基于复合模糊PID的植保无人机变量喷雾系统设计

为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性,降低施药偏差,设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统,可根据无人机飞行速度,以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况,并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明:基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内,小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求,可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。

精准对靶喷洒背景下作业小区地理坐标的计算方法

【目的】确定作业小区的地理坐标是植保无人机实施精准对靶喷洒的关键问题之一。假如需要喷洒的作业小区数量众多或者需要喷洒的作业小区为水田等类型,可采用传统的人工在田间逐点测量的方法,则存在着工作量大、测量步骤繁琐、测量区域不易进入等缺点。因此,利用测量位于作业区域边界处或边界外有限数量位置点的地理坐标,然后按照一定算法计算出各作业小区的地理坐标就将克服前述的缺点,有着很大的实际应用价值,将极大提高精准对靶喷洒的效率和应用。【方法】根据实施精准对靶喷洒作业小区的地理坐标的求解需求,在测量学中找到一种地面点相对位置求取方法,同时将该方法引入并加以改进,分别提出了基于假定地球为正球体情况下的几何法和基于假定地球为椭球体情况下的投影法通过计算得到作业小区的地理坐标的2种算法,并且通过试验检验和比较2种算法的精度、求解速度、求解复杂度。【结果】通过试验可知,2种算法计算得到作业小区的地理坐标与实测值相比,误差在厘米级范围内,均符合实施精准对靶喷洒对精度的要求;在求解速度方面,几何法比投影法更加快速;在求解复杂度方面,几何法优于投影法。【结论】求解作业小区的地理坐标的2种算法-几何法和投影法在精度方面均可以满足实施精准对靶喷洒时对精度的需求。但是,在使用2种算法分别求解作业小区的地理坐标的过程中发现,在计算复杂度方面和计算速度方面,几何法相对于投影法更优、更简便、更适合实施精准对靶喷洒时对作业小区地理坐标的求解。

基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类

小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征,通过分析,从中选择小麦病害孢子的6个典型特征,并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进行了分类试验,结果表明:支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,总体识别率达到82.9%。因此,采用图像分析技术和支持向量机识别方法进行小麦腥黑穗病害诊断的方法具有可行性。

基于可见光波段的无人机超低空遥感图像处理

【目的】探讨低成本的可见光超低空农业遥感平台提取与分析农情信息的可行性,为农用无人机精准施药与农情监测提供技术支持。【方法】以仅包含红光、蓝光和绿光的超低空可见光农田遥感图像为研究对象:首先利用张氏校正法获取相机的畸变矩阵,并校正图像;然后提取与分析图像的可见光植被指数;最后通过分析超低空可见光农田图像中植被与非植被的光谱特性,对可见光超低空遥感图像进行植被信息提取。【结果】获得的农田植被提取图像很好地区分了植被与非植被。【结论】基于可见光的超低空遥感农业信息获取系统应用具有可行性,可为构造低成本的可见光低空遥感监测系统提供参考。

小型农产品分选机设计与试验

针对家庭农场及小规模营销的需要,设计了基于机器视觉的小型农产品分选机。农产品在平胶带上形成多通道阵列式输送,以DSP作为机器视觉单元的核心,采集一帧图像可分析多个通道,并根据农产品的形状、颜色等图像特征进行分选。在水平输送速度为9.2 cm/s、农产品输送间隔为16 cm、4通道并行输送的条件下,选用核桃、红枣及栗子3种农产品进行了分选机性能测试。试验表明,机器能够可靠工作;核桃、红枣和栗子的分选准确性分别为91.66%、94.79%和97.39%;分选速度达8 800个/h。因此采用DSP芯片作为小型分选机的机器视觉核心是可行的,可以为农产品分选机的小型化、低成本提供技术支持。

基于多时相Sentinel-2卫星数据的农作物分类研究

【目的】探究研究区农作物分类最佳时相;结合遥感指数探究一种有效的多时相分类方法,提取主要农作物种植分布情况。【方法】基于多时相Sentinel-2卫星数据,采用支持向量机的分类方法对不同时相进行分类,对比分类精度;融合时间序列的NDVI、MNDWI指数之后采用支持向量机的方法进行分类,之后分别利用MNDWI和CI指数结合决策树的分类方法提取水域和田埂。【结果】7月份的分类效果最好,总体精度达到91.05%,Kappa系数达到0.8518;通过时相数据不同组合的分类精度比较,采用3-10月NDVI数据叠加后分类的效果较好,总体精度达到92.25%,Kappa系数达到0.8736;对比3种不同分类方法,以支持向量机的分类结果精度最高,总体精度达到94.19%,Kappa系数达到0.9024。【结论】7月份是研究区农作物分类的最佳时相;多时相分类精度明显高于单景数据分类;结合多时相NDVI、MNDWI、CI 3种遥感指数进行分类可以有效提取研究区主要农作物的种植分布情况。

