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摘要:以東方紅-X804型拖拉機(jī)為平臺(tái),，改造原拖拉機(jī)的油路，使用電控比例液壓閥，并設(shè)計(jì)電控單元,，組成了自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)。簡(jiǎn)述了油路的改造與電控比例液壓閥安裝，電控單元的設(shè)計(jì),，包括單片機(jī)（C8051F040）、角度傳感器（KMA199）以及CAN總線網(wǎng)絡(luò),，實(shí)現(xiàn)了SD卡存儲(chǔ)系統(tǒng),，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)試驗(yàn)過程中的數(shù)據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明：信號(hào)跟蹤的最大誤差1.1°,、平均誤差0.5°,、平均延時(shí)為0.2 s。自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)具有良好的響應(yīng)特性,，滿足轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能要求,。

摘要:以KUBOTA SPU-68水田插秧機(jī)為試驗(yàn)平臺(tái)，以RTK-DGPS為主要導(dǎo)航方式,，輔以航向姿態(tài)參考系統(tǒng)AHRS500GA-227,，研究提高農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航控制精度的方法。在重點(diǎn)對(duì)GPS傾斜誤差校正的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了Kalman濾波器對(duì)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,，同時(shí)實(shí)現(xiàn)磁航向傳感器偏移誤差的在線辨識(shí)與航向校正,。采用純追蹤模型實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械直線跟蹤控制，基于ITAE優(yōu)化準(zhǔn)則,，仿真研究了最佳前視距離的確定方法,。試驗(yàn)結(jié)果表明：GPS傾斜誤差校正和Kalman濾波后的導(dǎo)航參數(shù)可以更真實(shí)地反映插秧機(jī)水田實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；純追蹤模型可以用于插秧機(jī)田間作業(yè)直線導(dǎo)航,，當(dāng)行進(jìn)速度0.6m/s時(shí)，直線跟蹤最大誤差小于0.17m,，平均誤差小于

摘要:因RTD-GPS定位精度不能滿足農(nóng)田導(dǎo)航作業(yè)的需要,，研究了一種提高農(nóng)用車輛自動(dòng)導(dǎo)航定位精度的方法。建立天線補(bǔ)償模型,，對(duì)GPS天線晃動(dòng)引起的誤差進(jìn)行了補(bǔ)償,；建立基于Kalman濾波模型，融合多傳感器信息,；使用自主開發(fā)的基于VRS的GPS接收機(jī),，作為RTD-GPS。將RTD-GPS,、電子羅盤以及速度傳感器獲得信息進(jìn)行Kalman濾波,，其結(jié)果和高精度GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)證明,，直線跟蹤中,，平均偏差由1.6019m減小到0.597m；曲線跟蹤中,，平均偏差由

摘要:簡(jiǎn)述了一種基于機(jī)器視覺的農(nóng)業(yè)車輛自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng),。提出了直線檢測(cè)算法，顯著降低了內(nèi)存需求和時(shí)間消耗,；以橫向偏差和航向偏差作為輸入量,，構(gòu)建了二維模糊決策器，對(duì)期望前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行決策,；構(gòu)建了基于PID的轉(zhuǎn)向控制器,，實(shí)現(xiàn)前輪轉(zhuǎn)向控制，并采用簡(jiǎn)化的兩輪車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行了仿真,。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該導(dǎo)航系統(tǒng)可以有效地實(shí)現(xiàn)直線路徑跟蹤。當(dāng)車速為0.3m/s時(shí),，最大跟蹤橫向偏差不超過5cm,，平均偏差不超過2cm；當(dāng)車速為0.6m/s時(shí),，最大跟蹤橫向偏差不超過8cm,，平均偏差不超過

摘要:針對(duì)聯(lián)合收獲機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中的視覺測(cè)障,，提出了一種基于單目彩色圖像分割測(cè)障與立體視覺特征匹配測(cè)障相結(jié)合的測(cè)障方法：利用H、S顏色分量對(duì)單目圖像實(shí)施固定閾值分割并二值化,，獲得潛在障礙物的位置及區(qū)域,；采用尺度空間不變(SIFT)算法獲取潛在障礙物區(qū)域特征；采用近似最近鄰分類算法(ANN)進(jìn)行快速特征匹配,，獲得潛在障礙物的世界坐標(biāo),，由此進(jìn)一步確認(rèn)障礙物以及障礙物與車輛之間的距離。提出了提高算法效率的措施,，分析了圖像壓縮比與運(yùn)行時(shí)間,、SIFT特征數(shù)以及匹配數(shù)之間的關(guān)系。試驗(yàn)表明,，在有障礙物的情況下,，檢測(cè)時(shí)間不超過

摘要:以ISO 11783協(xié)議作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信的標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)了基于CAN總線的農(nóng)業(yè)車輛自動(dòng)導(dǎo)航控制系統(tǒng),，該系統(tǒng)包括控制終端,、GPS節(jié)點(diǎn)、電子羅盤節(jié)點(diǎn),、角度傳感器節(jié)點(diǎn)及轉(zhuǎn)向控制節(jié)點(diǎn),，其中控制節(jié)點(diǎn)采用比例參數(shù)可調(diào)節(jié)的自適應(yīng)PID控制算法實(shí)現(xiàn)車輛的轉(zhuǎn)向控制。通信測(cè)試結(jié)果表明,，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)可靠地采集多個(gè)傳感器信息和傳輸控制指令,。車輛導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，轉(zhuǎn)向控制方法能夠以較快的速度跟蹤目標(biāo)值,，具有良好的控制效果,。

摘要:研究開發(fā)了一種自動(dòng)導(dǎo)航果園用履帶式移動(dòng)機(jī)器人，作為果園精細(xì)化作業(yè)的移動(dòng)平臺(tái),。機(jī)器人采用基于曲柄滑塊機(jī)構(gòu)原理的導(dǎo)航方式,，以導(dǎo)航機(jī)構(gòu)檢測(cè)的姿態(tài)角和位置角作為輸入量設(shè)計(jì)了模糊PID控制器。試驗(yàn)表明,，機(jī)器人以0.15m/s的速度直線行走時(shí),，最大跟蹤誤差小于0.02m；機(jī)器人轉(zhuǎn)彎半徑為2m時(shí),，最大跟蹤誤差小于

摘要:深松作業(yè)可以打破犁底層,，在不翻動(dòng)土壤的前提下可有效改善土壤的透水、透氣性能,，為植物根系提供更大的伸展空間,。本文針對(duì)普通深松機(jī)械作業(yè)中存在的牽引阻力大、土壤松碎效果差等問題,，研制出一種基于杠桿原理的振動(dòng)式深松機(jī),。深松鏟形式為窄鑿型,，能最大限度地保護(hù)土壤、減少水分蒸發(fā),。樣機(jī)在30 cm耕深時(shí)振動(dòng)作業(yè)與無振動(dòng)作業(yè)的牽引阻力對(duì)比試驗(yàn)表明,，振動(dòng)深松作業(yè)可有效降低機(jī)具牽引阻力，降阻幅度可達(dá)

