面向农业移动管理的信息获取技术

基于移动终端、嵌入式GIS和无线通讯等技术,设计了面向田间交互管理的农业移动管理系统技术框架,研究了农田信息无线采集与传输、基于位置的图像获取、GPS虚拟差分数据获取和无线数据传输等技术,开发了农业移动管理系统原型。移动终端具有GPS定位与导航、GPS照相、照片编辑与查看、专题图制作、属性信息查询、农田网格划分等功能。初步应用试验表明,该原型系统可应用于农田移动管理。

基于高光谱图像技术的番茄叶片氮素营养诊断

通过提取番茄叶片高光谱图像的灰度、纹理特征将高光谱数据立方体转化成二维特征曲线,再利用特征选择方法 CFS对所有波长进行筛选,确定灰度特征的特征波长:549,669,742,830 nm和纹理特征的特征波长:482,684 nm.每个样本共有12个特征变量,对这12个变量进行主成分分析,提取9个主成分因子作为模型的输入向量,采用支持向量机建立番茄氮素营养水平诊断模型,得到4个梯度氮素水平(N1,N2,N3,N4)番茄叶片的正确识别率为96%,88%,92%,92%.研究结果表明高光谱图像技术对番茄氮素营养水平具有较好的诊断作用.

温室植物生长数字化模型构建技术

根据试验观测值提取植物生长特征信息,以累积生长度日为参数构造植物的形态发生模型,采用信息映射与归一化方法对信息进行重构,建立植物生长数字化模型。通过实例验证表明,该方法实现了植物生长受外部环境作用下的动态模拟,为实时掌握与合理决策植物适宜的生长条件提供依据。

联合收割机电气开机自检系统设计与实验

设计了联合收割机电气开机自检系统。通过分析联合收割机诊断对象电压的变化规律,建立了蓄电池和保险丝的故障诊断模型;通过对诊断对象施加测试电压,分析不同故障状态下的电流特征,建立了照明部分、喇叭的故障诊断模型;开发了联合收割机电气开机自检系统硬件和软件。试验结果表明,故障诊断算法正确,系统运行可靠。

基于高光谱的番茄氮磷钾营养水平快速诊断

为了精确、快速和稳定的对番茄氮、磷、钾3种元素的营养水平进行诊断,该文提出利用反射光谱技术诊断方法,选用遗传算法优选波段;采用主成分分析方法提取敏感波长下的纹理特征;通过逐步回归、主成分回归、偏最小二乘法回归分别建立基于光谱和图像特征的番茄叶片氮、磷、钾素模型。针对单一技术不能全面反映叶片营养信息的问题,采用人工神经网络对光谱和图像技术进行特征层的信息融合,建立了多信息融合的诊断模型,求得氮、磷、钾的相关系数R分别为0.9651、0.9216、0.9353;均方根误差RMSE分别为0.19、0.33、0.29。结果表明采用光谱与图像的融合技术模型比单一光谱模型提高的精度分别为6.25%、3.97%、7.92%,比单一图像模型提高的精度为3.80%、5.43%、3.26%,有更好的诊断作用,能够实现对番茄作物氮、磷、钾素营养水平的高精度快速检测。

纵轴流复脱分离装置设计与试验

为了研究切流与纵轴流组合式脱粒分离装置的作业性能,在纵轴流脱粒分离清选试验台上,对钉齿滚筒、矩形齿滚筒和钉齿-短纹杆板齿组合式滚筒进行了台架试验,比较其夹带损失率、未脱净率、脱出物轴向分布规律、含杂率和功耗。试验结果表明,3种复脱滚筒在脱粒小麦时夹带损失率小,脱净率高;相对钉齿滚筒及矩形齿滚筒而言,钉齿-短纹杆板齿组合式滚筒脱出物轴向分布均匀,含杂率和功耗较低。

作物生长多传感信息检测系统设计与应用

简述了作物生长多传感信息检测系统的硬件平台及实现。光箱系统采用卤素灯和D65型标准光源两组独立可调的均匀光照系统,结合温湿度控制装置,可以实现对多种作物生长环境的模拟。信息采集系统集成了包括光谱、多光谱图像、冠层温度、冠层光照及环境温湿度等多传感信息探测器,可以充分利用多种信息对作物生长信息进行监测。应用该系统就油菜氮素和水分的光谱、多光谱图像特征及光照对检测的影响进行了研究,结果表明:该系统能够克服环境因素的影响,能够利用多传感信息对作物营养进行较准确的定量分析,其中,油菜氮素光谱特征模型的相关系数达到0.92,均方根误差为0.53。

