马齿形玉米种子尖端激光定向与胚面识别装置研制

为了实现玉米种子的尖端定向与胚面识别,该文以现有尖端定向装置输出的马齿型玉米种子为对象,基于激光开关和测距原理,提出了一种尖端定向与胚面识别方法:依据马齿形玉米种子尖端窄大头宽的轮廓特征,利用激光开关传感器等部件对玉米种子的尖端朝向进行识别,并将大头朝前的玉米种子进行剔除;依据马齿形玉米种子胚面上有胚沟而反面较为平整的表面特征,利用激光测距传感器等部件对尖端朝前的玉米种子进行胚面识别。设计并搭建了玉米种子尖端定向与胚面识别装置,配合现有的尖端定向装置进行试验,结果表明:尖端定向与胚面识别装置的尖端定向成功率达到99.1%,相比现有的尖端定向装置提升了9.5个百分点,胚面识别准确率为96.4%。该方法基本可以实现玉米种子的尖端定向,同时保证胚面识别准确率达到较高水准。该文提出的玉米种子尖端定向与胚面识别方法可为后续玉米种子的自动化定向包装提供参考。     

农业种植养殖传感器产业发展分析

传感器技术是智慧农业建设中的一项关键技术,目前我国农业传感器的应用存在诸多问题,严重制约着农业产业化的进一步发展。本文对比了国内外农业物联网技术应用与集成的现状,并提出了相应的发展策略,最终提出了关于农业种植养殖产业的未来研究重点与发展方向的观点。     

SONOGRAPHIC CHARACTERISTICS OF PRESUMPTIVELY NORMAL CANINE MEDIAL ILIAC AND SUPERFICIAL INGUINAL LYMPH NODES

The medial iliac and superficial inguinal lymph nodes are not routinely palpable in the dog, and ultrasound imaging provides an alternate noninvasive technique to assess these lymph nodes, as well as to guide needle aspiration. Herein we describe the ultrasound characteristics of the medial iliac and superficial inguinal lymph nodes in 50 healthy dogs, as well as frequency and ease of node detection. The relationship between the size of the lymph nodes and the following variables was assessed: age, gender, body weight, body condition score, body length, and thoracic height and width. Right and left medial iliac lymph nodes were detected in 50 (100%) dogs, right superficial inguinal lymph node(s) in 49 (98%) dogs, and left superficial inguinal lymph node(s) in 47 (96%) dogs. In >90% of both sets of lymph nodes, the echogenicity was hypoechoic or isoechoic to surrounding tissues, with a corticomedullary or homogenous echotexture, smooth, clearly defined margins, and a fusiform shape. Increasing weight, distance from the sternal manubrium to the ischium, and thoracic height and width were associated with increased lymph node size (P‐values<0.05). Average lymph node sizes and range of sizes provide preliminary reference values for the medial iliac and superficial inguinal lymph nodes in normal dogs.     

基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。     

矿山废弃地生态温室集成监控系统的设计

为了在矿山废弃地温室监测系统中实现多传感器集成与信息融合技术,采用无线网络集成技术,建立一种基于ZigBee技术的数据采集系统.针对不同传感器采集数据的不同,提出多传感器的数据模型,并构建ZigBee无线网络;同时,利用GPRS模块将数据以分组转发的方式,发送到计算机控制系统,从而提高了系统的控制功能.通过在河北省迁安市瑞阳生态农业大观园的典型应用,验证了该系统的可行性.     