基于图像识别的小麦腥黑穗病害诊断技术研究

传统的检疫小麦腥黑穗病害的方法效率较低影响检测的稳定性和客观性。提出一种基于图像识别的小麦腥黑穗病分类诊断技术。以显微镜下采集的小麦病害图像为研究对象,对其进行滤波增强及病害区域分割,再提取单个病害区域图像的颜色、形状和纹理等特征参数;最后利用归一化后的特征值,通过BP神经网络分类器实现了小麦腥黑穗病害的诊断。将计算机图像识别结果和实际小麦腥黑穗病类型进行对比,表明了该诊断技术的可行性和有效性。

基于PBL模式的数字图像处理实践教学探索

为提高"数字图像处理"课程的教学质量,培养学生的自主学习能力和实践能力,在实践教学中引入了基于项目的学习(Project-Based Learning,PBL)的教学模式。简要介绍了基于PBL教学模式的基本特征,阐述了项目的设计原则与教学方案的实施。为配合基于PBL的教学模式,在教学实践中对教材、课堂理论教学、验证性实验及课程考核方式等方面均进行了改革。实践表明,该实践教学模式能够提高学生的实践能力与自主学习能力,并吸引学生积极选修该课程。

一种用于水果碰压伤面积检测的数学模型

依据所研究的梨、苹果等品种水果的外形以及碰压伤特征 ,提出了一个简单的计算碰压伤面积的数学模型 实验结果表明 ,与统计像素的方法相比 。

程序设计语言教学改革的思考

本文分析了高校农业工程学科在程序设计语言教学中存在的问题 ,基于对创新教育的认识 ,指出应从培养学生自我求知能力和实践能力出发加强创新教育 ,并提出了教学改革的思路。

基于虚拟仪器的计算机图像处理与分析系统

传统的图像处理与分析系统的开发常常采用面向过程、基于文本的信息，具有开发周期长、可移植性差等缺点；而基于虚拟仪器的计算机图像处理与分析系统的开发，大大改变了传统的开发方式。其面向对象、图形化的编程方式使开发灵活、方便、系统界面友好、开发周期短、功能易于扩充及程序移植性好。为此，根据农产品品质检测的需求，开发了一套基于虚拟仪器的计算机图像处理与分析系统。论述了系统的构成及功能。

机器视觉技术在农业机械中的应用

随着计算机与图像处理技术的发展，机器视觉技术的研究与应用已扩展到农业工程领域，并在许多方面取得了重大成果。介绍了机器视觉系统的基本组成，概述了其在农业机械中的应用状况；讨论了农业机械应用机器视觉技术所存在的问题和发展趋势。

水果检测中的边界追踪法

应用计算机视觉进行水果检测时 ,采用边界追踪技术能有效分割背景与样品 .文章根据梨、苹果等水果的外形特征 ,提出了一种改进的边界追踪方法 .该方法的操作图像可以是二值图像或灰度图像 ,图像中的样品被分割成 4个区域 ,为加快处理速度 ,根据水果外形来确定每个区域边界追踪方向的优先权 .对苹果、梨、芒果等水果图像进行了测试 ,结果表明 ,该方法追踪一幅大小为 15 0× 15 0像素的水果图像 ,所需时间不足 1s .

基于K均值聚类的小麦腥黑穗病菌冬孢子图像分割

图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加.

