基于神经网络的立木枝干测量方法研究

通过神经网络算法完成实现摄像机标定,并将标定方法应用到立木枝干的测量上,实现立木枝干尺寸测量的自动化.该方法包含3个主要步骤:首先是通过图像预处理提取特征点,其次针对树木特点提出改进型神经网络摄像机标定算法,最后对测量方法进行验证并对误差进行分析.结果表明,此方法的测量精度能达到0.1mm,测量误差为±1.40 mm,满足作业要求.     

Real-time PCR assay for quantification of Tilletia caries contamination of UK wheat seed

A quantitative real-time PCR assay using TaqMan chemistry has been developed to quantify the level of Tilletia spp. contamination in wheat-seed lots. In the UK wheat seed is predominantly contaminated with Tilletia caries (syn. Tilletia tritici ), and the probability of detecting other Tilletia spp. is negligible. DNA standards, prepared from T. caries spores, were calibrated using a set of 26 seed samples, with T. caries contamination levels ranging from 0 to 1000 spores per seed. The linear calibration model obtained by the regression of log₁₀ (number of spores per seed + 1) on mean log₁₀ DNA ( µ g) produced a coefficient of determination ( R ²) of 0·904. The calibration model was tested using 226 seed samples; of these, 91% fell within the 95% confidence intervals. Of the 21 samples that were outside the limits, 16 were overpredictions and five underpredictions. The five underpredictions were all from seed samples where contamination was less than one spore per seed. The model predicts that samples with 44 pg of DNA will be below one spore per seed with 95% probability. Of the 226 test samples compared with this threshold, 99 contained less than 44 pg DNA, and these were found to have less than one spore per seed by microscopic assay. This real-time assay allows an increase in test throughput and provides the sensitivity required for an advisory threshold of one spore per seed.     

中子仪的标定及其在坡地土壤水分测量中的应用

介绍了野外标定中子仪的方法，并比较分析了中子仪测定结果与土钻烘干法所得结果的差异。结果表明：采用分层标定的方法能够取得很好的效果，坡地土壤可以分10cm、20-30cm、40cm三个层次进行标定；由于坡地土壤物理性质的空间变异性和微地貌的差异性，中子仪法测定结果与土钻烘干法测定结果具有一定的差异；在研究降雨入渗及土壤水分再分布规律时，最好选择其它表层测量精度较高的水分测定装置。     

木薯种茎参数测量及EDEM仿真参数标定

针对预切种木薯种植机排种器排种仿真缺乏种茎离散元模型问题,通过Creo建立了木薯种茎的三维模型,根据三维模型在EDEM软件中构建木薯茎秆的离散元模型,通过物理试验测量了种茎的接触参数,对测得的参数进行EDEM软件标定,以堆积角度数作为评价指标得到标定的最佳结果,并对标定的参数进行验证.结果表明:标定的木薯种茎接触参数结...     

基于校正WOFOST模型的枣树生长模拟与水分利用评价

为实现定量化分析温、光和水资源对果树生长的影响,本研究以成龄骏枣树为研究对象,提出了基于校正WOFOST模型的枣树生长和水分运移模拟方法.利用2016和2017年的田间试验观测数据,重点校正WOFOST模型的物候学发育、初始化、绿叶、CO2同化、干物质分配、呼吸作用和水分利用参数.在田间尺度,完成总地上生物量(TAGP...     

基于迁移学习的FDR土壤水分传感器自动标定模型研究

针对频域反射技术(FDR)传感器人工标定数据拟合误差大的问题,引入其他地区数据作为辅助数据,建立了基于迁移学习的自动标定模型。该模型将FDR目标使用地点采集的数据作为源域数据,结合辅助数据与少量源域数据,使用TrAdaBoost算法即可得到准确的FDR传感器标定模型。将面向分类问题的TrAdaBoost算法改进为适用于本文面向回归的TrAdaBoost算法,将TrAdaBoost算法的基学习器由AdaBoost改为XGBoost,改进了更新权重误差率的计算方法。首先使用XGBoost对辅助数据进行训练,得到初始标定模型;然后在目标地点采集少量数据,使用改进后的TrAdaBoost算法对初始标定模型进行校准,即可得到准确的FDR标定模型。将10个不同地区站点数据作为辅助数据,训练得到初始标定模型,将沈阳地区6个站点分别作为目标使用地点,取80%数据作为源域数据,进行模型校正,其余20%数据用于测试。测试结果的平均准确率为99. 1%,说明基于迁移学习的自动标定模型是有效和准确的。     

基于堆积试验的黑水虻离散元仿真参数标定与分析

为解决黑水虻在畜禽粪便处理后续分离环节中应用筛分机械作业难、缺乏准确离散元仿真模型等问题,以黑水虻为研究对象,基于EDEM仿真软件模拟,选取系统中"Hertz-Mindlin with JKR"接触模型,以堆积角为评价指标,对黑水虻离散元仿真模型参数标定进行研究.首先,通过Plackett-Burman试验筛选对黑水虻...     

