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针对目前温室光照、CO2调控效益不高等问题,提出了一种基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照和CO2综合调控策略。首先通过采集不同温度、光照强度、CO2浓度嵌套下的蓝莓净光合速率,建立不同温度下包含光照强度、CO2浓度的蓝莓净光合速率机理模型;接着根据不同温度下蓝莓光合速率机理模型的高斯曲率函数构造适应度函数,并采用粒子群算法进行最大值寻优,计算高斯曲率最大值所对应的光照强度和CO2浓度,获得不同温度下光照强度、CO2浓度高斯曲率最大点;最后基于多项式拟合,建立不同温度下光照、CO2综合调控策略。通过与最大净光合速率饱和点的调控对比发现,平均光照强度下降60.73%,CO2浓度下降25.00%,而平均净光合速率仅下降14.29%。与实际蓝莓净光合速率对比发现,采用本文提出的光照、CO2综合调控策略,蓝莓净光合速率较实际值平均提高1.87倍以上。说明本文提出的光照、CO2综合调... 相似文献
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环境因子是制约蔬菜产量与品质的关键因素。为了精准指导温室番茄生产管理、探索环境因子变化对其影响,利用无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)采集了连栋温室番茄在不同生育期、高度、位置下环境因子数据。数据分析发现:不同发育期温湿度变化范围不同,光照强度减弱,光照时间减少,二氧化碳浓度变化延迟;白天,冠层的温度、光照强度比其他高度的大,湿度比其他高度的低,中间层与根部接近,夜间3个高度环境因子相近;不同位置温度由南向北、湿度由北向南呈高到低之势,光照强度和二氧化碳浓度最大差值分别为6 562.5 lux及9 3.7 6×1 0-6。测试结果表明:WSN可为番茄连栋温室环境调控提供参考和决策支持。 相似文献
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针对视觉应用中图像采集和处理技术需要规范,可靠性高的要求,本文根据CCD图像数据的采集具有数据传输速率高,传输通道多的特点,设计了基于视觉实时性的CCD传感器的烟叶图像采集及处理系统,该系统具备在烟叶的分级处理过程中烟叶图像采集及相关处理的能力,提高数值运算速度和图像处理效率,与其他处理方式相比,速度和效率优势非常明显,并可以保证了烟叶叶片图像采集的的实时和和高速性,在烟草行业的现代化信息化过程中具有十分重要的意义. 相似文献
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为实现烤烟等级的快速准确识别,降低人工分级中主观因素对分级结果的影响,提高烟叶分级的准确性和一致性,提出一种基于烤烟RGB图像和深度学习的多尺度特征融合的烟叶图像等级分类方法,采用ResNet50提取烟叶图像特征,并引入基于注意力机制的SE模块(压缩激发模块),增强不同通道特征的重要程度;同时,采用FPN(特征金字塔网络)对提取的由浅及深不同层级的烟叶特征进行融合,以实现烟叶多尺度特征的表达。采集皖南地区6068个烤烟的正面和背面图像用于建模和分析。结果表明,提出的烟叶分级方法的分级正确率比经典CNN(卷积神经网络)高出5.21%,分级模型在新批次7个等级烟叶上的分级正确率为80.14%,相邻等级的分级正确率为91.50%。因此,采用RGB图像结合深度学习技术可实现烤烟烟叶等级的良好识别,可为烤烟烟叶收购等级评价提供一种新方法。 相似文献
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为探求烤烟鲜烟叶RGB图像特征与其水分的相关性,采用1 300万像素的手机采集盆栽的成熟期烟叶叶片的图像信息,用烘干法测量叶片的含水率;研究基于灰度直方图的图像处理技术,提取了叶片的颜色特征值,分析其与含水率的关系。在烟叶图像的均值、方差、歪斜度、峰态、能量和熵6组特征值中,均值、能量与含水率存在较好的相关性,可以用来预测烟叶水分;方差、歪斜度、峰态和熵与烟叶含水率没有相关性,难以预测烟叶的水分;均值与含水率的回归模型相关系数为0.801 5,含水率预测结果误差维持在±2.10%,标准差为0.012;能量与含水率的回归模型相关系数为0.659 2,预测结果误差维持在±3.50%,标准差为0.015。基于手机采集的烟叶RGB图像可以无损检测其水分。 相似文献
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设计一种低功耗茶园环境监测节点,节点由微控制器模块、传感器模块、无线通信模块以及电源与太阳能充电模块组成。通过测试、分析节点的功耗,选择太阳能电池板功率为0.9 W,锂电池容量为3 000 mA·h。对太阳能板充电以及节点数据采集周期选择进行测试,通过计算太阳能板的日充电容量和不同采集周期下的耗电量,结合实际测试,得到节点的数据采集周期需大于9.5 min。经室外试验表明,在采集周期为10 min、日均光照强度为10 289 lux时,太阳能电池板供电能使节点电池容量百分比基本维持在100%,可确保节点长期运行。 相似文献
