基于Sauvola与Otsu算法的秸秆覆盖率图像检测方法

针对自然光照下粗秸秆中空、细碎秸秆细节丢失导致秸秆覆盖率图像检测法精度低的问题，提出了一种基于Sauvola与Otsu算法相结合的秸秆覆盖率检测方法。首先对彩色分量空间距离灰度化后的图像采用Sauvola阈值分割来提取秸秆区域细节图像，然后对色差法灰度化后的图像采用Otsu阈值分割来解决秸秆区域中空问题，最后对不同阈值分割图像相加，计算其平均值，从而得到秸秆覆盖率的大小。田间试验结果表明，采用此方法对不同情况秸秆覆盖与不同地区的秸秆覆盖均具有较好的识别效果，不同情况秸秆覆盖率的最大平均误差约为1.9%，不同地区秸秆覆盖率的最大平均误差约为2.5%，有效地提高了秸秆辨识的精确度。      

基于改进AdaBoost算法的秸秆识别与覆盖率检测技术

针对目前秸秆覆盖率自动识别准确率低的问题,提出了一种秸秆图像畸变校正与Otsu算法阈值分割相结合的图像处理算法,并采用该方法计算田间秸秆覆盖率。首先,通过单目摄像头采集免耕播种机的作业环境信息,采用改进的AdaBoost算法对目前工作环境是否为免耕地进行自动判断;其次,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,通过彩色空间距离化、图像增强等方式提高图像中秸秆的可识别特征;然后,建立逆向映射模型并结合最邻近插值的方法解决图像畸变问题;最后,裁剪出用于秸秆识别的图像部分,通过Otsu算法进行阈值分割、计算秸秆覆盖率。通过实验对AdaBoost算法分类与秸秆覆盖率的检测效果进行验证,结果表明,运用AdaBoost算法能有效识别免耕播种机的工作环境,采用本文图像处理算法计算田间秸秆覆盖率,与实际测量误差在5％以内。     

基于K­means聚类和分区寻优的秸秆覆盖率计算方法

针对农田秸秆形态多样、细碎秸秆难以准确识别的问题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means聚类和分区寻优结合的秸秆覆盖率计算方法。该方法首先利用K-means聚类算法对玉米秸秆图像进行分割,使秸秆从背景图像中分离;然后将秸秆图像分隔为16区,利用统计学方法分别计算各区秸秆中位数和众数灰度平均值,16区平均后分别获得秸秆中心灰度和土壤背景中心灰度,将其作为新的分类中心,重新采用K-means聚类方法对玉米秸秆图像进行分割,当秸秆中心灰度不再发生变化时停止迭代,计算秸秆像素点数量;最后计算获得玉米秸秆覆盖率。2021年4月,该方法在吉林省长春市玉米地100个采样点进行了实际验证,与人工拉绳法和人工图像标记法的相关系数分别为0.7161和0.9068,误判率7%,平均误差比Otsu阈值化方法和经典K-means聚类方法分别降低了45.6%和29.2%。试验结果表明,所提方法能够实现对不同天气、不同种植模式、不同地块条件下的秸秆覆盖率准确计算,该研究结果可为秸秆覆盖率在线计算提供一种新方法。     

基于自动取阈分割算法的秸秆覆盖率检测系统

在分析保护性耕作地块覆盖秸秆和土壤亮度存在差异的基础上,以MATLAB为工具,采用自动取阈图像分割算法,提取田间实拍图像中的秸秆及土壤信息,统计图像中秸秆覆盖面积,利用秸秆覆盖率算法实现对地表秸秆覆盖率的自动检测。系统经田间模拟试验校正后,田间测试误差可控制在4%以内,平均检测效率可提高约72倍,为开展保护性耕作技术秸秆覆盖研究提供了一种可行有效的方法。     

基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测

针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法（DE-GWO）,用于田间秸秆覆盖率检测。首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DE-GWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像比例;最后,根据拍摄高度、fov视角等参数,将图像中秸秆覆盖率与实际地理面积进行转换。实验结果表明,本文算法田间秸秆覆盖率与实际测量误差在8%以内,且相比于改进粒子群算法（PSO）和灰狼算法（GWO）,DE-GWO算法精确度更高,平均耗时为人工测量的1/1500。开发了一套依据DE-GWO算法的秸秆覆盖率检测软件系统,为后续监控系统的实时检测提供了算法基础和软件支持。     

