小型侧翼折展式林果收集装置的设计与试验

为了解决现有林果收集装置体积庞大,结构复杂,对果树行间距要求高等问题,该文以国内外现有林果收集设备为基础,以折展性能较好的空间折展机构为切入点,提出了一种小型侧翼折展式林果收集装置。对收集装置的主要结构—侧翼折展机构,进行了运动学分析,采用遗传算法对此机构的主要杆件进行尺寸优化,并建立侧翼折展机构的三维模型,导入ADAMS动力学分析软件中进行仿真和计算。根据理论分析与仿真结果,加工试验样机,进行野外采收试验和末端轨迹验证,比较虚拟仿真轨迹与由高速摄像捕捉到的样机实际运动轨迹,验证了侧翼折展机构设计方案的正确与可靠性,并得出此收集装置对于大枣树和银杏树的平均承接率分别为84.68%和66.71%,可为后续机构的改进提供参考依据。     

基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别

种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。     

基于RAGA-PPC模型的土地整治综合效益评价——以甘肃省庆阳市15个土地整治项目为例

[目的]对甘肃省庆阳市2012—2013年实施完成的15个土地整治项目进行综合效益评价,以期为庆阳市土地整治项目的实施与管理提供参考。[方法]采用投影寻踪方法(PP)构建评价指标体系,借助实数编码加速遗传算法的投影寻踪分类模型(RAGA-PPC模型),从社会、经济、生态3个方面选取12个评价指标对项目实施的综合效益进行评价。[结果]15个土地整治项目中宁县和正宁县的两个项目的综合效益为优,西峰区项目为良,合水县等的11个项目为中,华池县城壕乡项目最差。[结论]研究区土地整治项目实施效益整体较好,但是还需要在制定和优化土地整治工程建设内容和管理时更加合理、平衡。     

冬小麦苗期叶绿素含量检测光谱学参数寻优

光谱分析技术是作物生长检测的主要手段,为了解决大田漫反射采集所造成的光谱基线漂移和偏移问题,研究采集了冬小麦冠层325~1 075 nm范围反射光谱,采用多元散射校正方法对小麦原始光谱进行预处理。采取遗传算法对光谱特征参数寻优并结合相关分析结果,选取486、599、699和762 nm波长处反射率值并组合计算了RVI(ratio vegetation index),DVI(difference vegetation index),NDVI(normalized difference vegetation index)和SAVI(soil-adjusted vegetation index)共12个植被指数,分析了各植被指数与叶绿素含量值之间的相关关系,结果显示:DVI和SAVI可抑制苗期土壤背景干扰并对叶绿素含量响应较为敏感,与叶绿素含量相关性最优的参数分别为DVI(762,599)、SAVI(762,599)、DVI(762,699)和SAVI(762,699),与叶绿素含量的相关系数都达到0.6以上。基于相关性最优光谱植被指数DVI(762,699)和SAVI(762,599)利用最小二乘-支持向量回归建立冬小麦叶绿素含量预测模型,建模集决定系数为0.681,验证集决定系数为0.611。该模型可用于无损检测冬小麦苗期叶绿素含量,以期为后续施肥决策提供支持。     

立体苗盘管理机器人的机械臂参数优化与试验

为使立体苗盘管理机器人的机械臂能够在植物工厂狭窄的作业环境下,灵活、高效地完成目标工作空间的所有搬运和喷洒动作任务需求,同时尽量减小机械臂的操纵空间和结构尺寸,采用理论与试验相结合的方法对机械臂参数进行了优化设计。首先采用D-H法建立了机器人的运动学模型,然后通过工作空间分析确定出优化参数的工作空间约束条件。在此基础上,以"距离最短"和"结构紧凑"为性能指标建立目标优化函数,并利用遗传算法求解出最优的大臂杆长648 mm、中臂杆长472 mm和小臂杆长396 mm,最优机械臂关节转角极限值为96°、68°和126°。最后进行机器人样机的搬运和喷洒运动规划试验,并借助高速摄像系统标记机械臂末端运动轨迹坐标。试验结果表明:优化后的机械臂能够到达目标工作空间的所有极限位置及其他特征位置点,最大绝对定位误差为9.8 mm,最大相对定位误差为0.98%,在允许的误差范围内,能够满足机械臂工作空间对目标工作空间的有效包容。     

基于偏振光和聚类分析的皮蛋壳裂纹无损检测(英文)

