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摘要:以東方紅-X804型拖拉機(jī)為平臺，改造原拖拉機(jī)的油路，使用電控比例液壓閥，并設(shè)計電控單元，組成了自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)。簡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，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卡存儲系統(tǒng)，實(shí)時存儲試驗過程中的數(shù)據(jù)。試驗結(jié)果表明：信號跟蹤的最大誤差1.1°、平均誤差0.5°、平均延時為0.2 s。自動轉(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)為試驗平臺，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GPS傾斜誤差校正的基礎(chǔ)上，設(shè)計了Kalman濾波器對定位數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，同時實(shí)現(xiàn)磁航向傳感器偏移誤差的在線辨識與航向校正。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，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)用車輛自動導(dǎo)航定位精度的方法。建立天線補(bǔ)償模型，對GPS天線晃動引起的誤差進(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:簡述了一種基于機(jī)器視覺的農(nóng)業(yè)車輛自動導(dǎo)航系統(tǒng)。提出了直線檢測算法，顯著降低了內(nèi)存需求和時間消耗；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，并采用簡化的兩輪車運(yùn)動學(xué)模型進(jìn)行了仿真。仿真和實(shí)驗結(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，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，最大跟蹤橫向偏差不超過8cm，平均偏差不超過

摘要:針對聯(lián)合收獲機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中的視覺測障，提出了一種基于單目彩色圖像分割測障與立體視覺特征匹配測障相結(jié)合的測障方法：利用H、S顏色分量對單目圖像實(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)行時間、SIFT特征數(shù)以及匹配數(shù)之間的關(guān)系。試驗表明，在有障礙物的情況下，檢測時間不超過

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。通信測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r可靠地采集多個傳感器信息和傳輸控制指令。車輛導(dǎo)航實(shí)驗結(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)了一種自動導(dǎo)航果園用履帶式移動機(jī)器人，作為果園精細(xì)化作業(yè)的移動平臺。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)檢測的姿態(tài)角和位置角作為輸入量設(shè)計了模糊PID控制器。試驗表明，機(jī)器人以0.15m/s的速度直線行走時，最大跟蹤誤差小于0.02m；機(jī)器人轉(zhuǎn)彎半徑為2m時，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耕深時振動作業(yè)與無振動作業(yè)的牽引阻力對比試驗表明，振動深松作業(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，通過改變水箱水量、施水時間，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2種方法，研究了水箱水量、施水時間及施水量之間的關(guān)系，建立了電磁閥控制時間的數(shù)學(xué)模型?；貧w試驗表明，在水箱水量處于滿箱、半箱和1/8箱容積3種狀態(tài)時，所對應(yīng)的電磁閥控制時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。對回歸方程進(jìn)行的F檢驗結(jié)果表明，F(xiàn)計算值遠(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)對施水時間進(jìn)行預(yù)測，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)測精度。

摘要:設(shè)計了一種由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象的試驗表明，該控制系統(tǒng)各個模塊協(xié)調(diào)工作良好，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，滾筒在充種時轉(zhuǎn)速為16 r/min，攜種、清種時轉(zhuǎn)速為20 r/min，工作效率較16 r/min勻速轉(zhuǎn)動提高了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，對其進(jìn)行增強(qiáng)和分割等預(yù)處理，并對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?；谙嗤瑯颖?，用圖像處理方法獲得的霧滴粒徑分布及覆蓋率等參數(shù)與激光粒度儀測量結(jié)果的對比分析表明，利用圖像處理技術(shù)檢測霧滴分布參數(shù)，其測量誤差在

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，從而帶動敏感梁發(fā)生形變，通過應(yīng)變片組成的橋式測量電路輸出電信號。傳感器的輸出信號為電壓形式。在靜態(tài)試驗和室內(nèi)動態(tài)試驗的基礎(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，結(jié)果表明，傳感器安裝在合適的位置時，有著比較好的線性度，谷物產(chǎn)量的累積計量精度滿足精細(xì)農(nóng)業(yè)測產(chǎn)的要求。

