基于卷积神经网络的入侵昆虫识别研究

现有昆虫相关识别算法识别种类较少,缺少针对数量庞大种类众多的入侵昆虫分类识别算法,难以为入侵昆虫综合系统的识别功能提供稳定高效的技术支持。该研究对31类入侵昆虫图像进行数据采集,并对图像数据进行处理与数据集划分,基于四种卷积神经网络模型DenseNet121、MobileNetV3、ResNet101和ShuffleNet对其进行训练测试分析讨论。结果表明,在入侵昆虫综合识别系统识别功能后台算法应用上,MobileNetV3表现出更好的综合性能。根据MobileNetV3模型现有缺陷和模型特性,对MobileNetV3模型指定瓶颈层的注意力机制和激活函数进行改进,改进后模型的准确率为92.8%,单张测试集图像的平均识别时间0.012 s,相较于原MobileNetV3模型分别提高0.5%、缩短15.2%,可以很好满足多昆虫识别分类需求。

跟踪算法下的果树修剪机器人路径规划设计

以果树修剪机器人为研究对象,基于轨迹跟踪算法对修剪机器人进行作业路径规划,并分别与传统的往复式路径规划算法和跟踪算法进行仿真对比实验分析。分析结果表明:与传统往复式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程中漏剪率降低3%,重复率降低2.5%;与传统跟踪式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程转角范围增大36°,横向轨迹误差降低600mm。

基于高光谱成像的甘蔗叶片早期轮斑病与锈病识别技术

针对甘蔗叶片早期轮斑病与锈病发病症状相似,难以区分,导致在实际生产中不便对症施药的问题,以甘蔗早期轮斑病和锈病叶片为研究对象,探究利用高光谱成像技术来识别甘蔗叶片早期轮斑病与锈病的可行性。首先,利用高光谱成像系统在406~1014 nm光谱范围内采集甘蔗健康叶片、早期轮斑病叶片和锈病叶片的高光谱图像,提取图像的感兴趣区域(Region of interest,ROI)并计算其平均光谱作为原始光谱数据,采用一阶导数(First derivative,FD)、Savitzky Golay卷积平滑(Savitzky Golay convolutional smoothing,SG)和标准正态变换(Standard normal variate,SNV)分别对原始光谱数据进行预处理。然后,在预处理的基础上采用主成分分析(Principal component analysis,PCA)算法、蚁群优化(Ant colony optimization,ACO)算法进行特征降维,并将降维后的特征作为后期建模的输入变量。最后,结合降维和不降维2种方式使用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)进行识别。为了确定最优的识别模型,对不同的预处理方法、降维方法和分类器共18个组合模型进行了试验。经对比发现,SG SVM识别模型效果最佳,测试集准确率为99.65%。试验结果表明,利用高光谱成像技术进行甘蔗叶片早期轮斑病和锈病的识别可行且有效,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。

入侵昆虫识别微信小程序设计与实现

[目的]为解决由于公众对于入侵昆虫知识了解甚少导致入侵昆虫未能得到及时有效的防治,进而导致入侵昆虫造成社会生产生活及对于生物多样性的危害,设计开发了一个针对入侵昆虫的识别的微信小程序。[方法]此小程序采用前后端开发分离的设计思路,前端框架采用微信原生的weui框架,后端基于SSM框架、MySQL数据库,GoogLeNet识别网络进行全栈开发。[结果]应用现有的开发框架,根据系统需求设计并实现了针对入侵昆虫的识别、信息报告上传、昆虫数据库查看等功能,满足用户对入侵昆虫的自助鉴别需求。[结论]该系统方便科研人员收集科研数据,帮助官方机构对入侵昆虫的定位管理,利于入侵昆虫学科知识的推广科普,为入侵昆虫防治打下良好基础。

基于Matlab的甘蔗茎节特征分布定位与试验

以Matlab为开发平台,提出了一种对甘蔗茎节识别的方法。通过灰度处理和Sobel边缘提取对甘蔗节进行预处理,再结合数学形态学中的膨胀、腐蚀再膨胀对预处理后的不连续、细小边缘进行处理,消除甘蔗茎边缘及无用小边缘,获得甘蔗节的边缘直线。通过Radon函数进行直线提取,得出甘蔗节在R取得最大值时的位置坐标,为甘蔗种茎切割防伤芽装置的控制研究提供准确信息。试验表明甘蔗节识别率达100%,其位置精确到0.1 mm级。

