基于粗糙集与支持向量机的禽蛋蛋壳无损检

针对当前禽蛋蛋壳无损检测系统存在检测精度不高的问题,提出粗糙集和支持向量机相结合的方法进行分类器的设计.首先,基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简,在约简过程中,利用模糊C均值聚类算法对特征参数进行量化,并基于属性重要性的启发式搜索对条件属性进行约简;然后,在属性约简的基础上完成支持向量机分类器的训练,在训练过程中,通过交叉验证法对分类器模型参数进行了优化.实验结果表明该方法的分类准确率能够达到94.6%,具有良好的工程应用价值.     

旋耕机实时测试传感器的研究设计

设计了一种供旋耕机测力用的延伸八角环传感器.传感器采用应变电测法,通过检测传感器上受到的作用力来确定旋耕阻力.经标定表明,设计的传感器具有良好的线性、较高的灵敏度及较小的滞后现象,各被测参数间的交互影响很小,可以忽略.     

无线传感器网络技术在养殖业污染监测上的应用

综述了国际上无线传感器网络技术发展的特点和趋势,提出无线传感器网络技术在畜禽和水产养殖业污染监测上应用需要解决的2个技术问题:一是选择合理的IP无线传输方式;二是选择合理的系统结构,达到较高的性价比。设计出适合不同地域、不同生态环境的无线传感器网络的拓扑结构,实现在户外或野外环境下对畜禽和水产养殖业污染的监测。     

单位换算技术在水泵测试软件中的应用

水泵试验时,要采集诸多参数,并且根据这些参数计算出扬程、轴功率、NPSH等数值,不同国家这些参数采用的单位不同,企业必须能够按照客户要求的单位提供试验数据:并且有时客户要求得到水泵在特殊介质下进行试验得出的试验数据,同一台泵在每种介质下都做一遍试验不太现实,而且会提高企业的生产成本,提出将采集的数据进行单位换算,根据不同国家或者客户的特殊要求求出泵的试验数据,在实际应用中节省了试验成本,得到了企业的好评.     

中国农业植物新品种保护与DUS测试技术发展现状

作为农业知识产权体系中一项重要内容,植物新品种权发挥着越来越重要的作用。本文介绍了国内外植物新品种保护的发展历程以及中国农业植物新品种保护和DUS测试技术发展现状和存在的问题。     

消费者生鲜水果线上购买迁徙行为及其影响因素

为探索消费者生鲜水果线上购买迁徙行为的影响因素和机制路径,本研究基于PPM理论,构建结构方程模型分析了消费者生鲜水果线上购买迁徙行为及其影响因素,并运用多群组分析不同消费者行为影响因素的差异性。结果表明：1）价格、信息、服务不满意构成正向影响消费者生鲜水果线上购买迁徙行为的推力因素;感知有用性、搜索、消费体验感构成正向影响迁徙行为的拉力因素;程序转移成本构成负向影响迁徙行为的锚定因素。2）锚定因素负向调节推力因素对迁徙行为的作用效果。3）性别、年龄、学历水平三个人口统计特征在不同假设路径中的影响较为显著。其中女性、30岁及以下、学历水平大专以上的群体更愿意在线上渠道购买生鲜水果。结论丰富了生鲜水果领域消费者迁徙行为的研究成果,并为生鲜电商可持续发展提供了启示。     

棉花DUS测试标准品种的SSR指纹数据库构建

基于SSR核心引物,采用荧光毛细管电泳检测系统与多重PCR技术相结合,构建我国棉花DUS(Distinctness,Uniformity and Stability)测试标准品种的DNA指纹数据库并进行遗传多样性分析。依据多重PCR组合的基本原则与五色荧光检测系统的特点,采用40对核心引物构建了10个4重PCR组合,利用DNA遗传分析仪进行指纹检测与数据采集。40对荧光引物在30份DUS测试标准品种中共扩增产生146个等位变异,每对引物的等位变异数为2~7个不等,平均每对引物产生3.65个等位变异。海7124与陆地棉品种明显划分为2类,来源于新疆的新陆早1号区别于其他陆地棉品种,单独聚为1类。多色荧光检测系统相比常规聚丙烯酰胺凝胶电泳具有高精度、高通量、自动化程度高的优点,尤其适用于大规模指纹数据库的构建,提出了通过构建已知品种DNA指纹数据库,将分子标记技术应用于棉花DUS测试的初步设想。     

基于EIT的土壤中油菜根茎检测

主要应用EIT技术检测土壤中油菜的根茎。搭建16电极数据采集系统,采用相邻法激励测量模式获得成像数据并应用基于MatLab的MNR算法进行图像重建。结果表明:本实验方法能实现油菜根茎的无损检测,可以检测出油菜根茎的位置和大小信息;对干枯的油菜根茎检测效果比新鲜根茎差,而对于腐烂的根茎,不能检测出来。据此,可以对土壤中油菜根茎进行可视化观察,了解其根系生长情况。     

大型收获机械发动机孔组位置度误差在线检测方法

发动机是收获机械的动力源,其安装位置精度将直接影响整机装配质量,进而关系机器的作业效率和可靠性。由于收获机械底盘机架结构复杂、表面粗糙度大,现有测量方法及设备难以满足大跨距孔组位置度误差测量需求,针对收获机械发动机安装孔位置度的自动化测量需求,提出了基于机器视觉的大跨距孔组位置度误差在线检测方法,通过建立孔组位置度误差模型,使用多部工业相机获取安装孔二维图像,通过相机在线标定、图像增强处理、特征提取、坐标变换等手段,实时测取并计算安装孔组之间的位置度误差。在此基础上,基于LabWindows/CVI平台,开发了自动检测软件,实现了发动机安装孔位置度的快速检测。以某型玉米收获机底盘机架发动机安装孔组为对象开展了试验研究,结果表明,利用该方法能够有效获取安装孔组的位置度关系,建立的孔组位置度误差模型能够进行误差分析与评定,在分辨率和测量精度上均优于传统测量方式,检测效率较高,能够满足生产线自动化检测需求。     

猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验

目前市场上存在的猕猴桃分级机械主要是针对质量特征进行分级的大型机械,而消费者在购买猕猴桃时往往更注重它的外观品质,且大型设备难以在以农户小规模营销为主的市场环境下得到普及。为了实现猕猴桃外观品质的自动分选,适应广大猕猴桃种植农户的需求,设计了一种基于机器视觉的小型移动式猕猴桃外观尺寸在线检测与分级系统。该系统主要由输送机构、检测机构、分级执行机构和控制系统组成。输送机构采用倾斜式输送带方案,结构简单,便于实现猕猴桃的输送和分级;检测机构采用图像处理的方法得出猕猴桃的大小等级信息;分级执行机构借助猕猴桃的重力与旋转磁铁的开合实现猕猴桃的分离。对样机进行了试制和验证试验,结果表明:该系统的平均分级成功率为96.3%,单个猕猴桃分级时间约为2.5s。该猕猴桃检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供了基础和依据。