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农业机器人障碍物检测与避障技术研究进展
1
作者 肖坚星 王天海 +3 位作者 王宁 李顺达 李寒 张漫 《农业工程学报》 北大核心 2025年第13期35-49,共15页
障碍物检测与避障技术是农业机器人自动导航的关键技术。准确感知和规避障碍物,能够保证农业机器人在复杂环境中安全作业,降低人力成本,提高生产效率。该文从不同角度概述了不同类型的单一传感器技术和多传感器融合技术在农业机器人障... 障碍物检测与避障技术是农业机器人自动导航的关键技术。准确感知和规避障碍物,能够保证农业机器人在复杂环境中安全作业,降低人力成本,提高生产效率。该文从不同角度概述了不同类型的单一传感器技术和多传感器融合技术在农业机器人障碍物检测方面的应用。首先,综述了采用RGB相机、全景相机、双目相机、深度相机、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达等单一传感器进行障碍物检测的研究进展,详细阐述了各传感器的优势与局限性。其次,概述了采用视觉传感器与激光雷达融合、视觉传感器与毫米波雷达融合等多传感器融合技术在障碍物检测方面的研究进展,并详细分析了不同传感器融合技术的特点与优势。农业机器人主要分为大型农业机械、小型农业机器人与农业无人机3种类型。针对不同类型的农业机器人,系统性地综述了近年来农业机器人避障技术的研究进展,重点分析了各类技术在复杂农业场景中的应用特点、关键挑战及发展趋势。最后,对农业机器人障碍物检测与避障技术的研究现状与面临的挑战进行总结与展望,以期为农业机器人自动导航的快速发展提供相关理论依据和技术参考。 展开更多
关键词 机器人 障碍物检测 避障 多传感器融合 局部路径规划
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农业信息成像感知与深度学习应用研究进展 被引量：84
2
作者 孙红 李松 +3 位作者 李民赞 刘豪杰 乔浪 张瑶 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1-17,共17页
农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样... 农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样本量和特征抽象层级的局限性,对复杂背景变化及未知样本检测时,还存在噪声抑制鲁棒性不足、识别与检测模型精度不高等问题。深度学习(Deep learning,DL)是机器学习的分支之一,结合神经网络通过组合底层特征形成抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征与属性,在图像目标识别与检测中其模型检测精度与泛化能力比传统方法均有所提升。因而,DL技术在农业信息检测中的应用日益增多。为了深入分析应用DL技术驱动智慧农业继续发展的潜力和方向,本文从农业信息成像感知的数据源与DL技术应用相结合的角度出发,分别以植物识别与检测、病虫害诊断与识别、遥感区域分类与监测、果实在体检测与产品分级、动物识别与姿态检测5个研究方向总结概括DL在农业信息检测中最新的应用研究成果,展望需要加强的方面,以提升对应用DL开展农业信息检测过程的理解,促进农业信息感知技术的发展。 展开更多
关键词 成像感知 深度学习 农业数据集 卷积神经网络 农业检测
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融合里程计信息的农业机器人定位与地图构建方法 被引量：23
3
作者 李晨阳 彭程 +3 位作者 张振乾 苗艳龙 张漫 李寒 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第21期16-23,共8页
目前主流的农业机器人以低成本、低帧率的激光雷达作为即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的主要传感器,存在运动畸变和误匹配的问题。该研究针对这一问题提出了融合里程计信息的Gmapping建图算法,利用高... 目前主流的农业机器人以低成本、低帧率的激光雷达作为即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的主要传感器,存在运动畸变和误匹配的问题。该研究针对这一问题提出了融合里程计信息的Gmapping建图算法,利用高频率里程计信息为每一个激光束匹配到近似的机器人位姿,获取机器人当前位姿下更为精确的激光数据,以减少激光雷达运动畸变对地图构建产生的影响。利用机器人搭载扫描频率为5 Hz的RPLIDAR A1激光雷达在玉米田及香蕉园中进行了SLAM建图精度测试试验。试验结果表明,在长度为12 m左右的玉米田区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.06 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.01 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.05 m,建图精度为99.5%;在长度为24.43 m的香蕉园区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.46 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.07 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.39 m,建图精度为99.1%。该研究算法有效地降低了低帧率激光雷达运动畸变对Gmapping建图的影响,可以基本满足农业环境下的高精度环境建图需求。 展开更多
