基于图像处理的甘蔗茎节识别与定位

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,运用图像处理技术对甘蔗茎节进行识别定位。通过背景转换、灰度级变换、中值滤波和自动阈值获取甘蔗的二值化图像;采用阈值和孔洞填充实现甘蔗区域的分割,通过regionprops函数测定该区域的质心、倾角和等效长短轴长度;以分割后的甘蔗图像对二值化图像掩膜,得到含有茎节和干扰信息的图像;对该图像进行旋转,计算每列像素值之和,统计分析最大值所在列,并结合质心、等效长短轴得到茎节上下端点坐标;以倾角的度数进行反向旋转,最终得到茎节位置。试验结果表明:甘蔗茎节识别与定位方法处理速度快,茎节识别率高,左右端的定位误差分别小于0.9 mm和2.4 mm。     

HD型石油化工流程泵双蜗壳内部流场数值计算

180°对称分布的双蜗壳结构在大型离心泵中应用广泛,但目前对双蜗壳内部流动规律的数值研究还相对较少。为了探究双蜗壳流道内部流动规律,利用CFD软件,基于雷诺时均N-S方程和k-ε紊流模型,通过SIMPLE算法进行压力速度耦合,对双吸式HD型石油化工流程泵蜗壳流道内部流场进行了数值模拟,得到了蜗壳内的速度场以及压力场的分布规律,并重点分析了隔舌和扩散段内的流动。数值结果表明,蜗壳内的速度场以及压力场分布相对比较均匀,在隔舌和扩散段内存在一定的回流和涡流,但并不影响泵的良好性能和高效率。     

香蕉假茎、球茎和根系动态生长模型构建研究

通过香蕉假茎、球茎和根系的表型生长模型及相关分析可为香蕉变量施肥作业提供数据基础。为解决人工测量球茎、根系外接圆难以确定问题,采用基于图像处理方法测量相关表型参数。通过测量广西宝岛蕉全生长周期内的20个阶段,采用图像处理表型测量方法测量假茎直径、球茎直径与根系水平分布长度,分别建立表型特征的生长模型并进行相关性分析。结果表明:假茎直径、球茎直径和根系水平分布长度表型生长模型均呈现“S”形,遵循作物的生长规律;香蕉假茎和球茎极显著正相关,相关系数为0.991 77(P<0.05);假茎和根系极显著正相关,相关系数为0.994 06(P<0.05);球茎和根系极显著正相关,相关系数为0.998 43(P<0.05),假茎、球茎和根系表型性状之间分别存在极显著正相关关系。由此表明,可通过测量香蕉假茎表型参数预测地下球茎和根系的表型参数,进而为变量施肥作业提供数据依据。     

分叉管流动的数值模拟

采用非结构、非均匀的网格和有限元方法,通过求解Navier-Stokes方程,对90°分叉管的流动进行了并行数值模拟的研究。计算网格为500000个有限单元,计算Reynolds数为1500。计算结果给出了90°分叉管详细的流动结构。     

钢板宽度检测仪的研究与实现

研究了数字图像处理技术在中板宽度测量系统中的应用。讨论了影响现场测量精度的各种因素。分析了现场背景环境亮度因素对测量造成的影响;讨论了钢板表面光线反射因素对测量造成的影响,并提出了相应的解决方案。     

基于动态多特征变量的黄羽肉鸡跛行状态定量评价方法

肉鸡步态是肉鸡健康状态的重要表征,为实现黄羽肉鸡跛行步态的无损自动化快速分类识别,提出了一种基于多特征变量的肉鸡跛行定量评价方法。该方法从步态视频中提取肉鸡的速度、步幅、步幅差、步频、投影面积参数,拟合得出速度、步幅与投影面积具有相关性(决定系数分别为0.805 1、0.793 5),据此定义肉鸡动态理想参数与异常指数,基于C4.5决策树模型,以速度异常指数、步幅异常指数、步幅差异常指数为分类特征,根据鸟类步态评分标准将肉鸡分为GS0~GS4五类,实现对肉鸡跛行状态进行预警和判别。实验结果表明:该模型针对GS0~GS4分类准确率依次为:66%、71%、74%、98%、95%,整体准确率为78%。该模型可作为早期跛行的检测工具,为养殖自动化的实现和动物福利产业的升级提供支持。     

基于机器视觉的温室番茄裂果检测

该文通过对温室番茄果实进行定位及裂果检测,可为番茄裂果率预估及后续裂果自动筛选提供参考。针对自然光照下采集的各类番茄图像,在相关颜色空间中进行阈值预分割,利用前期支持向量机训练得到的纹理特征分类器对预分割区域进行二次判别;之后在前景区域利用显著性角点分割构造边缘轮廓集,利用基于最小二乘法修正的改进霍夫变换拟合单个番茄目标;最后利用二维Gabor小波算子对拟合的单个番茄区域进行纹理特征提取及裂果判别。文中共采集82幅番茄图像,其中50幅图像作为训练集图像,32幅图像作为验证集,所提算法对测试集中总共128个番茄的果实正确检出率为91.41%,对其中35裂果的正确判别率为97.14%,裂果判别部分平均耗时21 ms。试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性与可靠性,对成熟期番茄裂果率的估计研究及采摘过程中裂果的自动分级筛选具有较好的指导意义,为未来实现温室番茄果实生长状态在线监测提供参考。     

基于EDEM的玉米色选机进料流动特性分析

玉米颗粒在进料淌板上的流动特性对色选机的色选效果具有重要影响,为达到颗粒在进料淌板上以单层、束状形式滑落的期望。本文以郑单958玉米颗粒为研究对象,使用建模软件Solid Works和离散元软件EDEM建立了某型号色选机进料淌板与玉米颗粒的分析模型,针对不同进料淌板坡角和进料流量,模拟仿真了颗粒流在进料淌板上的流动状态。结果表明:进料淌板坡角越大,颗粒数越多,叠层现象越明显,颗粒之间碰撞越剧烈,进料淌板坡角为60°时,流量为1600颗每秒时,效果最佳。     

流动图书馆运作模式探讨——以辽宁省图书馆图书流动车项目为例

以辽宁省图书流动车项目为例,对其项目的实施运行情况及运行模式进行分析,找出流动图书馆运作中存在的问题,提出相应的整改建议,促进辽宁省图书流动车服务更好的发展,实现文化惠民.     

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。