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找到 22 条结果
[期刊论文] 李瑞 傅隆生
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:为了对蓝莓硬度和糖度进行无损检测,采用近红外光谱仪(900~1700 nm)分别对490个"蓝丰"蓝莓的果柄侧和花萼侧进行高光谱成像,并测量整个果实的硬度和糖度.应用偏最小二乘回归法分别对果柄侧、花萼侧和整个果实的平均光谱建立硬度和糖度预测模型.试验结果表明,蓝莓硬度呈双峰分布,表明实际生产中有望分为2类;蓝莓糖度呈正态分布;硬度和糖度的相关性仅为-0.15,说明不能通过二者之中的任何一个来估计和评价另一个.采用整个果实的平均光谱数据建模效果最好,硬度的校正集相关系数RC和验证集相关系数RV达到0.911和0.871,糖度的为0.891和0.774,但主成分数都有所增加.结果表明,采用高光谱技术对蓝莓硬度和糖度进行快速、无损检测是可行的....
摘要:在传统的电工电子技术教学中,理论教学显得枯燥乏味,实验速度慢,且元件设备损坏率较高,效果不佳,学生缺少实践锻炼。为了改变这一现状,通过在教学、实验和实践环节中引入了基于Proteus仿真的教学改革,使得课堂教学具有生动性和可视性,实验的成功率提高,元件设备的坏损率降低,学生在实践环节中创新能力和动手能力得到了提高,教学效果显著提高。...
[期刊论文] 彭俊 孙世鹏 傅隆生
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北大核心
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摘要:沙棘在西部广泛种植,用于水土保持和防风固沙.其果实有较高价值,但采收非常困难,影响其经济价值开发.机械振动使果实分离是可行的方式之一.为了正确合理地设计开发装备,利用有限元方法对沙棘的机械振动采收机制进行动力学研究.首先,沙棘树的3D模型由Pro/E建立并导入ANSYS,再用模态分析确定沙棘树的自然振动属性,最后采用谐响应分析观察模型在正弦谐波载荷下的稳态响应.模态分析表明:沙棘树的前20阶固有频率为8.790 ~31.224Hz.谐响应分析表明:振动载荷应用于侧枝比应用于主干更加优越,且对沙棘树枝条的破坏性更小.此外,14Hz和180~280N的振动载荷可以确保大多数沙棘果实从树上分离.为此,对沙棘振动采收进行有限元仿真分析,为振动装备的开发提供了理论基础....
摘要:为探究卷积层深度对猕猴桃树干图像特征提取的影响,提出了一种分析所提取特征的可视化方法.首先,对所采集建立的数据集进行正负样本分类,将数据集中的树干输水管交叉区域作为正样本,其余区域作为负样本,输入LeNet、Alexnet、Vgg-16以及定义的3类浅层模型进行训练;然后,通过提取激活映射图、归一化、双三次插值的可视化方法,获取各个分类模型最后一个卷积层的可视化结果,通过可视化试验对比可知,Alexnet和Vgg-16能够准确提取测试集图像中的树干区域特征,而LeNet3类浅层模型在提取树干的同时将输水管、地垄等区域特征一并提取;最后,以上述6类网络结构作为特征提取层的图像分类和目标检测模型,对开花期和结果期的数据集进行验证,以不同季节数据集特征变化而引起的精度下降幅度作为评判标准,结果显示,图像分类浅层模型精度下降幅度不小于15.90个百分点、AlexnetVgg-16分别下降6.94个百分点和2.08个百分点,目标检测浅层模型精度下降幅度不小于49.77个百分点、Alexnet和Vgg-16分别下降22.53个百分点和20.54个百分点.所有浅层模型因所提取特征的改变,精度有更大幅度的下降.该方法从可视化角度解释深层网络浅层网络对猕猴桃树干目标特征的提取差异,可为研究网络深度和训练样本的调整提供参考....