关键词 机器人 传感器 建图 运动估计 信息融合
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农业机器人全覆盖作业规划研究进展 被引量：32
4
作者 王宁 韩雨晓 +3 位作者 王雅萱 王天海 张漫 李寒 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期1-19,共19页
随着自动导航技术的发展,农业机器人已经应用到农业生产的各个方面。农业机器人可以代替人类从事喷药、施肥、收获等活动,减轻了劳动强度,提高了作业效率。全覆盖作业是智能机器人研究的核心内容之一,涉及农业、军事、生产制造和民用等... 随着自动导航技术的发展,农业机器人已经应用到农业生产的各个方面。农业机器人可以代替人类从事喷药、施肥、收获等活动,减轻了劳动强度,提高了作业效率。全覆盖作业是智能机器人研究的核心内容之一,涉及农业、军事、生产制造和民用等多个应用领域。全覆盖作业规划作为农业生产作业的关键技术,有助于提高作业质量和资源利用率。但在全覆盖作业中,仍然存在障碍物识别不准确,阻碍农机工作路径;工作区域面积遗漏,路径重复问题,造成资源浪费;单机器人工作效率较低,无法处理复杂的全覆盖作业问题。本文从全覆盖作业规划中存在的问题入手,从环境模型构建、机器人路径规划、多机器人协作任务分配3方面进行综述。其中,准确可靠的环境地图信息有助于规避静态障碍物、提高作业可靠性;高效优化路径信息有助于减少遗漏面积,提高作业效率;最佳的任务分配方案有助于减少作业时间和资源浪费。首先对环境建模方法进行了分析和对比,揭示其局限性并提出优化方法;在环境建模方法的基础之上,对国内外全覆盖路径规划算法现状进行综述,指出相关算法的特点;然后,针对多机器人协作全覆盖任务规划的研究,探讨了相关任务分配算法的研究进展;最后对移动机器人全覆盖作业规划未来的发展方向进行了展望。该研究将有助于进一步提高农业生产中全覆盖环节的工作效率和农业作业质量,减少资源浪费,为我国实现农业规模化生产提供重要依据。 展开更多
关键词 农业机器人 全覆盖 环境建模 路径规划 任务分配
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拉曼光谱在精细农业土壤成分快速检测中的研究进展 被引量：6
5
作者 李奇辰 李民赞 +2 位作者 杨玮 孙红 张瑶 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1-9,共9页
拉曼光谱分析技术利用分子运动对入射光产生非弹性散射的原理对分子成分进行检测,具有受水分干扰小、样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,在土壤成分快速分析方面展现了很大的优势。但是拉曼光谱信号弱,受荧光干扰强,为土壤拉曼信... 拉曼光谱分析技术利用分子运动对入射光产生非弹性散射的原理对分子成分进行检测,具有受水分干扰小、样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,在土壤成分快速分析方面展现了很大的优势。但是拉曼光谱信号弱,受荧光干扰强,为土壤拉曼信号的有效获取带来困难。为了分析拉曼光谱在土壤成分检测中的应用潜力,该研究综述了移频激发差分拉曼光谱技术、共焦显微拉曼技术以及表面增强技术等基于拉曼光谱的土壤成分检测技术,分析了土壤成分拉曼光谱检测的研究进展,并提出进一步研究建议。结果表明:1)脂肪族化合物以及芳香族化合物都具有拉曼活性,为基于拉曼光谱的土壤有机质含量的定性、定量分析提供了理论依据。为了弥补拉曼光谱对有机质整体定量预测精度的不足,采用红外-拉曼光谱融合方式补偿单独拉曼光谱数据中缺失的土壤有机质信息,可显著改善预测精度。2)利用表面增强技术可以增强土壤溶液中可溶性氮与土壤有效氮拉曼特征波峰的强度,获得了良好的定量预测效果,回归模型决定系数R^(2)达到0.91~0.99。3)土壤中很多含磷的化合物都具有拉曼活性,拉曼光谱是识别土壤中不同磷酸盐形态的极其有效的工具,在土壤磷素含量的分析中,应用小波包分解的拉曼光谱对滤除有机质的磷酸盐参杂土壤中磷素浓度进行预测,回归模型精度R^(2)达到0.94。拉曼光谱检测的样本范围取决于激发光照射在样本上的光点尺寸,而土壤样本的空间变异性为聚焦目标物质带来困难。因此,实现现场高分辨率检测的关键是获取有效拉曼信号、同时降低背景信号的干扰。移频激发技术与显微拉曼技术为农田土壤养分的原位测量提供了技术保障。建议:1)采用光谱融合方法提升回归模型的预测精度。2)降低冗余变量,提升模型的可解读性与重现性。3)充分考虑土壤对拉曼光谱的影响,为开发农田现场土壤成分快速检测技术提供参考。 展开更多
