基于简易专家系统的智能种子包衣机控制实现

基于廉价、高可靠性和自动化的实际需求,本研究以高性能AVR单片机AT90CAN128为核心,以5BY-5.0V型种子包衣机机体为母机,研制了智能种子包衣机控制系统。该装置植入一套简易专家系统,能根据不同需要自动确定喂料电机和供液电机的工作频率,使系统各部件协同工作,系统的工作状态和相关参数都能够实时显示,且专家系统可以根据实际需要由操作人员进行更改,以增强系统的适应性。试验结果表明,该系统稳定、可靠,操作简便,能与母机完全匹配。与原机相比,包衣自动化程度大大提高,包衣合格率由原来的95%左右上升到约99%。     

省飞播造林第二届技术协作会在榆林举行

1998年9月26～28日,省飞播造林技术协作会第二届年会在榆林举行。参加会议的代表有省直有关单位及西安、咸阳、宝鸡、汉中、安康、商洛、延安、榆林等8地市分管飞播造林的林业局长、飞播站长、专家、业务骨干等30余人。与会同志分别参观了榆林、神木     

车辆速度检测装置的设计

针对生活中由于车速过快驾驶员无法做出正确反应而导致的安全事故频发的问题,以STC89C52RC单片机为核心,设计了由车辆测速模块、人机交互模块,LCD1602液晶显示以及报警电路模块组成的测量测速装置。车辆测速模块是通过直接输出数字量的霍尔传感器,根据磁场感应强度的大小,来改变输出电压的高低。通过单片机控制,可高精度,实时显示车轮速度,若速度超过设定值,报警电路发出警报,提醒驾驶人员应当减速行驶。     

2CM-2型马铃薯播种机漏播补偿系统的设计与研究

为了提高马铃薯播种机作业质量和工作效率,针对马铃薯播种机漏播的问题,设计了基于ATmega16单片机的马铃薯播种机漏播补偿系统,采用C语言编写了监测和补偿系统的程序。试验结果表明:系统的灵敏度为0.1356 s,补种率达90％以上,补偿后的漏播率小于1％,补种失败时,声光报警率为100％,漏播补偿系统能够及时准确补种,有效减少漏播损失。     

丹凤油松飞播林区种子植物区系初步分析

丹凤油松飞播林区共有种子植物102科324属583种。植物种类丰富，区系成分复杂。种子植物区系中具有典型的温带性质和古老性。但同时表现为亚热带成分向温带成分过渡的特点。     

延安山地苹果园旱作经验总结

陕西延安市宝塔区位于陕北黄土高原丘陵沟壑区,苹果主要栽植在海拔1000￣1300m的山地台田,平均降雨量为556mm(7￣9月占60.7%),无霜期156￣185天,是典型的山地苹果生产基地。宝     

宝塔区山地苹果发展现状与展望

“十五“期间,延安市宝塔区把发展苹果产业作为调整优化农业结构、发展区域经济的突破口,按照省委、省政府《关于加快以苹果为主的果业产业建设的决定》精神,以提升苹果生产水平为主攻目标,坚持“发展集约化、品种优良化、栽植规范化、管理目标化、果品优质化、营销市场化“的思路,科学定位,合理布局,不断优化品种结构,努力实施优果工程,大力推广“强拉枝、大改形、巧施肥、无公害“四项关键技术,使全区苹果规模、质量、效益连年递升,带动10万果农脱贫致富.2005年,宝塔区被省政府评为“全省果业先进县(区)“,被省果业局评为“全省果业十强县(区)“.……     

双曲柄多杆式马铃薯膜上打孔种植机的设计与试验

针对马铃薯先覆膜后播种种植方式无配套膜上打孔播种机具的问题,该文基于西北黄土高原雨养农业区马铃薯大垄双行栽培模式,设计了双曲柄多杆式马铃薯膜上打孔种植机。对样机关键部件进行了分析与设计,建立了双曲柄多杆膜下成穴机构的运动学模型,确定了双曲柄多杆膜下成穴机构、侧开式排种机构、提土装置、对穴覆土装置结构及工作参数,确立了传动系统方案,解析了核心部件作业机理。田间试验表明,膜下播种深度合格率、穴孔错位率、穴距合格率、膜孔全覆土率和地膜采光面机械破损程度分别为92%、5%、88%、93%和52.1 mm/m~2。田间性能试验指标均达到国家和行业标准要求,试验结果满足设计要求,能够实现马铃薯膜上打孔播种和对穴覆土一体化作业。     

基于深度学习与复合字典的马铃薯病害识别方法

为解决自然环境下小样本病害叶片识别率低、鲁棒性不强的问题,以马铃薯病害叶片为研究对象,提出一种基于深度卷积神经网络与复合特征字典结合的病害叶片识别方法。首先,利用迁移学习技术对Faster R-CNN模型进行训练,检测出病害叶片的斑块区域;然后,采用高密度采样方法对整个斑块区域提取颜色特征和SIFT特征,建立颜色特征和SIFT特征词汇表,再由K-均值聚类算法对两类表观特征词汇表进行聚类,构造出复合特征字典;最后,将病害区域提取的特征在复合特征字典中映射后获得特征直方图,利用支持向量机训练出病害的识别模型。试验结果表明,复合特征字典中视觉单词数为50时,病害识别的鲁棒性和实时性最佳,平均识别准确率为90.83%,单帧图像耗时1.68 s;在颜色特征和SIFT特征组合下,本文方法在自然光照条件下对病害的平均识别准确率最高,达到84.16%;在相同数据集下,与传统词袋法相比,本文方法的平均识别准确率提高了25.45个百分点。