基于IPSO-PID特殊路面气压制动系统拖拉机ABS研究

为进一步提高气压制动系统农用四轮拖拉机在复杂路面下的行车安全性,对其制动性能进行研究。针对标准粒子群算法(PSO)收敛速度和精度的不足,提出一种改进粒子群算法(IPSO),对比二者的四个测试函数运行结果表明:IPSO收敛速度更快,精度更高。通过试验结合系统辨识的方法,对气压制动系统模型进行辨识,并基于此搭建考虑驾驶员操作行为在内的气压制动系统农用四轮拖拉机ABS制动性能仿真模型,以此还原真实的制动过程。对IPSO-PID控制算法的特殊路面下制动性能进行仿真分析,结果表明:对接路面制动时,采用IPSO-PID控制ABS制动距离为15.12 m,制动时间为2.19 s,分别比无控制时缩短8.25%和10.61%;交错路面制动时,采用IPSO-PID控制ABS制动距离为15.47 m,制动时间为2.29 s,分别比无控制时缩短7.81%和10.55%。

基于感应计数的甘蔗种切割防伤芽系统的设计与试验

针对目前甘蔗种植机切种伤芽率高的难题,该文设计了一种基于感应计数的甘蔗种切割防伤芽系统。在甘蔗种输送过程中,该系统利用自行设计的电阻式感应计数装置将相对于甘蔗茎秆凸起的甘蔗种芽信号转换为可识别的电信号后,利用单片机对其执行种芽计数操作;根据农艺要求及其计数结果,进而控制甘蔗种切断刀切断甘蔗种。为优化该系统性能,以保证蔗种和种芽的完好性为前提,对系统的切割过程进行受力及防伤芽分析,进而确定感应计数装置与切刀的最佳安装距离,以确保计数达到要求后切刀完全避开种芽,从而实现蔗种切割防伤芽功能。试验表明:该系统对种芽的计数准确率达98.87%,平均伤芽率为1.57%,较无防伤芽系统的2Cz-2甘蔗种植机的伤芽率低6.3%,系统的防伤芽性能显著,满足设计要求。该研究为甘蔗种植机械的设计提供了参考。

基于Bayes决策的甘蔗种芽完好性检测与试验

由于甘蔗种芽的好坏直接影响来年新植甘蔗的出芽率,针对目前甘蔗机械化种植过程中无法实现种芽完好性检测的难题,该文提出一种基于Bayes决策的甘蔗种芽完好性分类方法,将甘蔗种芽分为完好与破损2类。首先利用计算机视觉技术,采集甘蔗种芽图像,在截取有效的种芽区域图像并提取出包括灰度最大值在内的5个分类特征的基础上,统计种芽区域图像特征值的分布情况;然后分析特征值的曲线分布图,利用这些特征的均匀分布区间占整个分布区间的百分比以及完好和破损2类种芽相应百分比的差值,确定能够简化为均匀分布的特征,并将其作为最终的分类特征;再结合全概率公式和贝叶斯公式,将确定的分类特征的类条件概率和先验概率转换为后验概率,通过比较后验概率的大小进行分类;最后选择常见的3个甘蔗品种作为研究对象,利用Matlab对样本进行种芽完好性分类处理。试验结果显示,3个品种的种芽完好性分类准确率分别为92.09%、93.49%和93.02%,破损种芽的分类准确率分别达到98%、97%和96%,该分类方法能够实现甘蔗种芽完好性的分类功能。

基于电阻式应变片的甘蔗种切割防伤芽系统

根据甘蔗种植要求,设计了一种基于电阻式应变片的甘蔗种切割防伤芽系统。利用电阻式应变片感应甘蔗种芽信号,经放大、滤波后与电压比较器预设的参考电压值进行比较,并以高、低电平的形式输入到单片机计数,再根据计数情况向甘蔗种切断刀发出控制信号,实现甘蔗种切割防伤芽的目的。试验结果表明,该系统能够满足防伤牙要求,误差小,准确率高达97%。

基于遗传算法的车用永磁式缓速器设计优化方法

永磁式缓速器是一种新型行车辅助制动装置。提出永磁式缓速器的多学科概念分析模型,分析电磁场参数、结构参数和温度参数等多学科对缓速器整体性能的影响;以缓速器的制动力矩最大为优化目标,设计变量包括永磁体周向宽度和轴向长度、永磁体个数、转子鼓内半径、转子鼓厚度、气隙。约束条件是许用温升、软磁材料饱和磁通量密度和结构几何关系。利用遗传算法对设计模型进行全局优化,获得初步的设计变量优化数值。文中的多学科设计优化方法是有效的,可用于工程设计。

农业机械学课程及其实践环节教学探讨

根据农业机械化及其自动化专业创新型专业人才培养模式,结合我校教学改革的思路和新的课程设置,探讨了农业机械学课程及其相关实践环节教学方面的内容.