农田秸秆覆盖率检测方法与试验

针对秸秆覆盖率检测准确率易受光照不均匀影响以及现有检测方法对无秸秆图像检测精度较差的问题,提出一种基于图像行平均灰度标准差分类及图像分块可变阈值检测法。首先通过计算图像的行平均灰度标准差对图像进行分类,将标准差小于阈值的图像判断为无秸秆覆盖;然后将标准差大于阈值的图像划分成多个子块,对每个子块分别采用最大类间方差法进行阈值分割;最后将所有子块重新组合,用基本的形态学法计算目标图像的秸秆覆盖率。试验结果表明,该方法在很大程度上减少光照不均匀对检测结果的影响,对秸秆均匀分布图像的检测误差为2.87%,对无秸秆覆盖图像的检测误差为0.45%,能够提高农田秸秆覆盖率检测方法的适用性。     

基于计算机视觉的田间秸秆覆盖率计算

以田间照片为对象,研究了一种基于计算机图像处理的田间秸秆覆盖率计算方法。在Windows平台下,利用Visual C 编程环境,开发了一套软件,利用田间秸秆和土壤的纹理,能够准确识别出部分土壤,再利用识别出的土壤确定域值,然后利用域值来对图像中的土壤和秸秆进行分割。这种基于纹理特征的域值寻找,受光照的影响很小,对域值的确定精确;被处理图像的大小为800×600像素,通过对大量图像进行测试,田间秸秆覆盖率计算的结果误差小于10%,小于允许误差10%。     

双目视觉在田间秸秆覆盖率监测系统中的应用

田间秸秆覆盖率是对农业的一种保护性耕作技术指标,秸秆覆盖可以避免水土过分流失,帮助研究人员探究秸秆覆盖率和风蚀、水蚀的定量关系,引导人们采用更加合理的覆盖形式。基于此,文章以双目视觉作为研究对象,结合秸秆覆盖率研究的重要性,对双目视觉系统误差加以分析,探究双目视觉在秸秆覆盖率监测系统中的有效应用。     

叶面雾滴沉积分布直接检测算法研究

提出一种基于阈值边缘提取算法和HSV颜色模型的二次分割叶片雾滴图像识别算法。通过模拟喷雾试验得到三种不同雾滴密度的叶片样本,保留叶片自身轮廓信息的同时分割叶面雾滴,计算叶面积与雾滴覆盖率关系。结果表明应用Otsu阈值边缘提取与HSV空间混合算法相对于传统的k-means聚类分割算法、动态阈值分割算法,更适用于叶面雾滴分布的识别与检测,三种覆盖密度叶片的分割准确率分别为:95.16%、94.23%、93.76%,平均准确率为94.38%;雾滴覆盖率检测相对误差分别为:2.82%、4.11%、7.59%,平均相对误差分别为4.84%。基于阈值边缘提取与HSV空间提取的混合算法可分割叶面雾滴图像并检测完整叶面上雾滴覆盖率,识别结果能够满足识别精度的要求。     

基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系

以VC++为工具，田间实拍图像为研究对象，在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上，设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆，并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则。人工模拟和田间试验表明，设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90%以上，秸秆覆盖率计算误差可控制在5%以内；与传统的拉绳法相比，检测效率提高     

灌溉水平及灌溉间隔对大豆植株干物质积累的影响

采用桶栽方法,选用黑农48为试验材料,设计4个灌溉水平及4种干旱胁迫历时进行交叉试验,研究了灌溉水平及干旱胁迫历时对大豆干物质积累的影响。结果表明,花荚期大豆植株叶、茎、根和荚果更易受干旱胁迫历时影响,干旱胁迫历时越短越有利于植株生长,灌溉水平对植株的生长影响相对弱于干旱胁迫历时。植株各器官干质量的等高线图表明高灌溉水平、短干旱胁迫历时比低灌溉水平、长干旱胁迫历时有绝对优势,同时也表现出高灌溉水平、长干旱胁迫历时处理与低灌溉水平、短干旱胁迫历时处理之间具有相似性。     

影响感官检验棉花品级的因素探析

感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析.     

