检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏农业科学 2014年第2期42卷 333-339页

作者：孙国祥陈满汪小旵丁为民丁永前李永博邱威南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

综述了变量施肥机测土配方图生成系统、控制系统及排肥机构等领域的研究状况。目前变量施肥机主要采用离线式变量施肥方式,根据土壤养分离散采样,并进行空间插值,结合3S技术生成土壤养分分布图,结合具体地域作物施肥标准生成变量施肥配... 详细信息

综述了变量施肥机测土配方图生成系统、控制系统及排肥机构等领域的研究状况。目前变量施肥机主要采用离线式变量施肥方式,根据土壤养分离散采样,并进行空间插值,结合3S技术生成土壤养分分布图,结合具体地域作物施肥标准生成变量施肥配方图。变量施肥控制系统研究重点是定位准确性和控制系统的实时性、智能性,为实现精准变量施肥提供易操作的控制器。排肥机构集中研究排肥机构结构设计、排肥精度、排量、幅度、均匀性和变异系数。目前测土配方图获取是影响变量施肥机应用推广的关键技术难题,今后应主要研究实时变量施肥机,加强对土壤养分实时间接检测的技术研究和完善精准变量施肥体系,从而拓展变量施肥机的应用前景。

关键词：变量施肥机配方图土壤养分 3S技术排肥机构

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基于三维重建的秸秆地单株水稻生长形态检测研究

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南京农业大学学报 2021年第6期44卷 1197-1208页

作者：魏天翔汪小旵施印炎王延鹏王凤杰张先洁卜俊怡杨四军南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031 江苏省农业科学院农业资源与环境研究所江苏南京210014

[目的]为评估长江下游稻麦轮作区小麦秸秆全量还田对下茬水稻早期生长的影响,设计1种基于深度学习和三维重建的单株水稻生长形态参数测量方法。[方法]首先,以交并比(IoU)、像素精度(PA)和F值(精准率和召回率的调和平均数)作为精度衡量指... 详细信息

[目的]为评估长江下游稻麦轮作区小麦秸秆全量还田对下茬水稻早期生长的影响,设计1种基于深度学习和三维重建的单株水稻生长形态参数测量方法。[方法]首先,以交并比(IoU)、像素精度(PA)和F值(精准率和召回率的调和平均数)作为精度衡量指标,对比传统图像分割方法(ExG+Otus、Grabcut)和深度学习模型(DeepLabv3+、SegNet、PSPNet)优选出适用于田间水稻植株的图像分割方法。然后,将植株分割图像作为输入,使用多视图空间雕刻算法对水稻进行三维重建,并从模型中提取植株形态参数,与人工测量值对比验证精度。最后,利用筛选出的方法对不同秸秆还田方式下的水稻早期生长发育情况进行量化对比。[结果]DeepLabv3+网络可用于田间水稻图像分割,在水稻分蘖期的不同阶段均能实现较好的分割效果,且能克服田间的杂草、浮萍、倒影等干扰因素,其性能指标分别为IoU值0.801,PA值0.986,F值0.822,优于其他图像分割方法。使用空间雕刻算法结合深度学习图像分割技术可以实现田间水稻的三维模型重建,根据植株三维模型计算得到株高、叶长、分蘖数和叶片数4个形态参数,与人工测量参数对比,决定系数(R2)分别为0.99、0.95、0.89和0.95,均方根误差(RMSE)分别为1.03、1.19、0.82和1.39。利用该方法对“泡田+旋耕(SR)”“旋耕+泡田(RS)”和“翻耕+旋耕+泡田(PRS)”3种不同秸秆还田方式下的水稻早期生态参数进行为期4周的测量,从生长参数的增量对比来看,整体上水稻受秸秆还田的负面影响从小到大依次为PRS、RS、SR。[结论]本文方法可以实现较高精度的田间单株水稻三维重建,可用于秸秆还田后水稻早期生长形态检测研究。

关键词：三维重建深度学习生长形态秸秆还田水稻

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基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测

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南京农业大学学报 2018年第4期41卷 760-766页

作者：梁琨刘全祥潘磊庆沈明霞南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031 南京农业大学食品科技学院江苏南京210095

[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实... 详细信息

[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。

关键词：高光谱成像技术库尔勒香梨可溶性固形物竞争性自适应重加权算法迭代保留信息变量算法

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基于双目视觉的主从式果园作业车辆自主跟随系统设计

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湖南农业大学学报（自然科学版） 2016年第3期42卷 344-348页

作者：毕伟平张欢瞿振林丁永前余洪锋王波南京农业大学工学院江苏南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

将黑白棋盘格特征板固定于引导车辆作为跟随特征,通过固定于跟随车辆的双目视觉系统,获取黑白棋盘特征板上各角点的三维信息,分析该信息,得到引导车辆相对于跟随车辆的车辆间距、横向偏移及航向偏角,利用该导航信息实现跟随车辆的自动跟... 详细信息

