进行农药在线混合均匀性评估提供更加可行和合理的方法。     

基于模型的植物叶片适时三维重建方法研究

提出了一种基于叶片特征的植物叶片三维重建的方法。该方法利用植物叶片的特点,建立了植物叶片模型,并用于植物叶片的识别和适时三维重建过程中,解决了遮挡和景深问题,实现了从现实植物叶片到三维数字模型的适时转换,同时获得了较为满意的叶片三维模型。运用该方法得到的植物叶片的三维模型不仅在整体和细节上与实际情况较为接近,而且输出了相关的参数,为机械手确定工作路径和实体接触提供了前提条件。     

基于深度信息的草莓三维重建技术

以盆栽和高架两种栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于深度信息分割聚类的草莓冠层结构形态三维重建算法。首先,以深度信息的不连续性特征作为草莓植株逐层分割的重要依据,以深度二维图像作为全局参考指标,提出深度信息步进方法,自动提取冠层点云;其次,改进密度聚类算法,有效滤除随机、跳边和背景噪声;最后,改进基于Harris算子的多源图像融合算法,实现彩色图像与强度图像的配准及点云颜色的映射,三维重建出具有颜色信息的草莓冠层结构形态。为验证该算法的有效性,将三维重建后冠层的平均单叶长度及A-B线距离作为评价指标,试验结果表明,模型的平均单叶长度计算正确率为93%左右,A-B线距离计算正确率为97%左右,研究结果可为草莓采摘机器人果实识别过程中枝叶空间结构关系的构建提供技术支持。     

基于消费级深度相机的玉米植株三维重建

根据植物表型分析对植物三维重建的需求,针对植物特征点不易提取而影响三维重建的问题,提出了一种基于深度相机的植物三维重建方法。首先,对深度相机进行内部参数标定和深度畸变矫正,以获取准确的深度信息;然后,固定好相机和转盘的相对位置,精确地计算出在当前深度相机的坐标空间下、转盘旋转一个固定角度θ对应的矩阵T;最后,按旋转角θ等间隔转动转盘,获取一系列点云,并结合矩阵T实现点云拼接,完成三维重建。通过与使用商业软件Skanect的重建结果进行对比,本文重建方法只需要配准一次,还原度更高,效率更好,鲁棒性更强,满足植物形态测量需求。     

基于点云数据的树木三维重建方法改进

激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架点,通过下采样方法提取冠层部分的特征点;最后根据骨架点和特征点拓扑结构重构树木三维模型。以樟树为例,分析枝叶分割精度,自动分割与手动分割结果相近;以无叶的鸡蛋花树为例,分析重建模型精度,模型主枝长度相对误差范围集中在0~8.0%,半径相对误差范围集中在0~10%;枝条重建过程避免了噪声点的干扰,对噪声点具有一定的不敏感性;重建三维模型与原始点云吻合度高,基本解决了冠层内部枝干遮挡严重带来的三维建模困难的问题;依据模型提取树高、冠幅、胸径、体积等参数,增加了重建模型的应用范围。     

基于Kinect v2传感器的果树枝干三维重建方法

针对果树三维重构中存在建模精度低、成本高、拓扑结构差等问题,提出一种基于Kinect v2传感器的果树表型三维重建与骨架提取方法。首先,使用Kinect v2传感器采集不同视角下的果树点云数据;其次,对植株点云进行尺度不变特征变换的特征点检测,对关键点使用快速点特征直方图算法进行特征向量计算,通过随机抽样一致性方法提纯点云的初始位置,经初始变换后使用改进的迭代最近点算法进行精配准、拼接形成完整点云;最后,使用Delaunay三角剖分解构点云数据对缺失点云进行填充,使用Dijkstra最短路径算法对最小生成树进行求取,通过迭代去除冗余分量对骨架进行简化,使用圆柱拟合算法估算枝干骨架,将枝干骨架变为封闭凸包多面体,实现果树的枝干三维重建。实验结果表明：采用本文所提建模方法点云平均配准误差为0.52cm,枝干平均重构误差不超过3.52%,重建效果良好。研究成果可为果园评估作物状态、智能化修剪等研究提供数据支持。     

基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基,与手工提取的叶基对比分析表明,两种方法重合度较高、误差较小,两种方法的平均欧氏距离为1.41mm;其次,提出了基于冠层体素化的叶基提取方法,构建了苹果树冠层点模型,并在叶基上拼接叶片模板,构建出苹果树冠层点-叶模型;最后,利用VegeSTAR光模型计算光截获进行验证分析,与常规数字化仪测得数据相比,本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。     

基于Kinect相机的油麦菜自动化三维点云重建

为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建。使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建立了配准评价体系,实现了两片点云的自动化配准,并通过最小化匹配误差积累将多幅点云变换到同一基准坐标系下,实现了油麦菜三维重建。对随机选取的12株油麦菜进行自动化三维重建,结果表明,在两片点云重叠率不低于30%的前提下,本文算法可获得最优参数组合,自动全局配准平均距离误差为0.65cm,平均耗时为44.05s,具有较高的配准精确度和稳定性。本文算法能有效减少配准误差积累、构建较高精度的完整结构,可为其他作物三维重建提供参考。     

基于PhotoScan的径流小区三维重建参数优化

提高径流小区数字地面模型精度是应用三维重建技术研究面蚀细沟间与细沟侵蚀过程的关键。以位于黑龙江省海伦市的中国科学院海伦水土保持监测研究站的裸地小区为研究对象,以验证点与控制点误差比和数字高程模型（Digital elevation model,DEM）误差为指标,优化Agisoft PhotoScan三维重建径流小区的处理参数,降低DEM误差。PhotoScan的精度参数和相机模型设置对DEM误差有较大影响。优化后的验证点与控制点误差比降低35%,改善了径流小区DEM对地面控制点的过度拟合。优化后的相机模型包含焦距、像主点、径向畸变、切向畸变等。基于单点和点云的验证结果表明,优化过程误差降低约40%。相对于默认参数设置下的验证点误差（20.0mm）,优化后的验证点误差为11.0mm,与细沟侵蚀深度标准相当（沟深大于等于10mm）,因此优化后的径流小区三维重建过程更适宜于细沟侵蚀过程的三维表达。     

基于RGB-D相机的果树三维重构与果实识别定位

为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构;对果树的三维点云进行 R-G 的色差阈值分割和滤波去噪处理,获得果实区域的点云信息;基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取,得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明,提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性,在0.8~2.0 m测量范围内,顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%;在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%;果实平均深度定位偏差为8.1 mm;果实平均半径偏差为4.5 mm。