摘要:根據(jù)變量穴施水穴播機(jī)使用要求,，建立了最小施水量數(shù)學(xué)模型和電磁閥控制時(shí)間數(shù)學(xué)模型,。在自行開發(fā)的變量穴施水穴播機(jī)上進(jìn)行靜態(tài)試驗(yàn)，通過改變水箱水量,、施水時(shí)間,，獲得不同的施水量。分別采用回歸分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2種方法,，研究了水箱水量、施水時(shí)間及施水量之間的關(guān)系,，建立了電磁閥控制時(shí)間的數(shù)學(xué)模型,。回歸試驗(yàn)表明,，在水箱水量處于滿箱,、半箱和1/8箱容積3種狀態(tài)時(shí)，所對(duì)應(yīng)的電磁閥控制時(shí)間線性回歸模型的調(diào)整判定系數(shù)R2依次為0.992,、0.991和0.998,，具有較高的擬合度。對(duì)回歸方程進(jìn)行的F檢驗(yàn)結(jié)果表明,，F(xiàn)計(jì)算值遠(yuǎn)大于查表值,，回歸方程極顯著。采用2-5-1型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)施水時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè),，結(jié)果表明,，擬合的最大偏差為3.95ms，平均偏差僅為1.46ms,，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有較高的預(yù)測(cè)精度,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種由F2812DSP芯片、PS2鍵盤和光電傳感器組成的基于數(shù)字信號(hào)處理（DSP）的磁吸式播種器滾筒變速控制系統(tǒng),，在充種區(qū)降低滾筒轉(zhuǎn)速增加充種時(shí)間,，在攜種和清種區(qū)增加滾筒轉(zhuǎn)速，提高播種器工作效率,。以油菜包衣種子為研究對(duì)象的試驗(yàn)表明,，該控制系統(tǒng)各個(gè)模塊協(xié)調(diào)工作良好，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,，滾筒在充種時(shí)轉(zhuǎn)速為16 r/min,，攜種,、清種時(shí)轉(zhuǎn)速為20 r/min，工作效率較16 r/min勻速轉(zhuǎn)動(dòng)提高了16%,，單播率達(dá)到

摘要:通過模擬田間實(shí)際噴霧情況,，利用圖像采集系統(tǒng)采集霧滴圖像，對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)和分割等預(yù)處理,，并對(duì)粘連霧滴提出用改進(jìn)的分離粘連霧滴算法進(jìn)行了分離處理,。基于相同樣本,，用圖像處理方法獲得的霧滴粒徑分布及覆蓋率等參數(shù)與激光粒度儀測(cè)量結(jié)果的對(duì)比分析表明,，利用圖像處理技術(shù)檢測(cè)霧滴分布參數(shù)，其測(cè)量誤差在

摘要:作物產(chǎn)量空間變異信息是實(shí)施精細(xì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ),，為了獲取產(chǎn)量信息,，開發(fā)了一款新型沖擊式谷物流量傳感器。傳感器由機(jī)械部分和電路部分組成,，機(jī)械部分主要由感力板,、敏感梁、底座以及傳感器外殼等組成,，敏感梁的上下表面貼有應(yīng)變片,。感力板受到谷物的沖擊，從而帶動(dòng)敏感梁發(fā)生形變,，通過應(yīng)變片組成的橋式測(cè)量電路輸出電信號(hào),。傳感器的輸出信號(hào)為電壓形式。在靜態(tài)試驗(yàn)和室內(nèi)動(dòng)態(tài)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上分別在河北省保定市和黑龍江省佳木斯市進(jìn)行了收獲小麥和水稻的田間試驗(yàn),，結(jié)果表明,，傳感器安裝在合適的位置時(shí)，有著比較好的線性度,，谷物產(chǎn)量的累積計(jì)量精度滿足精細(xì)農(nóng)業(yè)測(cè)產(chǎn)的要求,。

摘要:當(dāng)聯(lián)合收獲機(jī)傾斜時(shí)谷物流量傳感器因發(fā)生嚴(yán)重的零點(diǎn)漂移而導(dǎo)致較大的測(cè)量誤差。通過對(duì)單板沖擊式谷物流量傳感器的傾斜試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),，傳感器的零點(diǎn)電壓與聯(lián)合收獲機(jī)的傾斜角度成線性關(guān)系,，當(dāng)聯(lián)合收獲機(jī)左右傾斜15°時(shí)，零點(diǎn)漂移電壓達(dá)25.4 mV,，可能導(dǎo)致-8.3%～28%的測(cè)量誤差,。為了消除傾斜導(dǎo)致的零點(diǎn)漂移，在單板沖擊式流量傳感器后面增加一個(gè)與沖擊板結(jié)構(gòu)相同的參考檢測(cè)板,，構(gòu)成雙板差分沖擊式谷物流量傳感器,。傾斜試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在聯(lián)合收獲機(jī)左右傾斜15°范圍內(nèi),，沖擊板和參考板的零點(diǎn)電壓的變化一致,，使用差分算法補(bǔ)償后的零點(diǎn)漂移從

摘要:提出一種基于DSP的谷物含水率測(cè)量方法,。谷物通過自身重力導(dǎo)入到測(cè)試腔內(nèi)，由MCU和DSP為核心器件構(gòu)成的測(cè)試系統(tǒng)對(duì)谷物含水率進(jìn)行測(cè)量,、存儲(chǔ),，并通過LCD顯示。經(jīng)過測(cè)量的谷物,，通過螺旋輸送器排出,，進(jìn)行下一步測(cè)量。系統(tǒng)通過DS18S20溫度傳感器對(duì)谷物溫度進(jìn)行測(cè)量,，并對(duì)溫度予以補(bǔ)償,。該方法可使谷物含水率測(cè)量誤差低于1%，優(yōu)于常規(guī)測(cè)量方法,。

