排序方式： 共有73条查询结果，搜索用时 187 毫秒
21.
22.
23.
种子的质量对于增产丰收具有重要的意义。为了准确检测玉米种子是否有机械损伤裂纹,基于机器视觉技术提出了一种能自动提取玉米种子,并自动识别裂纹种子的方法。首先,采用最大类间方差法、数学形态学处理和区域属性度量函数提取单粒玉米种子图像;进而,采用基于模糊集和浮雕算法的图像增强方法与基于小波变换模极大值的边缘检测算法凸显玉米种子的裂纹区域;最后,采用图像相乘运算和数学形态学处理等方法去除种子的轮廓与种子区域的噪声,并提取出玉米种子的裂纹区域。以"郑单958"玉米种子为例,选取了160粒经机械脱粒后外部轮廓形态基本完整的裂纹和无裂纹种子,对320幅胚面和胚乳面图像的识别结果表明:该方法对胚面和胚乳面裂纹检测的准确率分别为94.4%和86.9%,平均准确率为90.6%。本研究为基于机器视觉技术检测裂纹玉米种子,保证种子的质量,提高出苗率提供了技术支持。 相似文献
24.
针对荞麦两段式机械化收获过程中捡拾损失率过高的问题,设计了一种由刮板捡拾机构与辅助捡拾辊相结合的刮板式荞麦捡拾装置,以降低荞麦在捡拾作业过程中的籽粒损失.基于刮板捡拾机构运动学的理论分析,确定了刮板捡拾机构的工作条件,对刮板捡拾机构和辅助捡拾辊进行了参数化设计.依照单因素试验,分别以物料输送速度、刮板捡拾速度、刮板捡拾倾角为自变量,以籽粒捡拾损失率为因变量,确定捡拾损失率随各因素的变化趋势与Box-Benhnken试验因素水平.根据Box-Benhnken试验设计原理,通过回归分析和响应面分析,建立了物料输送速度、刮板捡拾速度、刮板捡拾倾角与籽粒捡拾损失率之间的数学模型.结果表明：各因素对籽粒捡拾损失率的影响由大到小依次为刮板捡拾速度、刮板捡拾倾角以及物料输送速度.应用Design-Expert软件的寻优功能对回归方程进行优化求解,结果表明：当物料输送速度为0.79 m/s、刮板捡拾速度为1.08 m/s、刮板捡拾倾角为14.39°时,籽粒捡拾损失率最小值为4.61%. 相似文献
25.
基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方 总被引：6，自引：1，他引：5
与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质.为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法.本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测.针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘.实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法. 相似文献
26.
27.
针对黄土高原丘陵山区坡地等高线旋耕作业时土壤耕作侵蚀(土壤由坡高侧向坡低侧迁移)严重及其机理不明等问题,通过理论分析、仿真试验、土槽及实地试验相结合的方法,深入开展山地拖拉机坡地旋耕侵蚀规律研究。首先,构建了H245标准型常用旋耕刀在坡地工况下的扰土体积参数方程,完成了旋耕刀坡地扰土过程的经典力学分析,确定了导致坡地旋耕土壤侵蚀的主要影响因素：坡地角、耕作深度、刀轴转速以及旋耕作业速度;然后,基于EDEM离散元仿真软件研究了单把旋耕刀和旋耕机整机的坡地扰土规律,得出土壤颗粒在旋耕刀侧切刃的动态滑切作用下有水平向后运动的行为,浅层土壤颗粒位移最大,深层土壤颗粒位移最小,并且深层靠近旋耕刀回转中心的土壤颗粒位移最大;土壤的侧向位移方向受旋耕刀正切刃朝向的影响;随着旋耕刀的入土,土壤颗粒在垂直方向的位置呈先变深后变浅的趋势。最后,选取旋耕刀轴转速、旋耕作业速度和坡地角作为试验因素,进行了实地旋耕单因素和正交试验,单因素试验得到土壤水平、侧向位移随着上述3个因素变化的规律;正交试验方差分析得到影响土壤侧向位移的主次因素为坡地角、旋耕刀轴转速、旋耕作业速度,影响土壤水平位移的主次因素为旋耕作业速... 相似文献
28.
29.
为提高机械设计课程的教学效果,针对该课程具有综合性、实践性等特点,提出在教学中应用"学有所用"的思想和"思维转变"的方法,实践表明该方法对提高教学效果很有帮助. 相似文献
30.