基于灰色粒子群算法的温室环境多目标优化控制

引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃,相对湿度从47.2%提升为59.35%,耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比,选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化,得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下,经过20 min温室内温度和相对湿度调控,即可达到茶苗生长的要求。

利用图像处理技术计算大豆叶片相对病斑面积

为了定量化评估大豆作物的病害程度,提出一种基于图像处理测量大豆叶片相对病斑面积的方法。通过HSV、L＊a＊b＊特征空间聚类法逐步分离目标叶片和病斑区域,并采用区域填充法减少叶面水珠、菌碟和菌丝等干扰,最后根据目标叶片和病斑区域像素数计算相对病斑面积。利用该方法分别对培养皿和背光板叶片图像进行试验,结果表明,该方法处理一幅800×800大小的彩色图像只需约20 s,叶片病斑区域与健康区域分割准确度达97%以上,相对病斑面积计算准确度达99%以上;与传统阈值分割方法相比,该方法能有效分割目标叶片与病斑区域,快速准确地计算相对病斑面积。