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71.
加工番茄早疫病的准确预测,有助于及时采取防治措施,降低产量损失.测定加工番茄早疫病冠层光谱,对380~760 nm进行连续统去除变换,提取波段深度、波段位置、波段宽度、斜率、面积等特征参数,并对原始光谱提取红谷、绿峰、红边及相应波段位置等特征参数.利用Gram-Schmidt算法对特征参数进行成分提取,作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,对加工番茄早疫病病情严重度进行预测.研究结果表明,与多元线性回归和偏最小二乘法预测模型比较,Gram-Schmidt算法与GRNN融合模型的预测精度相对较高,R2为0.843,RMSE为0.136,该方法能够对加工番茄早疫病病情严重度进行快速、准确的预测.  相似文献   
72.
中国农产品产地加工产业布局分析及发展对策   总被引:1,自引:2,他引:1  
通过对大宗农产品的主要产地分布和大宗农产品加工业的产业布局进行分析,可推知中国大宗农产品产地初加工的格局已基本形成。农产品加工各行业的企业规模偏小、投资盲目、企业间无序竞争、精深加工的程度低、产品的附加值普遍不高等问题是制约中国农产品产地初加工产业化的问题所在。因此,应尽快实现中国农产品产地初加工由初级加工向高附加值精深加工转变,基本形成与国际接轨的农产品加工标准体系和全程质量控制体系,初步形成产学研相结合的研发机制和先进适用技术成果的推广体系,为农产品加工业健康快速发展奠定良好基础。  相似文献   
73.
基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法   总被引:1,自引:12,他引:1  
在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。  相似文献   
74.
为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。  相似文献   
75.
为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明:电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构(Newton's one-step error reconsruction,NOSER)算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式(primal dual-interior point method,PD-IPM)算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。  相似文献   
76.
根系及盐分含量对农田土壤干缩裂缝发育规律的影响   总被引:1,自引:6,他引:1  
为研究不同根系含量和盐分含量土壤表面干缩裂缝的发育规律,该文提出了一套基于数字图像处理的裂缝几何参数提取方法,分析裂缝形态随含水率的变化规律。结果表明:随着含水率的降低,不同根系含量条件下裂缝面积密度和长度密度的差异显著(P0.05),裂缝发育稳定时根系含量越大,面积密度越小,长度密度越大。盐分质量分数为2.0%的土壤试样在整个干燥过程中裂缝面积密度明显比其他低盐分含量的试样高。当含水率27%时,盐分含量对土壤裂缝面积密度的影响差异明显,不同盐分含量的土壤裂缝面积密度和长度密度均差异显著(P0.05),说明盐分含量越大,稳定时土壤裂缝面积密度越大,长度密度越小。该成果对指导开裂土壤的农田灌溉具有重要的实践意义。  相似文献   
77.
双轴卧式和面机的和面效果及其对面条质量的影响   总被引:3,自引:2,他引:3  
为了明确和面速度和搅拌杆构型不同的双轴卧式和面机的和面效果及其对面条质量的影响,该研究以3种小麦粉(高筋一等粉、富强粉、上白粉)为材料,采用550型棒状杆恒速和面机和765型角度桨叶状搅拌杆调速和面机和面,比较分析和面效果和面条质量。结果表明,2种类型和面机的和面效果存在较大差异,对面条质量有较大影响。与550型棒状杆恒速和面机相比,765型调速和面机制作的面絮胚粒大小中等、大颗粒(粒径≥4000μm)胚粒比例明显较低;复合后的面坯色泽均匀,鲜面条拉伸特性较好,且熟面条硬度较大、耐咀嚼。765型和面机采用2种不同的和面参数,即高速和低速搅拌的时间组合不同,得到的和面效果也不相同。和面方式Ⅱ(高速和面300 s、低速和面480 s)制作的面絮颗粒相对偏小,面坯较厚、更为亮白,而熟面条的回复性弱于和面方式Ⅲ(高速和面500 s、低速和面280 s)。研究结果表明,不同品质的面粉应选择不同的和面方式,面筋质量高且颗粒度大的高筋一等粉适合高速搅拌时间较长的和面方式Ⅲ,制作的鲜面条拉伸阻力和熟面条硬度、胶着性、咀嚼性、回复性均显著大于搅拌强度较小的和面方式Ⅱ。  相似文献   
78.
为了满足工厂化水产养殖中过程控制的信息化要求,该文提出一种基于改进湍流模型结合偏振成像技术,具有较强鲁棒性的水下退化图像复原方法。考虑内外尺度对波结构函数影响,结合折射率谱,改进水下湍流退化模型以提高复原算法先验知识的完备性;基于改进的退化模型和水下前向散射光的偏振特性,利用偏振成像技术提取退化图像中的噪声特征;基于退化图像噪声特征,采用约束最小二乘滤波法进行退化图像复原;最后,对复原效果进行相应比较,结果表明在强湍流条件下本算法具有更为理想的复原效果。该研究可为复杂水流条件下水下退化图像复原方法研究提供参考。  相似文献   
79.
针对未知室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于单目视觉和自然信标融合的移动机器人定位算法。该方法采用普通摄像头和全景摄像头结合的方式进行定位。采用普通摄像头提取天花板特征,进行视觉里程计定位。全景普通摄像头提取周边环境及天花板信息,采用Harris-SIFT构建自然信标库,并且进行自然信标检测与识别。在两者的基础上,移动机器人进行实时定位。利用自然信标定位时,提出方向滤波器结合视觉里程计和惯导系统估计旋转角度,利用自然信标求取定位特征点,两者结合进行定位。该方法有效地结合了相对定位的快速性和绝对定位的准确性。在室内环境进行试验,其中自然信标定位在x,y方向的平均误差分别为38.66和31.54 mm。相比视觉里程计而言,结合自然信标定位的平均误差分别减小了32.53%和68.68%。融合视觉里程计的自然信标定位运算速度相比仅靠自然信标定位而言提高了约6倍左右,同时与视觉里程计定位处于同一数量级。试验结果表明相对于视觉里程计而言,所提算法大大提高了定位精度,同时不影响算法的实时性。  相似文献   
80.
种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。  相似文献   
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