摘要:为解决水培生菜收获品质低、人工收获劳动力成本高等问题,设计了一种整株低损收获装置.通过夹持杆对菜叶的低损聚拢、割刀对生菜茎部的精准切割,实现单株水培生菜的整株低损收获.设计了各关键部件结构参数,分析了影响菜叶损伤的因素,利用图像处理方法测量了菜叶损伤面积;采用正交试验,研究了聚拢速度、聚拢角、聚拢高度、压菜速度对菜叶损伤面积的影响;通过力学分析和高速摄影,分析了聚拢角、聚拢高度对菜叶损伤面积的影响.正交试验结果显示:试验因素的显著性主次顺序为聚拢角、聚拢高度、压菜速度、聚拢速度;最优组合参数为聚拢速度100 mm/s、聚拢角15°、聚拢高度70 mm、压菜速度100 mm/s.验证试验表明:最优组合下生菜均为整株收获,菜叶损伤面积平均值为432 mm2,损伤程度平均值为0.13%,优化效果明显....
摘要:为提升设施园艺中水培生菜生产全程机械化水平,设计了收获后生菜自动纵向包装装置,包括导向装盒机构、切膜封膜机构等.利用聚拢气缸和压菜气缸执行生菜纵向装盒,同时利用导向环保证装盒过程中生菜偏移、翻转等位姿要求;通过柔性毛刷对薄膜的梳刷作用及薄膜自粘性使其贴于包装盒,完成包装盒封膜.根据生菜挤压试验、力学分析、理论计算,分别确定了包装盒尺寸、导向装盒机构参数、切膜封膜机构参数.基于高速摄像,提出了生菜水平偏移、姿态角量化方法;通过生菜装盒位姿特性试验,研究了导向环对装盒过程生菜位姿特性的影响.研制了自动包装样机,利用正交试验优化了切膜作业参数并进行了试验验证.生菜装盒位姿特性试验结果显示:生菜入盒时有导向环水平偏移平均值、姿态角平均值分别为5.8mm、17.9°,相较无导向环时分别减小75.0%、74.2%,导向环保证了生菜纵向装盒成功率.正交试验结果显示:切膜作业参数最优组合为薄膜纵向切刀薄膜夹角30 °、拉膜辊拉膜速度300 mm/s、薄膜横向切刀速度500 mm/s.最优参数组合下,包装成功率为96%,样机单次包装用时10.5s,比人工缩短58%....
摘要:为了提高猕猴桃采摘机器人的工作效率和对猕猴桃复杂生长环境的适应性,识别广域复杂环境下相互遮挡的猕猴桃目标,采用Im-AlexNet为特征提取层的Faster R-CNN目标检测算法,通过迁移学习微调AlexNet网络,修改全连接层L6、L7的节点数为768和256,以解决晴天(白天逆光、侧逆光)、阴天及夜间补光条件下的广域复杂环境中猕猴桃因枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡所导致的识别精度较低等问题.采集广域复杂环境中晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的4类样本图像共1 823幅,建立试验样本数据库进行训练并测试.试验结果表明:该方法对晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的图像识别精度为96.00%,单幅图像识别时间约为1 s.在相同数据集下,Im-AlexNet网络识别精度比LeNet、AlexNet和VGG16 3种网络识别精度的平均值高出5.74个百分点.说明该算法能够降低猕猴桃果实漏识别率和误识别率,提高了识别精度.该算法能够应用于猕猴桃采摘机器人对广域复杂环境下枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡的准确识别....
摘要:猕猴桃自动采摘机器人研究中,为了自动获取目标果实的空间坐标,提出了一种基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法.首先利用Kinect传感器的红外投影机和红外摄像机获取深度图像,利用彩色摄像机获取RGB图像,根据彩色图和深度图对应关系,转换成深度坐标;然后通过Map Depth Point To Skeleton Point函数得到以红外摄像机为原点的坐标系坐标.实验表明:该方法能够有效获取猕猴桃目标果实的空间坐标,其定位误差小于2mm....
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:进行了棚架式栽培模式自然生长条件下簇生猕猴桃无损采摘机器人末端执行器的研究.基于果实果柄的分离特性,提出面向机器人的果实采摘方法和简化几何模型,进行了果实果柄分离试验的可行性验证;基于果实采摘方法设计了从底部接近、旋转包络分离毗邻果实并抓取、向上运动分离果实的末端执行器,并试制样机,进行了现场评价试验.结果表明,采摘模型能够实现果实果柄的分离,末端执行器解决了毗邻果实分离问题,能够实现单个果实稳定抓取、无损采摘和采后抓持,成功率达到96.0%,平均单果耗时22 s....
摘要:以西北农林科技大学的“数字电子技术”课程建设为例,分析了我国农林院校中该课程的现状,以及存在的挑战和问题,探讨和实践了一些可行的方法和举措,旨在促进我国农林院校中“数字电子技术”的课程建设,从而更好地为林院校中相关的专业服务。...
