检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第12期44卷 3543-3552页

作者：黄林峰蒋雪松贾志成周宏平周磊戎子凡南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037 林业资源高效加工利用协同创新中心江苏南京210037

为了实现梨树生长和结果时期对于梨树养分的精准和及时地监测,进一步为梨树施肥管理及梨果品质提升提供保障和调整策略,养分监测十分重要。使用ASD FieldSpec3高光谱仪获取梨树果实膨大期和成熟期的叶片高光谱数据,采集叶片氮磷钾含量... 详细信息

为了实现梨树生长和结果时期对于梨树养分的精准和及时地监测,进一步为梨树施肥管理及梨果品质提升提供保障和调整策略,养分监测十分重要。使用ASD FieldSpec3高光谱仪获取梨树果实膨大期和成熟期的叶片高光谱数据,采集叶片氮磷钾含量信息。对比分析原始反射率、一阶导数变换(FD)、卷积平滑算法(SG)、标准正态变量变换法(SNV)等光谱预处理方法对于高光谱反射率监测模型拟合效果的影响。利用主成分分析(PCA)、竞争自适应重加权抽样(CARS)和连续投影算法(SPA)选择高光谱数据的特征波段。之后,使用偏最小二乘法回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBDT)、卷积神经网络(CNN)、深度森林(DF)算法建立基于特征波段的监测模型,筛选梨树氮磷钾3种营养元素的最优高光谱监测模型。结果表明,深度学习算法DF具备较好的处理高光谱数据的能力。氮元素的最佳建模组合为SG-SNV预处理的PCA特征波段的DF回归模型(R^(2)=0.9283,RMSE=0.2381 g·kg^(-1));磷元素的最佳建模组合为SG-SNV预处理的SPA特征波段的GBDT回归模型(R^(2)=0.9367,RMSE=0.0431 g·kg^(-1));钾元素的最佳建模组合为SG-SNV预处理的PCA特征波段的DF回归模型(R^(2)=0.9544,RMSE=0.2767 g·kg^(-1))。基于高光谱特征波段的监测模型拟合效果良好(R^(2)>0.9),可以实现梨树果实膨大期和成熟期氮磷钾含量的准确监测。

关键词：梨树高光谱机器学习深度学习养分含量

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基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

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农业工程学报 2024年第6期40卷 258-266页

作者：陈青殷程凯郭自良吴玄博王金鹏周宏平南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037 南京林业大学机械电子工程学院南京210037

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用... 详细信息

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。

关键词：图像处理 YOLOv7 分类识别姿态识别深度学习苹果

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深度学习在林果品质无损检测中的研究进展

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农业工程学报 2024年第17期40卷 1-16页

作者：蒋雪松计恺豪姜洪喆周宏平南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037 南京林业大学机械电子工程学院南京210037

林果品质与消费者和果农密切相关,在保障消费者安全、优化运输贮藏、改善后续分级、实现优质优价、提高果农收益等方面均有重要作用,然而传统的林果品质检测方法存在效率低、检测范围有限和鲁棒性差等问题。近年来,随着深度学习的迅猛发... 详细信息

林果品质与消费者和果农密切相关,在保障消费者安全、优化运输贮藏、改善后续分级、实现优质优价、提高果农收益等方面均有重要作用,然而传统的林果品质检测方法存在效率低、检测范围有限和鲁棒性差等问题。近年来,随着深度学习的迅猛发展,林果品质无损检测技术也取得了突破性的进步。该研究梳理了目前主流的深度学习模型及其作用,然后从林果安全品质、外部品质和内部品质3个方面阐述了深度学习的研究进展,发现卷积神经网络是林果品质无损检测领域应用最广泛的深度学习模型。同时结合深度学习应用现状与模型不足分析了该领域仍存在数据质量低、模型泛化能力差、实际部署困难等问题,提出未来应围绕数据增强与评价指标、建立公共数据集、多模态融合、模型融合、元学习、拓展应用、模型压缩等方面展开研究。该文旨在为深度学习在林果品质无损检测中的进一步发展提供参考,以加快林果产业的数字化、信息化进程。

关键词：深度学习品质保障卷积神经网络林果无损检测

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叶片风振响应空间运动姿态及雾滴沉积效果分析

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农业工程学报 2024年第17期40卷 71-81页

作者：许林云武玉柱周宏平张健张超南京林业大学机械电子工程学院南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037

风送喷雾技术可有效提升雾滴向冠层内部的输送能力,增强雾滴在树冠各处的覆盖均匀性,但气流对单一叶片的动态响应及雾滴沉积的细观作用效果还不清楚。该研究通过风洞内的稳定气流对单一梨树叶片进行风振响应试验,追踪叶片表面代表叶片... 详细信息