纵轴流脱粒分离-清选试验台设计

设计的纵轴流式脱粒分离-清选试验台以切流与纵轴流组合式脱粒分离装置、风筛式清选装置为核心,采用可组合的模块化结构,工作部件结构和运动参数的调整简单、方便,可获得多个工况下脱粒分离、清选性能指标以及脱出物的分布规律。试验台以工控机和信号采集卡作为硬件控制系统的核心,采用VC++编写的测控软件系统可以对试验过程中工作部件的转速、频率、扭矩和功率等参数进行实时采集、显示、处理与分析,为纵轴流联合收获机脱粒分离、清选装置等关键部件的设计提供了依据。

横轴流双滚筒脱粒分离装置设计与试验

详细论述了一种横轴流双滚筒脱粒分离装置的总体结构、脱粒滚筒与凹板的设计方案,脱粒滚筒采用短纹杆-板齿结构,分离滚筒采用带螺旋叶片钉齿滚筒结构。室内台架试验表明,该装置可适合较大喂入量、难脱水稻脱粒分离,具有脱净率高、夹带损失率小、脱出物中含杂率小且分布均匀等特点。田间性能测试表明:当收获单产11625 kg/hm2的粳稻,喂入量为4.32 kg/s时,该机总损失率为1.94%、脱粒损失率0.89%、破碎率0.84%、含杂率0.20%,各项技术指标均达到了设计要求。

栽有番茄的玻璃温室内气流场分布CFD数值模拟

以栽有番茄作物的Venlo型两连栋玻璃温室为研究对象,基于计算流体动力学(CFD)技术,运用多孔介质模型、组分传输模型及DO辐射模型对自然通风工况下温室内湿空气的传输过程进行了3D数值模拟,并对模拟结果进行了试验验证.结果表明:温室中部测点气流速度的模拟值与实测值变化趋势相同,总气流速度和y向气流速度的模拟值与实测值平均相对误差分别为15.0%和10.9%,所建立的CFD模型有效.温室南部气流紊流程度高,存在大小不等的涡;北侧流速均匀;温室中部作物区及冠层上方气流流动平缓,作物冠层阻力对室内气流分布模式有影响.靠近侧窗的温室空间以风压通风为主,作物冠层及侧窗上部空间热压作用明显.

3种喷头雾滴输运沉积参数的试验与分析

为了研究在感应荷电状态下高电压对雾滴输运沉积参数的影响,选用3种德国Lechler公司生产的不同流量的TR80-01c、TR80-02c、TR80-03c型喷头,在相同的喷雾压力和液体介质条件下进行试验。利用显微图像结合数字图像处理技术对荷电雾滴输运沉积面积、覆盖率、沉积密度、分布均匀性等状态参数进行取样和分析。试验结果表明:随着输运距离的增加,3种喷头的雾滴覆盖率δ先上升后下降,最高峰值分别达到52.04%、54.89%和57.31%;而雾滴沉积密度ρ先下降后上升,最低值分别为241、268、283个/mm^2。随着静电电压的增大,3种喷头的雾滴沉积区域面积随之增大,最大值分别达到4 462、7 170、8 280 cm^2;而雾滴分布均匀性有所下降,最低值分别为33.23%、31.91%和30.47%。根据具体喷雾施药场合,调节适当的电压,是增加药液沉积和分布均匀的重要措施。

温室轴流风送药雾靶标沉积试验

为研究药液雾滴在温室靶区内和植株靶标上的沉积量及分布情况,以炮塔式压力雾化轴流风送高压静电喷雾系统为试验平台,在相同风机频率、喷雾压力和喷雾流量条件下,通过改变喷头高度和静电电压对风送药雾进行靶标沉积试验和分析。结果表明：沿风送轴线上距喷头150-200 cm靶区内的药雾沉积量都出现一个沉积高峰区;随着静电电压的增大,植株靶标上的药雾沉积量明显增加,荷电后的药液雾滴在风送射程和喷幅内的靶标沉积率显著提高。根据实际喷施作业目标,合理布置喷头高度和调节合适电压,是增加靶标沉积率的重要手段。

