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通过品种改良嫁接,可以提高板栗的产量、品质及其经济价值。为此,介绍板栗品种改良嫁接的作用、嫁接方式、嫁接时期、嫁接方法及嫁接后的管理等技术。 相似文献
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基于机器视觉的板栗分级检测方法 总被引:7,自引:5,他引:2
为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了板栗分级模型。试验结果表明,在图像信息主成分因子数为3,中间层节点数为12时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了91.67%。研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷板栗分级检测方法是可行的。 相似文献
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基于虚拟仪器的淡水鱼鲜度电子鼻测量系统 总被引:6,自引:1,他引:5
新鲜度是鱼类或鱼类制品质量的一个重要指标,可以通过测量鱼体气味来评价其新鲜度。该文分析了鱼体死亡后产生的特征挥发性气体,确定了TGS822乙醇类及有机溶剂型传感器、TGS825硫化氢型传感器、TGS826氨气及胺类型传感器以及TGS832 卤烃型气体传感器等4类传感器作为淡水鱼电子鼻的传感器阵列,并采用虚拟仪器平台开发了电子鼻测量系统,用该测量系统对不同新鲜度的鲢鱼鱼肉进行了气味检测。试验结果表明,电子鼻传感器阵列的响应随样品新鲜度的变化而变化,采用PCA(主成分分析)对试验数据进行聚类分析,可以将鱼体新鲜、次新鲜和腐败(包括半腐败)的样本正确区分,证实了自行研制电子鼻测量系统的可行性和适用性。 相似文献
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基于机器视觉的马铃薯自动分级方法 总被引:2,自引:14,他引:2
为了实现马铃薯的自动分级,设计了基于V型平面镜同时获取三面图像的马铃薯机器视觉分级系统,并提出了相应的分级算法。根据大小特性,提出基于最小外接柱体体积法的马铃薯大小分级检测方法;根据外形特性,采用最长径外接矩形的宽高比法,实现了类圆形、椭圆型以及长型马铃薯的分类;根据马铃薯缺陷特点,分别提出以缺陷面积大小作为判别准则的孔洞、干腐马铃薯判别方法,以外接矩形对角线长度作为判别准则的机械损伤马铃薯判别方法和基于交叉法的发芽、畸形马铃薯检测方法。最终马铃薯的分级正确率为91.0%。试验结果表明:基于机器视觉的马铃薯自动分级检测方法可行,可用于马铃薯外部品质的在线检测。 相似文献
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以郑州市下辖且接壤的巩义市为研究对象,以1990年和2020年两期TM/OLI影像和统计年鉴数据为依据,使用1 km×1 km网格划分样区并提取各样区的综合土地利用动态度数值,借助数学模型分析确定城市边缘区范围,分析巩义市近30年来城市边缘区用地变化特征及扩展机制。结果表明,自然条件是用地扩张的基础因素,政策与经济是边缘区外扩的核心驱动力,交通对扩张具有指向性作用;边缘区内的土地变化主要表现为建设用地急剧增加、农业用地锐减,同时受距离和开发时序影响,用地类型交错复杂,破碎化特征明显。 相似文献
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多源信息融合技术的猪肉新鲜度检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着猪肉产量的提高和人们对食品安全的重视,快速准确地检测肉新鲜度越来越有着重要的现实意义。针对猪肉腐败过程中气味与颜色的变化,本文设计了猪肉图像采集装置和气体采集装置,对10个不同时间段采集到的各240份猪里脊肉样品图像信息和气体信息进行特征层的融合,基于最小二乘支持向量机方法(LS-SVM)建立多源信息融合的猪肉新鲜度评价模型,结合二步格点搜索法(Grid Search-ing Technique)和交叉验证方法(Cross Validation),对该模型参数γ和σ2进行选择和优化,分析比较了机器视觉系统、电子鼻系统及其两者融合系统所建立的猪肉新鲜度评价模型,3个模型对猪肉新鲜度的识别率分别为达到77.33%、91.67%和97.33%。结果表明,基于机器视觉和电子鼻多源信息融合系统可显著提高猪肉新鲜度的识别率。 相似文献
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为有效测定植物样品中低含量有机氟,在植物氟化物测定的常规方法(酸碱浸提、氟离子选择电极法)基础上,对植物样品加以碳化处理,选择不同的碳化温度及碳化时间,在160℃下碳化2h,再由酸碱浸提油菜籽样品,用氟离子选择电极法测定,其浸出率比常规方法高3-5倍,且操作简单、快速,该方法相对标准偏差为3.9%-4.9%,全程加标回收率为85.0%-92.5%。 相似文献
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