基于单目视觉的谷物联合收获机产量测量方法

为准确获取农田中作物产量信息,以联合收获机刮板式升运器为研究对象,提出了一种基于单目视觉的联合收获机产量测量方法。首先,根据真实的升运器内部谷堆图像,提出了一种更加精确的刮板上谷物堆积模型。然后,基于视觉测量和图像处理技术,开发了一种谷堆体积测量方法。在辅助光源照射下,通过工业相机采集升运器内刮板和谷堆的侧面图像。采用邻域微分法提取图像感兴趣区域,再利用Otsu法和形态学处理方法从背景中准确分割出谷堆。根据相机成像模型,计算谷堆在世界坐标系中的实际侧面积,并通过谷堆几何模型得到谷物的体积。最后,将每个刮板上的谷堆体积累加求取产量。为验证所提方法的有效性,搭建了基于单目视觉的谷物测产系统,并在升运器试验台上开展了试验验证。试验结果表明,在不同的升运器转速工况下,所提方法测量的相对误差为-4.08%~3.41%,能够满足联合收获机产量测量精度要求。     

基于深度学习和图像处理的水果收获机器人抓取系统

首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘。实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力。     

基于BERT-Attention-DenseBiGRU的农业问答社区问句相似度匹配

为了解决问答社区中相同语义问句文本的快速自动检测,提出一种基于BERT的Attention-DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型.针对农业文本具备的特征,采用12层的中文BERT文本预训练模型对文本数据进行向量化处理,并与Word2Vec、Glove、TF-IDF方法进行对比分析,得出BERT方法能够有效地解决农...     

丸粒化包衣种子识别检测系统设计与试验

由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。     

小麦倒伏信息无人机多时相遥感提取方法

采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性拟合构建倒伏小麦两时期提取特征参数F_1和F_2,再以两特征参数相似性构建综合特征参数F_3。将特征参数结合K-means算法提取冬小麦倒伏信息,整体精度(OA)达86. 44%以上,Kappa系数达0. 73以上,倒伏信息提取精度(F)为81. 07%以上,因此综合特征参数可作为两个时期冬小麦倒伏信息提取特征参数。分别用本文方法、支持向量机、神经网络法和最大似然法提取验证区域倒伏小麦信息,经验证,本文方法提取小麦倒伏信息整体精度(OA)达86. 29%以上,Kappa系数达0. 71以上,倒伏信息提取精度(F)达80. 60%以上;其他3种常用方法提取的整体精度(OA)为69. 68%～87. 44%,Kappa系数为0. 49～0. 72,倒伏信息提取精度(F)为65. 33%～79. 76%。结果表明,本文方法整体精度和倒伏信息提取精度均高于目前常用分类方法。因此,综合特征参数与K-means算法对冬小麦在灌浆期倒伏信息提取具有一定的准确性和适用性。     

基于结构光三维点云的棉花幼苗叶片性状解析方法

针对传统的棉花叶片表型测量方法主观、低效,对复杂性状如卷叶程度、黄叶占比等很难量化的问题,提出一种基于结构光三维成像的棉花幼苗叶片性状解析方法。首先,采用结构光扫描仪获取棉花幼苗的三维点云数据;然后,利用直通滤波、超体聚类、条件欧氏距离算法,实现叶片点云的识别与分割;最后,基于分割的叶片点云,采用三角面片化、随机采样一致性、Lab颜色分割等处理,实现叶片面积、周长、生长角度、卷曲度、黄叶占比等参数的快速、准确、无损提取。对40株棉花幼苗进行三维结构光成像试验,结果表明,3D叶片面积、周长测量的平均绝对误差分别为2. 59%、2. 85%,具有较高的测量精度,还证明叶片卷曲度和黄叶占比能显著区分病叶和正常叶。     

基于图谱特征的番茄种子活力检测与分级

为解决现存分级过程中损伤种子问题,替代仅根据种子表面特征评价的粗筛查方法,本研究基于高光谱的图谱融合技术,提出了一种番茄种子图像采集并辨识种子特征进而将种子分级的算法。试验随机选取170粒番茄种子作为样品,校正集与验证集比例约为3∶1。通过标准发芽试验得到种子活力结果,基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)求得反映番茄种子活力的特征波长为:535、577、595、654、684、713、744、768、809、840 nm。对特征波长下的光谱图像进行解析,通过双边滤波法、大津法、形态学变换算法提取了种子边缘轮廓,计算求出每粒种子的面积、圆形度以及图像灰度平均值。基于统计学分析,利用校正集128粒种子的特征值及其标准发芽试验结果求出分级阈值,其中有活力为合格,无活力为不合格。然后,利用验证集42粒种子的特征值对阈值进行验证,结果显示,在713 nm波长下的图像特征对活力结果判断分级的正确率最高,校正集和验证集的正确率分别为93.75%和90.48%。     

PEG-6000模拟干旱胁迫下不同加工番茄种子萌发期抗旱性评价

研究不同PEG-6000浓度胁迫下3个加工番茄种子的耐旱性.实验设置6个PEG-6000浓度梯度0、5％、7.5％、10％、12.5％、15％,对3个加工番茄品种种子进行干旱胁迫处理,测定其种子发芽率、发芽势、发芽指数和活力指数等指标.结果表明:(1)随着PEG浓度的升高,3个加工番茄种子的发芽率、发芽势、发芽指数、活力指数、胚根鲜重和干重、下胚轴鲜重和干重均呈下降趋势,不同品种抗旱性的变化趋势相似,但变化幅度有明显差异;(2)采用模糊数学隶属函数值法综合评价初步认为,这3个加工番茄耐旱性由大到小依次为:KT-16＞ KT-18＞ KT-70; (3)种子萌发耐旱指数和常用的萌发抗旱指标有很高的相关性,且能很好的反映不同加工番茄干旱胁迫下的差别,可作为加工番茄萌发阶段抗旱性鉴定的筛选方法.     

仙人掌饮料研制工艺

以米邦塔食用仙人掌(Opuntia milpa alta)为主要原料,研制出风味独特的仙人掌饮料.仙人掌热烫温度为95℃,热烫时间为2 min,以0.1%碳酸钠、0.01%醋酸锌和0.2%抗坏血酸混合液作为护色剂,护色效果最佳.仙人掌饮料的优选配方为仙人掌汁25%,柠檬酸0.3%,白砂糖4%,蜂蜜4%,CMC-Na0.2%.产品呈淡黄绿色,具备仙人掌特有的清香.     

我国龙眼产业化进程中的问题与对策

我国龙眼在产业化进程中,存在着种植品种结构发展不平衡,生产经营规模化、标准化程度低;品牌未形成、市场建设滞后、缺乏行业自律和深加工比例少;科研投入不足,技术力量薄弱,缺乏整体布局等问题。提出采用调整优化龙眼品种结构,培育“龙头企业”,组建龙眼产业协会与合作社,严格企业自律,建设集散市场;实行标准化生产,树立品牌;实施冷链流通,建设完整的物流系统;加大龙眼采后深加工研发投入,促进产业结构优化;按ISO、HACCP等国际认证体系规范我国龙眼产业,建立高效联动的信息发布和预警预报机制等对策。