基于NIR高光谱成像技术的长枣虫眼无损检测

为了研究快速识别虫眼枣与正常枣的有效方法,利用特征波长主成分分析法结合波段比算法进行虫眼枣识别。首先,利用NIR高光谱成像系统采集130个长枣(50个正常、80个虫眼枣)图像,提取并分析不同类型长枣特征区域的平均光谱曲线,对970~1 670 nm范围内的光谱数据进行主成分分析,确定7个特征波长(990,1 028,1 109,1 160,1 231,1 285,1 464 nm)。然后,对长枣图像做主成分分析,选择PC2图像进行虫眼识别,虫眼与正常枣的识别率分别为67.5%、100%。为了进一步提高虫眼枣的识别率,采用波段比(R1231/R1109)对未识别的虫眼枣进行再次识别,识别率提高到90%。结果表明,基于NIR高光谱成像技术的检测方法对虫眼枣识别是可行的,同时也为多光谱成像技术应用于在线检测长枣品质提供了理论依据。

杨木节痕控制技术

节痕是影响杨木质量的最主要因子。有效地控制杨木节痕和减少虫眼是提高杨木质量的关键技术之一。研究表明 :整枝、控制虫眼和科学造林是提高杨木无节化程度的重要措施。可根据加工工艺要求 ,采用等高整枝或等径整枝。加强对天牛的预防是减少杨木木材虫眼的重要手段。若发现天牛危害 ,采用甲胺磷原液注射或用 40 %氧化乐果药棉堵塞。引进抗虫能力强的杨树优良无性系 ,采用多无性系造林、萌蘖造林和 2根 1干苗造林 ,可以大大提高杨木自然无节的比例。图 1表 2参

基于差分图像边界距离的粮粒孔洞自动检测

粮粒孔洞的自动检测是近红外高光谱图像技术检测粮粒内部害虫中的一个关键问题。提出基于差分图像边界距离的粮粒孔洞自动检测方法,该方法通过求取粮粒(内部)轮廓与阈值分割后二值图像的差分,若差分图像中的目标与粮粒边界的最远距离大于某个阈值时,则该目标应判别为边界(内部)孔洞。用米象的幼虫、蛹和成虫3个侵染阶段粮粒的900帧近红外图像进行训练,用450帧近红外图像进行检验,结果表明该方法不仅可以判断粮粒是否存在孔洞,还能检测出孔洞的数量及形态,其中边界孔洞和内部孔洞的识别率分别为97.33%和95.56%,证实了基于差分图像边界距离的粮粒孔洞检测方法是可行的。

锐孔-凝固浴法制备虫白蜡源高级烷醇微囊

以海藻酸钠为囊材,研究不同实验参数对锐孔-凝固浴法制备虫白蜡源高级烷醇微囊成球效果及包封率的影响。确定最佳工艺条件:CaCl_(2)溶液浓度6%,固化液温度70℃,搅拌速度200 r/min,针头孔径0.49 mm,下滴高度2 cm,虫白蜡源高级烷醇添加量0.10 g。制备的微囊球形较圆,包封率75.50%,颗粒大小均匀,干燥前D90粒径为120~140μm,干燥后D90粒径为50~70μm。