基于AABB-OBB盒的玉米叶片碰撞检测

在数字植物虚拟仿真场景中,植物三维模型之间容易出现交叉穿透现象,有必要进行快速有效的碰撞检测。选择以玉米叶片为研究对象,针对叶片形态提出了一种基于AABB-OBB混合包围盒的碰撞检测方法。首先通过AABB盒相交测试剔除部分未相交对象;然后根据叶片形态特点,对可能相交对象构造OBB盒二叉树。依据玉米叶片交叉常态,改进了分离轴测试顺序,提出了基于优先权值的节点搜索方式,并优化了特殊情况的图元测试过程。实验结果表明,该方法能够准确快速地检测到玉米叶片的交叉状况。     

杂草信息实时获取技术与设备研究进展

杂草信息的实时获取技术是田间杂草精准控制研究的首要问题,杂草实时获取设备是制约精准除草作业实现的瓶颈.综述了基于光谱、图像和光谱成像技术的杂草实时获取技术与设备的国内外研究现状,以促进精准杂草管理技术在我国的应用和发展.基于光谱的杂草信息获取方法较适用于实时防除作物出苗前的杂草,国外已有WeedSeeker、Weed-IT等杂草传感器.基于图像的杂草信息获取方法较适用于识别行间杂草,国外已有Autopilot、Cam Pilot、Robocrop等视觉导航产品和Robocrop InRow机械除草机防除行内杂草.基于光谱成像的杂草信息获取方法较适用于识别行内杂草,中、澳正联合研发微光子植物判别和杂草控制传感器.需要继续深入研究在复杂的开放式非结构的农田环境中,快速、准确地实时获取农田杂草信息技术.     

基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测

针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。     

水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

鸡蛋内部品质的光特性无损检测

无损检测鸡蛋内部品质是鸡蛋流通、加工中不可缺少的组成部分。为了提高鸡蛋内部品质光特性无损检测的精度,建立了鸡蛋的光学模型,找出了整蛋、内容物、蛋壳三者透射特性之间的关系。通过试验研究,得到了鸡蛋内部品质指标(哈氏单位)与整蛋透射率、蛋壳颜色、鸡蛋几何参数之间的相关关系。并对光特性无损检测的分级精度作了初步分析。     

用点杂交方法定量检测植物病毒RNA负荷量

用RNA点杂交与用放射性成像仪直接读取放射性活度相结合的方法定量测定植物病毒RNA相对负荷量 ,检测了 0 0 0 1～ 1 0ppm浓度范围内二氢茉莉酸丙酯(PDJ)对烟草组织中烟草花叶病毒 (TMV)RNA的影响。结果表明 :在PDJ处理 3d时 ,与对照相比低浓度 ( 0 0 0 1ppm)PDJ处理的TMVRNA病毒负荷量无明显差异 ,但随着浓度的升高 ,PDJ对TMVRNA的复制和积累具有促进作用 ;浓度越高 ,促进作用越显著。同时用传统的枯斑接种法验证了上述结果。两种方法相比 ,点杂交结合放射性成像仪读取放射性活度的方法所受的人为误差干扰较小 ,能够相对精确地定量测定植物组织中病毒RNA负荷量。     

果园自动对靶静电喷雾机设计与试验研究

为适应果园病虫害防治的需要，研制了一种轻便、高效、省药、能减少对环境的污染、与国产小中型拖拉机配套的果园自动对靶静电喷雾机。通过多次结构改进和各种试验，采用基于红外传感探测技术，探测靶标的有无，将传统的连续喷雾改变为自动对靶控制喷雾，与风送式果园喷雾机连续喷雾相比，可以节省药液50%～75%以上，同时还解决了风送式低量与静电喷雾等关键技术问题。     

基于专利分析的全球农药残留检测技术发展态势研究

农药残留检测对于保障农产品质量安全具有重要意义。针对其专利密集的产业特点,依托Patsnap全球专利数据库,通过IPC国际分类号与关键词相结合依次开展初步检索、扩展检索与补充检索,检索共获得全球116个国家和地区的23 281条农残检测领域技术专利,其中发明与实用新型专利分别为21 422与1 859条。基于检索结果进行专利分析,由国际、国内两个层面分别从专利构成、法律状态、年度申请趋势、专利授权率、国别（省市）分布、技术分支及申请人分布特征等多维度评估农残检测技术创新现状与发展态势。评估显示：全球农残检测相关专利申请整体呈震荡上升且地域分布差异明显的态势;传统检测技术面临发展瓶颈,生物化学、基因及遗传工程、有机合成将是农残检测技术发展的主导方向;中国农残检测专利申请量大但整体技术水平不高,部分尖端技术领域“卡脖子”问题依然突出,提高专利总体质量、力争打破欧美技术垄断将是未来工作的重点。     

基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法

猪只盘点是规模化养殖中的重要环节,为生猪精准饲喂和资产管理提供了依据。人工盘点不仅耗时低效,而且容易出错。当前已有基于深度学习的生猪智能盘点算法,但在遮挡重叠、光照等复杂场景下盘点精度较低。为提高复杂场景下生猪盘点的精度,提出了一种基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法。该算法从提升猪只目标检测性能出发,构建了一个多场景的生猪数据集;其次,在主干网络中引入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注遮挡条件下猪只目标信息的通道特征。同时,增加了检测层进行多尺度特征融合处理,使模型更容易学习收敛并预测不同尺度的猪只对象,提升模型遮挡场景的检测性能;最后,对边界框损失函数以及非极大值抑制处理进行了改进,使模型对遮挡的目标有更好的识别效果。实验结果表明,与原YOLO v5n算法相比,改进算法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及漏检率分别降低0.509、0.708以及3.02个百分点,平均精度(AP)提高1.62个百分点,达到99.39%,在复杂遮挡重叠场景下具有较优的精确度和鲁棒性。算法的MAE为0.173,与猪只盘点算法CClusnet、CCNN和PCN相比,分别降低0.2...     

PLD在小水电流接地选线装置中的

根据复杂可编程逻辑器件（CPLD）的特点及其在继电保护的应用背景，探讨了CPLD在配电网单相接地故障选线装置中的设计与使用方法。应用CPLD不仅可以大大简化电路、提高装置的可靠性；而且装置逻辑功能的改变可以通过编程实现，使得装置的调试更加方便。