基于深度学习的病虫害智能化识别系统

我国农作物种植覆盖面广、分散度高,病虫害发生种类多、区域性发生规律复杂,传统的人工鉴定技术从效率、能力与精度方面均难以满足新形势下重大病虫测报要求。针对这一实践需求,以测报灯下害虫图像数据库(约18万张)、田间病虫害图像数据库(约32万张)为基础,构建了基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架,并研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统。通过近2年的精确度和实操运行效率检验,该系统在自然状态下对16种灯下常见害虫的识别率为66%～90%,对38种田间常见病虫害(症状)的识别率为50%～90%。随基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善,该系统有望进一步提高识别准确率,从而真正实现田间病虫害识别自动化、智能化和高效率。     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。     

傅里叶变换红外光谱法在橄榄油掺假鉴别中的应用

采用傅里叶变换红外光谱仪对橄榄油、葵花籽油、花生油、玉米油、大豆油、菜籽油、棕榈油7种食用植物油的红外光谱信息进行分析。结果表明,橄榄油的红外吸收光谱在吸收峰的位置及吸光度上均与其他种类的植物油有区别,以3005~3009 cm^-1、1117~1121 cm^-1处的吸收峰作为种类区分。模拟掺假过程,向橄榄油中掺入其他6种不同比例的低价值植物油后,发现1097、3005 cm^-1处吸收峰的峰面积与掺假百分比呈线性关系。此外,对7种食用植物油180℃加热2 h后的红外光谱图进行分析,发现968、1097 cm^-1处的吸收峰变化趋势有差异,橄榄油呈上升趋势而其他种类的植物油则呈现下降趋势。掺假橄榄油加热后谱图分析发现3005 cm^-1处的峰面积有所降低,但与掺假百分比仍呈线性关系,掺入5%低价油,3400~3650 cm^-1区域呈明显增加趋势,据此可以鉴别掺假量低至5%的橄榄油,这为橄榄油的掺假鉴别提供了一种快速高效的方法。     

马蓝次生代谢产物研究进展

马蓝是一种常用的道地药材,地下根茎与根常作为生产板蓝根及制剂的原料,具有多种药效功能。药用植物中有效成分大多数为植物次生代谢产物,但当前就马蓝次生代谢方面的研究却鲜有报道。本研究以植物的次生代谢为出发点,结合马蓝目前已经报道的药效成分研究现状,着重从酚类、萜类、含氮化合物3种次生代谢产物对马蓝次生代谢产物研究概况进行阐述,旨在为马蓝药效成分形成的分子机制研究提供理论基础,为进一步开展马蓝种质创新工作奠定基础。     

精密车削二维微位移刀架研究

设计了一种微米级切削加工的微位移刀架,该刀架可满足数控车床精密加工的需要。该刀架以压电微位移致动器为动力源,以双平行四杆柔性铰链为弹性导轨,以最大输出位移为主要参数,设计了微位移刀架的结构,计算和选择了微位移刀架的结构参数。通过理论建模和有限元分析,对该铰链机构的系统刚度进行了计算,并对二维微位移刀架的输出位移进行实验测试。实验结果表明:理论计算结果、有限元仿真计算结果与实验测试数据吻合,验证了设计方法的可行性。     

Design of Ⅱ-type Recycling Tunnel Sprayer

针对篱壁式种植葡萄缺乏病虫害防治专业施药机具,农药利用率低等问题,设计了能够将未沉积在靶标上的农药雾滴截留回收再利用的“Ⅱ”型循环喷雾机,并测试了该喷雾机的药液回收率与冠层中药液沉积分布状态.结果显示:两侧喷杆交错喷雾和喷头上仰能够提高药液回收率44.0％和18.4％,并能够增加冠层内部与叶片背面药液沉积量.栅格端面罩盖能够有效改变气流方向,提高药液回收率10％以上.     

泵用压电振子与泵腔体积变化的测试研究

为了准确获得压电泵泵腔体积的变化量,针对影响泵腔体积变化的关键因素——压电振子的变形特性进行分析,并采取非接触的测量方式对基板直径为65 mm,陶瓷直径为60 mm的圆形压电振子进行变形测试.在测试中对该压电振子的中心点在不同电压信号驱动下振幅随频率、驱动电压的变化规律以及压电振子径向各点在正弦电压信号驱动下振幅随半径的变化规律进行了研究.根据压电振子径向各点振幅的变化规律利用Matlab软件进行二次函数曲线拟合计算,得到压电振子的径向切面变形拟合曲线,根据拟合曲线,建立了压电泵泵腔体积变化量的理论计算方法.结果表明：压电振子中心点振幅随频率的增大而逐渐减小,随驱动电压的增大而增大;径向各点振幅随各点半径的增大而减小;拟合计算结果与实测数据基本吻合,最大相对误差仅为6.96%;利用压电泵泵腔体积变化量的理论计算方法,计算得到利用该圆形压电单晶片振子制作的压电泵在100 V,30 Hz正弦电压信号的作用下,泵腔每次振动产生的体积变化量约为34.009 mm3,理论上最大输出流量为61.216 mL/min.     

基于模糊PID的采棉机作业速度最优控制算法与试验

针对采棉机作业速度影响采棉效率的问题,提出基于模糊PID控制技术的采棉机作业速度实时调整算法,建立行走速度调节模型,实现采棉机作业速度最优控制。该算法通过实时获取棉花在线流量,经采棉输入负荷梯度堵塞条件约束,并将模糊算法和常规PID控制相结合,应用模糊规则和推理方法对PID参数进行在线整定,实时调节行走速度,实现作业速度最优控制。借助基于FPGA的硬件控制器在4MZ-5型采棉机上进行了试验研究。试验表明:所提出的算法可以根据棉花在线流量当量大小实时调整作业速度,提高了采棉机作业效率;有效避免了因采棉量过大造成的输棉管堵塞故障,提高了采棉机智能化水平。     

茶叶理条机行星齿轮传动机构参数优化设计

为了降低茶叶理条机在工作过程中的噪音与振动,提高机器的传动性能与茶叶的加工质量,运用遗传算法和Mat Lab工具箱,建立了行星齿轮传动机构的数学模型,编制目标函数与约束条件的m文件,然后通过Mat Lab遗传算法工具箱对参数进行优化计算并进行验证试验。优化结果表明:内齿轮的模数为2.5 mm,齿数为2 8,齿宽为2 1 mm,噪音降低了2 d B,成条率增加了2%。该研究对提高茶叶理条机的工作性能与延长机器的使用寿命具有重要意义。     

融合多源图像信息的果实识别方法

光线变化与目标重叠是影响自然环境中果实正确识别的重要原因。为了降低两者的影响,研究了融合多源图像信息的果实识别方法。在图像配准的基础上,优选了H分量图与幅度图像作为待融合的源图像;由模糊推理系统(隶属度函数和模糊规则)决定权重,采用加权平均策略实现图像的像素级融合;根据融合图像中果实区域的分布规律,设计了一种基于直方图的首阈检测法以获得最佳的果实分割效果;利用深度图像的统计特性,设计了一种逐层分割图像的方法以解决重叠果实的分离问题。实验结果表明:多源融合图像用于果实识别与定位比单一图像具有更好的准确性与鲁棒性,对重叠果实的正确识别率在83.67%~94.22%之间。