摘要:精量飼喂系統(tǒng)的核心技術(shù)是奶牛個(gè)體識(shí)別技術(shù),。系統(tǒng)采用了非接觸式的無線射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)，奶牛佩帶符合ISO11785標(biāo)準(zhǔn)的電子標(biāo)簽,。采食開始前,，系統(tǒng)核對(duì)奶牛信息后按照飼喂要求進(jìn)行自動(dòng)投料。系統(tǒng)各測(cè)量數(shù)據(jù)將通過以ZigBee為核心建立起來的無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)街骺赜?jì)算機(jī),，同時(shí)主控計(jì)算機(jī)將奶牛飼喂規(guī)則的相關(guān)控制指令也通過無線網(wǎng)絡(luò)傳送到飼喂裝置，控制飼喂裝置工作,。系統(tǒng)預(yù)留相關(guān)擴(kuò)展接口方便后續(xù)升級(jí)使用,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種機(jī)載式農(nóng)田三維地形測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由激光測(cè)量接收器,、GPS接收機(jī),、控制器和液壓系統(tǒng)等組成，除了可以進(jìn)行地形測(cè)量外,，系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)激光平地作業(yè),。其測(cè)量原理是利用測(cè)量接收器獲取測(cè)量點(diǎn)的高程信息，利用GPS接收機(jī)獲取測(cè)量點(diǎn)的平面位置信息,，將兩者在控制器中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,，從而得到測(cè)量點(diǎn)的三維地形信息。在田間試驗(yàn)條件下,，對(duì)機(jī)載式農(nóng)田三維地形測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行了不同行進(jìn)速度下的試驗(yàn)研究,，并與采用定點(diǎn)測(cè)量方法獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較。試驗(yàn)結(jié)果表明,，該系統(tǒng)在低速行駛條件下與定點(diǎn)測(cè)量方法具有較好的一致性,。

摘要:為了評(píng)定水田激光平地機(jī)平地鏟水平控制系統(tǒng)性能，采用2個(gè)SensComp 600超聲波傳感器測(cè)量平地鏟兩端與參考水平面的距離,，然后利用三角關(guān)系計(jì)算得到平地鏟傾斜角度,。對(duì)超聲波測(cè)距,、傳感器與反射面成一定夾角的影響以及運(yùn)動(dòng)對(duì)測(cè)量的影響因素進(jìn)行了分析，并與姿態(tài)航向參考系統(tǒng)AHRS500GA-226提供的參考傾角進(jìn)行了對(duì)比,，結(jié)果表明2個(gè)超聲波傳感器在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)條件下均能較準(zhǔn)確地測(cè)量出平地鏟傾斜角度,，最大靜止誤差和最大動(dòng)態(tài)誤差分別為0.08°和1000°。在平整的水泥地面上對(duì)平地鏟水平系統(tǒng)性能進(jìn)行了測(cè)試,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，水田激光平地機(jī)水平控制系統(tǒng)傾斜角度測(cè)量準(zhǔn)確，誤差不超過1.00°,，整個(gè)系統(tǒng)能較好地實(shí)現(xiàn)平地鏟水平控制,，滿足水田平整作業(yè)需要。

摘要:激光接收器是激光控制平地系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,。為了更有效地檢測(cè)激光信號(hào),，擴(kuò)大接收范圍，增加接收距離,，提高穩(wěn)定性和抗干擾性,，設(shè)計(jì)了一種基于集成IC的新型激光接收器。其原理是以紅色有機(jī)玻璃作為透光窗口,，并采用干涉型濾光片來濾除背景光,；以硅光電池作為光電探測(cè)器，將激光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),；然后采用集成運(yùn)算放大器設(shè)計(jì)低噪聲前置放大器和主放大器對(duì)微弱電信號(hào)進(jìn)行放大,；最后，脈沖整形和展寬電路實(shí)現(xiàn)脈沖信號(hào)到TTL數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換,，以方便后續(xù)電路的處理,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，激光接收器在150 m范圍內(nèi)可實(shí)現(xiàn)360°全方位穩(wěn)定工作,，垂直工作范圍為28.4cm左右,，將其用于平地作業(yè)時(shí)農(nóng)田的平整誤差小于

摘要:針對(duì)當(dāng)前自動(dòng)化灌溉控制系統(tǒng)中大量鋪設(shè)線纜帶來的系統(tǒng)安裝、維護(hù),、擴(kuò)展困難等問題,，提出了一個(gè)無線通信的灌溉控制系統(tǒng)方案。設(shè)計(jì)了一種基于OOK調(diào)制并使用電池供電的低功耗無線直流閉鎖電磁閥,。提出了具有數(shù)字和開關(guān)量輸入接口的發(fā)射控制模塊設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,，并以一個(gè)園區(qū)的溫室灌溉為例，提供了一個(gè)基于無線電磁閥的溫室灌溉控制系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例,。

摘要:以7個(gè)品種玉米籽粒的鑒別系統(tǒng)為研究對(duì)象,，對(duì)比研究了6種預(yù)處理方法和波長(zhǎng)選擇對(duì)模型鑒別能力的影響。結(jié)果表明，在被比較的6種預(yù)處理方法中,，一階導(dǎo)數(shù)方法能夠使模型有更好的鑒別性能,。使用一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理和全光譜區(qū)的模型平均正確識(shí)別率和正確拒識(shí)率最高，分別為98.6％和98％,，有5個(gè)品種的模型的正確識(shí)別率和正確拒識(shí)率都達(dá)到了100％,。波長(zhǎng)選擇對(duì)一階導(dǎo)數(shù)模型沒有明顯作用，但能使標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換和矢量歸一化模型鑒別準(zhǔn)確度得到較大提高,。

摘要:微熱探針法測(cè)試熱導(dǎo)率系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于食品材料熱導(dǎo)率的測(cè)試中,。但是，由于實(shí)驗(yàn)條件或?qū)嶒?yàn)設(shè)備的限制,，基于理想的線熱源瞬態(tài)模型測(cè)量原理得到的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生某些測(cè)試誤差,。針對(duì)測(cè)試誤差，從探針輸入電壓,、加熱時(shí)間和樣品的徑向尺寸等裝置操作參數(shù)的選擇著手,，通過實(shí)驗(yàn)，得到裝置系統(tǒng)測(cè)定中輸入電壓的最佳值為2.5～6.5V,、加熱時(shí)間最佳值為20～50s,。最后通過實(shí)際測(cè)試，得到了番茄果實(shí)在不同成熟階段的熱導(dǎo)率變化規(guī)律,。

摘要:利用機(jī)器視覺技術(shù)可以快速,、無損預(yù)測(cè)柑橘產(chǎn)量。采集了10幅生長(zhǎng)中的柑橘果樹照片,，同時(shí)測(cè)量了每棵果樹的柑橘產(chǎn)量,。基于RGB顏色模型,，對(duì)柑橘圖像進(jìn)行分割，柑橘與背景的分割條件為(R-B>100)且(R>G),。通過提取柑橘個(gè)數(shù),、柑橘總周長(zhǎng)、柑橘總面積3個(gè)特征參數(shù),，分析了特征參數(shù)和柑橘單株產(chǎn)量之間的關(guān)系,。實(shí)驗(yàn)證明，經(jīng)過圖像分析后得出的柑橘數(shù)與柑橘單株產(chǎn)量之間的相關(guān)系數(shù)最高,，達(dá)到0.97,，說明了利用圖像分析方法預(yù)測(cè)柑橘產(chǎn)量具有良好的應(yīng)用前景。

