篱架型作物高效施药技术自适应控制系统的研究与实现

针对目前我国果园施药成本高、效益低、药液流失污染严重等问题,设计并实现了一种篱架型作物高效施药技术的自适应控制系统.该系统由DM642视觉处理器、ARM控制器和F2806信号控制器组成,采用基于嵌入式系统的图像处理技术和多传感器技术,通过视觉传感器和超声波传感器探知作物的疏密度和施药距离;由系统自动控制电机带动喷头组的移动,调整最佳喷药距离,选择最佳喷药压力.实验结果表明,该系统实时性好、控制有效、能耗小、成本低,能够稳定可靠地实现喷药过程中的监测和控制.     

非国际微型电机综合测试台系统

设计了一种新型的非国家标准微型电机综合测试台系统，该系统以ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃｆｏｒＷＩＮＤＯＷＳ３．２为软件平台，采用ＤＤＥ，ＤＬＬ新技术，通过检测电机的电流，电压和转矩，转速等参数，计算出其输出功率和效率，并依据这些参数判断电机是否合格，以直流电机为对象的现场实验结果表明，该系统可满意厂家的需求。     

水土保持植物—芨芨草对土壤养分的影响

本文以自然植被下土壤为对照,通过对芨芨草草地土壤全N、全P、全K、速效P、速效K、土壤有机质及阳离子交换量的测定,来了解芨芨草对土壤养分的影响。结果表明,芨芨草对土壤有机质及全量养分影响不太,但能明显提高土壤速效养分的含量,并能提高土壤的阳离子代换量及降低土壤的pH值。     

水土流失定量监测中的DEM精度评价新方法

提出了由像元坡度评价法和数值评价法组成的DEM精度评价新方法 ,介绍了它在两类DEM实验区应用的结果 ,显示了它在DEM精度评价中具有准确可靠、快速直观、评价客观、精度数值符合DEM实际的特点 ,并能醒目突显DEM的局部错误 ,使其能用DEM构建文件改正后建成较高精度的DEM。该评价新方法 ,已在江苏全省和密云水库流域DEM建成中得到充分应用和证明。     

基于机器视觉的旱田多目标直线检测方法

在实际应用中,由于摄像头安装的高度不同或者车辆在地面高低不平的农田内行驶时产生的晃动,都会产生摄像头内出现多作物行的现象。因此根据农田图像的特点,提出了基于已知线的方法判断农作物列数,避免了传统算法只有先确定农作物列数才能提取导航线的弊端。针对农田图像中多列目标检测问题,采用了基于水平线扫描的归类算法,并利用改进的Hough变化快速检测多条定位线。试验结果表明,处理一幅720×480像素彩色图像平均消耗时间为258 ms,98%的图像中所有目标直线都可以检测出来。该算法能够准确提取各种天气环境下农田图像中的列信息,确定多条定位线的方位。     

基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配

果实的提取和匹配是番茄采摘机器人进行番茄定位和采摘的基础。为解决获取图像中多个成熟番茄粘连或被遮挡的情况下果实的提取和匹配问题,该文提出了使用局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法结合进行目标提取,再使用SURF算法进行目标匹配的算法。该方法首先基于颜色对番茄进行分割提取,然后使用局部极大值法对番茄个数进行估计,结合番茄区域面积进行半径估计,之后通过随机圆环变换算法检测番茄中心和半径进行目标定位,再使用SURF算法进行双目目标匹配的算法。该方法在一定程度上解决了复杂自然环境下,多个番茄的提取和图像特征匹配的问题,并通过试验验证了其有效性和准确性,可为采摘机器人目标识别技术的研究提供参考。     

高校大学生非智力因素发展研究——基于广州地区高校分析

经济社会的飞速发展对人才综合素质培养提出了越来越高的要求。高校在人才培养上倾向于大学生专业知识学习和智力开发,非智力因素的开发与培养远未得到应有重视,严重制约着综合性高素质人才的培养。通过对广州地区高校大学生调研分析,进一步验证了大学生非智力因素培养的不足和缺失,由于来自不同的年级、生源地和学校,他们的非智力因素发展水平并不均衡,甚至存在较大差异。为此,要基于不同年级的学生采用分层式教育,基于不同生源地的学生采用个性化教育,基于不同类型学校的学生采用差异化教育。     

基于TMS320DM642的农业机器人视觉导航路径检测

在农田非结构化自然环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法,利用透视投影变换得到摄像机相对于导航路径的偏移距离和偏移角,成功地在TMS320DM642系统上得到实现,并对程序进行了基于C语言的代码优化.试验结果表明,偏移角的最大误差为2°,横向偏移距离最大误差为5 cm.     

局部回归残余克里格对土壤阳离子交换量空间预测的精度分析

高精度土壤理化属性的空间分布图件是环境保护、土壤管理及精准农业不可或缺的要件,土壤特性空间异质性的普遍存在是土壤理化特性精确预测的一大难题。以土壤阳离子交换量(CEC)为对象,通过比较不同的空间插值方法,来探讨土壤属性的高精度预测方法。通过采样实测表层土壤阳离子交换量,利用普通线性回归、地理权重回归及二者残余的克里格进行空间插值,来比较不同方法的插值精度和制图效果。结果表明,地理权重回归残余克里格法的精度最高,其预测值与实测值的回归决定系数达90%,普通线性回归的精度最低。在回归残余分析中,普通线性回归残余对CEC预测精度提高的幅度达34%,而地理权重回归残余对预测精度提高程度为9%,相对较小。说明地理权重回归及回归克里格法也是较好的空间预测方法。在制图效果上,2种残余法的预测图在空间上过渡自然,平缓,能较好地反映出CEC在空间上的变化细节,与实际情况吻合较好。对于那些环境影响因素明确,且与之存在线性相关的土壤属性,地理权重回归残余克里格法及回归克里格法可作为其高精度空间预测及制图的有效工具。