排序方式： 共有16条查询结果，搜索用时 859 毫秒
1.
发动机起动困难的常见故障及排除 总被引：1，自引：0，他引：1
拖拉机发动机在起动的过程中常出现起动困难的现象，其原因不外乎以下几点： 相似文献
2.
针对目前移栽机中苗盘输送机构定位精度低、冲击大、调整不便、智能化程度低等问题,设计了一种基于ds PIC30F5015和Lab VIEW的苗盘自动输送机构控制系统。采用伺服电机作为动力源,并用光电编码器采集伺服电机转速,设计了以高性能微控制器ds PIC30F5015为核心的硬件系统。采用模块化程序设计思想,在MAPLAB IDE开发环境下,开发了下位机软件;采用Lab VIEW平台开发了上位机控制软件。在苗盘自动输送试验台上进行了位置控制性能试验,结果表明:苗盘定位误差小于0. 32mm,相对误差小于0. 5%。该系统运行稳定,响应速度快,控制精度高,能够满足苗盘自动输送和精确定位的实际需求。 相似文献
3.
4.
5.
待产梅山母猪咳嗽声识别算法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的]目前对于母猪是否患有呼吸系统疾病的诊断主要依靠饲养员观察,存在由于疏忽未能及时发现并处理患病母猪而造成大量母猪死亡的情况。为解决这一问题,笔者以待产梅山母猪咳嗽声为对象,对其识别方法进行了研究,旨在将母猪咳嗽情况作为诊断早期呼吸系统疾病的依据,以达到自动监控的目的。[方法]基于无线多媒体传感器网络进行母猪声音数据的采集与传输,对采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理操作后,由于不同声音的功率谱密度曲线的波动性不同,依托曲线目标优化的思想提取声音功率谱密度特征,并以此特征作为聚类中心,运用改进的模糊C均值聚类算法对咳嗽声和尖叫声进行识别分类。[结果]训练出了母猪咳嗽声和尖叫声的功率谱密度特征,差异明显;忽略个体差异,咳嗽声和尖叫声的总体识别准确率分别约为83.4%和83.1%,识别算法是有效的。[结论]针对待产梅山母猪咳嗽声,创新性提出了一种声音识别算法,该方法简单,高效,识别率高,为母猪呼吸系统疾病的早期自动诊断提供了技术支持。 相似文献
6.
基于机器视觉的穴盘幼苗识别与定位研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】设计一套机器视觉系统,用于实时测量各穴孔中幼苗叶片面积、判断是否适合移栽作业、确定适合移栽幼苗的抓取位置,为实现穴盘幼苗自动移栽作业奠定基础。【方法】用CCD数字摄像机采集番茄幼苗图像,转换成灰度图像,将幼苗与背景分割得到二值图像,去噪处理后,通过计算每个穴孔中幼苗叶片的面积来确定适合移栽的单元,并用形心法确定机械手抓取位置。【结果】采用1.8G-1.5R-1.8B灰度化因子、Otsu法分割幼苗与背景图像效果较好;采用单连通区域法统计幼苗叶片面积,经修正后相对误差小于1.0%,相对误差值平均下降了87.6%。【结论】设计的机器视觉系统具有较高的测量精度,能够满足穴盘幼苗自动移栽作业要求。 相似文献
7.
【目的】传统旋耕播种机多利用地轮链传动方式驱动排种器,受到秸秆或杂草覆盖、土壤含水率以及土地表面平整度的影响,导致地轮附着力减弱,出现地轮打滑等情况,难以满足高速、高精度的作业要求。【方法】基于此,课题组采用GPS卫星定位测速和电机驱动播种施肥转轴的方式,设计了一种旋耕播种施肥复式作业机测控系统,该系统主要由微控制器模块、GPS卫星定位测速模块、人机交互模块、播种施肥模块、监测报警模块等构成。【结果】进行田间播种施肥试验,由GPS接收器采集复式作业机的行驶速度,控制器依据设定好的亩目标播种（施肥）量对电机进行闭环控制,能够自适应复式作业机行驶速度的变化,播种（施肥）量与设定目标值的相对误差小于4%。【结论】该测控系统控制性能良好,具有较高的稳定性,可以用于播种施肥复式作业机精量播种施肥控制。 相似文献
8.
GPS技术及其在农业中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
作为精准农业主要支撑技术之一的GPS技术在农业生产领域中逐步得到广泛应用.介绍了GPS的概念、主要组成部分、差分GPS技术,及其在制作农田电子地图、土壤养分分布调查、现代农业机械、病虫害调查等领域的应用.GPS与GIS、RS相结合,将是GPS在农业中应用的发展趋势,是农业实现低耗、高效、优质、环保的重要途径. 相似文献
9.
基于改进灰度共生矩阵和粒子群算法的稻飞虱分类 总被引：4，自引：3，他引：1
针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高而无法使用颜色特征的问题,应用灰度共生矩阵提取的纹理特征值对稻飞虱分类进行了研究。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,经过一系列预处理后得到去掉背景的稻飞虱灰度图像;对灰度图像采用改进的灰度共生矩阵提取纹理特征值,再用反向传播BP(back propagation)神经网络和参数改进粒子群算法优化BP神经网络分别进行训练和测试,以此检验纹理特征值的识别效果和粒子群算法的优化效果。试验用Matlab验证算法,对白背飞虱、灰飞虱和褐飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明基于参数选择改进粒子群算法优化BP神经网络的识别率总体达到了95%,比直接用BP神经网络的识别率高,而且经过Matlab测试,训练时间只用了0.5683s,说明粒子群算法更满足实时性要求。 相似文献
10.
为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600~1 100 nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756。采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型。结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小。其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50%和5.72%,是6种方法中最优的。表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力。 相似文献