搜索结果: 151-165 共查到“农业工程 检测”相关记录286条 . 查询时间(0.567 秒)
真空预冷实验装置计算机检测系统（Establishment of the System of Microcomputer Monitoring and Measurement of Vacuum Precooling Equipment）
真空预冷 薄膜规 数据采集系统
2009/11/3
为了揭示真空预冷机理，优化真空预冷设备，需要实时测量真空预冷过程中真空室中的压力、捕水器的温度、果蔬的温度和质量等多个参数的变化。本文简述了自行设计的真空预冷实验装置的组成及设备的数据采集系统。将质量传感器成功地引入真空室，完成了产品质量在真空预冷过程中的在线监测。
作物生长多传感信息检测系统设计与应用（Intelligent Detection System of Multi-sensor Information for Growing Crops）
作物 光谱分析 多光谱
2009/9/25
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...
苹果内部品质近红外光谱检测的异常样本分析（Outlier Sample Analysis on Near Infrared Spectroscopy Determination for Apple Interior Quality）
苹果 无损检测 异常样本 近红外光谱
2010/2/26
应用声光可调谐滤光器近红外光谱仪检测苹果内部品质（可溶性固形物含量、总糖、总酸和硬度）时，综合利用Cook距离、马氏距离、杠杆值和学生化残差，判断疑似异常样本点，然后用二审剔除判别法确定异常样本点。最终可溶性固形物含量、总糖、总酸模型都剔除了11个异常样本，硬度模型剔除了6个异常样本。其偏最小二乘回归模型的相关系数分别从0.868、0.791、0.443、0.693提高到0.904、0.849、0...
基于计算机视觉与敲击振动融合技术检测鸭蛋壳强度（Duck Egg’s Shell Intensity Model Based on Fusion of Computer Vision and Impact Excitation）
鸭蛋 蛋壳强度 多传感器融合 数据关联
2009/9/11
通过对敲击振动特征频率矩阵变异系数和测定有裂纹蛋壳强度的探索性分析，获得鸭蛋壳强度特征频率的分离阈值λ=0.02。通过传感器数据关联，确定了进入模型的特征变量。采用后向消去法进行多元线性回归建立了无裂纹鸭蛋壳强度预测模型，结合蛋壳强度分离阈值得出基于特征层多传感器融合鸭蛋壳强度的系统模型。验证性试验表明该模型有较好适应性，对于各种颜色、形态鸭蛋的蛋壳强度都有较好的预测效果，误差均值小于3.1%，误...
农田作业机器人视觉导航目标曲线检测算法研究
视觉导航 RGB颜色空间 导航参数 农业机器人
2009/9/7
为研究农田作业机器人视觉导航信息的提取方法,以自然环境下采集的曲线特征较为明显的农田图像为研究背景,根据图像RGB颜色特征,利用颜色聚类算法,将导航路径从复杂的背景中提取出来.并对得到的二值图像进行形态学处理以消除噪声,然后对图像逐行扫描检测出导航路径的中心离散点,利用最小二乘法拟合出导航路径,并提出一种新的导航参数的获取方法.试验结果表明: 该算法具有速度快、精确度高的优点; 在作业环境具有较强...
基于IRM和小波变换的圆度误差在线检测技术（Roundness On-machine Measurement Method Based on IRM and Wavelet Transform）
圆度 在线检测 改进反向法
2009/8/11
针对提高圆度误差在线检测精度的两个关键问题——主轴回转误差分离和环境噪声消除，提出了一种基于IRM（改进反向法）和小波变换的圆度误差在线检测方法。运用IRM实现在线检测中主轴回转误差与圆度误差的分离；采用基于小波变换的消噪滤波方法，消除车间噪声和高、中频信息的干扰。实验结果表明，在线检测精度基本达到了三坐标机的离线检测精度，平均相对误差4%，重复测量精度基本一致。
基于TMS320DM642的农业机器人视觉导航路径检测（Identifying the Navigation Route Based on TMS320DM642 for Agriculture Visual Robot）
机器人 自定位 视觉导航
2009/8/11
在农田非结构化自然环境下，通过机器视觉提取导航线的处理算法，利用透视投影变换得到摄像机相对于导航路径的偏移距离和偏移角，成功地在TMS320DM642系统上得到实现，并对程序进行了基于C语言的代码优化。试验结果表明，偏移角的最大误差为2°，横向偏移距离最大误差为5cm。
基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法（Rapid Crop-row Detection Based on Improved Hough Transformation）
作物行检测 机器视觉 直方图投影
2009/8/11
期农田作为研究对象，采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像，针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足，提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法。采用2G—R—B法和OTSU法将图像二值化，通过快速中值滤波算法去除噪声，再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点，最后通过Hough变换检测垄定位点，得到作物行中心线。试验结果表明：基于垂直直方图投影的H...
