智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

NO对大鼠中脑腹侧被盖区DA神经元的调节

实验观察了微量注射 NOS抑制剂 L -NAME及微量联合注射 NO的前体 L-精氨酸( L-Arg) L-NAME于大鼠中脑腹侧被盖区( VTA)对该部位多巴胺神经元的调节。发现VTA注射 L -NAME( 1 mg/ 5μL )后 ,伏隔核( Acb)多巴胺 ( DA )代谢产物—双羟苯乙酸( DOPAC)水平升高到注射前的 1 2 2 .5% ( P <0 .0 0 1 ) ,小剂量注射 L-NAME( 0 .2 mg/ 5μL)对伏隔核 DOPAC水平无明显影响 ;同样方法联合注射 L-Arg( 3 0 0 μg/ 5μL) L-NAME( 1 mg/5μL)后 ,伏隔核 DOPAC水平无明显变化。结论 :VTA微量注射 L-NAME兴奋了该部位的DA神经元 ,而 L -Arg L -NAME联合注射 ,却不能影响 DA神经元的活动 ,说明 NO可以通过L-Arg-NOS-NO途径参与 VTA多巴胺神经元的调节     

沼气池安全使用须知

一、进料口、出料口、水压箱要加盖,防止人畜掉进池中,且有利于改善环境卫生和越冬保温。二、已投料的池子,下池工作时不准吸烟和用明火照明,以防发生火灾。可用手电筒或电灯照明。三、池中的硫化氢和二氧化碳等气体,会使人窒息、死亡。在换料或进     

珍稀食用菌新品种:大球盖菇

大球盖菇又名称皱球盖菇,是联合 国粮农组织向发展中国家推荐栽培的一 种珍稀食用菌新品种,也是国际菇类交 易市场上的十大畅销品种之一。该品种 营养丰富,含18种氨基酸、多种维生 素和矿物质,维生素PP的含量是甘蓝、 番茄、黄瓜的10倍;具有高蛋白、低 脂肪、多糖含量高的特点,能预防冠心 病、助消化、抗肿瘤、缓解疲劳,深受 消费者青睐。     

桑苗圃和桑园的化学除草

用氟乐灵和精稳杀得或高效盖草能进行桑苗圃除草，用草甘磷和乙草胺混合进行桑园除草，可有效地防除杂草。