Nondestructive testing method of wood moisture content based on a planar capacitance sensor model

For our research, a new hybrid experimental-computational method is presented. We applied a least squares fitting     

动物纤维、毛皮检测方法对比分析

通过对我国动物纤维、毛皮检测现状与国内外检测技术的介绍和对此分析，提出提高检测能力的必要性。     

基于核磁共振成像技术的作物根系无损检测

作物根系三维构型对于作物养分吸收具有十分重要的作用。该研究选用玉米、大豆和茄子3种常见作物根系作为研究对象,利用核磁共振成像(MRI)技术对其根系三维构型进行原位无损检测。试验研究和分析了生长介质、作物根系类型以及三维重建方法对作物根系成像的影响,并探讨了应用MRI技术快速无损进行作物根系研究的优势和不足。研究表明,应用MRI技术进行作物根系三维构型的研究是可行的。该研究为作物根系三维构型的定量描述和分析提供了一种新的途径。     

石英晶体微天平传感器检测香蕉成熟度的试验

为了对采后香蕉的成熟度进行无损检测,提高货架品质和减少过熟造成的损失,以巴西香蕉为研究对象,以1,2-二油锡甘油-3-磷-L-丝氨酸、半乳糖神经酰胺、纤维素乙酯、乙基纤维素做为敏感材料,采用滴涂法修饰了4个石英晶体微天平(quartz crystal microbalance,QCM),测试了1~7级成熟度的香蕉的挥发性有机化合物的响应特性,并用主成分分析法和线性判别分析法对响应结果做了分析。试验表明,在4种敏感膜中纤维素乙酯对香蕉的7个成熟阶段的挥发性气体的响应最明显,响应值先随香蕉成熟度增加而增加,在4级成熟阶段时最大,随后降低。用主成分分析法对7个成熟阶段香蕉的挥发物的响应值聚类分析,97%能够正确聚类;用线性判别分析法可获得100%的识别率。据此,4种材料修饰的石英晶体微天平传感器可以用于香蕉成熟度的识别。该研究结论对香蕉成熟度自动化分级研究有一定实用价值。     

基于支持向量机的多光谱成像稻谷品种鉴别

为解决稻谷品种的快速无损鉴别问题,应用多光谱图像采集设备(VideometerLab)获取了5个品种稻谷共250个试验样本在405~970 nm波长范围内的多光谱图像,提取各品种稻谷在不同波长下的光谱反射率和图像特征(面积,宽长比,色差等)作为稻谷品种鉴别的特征变量,基于最小二乘支持向量机(least-square-support vector machine,LS-SVM)建立鉴别模型,通过粒子群寻优(particle swarm optimization,PSO)算法搜索支持向量机的最优参数。将250个稻谷分为建模集(200个样本)和测试集(50个样本)分别进行试验,结果表明,采用该文的建模方法结合稻谷光谱特征和图像特征对预测集稻谷品种鉴别的正确率均在90%以上,高于对比的其他方法,该研究成果为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种方法。     

Structural health assessment of in situ timber: An interface between service life planning and timber engineering

Abstract

The in situ assessment of timber structures has gained considerable attention in recent years due to some unexpected failures of public buildings. The assessment of timber, however, has been used in the evaluation of historic structures for a number of years, and the methods employed have evolved from visual observation (which is still one of the most effective ways of evaluating in situ timber) to more sophisticated methods that use various physical phenomena such as stress-wave or X-ray energy attenuation. In the health assessment of timber, effects of biotic elements such as insects and fungi are of interest, which, of course, is always connected with the presence of water in wood. The structural assessment encompasses questions related to the structural integrity of in situ members and the performance of components and the system. The structural health assessment not only focuses on biotic elements but also attempts to quantify engineering properties of the material such as strength degradation, modulus of elasticity, loss of cross-section, extent of checks, and other quantitative parameters needed for subsequent evaluation of the structural system, frequently expressed as load-bearing capacity. Service life planning of a structure is a complex issue that is related not only to the materials but also the environment and the use of the structure. Assessment of the health and properties of existing timber elements yields a piece of information that is necessary but not sufficient for the service life estimate. In the evaluation of structural timber, a mere use of various assessment techniques is not sufficient and usually an involvement of disciplines such as wood anatomy, wood physics, and statistics is needed. A reliable estimate of the parameters of in situ timber requires careful planning of measurements (experiments) since the material is highly variable and any statement about the properties of an element or even the entire system must reflect the random character of the wood properties. This paper will summarize the state-of-the art methods used in the assessment of in situ timber and analyze the strengths and the weaknesses of selected methods. An attempt will be made to outline future directions in the development of in situ assessment methods.     

