苹果糖度在线检测降低杂散光影响研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

韩东海  周恩洋  戚淑叶 《农业机械学报》2015,46(11):260-265

基于光谱学原理设计了智能苹果糖度在线分级设备,研究了上置式检测器在线检测中的杂散光问题,通过光路图分析了富士苹果3种摆放方式对杂散光的影响,并提出了遮光降噪方案。利用偏最小二乘(PLS)回归分别建立了3种摆放方式的富士苹果可溶性固形物含量(SSC)在线预测模型。研究结果表明,对于上置式检测器而言,摆放方式和遮光处理尤为重要。其中果柄朝上遮光为最佳降噪措施,所建立的模型校正集均方差(RMSEC)为0.60,校正集相关系数(RC)为0.94,预测集均方差(RMSEP)为0.67,预测集相关系数(RP)为0.87,可以满足实际生产中的在线分级要求。  相似文献   

农村供水工程水质检测模式研究     

贾燕南  胡孟  丁昆仑  邬晓梅  鄢元波 《中国农村水利水电》2015,(7)

做好农村供水工程水质检测工作对保障农村供水水质安全至关重要,但它同时也是农村供水的薄弱环节,针对如何建立农村供水工程的水质检测模式开展研究与探讨。明确了农村供水工程水质检测的目标任务,分析了当前农村供水工程水质检测的现状与存在问题,从水质检测指标的选择、水质检测项目与频率的确定、水质检测设备的配备、水质检测人员的配置和监管、水质检测反馈机制的构建等几个方面提出了构建农村供水工程水质检测模式的建议,以期帮助提高农村供水工程的水质检测能力,保障农村供水水质安全。  相似文献   

基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量系统     

王海波  邹海龙  张如照 《农业机械学报》2015,46(4):302-308

提出了一种基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量方法。使用工业相机获取工作装置侧视图像,采用鞍点检测方法快速捕捉工作臂上的人工靶标;将靶标间的固定几何尺寸关系作为约束条件筛选出靶标中的鞍点并计算相应工作臂的姿态角;通过预判靶标的运动范围以缩小图像检测区域,提高算法处理速度。试验表明,与挖掘机上原有的拉线传感器测量系统相比较,动臂和斗杆姿态角动态测量偏差分别小于1°和2°,处理每帧工作装置运动图像平均用时在100 ms以内,验证了该方法对挖掘机工作装置姿态测量的可行性。  相似文献   

基于计算机视觉系统的溶液浓度快速检测方法     

赵海燕  贾贵儒  侯彩云 《农机化研究》2006,(12):136-138

基于计算机视觉系统的RGB色度学理论,提出一种测定有色溶液浓度的数字色度法,并开发了与之配套的软件检测系统。该方法与分光光度计相比,大大提高了检测效率,理论上每分钟可完成上百个样品浓度的同时测定。通过软件系统分析样品色度信息,实现自动显示被测溶液浓度的良好效果,为一次性成批检测溶液浓度提供了一种简捷快速的新思路。  相似文献   

6个枣品种枣疯病抗性与枣疯植原体迁移特性差异研究     

郝新迪  路瑾瑾  代丽珍  张铁强  王进忠  王龙  郭家洛  任争光  王建文 《果树学报》2021,(4):560-568

【目的】探究6个枣树品种枣疯病抗性差异以及枣树体内植原体迁移特性差异,为抗枣疯病枣树品种的选择利用以及枣疯病的防治提供基础数据。【方法】通过采集携带植原体的鸡心脆枣接穗,嫁接到健康枣树砧木上,采用田间调查与普通PCR技术相结合方法,比较不同品种抗枣疯病情况与植原体在不同枣树品种中迁移情况。【结果】不同枣树品种发病时间不同,发病率差异显著,蜂蜜罐枣、尜尜枣和猴头枣为抗病类型,冬枣、红螺脆枣和鸡心脆枣为感病类型。植原体在不同枣树品种中迁移速度不同,植原体在鸡心脆枣和冬枣内迁移速度最快,其后依次为蜂蜜罐枣、红螺脆枣、尜尜枣,在猴头枣内迁移速度最慢。【结论】6个枣树品种中蜂蜜罐枣、尜尜枣和猴头枣表现一定的抗病能力,初步确认了植原体在不同枣树品种体内迁移特征的差异,可为抗枣疯病品种的选择利用和枣疯病防治提供科学依据。  相似文献   

基于含水率变化的气体射流冲击干燥过程温度自适应控制系统     

杨涛庆  郑霞  肖红伟  单春会  张继凯 《农业工程学报》2024,40(2):52-62

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R²和均方根误差RMSE依次为0.9934和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID（improved neural network-PID,INN-PID）控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID（neural network-PID,NN-PID）和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87 %,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。  相似文献   

基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法     

杨大勇  黄正栎  郑昌贤  陈宏涛  江新凤 《农业工程学报》2024,40(12):165-173

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积（dynamic snake convolution,DSConv）,增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络（path aggregation network,PANet）替换为加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）,强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块（simple attention module,SimAM）,提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率（precision,P）、召回率（recall,R）、平均精确率均值（mean average precision,mAP）、F1得分（F1 score,F1）分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。  相似文献   

基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测     

王凯  陈优良  胥寒莉 《农业工程学报》2024,40(11):159-167

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。  相似文献   

水下底栖生物轻量化目标检测算法YOLOv7-RFPCW     

赵晨  陈明 《农业工程学报》2024,40(11):168-177

针对水下底栖生物检测模型参数量过多,计算量过大,同时水下环境复杂容易造成错检和漏检,影响模型在水下底栖生物检测任务中的准确性的问题。提出了一种水下底栖生物轻量化检测算法YOLOv7-RFPCW。对YOLOv7网络重新设计轻量级网络结构,降低了特征提取网络的参数量和计算量,减少模型体积。设计了P-ELAN和P-ELAN-W模块,进一步轻量化特征提取网络;针对水下图像颜色失真,目标的空间位置不准确的问题,采用CBAM注意力模块加强特征融合,减少信息丢失,以更好地适应特殊的水下环境;针对水下目标容易出现形状变形的问题,使用WIOU-V3损失函数替换默认的CIOU损失函数,提高水下底栖生物检测的鲁棒性。试验结果显示,改进后的模型YOLOv7-RFPCW的参数量和计算量分别减少了75.9%和30.7%,模型体积减小了75.3%,精度提升了1.9个百分点。这一综合性的提升兼顾了轻量化和精度,为在水下环境中部署提供了可行的解决方案,验证了所提出的改进算法能胜任水下底栖生物检测任务。  相似文献   

改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测     

王美华  王安邦  肖德琴  熊云霞  王丽  李朋涛  吴耀丰 《农业工程学报》2024,40(5):207-215

为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度（average precision）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07...  相似文献