农业机械化水平影响因素的灰色关联分析

农业机械化水平的提高受到诸多因素的影响和制约。将影响农机化水平的主要因素归纳为农民人均纯收入、政府对农机事业的支持程度、农民平均受教育程度、农民人均耕地及农机总动力等5个方面。采用灰色关联分析方法,分析了这5个因素对农业机械化水平影响的相对强弱程度。结果表明,对农业机械化水平影响强弱的次序为农民平均受教育程度、农民人均耕地、农机总动力、农民人均纯收入及政府对农机事业的支持程度。对上述结果进行了分析和讨论,特别指出的是在发展农业机械化过程中,应该重视通过培训提高农民的农机化专门知识,通过政策实现农业的规模化经营。

农机化人才供求矛盾实证分析

以农业机械化人才培养和使用的情况为背景,通过实地调研或问卷调查等形式,选取了黑龙江省农恳总局北安分局农机局、新疆某农机所、30所设置农业工程学科的高校以及安徽省农机化推广系统等有代表性的典型实例。在分析调研资料和调查问卷的基础上,重点阐明了目前我国农业机械化人才在一定程度上存在多种形式的供求失衡问题,包括数量失衡、结构失衡。其中,结构失衡主要是年龄结构和职称结构上的失衡,为进一步分析农业机械化人才供求情况奠定了基础。

小麦腥黑穗病害的模式识别诊断方法研究

针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、BP神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究。对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑穗病共48个孢子病害图像进行了分类诊断实验。实验表明,支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,当核函数是Sigmoid时,支持向量机法性能最优,总体识别率达到93.9%。

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用

一、引言 计算机视觉又称机器视觉,是指由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面的形状知识与距离、速度感知等。计算机视觉技术是多学科的交叉与结合,它涉及到计算机、数学、光学、心理学、生理学、物理学、信号处理等诸多学科。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸,简而言之,对模拟高等动物的视觉系统而言,完成对物体的形状和类别的识别是最重要的。

一种二倍体片段测序中SNP检测系统的构建

【目的】开发基于模式识别方法的二倍体片段测序中单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)自动检测系统,提高检测的准确性。【方法】采用Lab Windows/CVI 9.0开发平台,结合Matlab函数库编程,以二倍体PCR片段测序的.ab1或.scf格式文件作为源数据,首先分离出碱基G、A、T和C,进行一维离散小波滤波,再对各碱基处的波形进行典型特征提取,最后运用基于反向传播神经网络的分类器完成SNP识别和判断。【结果】系统界面友好、运行稳定。SNP等级分为6级,允许用户对可疑的SNP进行人工修正,对尾叶桉Eucalyptus urophylla的26个测序序列143个SNP的测试中检测准确率、假阳性率和假阴性率均明显优于之前的类似软件。【结论】本文所构建的SNP自动检测系统准确性高,不需参考序列,可用于二倍体PCR片段测序中SNP的高效检测。

用P20型植保无人机减量施药防治稻纵卷叶螟

为探讨植保无人机(UAV)减量施药对水稻病虫害的防治效果,该研究采用P20型植保无人机进行水稻田间施药作业。分别在水稻分蘖末期、孕穗期开展了两种施药液量(15、22.5 L/hm^(2))的水稻冠层雾滴沉积试验,以及两种施药液量下480、540、600 mL/hm^(2)3种农药剂量(阿维·氯苯酰推荐剂量的80%、90%、100%)的防治稻纵卷叶螟减量施药田间药效试验,并与背负式电动喷雾器(Knapsack Electric Sprayer,KES)人工施药的常规防治方法进行施药效果对比。雾滴沉积试验结果表明,水稻冠层上部的雾滴分布均匀性优于水稻冠层下部;施药液量15、22.5 L/hm^(2)的冠层上部雾滴沉积有显著差异,且施药液量22.5 L/hm^(2)的冠层上部雾滴沉积显著优于施药液量15 L/hm^(2)。药效试验结果表明,农药剂量越大稻纵卷叶螟防治效果越好,采用农药剂量100%的植保无人机施药防治效果最好,并优于KES人工施药;施药液量15、22.5 L/hm^(2)的稻纵卷叶螟防治效果有显著差异,且施药液量22.5 L/hm^(2)较15 L/hm^(2)的防治效果更好;施药液量15 L/hm^(2)且农药剂量90%、施药液量22.5 L/hm^(2)且农药剂量80%与KES人工施药的防治效果没有显著差异。采用植保无人机施药防治稻纵卷叶螟,施药液量22.5 L/hm^(2)可以获得更好的雾滴沉积和稻纵卷叶螟防治效果;施药液量22.5 L/hm^(2)时,减少20%的农药剂量也能保证稻纵卷叶螟防治效果。该结果对水稻田间植保无人机减量施药具有实践指导意义。