摘要:針對(duì)顏色和背景相近的綠色蘋果,，提出了一種基于K-均值聚類的蘋果圖像識(shí)別算法,。該算法以8×8像素的正方形區(qū)域?yàn)榉指顔挝弧＿x擇顏色差R-B作為顏色特征,，選擇灰度均值m,，標(biāo)準(zhǔn)偏差σ和熵e作為紋理特征,，形成特征向量空間。采用間隙統(tǒng)計(jì)法確定蘋果圖像的最佳聚類數(shù),。 將特征向量空間和最佳聚類數(shù)作為輸入,，運(yùn)用本文算法對(duì)蘋果圖像進(jìn)行聚類和分割。對(duì)200幅圖像識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，在順光和逆光情況下,，算法均能實(shí)現(xiàn)果實(shí)與背景的有效分割，果實(shí)識(shí)別的正確率高于

摘要:針對(duì)在自然光生長(zhǎng)條件下采集的茄子圖像,，采用自動(dòng)取閾的算法,，分別利用圖像的灰度信息、基于R,、G,、B分量線性變換的3個(gè)正交彩色特征量和基于HSV彩色空間對(duì)圖像進(jìn)行分割。經(jīng)Matlab仿真對(duì)比結(jié)果得出：利用Otsu算法對(duì)灰度圖進(jìn)行分割,，雖然對(duì)灰度直方圖進(jìn)行了優(yōu)化,，目標(biāo)與背景的分割效果較好，但存在局部反光的影響,；采用改進(jìn)的Otsu算法,，對(duì)彩色特征量(2G-R-B)/4進(jìn)行分割，可以在一定程度上消除局部反光的影響,；同樣采用改進(jìn)的Otsu算法對(duì)HSV彩色空間色調(diào)分量的分割,，則可以克服目標(biāo)茄子表皮的反光對(duì)分割結(jié)果的影響，取得了較好效果,。以數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)降噪方法進(jìn)一步對(duì)利用色調(diào)分割后的二值圖像進(jìn)行平滑處理,，可大大改善分割效果。

摘要:利用近紅外光譜檢測(cè)了帶殼板栗的品質(zhì),。在波數(shù)為12000～4000cm-1范圍內(nèi)采用近紅外漫反射法采集了合格板栗和霉變板栗的光譜,，用6種光譜預(yù)處理方法分析數(shù)據(jù)，比較了板栗近紅外光譜在不同預(yù)處理方法下所建模型的識(shí)別率,。試驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)矢量歸一化預(yù)處理所建模型識(shí)別效果最好,，對(duì)預(yù)測(cè)集中的合格板栗、表面霉變板栗,、內(nèi)部霉變板栗的預(yù)測(cè)正確率分別為

摘要:提出了一種采用多光譜成像的機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)4個(gè)等級(jí)的西湖龍井茶進(jìn)行區(qū)分的方法,。首先采用3CCD多光譜攝像機(jī)同時(shí)獲取茶葉在540、670和800nm波譜處的波長(zhǎng)圖像,，然后對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行圖像特征提取,，選取了18個(gè)形狀特征和15個(gè)紋理特征。基于這2組特征分別對(duì)4個(gè)等級(jí)的茶葉進(jìn)行主成分聚類分析,，得到的兩幅主成分空間的聚類圖都不能對(duì)4個(gè)等級(jí)茶葉進(jìn)行有效的區(qū)分,。為了得到高效的區(qū)分模型，本研究對(duì)形狀特征和紋理特征進(jìn)行組合,，聚類分析的結(jié)果優(yōu)于原先的分析結(jié)果,。隨后，采用多類逐步判別分析法對(duì)形狀特征,、紋理特征和組合特征（形狀+紋理）這3組特征分別進(jìn)行特征優(yōu)化,，并建立了對(duì)應(yīng)各組特征的等級(jí)區(qū)分模型，經(jīng)過比較發(fā)現(xiàn)基于組合特征的區(qū)分模型的效果仍為最佳,，對(duì)于預(yù)測(cè)集樣本的區(qū)分正確率為85%,。本研究還發(fā)現(xiàn)對(duì)于等級(jí)區(qū)分最重要的兩個(gè)特征依次為波長(zhǎng)800nm通道圖像的相關(guān)性、波長(zhǎng)800nm通道圖像的二階角矩,。

摘要:與人工采摘茶葉相比,，現(xiàn)有采茶機(jī)械雖能提高采摘速度，但采摘時(shí)老葉,、嫩葉一起采,，缺乏選擇性，并有部分葉片遭破損,，降低了原料品質(zhì),。為此，需要研究具有選擇性,、低損傷率的自動(dòng)采摘方法,。本文采用基于顏色和形狀特征的圖像處理方法，實(shí)現(xiàn)茶葉嫩芽的計(jì)算機(jī)識(shí)別和檢測(cè),。針對(duì)清明期陜西名茶“午子仙豪”茶葉,，首先在RGB顏色空間中提取茶葉圖像的G分量，并采用雙閾值方法對(duì)圖像進(jìn)行分割,；然后根據(jù)茶葉嫩芽的形狀特征,，檢測(cè)茶葉嫩芽的邊緣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于顏色和形狀特征的識(shí)別方法能有效分辨出茶葉嫩芽,，識(shí)別準(zhǔn)確率為94%,，為實(shí)現(xiàn)茶葉嫩芽的自動(dòng)采摘提供了一種有效方法,。

摘要:基于單片機(jī)和GSM技術(shù),，開發(fā)了用于茶園防霜的天氣參數(shù)采集與無線發(fā)送的新型裝置。其硬件系統(tǒng)由AT89C52單片機(jī),、A/D轉(zhuǎn)換器,、TC35i GSM模塊、RAM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、鍵盤顯示器,、微型打印機(jī),、天氣參數(shù)傳感器及電源等組成。軟件采用匯編語言編制,，主要功能包括：系統(tǒng)設(shè)置,、短信接收和發(fā)送、數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)和查詢,、結(jié)果顯示及打印管理等,。該裝置能實(shí)現(xiàn)可靠的天氣信息實(shí)時(shí)采集和無線傳送，可用于茶園小氣候的監(jiān)測(cè)和晚霜凍害預(yù)警及控制,。

摘要:實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取農(nóng)產(chǎn)品在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中的環(huán)境參數(shù)是農(nóng)產(chǎn)品安全可追溯系統(tǒng)透明化的瓶頸之一,。射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)可與傳感器技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯系統(tǒng),，對(duì)溫度,、濕度等重要參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)、記錄,，并通過無線通信的方式進(jìn)行識(shí)別,。本文綜述了集成傳感器電子標(biāo)簽的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，分析了技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn),，指出了目前存在的問題以及解決問題的建議,。

