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基于机器视觉判别的葡萄植株对靶系统分析
1
作者
兰家祥
林寿英
+2 位作者
余文泉
王国邦
廖耿斌
《福建农林大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018年第4期508-512,共5页
以福建省巨峰葡萄栽培为研究对象,设计了葡萄植株对靶系统.该系统运用计算机视觉技术和判别分析算法,对图像信息进行采集和分析.系统的输入部分由CCD摄像头、激光传感器和超声波模块组成,分别完成葡萄植株的形态识别、位置定位和机械结...
以福建省巨峰葡萄栽培为研究对象,设计了葡萄植株对靶系统.该系统运用计算机视觉技术和判别分析算法,对图像信息进行采集和分析.系统的输入部分由CCD摄像头、激光传感器和超声波模块组成,分别完成葡萄植株的形态识别、位置定位和机械结构插补定位.输出部分采用六自由度的机械臂作为对靶传动结构.结果表明,葡萄植株对靶系统对葡萄植株的平均识别率为85.7%,平均对靶距离为42.3 mm,对靶距离平均误差为15.4%.
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关键词
机器视觉
判别分析法
插补
对靶系统
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职称材料
自动对靶施药系统中植物病害识别技术的研究
被引量：
13
2
作者
冀荣华
祁力钧
傅泽田
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期190-192,共3页
植物病害识别属于实时性较强的小样本模式识别。作为一种新机器学习方法支持向量机能够有效解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题。在提取图像颜色特征色度矩的基础上,利用SVM对患有红蜘蛛的棉花进行病害识别,获得较高的识别率...
植物病害识别属于实时性较强的小样本模式识别。作为一种新机器学习方法支持向量机能够有效解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题。在提取图像颜色特征色度矩的基础上,利用SVM对患有红蜘蛛的棉花进行病害识别,获得较高的识别率和识别速度。
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关键词
植物病害识别
支持向量机
自动
对靶
施药
系统
模式识别
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职称材料
深施型液肥对靶点施装置设计与试验
3
作者
王金武
刘子铭
+3 位作者
孙小博
唐汉
王奇
周文琪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期152-162,共11页
针对液肥穴深施机具存在施肥位置不准确等问题,结合机械结构设计和自动控制技术,设计了一种深施型液肥对靶点施装置,该装置包括液肥深施开沟器和液肥对靶点施控制系统。设计液肥深施开沟器,构建了开沟器与土壤间力学接触模型和土粒质点...
针对液肥穴深施机具存在施肥位置不准确等问题,结合机械结构设计和自动控制技术,设计了一种深施型液肥对靶点施装置,该装置包括液肥深施开沟器和液肥对靶点施控制系统。设计液肥深施开沟器,构建了开沟器与土壤间力学接触模型和土粒质点运动学模型,确定了开沟器结构参数,解析了扰土和回土原理,应用EDEM软件建立开沟器-土壤离散元仿真模型,验证了液肥深施开沟器结构可行性。以单片机为核心开发一种液肥对靶点施系统,光电传感器感知作物植株位置,测速模块实时监测装置作业速度,单片机结合作物植株位置信息和作业速度控制电磁阀启闭,实现液肥对靶点施作业。通过田间试验验证了装置作业性能,在作业速度为0.4~1.0 m/s时,平均回土深度52.8 mm,平均对靶率84.03%,装置回土性能和对靶喷肥性能稳定,满足液肥深施农艺要求。
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关键词
液肥
开沟器
对靶
点施
系统
回土深度
对靶
率
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职称材料
题名
基于机器视觉判别的葡萄植株对靶系统分析
1
作者
兰家祥
林寿英
余文泉
王国邦
廖耿斌
机构
福建农林大学机电工程学院
出处
《福建农林大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018年第4期508-512,共5页
基金
福建省自然科学基金资助项目(KJd16075A)
文摘
以福建省巨峰葡萄栽培为研究对象,设计了葡萄植株对靶系统.该系统运用计算机视觉技术和判别分析算法,对图像信息进行采集和分析.系统的输入部分由CCD摄像头、激光传感器和超声波模块组成,分别完成葡萄植株的形态识别、位置定位和机械结构插补定位.输出部分采用六自由度的机械臂作为对靶传动结构.结果表明,葡萄植株对靶系统对葡萄植株的平均识别率为85.7%,平均对靶距离为42.3 mm,对靶距离平均误差为15.4%.
关键词
机器视觉
判别分析法
插补
对靶系统
Keywords
machine vision
discriminant analysis algorithm
interpolation
targeting system
分类号
S491 [农业科学—植物保护]
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职称材料
题名
自动对靶施药系统中植物病害识别技术的研究
被引量：
13
2
作者
冀荣华
祁力钧
傅泽田
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
中国农业大学教育部精细农业系统集成技术重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期190-192,共3页
基金
农业部"948"引进项目(项目编号:991066)
文摘
植物病害识别属于实时性较强的小样本模式识别。作为一种新机器学习方法支持向量机能够有效解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题。在提取图像颜色特征色度矩的基础上,利用SVM对患有红蜘蛛的棉花进行病害识别,获得较高的识别率和识别速度。
关键词
植物病害识别
支持向量机
自动
对靶
施药
系统
模式识别
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
深施型液肥对靶点施装置设计与试验
3
作者
王金武
刘子铭
孙小博
唐汉
王奇
周文琪
机构
东北农业大学工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期152-162,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51905086、51675093)
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划项目(UNPYSCT-2020100)
+1 种基金
中国博士后科学基金项目(2019M661241)
黑龙江省博士后面上项目(LBH-Z19044)
文摘
针对液肥穴深施机具存在施肥位置不准确等问题,结合机械结构设计和自动控制技术,设计了一种深施型液肥对靶点施装置,该装置包括液肥深施开沟器和液肥对靶点施控制系统。设计液肥深施开沟器,构建了开沟器与土壤间力学接触模型和土粒质点运动学模型,确定了开沟器结构参数,解析了扰土和回土原理,应用EDEM软件建立开沟器-土壤离散元仿真模型,验证了液肥深施开沟器结构可行性。以单片机为核心开发一种液肥对靶点施系统,光电传感器感知作物植株位置,测速模块实时监测装置作业速度,单片机结合作物植株位置信息和作业速度控制电磁阀启闭,实现液肥对靶点施作业。通过田间试验验证了装置作业性能,在作业速度为0.4~1.0 m/s时,平均回土深度52.8 mm,平均对靶率84.03%,装置回土性能和对靶喷肥性能稳定,满足液肥深施农艺要求。
关键词
液肥
开沟器
对靶
点施
系统
回土深度
对靶
率
Keywords
liquid fertilizer
furrow opener
target fertilization system
soil return depth
target application rate
分类号
S224.21 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉判别的葡萄植株对靶系统分析
兰家祥
林寿英
余文泉
王国邦
廖耿斌
《福建农林大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自动对靶施药系统中植物病害识别技术的研究
冀荣华
祁力钧
傅泽田
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
深施型液肥对靶点施装置设计与试验
王金武
刘子铭
孙小博
唐汉
王奇
周文琪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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