文山辣椒成熟期不同颜色果实的色素含量

为揭示云南文山州辣椒成熟期果色多样性和独特性的化学基础,用分光光度法研究了该州辣椒成熟期紫色、红色、金色和杂色果实的叶绿素(chlorophylls,Chls)、类胡萝卜素(Car)和总花色苷含量。结果表明:文山辣椒成熟期不同颜色果实的叶绿素a(Chl a)和总叶绿素[Chl(a+b)]含量和叶绿素a/b(Chl a/b)及总叶绿素/类胡萝卜素[Chl(a+b)/Car]特征均为紫色杂色红色金色,叶绿素b(Chl b)含量特征为紫色杂色金色红色,Car含量特征为金色红色杂色紫色,总花色苷含量(TAC)特征为紫色红色金色杂色,此外,4种颜色果实Chl a、Chl b和Chl(a+b)含量间的差异均达到极显著水平,但Car含量和TAC间的差异则均未达到显著水平。因此,文山辣椒成熟期果实颜色差异主要决定于Chl含量,叶绿素和花色苷共同贡献于果实的紫色,Car含量则决定了果实的金色和红色。本研究可为文山州辣椒果色呈现机理的研究和新奇果色品种的选育提供参考。     

收获期花椒的力学特性与形态特征测定与分析

我国花椒的收获主要以人工收获为主。随着社会的发展,花椒市场需求不断扩大,迫切需要解决花椒收获效率低下的问题。因此,花椒收获机械化已成为椒农的心声,研究分析收获期花椒的力学特性可以为花椒收获机械的设计者提供必须的基础理论数据。因花椒在品种、气候条件、土壤及其他方面的差异,其力学特性会有较大的差别。为此,通过陕西省韩城市收获期花椒的实验室测定,采用图像解析和数理统计方法对收获期花椒的力学特性进行分析,得出了花椒主要几何特性指标值的变化区间,并统计分析了花椒果实与果柄及果柄与树枝之间的分离力以及花椒果实的颜色特征,为花椒的收获和加工机器系统的开发提供科学依据。     

基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究

植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。     

关于锌合金基材PVD镀膜的颜色和温度关系研究

PVD是英文Physical Vapor Deposition的缩写,中文意思是"物理气相沉积"是指在真空条件下用物理的方法使材料沉积在被镀工件上的薄膜制备技术.由于在不同的温度环境下PVD镀层的颜色不同而导致零件间的外观匹配性能较差,从而产生大量的不良品,造成了大量的生产废料.在充分考虑不同生产厂家,生产环境不同的情况下,分别选取了不同的温度条件进行分析探讨能否在不同的温度环境取得不同的LAB值来保证当同等温度条件下零件颜色的一致性从而达到:(1)降低PVD厂家生产环境需求;(2)提高不同厂家零件的匹配性.结果表明锌合金基材PVD镀膜的颜色和温度存在一定的关系,为金属合金的PVD生产的颜色控制提供了理论依据和生产指导.     

奶牛子宫颈管黏液性状与受胎率的关系

1 材料和方法 我们于2005年6月3～30日,选择了3个奶牛养殖小区散养的荷斯坦经产牛作为供试牛,观察了97头奶牛黏液及发情症状.方法是在授精前采取奶牛外阴部流出的黏液,并用注射器采取奶牛阴道内的黏液,肉眼观察其颜色、黏稠度,显微镜观察黏液羊齿状结晶的形成状态,结合奶牛发情表现进行了调查.     

双城市奶牛业发展中存在的问题及对策

1 双城市奶牛业发展中存在的问题 1.1 养殖成本增长过快 通常而言,饲料费用占鲜奶成本的65%～75%.饲料价格的上涨影响到鲜奶成本的上升,从而导致经济效益的下降.     

基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法

在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.     

基于CIELAB色空间的红葡萄酒颜色直观表征

现有红葡萄酒颜色特征的表征方法,很难形象地描述和传递葡萄酒颜色信息。基于CIELAB色空间,构建了高清色彩平面(L*=60),以红葡萄酒颜色的彩度分布图、明度分布图和特征颜色图,并结合可见吸收光谱图,直观地表征红葡萄酒的颜色特征。采用该方法和传统的CIELAB参数分析法,对我国各产区10款陈酿型赤霞珠干红葡萄酒颜色特征的研究表明,该方法可以完整而直观地呈现CIELAB参数信息,并可给出具体的酒样特征颜色;供试酒样间颜色特征差异显著,但都存在颜色过快老化的问题。     

多颜色空间中玉米叶部病害图像图论分割方法

为了提高农田自然背景下玉米叶部病害诊断精度,提出了一种多颜色空间下的玉米叶部病害的图论分割方法.该方法在不同的颜色空间中引入图论进行分割,分别在单一颜色空间下将玉米病害的分割问题转换为图的分割问题,再通过有效的融合方法对初始的分割结果进行信息融合.通过对玉米叶部病害图像的分割实验表明,该方法的分割效果较好.在多种颜色空间下进行玉米叶部病害的图论分割方法是可行的、有效的.     

基于Lab颜色空间的棉花覆盖度提取方法研究

基于手持高清可见光图像和无人机可见光遥感影像中植被与非植被像元在不同颜色空间单通道上分布的差异性,以苗期和蕾期的棉花为对象,进行了棉花覆盖度的提取方法研究。基于不同天气状况和不同采集时刻等光照条件下采集的29幅具有不同覆盖度的棉花地面可见光图像,分别对比分析了Lab颜色空间a通道、RGB颜色空间2G-R-B指数和HIS颜色空间H通道对棉花的识别能力,以及使用动态阈值和固定阈值两种情况下的棉花覆盖度提取精度。其中动态阈值通过植被与非植被像元的高斯分布交点确定,固定阈值在3种颜色空间分别设置为动态阈值的均值。结果表明,植被像元与非植被像元在a通道、2G-R-B指数和H通道上呈现高斯分布,可以采用非线性最小二乘算法实现高斯分布拟合。通过高斯分布拟合求解交点得到的动态分类阈值分布范围较为集中,将其均值-3.78、0.06、0.13设定为固定分类阈值。相比于2G-R-B指数和H通道,a通道对绿色植被的识别能力最好,更适合提取棉花植被覆盖度;相比于动态阈值,固定阈值的提取精度更好,平均提取误差为0.009 4。将该方法应用到无人机尺度时,同样可以较好地提取不同天气状况和不同土壤干湿类型的棉花覆盖度,且总体平均提取误差为0.012。经过初步检验和分析认为,基于植被与非植被像元在Lab颜色空间a通道上分布的差异性,结合固定分类阈值,可以精确地提取不同光照条件下的苗期和蕾期棉花覆盖度。