关键词 土壤 拉曼光谱 红外光谱 移频激发 共焦显微拉曼 表面增强拉曼光谱 精细农业
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机器视觉技术在大体型家畜无接触体尺测量中的研究进展 被引量：1
6
作者 李振波 孙浩翔 +2 位作者 郭倩男 张涵钰 刘皓南 《农业工程学报》 北大核心 2025年第7期1-12,共12页
家畜体尺能直接反映其生长发育状态,对育种和养殖过程管理具有重要意义。基于机器视觉的家畜无接触体尺测量技术可以解决传统人工接触式测量中耗时、费力和主观误差等问题,同时能够降低养殖人员的劳动强度,避免家畜产生应激反应。近年来... 家畜体尺能直接反映其生长发育状态,对育种和养殖过程管理具有重要意义。基于机器视觉的家畜无接触体尺测量技术可以解决传统人工接触式测量中耗时、费力和主观误差等问题,同时能够降低养殖人员的劳动强度,避免家畜产生应激反应。近年来,随着机器视觉技术的迅猛发展,家畜无接触体尺测量方法也取得了突破性的进步。该研究聚焦于牛、羊、马和猪4种常见大体型家畜,按照体尺测量任务流程,概述了常见的家畜图像采集场景、图像采集设备和设备部署方式。基于近5年机器视觉在家畜无接触体尺测量中的应用,阐述了目前家畜图像分割算法和家畜体尺测量算法的研究现状。当前研究的着重点主要在于加速体尺测量过程,提升测量结果精度,以及增强测量设备的便携性这3个核心方面。结合当前研究中存在的公开数据集不足、深度学习前沿方法应用较少、算法在实际生产中应用和部署困难等问题,提出了未来应围绕应用生成式模型扩充家畜图像数据集、加速深度学习方法的迁移,开发适用多种家畜的通用测量模型等方面展开研究,旨在为后续的研究及应用提供参考。 展开更多
关键词 体尺测量 家畜 机器视觉 深度学习 图像采集 图像分割 数据集
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基于SSA-LSTM-Attention的日光温室环境预测模型
7
作者 孟繁佳 许瑞峰 +3 位作者 赵维娟 宋文臻 高艺璇 李莉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期256-263,共8页
建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechani... 建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechanism)的日光温室环境预测模型。首先,通过温室物联网数据采集系统获取温室内外环境数据;其次,使用皮尔逊相关性分析法筛选出强相关性因子;最后,构建环境特征时间序列矩阵输入模型进行温室环境预测。对日光温室的室内温度、室内湿度、光照强度和土壤湿度4种环境因子的预测,SSA-LSTM-Attention模型的平均拟合指数达到了97.9%。相较于反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)、门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和LSTM-Attention(long short-term memory-attention mechanism)模型,分别提高8.1、4.1、3.5、3.0个百分点;平均绝对百分比误差为2.6%,分别降低6.5、3.2、2.8、2.5个百分点。试验结果表明,通过利用SSA自动优化LSTM-Attention模型的超参数,提高了模型预测精度,为日光温室环境超前调控提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 日光温室 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 注意力机制 环境预测模型
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基于改进YOLO v5-pose的群养生猪体尺自动测量方法
8
作者 刘刚 曾雪婷 +3 位作者 刘晓文 李涛 丁向东 米阳 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期455-465,共11页
