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1.
人工饲料不同成型剂对稚蚕饲育的影响   总被引:4,自引:0,他引:4  
在含桑绿枝粉稚蚕人工饲料配方中,以淀粉和卡拉胶为成型剂,进行稚蚕饲育对照试验,除2龄眠蚕体重外,各项饲育成绩无显差异,3龄改喂桑叶后,淀粉区饲育成绩迅速提高。含淀粉饲料价格低廉,在加水量适宜时,可以采取切条给饵方法。  相似文献   
2.
近年来,木屑袋栽香菇技术在全国各地普及推广,每年消耗大量木材,破坏自然生态平衡.我国是植棉大国,开发利用棉秆资源发展香菇生产前景广阔.为此,我们组织科技协作攻关,通过近两年用棉秆粉袋栽香菇试验,收到了预想效果.现报告如下:  相似文献   
3.
农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。  相似文献   
4.
针对河蟹养殖中水草清理是以人工完成为主,存在费工费时、劳动效率低、成本高等问题,提出一种图像处理的蟹塘水草图像导航线拟合方法。首先通过采集水草RGB图像,并转换为HSV颜色空间,并选用H分量二值分割,对分割图像进行填充处理;其次根据水草图像面积差异,设定参数删除非目标区域,进行形态学运算,保留目标区域;再按列查找二值图像非零像素点的中点位置,得到水草图像形态特征曲线;最后根据查找的特征曲线,利用最小二乘法拟合出导航线。试验结果表明本文方法拟合导航线相对误差在0.498%以内,平均相对误差绝对值为0.247%,平均耗时为0.005 s。本文方法能够较好地满足水草图像导航线拟合的准确性和实时性,可为智能化水草清理作业船的研制奠定理论与技术基础。  相似文献   
5.
马从国  赵德安 《安徽农业科学》2009,37(23):11192-11193
Visual Basic 6.0为开发环境,Matlab6.5为数据处理工具,开发了基于神经网络的谷物霉变识别系统,并简要介绍了该系统的硬件结构及软件功能实现的关键方法。  相似文献   
6.
介绍了喷漆机器人喷枪轨迹离线优化方法问题的数学模型,建立了评价喷涂效果的目标泛函,确定了具体的算法.并以圆锥面工件为例对整个喷涂过程进行计算机仿真,得出优化仿真结果。  相似文献   
7.
采摘机器人视觉伺服控制系统设计   总被引:5,自引:0,他引:5  
分析了采摘机器人目标位置与机器人关节角度之间的运动学关系,给出了两者之间的坐标变换公式.根据伺服控制特点,在机器人伺服控制中引入模糊PID控制方法,利用模糊控制策略在线自适应整定PID参数,提高了控制系统的动、静态性能.仿真和实验结果验证了设计的合理性和有效性.  相似文献   
8.
基于RBF网络的联合收获机脱粒滚筒恒速控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
对联合收获机行走、收割、脱粒系统进行分析,提出了系统数学模型的基本形式.针对该模型的高阶次、非线性和难以准确获得具体参数等问题,将模型差分方程的基本形式分解为与控制信号无关和有关的2个部分,利用RBF神经网络技术分别对2个部分进行在线辨识,控制器根据辨识结果进行控制,构建了自适应控制.利用该系统进行了不同条件下的仿真和试验,试验证明利用RBF网络可快速有效地拟合被控对象.当对象参数发生变化时,系统可实现跟踪适应,达到较好的控制效果.  相似文献   
9.
双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。  相似文献   
10.
陈玉  赵德安 《农业机械学报》2010,41(11):153-157
为恢复被果树枝叶遮挡后丢失的信息,首先通过计算遮挡因子,确定果树枝叶对苹果的遮挡区域;然后,利用格子波尔兹曼方法求解各向异性扩散方程,估计丢失的信息,提出了基于格子波尔兹曼方法的图像修复算法。实验证明,该算法能够有效实现苹果图像中枝叶遮挡部分的修复。与基于曲率驱动扩散的图像修复算法相比,该算法具有较高的峰值信噪比。由于算法的高度并行性,可以将其用于构建并行图像处理系统,并且适合苹果采摘机器人视觉系统。  相似文献   
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