秧苗中石子智能化在线监测

针对分插机构遇到石子、金属块等硬物时,导致分插机构离合器脱开而无法插秧,如不能及时发现导致秧苗漏插等问题,提出了一种通过反射式光电传感器对分插机构转速进行监控从而实现对秧苗中石子进行实时监控的方法,并设计了一种低成本、智能化秧苗石子实时监测系统.为提高监测系统对多尘、泥水环境的适应性,设计了以透明防尘罩和喷头为核心的自...     

风送式喷雾机风筒结构设计与试验研究

基于棉花喷施落叶剂的需求,针对现有的棉花风送式施药机,设计了一种风送式喷雾机风筒,并利用计算流体动力学(CFD)仿真技术对风送式喷雾机风筒内外流场的三维区域进行了仿真,研究风筒气流场分布。仿真结果表明:风筒4个出风口处的速度分布均匀,整个风筒内流场区域风速变异系数较小。同时,通过试验验证了该仿真模型的可靠性,并将设计的风筒安装在喷雾机上进行实际大田作业,检验风送式喷雾机的雾滴沉积分布情况。试验结果表明:棉花整个冠层的叶片正面雾滴沉积率达到了79.58%,叶片反面雾滴沉积率达到了33.38%,冠层上部、中部、下部叶片正反面雾滴平均沉积率相差均1 0%,整个冠层雾滴沉积分布均匀性较好。     

基于高光谱成像分析的冬枣微观损伤识别

为减少微观损伤引起的储藏腐烂损失,延长冬枣的储藏期,提高冬枣的储藏效益,以山东沾化冬枣为研究对象,利用高光谱成像系统采集轻微损伤发生不到1 h的冬枣损伤部位的高光谱图像,得到波长在871~1 766 nm范围内的256幅高光谱分量图像。结合无信息变量消除法及相关系数法进行特征波长筛选,剔除不敏感波段,选取了944、1 035、1 187、1 376 nm 4个特征波长。对以上4个特征波长对应的分量图像进行主成分分析,选择第1主成分图像作为待分割图像,对其进行灰度变换等图像预处理,并运用自适应阈值分割法对其进行图像分割,实现了轻微损伤区域的有效识别。对100个轻微损伤冬枣样本的识别试验结果表明,所提方法的正确识别率为98%。     

基于最小噪声分离的籽棉异性纤维高光谱图像识别(英文)

针对籽棉表层多类难检异性纤维,包括纸屑、白发、丙纶丝、化纤和地膜等5种白色物质,采用高光谱技术和最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究。该文在400～1 000 nm的光谱范围内采集高光谱图像,根据光谱曲线选取子区域,应用最小噪声分离分析方法降维、去噪。取MNF变换后的前4幅分量图像,通过视觉评价,选定最佳成分图像并融合中值滤波、灰度变化等图像处理的方法确定最佳分割图像,提取异性纤维。试验结果表明,对于以上5种异性纤维,该方法的识别率达到91.0%。该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考。     

处方农作车载嵌入式信息处理系统的研制

针对智能化精细处方农作系统田间作业机组对车载信息采集和处理的需要,以ARM(adanced RISC machines)工控系统和嵌入式GIS为核心,集成DGPS(differential global positioning system)系统和机组作业速度检测装置等,研制了一套处方农作车载嵌入式信息处理系统。该系统通过RS-232接口获取DGPS系统的动态GPS定位信息,通过USB接口输出农田信息分布图或输入作业处方图,通过CAN总线采用iCAN协议与农田信息采集系统和变量农作控制器互联。嵌入式GIS由eSupermap 6.0开发而成,运行于ARM工控系统的Windows CE 5.0操作系统;可通过网格划分和属性编辑实现GPS定位信息与农田信息的融合,生成农田信息分布图;还可通过坐标匹配进行机组当前作业位置在工作空间图中的网格识别,实现处方图的解译。模拟测试试验结果表明:该系统信息处理功能正常,能够完成农田信息分布图的生成和处方图的解译,机组作业速度检测绝对误差≤0.1km/h、处方图解译最大延迟时间≤1s、3km/h作业速度下的网格判别误差约为-0.5～0.6m,适合各种智能化处方农作系统田间作业机组的车载信息处理应用。     