针对群养生猪体尺自动测量中体尺测点难以高效和精确提取的问题,提出一种基于改进YOLO v5-pose的群养生猪体尺自动测量方法。在YOLO v5-pose主干网络中融合卷积块注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM),更好地捕捉到... 针对群养生猪体尺自动测量中体尺测点难以高效和精确提取的问题,提出一种基于改进YOLO v5-pose的群养生猪体尺自动测量方法。在YOLO v5-pose主干网络中融合卷积块注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM),更好地捕捉到测点相关特征;将Neck层的C3传统模块替换为C3Ghost轻量模块,降低模型参数量和内存占用量;在模型Head层引入DyHead(Dynamic head)目标检测头,提升模型对测点位置的表征能力。结果表明,改进模型的测点检测平均精度均值为92.6%,参数量为6.890×10^(6),内存占用量为14.1 MB,与原始YOLO v5-pose模型相比,平均精度均值增加2.1个百分点,参数量和内存占用量分别减少2.380×10^(5)、0.4 MB。与当前经典模型YOLO v7-pose、YOLO v8-pose、RTMPose(Real-time multi-person pose estimation based on mmpose)和CenterNet相比,该模型的召回率和平均精度均值更优且更轻量化。在2400幅群养生猪图像数据集上进行试验,结果表明,该方法测得体长、体宽、臀宽、体高和臀高的平均绝对误差分别为4.61、5.87、6.03、0.49、0.46 cm,平均相对误差分别为2.69%、11.53%、12.29%、0.90%和0.76%。综上所述,本文方法提高了体尺测点检测精度,降低了模型复杂度,取得了更精确的体尺测量结果,为群养环境下生猪体尺自动测量提供了一种有效的技术手段。 展开更多
关键词 群养生猪 体尺测量 改进YOLO v5-pose 关键点检测 坐标变换
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基于注意力机制的BiGRU土壤光谱全氮预测模型研究
9
作者 剧伟良 杨玮 +3 位作者 宋亚美 刘楠 李浩 李民赞 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期2017-2025,共9页
土壤全氮含量是评估土壤肥力的关键指标,其精确测定对于提升农作物产量和品质具有重要意义。运用近红外光谱分析技术预测土壤全氮含量已被证明是一种有效的解决方案。由于土壤光谱数据具有高维性和复杂的时间序列性,传统模型往往难以捕... 土壤全氮含量是评估土壤肥力的关键指标,其精确测定对于提升农作物产量和品质具有重要意义。运用近红外光谱分析技术预测土壤全氮含量已被证明是一种有效的解决方案。由于土壤光谱数据具有高维性和复杂的时间序列性,传统模型往往难以捕捉其中的关键信息,从而影响预测结果的准确性。为此基于600份土壤样本的近红外光谱(900~1700 nm),开展了土壤全氮(STN)含量光谱预测方法研究,提出了一种基于注意力机制的双向门控循环单元模型(BiGRU-Attention)。首先通过SG滤波和SNV预处理方法优化了光谱数据,随后通过CARS特征筛选算法将光谱的波长数由198精简为30个关键特征波长,剔除冗余信息,降低了建模的复杂度。BiGRU-Attention模型利用更新门和重置门有效控制信息流动,使得模型忽略不重要的光谱数据,并保留影响预测精度的关键信息。通过结合双向GRU的双时序处理优势,模型能够同时处理光谱序列的正向与反向输入,从而增强模型对边缘数据的关注能力,更全面地捕捉土壤光谱数据中的前后依赖关系。此外,模型通过注意力层的QKV矩阵计算每个部分的重要性,并根据序列中的前后关联信息动态决定关注哪些特征,通过计算注意力权重矩阵,为每个输入数据分配权重,生成更相关的上下文矩阵,进而增强模型的预测精度。实验结果表明,与其他模型相比,BiGRU-Attention模型能更好地理解波段之间的相互关联,在预测结果上表现更佳,光谱数据在经过特征筛选后,模型在测试数据集上的决定系数R^(2)达到了0.87,均方根误差RMSE为0.20 g·kg^(-1),表现出良好的预测性能。该研究为土壤养分快速检测提供了技术支持,为建立高精度的土壤全氮含量预测模型提供了方法与参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 双向门控循环单元 注意力机制 土壤全氮
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基于微型光谱仪和Transformer模型的便携式土壤全氮含量检测仪研究
10
作者 剧伟良 杨玮 +2 位作者 宋亚美 刘楠 李民赞 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期268-276,共9页
便携式土壤全氮含量近红外光谱检测仪具有快速、非破坏性和高效性等优点,但已开发的仪器多采用滤光片式设计,光谱通道数量有限会导致部分关键信息丢失,且无法采用基于深度学习的预测模型。随着微型光谱仪的商业化,本文开发了基于连续光... 便携式土壤全氮含量近红外光谱检测仪具有快速、非破坏性和高效性等优点,但已开发的仪器多采用滤光片式设计,光谱通道数量有限会导致部分关键信息丢失,且无法采用基于深度学习的预测模型。随着微型光谱仪的商业化,本文开发了基于连续光谱的高精度土壤全氮含量检测仪。检测仪主要由NIR-R210型微型光谱仪、树莓派、触控屏、移动电源构成,利用微型光谱仪获取土壤光谱反射率,利用树莓派中嵌入的深度学习模型进行土壤全氮含量预测,然后在显示屏中输出预测结果。在中国农业大学上庄实验站采集了600份土壤样本,分别对偏最小二乘法、门控循环单元和Transformer 3种模型的预测性能进行了对比分析。结果表明,基于全光谱数据的Transformer深度学习模型表现最好,模型决定系数R^(2)为0.89,均方根误差(RMSE)为0.19 g/kg,预测偏差(RPD)为2.96。进一步对检测仪进行田间实时原位测试,田间环境下预测结果R^(2)可达0.83,精度较高,可为智慧农业中土壤养分实时检测与精准管理提供新的解决方案。 展开更多
