摩擦力对装甲车辆铁路冲击稳定性影响研究

铁路运输是装甲车辆运输投送的主要方式,在连挂冲击工况下,研究摩擦力对装甲车辆稳定性的影响对于运输安全性具有重要意义.以装甲车辆铁路冲击纵向稳定性为研究对象,利用SolidWorks软件进行几何建模,导入到ADAMS中,建立连挂冲击多体动力学模型,通过改变材料摩擦系数,计算得出冲击速度为3,5,8 km/h时装甲车辆质心...     

基于多示例图的小麦叶部病害分割方法

图像分割是作物病害自动识别的难点之一,传统的基于阈值或聚类的分割方法分割精度较低,为了提高作物病害的分割效果,该文提出了一种基于多示例图的分割模型,将作物病害的分割问题转化为在多示例框架下图的分割问题,同时在对作物病害图像分割的过程中引入空间信息,采用像素点信息和邻域信息的融合值形成特征空间,通过在包空间的有效度量方式将多示例学习与图的分割方法有效结合进行小麦叶部病害图像的分割,从而更好地度量示例包的内部差异和示例包之间的差异,同时兼顾了图像的局部信息和全局信息,通过对小麦锈病和白斑病图像的分割试验表明,所提出的模型具有较好的鲁棒性,并且分割效果明显高于传统的分割方法。     

一株多黏类芽胞杆菌 Paenibacillus polymyxa 菌株P1防治广东菜心根肿病的研究

芸薹根肿病是一种危害极大的世界性病害。对此病害的防治多采用化学药剂,但过多地使用化学农药,不仅会导致病原菌的抗药性和药剂防效的不稳定,还会造成环境污染和食品安全等问题。筛选生防菌株并将其开发成有效的生物农药,是防治根肿病并保持绿色农业可持续发展的新途径。本研究选用了多种生防菌对芸薹根肿菌Plasmodiophora brassicae Woron.的休眠孢子进行拮抗测试,筛选出一株能抑制P.brassicae休眠孢子萌发的多黏类芽胞杆菌Paenibacillus polymyxa菌株P1。通过液体发酵和剂型处理,将P1制成悬浮剂(P1-SC),用于室内生测和大田试验,测定其对广东菜心根肿病的防治效果。盆栽试验结果表明,对菜心根肿病的防治效果与所使用的P1-SC浓度呈正相关,当施用P1-SC中P1的浓度≥1×10~6 cfu/mL时,对菜心根肿病的防治效果(83.0%)与化学农药氟啶胺(500 mg/L)的防治效果(100.0%)没有显著性差异,但显著高于(P≤0.05)一种商品枯草芽孢杆菌(2×10~7 cfu/mL)的防治效果(29.8%)。2018年的大田试验结果表明,P1-SC处...     

树冠提取技术研究进展

树冠是预估树木生长量的基本参数之一, 树冠的提取在森林资源管理中越来越受到重视, 但准确获得树冠的形状和边缘信息比较困难。目前, 国内外树冠提取研究主要是利用高分辨率影像、航空像片、数码相机影像以及雷达等介质, 以面向对象多尺度分割技术为主, 兼有专家分类、三维扫描、BP神经网络等方法。文中介绍了树冠提取技术的主要方法, 总结了树冠提取技术中存在的问题及发展前景。     

谷王玉米收获机:用户致富好帮手

1台机器挣个十几万没问题10月21日,吉林松原市前郭县海勃日戈镇二连村,崔玉香正带着自己家的谷王玉米收获机帮助村里的农户收获玉米。雇来开车的师傅开着机器在玉米地里驰骋,崔玉香则站在地头接电话。眼下正是玉米成熟的时节,找崔玉香收玉米的电话络绎不绝。     

多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用

通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。     

正十二硫醇改性小麦蛋白制备啤酒标签胶的研究

研究了用正十二硫醇改性小麦蛋白生产啤酒标签胶的最佳生产工艺,以黏度、黏结力和抗水性作为评价指标来研究温度、料液比、反应时间及改性剂用量对改性效果的影响。单因素试验探讨了各因素对指标的影响情况,并采用正交试验确定出最佳工艺条件为:反应温度85℃、料液比1∶5、改性剂用量0.6mL、反应时间80min和反应pH值7.5。改性后小麦蛋白标签胶使用性能良好。     

基于数字图像处理技术的叶绿素含量检测系统

采用数字图像处理技术对叶片图像进行图像分割,将叶片从背景图像中分离出来,并针对叶片图像的各种颜色特征值与叶绿素含量进行相关性分析,建立回归模型。将拟合度最高的颜色特征值作为预测叶绿素含量的最佳模型。实验表明:采用此方法检测的叶绿素值与传统分光光度计检测方法相比较,准确率达到了89.7%;采用的颜色特征值与叶绿素含量的相关性达到-0.968。     

自然环境下茶树嫩梢识别方法研究

嫩梢识别是实现名优茶智能采摘的前提。本文以茶树嫩梢为研究对象,基于色彩因子开展了自然环境下嫩梢识别研究,提出了采用RGB空间的R-B、YIQ空间的I、Lab空间的b、HSI空间的S,以及YCrCb空间的Cb 5种色彩因子进行图像灰度化,并选择合适的方法进行图像阈值分割,最后采用中值滤波的方法消除噪声。试验结果表明,这些方法都能够在自然环境下有效地区分嫩梢和背景,为后续名优茶智能化采茶机的研究打下理论基础。     

适应遮挡条件下奶油生菜的实例分割方法研究

利用机器视觉技术测量生菜的表型参数对探索生菜的生长规律有着非常重要的意义,而构建生菜个体的识别及轮廓分割算法是实现表型参数精准测量的重要前提;但是,在生菜培育至采收期,俯视图下生菜个体间叶片相互重叠遮挡,对个体识别和轮廓分割造成很大的阻碍。为此,改进了Mask R-CNN神经网络模型,掩膜分支采用class-agnostic模式,以ResNeXt50联合FPN替换原有的卷积主干,实现了遮挡条件下奶油生菜的个体识别和轮廓分割。为了对改进模型的分割精度进行验证分析,采用平均精度AP75和平均检测耗时作为评价指标,与原始Mask R-CNN、DeepMask、MNC分割模型在不同程度遮挡测试集上设置对比试验。结果表明：改进模型的平均精度达到98.7%,相比原模型提高了约4%,且在重度遮挡测试集上依然能够保持良好的分割精度。研究结果可为遮挡条件下植物叶片的识别和分割提供算法参考,也可为奶油生菜的表型参数提取提供技术支持。