摘要:利用可見-近紅外光譜技術(shù)結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）對(duì)不同貯存溫度下的蜂花粉進(jìn)行鑒別。選擇-20,、4,、15、25和40℃ 5個(gè)溫度下分別貯存60d后的蜂花粉為研究對(duì)象,。對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑和附加散射校正（MSC）的預(yù)處理后進(jìn)行主成分分析,，選擇4～20個(gè)主成分作為輸入變量進(jìn)行LS-SVM建模。模型預(yù)測(cè)參數(shù)比較結(jié)果顯示,，當(dāng)主成分?jǐn)?shù)取20時(shí)模型的預(yù)測(cè)效果最好,，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)r2p≥0.9919，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差（SEP）和預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）分別為1.7854和1.7675,，優(yōu)于偏最小二乘回歸（PLS）的預(yù)測(cè)結(jié)果,，說明基于LS-SVM的可見-近紅外光譜技術(shù)能夠很好地對(duì)蜂花粉貯存溫度進(jìn)行檢測(cè)。

摘要:提出了一種基于嵌入式電子鼻的設(shè)計(jì)方案,，主要包括傳感器陣列,、模數(shù)轉(zhuǎn)換和微處理器3大模塊。采用Figaro公司TGS813,、TGS825,、TGS880 3個(gè)氣敏傳感器組成的傳感器陣列采集樣品信號(hào),；利用MAXIM公司的MAX1270芯片進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換；CPU采用SAMSUNG公司的S3C2410微處理器,，并在其上移植了WINCE操作系統(tǒng),。軟件設(shè)計(jì)對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行對(duì)數(shù)擬合，采用引進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)擬合后的曲線參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,，建立模型并對(duì)樣本進(jìn)行識(shí)別利用該系統(tǒng)對(duì)4種不同生產(chǎn)日期的意大利巴馬臣干酪和3家公司的純牛奶進(jìn)行了測(cè)試,，識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到100%。結(jié)果表明該系統(tǒng)具有體積小,、重量輕,、使用方便靈活且識(shí)別準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)。

摘要:利用中紅外光譜技術(shù)對(duì)黃酒中的總糖含量進(jìn)行了快速檢測(cè),。實(shí)驗(yàn)以3個(gè)廠家的共30個(gè)樣品為研究對(duì)象,，在1000～1500cm-1和2500～3000cm-1波段范圍內(nèi)建立了多元線性回歸、主成分回歸以及偏最小二乘回歸模型,，并比較了微分的光譜預(yù)處理方法對(duì)模型精度的影響,。二階微分光譜建立的偏最小二乘模型的精度最佳，交互驗(yàn)證的相關(guān)系數(shù)為0.984,，RMSECV為0.765g/L, RPD為5.75,，表明中紅外光譜技術(shù)可以用于黃酒中總糖含量的快速檢測(cè)。

摘要:使用果蔬污染物三合一便攜式檢測(cè)儀對(duì)亞硝酸鹽,、重金屬鉛及農(nóng)藥樣品進(jìn)行測(cè)定,，確定了儀器對(duì)于不同污染物的有效檢測(cè)范圍。結(jié)果表明,，亞硝酸鹽的有效檢測(cè)范圍為1.5～150μg/mL,重金屬鉛在0.5～4.0μg/mL之間,，辛硫磷、敵百蟲,、呋喃丹和滅多威的檢測(cè)范圍分別是0.005～2.0,、0.005～0.5、0.005～0.3和0.005～1.0μg/mL,。與Optizen 2120V-FT食品安全快速檢測(cè)儀相比,，儀器對(duì)于亞硝酸鹽、重金屬鉛,、農(nóng)藥各項(xiàng)指標(biāo)的檢測(cè)均具有較好的準(zhǔn)確性和精密度,，能夠滿足快速檢測(cè)的要求。

摘要:以浙江省潮化鹽土為研究對(duì)象,，用近紅外光譜分析技術(shù)探測(cè)土壤氮（N）和磷（P）的含量,。從試驗(yàn)田采集6組土樣，每組取20個(gè)樣品,，共計(jì)120個(gè)樣品,。利用均值法、卷積濾波確定最終光譜數(shù)據(jù),，然后采用偏最小二乘回歸法（PLS）及最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）分別建立了土壤總氮和總磷的近紅外光譜模型,，其中采用PLS所建模型的相關(guān)系數(shù)分別為0.9454（N）、0.9327（P）,，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.0321（N）,、0.0089（P）。采用LS-SVM所建模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.9503（N）,、0.9547（P）,，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.0378（N）、0.0101（P）,。分析結(jié)果表明采用近紅外分析技術(shù)可以預(yù)測(cè)土壤總氮（N）和總磷（P）的含量

摘要:以3種標(biāo)準(zhǔn)粘土礦物伊利石,、高嶺石和蒙脫石為材料，研究其中紅外光譜（包括透射光譜,、衰減全反射光譜和光聲光譜）的特征,。3種粘土礦物的中紅外透射光譜均存在3個(gè)主要的吸收區(qū)域（3000～3800cm-1,1300～1800cm-1和500～1200cm-1）， 且吸收特征明顯不同,；3種粘土礦物的中紅外衰減全反射光譜的差異主要表現(xiàn)在800～1200cm-1,，其他區(qū)域差異不明顯；而3種粘土礦物的中紅外光聲光譜特征與透射光譜相近,，但3個(gè)吸收區(qū)域具有更豐富的吸收特征,。應(yīng)用中紅外光聲光譜分析表明，海倫黑土為富含蒙脫石的偏中性土壤,，長(zhǎng)武黃土為富含蒙脫石或伊利石的堿性土壤,，而祁陽紅壤為富含高嶺石的酸性土壤。

摘要:選取山東省陵縣的小麥試驗(yàn)示范基地作為樣區(qū),，采用GPS定位調(diào)查,，獲取田間21個(gè)樣點(diǎn)的土壤和小麥植株樣品，運(yùn)用TDR300測(cè)定樣點(diǎn)土壤含水量,，利用SPAD-502葉綠素儀測(cè)定采樣點(diǎn)拔節(jié)期小麥植株葉片的葉綠素含量,，獲取小麥干物質(zhì)產(chǎn)量信息?；诘亟y(tǒng)計(jì)學(xué)原理,，結(jié)合空間分析技術(shù)，探討了小麥葉綠素含量,、干物質(zhì)產(chǎn)量等農(nóng)學(xué)參數(shù)信息和土壤含水量的空間變異特征,。研究結(jié)果表明，土壤水分和小麥葉綠素含量的空間變異呈強(qiáng)的空間相關(guān)性,，結(jié)構(gòu)性因素引起的空間變異分別占到總變異97.3%和81.3%,。小麥干物質(zhì)產(chǎn)量具有中等程度的空間變異性,，由結(jié)構(gòu)性因素引起的變異占到總變異的50%。土壤含水量,、小麥葉綠素含量Kriging插值空間分布呈現(xiàn)明顯的片狀和斑塊狀特點(diǎn),，小麥干物質(zhì)產(chǎn)量Kriging空間分布具有明顯的帶狀分布特點(diǎn)。