关键词 土壤全氮 近红外 Transformer 深度学习 树莓派
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基于注意力机制和跨模态层级特征融合的群养肉牛个体质量估测
11
作者 宋平 杨颖 +3 位作者 刘刚 姚冲 李子若 毛天赐 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期221-231,共11页
为解决群养场景下肉牛个体质量称量复杂、精度低的问题,该研究提出了基于注意力机制和跨模态层级特征融合模型CMHFF-ResNet(cross-modal hierarchical feature fusion resnet)。首先,无接触式地采集俯视视角下日常活动的肉牛的RGB(red-g... 为解决群养场景下肉牛个体质量称量复杂、精度低的问题,该研究提出了基于注意力机制和跨模态层级特征融合模型CMHFF-ResNet(cross-modal hierarchical feature fusion resnet)。首先,无接触式地采集俯视视角下日常活动的肉牛的RGB(red-green-blue)图像与深度图像,使用引入定向边界框OBB(oriented bounding box)的YOLOv8网络对肉牛进行旋转目标检测和识别,精准定位群养场景中的个体目标;其次,以ResNet50为骨干网络构建双流估重模型,分别提取RGB和深度模态特征,并引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制以增强关键特征表达能力。设计跨模态的层级特征融合,有效结合RGB流和深度流的特征并充分利用浅层特征;第三,引入肉牛的身份信息便于网络学习肉牛身份与其体质量之间的对应关系,为优化模型效率,将全连接层替换为KAN(kolmogorov-arnold networks),显著减少参数量;最后,将双流的输出结果融合,回归肉牛体质量值。在试验中,构建了包含2546对RGB-D图像的数据集,包括2373对训练数据和173对验证数据。结果表明,CMHFF-ResNet在验证集上的平均绝对误差为14.19 kg。与基于RGB和深度的单流模型相比,双流模型在平均绝对误差上分别降低16.943%和26.133%。同时,该方法优于其他现有肉牛体质量估测方法:与多元线性回归、改进MobileNetv2模型、改进DenseNet201模型和改进跨模态特征融合模型CFF-ResNet相比,在平均绝对误差上分别减少57.233%、34.699%、24.761%和20.991%,提升了群养环境下肉牛个体质量估测的精度与泛化性,能够有效地学习跨模态的层级特征表示。该研究为大规模群养环境中肉牛个体质量的高精度估测提供了参考。 展开更多
关键词 模型 计算机视觉 目标检测 体质量估测 注意力机制 跨模态层级特征融合 双流网络
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基于移动机器人平台的玉米植株三维信息采集系统 被引量：8
12
作者 李鹏 劳彩莲 +1 位作者 杨瀚 冯宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期15-21,共7页
为了快速、无损、自动获取玉米植株的三维信息,设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株三维信息采集系统。首先,通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合,精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的三维点云数据;然后,对获取的点云... 为了快速、无损、自动获取玉米植株的三维信息,设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株三维信息采集系统。首先,通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合,精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的三维点云数据;然后,对获取的点云进行配准拼接与滤波,实现玉米植株的三维重建;最后,对重建后的玉米模型进行叶片的分割与参数测量。该系统的移动机器人运动误差可以控制在1cm之内,玉米植株叶片参数测量误差在1%~5%之间,证明了该系统进行玉米植株三维信息采集的可行性。 展开更多
关键词 玉米植株 移动机器人 三维信息 信息采集
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一种对作物Mg^(2+)活体检测的全固态微针型传感器制备及应用