风送喷雾技术可有效提升雾滴向冠层内部的输送能力,增强雾滴在树冠各处的覆盖均匀性,但气流对单一叶片的动态响应及雾滴沉积的细观作用效果还不清楚。该研究通过风洞内的稳定气流对单一梨树叶片进行风振响应试验,追踪叶片表面代表叶片形态的4个特征点,构建模拟叶片的三维空间运动模型,分析研究特征点的空间运动轨迹及叶面雾滴沉积效果。研究结果表明:低于临界风振响应速度,叶片基本稳定于一定抬升角位置,大于等于临界风振响应速度,叶片的稳定状态才会破坏,出现大幅度的摆动与翻转的复合运动响应,且运动响应具有周期性特征。对应5、7和9 m/s风速下,在一个周期内叶尖的空间运动总行程分别为180.61、1140.77、766.33 mm,叶片总扭转角分别为290.7°、896.8°、716.2°。雾滴沉积试验中,风速低于5m/s,雾滴主要沉积于面向气流方向的叶面,随着气流速度增大,正面雾滴沉积覆盖率由43.2%逐渐减小为10.3%;大于等于风速5m/s时,叶片正反两表面均有雾滴沉积,但雾滴主要沉积亲水性较好的叶片反面上。提出了应用叶片的空间运动瞬时位置的实际坐标构建模拟叶片位姿,可清晰体现叶片的空间位姿及运动过程。研究结果可进一步揭示风送喷雾过程中载雾气流与动态叶片的沉积作用机理。

关键词：叶片风送喷雾运动姿态雾滴尺寸雾滴沉积

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基于TLS点云骨架提取的杨树苗木干旱表型特征分析

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农业机械学报 2025年第3期56卷 188-197页

作者：张慧春周丽雯边黎明南京林业大学机械电子工程学院南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037 南京林业大学林草学院南京210037 南京林业大学南方现代林业协同创新中心南京210037

植物干旱胁迫监测的关键在于如何精确定位和识别目标,为此,高效的植物表型提取系统成为必要配备。三维点云信息因其能提供高精度的三维描述,成为这一系统中重要的数据支撑,为植物在干旱环境中的长势监测提供了坚实的技术基础。本文采用... 详细信息

植物干旱胁迫监测的关键在于如何精确定位和识别目标,为此,高效的植物表型提取系统成为必要配备。三维点云信息因其能提供高精度的三维描述,成为这一系统中重要的数据支撑,为植物在干旱环境中的长势监测提供了坚实的技术基础。本文采用地基激光雷达技术采集杨树苗木三维点云数据,并提出了一种结合预分割的L1中值骨架提取算法,实现精细表型提取与干旱特征分析。首先,通过高程分析、半径滤波和颜色指数滤波对原始点云进行去噪预处理;其次,利用改进的DBSCAN算法实现群体点云单木分割,并结合基于贪婪算法的八叉树进行全局搜索以优化分割精度;最终,利用KNN算法与MRF算法对单株点云进行预分割,提升点云数据的空间一致性,降低L1中值算法的计算复杂度,通过得到的骨架点云计算杨树苗木的表型特征。提出引入冠长率和高径比2个新的指标,以揭示杨树苗木在干旱胁迫下通过优化资源分配和减少水分消耗的适应机制。其中,冠长率在CK组和DT组的抗旱性评价中灰色关联度均排名第1,相关系数为-0.85,表明其对水分供应高度敏感,能够全面反映植物的资源利用效率和抗旱能力,是评估杨树苗木干旱适应性的核心指标。通过结合三维点云技术与精细表型分析,为杨树苗木早期干旱胁迫的高效精准监测提供了技术支持,对确定干旱表型指标、优化抗旱性评价体系具有意义。

关键词：杨树地面激光扫描干旱胁迫点云骨架表型特征干旱响应指标

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基于高光谱成像技术的宁夏枸杞产地溯源鉴别

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食品科学 2024年第6期45卷 254-260页

作者：袁伟东姜洪喆杨诗雨张聪周禹周宏平南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心江苏南京210037

本研究基于高光谱成像(400~1000 nm)结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法。获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5个不同产地的枸杞高光谱图像,并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据。同时使用多种预处理方... 详细信息

