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为了实现多果品内部品质的现场无损快速检测,基于多光谱技术设计了一种可更换探头的手持式多果品内部品质无损检测仪。该检测仪的硬件系统由主机和多光谱采集探头组成。主机包括微处理器、电源管理模块、稳压驱动模块及输入输出模块。多光谱采集探头由12个不同波长的发光二极管和数字光电传感器组成。在MDK 5.0开发环境下用C语言开发了检测仪的软件。利用开发的检测仪分别采集了“华优”猕猴桃和“雪”梨的漫反射多光谱,并基于偏最小二乘法建立了预测猕猴桃和梨的可溶性固形物含量(SSC)和硬度的模型。将预测模型导入到检测仪后对仪器的性能进行了测试。结果表明,该检测仪对猕猴桃SSC和硬度的测量均方根误差分别为1.51%和5.13 N,对梨SSC和硬度的测量均方根误差分别为0.52%和4.57 N,检测时间在2 s以内,可通过更换探头实现对多种果品内部品质的无损快速检测。 相似文献
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为了实现小麦条锈病的远程实时监测,设计并搭建了基于嵌入式系统的小麦条锈病远程监测平台,实现了用户对大田小麦条锈病发病状况的实时监测。首先基于Arduino微控制器和42步进电机控制的六棱柱转轴和传送装置结合,通过蓝牙控制六棱柱转轴上的电磁吸附装置吸附金属加工后的载玻片设计了孢子捕捉器,实现了空气中小麦条锈病孢子图像的采集;其次,通过高倍光学显微镜和电子目镜将采集到的孢子图像通过Linux核心板上传至云端服务器,并通过基于Python的图像处理算法对图像进行中值滤波、边缘提取、角点检测等处理实现孢子计数;最后通过基于Android平台的应用软件实现远程查看孢子图像和计数处理结果。试验结果表明,该平台服务器图像处理算法可实现孢子的准确计数,对测试图像的计数准确率为100%,孢子捕捉器的玻片切换成功率为95%。该研究可为大田小麦条锈病的实时监测奠定基础,也可为大田内其他气传病害的监测提供借鉴。 相似文献
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