将黑白棋盘格特征板固定于引导车辆作为跟随特征,通过固定于跟随车辆的双目视觉系统,获取黑白棋盘特征板上各角点的三维信息,分析该信息,得到引导车辆相对于跟随车辆的车辆间距、横向偏移及航向偏角,利用该导航信息实现跟随车辆的自动跟随,建立了主从式果园作业车辆的跟随系统。双目视觉系统在不同光强下静态性能测试结果表明,双目系统生成导航参数偏差与日间光强无明显相关性,体现出双目系统对外界光环境变化有良好的适应性。在果园环境下,对该系统进行性能测试,结果系统导航信息生成频率为4.0 Hz,横向偏移平均偏差为3.68 cm,车辆间距平均偏差为8.24 cm,航向偏角平均偏差为2.32°,表明所构建的跟随系统能实现对引导车辆的自动实时跟随。

关键词：主从式果园车辆双目视觉自动导航

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基于Hilbert变换的害虫自动计数和发布系统的设计

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湖南农业大学学报（自然科学版） 2017年第1期43卷 103-107页

作者：胡古月汪小旵鲁伟李雪 Morice O.ODHIAMBO 南京农业大学工学院江苏南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

基于希尔伯特变换(Hilbert),设计了害虫自动计数和远程发布预警系统。系统主要由杀虫灯、采集卡、变压器、PC机、可编程逻辑控制器(PLC)、路由器等硬件设备组成,运行时,杀虫灯高压网端的电压信号经变压器降压,采集卡采集降压后的杀虫网... 详细信息

基于希尔伯特变换(Hilbert),设计了害虫自动计数和远程发布预警系统。系统主要由杀虫灯、采集卡、变压器、PC机、可编程逻辑控制器(PLC)、路由器等硬件设备组成,运行时,杀虫灯高压网端的电压信号经变压器降压,采集卡采集降压后的杀虫网电压,采集卡通过USB口与PC机相连,PLC通过串口与PC机相连。用Lab VIEW软件作为平台,对采集到的信号进行Hilbert变换,得到信号的瞬时幅值,当瞬时幅值小于设定值时,通过串口给PLC发送Modbus指令,PLC接收到指令后对相应寄存器进行计数。利用PLC和My SCADA组态软件对PLC寄存器数据进行远程发布,手机端、远程桌面端都可监测现场害虫计数值。对采集到的714只害虫触网扰动信号进行分析,从中任意选4组共7个扰动信号进行演示,结果系统能准确识别7个扰动区,并通过手机端和远程桌面端显示。

关键词：害虫自动计数数据采集希尔伯特变换串口通信远程发布

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基于Welch法功率谱和广义回归神经网络的禽蛋裂纹辨识

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食品科学 2015年第14期36卷 156-160页

作者：丁天华卢伟张超杜健健丁为民赵贤林南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

为建立一种快速无损检测禽蛋裂纹的方法,构建了基于磁致伸缩振子扫频式振动的禽蛋裂纹检测系统。系统以声学特性为基础,通过利用Welch法功率谱分析禽蛋振动音频信号,利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并构建基于广义回归神经网... 详细信息

为建立一种快速无损检测禽蛋裂纹的方法,构建了基于磁致伸缩振子扫频式振动的禽蛋裂纹检测系统。系统以声学特性为基础,通过利用Welch法功率谱分析禽蛋振动音频信号,利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并构建基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的禽蛋裂纹检测模型。实验对290枚鸡蛋进行检测(训练集200枚,测试集90枚)。结果表明,测试集中无损蛋与裂纹蛋的判别率分别达到96.7%和98.3%。研究表明,利用磁致伸缩振子扫频和Welch法功率谱分析,通过主成分分析法提取特征向量中的有用信息并结合GRNN模型检测禽蛋裂纹是可行的。

关键词：禽蛋裂纹检测磁致伸缩 Welch功率谱主成分分析广义回归神经网络

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禽蛋品质无损检测的研究现状及其展望

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食品工业科技 2015年第18期36卷 381-384页

作者：张超卢伟丁天华杜健健丁为民罗慧南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

近年来,国内外已有不少学者对禽蛋品质的无损检测进行了研究,其中禽蛋蛋壳强度检测、禽蛋裂纹检测及禽蛋新鲜度检测为研究热点,而禽蛋微小裂纹、散黄蛋和双黄蛋的快速无损检测则是研究难点。本文通过论述机器视觉技术、光谱检测技术、... 详细信息

近年来,国内外已有不少学者对禽蛋品质的无损检测进行了研究,其中禽蛋蛋壳强度检测、禽蛋裂纹检测及禽蛋新鲜度检测为研究热点,而禽蛋微小裂纹、散黄蛋和双黄蛋的快速无损检测则是研究难点。本文通过论述机器视觉技术、光谱检测技术、声学技术、电子鼻技术以及称重-测距法等无损检测方法,依次分析国内外对禽蛋外观品质、禽蛋蛋壳强度、禽蛋裂纹和禽蛋新鲜度的研究现状,并对禽蛋品质无损检测的发展趋势进行了展望,以期为今后禽蛋品质无损检测的深入研究提供参考。