摘要:當(dāng)聯(lián)合收獲機(jī)傾斜時谷物流量傳感器因發(fā)生嚴(yán)重的零點(diǎn)漂移而導(dǎo)致較大的測量誤差。通過對單板沖擊式谷物流量傳感器的傾斜試驗發(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，零點(diǎn)漂移電壓達(dá)25.4 mV，可能導(dǎo)致-8.3%～28%的測量誤差。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與沖擊板結(jié)構(gòu)相同的參考檢測板，構(gòu)成雙板差分沖擊式谷物流量傳感器。傾斜試驗發(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的谷物含水率測量方法。谷物通過自身重力導(dǎo)入到測試腔內(nèi)，由MCU和DSP為核心器件構(gòu)成的測試系統(tǒng)對谷物含水率進(jìn)行測量、存儲，并通過LCD顯示。經(jīng)過測量的谷物，通過螺旋輸送器排出，進(jìn)行下一步測量。系統(tǒng)通過DS18S20溫度傳感器對谷物溫度進(jìn)行測量，并對溫度予以補(bǔ)償。該方法可使谷物含水率測量誤差低于1%，優(yōu)于常規(guī)測量方法。

摘要:精量飼喂系統(tǒng)的核心技術(shù)是奶牛個體識別技術(shù)。系統(tǒng)采用了非接觸式的無線射頻識別（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)核對奶牛信息后按照飼喂要求進(jìn)行自動投料。系統(tǒng)各測量數(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)街骺赜嬎銠C(jī)，同時主控計算機(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)升級使用。

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

摘要:為了評定水田激光平地機(jī)平地鏟水平控制系統(tǒng)性能，采用2個SensComp 600超聲波傳感器測量平地鏟兩端與參考水平面的距離，然后利用三角關(guān)系計算得到平地鏟傾斜角度。對超聲波測距、傳感器與反射面成一定夾角的影響以及運(yùn)動對測量的影響因素進(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)行了對比，結(jié)果表明2個超聲波傳感器在靜態(tài)和動態(tài)條件下均能較準(zhǔn)確地測量出平地鏟傾斜角度，最大靜止誤差和最大動態(tài)誤差分別為0.08°和1000°。在平整的水泥地面上對平地鏟水平系統(tǒng)性能進(jìn)行了測試，實(shí)驗結(jié)果表明，水田激光平地機(jī)水平控制系統(tǒng)傾斜角度測量準(zhǔn)確，誤差不超過1.00°，整個系統(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。為了更有效地檢測激光信號，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器，將激光信號轉(zhuǎn)換為電信號；然后采用集成運(yùn)算放大器設(shè)計低噪聲前置放大器和主放大器對微弱電信號進(jìn)行放大；最后，脈沖整形和展寬電路實(shí)現(xiàn)脈沖信號到TTL數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換，以方便后續(xù)電路的處理。田間試驗結(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)時農(nóng)田的平整誤差小于

摘要:針對當(dāng)前自動化灌溉控制系統(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，提出了一個無線通信的灌溉控制系統(tǒng)方案。設(shè)計了一種基于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)計和實(shí)現(xiàn)方法，并以一個園區(qū)的溫室灌溉為例，提供了一個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個品種玉米籽粒的鑒別系統(tǒng)為研究對象，對比研究了6種預(yù)處理方法和波長選擇對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)的模型平均正確識別率和正確拒識率最高，分別為98.6％和98％，有5個品種的模型的正確識別率和正確拒識率都達(dá)到了100％。波長選擇對一階導(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)率的測試中。但是，由于實(shí)驗條件或?qū)嶒炘O(shè)備的限制，基于理想的線熱源瞬態(tài)模型測量原理得到的結(jié)果會產(chǎn)生某些測試誤差。針對測試誤差，從探針輸入電壓、加熱時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，得到裝置系統(tǒng)測定中輸入電壓的最佳值為2.5～6.5V、加熱時間最佳值為20～50s。最后通過實(shí)際測試，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)測柑橘產(chǎn)量。采集了10幅生長中的柑橘果樹照片，同時測量了每棵果樹的柑橘產(chǎn)量。基于RGB顏色模型，對柑橘圖像進(jìn)行分割，柑橘與背景的分割條件為(R-B>100)且(R>G)。通過提取柑橘個數(shù)、柑橘總周長、柑橘總面積3個特征參數(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)測柑橘產(chǎn)量具有良好的應(yīng)用前景。