基于CFD的自然通风玻璃温室湿热环境模拟与测试

基于计算流体动力学(CFD)数值方法,以Venlo型2连栋玻璃温室为研究对象,采用离散坐标(DO)辐射模型和组分传输模型对室内空气的传输过程进行3维数值模拟,以提出在温室微环境模拟中采用辐射、对流、热传导耦合计算的新方法,从而得出温室内温度和相对湿度场的分布模式。结果表明:相对湿度模拟值与实测值平均相对误差为5.4%,温度模拟值与实测值平均相对误差为11.2%。温室内相对湿度空间分布与对应的温度分布模式类似,中部作物区温湿度分布均匀一致,其余空间温湿度分布梯度明显。

自然条件下番茄成熟度机器人判别模型

针对机器人采摘番茄因用途不同而进行选择性收获的问题,对人工选择的番茄图像样本集进行特征分析,从番茄的摄像机透视几何出发,提出将番茄表面红色调所占着色面积比与其他色调所占着色面积比的差值作为描述番茄成熟程度的主要分组特征。利用该特征并结合番茄着色区域整体色调均值和方差,用BP神经网络建立番茄成熟度的判别模型。通过模型测试和噪声水平测试表明,将着色面积比差值和色调均值作为模型的两个输入时,模型的准确判别率和抗干扰能力都是最佳的。模型测试的准确判别率为97.5%,当噪声水平在0.05以下时准确判别率可达到95.26%以上,可以为番茄自动收获作业提供一定的理论参考依据。

红外热成像与近红外光谱结合快速检测潜育期番茄花叶病

现有的番茄花叶病无损检测方法无法在潜育期内,即显症之前进行早期识别导致施药不及时或者盲目过度施药。设计与试制了红外热成像信息采集系统,主要包括:光箱、红外热成像仪、温度及升降控制器、加热板和升降载物台。该系统能够根据温度起止节点的要求,人为调节拍摄温度。在江苏大学现代农业装备与技术省部共建重点实验室Venlo型温室中进行非抗病性番茄品种辽宁农科院L-402的培育。采用叶面摩擦接种花叶病毒(Tobacccco mosaic virus,ToMV),分为轻度感染组(LI),重度感染组(SI);LI组为磷酸缓冲液稀释500倍后的病毒液接种,SI组为病毒原液接种。对照组(CG)喷施等量磷酸缓冲液。接种10d后叶片开始出现病斑,证明接种后9d为番茄花叶病的潜育期。使用红外热成像系统采集了三个组共计144个样本的红外热成像图,计算叶表最大温差(MTD)以表征潜育期内连续9d内的叶面温度变化情况。CG组叶片的MTD值差异极小,而接种后叶片MTD值随着病毒侵染时间的推进发生了显著的变化。接种6d后MTD值差异最大可达1.63℃,第7d开始差异逐步缩小,表明病毒的扩散范围增大导致病叶越来越多的区域被侵染使得整体叶温上升。光谱采集采用两种方法进行,一种是根据热像图的MTD值计算判别出温度突变区域后采集光谱,记为热像采集法(TCM);另一种是不考虑病灶位置,在叶尖、叶中、叶基三个区域分别随机选择一个点采集光谱后求平均值,记为随机采集法(RCM)。TCM确定三个光谱采集点的选择原则是:LI组接种后3,6和9d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.3,0.7和0.5℃。SI组接种后3,6和9d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.5,1.2,0.8℃。差值达到此标准的病灶位置才定为TCM的可选区域。对所有样本采用支持向量机(SVM)算法建立识别模型。采用主成分分析对2 151个波长点的光谱信息进行压缩,前6个主成分所对应的累积方差贡献率已到达99%。分别对感病3,6和9d的样本按照2∶1的比例划分校正集和预测集,对预测集样本的病害程度进行识别。两种方法所建立的模型的总识别率分别为92.59%和99.77%。采用TCM建立的光谱识别模型中仅有接种后3d的一个LI组样本未能识别出来,被误判成CG组样本外,其余组识别率均达到了100%。结果表明近红外光谱法识别番茄花叶病是可行的。采用红外热成像结合近红外光谱法能够建立识别率更高的番茄花叶病潜育期识别模型,克服点源采样随机性,对后续管控流程和突破作物早期精准用药的关键技术探索,建立更为精准的温室智能施药系统提供了新的思路。

