摘要：为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2~4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。

摘要：基于新疆干制骏枣的外形尺寸、滑动摩擦角等物料特性,将骏枣人为定义成A、B两面;提出采用分步检测的分级机理利用两次检测实现红枣双面检测,并对其关键机构的结构设计依据进行简要阐述;指出利用物料本身滑动摩擦力结合吸振能力较好的材料,采用分步检测的机理,能够实现红枣及其他椭球形水果的单体化喂入、全表面呈现等功能。

摘要：文章介绍了我国农作物作业机械化农机与农艺融合现状,重点阐述了各农作物作业机械与农艺特点相结合的设计过程,同时对我国目前农机与农艺融合中具体问题进行总结,并提出了相应的对策,以供参考。

摘要：通过研究卧式双搅龙饲料混合搅拌机的结构、特点及其混合原理,分析了物料在混合机内产生的混合、剪切、揉搓及对流运动,提出一种适用于肉羊全混合日粮的加工制作设备,能够将各种精、粗饲料按照一定的比例配方混合搅拌均匀,从而提高饲料营养均衡性及适口性。运用Solidorks对卧式双搅龙饲料混合搅拌机相关部件建模,特别对其核心部件—双螺旋搅龙结构参数进行设计及理论分析。整机性能实验结果表明,该机混料均匀度为91.1%,投料稳定性93.4%,主要性能指标达到设计要求。

摘要：当前"安卓程序设计"课程与社会生产实践结合得非常紧密。加强该门课程的实践教育可以很好地培养学生的创新创业意识。本文首先通过对"安卓程序设计"课程的教学现状进行分析,讨论了教学中出现的问题,然后以让学生创新创业为目的,从创新创业思想教育、"安卓程序设计"的教学内容以及教学方法三个方面对"安卓程序设计"课程进行教学改革。

摘要：通过在农业苗木大棚中布置无线传感器,对苗木大棚环境进行自动监控和控制,可实现苗木大棚的智能化和智慧化管理,具有重要实践意义。基于此,文章研究设计了一款大棚苗木生长环境监测系统,其以无线传感网为组网技术,各传感器实时监测农业苗木大棚的空气温度、湿度等数据后发送给后台网站,后台系统自动储存并绘制出线性统计图,用户可通过网站实时观察苗木的生长环境。

摘要：为了实现脱绒棉种颜色特征的快速、简单、程序化提取,应用MATLAB GUI讨论了I/O文件读取函数、回调函数等具体函数的应用,设计出简明美观的人机交互式界面,并实现了脱绒棉种的图像读取、颜色特征值提取和显示,并以.xls格式保存,可实现RGB颜色模型下各颜色分量直方图曲线显示;并且通过对定时器的设置,实现了目标图像的自动数据采集;通过对mcc进行编译,将设计好的程序转化为独立的.exe文件。基于MATLAB GUI设计的简单、快速提取脱绒棉种图像特征值的方法,有助于基于脱绒棉种颜色特征的种子质量研究。

摘要：为了利用锥状电极尖端放电的优越性以改善接触式静电喷雾装置的静电喷雾性能,设计了一种新型接触式充电静电喷雾装置。通过Maxwell 3D电磁场软件分析了锥状电极尖端放电的特性,分别进行了荷质比、雾滴群体积中径值测定和叶背沉积量等试验研究。研究结果表明:在平行板电容器中加载5个锥状电极的方案在同等喷雾条件下静电喷雾性能最优。该方案在同等喷雾条件下荷质比达0.46mC/kg,同等靶标下背面沉积量在上、中、下3层分别提升90、40、20μg/cm^2,提升幅度达到两倍以上。所使用的基于Maxwell 3D电磁场软件的优化设计方法,为接触式静电喷雾装置的进一步研究提供理论依据与参考。

摘要：为了进行高速插秧机栽插质量检测,需精准提供其工作起始和结束点,以便准确测取统计数据。为此,采用陀螺仪、加速度计、霍尔式传感器、语音模块及单片机构成控制系统,研制了一种适用于高速插秧机工作状态检测装置。根据高速插秧机悬挂连杆机构在不同工作状态下与水平面间夹角的不同及工作时行驶速度的差异,设计了角度检测电路及速度检测电路,控制系统根据检测结果判断高速插秧机处于何种工作状态,并通过语音模块输出语音信号提示驾驶员。角度检测、速度检测的试验研究表明:角度测量平均误差为0. 95°;高速、中速和低速下速度测量平均误差分别为0. 041 2、0. 037 8、0. 063 6m/s,满足高速插秧机工作状态检测精度要求。