摘要:在分析NTRIP（networked transport of RTCM via Internet protocol）協(xié)議組成及特點(diǎn) 的基礎(chǔ)上,，針對(duì)低成本,、低精度的GPS OEM板，采用GPRS無線通信方式,，設(shè)計(jì)開發(fā)了手持式虛擬差分GPS接收設(shè)備,，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。開發(fā)的接收設(shè)備是以ARM7為核心,，包括無線通信模塊,、GPS OEM板、液晶顯示模塊,、優(yōu)盤存儲(chǔ)模塊等,，能夠完成GPS數(shù)據(jù)的接收、實(shí)時(shí)處理及顯示,，還可通過USB接口或串口,，將完整的NMEA格式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或發(fā)送給上位機(jī)，以備后續(xù)的處理及使用,。同時(shí),，設(shè)備具有良好的人機(jī)界面，能夠完成數(shù)據(jù)接收模式,、存儲(chǔ)方式以及VRS連接參數(shù)的設(shè)置,。試驗(yàn)結(jié)果表明：此GPS OEM板經(jīng)VRS差分后，精度可達(dá)1.24m（95%）,，能夠?yàn)檗r(nóng)田信息采集提供可靠的數(shù)據(jù)支持,。

摘要:基于移動(dòng)終端、嵌入式GIS和無線通訊等技術(shù),，設(shè)計(jì)了面向田間交互管理的農(nóng)業(yè)移動(dòng)管理系統(tǒng)技術(shù)框架,，研究了農(nóng)田信息無線采集與傳輸、基于位置的圖像獲取,、GPS虛擬差分?jǐn)?shù)據(jù)獲取和無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g(shù),，開發(fā)了農(nóng)業(yè)移動(dòng)管理系統(tǒng)原型。移動(dòng)終端具有GPS定位與導(dǎo)航,、GPS照相,、照片編輯與查看、專題圖制作,、屬性信息查詢,、農(nóng)田網(wǎng)格劃分等功能,。初步應(yīng)用試驗(yàn)表明，該原型系統(tǒng)可應(yīng)用于農(nóng)田移動(dòng)管理,。

摘要:針對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)田間信息獲取技術(shù)的研究,，提出了一種基于稱重法的聯(lián)合收獲機(jī)糧食產(chǎn)量分布信息測(cè)量方法，可以提高聯(lián)合收獲機(jī)糧食流量監(jiān)視的準(zhǔn)確性,。利用傳統(tǒng)聯(lián)合收獲機(jī)的糧食傳輸特點(diǎn)，采用螺旋輸送稱重式原理組成聯(lián)合收獲機(jī)產(chǎn)量流量傳感計(jì)量,，解決了計(jì)量系統(tǒng)與動(dòng)力直接傳輸相結(jié)合的技術(shù)問題,，借助于GPS定位信息實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合收獲機(jī)糧食流量動(dòng)態(tài)計(jì)量以及田間糧食產(chǎn)量分布信息的測(cè)量。

摘要:將加權(quán)模糊聚類算法應(yīng)用于管理區(qū)劃分,，權(quán)值的確定分別采用主成分分析法和變異系數(shù)法,。在吉林省榆樹市精細(xì)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)田獲取土壤氮、磷,、鉀數(shù)據(jù),，應(yīng)用本文提出的加權(quán)模糊聚類算法進(jìn)行管理區(qū)劃分,確定了試驗(yàn)區(qū)的管理分區(qū)數(shù)目,并與傳統(tǒng)的模糊聚類方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,，基于加權(quán)模糊聚類的管理分區(qū)更合理,、更符合實(shí)際情況，該方法可用于指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥,。

摘要:在普通環(huán)境導(dǎo)航路徑識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,，分析了株間雜草和壟間雜草對(duì)農(nóng)業(yè)車輛導(dǎo)航路徑的影響。針對(duì)影響較大的壟間雜草環(huán)境,，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草環(huán)境下導(dǎo)航路徑識(shí)別方法,。田間實(shí)驗(yàn)證明，該方法對(duì)雜草的影響具有較好的適應(yīng)性,，能夠快速,、可靠、準(zhǔn)確地提取導(dǎo)航路徑特征,，識(shí)別率為97%,，單幅圖像平均耗時(shí)

摘要:研究了農(nóng)田非結(jié)構(gòu)環(huán)境下，通過機(jī)器視覺提取導(dǎo)航線的處理算法,。首先,，根據(jù)農(nóng)作物的特點(diǎn)提出了使用聚類的方法檢測(cè)作業(yè)區(qū)域終點(diǎn)；其次,，為避免噪聲干擾,，利用移動(dòng)窗口檢測(cè)二值圖像白色像素的個(gè)數(shù)，確定導(dǎo)航路徑區(qū)域,；最后,，使用改進(jìn)的Hough變換提取導(dǎo)航線,。實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以準(zhǔn)確提取綠色植物的行信息,，處理一幀分辨率為320×240像素的彩色圖像平均需要57.404ms,，正確識(shí)別率達(dá)

摘要:以玉米為例，使用C++語言和OpenGL圖形函數(shù)庫,，在Windows平臺(tái)下,，開發(fā)基于輻射度-圖形學(xué)結(jié)合模型（RGM）的作物冠層光分布計(jì)算系統(tǒng)。以相對(duì)成熟的RGM方法提取模型參數(shù),，并針對(duì)作物冠層特點(diǎn)對(duì)方法做適當(dāng)改進(jìn),。在冠層三維模型基礎(chǔ)上，通過用戶交互指定參數(shù),，可計(jì)算出冠層內(nèi)每個(gè)面元的光分布狀態(tài),。該系統(tǒng)所需模型參數(shù)少，且參數(shù)均具有較為明確的植物學(xué)和農(nóng)學(xué)意義,，便于與傳統(tǒng)作物模型相結(jié)合,，操作界面友好、使用方便,。