摘要:針對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別算法。該算法以8×8像素的正方形區(qū)域為分割單位。選擇顏色差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)用本文算法對蘋果圖像進(jìn)行聚類和分割。對200幅圖像識別實(shí)驗結(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)識別的正確率高于

摘要:針對在自然光生長條件下采集的茄子圖像，采用自動取閾的算法，分別利用圖像的灰度信息、基于R、G、B分量線性變換的3個正交彩色特征量和基于HSV彩色空間對圖像進(jìn)行分割。經(jīng)Matlab仿真對比結(jié)果得出：利用Otsu算法對灰度圖進(jìn)行分割，雖然對灰度直方圖進(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別率。試驗結(jié)果表明經(jīng)矢量歸一化預(yù)處理所建模型識別效果最好，對預(yù)測集中的合格板栗、表面霉變板栗、內(nèi)部霉變板栗的預(yù)測正確率分別為

摘要:提出了一種采用多光譜成像的機(jī)器視覺技術(shù)對4個等級的西湖龍井茶進(jìn)行區(qū)分的方法。首先采用3CCD多光譜攝像機(jī)同時獲取茶葉在540、670和800nm波譜處的波長圖像，然后對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行圖像特征提取，選取了18個形狀特征和15個紋理特征。基于這2組特征分別對4個等級的茶葉進(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4個等級茶葉進(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，并建立了對應(yīng)各組特征的等級區(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，對于預(yù)測集樣本的區(qū)分正確率為85%。本研究還發(fā)現(xiàn)對于等級區(qū)分最重要的兩個特征依次為波長800nm通道圖像的相關(guān)性、波長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)茶葉嫩芽的計算機(jī)識別和檢測。針對清明期陜西名茶“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圖像進(jìn)行分割；然后根據(jù)茶葉嫩芽的形狀特征，檢測茶葉嫩芽的邊緣。實(shí)驗結(jié)果表明：基于顏色和形狀特征的識別方法能有效分辨出茶葉嫩芽，識別準(zhǔn)確率為94%，為實(shí)現(xiàn)茶葉嫩芽的自動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)時采集和無線傳送，可用于茶園小氣候的監(jiān)測和晚霜凍害預(yù)警及控制。

摘要:實(shí)時準(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)，對溫度、濕度等重要參數(shù)進(jìn)行檢測、記錄，并通過無線通信的方式進(jìn)行識別。本文綜述了集成傳感器電子標(biāo)簽的國內(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個溫度下分別貯存60d后的蜂花粉為研究對象。對原始光譜數(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個主成分作為輸入變量進(jìn)行LS-SVM建模。模型預(yù)測參數(shù)比較結(jié)果顯示，當(dāng)主成分?jǐn)?shù)取20時模型的預(yù)測效果最好，預(yù)測相關(guān)系數(shù)r2p≥0.9919，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差（SEP）和預(yù)測均方根誤差（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)能夠很好地對蜂花粉貯存溫度進(jìn)行檢測。

摘要:提出了一種基于嵌入式電子鼻的設(shè)計方案，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個氣敏傳感器組成的傳感器陣列采集樣品信號；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)計對采集信號進(jìn)行對數(shù)擬合，采用引進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對擬合后的曲線參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立模型并對樣本進(jìn)行識別利用該系統(tǒng)對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)行了測試，識別準(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、使用方便靈活且識別準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)。