摊铺机压实机构动态特性仿真

在摊铺机中,由熨平压实机构和压实介质组成的系统,为两个自由度的非线性动力学系统,压实介质简化为粘弹塑性体.建立熨平压实机构动态特性力学模型,利用计算机仿真,研究了熨平压实机构的动力学问题,分析了熨平压实机构动力学参数变化对该系统动态特性的影响.     

迷宫流道转角对灌水器抗堵塞性能的影

以转角分别为45.0°、60.0°、67.5°和75.0°的齿形流道灌水器为研究对象,应用CFD流场速度数值分析、PIV颗粒运动轨迹线和速度观测对比以及浑水抗堵塞测试相结合的方法,研究了转角对灌水器水力性能和抗堵塞能力的影响.结果表明转角与流量系数及流态指数均呈负相关关系,而灌水器的抗堵塞能力随着转角的增加呈下降趋势.综合分析转角对水力性能和抗堵塞性能的影响,提出迷宫流道结构灌水器的合理转角为60.0°.     

番茄果实热导率测试装置参数实

微热探针法测试热导率系统已被广泛应用于食品材料热导率的测试中.但是,由于实验条件或实验设备的限制,基于理想的线热源瞬态模型测量原理得到的结果会产生某些测试误差.针对测试误差,从探针输入电压、加热时间和样品的径向尺寸等装置操作参数的选择着手,通过实验,得到装置系统测定中输入电压的最佳值为2.5～6.5V、加热时间最佳值为20～50s.最后通过实际测试,得到了番茄果实在不同成熟阶段的热导率变化规律.     

机采棉清杂系统的钉床式荷电装置与试验

针对机采籽棉清杂工序中荷电效果不佳的现实问题,提出了一种钉床式荷电方法。以MCU为主控制单元,设计了一款钉床式荷电控制系统。在荷电极板面上均匀分布且垂直于极板面的长度为5cm的金属钉,控制器控制静电发生器产生高压静电,通过荷电极板上的金属钉放电,将平铺在极板间的机采棉荷电。试验结果表明:与无金属钉的荷电极板相比,机采棉荷电均匀,荷电速度提高了8%,效果良好。该研究可为机采棉静电清杂应用提供参考。     

并联压电泵腔体初始容积设计

为探究腔体初始容积对压电泵性能的影响,设计了双腔体并联压电泵.通过理论分析,确定了双腔并联压电泵能够工作时泵腔初始容积的取值范围,根据理论公式设计制作了6种不同腔体初始容积的双腔并联有阀压电泵样机,对泵腔初始容积的变化与泵工作性能关系进行研究.在110 V工作电压下,工作频率小于400 Hz范围内,用压电双晶片进行驱动,分别以液体水和空气为介质,对不同压缩比（压电振子振动产生的泵腔容积变化量与泵腔初始容积的比值）下的并联泵进行了试验测试.结果表明,当泵送液体水时,压缩比为1/18时泵的整体输出流量最好,最大输出流量可达1 330 mL/min,压缩比越大,泵的输出压力和自吸能力越好,最大输出压力和自吸高度分别为58.5 kPa和69 cm;当泵送气体空气时,压缩比越大,泵的输出能力越好,最大输出流量和压力分别为850 mL/min和6.5 kPa,当压缩比小于1/32时,泵已经失去了输出气体能力.     

迷宫流道转角对灌水器水力性能的影

为研究齿形、梯形以及矩形流道转角变化对水力性能的影响,采用Fluent软件对不同形状下不同转角的流道进行了数值模拟.研究结果表明:当其他条件相同时,转角的变化与流量系数、流态指数呈负相关,其变化对梯形流道灌水器的流量系数影响最大,最多下降了19.03%,齿形流道次之,下降了10.14%,矩形流道是梯形流道转角角度增加的延伸,具有相同的水力性能变化规律;随着角度的增加,梯形流道总的局部水头损失系数最多增加了32.5%,而齿形流道总的局部水头损失系数最多增加了23.4%,变化都很明显;压力较高时,摩阻系数基本保持不变,流体为紊流状态.     

城镇供水优化调度的减灾效益分析

从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性，认为在缺水不可避免的情况下，对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失，产生较好的减灾效益，特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性，提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。     

PLC在泵站群计算机远动系统RTU终端中的应用

以某泵站群计算机运动系统为实例，分析由PLC构成的泵站远方终端RTU的特点及功能。