X射线图像技术对红毛丹内部品质的检测

研究了利用X射线图像处理及模式识别方法检测红毛丹内部品质——可食率、可溶性固形物含量。首先用阈值分割法去除红毛丹背景,然后用模糊C均值聚类方法来分割果肉区域。红毛丹可食率以分割出的果肉区域像素个数与整个果实区域像素个数之比来表征,实验结果表明,误判率小于10％。红毛丹可溶性固形物含量的X射线图像检测采用纹理特征描述的方法,利用直方图矩特征和支持向量机回归方法预测红毛丹可溶性固形物含量的相关系数最高可达87．2％。     

基于两阶段关键点定位算法的奶牛体型评定指标自动测量

为解决传统奶牛体型评定指标测量方法受主观影响大、自动化程度以及体型关键点定位存在误差等问题,提出一种基于两阶段关键点定位算法的奶牛体型评定指标自动测量方法。对采集的奶牛背部深度图像序列,首先基于滤波方法进行边缘平滑与缺失区域修补;之后基于YOLO v5体型关键区域检测算法确定体型关键区域并重建相关区域三维点云;进而计算区域点云曲率与z轴最值定位体型关键点;最后依据关键点间相对位置自动测得体型评定指标。结果表明,该方法可完成俯视视角下奶牛体长、肩宽、胸宽、腹宽和腰宽指标的精准测量。对15头奶牛5个体型评定指标,算法测量值与实测值平均绝对误差为1.55 cm,均方根误差为1.78 cm,决定系数R2最大为0.9394。该方法可在实际养殖环境下实现奶牛体型评定指标的精准测量,对生产实际具有一定现实意义。     

农用柴油机曲轴材料-42CrMo钢的磨削淬火试验研究

为了提高农用柴油机曲轴的强度,对曲轴材料42CrMo钢进行了磨削淬火试验,并进行了42CrMo钢的显微硬度试验及扫描电镜试验。结果表明：在磨削深度为0.1～0.6mm,调质态42CrMo钢试件表层均得到了显微硬度值高于510HV的淬硬层,最高硬度值为850HV。淬硬层表层由细小的板条状马氏体组成,浅表层由较粗大板条状马...     

阿根廷:研发出监视鱿钓渔船数量新技术

阿根廷国家渔业发展研究所(Inidep)开发出了一套新的软件,借助于美国国防气象卫星计划的线性扫描业务系统(DMSP-OLS)及国家空间活动委员会提供的夜间卫星图像,量化专属经济区外从事阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)生产作业的外国鱿钓船。此项遥感研究是与鱿鱼渔业研究计划合作的一部分。通过此项技术,研究人员就能监控和量化在专属经济区外从事鱿鱼生产的船队数量。鱿钓船产生的高强度灯光能被DMSP-OLS的红外传感器所识别,这样鱿钓船也就能够被DMSP-OLS准确辨别。DMSP-OLS获得的信息由阿根廷渔船上卫星定位系统进行验证。     

基于OpenCV-Python和树莓派实现图像数据远程采集

随着智能技术在农业生产管理过程的应用,往往需要采集种植现场的大量图像和视频数据,以便构建AI所需的数据集。文章简述基于树莓派、摄像头、Linux系统、Python语言、Numpy和OpenCV等库,搭建实现远程自动图像采集并实时将图像数据传输至远程后台的装备。     

盆栽植物图像全方位采集机构设计

阐述了盆栽植物生长过程图像全方位采集的实现方法与原理;设计了一种全方位采集机构,该机构配上步进电机和控制系统,即可实现植株高度方向任意位置和水平面360°任意角度的拍摄。进一步拓展可应用到需要多方位拍摄的场合。     

孔隙结构对水稻土温室气体排放的影响

土壤结构影响水分和气体的运动和土壤生物活动,进而影响稻田温室气体排放.为探明土壤结构对水稻生长过程中温室气体排放的影响,选取江苏宜兴的湖白土和江西进贤的红壤性水稻土进行盆栽试验.设置不搅动(NP)、搅动(PD)和搅动后掰土回填(RP)3个处理.应用X射线CT成像技术分析不同处理土壤孔隙结构,通过静态箱法测定水稻生长过程...     

燕麦麸超微细粉体特性研究

对燕麦麸进行细胞级超微细粉碎。对照常规粉碎细粉,用显微观察法对其组织特征以及有效成分溶出特性进行观察。燕麦麸经超微粉碎后,显微镜下观察基本无完整细胞存在;其有效成分溶出特性有明显改变。     

图像中成熟苹果果实定位方法研究

针对目前苹果果实图像定位中存在的准确度较低、速度较慢等问题,在分析比较的基础上,对苹果果实定位方法进行了进一步的思考和研究。以3点确定圆算法为中心,配合图像中树枝树叶部分的分割、果实边缘的检测及去除图像的噪声等技术,以使处理速度满足实时要求,并使果实定位结果准确。经测试,本方法对成熟苹果果实具有较好的定位效果。     

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．