摘要:沙棘在西部广泛种植,用于水土保持和防风固沙。其果实营养丰富、有较高经济价值,但采收非常困难,影响其经济价值。为改变人工采摘的状况,有必要进行沙棘的机械化采收研究。为此,研究了沙棘果实果柄脱离的振动采摘机理,建立了双自由度受迫振动物理模型,推导出动力学方程,并采用数理微分方程求解得到沙棘果实-果柄系统稳态受迫振动输出解及采摘惯性力。同时,通过贝塞尔函数曲线模拟果实的几何形状,得出果实几何轮廓曲线方程,并利用Pro/E的函数功能画出沙棘果实的三维模型,将模型导入有限元分析软件 ANSYS进行了模态分析。结果表明:理论计算的果实-果柄系统的位移、速度和加速度响应有限元仿真分析的结果比较相符,频率在18~46 Hz范围内时,果实部分产生共振且主振型最大,故果实的最佳采摘频率范围可确定为18~46 Hz。该研究为沙棘振动采摘装备的开发提供理论基础。...
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数.首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置.然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得.手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2mm和6 mm....
摘要:在猕猴桃采摘机器人作业的过程中,由于对于目标果实的识别一般是针对单个果实,极大影响了猕猴桃采摘的效率.为此,提出多目标果实的识别方法,以猕猴桃果萼为识别对象对猕猴桃图像进行识别.运用该方法对多目标果实进行识别,对所采集的样本图像中的20幅图片进行实验,实验结果表明,运用该方法识别的准确率为88.86%,该识别获得的信息能达到猕猴桃多目标识别的目的,为后续机械臂的路径规划,采摘机器人末端执行器设计提供了信息支持,也可为苹果、柑橘等果实的识别提供参考....
摘要:为了研究冬枣果实在收获、分选、运输及贮藏过程的力学特性,对冬枣果实进行压缩实验和有限元仿真,分析不同成熟度白熟期和脆熟期冬枣在不同压缩方向下的弹性模量以及接触应力.压缩实验结果表明:白熟果实的破裂力大于脆熟果实;二者的压缩曲线相似,横向压缩曲线有较明显的生物屈服点,纵向压缩时没有明显的屈服点.横向压缩时,白熟果实的平均弹性模量计算值仿真值分别为3.527 MPa和3.263 MPa,平均误差为11.38%;脆熟果实的平均弹性模量计算值仿真值分别为3.131 MPa和2.877 MPa,平均误差分别为12.96%.纵向压缩时,白熟和脆熟果实的弹性模量计算值仿真值平均误差分别为26.24%和27.66%.压缩应力云图显示:上压头接触面的最大应力大于固定底板接触面的最大应力;横向压缩时,上下表面的接触应力呈现对称分布;相同的压缩方向,白熟果实的计算最大应力和仿真最大应力都大于脆熟果实;最大应力的计算值和仿真值的误差较大,最小平均误差为26.24%.研究结果可为冬枣运输、分级及贮藏过程中选择合适的包装设计和摆放方式提供理论参考....
摘要:为实现田间条件下快速、准确地识别多簇猕猴桃果实,该文根据猕猴桃的棚架式栽培模式,采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,提出一种基于 LeNet 卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法.该文构建的卷积神经网络通过批量归一化方法,以ReLU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器,对卷积神经网络结构进行优化.通过对100幅田间多簇猕猴桃图像的识别,试验结果表明:该识别方法对遮挡果实、重叠果实、相邻果实和独立果实的识别率分别为78.97%、83.11%、91.01%和94.78%.通过5种现有算法进行对比试验,该文算法相对相同环境下的识别方法提高了5.73个百分点,且识别速度达到了0.27 s/个,识别速度较其他算法速度最快.证明了该文算法对田间猕猴桃图像具有较高的识别率和实时性,表明卷积神经网络在田间果实识别方面具有良好的应用前景....