摘要:利用中紅外光譜技術(shù)對黃酒中的總糖含量進(jìn)行了快速檢測。實(shí)驗以3個廠家的共30個樣品為研究對象，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。

摘要:使用果蔬污染物三合一便攜式檢測儀對亞硝酸鹽、重金屬鉛及農(nóng)藥樣品進(jìn)行測定，確定了儀器對于不同污染物的有效檢測范圍。結(jié)果表明，亞硝酸鹽的有效檢測范圍為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食品安全快速檢測儀相比，儀器對于亞硝酸鹽、重金屬鉛、農(nóng)藥各項指標(biāo)的檢測均具有較好的準(zhǔn)確性和精密度，能夠滿足快速檢測的要求。

摘要:以浙江省潮化鹽土為研究對象，用近紅外光譜分析技術(shù)探測土壤氮（N）和磷（P）的含量。從試驗田采集6組土樣，每組取20個樣品，共計120個樣品。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)測相關(guān)系數(shù)分別為0.9503（N）、0.9547（P），預(yù)測標(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示范基地作為樣區(qū)，采用GPS定位調(diào)查，獲取田間21個樣點(diǎn)的土壤和小麥植株樣品，運(yùn)用TDR300測定樣點(diǎn)土壤含水量，利用SPAD-502葉綠素儀測定采樣點(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，針對低成本、低精度的GPS OEM板，采用GPRS無線通信方式，設(shè)計開發(fā)了手持式虛擬差分GPS接收設(shè)備，并進(jìn)行了試驗驗證。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)盤存儲模塊等，能夠完成GPS數(shù)據(jù)的接收、實(shí)時處理及顯示，還可通過USB接口或串口，將完整的NMEA格式數(shù)據(jù)存儲或發(fā)送給上位機(jī)，以備后續(xù)的處理及使用。同時，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、存儲方式以及VRS連接參數(shù)的設(shè)置。試驗結(jié)果表明：此GPS OEM板經(jīng)VRS差分后，精度可達(dá)1.24m（95%），能夠為農(nóng)田信息采集提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

摘要:基于移動終端、嵌入式GIS和無線通訊等技術(shù)，設(shè)計了面向田間交互管理的農(nóng)業(yè)移動管理系統(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)移動管理系統(tǒng)原型。移動終端具有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)用試驗表明，該原型系統(tǒng)可應(yīng)用于農(nóng)田移動管理。

摘要:針對精準(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)量流量傳感計量，解決了計量系統(tǒng)與動力直接傳輸相結(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)糧食流量動態(tài)計量以及田間糧食產(chǎn)量分布信息的測量。

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)航路徑識別方法的基礎(chǔ)上，分析了株間雜草和壟間雜草對農(nóng)業(yè)車輛導(dǎo)航路徑的影響。針對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)航路徑識別方法。田間實(shí)驗證明，該方法對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，識別率為97%，單幅圖像平均耗時

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作業(yè)區(qū)域終點(diǎn)；其次，為避免噪聲干擾，利用移動窗口檢測二值圖像白色像素的個數(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算系統(tǒng)。以相對成熟的RGM方法提取模型參數(shù)，并針對作物冠層特點(diǎn)對方法做適當(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)，可計算出冠層內(nèi)每個面元的光分布狀態(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)時檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由作物識別系統(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5棵臨近的綠籬樹進(jìn)行了初步的靶標(biāo)距離檢測試驗，試驗重復(fù)3次。采用4個超聲波傳感器分時檢測，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。試驗表明，系統(tǒng)能可靠地按一定的采樣速率，實(shí)時檢測和記錄系統(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較好的噴霧控制平臺。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)作物生長過程的定量化、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)動的作物骨架模型生長運(yùn)動仿真和動畫生成方法?；趯ψ魑锲鞴偌皞€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，結(jié)合參數(shù)關(guān)鍵幀插值技術(shù)確定整個骨架模型的生長運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)對作物生長運(yùn)動的可視化模擬。從而構(gòu)建一個虛擬作物骨架模型的三維生長動畫系統(tǒng)，并以玉米為例進(jìn)行了模擬。實(shí)驗結(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)動特征，為真實(shí)、自然地模擬作物生長提供了一種可控、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，然后利用計算機(jī)圖像圖形處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對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，完成了對序列圖像的三維分割。并利用VTK工具箱采用移動立方體算法（MC）實(shí)現(xiàn)了對分割后序列圖像的三維重建。編程實(shí)驗證實(shí)，本文提出的技術(shù)路線和方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)對生長在介質(zhì)環(huán)境中原位根系的三維可視化觀測。