一种基于PLC的高速远程控制果蔬智能分选技术研究

果蔬分选是农业果蔬产后不可缺少的重要环节,以可编程逻辑控制技术为核心的自动化生产线为现代农业的智能化发展提供了新途径.为提高果蔬的分选效率,减少本地分选的人工成本,将数据采集、数据处理、无线通讯、智能控制等技术深度融合,研究一种可远程控制的果蔬智能分选机制,并通过可编程逻辑控制器(PLC)自动化数据采集与机械控制和.NET Core架构的分布式网络控制方法两方面对远程控制分选方案进行研究,配合合适的糖度-质量等果蔬品质模型,实现高速远程在线果蔬智能分选.基于该分选技术的软硬件方案进行试验,对控制策略和分选精确度进行仿真.结果表明,与传统的果蔬分选技术相比,该系统从系统成本、反应速度、分拣精度、管理效率等方面均有优势,果蔬分选精度能达93％以上,可以实现远程故障排查,节省了人工成本,具有推广应用价值.     

基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸无损检测

以砂糖橘为对象,建立基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸含量的无损检测方法。试验采集170个完整砂糖橘的500～2 500nm漫反射光谱,然后采用滴定法测定总酸含量。采用Sym8小波变换对光谱进行去噪预处理,并采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)结合间隔偏最小二乘法(interval partialleast squares,iPLS)优选波长,最终建立BPNN和偏最小二乘法(partial least squares method,PLS)总酸预测模型。结果表明:砂糖橘光谱的小波去噪方法产生的信噪比均值SNR=175.291 1,去噪信号与原始信号间的均方根误差均值RMSE=0.000 13,性能优于常规去噪方法。SPA与iPLS相结合构成的反向偏最小二乘法(back-ward interval partial least squares,BiPLS)_SPA波长选择法能将光谱变量从2 001个压缩到14个,能简化模型并提高建模精度和稳定性。BPNN模型具有更好的非线性映射能力,基于这14个变量的BPNN总酸预测模型的预测相关系数Rp=0.867,预测均方根误差RMSEP=0.061 6,性能优于线性的PLS模型。     

分光光度法定量测定烟草叶面分泌物含量研究

用紫外可见分光光度计对烟草叶面分泌物提取液进行定量检测,并对不同基因型烟草叶面分泌物的二氯甲烷萃取液进行全波长扫描分析.结果发现,235 nm处有一特征吸收峰,在此波长下建立定量测定的回归方程,并对回归方程的准确性进行检验,发现235 nm处的检测误差小于5％.用分光光度法可对烟草叶面分泌物进行快速、简便有效的定量检测...     

利用多视角图像法分析番茄幼苗根构型对氮水平的响应

【目的】 根系作为植物从环境中获取氮素的重要器官,如何无损并高效地获取其特征参数值是当今研究热点。随着高清成像技术的迅速发展,基于多视角图像法是研究植株根构型无损测量的新型方法。本研究对根系多视角成像系统和 GIARoot 软件平台相结合的多视角图像分析法精度进行了较系统的评估。并利用此套系统动态定量分析了不同氮素水平对番茄幼苗根构型的影响,为进一步研究植物根构型与矿质元素互作提供新的手段和依据。 【方法】 本研究以“中杂 109”番茄为材料进行水培试验,设置 4、12、20 mmol/L 3 个氮处理,分别以 N4、N12、N20 表示,定植于透明玻璃柱中 16 d。利用自行设计的根系多视角成像系统获取每天根系 360°图像序列,并基于 GIARoot 软件平台对图像序列进行根系特征参数的定量计算,在第 16 d 时将根系进行破坏性取样,将 GIARoot 基于无损测定分析的图像系列结果与 WinRHIZO Pro 的破坏性取样根系扫描图的计算结果进行对比评估。 【结果】 GIARoot 与 WinRHIZO Pro 根系特征参数评估结果总体上线性回归斜率在 0.96～0.99, R2 均为 0.99, RE 为 2.95%～12.69%,根总长、根总表面积、根总体积和根平均直径的 RMSE 分别为 44.73 cm、4.96 cm2、0.09 cm3、0.05 mm,各个根系特征参数差异均不显著 ( P > 0.05)。在 N4、N12、N20 3 个氮处理下,番茄幼苗定植 16 d 内各根系特征参数值均为 N12 处理最大,且 N20 的根总长、根总表面积、根垂直投影面积、根总体积分别比 N4 的高 14.2%、13.2%、35.8%、27.7%,而 N4 的横截面最大根个数、一级侧根个数分别比 N20 的高 28.2%、30.4%。不同氮水平间,第 4 d 根总长、根总表面积、根垂直投影面积出现显著性差异 ( P < 0.05),N12 分别比 N20 显著高 113.9%、153.7%、113.8%。第 12 d 根总体积、横截面最大根个数出现显著性差异 ( P < 0.05),N12 分别比 N20 显著高 57.0%、117.9%。而根平均直径 16 d 内无明显差异 ( P > 0.05),均在 0.42～0.54 mm。 【结论】 利用将多视角成像系统和 GIARoot 软件平台结合的多视角图像法,进行无损测量获取根系特征参数值是可行的。通过对不同氮水平下番茄幼苗各根系特征参数分析表明,适当提高氮浓度可以促进番茄幼苗根系生长,20 mmol/L 的高氮对根系生长具有抑制作用,且相对于根总长、根总表面积、根垂直投影面积、根总体积,这种抑制对侧根数量尤为明显,氮素浓度对根平均直径影响最小。