摘要:为更准确评价猕猴桃品质,选取陕西省眉县的157个海沃德猕猴桃,对果实的单果质量、长轴、短轴、厚度、体积、果皮颜色和糖度、酸度、硬度9个分级指标进行了描述统计和相关分析,采用主成分分析法建立综合得分数学模型,对综合得分进一步做K-means聚类分析,最后利用Fisher判别分析法对样品重新进行聚类以验证K-means聚类分析方法的可靠性.结果表明,除体积单果质量间差异不明显外,其余各分级指标之间均存在显著差异;按综合得分将样品聚为3类:优为0.10~1.39,中为-0.44~0.09,差为-1.27~-0.46;判别分析对聚类结果的正确率达到98.72%,所以两者具有较高的一致性....
摘要:为研究冬枣振动采收过程中果实的运动规律和脱落轨迹,采用改装的电动往复锯连接自制振动采摘头对树枝进行高速振动,用高速相机记录不同振动频率(15、20、25 Hz)下冬枣果实的运动轨迹,对高速视频进行分析,计算在振动过程中的枣果脱落类型、脱落时间和运动轨迹,以及果实脱落时的速度、加速度和惯性力.结果表明:1)冬枣果实的主要脱落类型是旋倾型,15、20和25 Hz时,旋倾型脱落的果实个数比例分别为81%、66%和78%,参考已有研究经验,冬枣机械收获宜选用连续式振动设备;2)随着振动频率的增大,果实的平均脱落时间减小,3个频率的果实脱落时间分别为1.71、0.54和0.43s,15 Hz时果实脱落时间20和25 Hz时的果实脱落时间存在显著性差异,而2025 Hz时的果实脱落时间无显著性差异;3)果实的速度和加速度随着振动频率的增大而增大,但不同频率的果实平均脱落惯性力不存在显著性差异,3个频率下分别为0.48、0.43和0.49 N.本研究结果可为机械收获装备的设计选型研发提供理论依据....
摘要:为了对冬枣损伤进行早期检测,采用近红外高光谱图像技术对损伤区域成像.针对高光谱图像波长多的特点,分别采用连续投影算法、相关特征选择算法、一致性(Consistency)算法选择冬枣损伤的特征波长,对提取的特征波长分别应用k-邻近、朴素贝叶斯(naive bayes,NB)、支持向量机(support vector machine,SVM)3种分类方法进行损伤区域识别.结果表明:所有方法选择的一致特征波长在1 353 nm和1 691 nm附近.Consistency算法选择的特征波长在SVM分类器下分类识别正确率达到95.16%,一致特征波长在NB分类器下分类识别正确率达到84.26%,验证了一致波长的有效性,为多光谱成像技术实现在线检测冬枣损伤提供参考依据....
摘要:根据猕猴桃的棚架式栽培方式,提出了一种适用于猕猴桃采摘机器人夜间识别的方法。采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,以果萼为参考点,进行果实的识别,并测试该方法对光照的鲁棒性。试验结果表明:基于果萼能够有效的识别猕猴桃果实,成功率达94.3%;未识别和误识别的果实一般出现在5果及5果以上的簇中,原因是果实相互挤压导致的果萼部分不在果实图像的中心区域,以及果实之间的三角区形成暗色封闭区域;光照过小或过大会导致成像模糊或过曝,对正确率有细微影响;识别速度达到了0.5 s/个。因此,基于果萼的猕猴桃果实夜间识别方法在正确识别率和速度上都有很大提升,更接近实际应用。...
摘要:为确定冬枣的机械选择性收获参数,试验测定不同成熟度果实的物理及生物特性参数,对其物理及生物特性参数之间的关系进行研究.结果表明:未熟期、白熟期和脆熟期的冬枣果实密度分别为902.15、911.68和947.06 kg/m3,硬度分别为17.26、16.24和13.9 kg/cm2,果实成熟度越高果实密度越大而果实硬度越小,脆熟期果实的密度及硬度白熟期和未熟期果实的密度及硬度都存在显著性差异;未熟期、白熟期和脆熟期果实的树枝果柄分离力都大于果实果柄分离力,在机械振动收获时,果实脱落发生在果实果柄连接处,分离力都随着成熟度的增加而减小,白熟期和脆熟期果实的果实果柄分离力存在显著性差异,有望实现选择性收获;白熟期和脆熟期果实的压缩曲线趋势相似,都没有明显的生物屈服点.白熟期果实的破裂力为145.77 N显著大于脆熟期果实的破裂力128.95 N,果实和脆熟果实的压缩弹性模量均值分别为2.09和1.89 MPa,二者无显著性差异.果实破裂前,果实所受压力变形呈近似线性关系....
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