Desiccation and cracking behaviour of clay layer from slurry state under wetting-drying cycles

Laboratory tests were conducted to investigate the effect of wetting-drying (W-D) cycles on the initiation and evolution of cracks in clay layer. Four identical slurry specimens were prepared and subjected to five subsequent W-D cycles. The water evaporation, surface cracks evolution and structure evolution during the W-D cycles were monitored. The effect of W-D cycles on the geometric characteristics of crack patterns was analyzed by image processing. The results show that the desiccation and cracking behaviour was significantly affected by the applied W-D cycles: the measured cracking water content θ_c, surface crack ratio R_sc and final thickness h_f of the specimen increased significantly in the first three W-D cycles and then tended to reach equilibrium; the formed crack patterns after the second W-D cycle were more irregular than that after the first W-D cycle; the increase of surface cracks was accompanied by the decrease of pore volume shrinkage during drying. In addition, it was found that the applied W-D cycles resulted in significant rearrangement of specimen structure: the initially homogeneous and non-aggregated structure was converted to a clear aggregated-structure with obvious inter-aggregate pores after the second W-D cycle; the specimen volume generally increased with increasing cycles due to the aggregation and increased porosity. The image analysis results show that the geometric characteristics of crack pattern were significantly influenced by the W-D cycles, but this influence was reduced after the third cycle. This is consistent with the observations over the experiment, and indicates that the image processing can be used for quantitatively analyzing the W-D cycle dependence of clay desiccation cracking behaviour.     

基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别

为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。     

Gram-Schmidt算法与GRNN融合的加工番茄早疫病高光谱预测

加工番茄早疫病的准确预测,有助于及时采取防治措施,降低产量损失.测定加工番茄早疫病冠层光谱,对380～760 nm进行连续统去除变换,提取波段深度、波段位置、波段宽度、斜率、面积等特征参数,并对原始光谱提取红谷、绿峰、红边及相应波段位置等特征参数.利用Gram-Schmidt算法对特征参数进行成分提取,作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,对加工番茄早疫病病情严重度进行预测.研究结果表明,与多元线性回归和偏最小二乘法预测模型比较,Gram-Schmidt算法与GRNN融合模型的预测精度相对较高,R2为0.843,RMSE为0.136,该方法能够对加工番茄早疫病病情严重度进行快速、准确的预测.     

中国农产品产地加工产业布局分析及发展对策

通过对大宗农产品的主要产地分布和大宗农产品加工业的产业布局进行分析,可推知中国大宗农产品产地初加工的格局已基本形成。农产品加工各行业的企业规模偏小、投资盲目、企业间无序竞争、精深加工的程度低、产品的附加值普遍不高等问题是制约中国农产品产地初加工产业化的问题所在。因此,应尽快实现中国农产品产地初加工由初级加工向高附加值精深加工转变,基本形成与国际接轨的农产品加工标准体系和全程质量控制体系,初步形成产学研相结合的研发机制和先进适用技术成果的推广体系,为农产品加工业健康快速发展奠定良好基础。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。     

不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法

为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。     

基于电阻抗成像的植物单根断层图像重建

为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明：电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构（Newton's one-step error reconsruction,NOSER）算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式（primal dual-interior point method,PD-IPM）算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。     

根系及盐分含量对农田土壤干缩裂缝发育规律的影响

为研究不同根系含量和盐分含量土壤表面干缩裂缝的发育规律,该文提出了一套基于数字图像处理的裂缝几何参数提取方法,分析裂缝形态随含水率的变化规律。结果表明:随着含水率的降低,不同根系含量条件下裂缝面积密度和长度密度的差异显著(P0.05),裂缝发育稳定时根系含量越大,面积密度越小,长度密度越大。盐分质量分数为2.0%的土壤试样在整个干燥过程中裂缝面积密度明显比其他低盐分含量的试样高。当含水率27%时,盐分含量对土壤裂缝面积密度的影响差异明显,不同盐分含量的土壤裂缝面积密度和长度密度均差异显著(P0.05),说明盐分含量越大,稳定时土壤裂缝面积密度越大,长度密度越小。该成果对指导开裂土壤的农田灌溉具有重要的实践意义。     

基于改进湍流模型和偏振成像技术的水下退化图像复原方法

为了满足工厂化水产养殖中过程控制的信息化要求,该文提出一种基于改进湍流模型结合偏振成像技术,具有较强鲁棒性的水下退化图像复原方法。考虑内外尺度对波结构函数影响,结合折射率谱,改进水下湍流退化模型以提高复原算法先验知识的完备性;基于改进的退化模型和水下前向散射光的偏振特性,利用偏振成像技术提取退化图像中的噪声特征;基于退化图像噪声特征,采用约束最小二乘滤波法进行退化图像复原;最后,对复原效果进行相应比较,结果表明在强湍流条件下本算法具有更为理想的复原效果。该研究可为复杂水流条件下水下退化图像复原方法研究提供参考。     

基于视觉里程计和自然信标融合的移动机器人定位算法

针对未知室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于单目视觉和自然信标融合的移动机器人定位算法。该方法采用普通摄像头和全景摄像头结合的方式进行定位。采用普通摄像头提取天花板特征,进行视觉里程计定位。全景普通摄像头提取周边环境及天花板信息,采用Harris-SIFT构建自然信标库,并且进行自然信标检测与识别。在两者的基础上,移动机器人进行实时定位。利用自然信标定位时,提出方向滤波器结合视觉里程计和惯导系统估计旋转角度,利用自然信标求取定位特征点,两者结合进行定位。该方法有效地结合了相对定位的快速性和绝对定位的准确性。在室内环境进行试验,其中自然信标定位在x,y方向的平均误差分别为38.66和31.54 mm。相比视觉里程计而言,结合自然信标定位的平均误差分别减小了32.53%和68.68%。融合视觉里程计的自然信标定位运算速度相比仅靠自然信标定位而言提高了约6倍左右,同时与视觉里程计定位处于同一数量级。试验结果表明相对于视觉里程计而言,所提算法大大提高了定位精度,同时不影响算法的实时性。