手扶便携式插秧机数字建模及运动仿真研究

针对丘陵和山地开发便携式插秧机已成为农业机械化的重要课题。为此,研制了一种新型手扶便携式插秧机,采用轻量化设计,无需其他动力源。同时,详细论述了该插秧机的工作原理,用SolidWorks Motion软件进行数字样机建模,并通过SolidWorks Motion仿真插件对手扶式插秧机进行运动仿真研究。仿真结果表明,该插秧机插秧深度为30cm,最佳牵引速度为0.73m/s,需要工作牵引力为26.57N。     

无线传输技术在农产品长势及质量监测中的应用

介绍了几种无线传输在农产品长势和质量检测中的应用,数字农业管理中引入无线传输技术后,可以对农牧业产品实时动态监控。首先,对几种传输技术进行简要概括。其次,重点介绍ZigBee技术在数字化果园中的研究,FRID技术在禽牧产品管理和可追溯性研究以及遥感技术在农作物长势监测研究。最后,对无线传输在农牧业数字化管理中的应用做出了总结及展望。     

数显式豆浆总固形物含量检测仪设计与试验

为了给豆浆总固形物含量的检测提供一种简单、便捷的仪器,首先研究了豆浆的总固形物含量(2.13~6.50 g/(100 m L))和温度(20~70℃)对其电导率的影响规律。结果说明,豆浆的电导率随总固形物含量和温度的增大而增大,可用二元二次模型表达豆浆的电导率与总固形物含量、温度的关系,该模型的决定系数为0.994。进而设计了以STC12C5A16S2单片机为控制器、以DJS-1型电导电极为电导率传感器、以DS18B20为温度传感器、以锂电池供电的便携式豆浆总固形物含量检测仪硬件系统。用C51语言设计了检测仪的软件,实现了数据的采集、处理和显示。对该检测仪的检验结果说明,当总固形物质量浓度在2.00~8.00 g/(100 m L)范围内时,该检测仪的总固形物含量测量误差为-0.52~0.37 g/(100 m L),平均绝对误差为0.17 g/(100 m L),响应时间小于5 s。     

数字高程模型和多时相MODIS数据复合的水稻种植面积遥感估算方法研究

随着搭载在TERRA卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的出现,它以数据丰富、时间分辨率高和覆盖范围广等特点,为水稻遥感估产提供了较好的数据源。该文利用水稻种植易受坡度影响的特性,从数字高程模型(Digital Elevation Models简称DEM)中提取坡度信息,考虑到MODIS能提供多时相及丰富的数据,采用DEM产生的坡度和两个时相MODIS影像数据及植被指数复合提取水稻种植面积,经过比较试验证明,在南方丘陵山区的复杂地形区域,多源信息复合相对于单纯利用单景影像数据可以明显提高水稻种植面积估算的精度。     

孔隙结构图像分析中不同试验因素对分析结果的影响

研究了不同试验因素 (包括图像分辨率、土壤切片定向性、分析区域大小等 )对孔隙结构图像分析结果的影响以及试验误差 ,并简要介绍了用于分析土壤孔隙结构的土壤切片及数字图像的制备技术。结果表明 :不同试验因素对分析结果均会产生一定的影响 ,试验误差约在 1 0 %。这表明同一研究中应保持试验条件的相对一致以保证分析结果的可靠性和可比性     

加入WTO后我国数字农业的发展

基于我国数字农业现状的基础上，分析了数字农业对我国农业发展的影响，提出了我国数字农业发展的研究策略。     

农业元宇宙：关键技术、应用情景、挑战与展望

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景,最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战,并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。     

农村电网中有源电力滤波器的研究

随着农村电网中电力电子装置的日益增多,农村电网中的谐波污染问题越来越严重.为此,简要分析了并联型有源电力滤波器的系统结构和工作原理;建立了采用DSP数字控制的适合于三相三线制的并联型有源电力滤波系统, 重点分析了该系统指令电流和PWM信号的产生、硬件结构与软件流程, 并通过实验验证了该系统可以有效地抑制农村电网谐波,改善农村电网电能质量.     

基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统

首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。     

数字图像和逐步回归客观评定冷却猪肉肉色

为开发准确、快速的猪肉肉色质量客观评定方法,研究了数字图像处理和和逐步回归模型对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果.对宰后冷却24 h的猪删体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色60 min,数码相机获取数字图像处理后提取断面肉色参数(L *、a *、b *、Chroma、Hue angle).提取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步回归建立了肉色评定模型.结果表明,数字图像处理后提取肉色参数建立的逐步回归模型评定冷却猪肉肉色分值的效果优于BP人工神经网络模型;若以|评定肉色分值-感官肉色分值|≤0.3为评定正确判断标准,前者评定正确率为78.8%,后者为60.4%; 前者与本试验评定正确率最高的单个感官评定人员相比(78.2%),差异不显著(P>0.05).因此,数字图像处理可有效地对冷却猪肉肉色进行客观评定.