储粮害虫检测新技术及应用现状

储粮害虫的检测是粮食储藏部门的研究热点。害虫种类的正确识别是粮食管理人员进行害虫综合防治的必要依据。文章扼要评述了几种储粮害虫检测的新方法:声测法、近红外光谱法、X射线法、电导法、微波雷达检测法、图像识别法和电子鼻法,并展望了未来的发展趋势,为更好地进行储粮害虫检测提供了新思路。

储粮害虫检测和分类识别技术的研究

储粮害虫是粮食损失的一个重要因素,储粮害虫的实时监测是进行综合防治的一种有效手段,也是近年来的研究热点。研究了近年来国内外储粮害虫检测新技术,如:基于图像识别法的外部粮虫检测新技术和基于软X射线成像检测、电导检测、微波雷达检测、近红外检测、声音检测等方法的内部粮虫检测新技术,分析了各种检测方法的优缺点,重点研究了图像检测识别方法并给出了今后发展趋势。

Wi-Pest:一种基于CSI的储粮害虫检测方法

在粮食储藏过程中,影响粮食安全的环境和生物因素,如粮食温度、环境湿度、水分、气体、霉变、害虫等,均会对粮食储藏安全构成威胁,其中害虫是威胁粮食储藏安全的一个重要因素。因此,需要研究一种快速且有效的检测方法,用于检测储粮害虫。现有的一些方法耗时、设备昂贵、具有潜在的健康危害并且检测效率较低,提出了一种基于信道状态信息(CSI, channel state information)振幅的非接触、快速、低成本的储粮害虫检测方法,即无线测害虫(Wi-Pest, wireless-pest)。通过使用CSI振幅数据验证储粮害虫检测的可行性,在此基础上,设计了Wi-Pest检测方法。首先对CSI振幅数据进行异常值检测、数据归一化和噪声消除预处理,然后通过主成分分析(PCA,principal component analysis)方法压缩数据并提取主特征成分,最后采用随机森林(RF,random forest)分类方法检测储粮害虫。实验结果表明,所提方法在视距(LOS,lineofsight)场景下,能够检测粮堆活体害虫密度的异常情况,检测精度平均可以达到97%。

基于机器视觉的储粮害虫图像模糊检测方法研究

本文阐述了基于机器视觉的储粮害虫检测系统,表明了粮虫图像边缘检测方法是该系统的重要组成部分。提出了一种改进的快速模糊边缘检测方法,计算表明,该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。

储粮害虫声检测技术研究进展与展望

与传统的储粮害虫检测方法相比较,储粮害虫声检测技术以其简单、快速、价廉、准确等优点正日益受到重视。在综合分析国内外储粮害虫声检测技术研究的文献以及已有工作基础上,扼要评述了储粮害虫声检测技术研究的背景和进展状况,提出了储粮害虫声检测技术研究需要进一步解决的问题和发展趋势。

可拓工程方法在储粮害虫分类识别中的应用研究

利用图像识别储粮害虫过程中,需解决多种害虫的多特征参数和混和度大的分类识别问题。该文提出应用可拓工程方法,构造储粮害虫特征数据的标准物元矩阵与节域物元矩阵,计算待测粮虫与各类害虫的关联度,以关联度的大小对储粮害虫进行分类判别,程序计算结果表明,该方法可行有效。可拓工程方法应用在储粮害虫分类识别上有应用价值。

低功耗储粮害虫图像采集装置设计

针对储粮害虫检测方法,效率低、功耗高、图像冗余数据量大等问题,设计了一种低功耗的储粮粮虫图像采集装置,可以快速响应粮虫信号,通过背景减法提取出粮虫图像区域,减轻了无线模块网络传输负担,便于终端处理、识别,确保粮食的安全储藏。

基于MATLAB、VB的BP网络在储粮害虫识别中的应用

为发挥 MATL AB和 VB各自的优势 ,将二者混合编程实现神经网络 ,并用于基于图像识别的储粮害虫检测系统 ,通过其应用充分证明二者混合编程能有效优化系统性能、提高效率、降低编程难度、缩短软件开发周期。

粮食吸声谱特性的实验研究

首次采用驻波管法对不同种类、不同堆积厚度(以下简称厚度)粮食的吸声性能进行了研究,在频率100～5000Hz范围内,粮食吸声性能与其种类及厚度的关系明显存在一定规律。粮食颗粒形状、大小的不同,使其吸声性能各异;粮食厚度增加,其吸声性能亦增加。该研究为储粮害虫声检测工作提供了理论依据及资料积累。