摘要:為了降低農(nóng)藥噴施環(huán)境污染和提高水果品質(zhì),，實(shí)現(xiàn)果園果樹仿形精確噴霧，建立了一套果樹冠層參數(shù)的實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng),。該系統(tǒng)主要由作物識(shí)別系統(tǒng),、車輛姿態(tài)系統(tǒng)、主控單元和數(shù)據(jù)記錄單元組成,，采用CAN總線進(jìn)行數(shù)據(jù)通信,。對(duì)5棵臨近的綠籬樹進(jìn)行了初步的靶標(biāo)距離檢測(cè)試驗(yàn)，試驗(yàn)重復(fù)3次,。采用4個(gè)超聲波傳感器分時(shí)檢測(cè),，拖拉機(jī)前進(jìn)速度為0.3 m/s，系統(tǒng)采樣速率為5次/s,。試驗(yàn)表明,，系統(tǒng)能可靠地按一定的采樣速率，實(shí)時(shí)檢測(cè)和記錄系統(tǒng)載體車輛位置,、姿態(tài)（地面平整度）和果樹靶標(biāo)的距離等數(shù)據(jù),，為精確仿形噴霧提供了一個(gè)較好的噴霧控制平臺(tái)。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)作物生長(zhǎng)過程的定量化,、可視化表達(dá),，提出了一種由作物形態(tài)結(jié)構(gòu)特征參數(shù)驅(qū)動(dòng)的作物骨架模型生長(zhǎng)運(yùn)動(dòng)仿真和動(dòng)畫生成方法。基于對(duì)作物器官及個(gè)體精確定義的幾何模型提取作物骨架,，利用幾何模型參數(shù)控制骨架上關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),，結(jié)合參數(shù)關(guān)鍵幀插值技術(shù)確定整個(gè)骨架模型的生長(zhǎng)運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)作物生長(zhǎng)運(yùn)動(dòng)的可視化模擬,。從而構(gòu)建一個(gè)虛擬作物骨架模型的三維生長(zhǎng)動(dòng)畫系統(tǒng),，并以玉米為例進(jìn)行了模擬。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠較準(zhǔn)確地模擬玉米植株的形態(tài)建成和運(yùn)動(dòng)特征,，為真實(shí),、自然地模擬作物生長(zhǎng)提供了一種可控、通用的方法,。

摘要:為解決植物根系原位三維觀測(cè)的技術(shù)難題,，采用XCT層析成像技術(shù)獲取原位根系的斷層序列圖像，然后利用計(jì)算機(jī)圖像圖形處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)植物根系的原位三維可視化,。為了提高圖像分割的精確性,，提出一種利用根系幾何形態(tài)特征的綜合分割方法,，有效清除了與根系密度極其近似的雜質(zhì)體素,，完成了對(duì)序列圖像的三維分割。并利用VTK工具箱采用移動(dòng)立方體算法（MC）實(shí)現(xiàn)了對(duì)分割后序列圖像的三維重建,。編程實(shí)驗(yàn)證實(shí),，本文提出的技術(shù)路線和方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)生長(zhǎng)在介質(zhì)環(huán)境中原位根系的三維可視化觀測(cè)。

摘要:針對(duì)多聚焦圖像融合問題,，借鑒生物視覺特性和相關(guān)圖像處理理論,，提出了一種基于視覺感知特性的多聚焦圖像融合算法。該算法在對(duì)待融合的多聚焦圖像進(jìn)行RGB分塊分解的基礎(chǔ)上,，采用視覺對(duì)比度模型以確定融合后圖像的選取準(zhǔn)則,。為了獲得最佳圖像融合效果，采用免疫遺傳算法以指導(dǎo)圖像分塊,，標(biāo)準(zhǔn)熵和標(biāo)準(zhǔn)偏差作為評(píng)價(jià)圖像融合質(zhì)量的的標(biāo)準(zhǔn),。實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有較好的效果,，能夠解決多聚焦圖像融合問題,。

摘要:利用2-CCD多光譜相機(jī)設(shè)計(jì)了近地遙感圖像采集平臺(tái)，同步獲取小范圍區(qū)域作物的可見光和NIR圖像,，通過圖像處理技術(shù)從作物圖像獲得反射光譜信息,。采集平臺(tái)包括一個(gè)2-CCD多光譜相機(jī)，兩個(gè)采集盒,，一臺(tái)具有兩個(gè)千兆網(wǎng)口的田間計(jì)算機(jī),。圖像處理部分通過2G-R-B灰度化、中值濾波和Otsu二值化，從背景中分割出作物圖像,，結(jié)合作物原始R分量灰度圖像,，提取出作物紅光圖像平均灰度值，利用建立的灰度值與反射率的線性模型,，計(jì)算得到作物紅光波段的反射率,。試驗(yàn)結(jié)果表明，圖像采集平臺(tái)工作穩(wěn)定,，利用圖像處理方法提取的反射率與ASD光譜儀測(cè)量結(jié)果有較好相關(guān)性,，為從作物冠層圖像探測(cè)生長(zhǎng)狀況提供了理論依據(jù)。

摘要:分析了溫室環(huán)境控制系統(tǒng)中執(zhí)行機(jī)構(gòu),、傳感器,、控制柜、控制軟件的主要故障,；根據(jù)故障可能對(duì)系統(tǒng)造成的損失將故障分為4個(gè)級(jí)別,，并提出了相應(yīng)的處理策略，編制了完整的智能故障診斷軟件,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，故障診斷識(shí)別正確，系統(tǒng)運(yùn)行可靠,。

摘要:簡(jiǎn)述了基于1-wire技術(shù)的控制網(wǎng)絡(luò),。根據(jù)溫室環(huán)境的特殊要求，分析了控制集成技術(shù)的特點(diǎn),，并討論了溫室控制系統(tǒng)中采用1-wire控制網(wǎng)絡(luò)的性能及相關(guān)集成技術(shù),。根據(jù)溫室的控制要求，利用1-wire技術(shù)構(gòu)建了溫室控制系統(tǒng),。

摘要:針對(duì)養(yǎng)豬生產(chǎn)中對(duì)豬體生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)的需求,，設(shè)計(jì)了基于雙目視覺的豬生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的軟、硬件,，實(shí)現(xiàn)了基于非線性攝像機(jī)模型雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定算法,。根據(jù)攝像機(jī)成像原理建立了基于最小二乘法的空間點(diǎn)坐標(biāo)檢測(cè)算法。利用標(biāo)定和檢測(cè)算法,，從標(biāo)定板圖像數(shù)目,、標(biāo)定板位置、旋轉(zhuǎn)角度3個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)的標(biāo)定模式進(jìn)行了研究,。結(jié)果表明：利用19幅以上標(biāo)定板圖像能夠得到穩(wěn)定的標(biāo)定結(jié)果,；不同位置的標(biāo)定板圖像對(duì)檢測(cè)精度影響較大，應(yīng)當(dāng)在全視場(chǎng)內(nèi)采集標(biāo)定板圖像,；標(biāo)定板的旋轉(zhuǎn)角度對(duì)檢測(cè)精度影響不明顯,，但是旋轉(zhuǎn)角度增大不利于標(biāo)定點(diǎn)的完全提取。

摘要:簡(jiǎn)述了一種結(jié)合嵌入式技術(shù)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的溫室環(huán)境信息采集與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,。系統(tǒng)控制終端基于ARM9和嵌入式Linux操作系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),，用于溫室環(huán)境數(shù)據(jù)的接收、實(shí)時(shí)顯示和存儲(chǔ),，通過GPRS方式實(shí)現(xiàn)與遠(yuǎn)程管理中心的通信,。溫室環(huán)境數(shù)據(jù)的采集利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)完成，可采集溫室溫度,、濕度,、CO2含量、光照強(qiáng)度,，基質(zhì)溫度和濕度等6通道參數(shù)信息,。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的成功應(yīng)用解決了傳統(tǒng)溫室使用有線方式布線繁瑣的問題。