13
作者 王志豪 樊成孝 +2 位作者 王焯 黄岚 王忠义 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期29-36,共8页
镁元素对作物的生长发育至关重要,通过监测作物体内镁离子的浓度变化,即可监测作物的生长状态。为实现作物茎杆Mg^(2+)快速准确原位活体检测,研制了一款微针型全固态离子选择性电极(all-solid-state ion-selective electrodes,ASS-ISEs... 镁元素对作物的生长发育至关重要,通过监测作物体内镁离子的浓度变化,即可监测作物的生长状态。为实现作物茎杆Mg^(2+)快速准确原位活体检测,研制了一款微针型全固态离子选择性电极(all-solid-state ion-selective electrodes,ASS-ISEs)。该传感器以不锈钢微针为导电基底材料,在其尖端构建石墨烯-聚(3,4-乙烯二氧噻吩)/聚(苯乙烯磺酸盐)(PEDOT)固态转接层,并在固态转接层表面涂附离子选择性敏感膜(ion selective membrane,ISM)。首先,对传感器进行电位校准;然后,通过扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)测试、水层测试、电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)测试等传感器性能表征方法,对针-石墨烯-PEDOT-ISM型和针-ISM型两种传感器进行对比测试;最后,将传感器应用于小麦苗茎秆Mg^(2+)原位活体检测,并设置对照试验。结果表明,传感器响应时间为7.0 s,检测限低至1.0×10^(-7) mol/L、能斯特斜率为27.04 mV/dec,寿命可达30 d以上;两种传感器的水层测试及EIS测试结果表明,石墨烯-PEDOT固态转接层结构,可以显著增加离子选择性薄膜和不锈钢基底之间的低频电容,有效抑制水层的形成,降低传感器表面的电荷转移电阻,减少信号漂移,提高响应电位的稳定性。小麦苗茎杆Mg^(2+)原位活体检测结果及纯琼脂和去离子水对照试验结果表明,该传感器可以有效检测其茎杆中Mg^(2+)浓度变化,变化范围为10^(-3.42)~10^(-3.03) mol/L,检测结果可靠。综上所述,该传感器检测限低、电位响应稳定,可用于作物茎秆Mg^(2+)浓度变化原位活体检测,应用前景广泛。 展开更多
关键词 传感器 作物Mg^(2+)检测 石墨烯 电位校准
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微流控技术在食品研究中的应用
14
作者 谢嘉俊 杨东 +2 位作者 林建涵 赵靓 廖小军 《食品科学》 北大核心 2025年第18期317-332,共16页
微流控技术作为一种新兴的多学科交叉技术,凭借其在微通道中精确控制流体的能力,在食品研究中展现出巨大的应用潜力。与传统方法相比,微流控技术具有更高通量、更快检测速度、更低成本和更加便携等优势,尤其在食源性病原体、农兽药残留... 微流控技术作为一种新兴的多学科交叉技术,凭借其在微通道中精确控制流体的能力,在食品研究中展现出巨大的应用潜力。与传统方法相比,微流控技术具有更高通量、更快检测速度、更低成本和更加便携等优势,尤其在食源性病原体、农兽药残留、过敏原检测和乳液制备等方面表现突出。微流控技术主要包括连续流微流控(continuous flow microfluidics,CMF)技术、液滴微流控(droplet microfluidics,DMF)技术以及纺丝微流控技术,其中CMF和DMF应用最为广泛。本文综述了CMF在食品安全检测、成分鉴定、智能包装和DMF在酶与菌株定向筛选、乳液制备及包封递送等方面的最新进展。目前,尽管部分技术仍处于实验室阶段,但随着技术的不断发展和多学科交叉研究的深入,微流控技术有望在食品安全、质量控制和营养增强等方面提供更高效、精确的解决方案,推动食品行业的革新。 展开更多
关键词 连续流微流控 液滴微流控 食品安全 定向筛选 应用
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基于云服务架构的田间信息采集与分析系统设计 被引量：9
15
作者 马旭颖 张智勇 +3 位作者 高德华 李民赞 孙红 李松 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期122-127,共6页
为了满足农田作物信息采集和分析服务的需求,将智能手机终端硬件、微信小程序软件与云服务平台相结合,设计了一款基于云服务架构的田间信息采集与分析系统。系统主要包括腾讯云服务器模块和手机微信小程序模块,其中,云服务器端使用MySQ... 为了满足农田作物信息采集和分析服务的需求,将智能手机终端硬件、微信小程序软件与云服务平台相结合,设计了一款基于云服务架构的田间信息采集与分析系统。系统主要包括腾讯云服务器模块和手机微信小程序模块,其中,云服务器端使用MySQL搭建数据库,用于存储、处理和下载数据;使用CSS和JavaScript语言及小程序封装的组件开发微信小程序,用于交互实现数据的采集、上传与信息反馈。以田间小麦作物生物量指征参数调查为例,针对冠层覆盖度和植株行间距计算进行了系统应用测试。采集100幅出苗期的小麦冠层图像,由小程序端上传样本图像到后台处理。使用霍夫变换、图像掩膜和图像腐蚀获取定位图像后,利用HSV彩色空间突出样本像素点,计算冠层覆盖度;采用投影法和滤波法提取峰值,获取株行中心线,从而计算植株行间距。建立了图像识别像素株行间距与实测株间行距间的一元线性回归模型,建模精度R2达到0.911,可为田间作物信息检测和调查提供技术支持。 展开更多
