Predicting soil depth in a large and complex area using machine learning and environmental correlations

Soil depth is critical for eco-hydrological modeling, carbon storage calculation and land evaluation. However, its spatial variation is poorly understood and rarely mapped. With a limited number of sparse samples, how to predict soil depth in a large area of complex landscapes is still an issue. This study constructed an ensemble machine learning model, i.e.,quantile regression forest, to quantify the relationship between soil depth and environmental conditions. The model was then combined with ...     

机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展

机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠...     

穴播穴灌播种机控制系统的设计

穴播穴灌坐水播种是一种有效提高出苗率的播种方式,但是现有穴播穴灌播种机存在着结构复杂、种液难同穴、施水量难控制等问题。为此,设计了一种以单片机AT89C51为核心的控制系统,利用光电传感器监视种子落下的时间．通过中断方法保证种液同穴;利用定时器不同的定时时间达到调节施水量的目的：从硬件和软件两方面给出了系统设计的基本原理和实现方法。该系统可以达到简化播种机结构、提高种液同穴率、方便调节施水量的目的。     

多组离合器参与的换挡过程混合建模与仿真

在分析多组离合器参与的自动变速器换挡过程特点的基础上,指出该换挡过程是由连续系统与离散系统组成的混合系统,进而提出基于键合图理论的连续系统和基于有限状态机的离散系统的换挡过程混合建模方法。在Matlab／Simulink和Matlab／Stateflow平台上建立了包含多种状态的东方红1302R型橡胶履带拖拉机液压机械无级变速器的换挡过程仿真模型,仿真结果表明该建模方法能很好地模拟自动变速器换挡过程中离合器的动态行为,并通过仿真分析了其对换挡品质的影响。     

柔性坐标测量机参数辨识方法

设计了一种六自由度关节式柔性坐标测量机,并对该测量机测量方程中的参数进行了辨识,提出了一种快速简易的单点锥窝标定方法。该方法基于单点锥窝提供的空间单点基准,利用非线性最小二乘中的高斯-牛顿法,求解测量机测量方程的参数值。实验结果表明,该方法能够有效提高测量机的整体精度,且操作简单、计算效率高。     

基于机器视觉的作物对行喷药控制的研究

设计了一套基于机器视觉的作物对行喷药控制系统.首先由CCD摄像机拍摄成行作物图像,提取其色调值图像并用最大类间方差法二值化后,经数学形态学腐蚀后用Hough变换方法拟合作物行中心线,最后步进电机移动其喷头标识来对准此作物行.实验验证了该方法的正确性.     

不同生长状态下多目标番茄图像的自动分割方法

将自然生长状态下的成熟果实从复杂背景中识别出来并确定其空间位置,是实现果实采摘作业智能化的基础。该文针对在自然光照条件下多个番茄自然生长状态为相互分离、靠拢或重叠以及被枝叶部分遮挡的情况,研究了一种成熟番茄图像的自动分割方法。该方法利用RGB颜色空间下番茄图像中目标与背景的(R-G)灰度值存在明显差异的特点,首先使用Otsu法对番茄的RGB彩色图像的色差灰度图像(R-G)进行动态阈值分割,然后对番茄的R分量灰度图像应用基于形态重建的受控标记分水岭算法搜索靠拢或重叠番茄的分界线,最后对前面两次运算的结果作交集运算得到最终分割的二值图像,将番茄从背景中分割出来。通过100幅番茄图像进行试验表明,该方法不仅能对自然光照条件下不同生长状态的多目标番茄图像进行有效分割,而且对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性。     

基于机器学习算法的奶牛疾病预测模型的研究

【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT...     

6 000 t拉伸矫直机拉伸头承载能力的研究

利用大型工程分析软件I-DEAS建立6 000t拉伸矫直机拉伸头--固定夹头和活动夹头实体几何模型,用弹簧单元模拟预紧螺栓,对拉伸头承载能力进行有限元计算,分析了预紧螺栓及其预紧力对设备承载能力的影响,并通过现场测试验证分析计算的结果.结果表明预紧螺栓的存在使设备承载能力提高25%以上,螺栓预紧力每提高1 000 kN,C形板应力值下降约2.5%,当螺栓预紧力控制在5 000 kN时,该拉伸机最大拉伸能力可达55 000 kN.在实际使用过程中,充分发挥和有效控制预紧螺栓的预紧力,防止预紧螺栓在拉伸过程中松动,以保证设备的安全运行.     

弧型齿残膜捡拾滚筒捡膜的机理

对弧型齿残膜清理滚筒捡膜齿的轴向排列、滚筒转速、捡膜齿运动轨迹和各相关参数进行分析研究,初步找出弧型捡膜齿满足要求的排列布置、滚筒转速和合理的入土深度,确定了残膜回收机具的运动参数λ范围,为残膜清理滚筒的设计提供了理论依据。试验表明,所设计的残膜回收机具运动参数是合理的,在保证膜土分离效果好和较高残膜捡拾率的前提下可显著提高工作效率。