本研究基于高光谱成像(400~1000 nm)结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法。获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5个不同产地的枸杞高光谱图像,并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据。同时使用多种预处理方法消除光谱的干扰信息,研究表明基于归一化反射光谱的判别模型表现出较好的性能。进一步地采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、粒子群优化算法、迭代保留信息变量算法(iteratively retaining informative variables,IRIV)和CARS+IRIV选择特征波长。研究结果表明CARS+IRIV选取波长建立的简化模型性能最优,从二元分类到五元分类模型,特征波长仅占全波长的15.6%~27.7%,预测集准确率分别为97.7%、90.9%、89.2%、87.1%。此外,为了更加直观辨别分类种类,使用混淆矩阵可视化最佳简化分类模型。在对宁夏枸杞分类中获得了令人满意的灵敏度、特异性和Kappa系数。综上,高光谱成像技术结合化学计量学方法可有效鉴别枸杞产地,可为枸杞产业发展提供关键技术支撑。

关键词：高光谱成像枸杞产地鉴别特征波长

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柔性摇臂振动式核桃采收机设计及其振动性能

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林业科学 2025年第4期61卷 180-195页

作者：茹煜范高鸣许林云张海锋周宏平施明宏王艳艳崔王斌徐国鹏南京林业大学机械电子工程学院南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037

【目的】针对核桃采收效率和果实采净率低等问题,设计一种柔性摇臂振动式核桃采收机,采用树干振动采收方式,研究不同振动参数对采收机振动性能的影响,通过响应面曲线获得两两交互作用下的振动加速度响应情况,优化设计结构和作业参数。... 详细信息

【目的】针对核桃采收效率和果实采净率低等问题,设计一种柔性摇臂振动式核桃采收机,采用树干振动采收方式,研究不同振动参数对采收机振动性能的影响,通过响应面曲线获得两两交互作用下的振动加速度响应情况,优化设计结构和作业参数。【方法】对采收机关键零部件进行结构设计和应力分析,确定最佳参数;对核桃树夹持处和树干处的加速度响应效果进行仿真分析和振动作业试验,应用Design-Expert 13.0软件,以振动频率、树干直径和振动时间为主要因素,以振动加速度为评价指标,通过响应曲面探究3个参数对振动加速度的影响程度。【结果】通过ADAMS动力学分析软件得出柔性摇臂最佳直径为15 cm、最佳夹持力为2800 N,对比仿真结果与田间采收试验结果,核桃树夹持处、树干处不同频率时的振动加速度误差在5%之内;振动频率、树干直径和振动时间对振动加速度的贡献率分别为2.3178、1.6492和1.4894,当振动频率为14 Hz、树干直径为15 cm时,振动加速度达到最大值63.417 m·s^(−2),三因素对振动加速度的影响程度由大到小依次为振动频率、树干直径、振动时间。【结论】设计柔性摇臂振动式核桃采收机,剖析该装备结构特征和作业参数对能量传递的影响,可为大规模标准果园的高效核桃采收提供作业参数依据,有效提高核桃采收效率和果实采净率。

关键词：柔性摇臂振动采收结构设计振动响应

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苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展趋势

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农业工程学报 2023年第4期39卷 1-15页

作者：陈青殷程凯郭自良王金鹏周宏平蒋雪松南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037 南京林业大学机械电子工程学院南京210037

目前国内苹果基本采用人工采摘方式,随着劳动力资源短缺以及机械自动化技术的迅速发展,利用机器人采摘替代人工作业成为必然趋势,开发苹果采摘机器人用于果园收获作业具有重要意义。由于苹果采摘作业环境复杂,严重制约了采摘自动化的发... 详细信息

目前国内苹果基本采用人工采摘方式,随着劳动力资源短缺以及机械自动化技术的迅速发展,利用机器人采摘替代人工作业成为必然趋势,开发苹果采摘机器人用于果园收获作业具有重要意义。由于苹果采摘作业环境复杂,严重制约了采摘自动化的发展。目标识别、定位与果实分离是苹果采摘机器人的关键技术,其性能决定了苹果采摘的效率及质量。该文概述了具有市场化前景的苹果采摘机器人发展和应用现状,综述了在复杂自然环境光照变化、枝叶遮挡、果实重叠、夜间环境下以及同色系苹果的识别方法,介绍了多种场景并存的复杂环境下基于深度学习的苹果识别算法,遮挡、重叠及振荡果实的定位方法,并对采用末端执行器实现果实与果树的分离方法进行了分析。针对现阶段苹果采摘机器人采摘速度低、成功率低、果实损伤、成本高等问题,指出今后苹果采摘机器人商业化发展亟需在农机农艺结合、优化识别算法、多传感器融合、多臂合作、人机协作、扩展设备通用性、融合5G与物联网技术等方面开拓创新。

关键词：机器人机器视觉图像处理苹果采摘末端执行器研究进展

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基于高光谱成像技术的油茶果不同成熟阶段判别

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光谱学与光谱分析 2023年第11期43卷 3419-3426页