基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测（Near-infrared Spectral Detection of Soil Moisture Based on Feature Extraction of FFT）
土壤 含水率 近红外光谱
2009/8/11
以湖北地区的3种土壤为研究对象，利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型，模型预测值与标准值的决定系数为0.995，交叉验证预测均方差为0.801%，模型预测决定系数为0.992，预测均方差为0.912%，利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%。利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型，模型决定系数为0.988，交叉验...
基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统（Measuring System for Residue Cover Rate in Field Based on BP Neural Network）
保护性耕作 秸秆覆盖率 BP神经网络
2009/8/11
以VC++为工具，田间实拍图像为研究对象，在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上，设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆，并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则。人工模拟和田间试验表明，设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90%以上，秸秆覆盖率计算误差可控制在5%以内；与传统的拉绳法相比，检测效率提高50～12...
免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检测（Detection of Stubble Row and Inter-row Line for Computer Vision Guidance in No-till Field）
保护性耕作 农业机械 自动导航
2009/8/11
提出了秸秆行茬视觉导航方法，引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞，并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究。选取了图像的彩度信息作为研究对象，通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析，采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割，并采用2次腐蚀处理去除噪声，通过膨胀处理填充目标区域孔洞；使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线。田间试验表明，该方法能够有效地提取出秸秆行茬导...
土壤水分检测的模糊控制技术与试验（Soil Moisture Measurement Based on Fuzzy Control and Its Experimental Verification）
土壤 含水率 检测 神经网络
2009/8/11
为了提高多因素制约下非线性系统测试土壤湿度的精度，构建了基于神经网络模糊控制技术的控制器以及DSP(TMS320VC5402)信号采集模块，提出了基于神经网络模糊控制原理的土壤水分信号处理优化方法，确定了模糊控制规则和修正规则的BP学习算法，建立了基于神经网络模糊优化器，并对系统进行了验证。结果表明，应用神经网络模糊控制原理采集和处理测试数据使土壤湿度的测试精度提高0.13%～2.12%。
为解决果园环境参数远程检测中网关节点因电磁干扰造成ZigBee模块传输距离过短，不能满足动态配置ZigBee网络的不足，采用核心板加底板及模块化接口的硬件设计思路，提高系统的抗电磁干扰能力；采用串口编程及单线程通信策略实现ZigBee网络动态配置，用判断2次接收数据差值及变化趋势决定是否传输数据以减小功耗。测试表明，网关节点可稳定采集数据并远程传输，提高了抗电磁干扰能力,与电路板集成设计相比通信距...
颗粒粮食中异物的视觉检测算法与实现
颗粒粮食 视觉检测 斑点分析
2010/1/8
提出了一种利用图像实现颗粒粮食中异物的检测方法。该方法根据异物特征，提出了基于斑点分析的方法，一次成像2次处理，剔除比正常颗粒亮和暗的异物。并基于Mil函数库开发的图象处理系统，将黑白斑点的2次提取处理用一个函数实现，再通过数学形态学的运算和斑点分析，快速地提取杂质的大小和所在位置。该方法具有速度快、精确度高等优点，可以推广到其他领域加以利用。
研究了提取强噪声背景下谷粒清选损失信号的方法及其硬件实现问题。提出运用Butterworth滤波器分离机组振动噪声与谷粒信号特征，根据信号过渡带宽度及阻带衰减量确定了满足滤波性能最低阶数，通过级联方式实现了以VCVS拓扑结构为基本单元的八阶Butterworth高通滤波器。利用EWB仿真软件对该滤波器进行了模拟分析，并在联合收获机上进行了清选试验。试验结果与仿真分析结果具有良好的一致性，表明该方法...