摘要:結(jié)合精細(xì)農(nóng)業(yè)應(yīng)用需求,，對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中常用的節(jié)點(diǎn)供電方式及其特點(diǎn)進(jìn)行了分析,。為延長(zhǎng)普通干電池供電的節(jié)點(diǎn)壽命，基于節(jié)點(diǎn)能耗分析,，提出了應(yīng)用層主導(dǎo)的節(jié)點(diǎn)休眠/同步機(jī)制,，并提供了根據(jù)節(jié)點(diǎn)期望壽命與數(shù)據(jù)采集需求計(jì)算空占比的方法。最終在實(shí)際傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)了休眠/同步機(jī)制,，并在國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心的小湯山農(nóng)業(yè)基地進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),，無休眠設(shè)計(jì)壽命約150h的節(jié)點(diǎn)采用休眠技術(shù)后節(jié)點(diǎn)壽命可達(dá)到

摘要:設(shè)計(jì)了一種能夠監(jiān)測(cè)土壤溫度的無線智能傳感器節(jié)點(diǎn),，硬件系統(tǒng)基于片上系統(tǒng)CC2430和DS18B20進(jìn)行開發(fā),，軟件部分包括溫度采集和數(shù)據(jù)傳輸。實(shí)驗(yàn)表明,，該節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)土壤溫度信息的采集和傳輸,，且結(jié)構(gòu)緊湊、工作穩(wěn)定和功耗低,。節(jié)點(diǎn)之間有效通信距離可達(dá)80m,，誤碼率為1%左右?？梢詽M足精細(xì)農(nóng)業(yè)作業(yè)要求,，同時(shí)也為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的進(jìn)一步研究提供了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

摘要:介紹一種基于ARM處理器的土壤含水率無線傳輸系統(tǒng),。在對(duì)系統(tǒng)功能要求進(jìn)行說明的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了基于嵌入式系統(tǒng)的土壤含水率無線傳輸終端，包括土壤含水率采集系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)軟件,。針對(duì)土壤含水率無線傳輸系統(tǒng)功能及特征,，闡述了系統(tǒng)應(yīng)用的性能特點(diǎn)和重要意義。

摘要:針對(duì)農(nóng)業(yè)信息采集與傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，基于TCP/IP協(xié)議研究了移動(dòng)式農(nóng)業(yè)信息智能服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和傳輸方法,，設(shè)計(jì)了移動(dòng)終端與上位機(jī)之間的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層無線數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議,，研究了數(shù)據(jù)傳輸形式、傳輸格式和傳輸內(nèi)容,。初步應(yīng)用表明,，該協(xié)議適用于移動(dòng)式農(nóng)業(yè)信息智能服務(wù)系統(tǒng)，并具有一定的通用性和擴(kuò)展性,。應(yīng)用層協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的共享,。

摘要:葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)是探知植物生理狀態(tài)及其與環(huán)境關(guān)系的理想方法。太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒饪梢岳梅颥樅唾M(fèi)暗線原理進(jìn)行提取,。闡述了夫瑯和費(fèi)暗線探測(cè)自然光條件下光合作用熒光的基本原理和方法,，以及波長(zhǎng)760nm葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)儀的光學(xué)系統(tǒng)、儀器硬件組成及其各部分功能,、儀器的軟件設(shè)計(jì),。通過與ASD地物光譜儀器的對(duì)比試驗(yàn)表明，研制的太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量的數(shù)據(jù)與地物光譜儀測(cè)量的數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)都大于0.9,?；诜颥樅唾M(fèi)暗線原理的太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)儀器提供了一種低成本、實(shí)時(shí)測(cè)量作物冠層太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒獾姆椒ê蛢x器,。

摘要:設(shè)計(jì)了可以對(duì)作物氮含量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的作物冠層分析儀,。分析儀由傳感器與控制器組成，通過無線方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,。傳感器包含光學(xué)部分和電路部分,，光學(xué)部分包含4個(gè)光學(xué)通道和光電探測(cè)器，其中2個(gè)通道分別在610nm與1220nm處測(cè)量太陽輻射光,，而另外2個(gè)通道在同樣的2個(gè)波段上測(cè)量作物冠層的反射光,；電路部分主要由電源、放大單元和無線傳輸模塊組成,?？刂破鲀?nèi)除了無線傳輸模塊外，周邊還集成了鍵盤,、液晶顯示,、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和上傳等功能模塊。詳細(xì)闡述了儀器的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì),。標(biāo)定實(shí)驗(yàn)顯示光學(xué)部分工作穩(wěn)定,，無線傳輸性能好。與Quality Spec高光譜儀進(jìn)行的田間對(duì)比實(shí)驗(yàn)也取得了較好的效果,，相關(guān)系數(shù)達(dá)到

摘要:建立了可以同時(shí)檢測(cè)作物葉片葉綠素、氮素和水分的數(shù)學(xué)模型,。結(jié)合光譜學(xué)原理,，設(shè)計(jì)了由近紅外LED光源、窄帶干涉濾光片,、光電檢測(cè)芯片以及單片機(jī)系統(tǒng)組成的作物葉片葉綠素,、氮素、水分檢測(cè)一體化便攜式儀器,，避免現(xiàn)有儀器由于葉片位置和測(cè)定時(shí)間差異導(dǎo)致的作物養(yǎng)分探測(cè)誤差,，可用于作物養(yǎng)分和水分的精細(xì)管理。

摘要:支持向量機(jī)方法已經(jīng)在HACCP體系關(guān)鍵控制點(diǎn)的智能發(fā)現(xiàn)中取得較為滿意的結(jié)果,，但是在樣本不斷增加的情況下分類效率不高,。本文采用支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法，優(yōu)先選擇可能成為支持向量的邊界向量,，減少參與訓(xùn)練的樣本數(shù)量,，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增量學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)證明,，改進(jìn)的支持向量機(jī)增量算法在保證分類精度的同時(shí),，顯著提高了分類速度。

摘要:世界各國(guó)增強(qiáng)動(dòng)物性食品溯源機(jī)制的重要手段之一是對(duì)動(dòng)物進(jìn)行示蹤和識(shí)別,。介紹了一種基于RFID技術(shù)的動(dòng)物示蹤與識(shí)別系統(tǒng),。在闡述系統(tǒng)整體功能的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于ARM開發(fā)系統(tǒng)的GPRS無線數(shù)據(jù)傳輸終端,，針對(duì)動(dòng)物示蹤與識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能及特征對(duì)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了具體設(shè)計(jì),，并結(jié)合動(dòng)物示蹤與識(shí)別系統(tǒng)的性能特點(diǎn)，闡述了系統(tǒng)應(yīng)用的重要意義,。