基于Python的大豆病害图像检测技术研究

为通过有效训练获得检测大豆病害的Python图像识别模型,保证样本数量、多样性和图片采集精度,利用Python爬虫技术编写大豆病害图像获取程序,结合数据扩充方法,在爬虫获取的目标图像的基础上扩充数据量,编写Python语言特征匹配程序对图片进行精确筛选。结果表明：利用爬虫技术对大豆病害图片进行采集可加快大豆花叶病、灰斑病、菌核病、霜霉病、根腐病、细菌性角斑病腐、枯萎病、炭疽病图像获取速度,提高数据集的多样性;经过局部二值模式处理后,结合纹理特征的差异,有效缩小了判断的范围,减小相似度判别的难度;通过均值哈希算法计算相似度后筛选的菌核病及枯萎病图像获取准确率均为100%,根腐病及灰斑病图像获取准确率最差,为83.3%,其他图像获取准确率均在90%以上,因此利用均值哈希算法计算相似度后,病害图片的获取准确性大大提高;通过Python语言编写的数据扩充代码经过图片旋转、翻转模糊、增加噪声、改变亮度几种处理,达到17倍扩增,试验最终获得2 592张大豆病害图像。研究提高了大豆病害图像数据采集的精确度,为大豆常见病害的自动识别和诊断提供了技术参考。     

基于EDEM-Fluent的玉米储藏立筒仓环流通风与纵向通风仿真分析

为解决立筒仓中纵向通风方式储粮效果不佳,在储粮机械通风过程中存在通风不均匀等问题,该研究结合纵向通风与横向通风的优点建立了环流通风仓模型,应用EDEM-Fluent流固热耦合方法,对相同工况下,储粮仓两种风道结构在机械通风时的速度场、温度场进行仿真对比分析。结果表明：环流通风速度均匀性指数为0.92,纵向通风速度均匀性指数为0.88,相同工况下环流通风气流在粮仓内分布更均匀。在温度场仿真分析中,纵向通风初期入风口附近区域粮堆温度呈梯度下降,明显低于初始温度,上层粮堆由纵向通风引起的热量传递不明显,受仓顶环境温度影响,粮面温度较粮堆内部低;环流通风初期,上层粮堆在环流通风影响下已经开始进行热量交换,产生温度梯度,通风结束后,纵向通风在粮层高度H=0.5 m处,温度维持26.85℃,H=0.8 m处温度降到27.85℃,整体平均温度降至24.77℃,环流通风仓在这两处温度分别为24.85和25.85℃,整体平均温度降至23.43℃,环流通风整体降温效果优于纵向通风;在颗粒温度场仿真分析中,相较于纵向通风,环流通风仓上下部颗粒温度相差较小,整体降温均匀。在不同通风形式下的粮仓各层温度变化规律...     

Folin-酚法测定水果及其制品中总多酚含量的条件

对Folin-Denis法和Folin-Ciocalteus法测定水果及其制品中总多酚含量进行了研究。Folin-Ciocalteus法比Folin-Denis法更加稳定、灵敏和准确。经过一系列优化实验,提出Folin-Ciocalteus法的最适测定程序为1.0mL样品提取液中依次加入5.0mL水、1mL显色剂和3mL7.5%碳酸钠溶液,摇匀,显色2h,在765nm波长下测定吸光度。采用此程序,苹果、梨、香蕉、柿子、葡萄和葡萄酒等6种试材的没食子酸平均添加回收率为77.2%～112.1%,方法误差为0.8%～5.7%。     

基于Opt-MobileNetV3的大豆种子异常籽粒识别研究

针对大豆异常籽粒识别模型参数量过大、计算成本高、准确率较低等问题,提出了一种改进的轻量级神经网络MobileNetV3模型,将其层数减少,加快模型的训练和推理速度,增加全连接层和Softmax层以增加模型的非线性判别能力以及利于多分类任务的输出,使用全局平均池化代替全局最大池化减少信息丢失,通过添加Dropout层以及去掉MobileNetV3中SE Block注意力机制来增加模型的泛化能力。试验结果表明：将大豆籽粒图像数据经过传统的卷积神经网络AlexNet、VGG16与轻量级神经网络MobilenetV3训练测试结果进行对比,AlexNet算法最终平均精度均值(Mean average precision, mAP)为87.3%、VGG16算法为87.7%,二者mAP相差较小,但两者在训练过程中模型内存占用量及训练时间相差较大,其中AlexNet模型内存占用量为7 070 kB,训练时间为5 420.59 s,而VGG16模型内存占用量为19 674 kB,训练时间为8 282.68 s,整体来看AlexNet相对更好。通过对轻量级神经网络MobileNetV3模型的识别训练,最终...     

谷物力学特性的试验研究

谷物在收获、运输和产后处理过程中总会发生碰撞、挤压等现象，使粮食产生破损。为此，针对谷物物理力学特性进行了试验研究，并分析了玉米、大豆、大米和红饭豆的摩擦特性、抗压特性，以及含水率对大豆摩擦特性和抗压特性的影响。结果表明：不同种类谷物的静摩擦因数及平均极限压力存在显著差异，平均静摩擦因数红饭豆>玉米>大米>花生；抗压特性试验中，测得大豆、花生、玉米、红饭豆的平均极限压力分别为101.92、27.37、78.89、34.01N。在不同含水率对大豆力学特性影响的对比试验中，大豆与合金钢摩擦片的静摩擦因数随含水率的增加而增大，平均极限压力随大豆含水率的增加而降低，二者呈负相关。研究结果可为粮食的物理特性参数研究提供重要依据。