检测出缸皮蛋蛋壳是否有裂纹是确保皮蛋质量的重要环节。腌制好的皮蛋蛋壳表面大量的灰褐色斑点和一些大块黑斑使得其蛋壳表面的裂纹不易检测。皮蛋表壳斑点和裂纹的微细结构不同,对偏振光的退偏程度也不一样,可以利用皮蛋表壳各点偏振度的差异来识别其裂纹。该文设计了皮蛋表壳偏振图像采集系统,基于皮蛋0、45°、90°、-45°4个偏振角度的图像和斯托克斯公式获得皮蛋表壳裂纹的偏振度图像,对偏振图像进行阈值预处理后,以皮蛋表壳偏振图像中像素最高且连通区域最大部分作为中心,截取100×100像素的图像,提取该图像裂纹长度、均方比、偏度和峰度等4个特征参数,采用Kmeans聚类分析算法准确识别了皮蛋表壳裂纹。试验证明,该方法综合准确率为93%,其中好壳皮蛋识别准确率为100%,裂纹蛋识别准确率为88.3%,这表明偏振光检测技术能有效地识别皮蛋蛋壳裂纹。     

不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型

针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型,选ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱,同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测定叶片的磷含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再分别选拉普拉斯特征映射(laplacian eigenmaps,LE)、局部线性嵌入(locally-linear embedding,LLE)、局部切空间对齐(local tangent space alignment,LTSA)、等距映射(isometric mapping,Isomap)和最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)5种典型的流形学习算法对去噪后的光谱数据进行降维和特征提取,进而建立基于支持向量机回归(support vector regression,SVR)的柑橘叶片磷含量预测模型。结果表明,基于一阶导数谱的Isomap-SVR建模结果最佳,全生长期校正集和验证集模型决定系数分别为0.9430和0.8949。试验表明,5种流形学习算法皆适用于对柑橘叶片磷含量的预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

基于不同滴灌方式的苹果幼树根系生长的三维可视化模拟

为研究不同滴灌方式下大田苹果幼树的根系生长行为,提出一种用Otsu方法对根系图像进行分割后统计分析根系空间分布的方法,利用图像处理库通过Python语言编程实现了获取空间分布统计矩阵,以Lynch的根构型模型为结构原型,结合功能模型建立不同滴灌方式下的大田苹果幼树根系生长行为结构功能模型,最后利用OpenAlea对该模型进行三维可视化模拟。以大田苹果幼树为试验对象进行验证,同时依据形态特征的相似度以及仿真数据与实测数据的相关性两个参考指标将模拟结果与实物进行对比,验证了所采用算法的有效性。结果表明,Otsu算法可有效分割苹果幼树根系图像数据,结合常规功能结构参数和空间分布统计矩阵建立的大田苹果幼树根系结构功能模型可科学地模拟不同滴灌方式对苹果幼树根系空间拓扑的影响,大田苹果幼树根系结构功能模型模拟可以可视化不同滴灌方式下的根系生长空间变化行为。可视化模拟结果表明,分根区交替灌溉的苹果幼树根系在根区两侧分布比较均匀,根密度较大,有利于提高根系对水肥的吸收利用效率。研究结果可为分根区交替灌溉在果园的应用提供参考。     

基于RVM的配比变量排肥掺混均匀度离散元仿真及验证

采用试验测量或现有的间接标定方法很难实现配比变量排肥离散元仿真的参数标定,针对此标定难题,该文提出一种基于肥料掺混均匀度-仿真参数相关向量机模型主动寻优的标定方法。将配比变量离散元排肥过程看作特定的非线性系统,采用相关向量机机器学习方法揭示模型参数与肥料掺混均匀度之间的映射关系,建立回归元模型;基于最优模型参数值对应的肥料掺混均匀度值应与试验值一致,采用建立的元模型结合试验统计结果构建适应度函数;基于约束最优的数学思想建立数学模型,通过最优参数值遗传算法迭代计算,得到最优值。5种排肥转速下(30、40、50、60、70 r/min),排肥器采用碰撞边缘为外凸曲线形的A型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为6.4%,磷肥为4.1%,钾肥为5.9%;标定前氮肥为26.8%,磷肥为28.9%,钾肥为36.1%。采用碰撞边缘为直线形的B型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为5.8%,磷肥为5.6%,钾肥为4.9%;标定前氮肥为21.9%,磷肥为32.5%,钾肥为28.9%;采用碰撞边缘为内凹曲线形的C型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为5.0%,磷肥为3.7%,钾肥为8.7%;标定前氮肥为36.2%,磷肥为31.6%,钾肥为24.4%,该方法能够实现配比变量排肥离散元仿真参数准确有效的标定。