基于计算机视觉的鸡蛋新鲜度无损检测

对鸡蛋的新鲜度、贮藏期进行无损检测,在鸡蛋生产、流通、加工领域具有重要意义。该文进行了鸡蛋新鲜度（哈夫值）常规指标在一定温度条件下随贮藏时间变化的试验,采用高分辨率的工业化数字摄像头,以冷光源背向照明方式（照度为10 000 Lx）获取数字图像,并提取了鸡蛋的图像特征蛋黄指数和气室指数。建立了鸡蛋新鲜度与蛋黄指数、贮藏时间与鸡蛋新鲜度、贮藏时间与蛋黄指数和气室指数的关系模型。得知鸡蛋新鲜度与蛋黄指数呈线性相关性,经检验实测值与预测值平均相对误差为6%;贮藏时间与鸡蛋新鲜度以及贮藏时间与鸡蛋蛋黄指数、鸡蛋气室指数均具有二次函数关系,经检验实测值与预测值绝对误差不超过2 d。结果表明基于计算机视觉技术、采用背向照明方式采集的鸡蛋的透射图像得到鸡蛋的蛋黄和气室的图像信息,可以预测鸡蛋的新鲜度和贮藏期。     

玉米南繁育种需注意的几个问题

1 南繁育种地点选择及人员素质要求 1．1 选择适宜地点玉米南繁的理想地点是海南南部的三亚、乐东、陵水、东方等几个县市。南繁育种应把自身安全和材料安全作为首要问题考虑,可优先选择生产生活条件较好的部队农场和农垦农场,驻村则应选择治安条件好、交通便利的村庄,并选择一位在当地有一定威信和影响力的人作为中间人,以方便和农户的沟通,最好能建立起长期的合作关系。     

基于ARM9的电子鼻系统设计与应用

提出了一种基于嵌入式电子鼻的设计方案,主要包括传感器阵列、模数转换和微处理器3大模块.采用Figaro公司TGS813、TGS825、TGS880 3个气敏传感器组成的传感器阵列采集样品信号;利用MAXIM公司的MAX1270芯片进行模数转换;CPU采用SAMSUNG公司的S3C2410微处理器,并在其上移植了WINCE操作系统.软件设计对采集信号进行对数拟合,采用引进BP神经网络对拟合后的曲线参数进行训练,建立模型并对样本进行识别.利用该系统对4种不同生产日期的意大利巴马臣干酪和3家公司的纯牛奶进行了测试,识别准确率均达到100%.结果表明该系统具有体积小、重量轻、使用方便灵活且识别准确率高等优点.     

兽药致病命名实体Att-Aux-BERT-BiLSTM-CRF识别

针对兽药致病知识图谱构建过程中,关于兽药命名实体识别使用传统方法依赖人工设计特征耗时耗力以及兽药致病语料数据量较少的问题,提出一种引入注意力机制(Attention)与辅助层分类(Auxiliary layer)相结合兽药文本命名实体识别模型(Att-Aux-BERT-BiLSTM-CRF).通过BERT预处理模型进行...     

基于BERT-LEAM模型的食品安全法规问题多标签分类

在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM（Bidirectional encoder representational from transformers-label embedding attentive model）的多标签文本分类方法。采用多角度、分层次的多标签标注方法将单个问题文本赋予多个标签,并引入BERT预训练语言模型表示上下文特征信息, 通过Attention机制学习标签与文本的依赖关系,进行Word embedding的聚合,将标签应用到文本分类过程中。实验表明,在粗粒度多标签数据集上的分类效果明显优于细粒度多标签数据集上的分类效果,BERT进行文本特征表示的方法优于Word2Vec方法,采用BERT-LEAM模型的分类方法在粗粒度多标签数据集与细粒度多标签数据集的F1-W值分别为93.35%和79.81%,其分类效果优于其他分类模型。     

计算机视觉在禽蛋品质检测中的应用研究进展

针对基于计算机视觉技术的蛋品分级技术进行了综述。禽蛋品质检测一般分外部品质检测和内部品质检测两大部分。主要基于小波的轮廓特征提取算法、基于边缘算子技术等图像识别方法检测禽蛋外部品质;利用图像亮度、声学特性检测技术对裂纹禽蛋进行检测,主要有基于阈值、区域和梯度等图像分割技术、基于小波变换的图像增强算法、声学脉冲共振特性等;基于透射光谱技术、荧光光谱图像、磁共振成像技术等非破坏性技术检测禽蛋内部品质;利用贝叶斯判别原理、神经网络及其改进算法对进行分级。但目前研究多数是静态的,动态检测识别准确率偏低,因此改进识别方法提高检测准确精度是今后的主要研究方向。     

图像处理技术在提取玉米图像骨架上的应用

作物的形态特征对于作物的育种工作、生长状况监测、分类方面都有很重要的意义,然而通过人工计数、测量的方法来获取这些信息费时费力.本文研究利用图像处理的方法来获取单株玉米图像骨架的技术.     

大豆蛋白质遗传和生育期间积累规律的研究进展

综述了近年来大豆籽粒蛋白质遗传和生育期间积累规律的研究进展。认为:大豆蛋白质含量是一种数量性状,以加性效应为主,并且存在母体效应。其适宜的选择世代在F_4或F_5代。生育期间的积累规律为:大多数品种相对含量前期高、中期下降,或者降后稍微回升。只有少数品种蛋白质相对含量是一直上升或者一直缓降。其影响因素有:纬度、温度、施氮、水分供应及光照等。     

小麦群体图像特征识别方法的研究 ——小麦群体总茎数的估测

作物群体特征一肌指群体内个体的数量、种类、生育状况及其空间排列、分布和个体间的关联程度等.群体内光照、温度、湿度、风和二氧化碳浓度等要素的分布均与作物群体性状紧密相连,因此,对群体结构特征的考察一直受到关注,也研制了许多考察的方法[1~3],这些方法都曾为农业科研和生产做出过贡献.     

种植密度对安豆4号农艺性状及产量的影响

为明确大豆新品种安豆4号的适宜种植密度,设置5种不同密度试验。结果表明,密度在18.8万株/hm2时,个体发育健壮,群体生长协调,达到高产的目的,为安豆4号在河南省种植的适宜密度。