基于红外热成像技术的玉米种子活力等级分类方法研究

由于传统玉米种子活力等级分类方法存在耗时长、对环境要求严格、会对种子产生损伤等问题,本研究拟利用红外热成像技术结合SVM算法,建立快速、无损、高效的玉米种子活力等级分类方法。首先采用人工老化的方法将玉米种子(1200粒,分为3组)分别老化0、72、144 h;然后将不同老化时间的玉米种子在温度胁迫后自然冷却,通过红外热成像仪采集红外热像图,提取温度值作为特征;随后对玉米种子进行标准萌发试验,根据试验结果,将玉米种子分为高活力、中活力和低活力3个活力等级;最后将温度值作为特征、活力等级作为标签,分别建立K最近邻(KNN)模型和支持向量机(SVM)模型并进行训练,以模型分类准确率和训练时间作为评价指标,确定较佳模型,再通过网格搜索对选择的模型参数进行优化。结果表明,基于红外热成像技术结合支持向量机(SVM)建立的模型,训练集准确率达到了92.4%,测试集准确率为91.0%,训练用时0.12 s。经过优化后,该模型训练集准确率达到了97.1%,测试集准确率达到了96.5%。

基于OpenCV图像处理车牌识别系统分析研究

随着社会车辆的快速增加和智能交通的推广,为快速识别车牌号码,文章基于OpenCV视觉技术,结合粒子群优化算法改进的SVM算法设计了一种车牌识别系统。该系统通过车牌图像预处理,车牌定位,车牌矫正以及字符分割与识别判断车牌号码,实验表明,该系统能高效识别蓝色,黄色,绿色车牌号码和车牌颜色。

BP神经网络在玉米干燥含水率预测中的研究

针对粮食干燥后含水率不一致这一问题,本研究根据农场测得实验数据为依据,采用入机初始含水率,烘干塔热风温度,入机玉米温度为输入量,排粮电机转速为输出量,构建BP神经网络玉米出机含水率预测模型。实验证明,通过与实际排粮电机转速作比较,该模型预测排粮电机转速误差在-5~5 r/min,预测值和实际值相关系数R为0.98419,证明该模型可以有效预测排粮电机转速和出机玉米含水率。

玉米免耕播种机播深实时监测系统设计与试验研究

针对免耕条件下残茬覆盖的作业地表平整度较差、耕地土壤质地多样化等因素所造成的播深不稳定,需进行实时播深监测的问题。采用拉线式位移传感器检测仿行轮与机架间相对位移来获取播种深度的方法,来解决播深监测难以及检测即时性的问题。设计并研制了玉米免耕播种机播深实时监测系统。根据免耕作业的农艺要求,在大庆市大同区和平牧场地区开展试验研究,经过三次播种试验验证,该系统有效率在75%以上,系统的优点是结构简单、易于安装与维护,可将播深数据传送至作业机车主控机进行实时显示,对开展保护性耕作有着良好的促进作用。