基于圆柱面模型的仿形喷雾植物冠层密度超声量化测试

基于低成本超声波传感器搭建了一套植物冠层超声回波信号检测系统,建立了基于圆柱面叶片分布模型的量化测试台。在正交中心复合设计试验基础上,建立了超声回波信号均值与冠层密度、探测距离的定量关系,即植物冠层密度量化模型。对已建立的植物冠层密度量化模型进行方差分析,结果表明,植物冠层密度量化模型具有显著性,且失拟性不显著。植物冠层密度量化模型决定系数R2和预测模型决定系数R2分别为0. 988 5和0. 911 4,表明试验值和预测值具有良好的一致性。为了验证已建立的植物冠层量化模型的可靠性,于室内测试台进行了4种植物在3种不同测试距离下的冠层密度验证测试,试验结果表明,实测值与模型测量值的相对误差最小为1. 230%,最大为13. 650%,平均相对误差为6. 120%,植物冠层密度量化模型对室内测试台的冠层密度测量有较好适用性。室外选择3棵不同的桂树,每棵树选择9个测试点进行验证测试,试验结果表明,实测密度与模型测量密度的最小相对误差为3. 959%,最大相对误差为20. 600%; 3棵桂树的实测密度与模型测量密度的平均相对误差分别为11. 244%、12. 246%和9. 628%,植物冠层密度量化模型对户外桂树密度测量有较好的适用性。     

农田无线传感器网络的节点部署仿真与实现

应用无线传感器网络进行农田信息采集时,针对农田面积大、传感器节点众多的特点,如何有效地部署节点成为研究的热点之一。利用NS2软件从丢包率、平均延时、剩余能量和接收信号强度等网络性能角度对随机部署、正六边形部署及正四边形部署方式进行了仿真比较,最终确定正六边形部署方案,并在农田中进行实地试验。结果表明系统能够实现无缝覆盖,稳定可靠的采集农田信息,为无线传感器网络在农田环境中的进一步应用提供了参考。     

基于区间分析的自动移栽机苗盘定位控制方法

苗盘输送部件是自动移栽机的关键部分,由于国内标准塑料苗盘易变形造成苗盘外表面的光反射率不稳定,导致单个光电传感器识别苗盘到位信息误差大,苗盘定位不准确。针对这一问题,该研究设计了一种推杆平移输送、双传感器融合定位的苗盘输送装置,并提出一种苗盘精确定位控制方法。该方法首先通过双传感器分别感知苗盘与推杆的到位信息,并融合输送装置的结构信息,得到苗盘从起始位置输送至取苗位置的精确输送距离;然后设计了一种苗盘与推杆之间放置位置的判定方法,判定苗盘当前放置位置后输入对应的位移量将苗盘输送至取苗位置,最后驱动伺服电机实现苗盘输送的精确控制。以128穴标准PVC硬塑苗盘为测试对象,开展了苗盘输送定位及取苗性能试验,结果表明：控制系统可以准确判定苗盘任意放置在输送链推杆上的具体位置,在苗盘不同放置位置及不同输送速度下,电机脉冲频率越快,定位偏差越大。当电机脉冲频率为800 Hz时,输送定位偏差最大值为1.35 mm,最小值为0.79mm,此时定位偏差平均值最大为1.07 mm,定位偏差变异系数最大为14.1%。在不同输送速度下,取苗成功率均达100%,满足精确输送定位要求,解决了单个光电传感器定位不稳定的问题,为自动移栽机适应标准塑料苗盘提供了技术保障。     

仿生传感智能感官检测技术及其在云南特色农产品品质检测中的应用

介绍了机器视觉技术、电子嗅觉技术和电子味觉技术3种仿生传感智能感官检测技术的概念,阐述了其功用、特点及其在云南烤烟、普洱茶、中药材和鲜切花品质检测中的应用,同时分析了仿生传感智能感官检测技术用于云南特色农产品品质检测还存在的问题。     

基于MESH架构的工厂化育苗环境无线监控系统研发

针对蔬菜工厂化育苗过程中对环境监测与调控的实际需求,基于ZigBee,ARM和VC++等技术研发构建了基于MESH架构的无线传感器网络监控系统,实现对育苗温室群内环境信息的精确采集、实时监测和远程调控等功能。测试结果证明,系统具有可扩展性强、测量结果准确、操作简单和运行稳定等优点。该系统的研发对提高工厂化蔬菜育苗的管理效率具有重要意义。