基于光谱特性分析的冬油菜苗期田间杂草识别

杂草识别是自动除草的关键环节,运用光谱分析技术可以快速识别杂草。该文以冬油菜苗、冬油菜苗期杂草和土壤为研究对象,通过ASD便携式光谱分析仪采集光谱数据。对每个样本连续采集5组数据,经平均、一阶导数、压缩等预处理后,得到368组波长在400～2300 nm范围内的光谱数据。采用逐步判别分析法,按统计量Wilks’ Lambda最小值原则选择变量,选取了710、755、950和595 nm共4个特征波长。运用4个特征波长分别建立了典型判别函数模型和贝叶斯判别函数模型。用这2组模型分别对预测集进行预测,典型判别函数模型的正确识别率为97.78%,在不同的先验概率下贝叶斯判别函数模型的正确识别率分别为98.89%和97.78%。结果表明：当先验概率根据类别大小计算时,以特征波长建立的贝叶斯判别函数模型能较好的识别冬油菜苗期田间杂草,而且模型稳定。该研究结果可为杂草探测光谱传感器的开发提供参考。     

丘陵地区蓝莓园智能灌溉决策系统设计

针对丘陵地区蓝莓园灌溉过程中水资源浪费严重、劳动力严重短缺的问题,基于物联网技术,研究并设计了一套智能灌溉决策系统。系统包括信息采集模块、无线通信模块、智能决策模块和灌溉执行模块。信息采集模块通过布设的土壤水分传感器和小型气象站实时采集蓝莓园土壤墒情信息和环境信息（风速、降雨量、温度、湿度）;无线传输模块将信息采集模块采集到的数据实时发送到服务器端进行分析处理,并将智能决策模块的计算结果传送给灌溉执行模块;智能决策模块中,基于前期采集的历史数据使用彭曼公式和土壤水平衡公式建立灌溉决策模型,实现蒸腾量和灌溉量的计算以及实时监控与报警,该模型可根据实时获取的数据,确定是否需要灌溉及最优的灌溉量;灌溉执行模块根据接收到的灌溉信息及实际的灌溉速度计算灌溉时间,进行远程灌溉;以Visual Studio软件为平台,设计了系统上位机的监控界面,可实现土壤和环境参数的实时检测和存储、作物需水状况的分析管理以及实时预警和灌溉决策。试验结果表明,该智能灌溉决策系统可在无人干预的情况下,根据传感器采集的信息自行判断作物需水情况,当系统认为作物需要灌溉时自行驱动灌溉装置完成灌溉,从而实现蓝莓园的远程精确灌溉,节省了人力物力,有效提高了灌溉水的利用率。     

基于CAN总线的联合收割机电气开机自检系统

针对联合收割机工作环境恶劣、通信容易受到干扰的问题,提出在联合收割机电气开机自检系统中采用CAN总线与上位机进行通信。利用AT90CAN64和CTMl050T芯片构建了电气开机自检系统硬件,采用CAN2．0B标准构建了通信协议,开发了基于CAN总线的联合收割机电气开机自检装置。试验结果表明,该自检系统故障诊断正确,通信可靠。     

基于光谱分析的棉花异性纤维最佳波段选择方法

图像采集是基于计算机视觉的棉花异性纤维检测计量系统中的基础环节。为构建有效的图像采集系统以便检测皮棉中的异性纤维并识别其种类,在对棉纤维和异性纤维进行光谱分析的基础上,根据二者的漫反射光谱差异,提出了基于反射差极值分布的最佳检测波段选择方法和基于光谱可区分度的最佳可区分波段选择方法。光谱分析结果表明,紫外波段是带荧光异性纤维的最佳检测波段,可见光波段是带颜色异性纤维的最佳检测波段,而红外波段是塑料薄膜、毛发、羽毛等的最佳检测波段,并初步认定780～1 800 nm的近红外波段为异性纤维间的最佳可区分波段。     

水果机器视觉自动分选机同步控制系统设计

基于RS485总线和CAN总线混合网络,采用模块化结构,设计了水果机器视觉自动分选机同步控制系统,实现了水果流动态位置的实时检测、水果流等转角动态序列图像的自动采集、已定级水果动态位置的连续跟踪、水果等级信息与其实时位置的动态配准,以及水果在不同等级卸料出口的自动分级卸料.试验表明,该系统能可靠完成水果机器视觉自动分选机的同步协调控制,并具有良好的工作可靠性、同步准确性、配置灵活性和可扩展性.