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11.
针对现代果园生产过程中出现的化肥施用不当、浪费资源、污染环境等问题,提出果园缓释肥施肥方法。缓释肥料由于肥力释放速率、方式和持续时间已知并可控制而被推广,发展潜力大,但目前缓释肥施肥以手工施肥为主,劳动强度大,作业效率低。为解决这些问题,提出了一种缓释肥施肥机凸轮递肥机构。该机构由单片机、步进电机、凸轮、推杆及递肥盒构成,实现可控单一递肥。基于碰撞函数接触算法(IMPACT-Functionbased Contact)对不同基圆半径R的凸轮进行仿真,通过对凸轮递肥机构的仿真试验,获取凸轮机构与推杆机构之间的接触力数据及推杆运动时的加速度和速度数据。通过对所得数据进行分析,优化凸轮基圆半径,结果表明:当基圆半径为105mm时,不仅可以减少材料成本,而且凸轮与推杆之间的挤压与接触力、推杆运动的加速度和速度在要求范围内实现多目标最优。 相似文献
12.
稻麦变量施肥机控制系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对稻麦变量施肥智能化程度低、通信系统可靠性和兼容性差等问题,研究设计了一种稻麦变量施肥机控制系统。该系统以CAN总线通讯作为现场总线,实现各控制节点之间的实时通信;通过GPS导航和处方图得到当前位置需肥量,根据变量施肥数学模型,通过步进电机节点实时调节外槽轮排肥器开度,实现施肥变量调节。试验结果表明:该系统机械结构设计合理,动作响应迅速,定位精准,各行排肥器之间排肥量变异系数最大为1. 78%,变量施肥精度达97%以上,作业效果良好。其控制程序稳定可靠,各控制节点之间通信及时、准确,整机设计合理,系统工作稳定,智能化程度高,各项技术指标满足农艺要求。 相似文献
13.
14.
为解决稻瘟病孢子的人工检测过程中主观性强、自动化程度低、效率低等问题,提出一种基于梯度方向直方图特征（HOG特征）的加性交叉核支持向量机（IKSVM）的稻瘟病孢子检测方法。该方法首先利用图像采集系统采集稻瘟病孢子图像,利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后,提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后,通过训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM（HOG/RBF-SVM）方法做对比试验。试验结果表明,HOG/IKSVM的检测率为98.2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1.1%。说明该方法可以进行稻瘟病孢子室内检测识别。 相似文献
15.
双行智能烟草打顶抑芽机检测控制系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高烟草打顶抑芽作业工作效率,降低劳动强度,采用机器视觉技术进行烟草智能打顶抑芽作业。首先对烟叶和烟花色彩特征进行分析,利用潘通色卡选取与绿叶相似的印染布作为图像采集背景,减小烟花提取难度;以普通摄像头作为图像采集装置,对烟草图像进行处理,在可见光波段利用颜色特征进行烟花位置定位,确定具体打顶高度;最后通过工业控制机和单片机控制步进电动机、电磁阀,实现烟草打顶抑芽的快速、实时作业。田间试验表明:该烟草智能打顶机作业效率2~3 s/株,烟花检测准确率96%左右,打顶准确率90%左右,抑芽剂喷洒准确率80%左右;满足设计要求,能够有效提高作业效率和作业效果。 相似文献
16.
基于自适应域值分割与力矩的棉花异性纤维分类方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为能够准确统计出棉花中所含异性纤维的重量和数目,提出一种机器视觉与图像处理技术,对棉花异性纤维进行检测分类。在提取棉花异性纤维原始图像的基础上,采用灰度处理和滤波技术完成图像的预处理,采用自适应域值技术来完成棉花异性纤维图像分割,在分割出的二值化图像基础上,采用挖空内点法和邻域搜索法进行轮廓提取,提出以异性纤维轮廓的面积与周长平方之比作为力矩,对棉花异性纤维进行分类。通过对300个棉花异性纤维样本图像进行了试验,分类准确率可以达到96%。结果表明该技术和分类力矩可以准确的对棉花异性纤维进行初分类。 相似文献
17.
棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征 总被引：1，自引：1，他引：0
摘要：为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。 相似文献
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