摘要:針對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)偏差作為評價圖像融合質(zhì)量的的標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗表明，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)計了近地遙感圖像采集平臺，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。采集平臺包括一個2-CCD多光譜相機(jī)，兩個采集盒，一臺具有兩個千兆網(wǎng)口的田間計算機(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，計算得到作物紅光波段的反射率。試驗結(jié)果表明，圖像采集平臺工作穩(wěn)定，利用圖像處理方法提取的反射率與ASD光譜儀測量結(jié)果有較好相關(guān)性，為從作物冠層圖像探測生長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)故障可能對系統(tǒng)造成的損失將故障分為4個級別，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。試驗結(jié)果表明，故障診斷識別正確，系統(tǒng)運(yùn)行可靠。

摘要:簡述了基于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:針對養(yǎng)豬生產(chǎn)中對豬體生長監(jiān)測的需求，設(shè)計了基于雙目視覺的豬生長監(jiān)測系統(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)檢測算法。利用標(biāo)定和檢測算法，從標(biāo)定板圖像數(shù)目、標(biāo)定板位置、旋轉(zhuǎn)角度3個方面對系統(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)定板圖像對檢測精度影響較大，應(yīng)當(dāng)在全視場內(nèi)采集標(biāo)定板圖像；標(biāo)定板的旋轉(zhuǎn)角度對檢測精度影響不明顯，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)測系統(tǒng)設(shè)計方案。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，用于溫室環(huán)境數(shù)據(jù)的接收、實(shí)時顯示和存儲，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，無休眠設(shè)計壽命約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)計了一種能夠監(jiān)測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。可以滿足精細(xì)農(nóng)業(yè)作業(yè)要求，同時也為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的進(jìn)一步研究提供了實(shí)驗平臺。

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)。在對系統(tǒng)功能要求進(jìn)行說明的基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于嵌入式系統(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)計了移動終端與上位機(jī)之間的計算機(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)暗線探測自然光條件下光合作用熒光的基本原理和方法，以及波長760nm葉綠素?zé)晒馓綔y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。通過與ASD地物光譜儀器的對比試驗表明，研制的太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鉁y量的數(shù)據(jù)與地物光譜儀測量的數(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儀器提供了一種低成本、實(shí)時測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)計了可以對作物氮含量進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測的作物冠層分析儀。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個光學(xué)通道和光電探測器，其中2個通道分別在610nm與1220nm處測量太陽輻射光，而另外2個通道在同樣的2個波段上測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。控制器內(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)存儲和上傳等功能模塊。詳細(xì)闡述了儀器的硬件設(shè)計和軟件設(shè)計。標(biāo)定實(shí)驗顯示光學(xué)部分工作穩(wěn)定，無線傳輸性能好。與Quality Spec高光譜儀進(jìn)行的田間對比實(shí)驗也取得了較好的效果，相關(guān)系數(shù)達(dá)到

摘要:建立了可以同時檢測作物葉片葉綠素、氮素和水分的數(shù)學(xué)模型。結(jié)合光譜學(xué)原理，設(shè)計了由近紅外LED光源、窄帶干涉濾光片、光電檢測芯片以及單片機(jī)系統(tǒng)組成的作物葉片葉綠素、氮素、水分檢測一體化便攜式儀器，避免現(xiàn)有儀器由于葉片位置和測定時間差異導(dǎo)致的作物養(yǎng)分探測誤差，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，顯著提高了分類速度。

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