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苹果图像的背景分割与目标提取 总被引：1，自引：0，他引：1
水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1％,占总量的72.5％;70幅图像的分割偏差大于1％而小于2％,占总量的25％;偏差大于2％的有7幅,占总量的2.5％.最大分割偏差为2.83％. 相似文献
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南疆红枣静态图像采集分级方法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
为了提高红枣商品品质,提出了红枣静态图像采集分级方法。通过比较不同光照条件、颜色背景下取得的红枣图片,研究基于机器视觉红枣大小的分级检测方法。采集红枣图像和图像预处理,选取最佳图像阈值,提取特征尺寸,建立特征尺寸与质量之间的对应关系;建立红枣的机测尺寸与实际尺寸、机测尺寸与红枣质量、实际尺寸与质量之间的不同关系模型。选择最贴近的二维分级模型:红枣机测实面积与质量的一次线性回归模型,通过对机测面积线性方程回归分析,线性模型的确定系数R2=0.841 8,并对研究结果进行验证,为进一步开展在线机器视觉红枣品质分级奠定了基础。 相似文献
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为掌握光照变化对无蓄电池光伏灌溉系统运行特性的影响,搭建光伏灌溉系统开式试验台,试验测量了不同光照强度下的系统性能.试验结果表明:较低光照强度下喷头工作压力、射程随光照强度增大而增大,较高光照强度下随光照强度上下波动,射程变化趋势与工作压力变化趋势一致,但旋转周期变化趋势与工作压力呈相反规律;喷头工作压力变化趋势与光伏水泵出口压力、光伏组件输出功率变化趋势一致;光照强度1 000 W/m2附近系统运行参数达到阈值,喷头射程与工作压力最大值分别为9.8 m和0.44 MPa,水泵流量与出口压力最大值分别为1.68 m3/h和0.45 MPa;未达到阈值前,影响水泵与喷头运行的主要因素是光照强度,运行参数变化幅度较大,达到阈值后影响因素主要为光照强度和温度,运行参数变化幅度较小;较低光照强度下,组合平均喷灌强度随着光照强度增大而增大;较高光照强度下,组合平均喷灌强度随着光照强度上下变化,与光伏组件输出功率的变化趋势一致;随着光照强度增大,喷头喷灌均匀系数和分布均匀系数逐渐趋近最高值,喷灌均匀系数最高达到88%. 相似文献
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在获取无芒隐子草叶切片图像时不可避免受到噪声的污染,易导致后续提取和测量特征参数的不准确。对于自然图像,事先并不知道其所含噪声的类型和方差,因而首先利用小波变换和曲线拟合确定切片图像噪声类型和强度;在此基础上,分别应用小波阈值去噪、非局部均值去噪和提出的非局部均值滤波(NLM)与小波阈值去噪相结合的方法对无芒隐子草叶切片图像进行去噪。实验结果表明:获取的切片图像噪声类型为高斯加性噪声,标准差为σ∈[1. 5,3. 5],用高斯函数对随机选取的10幅切片图像的高频HH子带能量分布进行拟合,拟合优度为R2=0. 990 7;用3种方法对含不同噪声大小的切片图像进行去噪,当噪声标准差为σ∈[1. 5,8]时,应用Beyes Shrink法去噪后,图像的峰值信噪比提高了3 d B,而NLM和本文提出的算法不适用;当噪声标准差为σ∈[8,15]时,NLM算法和提出的算法去噪效果相当,去噪后图像峰值信噪比提高了7. 5d B,应用Beyes Shrink算法提高了6. 5 d B;而当σ∈[15,30]时,使用提出的算法表现出较大的优越性,去噪后图像峰值信噪比提高了10. 53d B,是NLM算法的1. 4倍、Beyes Shrink法的1. 3倍。本文的算法和实验结论可为无芒隐子草切片图像准确降噪提供理论基础。 相似文献
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为解决传统水稻育秧易受气候环境影响,导致秧苗质量差的问题,以育秧环境参数为目标,优化设计水稻育秧气候箱及基于植物工厂技术的水稻育秧平台。利用水稻育秧气候箱,通过均匀试验和逐步回归法优化对秧苗指标有显著性影响的环境参数,进而确定水稻育秧最优环境参数组合,并利用基于植物工厂技术的水稻育秧平台进行规模化生产验证试验。试验结果表明,全光谱条件下,叶面积系数受光照强度影响显著（P＜0.05）。蓝光光质条件下,土壤含水率对根数、根长影响显著（P＜0.05）;光照强度对SPAD值和叶面积系数影响显著（P＜0.05）;光照强度和光照时间对茎基部宽影响显著（P＜0.05）。红蓝比3∶1光质条件下,光照强度和光照时间对茎基部宽影响显著（P＜0.05）;光照强度、温度和土壤含水率均对株高影响显著（P＜0.05）;光照强度对SPAD值影响显著（P＜0.05）;土壤含水率对叶面积系数影响显著（P＜0.05）。水稻育秧环境最优参数组合为蓝光光质、土壤含水率60%（发现叶片卷曲后灌溉,每次灌溉最大含水率60%）、光照强度1.1×104 lx（光源表面处的测量值,光源表面距离育秧盘上表面20 cm）、光照时间9 h、温度28 ℃/24 ℃（光照期/非光照期）、湿度60%。基于植物工厂技术的水稻育秧平台所培育的水稻秧苗形态指标与力学特性均能达到机械插秧壮秧标准。试验结果可为大面积闭锁式水稻育秧及农业的可持续发展提供参考。 相似文献