温室番茄缺素叶片偏振反射特征分析

为提高番茄植株营养胁迫定量分析模型的精度,探究偏振检测在植物单叶尺度进行无损检测的优势,利用自行研制的偏振反射光谱系统检测不同生长期温室番茄缺素叶片偏振反射特征。对影响番茄单叶偏振反射的主要因素:方位角、入射天顶角、探测天顶角、光源偏振片起偏角度、探测器偏振片起偏角度进行了讨论,通过正交试验的极差分析获取光谱仪各测量角度参数的优水平,并通过实验进一步验证,最终分析得到偏振光谱系统检测番茄缺素叶片的角度组合及主次排序为:入射天顶角60°、光源起偏角度0°、探测器起偏角度45°、探测天顶角45°、方位角180°,在此基础上对不同生长期的缺氮、缺磷、缺钾叶片以及不同缺素程度的叶片进行分析比较,结果显示偏振反射比随番茄叶片的生长周期呈现正相关关系,缺素和营养过量均能导致偏振反射比的下降,偏振反射比在结果期和采收期的降幅较为明显。对于偏振反射光谱在植物单叶尺度营养快速检测的深入研究具有一定的理论和实践意义。

冬季密闭鸡舍温湿度和氨气浓度分布规律研究

研究了冬季密闭鸡舍内温度、相对湿度随时间和空间的变化规律,以及鸡舍内温度、相对湿度及氨气浓度的相关性。以密闭笼养蛋鸡舍为研究对象,采用多点测量法和纳氏试剂法,分别对蛋鸡舍内温度、相对湿度和氨气浓度进行现场测试。结果表明:冬季密闭鸡舍内中部温度与氨气浓度均高于两侧,且温度与氨气浓度具有相同的变化趋势,相对湿度则与氨气浓度的变化趋势相反;鸡舍内温度与氨气浓度有强的相关性,相关系数R2=0.971 8;相对湿度与氨气浓度之间没有相关性。冬季密闭鸡舍内氨气浓度主要受温度影响,相对湿度对氨气浓度的影响不明显。

基于双电流调节器的无刷直流电机换相转矩脉动抑制

针对无刷直流电机存在的换相转矩脉动问题,以维持非换相电流恒定为目标,提出对电机换相区开通相和关断相的电流变化率分别进行控制的双电流调节器方案.分析了无刷直流电机换相过程,新方案采用PWM-ON调制方式.基于滑模变结构控制设计的主电流调节器,根据非换相电流偏差自动调节趋近速度,削弱了换相转矩脉动.换相区关断相占空比由辅调节器控制,采用模糊控制思想,根据反电势幅值实时确定占空比大小.基于无刷直流电机双闭环控制系统,利用Matlab软件对控制方案进行了仿真试验.结果表明,在电机高、低速换相区,双电流调节器都可正常工作,使非换相电流保持基本恒定,从而有效抑制了电机换相转矩脉动.

基于人工鱼群算法的储粮害虫特征选择

储粮害虫特征选择是粮虫图像识别中的一个核心问题.提出基于人工鱼群算法的特征选择,并给出了基于二进制编码寻优的实现方法.以交叉验证训练模型的识别率作为特征子集的性能评价准则,将人工鱼群算法应用于粮虫的特征选择.该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征所组成的最优特征子集,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95.5%以上,并与PCA法、GA法和原始特征法进行对比,结果表明人工鱼群算法降低了特征空间的维数,提高了分类器的识别率,证实了基于人工鱼群算法的粮虫特征选择是可行的.

基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法

针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间进行特征提取.从粮虫分类效果方面,将KFDA法与FDA法、PCA法和KPCA法3种方法进行了比较分析.应用KFDA法提取的前4个特征,由最近邻分类器对粮仓中常见的9类粮虫进行分类,验证集的识别率为93.33%.结果表明:KFDA法对粮虫特征的非线性比较敏感,在有效降低特征维数的同时,还提高了类别之间的可分性.