黑土区玉米秸秆-土壤混料离散元模型参数标定

由于黑土区保护性耕作中关键农机部件设计优化过程中缺乏准确的离散元仿真模型参数,在一定程度上制约了机具的优化改进。以黑土区玉米秸秆-土壤混料为研究对象,构建玉米秸秆-土壤混料离散元仿真模型,采用物理试验与EDEM仿真试验相结合的方法,选用Hertz-Mindlin with JKR接触模型进行离散元仿真接触参数标定。首先,采用圆筒提升的方法确定玉米秸秆-土壤混料的实际堆积角,利用Design-Expert软件中Plackett-Burman试验筛选出对堆积角有显著影响的参数为：土壤-土壤滚动摩擦因数、土壤-钢静摩擦因数、秸秆-土壤滚动摩擦因数、土壤JKR表面能;进一步通过最陡爬坡试验确定4个参数的最优取值范围,根据Box-Behnken试验原理以堆积角为响应值,建立堆积角与显著参数的二次回归模型;以实际堆积角为目标,利用软件寻优功能对显著参数进行优化并得到最优参数组合：秸秆-土壤滚动摩擦因数0.16、土壤-土壤滚动摩擦因数0.24、土壤-钢静摩擦因数0.75、土壤JKR表面能0.67J/m2。通过仿真试验对最优参数组合进行对比验证,仿真堆积角与物理试验堆积角相对误差为1.64%。研究结果表明标定的参数真实可靠,可为黑土区玉米秸秆-土壤混料的离散元仿真提供理论参考。     

苹果颗粒离散元接触参数标定与仿真试验

为精准确定红富士、花牛和黄元帅苹果的接触参数,该研究基于离散元法对3种苹果颗粒的仿真模型进行接触参数标定试验。首先,创建3种苹果的离散元填充模型,并通过电子秤、万能试验机等试验设备,确定其本征参数。其次,通过碰撞弹跳试验、斜面滑移试验和斜面滚动试验,得到红富士、花牛和黄元帅苹果与亚克力板的碰撞恢复系数分别为0.473、0.432和0.466;与亚克力板的静摩擦系数分别为0.435、0.536和0.519;与亚克力板的滚动摩擦系数分别为0.0077、0.0138和0.0088。最后,通过堆积角试验、最陡爬坡试验确定二次回归正交旋转组合试验,得到红富士、花牛和黄元帅同种苹果间的碰撞恢复系数分别为0.487、0.3348和0.469;静摩擦系数分别为0.584、0.869和0.644;滚动摩擦系数分别为0.084、0.096和0.093。试验结果表明,红富士、花牛和黄元帅苹果仿真试验与物理试验的休止角相对误差分别为5.95%、6.55%、8.67%。研究结果可为苹果物理特性和低损采收技术研究提供理论依据和模型支撑。     

一种基于图像处理的旋切原木直径测量方法

【目的】提出一种基于图像处理的旋切原木直径测量方法,为旋切原木直径测量提供非接触式的技术支持。【方法】增添650nm红色激光器和940nm不可见激光器作为辅助光源,采用树莓派官方摄像头和带有滤光片装置的USB高清工业摄像头进行图像采集,利用图像处理技术探究5种计算方法(计算激光线下弧线像素点个数、计算激光线骨架像素点个数、计算激光线周长像素点个数取平均值、计算激光线X轴方向像素点个数和通过激光线计算拟合圆直径)和6种数据拟合方法(傅里叶拟合、指数拟合、高斯拟合、Polynomial拟合、Power拟合和SumofSine拟合)下能够满足测量精度的最优方案。【结果】对比各计算方法采用不同数据拟合方法的拟合优度,可得到拟合优度最佳的2种方案:计算激光线X轴方向像素点个数并采用SumofSine拟合方法,其决定系数为0.9998,标准差为1.638;计算激光线X轴方向像素点个数并采用傅里叶拟合方法,其决定系数为0.9998,标准差为1.881。在原木测量误差分析中对拟合优度相差较小的2种方法(傅里叶拟合和SumofSine拟合)进一步对比,傅里叶拟合的平均绝对误差范围为1.7%,标准差为2.11,方差为4.45;SumofSine拟合的平均绝对误差范围为1.5%,标准差为4.35,方差为18.95。【结论】计算激光线X轴方向像素点个数并采用傅里叶拟合方法,在满足旋切机用原木直径测量精度要求的同时,拟合优度最佳。