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植物叶片图像的采集过程中,由于自然环境或成像条件的影响,特别是夜间,采集到的图像大多带有椒盐噪声,造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉,被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时,中值滤波降噪效果较好,但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题,提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布,概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息,通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失,从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时,直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应,因此本文先基于树的叶脉进行追踪,再对叶脉进行概率PCA修复,然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复,迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能,进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明：去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右,比使用维纳滤波高出9dB左右,比使用高斯滤波高出7dB左右,比使用中值滤波高出1dB左右,并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此,将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的,为其后续的图像处理提供了技术支持。 相似文献
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利用人工气候室控制实验过程中光照强度和二氧化碳浓度,采用称重法和茎流计法测定柑橘树植株蒸腾过程中的单位时间的蒸腾速率,以期得出不同光照强度和二氧化碳浓度因素影响下的柑橘树植株蒸腾规律。研究结果表明:二氧化碳浓度单独影响下,植株蒸腾速率随二氧化碳浓度的升高先增加后减少,一般在500×10-6时开始下降;温度、湿度、二氧化碳浓度一定时,植株蒸腾速率在一定范围内随光照强度的增加而加快,但增长速度越来越慢,甚至出现减小趋势;光照强度和二氧化碳浓度同时变化时,植株在1个实验周期内蒸腾规律基本呈单峰曲线,光照强度越强,二氧化碳饱和点越高,蒸腾速率也越大,蒸腾速率变化也越快。 相似文献
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针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、... 相似文献
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为了分析樱桃树叶片的形态结构,为樱桃树冠层光照分布及樱桃果树整形修剪提供理论基础,提出了一种基于改进Harris角点检测及NURBS曲线的樱桃树叶片重建方法。利用中值滤波法及经典边缘检测算法对获得的原始樱桃树叶片图像进行预处理,得到树叶轮廓。针对传统NUBRS曲线原理重构轮廓时无法构成闭合曲面,特征点之间相互干扰等问题,提出了一种新的算法来重构轮廓。该算法首先将特征点分为左右两部分,分别重建左右两侧轮廓,再将两者连接得到完整的轮廓;其次运用改进的Harris角点检测法提取角点来作为特征点;再次,通过检测窗口中心点灰度与其周围n邻域内其他像素点灰度的相似程度,计算灰度之差来设定一个阈值,并根据该阈值范围提取角点;最后,根据虚拟轮廓构建虚拟叶片。实验结果表明,改进后的算法大大减少了计算量,平均消耗时间由4.61s减少到2.30s。本文方法较真实地重构了樱桃树叶片边缘形状,为樱桃树冠层光照分布计算提供了技术支持。 相似文献