关键词 作物信息 云服务 服务管理系统 微信小程序 图像处理
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基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数获取 被引量：5
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作者 彭程 苗艳龙 +3 位作者 汪刘洋 李寒 李修华 张漫 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期193-200,共8页
针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确... 针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确性。使用Kinect V2、PMD CamBoard pico flexx、ZED双目视觉相机和Velodyne 16线激光雷达4种深度传感器采集不同尺寸的香蕉吸芽点云,对比了不同深度传感器对于香蕉吸芽点云采集的效果和提取表型参数的精度。基于点云库开发了香蕉点云处理和表型参数提取算法,对从两侧获取的香蕉点云进行配准,提取了香蕉吸芽的株高、茎粗和叶面积参数。Kinect V2取得了最优的点云重建效果和表型参数获取精度,与人工测量值相比,测得株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为4.79%、9.20%、16.59%,均方根误差分别为5.46 cm、4.44 mm、197.8 cm2,决定系数分别为0.96、0.87、0.92。研究表明,Kinect V2和该文的形态参数提取方法适用于香蕉吸芽的形态参数获取,可以为果园管理提供一种快速、准确的香蕉吸芽株高、茎粗和叶面积形态参数测量方案。 展开更多
关键词 三维 农业 香蕉 点云处理 作物形态参数 株高 茎粗 叶面积
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基于GWO-MPC的联合收获机喂入量控制方法与仿真实验 被引量：3
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作者 孙意凡 刘仁杰 +2 位作者 李世超 张漫 李寒 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期83-91,共9页
收获机作为农业生产的重要生产工具,其喂入量控制一直是自动控制领域研究的热点问题。本文通过分析收获机工作方式,建立收获时收获机喂入量变化模型。设计开发收获机作业参数监测系统,以小麦作为实验对象,在我国华北地区开展田间实验,... 收获机作为农业生产的重要生产工具,其喂入量控制一直是自动控制领域研究的热点问题。本文通过分析收获机工作方式,建立收获时收获机喂入量变化模型。设计开发收获机作业参数监测系统,以小麦作为实验对象,在我国华北地区开展田间实验,验证系统喂入量监测精度并同步采集产量、含水率和作业速度等参数,系统喂入量监测平均相对误差为8.55%。以收获机在割台高度不变条件下保持额定喂入量为控制目标状态,收获机作业速度作为控制量,采用模型预测的方法对收获机喂入量进行仿真控制。采用灰狼优化算法优化二次规划的权值矩阵,仿真结果表明,权值矩阵优化后,喂入量控制平均绝对误差小于0.1 kg/s,平均降低38.1%。喂入量控制误差与收获区域的产量成反比,与含水率成正比。在相邻时域内产量、含水率变化较小的收获区域效果更好。 展开更多
关键词 联合收获机 喂入量 模型预测控制 作业速度 灰狼优化算法
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植物根区电阻抗成像系统设计与实验
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作者 李洋 王永千 +3 位作者 赵鹏飞 王楠 黄岚 王忠义 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期348-356,共9页
