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荔枝采摘机器人双目视觉的动态定位误差分析 总被引:5,自引:5,他引:0
扰动引起的随机误差成为采摘机器人视觉定位的难题。为了探索荔枝采摘机器人视觉定位误差,首先用双目视觉系统和模拟扰动的震动平台对荔枝结果母枝采摘点的三维坐标进行定位试验,检测其实际位置,获得误差数据;然后,提出了一种动态定位误差分析方法,根据误差变化规律将动态定位误差划分为系统误差和随机误差;最后,用统计方法对2类误差分别进行定量分析和评价。结果表明,定位距离为600~1 000 mm时,系统误差与动态定位误差的变化趋势基本一致,视觉深度方向、水平方向最大动态定位误差分别为58.8和17.3 mm。系统误差置信区间较窄,视觉深度方向系统误差与定位距离呈较强的线性相关性,水平方向则表现为非线性。扰动下的随机定位误差服从正态分布,视觉深度方向、水平方向间的随机误差相关性较弱。视觉深度方向受扰动的影响较大,随机误差远大于水平方向,且不确定度较高。研究结果为荔枝采摘机器人视觉定位系统校准和动态定位方案设计提供依据,为机构容错纠错提供理论依据和实践指导。 相似文献
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在MOOC这种新的学习形式中,图书馆因其自身资源优势,必将通过恰当的方式与MOOC学习平台相融合。文章构建了基于知识的智能推送服务模型,建立图书馆、教师、学生三位一体的个性、智能、动态的学习生态圈。探讨在该模式中各个主体的功能以及相互融合的思路和策略。该模型对在MOOC学习中提高图书馆参与度和融合度的研究提供了参考。 相似文献
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基于多特征融合和深度信念网络的植物叶片识别 总被引:3,自引:2,他引:1
基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加,传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单,导致叶片识别率较低。为此,本文提出使用纹理特征结合形状特征进行识别,并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor滤波和灰度共生矩阵方法得到。而形状特征向量由Hu氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象,使用“dropout”方法训练深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法,在Flavia数据库中,对32种叶片的识别率为99.37%;在ICL数据库中,对220种叶片的识别率为93.939%。这表明相比一般的叶片识别方法,此方法鲁棒性更强,并且识别率更高。 相似文献
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食用型花生是我国乃至世界范围内花生育种的重要方向之一,但是花生遗传改良中缺乏与食用品质相关的可溶性糖含量的快速检测方法,限制了食用花生育种进展。本研究建立了80%乙醇和水浴快速提取花生籽仁可溶性糖的方法,该提取方法与国标法相比,简化了样品前期处理步骤,加快了提取进度。通过准确性和重复性试验对该方法的验证表明,该方法的重复性较好,而且准确有效。以20份花生品种为材料,利用高效液相-示差折光法对该方法提取的样品和国标法提取的样品进行检测发现,成熟花生籽仁中的可溶性糖主要是蔗糖,葡萄糖和果糖很少,2种方法测定的结果差异不显著。利用本研究建立的方法检测20份花生品种的结果显示,蔗糖含量最低为16.19 mg g^-1,最高为83.81 mg g^-1,平均为30.41 mg g^-1。利用国标法检测的结果显示,蔗糖含量最低为15.60 mg g^-1,最高为81.38 mg g^-1,平均为30.20 mg g^-1。这些检测结果,一方面进一步验证了所建立方法的实用性,另一方面也表明这些花生品种中的蔗糖含量差异较大。 相似文献
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为观察黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1,AFB1)对雏鸭肾组织抗氧化功能的影响及复方中药对AFB1的颉颃效应,试验将90只7日龄雏鸭分为3组,每组30只.第Ⅰ组设为空白对照组,灌胃同等量二甲基亚砜;第Ⅱ、Ⅲ组为试验组,每天分别按0.1 mg/kg剂量给第Ⅱ、Ⅲ组雏鸭灌胃AFB1一次,连续投药21 d,试验期间给第Ⅲ组雏鸭日粮中添加2%复方中药.分别在给雏鸭投药后7、14、21 d,检测雏鸭肾组织总抗氧化能力(T-AOC)、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、谷胱甘肽还原酶(GR)及丙二醛(MDA)等抗氧化指标.试验结果显示,第Ⅱ、Ⅲ组雏鸭肾组织SOD、CAT、GSH-Px及G1R活性与T-AOC均显著低于第Ⅰ组(P<0.05),而MDA显著高于第Ⅰ组(P<0.05);与第Ⅱ组相比,在日粮中添加复方中药的第Ⅲ组雏鸭肾组织各项抗氧化指标均得到明显的改善(P<0.05).结果表明,黄曲霉毒素B1导致雏鸭肾组织抗氧化功能发生显著的变化,而复方中药能明显改善其变化. 相似文献
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