车用永磁式缓速器电磁场分析方法

分析了新型行车辅助制动装置—永磁式缓速器制动机理,提出了永磁式缓速器磁路计算模型,由Maxwell方程导出了导体产生电涡流场定解问题。采用有限元法建立了分析模型,通过对有限元分析结果和试验仿真结果进行对比,说明本文的分析模型和计算方法是有效的方法,可用于工程实践。

基于深度卷积神经网络的红树林物种无人机监测研究

红树林生态系统具有重要的生态价值和经济价值。但是近年来由于人类活动、环境污染等因素红树林的面积日益减少,红树林的保护变得极其迫切且重要。提出一种基于深度学习的红树林物种监测方法,以无人机采集红树林待监测区域图像为研究对象,基于LeNet-5模型结构构建深度卷积神经网络模型,将得到的新的网络模型命名为LeNet-5(2)。在新的卷积神经网络模型中,利用Leaky-ReLU激活函数解决模型中容易出现的梯度消失的问题,并且采用dropout技术提高网络模型的泛化能力,解决网络模型中容易出现的过拟合问题。利用LeNet-5(2)网络模型对红树林图像进行物种识别并标记,总体识别准确率87.31%,基本映射红树林各类物种的分布情况,预测出图像中4类红树林物种的面积分别为:白骨壤1 578.31 m^2、红海榄162.07 m^2、木榄58.94 m^2、秋茄871.79 m^2。将预测结果与图像中红树林物种的实际分布进行比较,总体上符合四类物种的实际分布情况。

车用永磁式缓速器电磁场数值模拟与试验

利用ANSYS软件对永磁式缓速器的电磁场进行计算。基于数值模拟计算结果,重点分析了材料区和气隙的磁感应强度的分布特性,并将实验结果与理论计算结果进行对比分析,表明数值计算结果误差在8%以内。通过对数值模拟结果进行细致分析,可深入了解其电磁场特性及工作机理,为解决永磁式缓速器的应用提供技术参考。

基于局部均值的甘蔗茎节识别

为实现甘蔗单芽段蔗种的自动切割,利用机器视觉技术识别甘蔗茎节。对甘蔗图像进行均值滤波处理,以处理后的甘蔗图像为基础,在其HSV颜色空间的H分量上进行阈值分割、数学形态学处理以及最大面积选择,提取中心坐标;再利用矩形模板在G-B色差分量图上以一定步长沿甘蔗中心横坐标移动,计算每一步所覆盖甘蔗的平均灰度值,找到最大平均灰度值对应的位置,最终确定甘蔗茎节位置。试验结果表明,在36组组合试验下,较优组合为:模板宽度为6、步长为6,其识别率为90.77%,平均时间为0.481 539s。

基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。

基于机器视觉的甘蔗切割高度检测与试验

为实现甘蔗收割机切割高度自动调节与控制,保证收割机实现入土切割,进而减少甘蔗收割时的割茬损失以及降低宿根破头率,提高来年宿根的萌芽率。采用RGB颜色空间的色差分量与Otsu算法对甘蔗图像进行分割;利用数学形态学方法消除分割后的噪声;再利用切割点对应于图像中相等的纵坐标值数量最多的位置,以及利用当前被切割甘蔗质心的横坐标最大或最小的特点将未被切割的甘蔗宿根区域剔除的方法,对单根和多根甘蔗(交叉与不交叉)进行特征点的提取;采用极线约束及唯一性约束来完成切割高度特征点的匹配,利用双目视觉测量技术进行三维重建确定特征点的空间坐标,进而确定高度。试验结果说明,该方法对桂糖43号(黄绿色)、台糖22号(紫红色)两个品种的平均检测绝对误差分别为2.1mm、1.9mm,能够满足精度要求;该方法有效、可行,可为甘蔗收割机的自动化、智能化提供参考。

锤片式粉碎机性能试验研究

粉碎机在饲料加工工业中起着重要作用。对锤片式粉碎机进行性能试验研究,找出影响锤片式粉碎机工作性能的因素,设计具有通用性广、能耗低、粉碎效果好、结构简单,能适应和促进畜牧业的发展的粉碎机。

车用永磁式缓速器电磁场计算、设计研究

利用ANSYS软件对永磁式缓速器的电磁场进行计算。基于数值计算结果,重点分析了材料区和气隙的磁感应强度的分布特性,并对理论计算结果进行分析,以深入了解其电磁场特性及工作机理,同时还对车用永磁式缓速器电磁场进行了参数设计。

农业工程多元化教学模式探索与实践研究

改革教学模式,创建有特色的地方综合性大学农业工程课程工农结合多元化教学体系,对农业工程课程及相关教学环节的一系列改革,探索课程改革的主要内容及实施过程,充分利用现代化教学手段,改革考试考核方式,加强课程建设,提高学生的综合素质与能力,对农业工程人才教学内容和课程体系教学模式探索与实践具有重要意义。