农机计算机辅助分析和设计初探

通过多年科研和教学结合的实践，借助计算机对多种农机具或主要工作部件工作机理进行了探讨，内容涉及农业物料的运动分析、农机常用机构运动学和动力学分析、农机空间力系分析和农机系统模拟以及机构综合问题     

从北美农业工程学科的发展谈我国设立生物系统工程二级学科的必要性

本文系统分析了北美农业工程学科的发展过程,阐述了在我国农业工程一级学科下设立生物系统工程二级学科的必要性,描述了生物系统工程学科的定义和人才培养目标,认为尽快将农业工程学科从基于应用的工程类学科改造成一个基于生物科学,并服务于整个生物系统领域应用的工程类学科,是农业工程学科发展的必然选择,我国农业工程学科应 该加快向农业与生物系统学科转变的步伐,并提出了有关建议.     

生物系统工程本科人才培养体系的探索

为了适应我国社会经济发展的客观需要和追踪国际农业工程学科发展的前沿方向，提出了加强通识教育、拓宽专业面向、发挥个性特长的教学改革思路，在改造原农业机械化及其自动化等专业的基础上，于2002年率先在全国设立了生物系统工程本科专业，确定了生物系统工程新专业的培养目标和培养模式，并对新专业进行了实施完全学分制和全程导师制、创新课程体系、改革教学方法和教学手段等探索，从而建立了生物系统工程专业的本科人才培养体系，为既具有生物科学知识背景又具有工程技术背景的高素质、复合型人才——生物系统工程师的培养奠定了基础。     

食品干燥新技术及其应用

综述了食品干燥的方法，其中包括一些新型干燥技术，如微波冷冻干燥、热球干燥、超声波干燥、离心式流化床干燥，并对每种方法的优点与缺点做了对比．对其应用也做了介绍。     

苹果糖分含量的近红外漫反射检测研究

应用近红外漫反射技术探讨水果糖分含量检测方法并建立其光谱漫反射测量系统,重点对0,2,4 mm和6 mm 4种不同测量距离对苹果糖分含量无损检测的影响分析.试验结果为:当光纤贴紧苹果表面(0 mm测量距离)时建立的校正方程对未知样品的预测效果最好.利用主成分回归多元校正技术,建立在0 mm时红富士苹果样品糖分含量的预测数学模型,其样品预测值和实测值之间的相关系数为0.844,标准校正误差(SEC)为0.729,标准预测误差(SEP)为0.864,偏差(Bias)为0.318.通过本次试验研究表明,应用近红外光谱漫反射技术进行苹果糖分含量无损检测具有可行性,并得到了较为满意的预测效果.     

杂交水稻种子特征特性视觉检验分析与图像信息库的建立

为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理,利用自行研制的数字图像系统采集金优402、汕优10号、中优207、嘉优99、Ⅱ优3207共5个杂交稻种的样品图像,在此基础上运用开发的相关算法软件对每幅图像进行计算,从而获得各类稻种的长、宽、长宽比、面积、紧密度、色调等外观特征参数值范围,进而建立了5个杂交稻种的图像信息库。图像信息库可显示各杂交稻种的典型图像和相关特征值信息,有助于明确其特征特性的分类界限,为检验提供阈值选择的参考,并支持大量图片的管理、新品种的添加等,是机器视觉检验稻种的基础。     

模糊质量损失模型的建立与应用

在分析产品质量模糊性及Taguchi平方型质量损失函数局限性的基础上，应用模糊理论对Taguchi损失模型进行拓展，提出了模糊质量损失和模糊质量损失成本的概念，建立了相应的模糊质量损失模型。设计实例和理论分析表明，模糊质量损失模型具有灵活性和实用性。     

基于照度-反射模型的在线水果表面缺陷检测

水果表面缺陷是影响水果价格最有力的因素之一,目前大部分研究基于静态图像采用较复杂的算法分割水果表面缺陷,因此很难满足在线水果缺陷的快速检测。本文介绍了一种在线水果表面亮度均一化校正及单阈值缺陷分割方法。首先,通过RGB颜色空间转换获取HIS空间图像的色调（H）分量,基于H分量建立掩模对RGB图像的R分量执行掩模去背景;然后,基于照度-反射模型,利用低通滤波获取R分量图像的亮度分量,利用此亮度分量对去背景后的R分量图像进行亮度均一化校正;最后,利用一个简单的阈值对亮度校正后的图像进行缺陷分割。利用此算法,对416幅图像的检测结果表明总体检测率超过99%。该方法简单、有效,在在线水果缺陷检测中具有较大的应用潜力。     

提高农业工程类专业学生培养质量的探索

通过对农业大学中农业工程类专业教育实践的总结与探索,提出了提高农业工程类专业学生培养质量的方法和途径：即从培养一支高素质的师资队伍着手,确立教师在教学过程中的主导地位,鼓励教师运用现代化教学手段,更新教学观念,改革教学方法;着力完善实验室管理体制,重视实验教学,重视实习基地建设;注重素质教育,将技能培养作为学生教育的主要内容之一,促进学生全面成长。多年来的教育实践表明这些方法和途径是行之有效的。     

水果品质机器视觉检测中的图像颜色变换模型

在水果品质的机器视觉检测过程中，水果形状导致的图像颜色失真直接影响最终的检测和分级结果。本文在6个位置分别采集了3种大小、19种不同表面颜色的标准实验球体的图像。在分析球体的大小、表面颜色和图像采集位置等因素对球体图像颜色的亮度、色调和饱和度的影响后发现，球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真。建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型，该模型的相关系数R^2为0．846。采用该模型在Matlab软件平台上构建了柑桔图像的颜色校正算法，实验结果表明，该颜色校正模型和算法是有效和可靠的。