为了能及时地监测植物根区的状态,设计了一种32电极的电阻抗成像系统,包括硬件构成和图像重构系统,以数字合成技术(DDS)产生正弦波激励信号,采用相邻激励模式,以乘法器对测量信号和参考信号进行模拟解调,得到被解调信号相对参考信号的... 为了能及时地监测植物根区的状态,设计了一种32电极的电阻抗成像系统,包括硬件构成和图像重构系统,以数字合成技术(DDS)产生正弦波激励信号,采用相邻激励模式,以乘法器对测量信号和参考信号进行模拟解调,得到被解调信号相对参考信号的实部信息和虚部信息,计算信号的幅值、相位和实部、虚部,基于成像正问题和逆问题算法,以Matlab及开源套件EIDORS予以实现。设计了专用电源,将220 V交流电源经整流滤波、线性稳压后为系统提供多种正负电源。实验测量了系统的信噪比、通道一致性等参数,验证了实验平台的可靠性,并在盛有盐水的容器中进行了实时电阻抗系统成像实验,对绝缘材料和胡萝卜介质检测,结果表明本系统可有效辨别被测物,并具有很好的分辨率和重复性。 展开更多
关键词 植物根区 电阻抗成像 图像重构
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利用CARS-CNN模型的土壤有机质含量高光谱预测 被引量：3
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作者 李浩 于滈 +3 位作者 曹永研 郝子源 杨玮 李民赞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2303-2309,共7页
卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光... 卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光-近红外(VIS-NIR)350~1700 nm内的807个光谱波段,通过多元散射校正(MSC)和一阶微分变换进行光谱数据去噪和变换。分别使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选敏感波长实现光谱数据降维。为解决传统手段泛化性差以及深层CNN网络复杂且负载过大的问题,基于CARS与SPA算法,提出一种基于6层卷积层的浅层CNN模型预测,并对比具有不同卷积尺寸和卷积数量的1D-CNN1、1D-CNN2以寻找最优网络参数。通过对比VGG16、支持向量回归(SVR)、最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)建立预测模型在特征波长以及全波段的表现确定最佳模型。结果表明,相比于全谱波段和SPA筛选算法,基于CARS筛选特征波长建立的模型整体表现更好,波段数量被压缩至全波段的8%,有效实现了光谱数据的降维。对比全波段数据,基于CARS筛选波长的1D-CNN1、1D-CNN2的表现更好,模型预测R2分别提升了0.028,0.018;RMSE分别降低了0.150和0.107 g·kg^(-1)。整体上,基于CARS的1D-CNN1模型表现最好,预测R2=0.846,RMSE=3.145 g·kg^(-1),降低了网络负载的同时提高了模型精度,同时也证明了小尺寸卷积的表现优于更多数量的大尺寸卷积,能够更好的获取数据特征。通过CARS筛选特征波长结合浅层CNN建立SOM含量预测模型,为建立高精度的SOM含量预测模型提供了方法与参考。 展开更多
关键词 土壤有机质 卷积神经网络 高光谱 精细农业
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机器学习与计算机视觉技术在食品质量评价中的研究进展 被引量：12
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作者 黄晓琛 张凯利 +3 位作者 刘元杰 陈洪 黄凤洪 魏芳 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1-10,共10页
近年来,随着社会对食品质量和安全的关注度不断提高,计算机视觉技术在食品质量评价领域逐渐受到重视并开始广泛应用。通过学习技术,如人工神经网络、卷积神经网络和支持向量机等,研究人员能够利用大量的食品图像和相关数据进行训练,从... 近年来,随着社会对食品质量和安全的关注度不断提高,计算机视觉技术在食品质量评价领域逐渐受到重视并开始广泛应用。通过学习技术,如人工神经网络、卷积神经网络和支持向量机等,研究人员能够利用大量的食品图像和相关数据进行训练,从而实现对食品质量的自动评估和监测。特别是深度学习技术的发展,使得计算机能够更加准确地识别食品的外观、形状、颜色等特征,进而对其进行分类、预测和质量检测。除了在食品质量评价中的常规应用,学习技术还被用于更复杂的任务,如食品缺陷检测、异物检测、新鲜度评估等。这些技术不仅可以提高食品生产和加工的效率,还能够减少人为因素带来的误差,从而确保食品质量和安全。然而,尽管学习技术在食品质量评价中的应用取得了显著进展,但仍然存在一些挑战需要克服。例如,食品图像数据集的获取和标注成本较高,数据质量和数量的不足可能会影响模型的性能和泛化能力。此外,模型的可解释性和透明性也是一个重要问题,尤其是在需要对食品质量评价结果做出解释或决策的情况下。因此,未来的研究需要继续探索如何提高数据集的质量和规模、优化模型的鲁棒性和可解释性,以及开发更加高效和可持续的食品质量评价系统。 展开更多
关键词 机器学习 食品质量 计算机视觉 食品检测
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