作者：袁伟东鞠皓姜洪喆李兴鹏周宏平孙梦梦南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心江苏南京210037 南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037

我国南方丘陵山区大面积种植油茶果,而目前油茶果的采摘期主要根据节气和经验来判断,过早和过晚采摘油茶果皆会带来经济损失。旨在探索高光谱成像技术准确鉴别油茶果成熟度的可行性,应用波段范围为400~1000 nm的高光谱成像(HSI)系统采... 详细信息

我国南方丘陵山区大面积种植油茶果,而目前油茶果的采摘期主要根据节气和经验来判断,过早和过晚采摘油茶果皆会带来经济损失。旨在探索高光谱成像技术准确鉴别油茶果成熟度的可行性,应用波段范围为400~1000 nm的高光谱成像(HSI)系统采集了不同成熟度油茶果共480个样本的高光谱数据。基于SNV、SNV-detrend、SG、一阶导和二阶导5种不同预处理建立PLS-DA和PSO-SVM判别模型。选择最优预处理数据进行特征波长筛选,发现相比于SPA,CARS筛选特征波长建立的简化模型性能更优,CARS-PLS-DA和CARS-PSO-SVM模型预测集分类准确率为92.5%和89.2%,Kappa系数均超过0.86。采用颜色矩的方法提取高光谱图像中颜色特征值结合特征波长建立PLS-DA和PSO-SVM组合模型,发现仍是经CARS筛选特征波长建立的模型性能最优,其中CARS+颜色-PLS-DA和CARS+颜色-PSO-SVM模型预测集分类准确率分别为94.2%和93.3%。特征波长融合颜色特征值的组合建模比单一特征波长建模分类效果好,预测集分类准确率分别提高了1.7%和4.1%。CARS+颜色-PLS-DA模型显示出最佳预测性能,其Kappa系数为0.9231。研究表明利用高光谱成像技术结合化学计量学方法可用于油茶果成熟度检测,为实现快速、无损、准确鉴别油茶果成熟度提供了科学依据。

关键词：高光谱成像油茶果成熟度颜色特征值 Kappa系数

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基于可编程逻辑控制器的核桃振动采收控制系统设计与仿真

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林业科学 2025年

作者：茹煜徐国鹏范高鸣李秋洁易永魁丁莉周宏平南京林业大学机械电子工程学院南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心

【目的】为解决传统核桃人工采收方式存在的采收难度大、效率低、成本高等问题，根据我国核桃种植区域向标准化果园发展的趋势，设计基于可编程逻辑控制器（PLC）的核桃振动采收控制系统，并通过仿真试验验证核桃振动采收控制系统的可... 详细信息

【目的】为解决传统核桃人工采收方式存在的采收难度大、效率低、成本高等问题，根据我国核桃种植区域向标准化果园发展的趋势，设计基于可编程逻辑控制器（PLC）的核桃振动采收控制系统，并通过仿真试验验证核桃振动采收控制系统的可行性，以提高核桃振动采收自动化水平，降低人工采收难度，提高采收效率。【方法】基于激光雷达采集树干点云，在Visual Studio 2017环境下对数据进行预处理，分割出最佳点云强度处的树干信息，采用最小二乘圆拟合方法提取树干直径；应用MATLAB软件设计模糊PID控制器，利用Simulink搭建系统框图找出控制器的最优参数，提高核桃振动采收控制系统的可行性；运用TIA Portal软件设计PLC程序，实现振动臂伸缩功能、夹持功能以及振动功能；使用组态王软件设计人机界面，通过以太网实现PLC与人机界面通讯，实现系统运行后的实时监控；通过仿真和实物试验对核桃振动采收控制系统的可行性进行验证。【结果】应用MATLAB软件得出控制器的最优参数分别为Kp=7.682、Ki=5.675、Kd=1.675。不同移动距离、树干直径的夹持力和振动频率仿真验证结果显示，在伸缩距离20～100 cm时，误差为0.02%～0.15%；树干直径为15～20 cm时，夹持力误差稳定在1.20%～2.72%；振动频率误差为0.67%～3.00%。通过实机采收验证，控制系统能够准确控制振动臂进行移动、夹持和振动，采净率均在81%以上，且采收效率达到人工采收的7倍以上。【结论】本研究提出并设计一款基于PLC的核桃振动采收控制系统，通过仿真试验验证了系统的可行性。该振动采收控制系统适用于标准果园内的核桃采收，为核桃振动采收智能化提供了科学依据和实际指导，有效提高了核桃采收效率。

关键词：控制系统振动采收树干识别可编程逻辑控制器

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