基于运动恢复结构的玉米植株三维重建与性状提取

针对传统的玉米植株性状测量方法存在主观性强、劳动强度大、有损伤等问题,提出了基于运动恢复结构(Structure from motion,Sf M)的户外玉米植株三维重建方法,并提取了株高、单株最小包围盒体积、茎粗、叶面积、叶片数、叶夹角等11个性状参数。采用前期研制的小车,在户外采集不同视角下的玉米植株图像(采集间距为5～6 cm),基于Sf M算法获取玉米植株三维点云;运用直通滤波、圆柱拟合和条件欧氏聚类算法自动分割单株、茎秆和叶片等点云数据,基于距离最值遍历、三角面片化等算法实现株高、茎粗、叶面积等11个性状的准确、无损测量。结果表明,与人工测量值相比,测得的株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为3. 163%、4. 760%和19. 102%,均方根误差分别为3. 557 cm、1. 540 mm、48. 163 cm2,决定系数分别为0. 970、0. 842、0. 901。研究表明,本文方法适用于作物表型户外测量,为表型研究提供了一种新的作物表型户外测量方法,同时还证明,株高和单株最小包围盒体积可以显著区分低地上部生物量玉米植株和高地上部生物量玉米植株。     

玉米籽粒性状高通量测量装置设计与实现

为实现玉米籽粒表型性状参数的高通量测量,设计了一种基于线扫描技术和自动化控制技术相结合的玉米籽粒考种装置。该系统通过振动给料机实现玉米籽粒快速喂料,应用伺服驱动技术实现输送带运行速度和线阵扫描速度无偏差匹配,实现玉米籽粒图像无畸变获取,通过图像处理技术实现玉米籽粒表型性状参数的测量。试验结果表明,与人工测量值比较,该装置对玉米籽粒总粒数、长轴、短轴、长宽比的平均相对误差分别为0.50%、1.22%、3.34%、4.22%,平均测量效率为12 s/穗。该研究对于推动玉米籽粒高通量表型鉴定具有重要意义。     

染色竹条分级流水线的自动控制系统

针对目前竹制品加工业采用人工配色分级效率低的问题,提出了一种用于染色竹条分级流水线的自动控制系统该系统基于单片机系统,包括拍摄位置传感器、分级位置传感器、分级电磁铁以及串口电路。控制算法采用双向链表数据结构算法来存储竹条的分级级别和通过顺序,同时分级传感器指针数组中记录分级传感器的触发信息,由电磁铁堆栈控制分级电磁铁的动作。通过试验验证,结果表明竹条在8个级别的分级流水线上分级动作准率达到100%,研究为染色竹条的在线分级控制问题提供了新的解决方法。     

基于MSP430的温室多路数据采集系统

设计了一种以MSP430单片机为核心模块的温室多路数据采集系统,用以采集温室内的多路环境参数.采用信号调理电路和MSP430单片机内部A/D转换模块相结合的方式,实现了从模拟信号到数字信号的采集和转换,转换精度可达到10位.该系统具有结构简单、功耗低、工作稳定和可移植性较强等特点,可广泛应用于多路模拟信号的数据采集.     

玉米籽粒大小特征检测方法研究

提出一种自动获取玉米籽粒大小特征和总粒数的方法:通过振动给料机实现玉米籽粒快速喂料,利用输送带和线阵相机的无偏差匹配,准确获取玉米籽粒图像,对籽粒图像进行二值化、除杂、筛选、粘连籽粒分割等处理,测量玉米籽粒的粒长、粒宽和籽粒总粒数。研究了图像处理过程中不同阈值、不同粘连籽粒处理方法对测量结果的影响。对100个样品进行的试验结果表明:阈值数设定为24、采用平均面积法时,测量的误差最小,测量结果与人工测量值相比较,玉米籽粒总粒数、粒长、粒宽的相关系数分别为0.999 3、0.900 0、0.930 0,平均相对误差分别为0.26%、3.85%、3.63%。     

套袋对茄果类蔬菜品质和产量的影响

采用田间对比试验,研究了套袋措施对早春露地茄子和番茄农药残留及品质的影响。结果表明:套袋能有效防止害虫对露地茄子和番茄果实的直接为害,减少农药使用次数,降低产品农药残留,并改善果实外观色泽,提高产品的商品性能和生产效益。