关键词：禽蛋品质无损检测

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基于光声光谱深度扫描的单粒玉米种子发芽率无损检测方法

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华南农业大学学报 2020年第6期41卷 119-125页

作者：王新宇牛鹏帅卢伟 DENG Yiming 南京农业大学人工智能学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031 密歇根州立大学工学院密歇根州东兰辛48824

【目的】针对目前玉米种子发芽率快速无损检测方法易受种子表皮颜色影响的问题,拟采用光声光谱深度扫描技术提高玉米种子发芽率的检测精度。【方法】选取3种不同颜色、6个品种的玉米样本,利用人工老化方法得到8种不同老化时间的玉米种子... 详细信息

【目的】针对目前玉米种子发芽率快速无损检测方法易受种子表皮颜色影响的问题,拟采用光声光谱深度扫描技术提高玉米种子发芽率的检测精度。【方法】选取3种不同颜色、6个品种的玉米样本,利用人工老化方法得到8种不同老化时间的玉米种子;通过调制光谱频率获得7种不同深度的光声光谱信息,并利用主成分分析分别得到最佳扫描频率和特征光谱,比较偏最小二乘法回归、BP神经网络、广义回归神经网络和支持向量回归等发芽率预测模型精度。【结果】光声光谱最佳扫描频率为500 Hz,支持向量回归的预测模型精度最高,相关系数均超过0.9800。6个品种玉米种子的发芽率预测相关系数分别为0.9838,0.9847,0.9836,0.9878,0.9833和0.9947,6个品种混合的玉米种子发芽率预测相关系数为0.9421。【结论】通过拓展光谱、声音和深度信息,光声光谱深度扫描技术适用于不同颜色的玉米发芽率高精度检测,具有较好的泛化能力。

关键词：光谱学光声光谱玉米种子发芽率支持向量回归

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基于作物生理信息的夏季温室黄瓜节水灌溉模型研究

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灌溉排水学报 2014年第2期33卷 1-5,68页

作者：孙国祥李永博汪小旵张瑜陈满谭胜男柳爱珍南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代设施农业技术与工程实验室南京210031

为了实现温室作物精准节水灌溉,提高节水灌溉模型的抗干扰性,结合作物生理信息和温室环境因子建立了以长时间尺度辐热积为变量的节水灌溉模型。结果表明,试验期间(5月10日—7月10日),环境因子对夏季温室黄瓜茎流速率的影响并不明显,主... 详细信息

为了实现温室作物精准节水灌溉,提高节水灌溉模型的抗干扰性,结合作物生理信息和温室环境因子建立了以长时间尺度辐热积为变量的节水灌溉模型。结果表明,试验期间(5月10日—7月10日),环境因子对夏季温室黄瓜茎流速率的影响并不明显,主要由于外界人为干扰因素对温室作物生理参数产生瞬时短时间的干扰,但黄瓜所受辐热积与累积茎流量达极显著关系(相关系数为0.993)。建立的节水灌溉模型具有抗干扰性,能够实现精准灌溉。

关键词：节水灌溉温室黄瓜水分胁迫茎流量辐热积

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基于光声光谱结合LS-SVR的稻种活力快速无损检测方法研究

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中国激光 2015年第11期42卷 270-279页

作者：李欢欢卢伟杜昌文马菲罗慧南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031 远程测控技术江苏省重点实验室江苏南京210096 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室江苏南京210008

传统活力检测方法存在操作复杂、耗时长、可重复性差、对种子造成损伤且不可逆等不足,基于此,提出一种基于光声光谱结合最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)的稻种活力快速、无损检测方法。在温度为45℃、相对湿度为90%的条件下,对南粳46(粳... 详细信息

传统活力检测方法存在操作复杂、耗时长、可重复性差、对种子造成损伤且不可逆等不足,基于此,提出一种基于光声光谱结合最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)的稻种活力快速、无损检测方法。在温度为45℃、相对湿度为90%的条件下,对南粳46(粳稻)和内5优8015(杂交稻)进行高温高湿人工老化处理,依次老化0,24,48,72,96 h,获得不同活力的稻种;采集2类稻种光声光谱数据,总计100份,其中校正集样本60个,预测集样本40个;采用小波包对原始光谱数据进行预处理,通过协方差分析和主成分分析(PCA)对光谱进行降维;分别通过偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和LS-SVR建立稻种活力预测模型。其中,采用协方差分析结合LS-SVR建立的模型性能最优,该模型不仅适用于单一稻种,而且适用于不同种类稻种活力的预测。研究表明,采用光声光谱技术结合LS-SVR对稻种活力进行测定是可行的,且所建模型在稻种活力预测方面具有较好的预测精度,为便携式水稻活力光声光谱仪的研制提供了理论依据。

关键词：光谱学光声光谱稻种活力小波包最小二乘支持向量机回归

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