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。     

基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。     

酸法提取青稞麸皮结合酚工艺优化

为了提高青稞的附加利用价值,该文以青稞麸皮为研究对象,考察了提取试剂、酸质量分数、萃取pH值、料液比和提取温度对多酚质量分数和 DPPH·自由基清除能力的影响。采用中心组合设计优化其结合酚提取工艺。结果表明,青稞结合酚提取最优工艺条件为：提取试剂为硫酸,酸质量分数为11.10%,水料比为1：17 g/mL,提取温度为75℃,pH值不作处理,此条件下提取得到的结合酚质量分数达224.33 mg/(100 g),DPPH·自由基清除能力达9919.28μmol/(100 g),与预测值多酚质量分数243.80 mg/(100 g),其DPPH·自由基清除能力9087.02μmol/(100 g)基本一致。高效液相色谱法检测到最优工艺下所得青稞结合酚中含有8种酚酸及8种黄酮类物质,总量达325.104 mg/(100 g)。研究结果为全面评价青稞结合酚含量及青稞麸皮的高效利用提供科学依据。     

基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别

中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数（mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数（linear predictive cepstrum coefficient,LPCC）进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。     

油料冷态预榨过程的油脂径向渗流模型及验证

为量化考察油料一维压榨过程中油脂的流动状态,针对直筒式冷态压榨制油过程,通过简化假设建立了一维压榨模型,并对油料微元进行受力分析;利用Darcy渗流定律与Terzaghi固结理论建立了油料压榨过程中的渗流模型,确定了影响压榨出油效果的因素主要为料筒内径、物料层高度、压榨压力、压榨时间、油脂黏度和物料孔隙度。在实际压榨过程中,压榨压力和压榨时间易控制,油脂黏度和孔隙度也可以通过设置压榨参数而改变,而压榨机的料筒规格不易改变,因此料筒半径的选取尤为重要。基于此,根据渗流模型推导出油率模型,分析了料筒半径对出油率的影响关系,指出料筒内径不宜过大。开展不同筒径时的出油率试验,并与模型预测值对照,其最大误差为2.10%。研究结果为油料直筒式低温预榨制油设备制造及工艺参数的优化及选取提供了参考。     

熟化枸杞子的加工工艺及功能特性

为了有效开发利用枸杞子资源,进一步提高枸杞子附加值,该文以新鲜枸杞子为原料,在传统干制工艺的基础上,基于美拉德反应原理,开发熟化枸杞子新产品,并对其活性进行检测。研究结果表明,熟化枸杞子三段式干制工艺为:干制预处理阶段温度为60℃,时间为12 h;熟化阶段温度为80℃,时间为24 h,相对湿度65%;定型阶段温度45℃,干制6 h即可。制备的熟化枸杞子为黑褐色、酸甜适口、抗氧化活性显著高于(P0.05)普通干制枸杞子,其总还原能力、羟自由基清除能力、DPPH自由基清除能力分别是普通干制枸杞子的1.87倍、1.45倍和2.21倍,是一种较好的抗氧化食品,枸杞子的附加值得到了有效提高,并且该熟化枸杞子的制备工艺简单、成果易转化,具有很好的应用前景。     

基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取

为了较好地模拟叶面积指数的变化动态,在大田条件下进行试验,获取5个品种5个密度下不同发育期的小麦群体冠层数字图像,并手工测得实际叶面积。通过研究设计了复杂背景下小麦冠层图像叶面指数的有效提取方法,将图像处理得到的叶面积指数数据与实际测得的数据进行拟合建立模型。结果表明：品种、密度和发育期的差异对拟合模型参数影响显著,对模型经过随机抽取样本图像进行假设检验,均能够通过检验。模型的相关系数平方均达到0.86以上,能够实现高精度的小麦冠层叶面积指数的估测。     

基于ARM的变量喷药控制系统设计

为提高农药利用率,设计一套具有手动控制、自动控制和试验标定3种工作模式的变量喷药控制系统。该系统以ARM7系列的S3C44B0X微处理器为核心,在UCOS-Ⅱ操作系统环境下,使用C语言编程实现机具作业位置、行进速度、喷头入口压力以及喷头喷药量信息的采集与处理、网格识别和电动调节阀控制。喷头喷药量控制误差田间试验结果表明：喷药机以4.2 km/h（Ⅱ档中油门）速度工作,喷药处方量在465～600 kg/hm2范围内变化时,采用本系统完成变量喷药作业,系统喷头喷药量最大控制误差≤5%,满足变量喷药作业要求。