绿豆新品种白绿11号的选育及机械化生产技术

白绿11号是吉林省白城市农业科学院选育的优质、高产、多抗绿豆新品种,2011年通过吉林省农作物品种审定委员会认定登记,品种认定登记编号为吉登绿2011001。该品种具有优质、高产、抗病性强、抗旱、耐瘠薄、直立、抗倒伏等特点,适合于东北绿豆春播区的绿豆机械化生产。本文主要介绍了绿豆新品种白绿11号的选育经过、品种特征特性、产量表现以及与该品种相配套的绿豆机械化生产技术等。1品种来源及选育经过1998年以农家品种88071为母本、中国农业科学院作物科学研究所选育的中绿1号为父本,进行人工杂交授粉,经过7个世代的连续后代选拔,于2005年选育出稳定的品系,原品系代号BL9237-8。2005-2006年升入产量鉴定试验;2007-2008年进行2年产量比较试验;2009-2010年2年参加吉林省绿豆品种     

用ImageWare实现缺损点云的曲面重构

针对有缺损的点云数据,提出了在逆行工程软件ImageWare平台下进行曲面重构的途径;介绍了运用逆向工程技术进行CAD模型设计的操作流程;用平行面截取点云数据,拟合出曲线线条;通过对曲线条的桥接,利用完整的曲线条重构出曲面。     

农产品品质检测中常用的图像背景分割方法

利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时，对实时拍摄的农产品图像，在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前，采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此，介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。     

一种从土壤背景中分离出作物的图像分割方法

杂草是指生长在不适当的地方的植物，其生长对经济作物的影响弊大于利。杂草与经济作物争土壤、阳光和水肥，而且极易蔓延。杂草的蔓延是导致作物减产的主要因素，并可能会使作物的生产量减少25％-30％。     

办理农机证照不可忽视登记所有人

案例1:未办车辆过户手续,自酿苦酒自己喝张某与李某同是衡水市水泥制品厂工人,张某将一台小拖卖给李某,因两人同在一个厂上班,又都是熟人,所以就未到农机监理站办理过户手续。李某雇一司机手持车辆登记人为张某的行驶证于2003年4月16日在辛集市发生交通事故,将一骑摩托车的人当场撞死。对方将肇事者和行驶证登记人张某一同诉上法庭。法院审理后判决肇事者负有直接责任,行驶证登记人张某负有连带责任,共同赔付对方损失7万元,张某对此不解,为什么车已卖与对方,自己还要负事故的连带责任呢?案例2:借身份证办理牌照,自签协议法不依村民王某新购…     

农民专业合作社登记管理条例

(2007年5月28日,中华人民共和国国务院令第498号公布;自2007年7月1日起施行。)第一章总则第一条为了确认农民专业合作社的法人资格,规范农     

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。     

葡萄干彩色图像的背景分割研究

背景分割是分析葡萄干其他特征的基础。为此,经研究提出一种改进的迭代算法,用来获取葡萄干灰度图像阈值;基于RGB阈值法与亮度阈值法,对葡萄干进行背景分割后的图像分析比较,证明亮度阈值法能较好地进行葡萄干彩色图像背景分割,保存图像的颜色信息。     

用于耕整地的手拖是否也要办理注册登记手续

在前进中探索,在探索中前行的《现代农业装备》,深受广大读者的支持与爱护,已成为国内同行业的主流媒体。为了更好地体现服务特色,本刊开设了《铁牛信箱》服务专栏。开辟该栏目旨在为农机管理、农机科研、农机使用者打造一个共享的服务平台;为农机人提供政策、法规、农机技术方面的咨询服务。对于读者提出的各类疑难问题,本刊将请专家、教授作详细解答;同时也欢迎读者为本栏目提供咨询信息,解难绝招。     

基于对数相似度约束Otsu的自然场景病害果实图像分割

针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。