摘要：使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20个初始特征,转换为新的9维特征向量集;以该特征集为输入,建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15个识别模型,对比评价其适应性,以及裂缝、碎壳、黑斑3类核桃外部缺陷的识别性能与时间。结果表明,基于径向基的支持向量机识别模型效果最好,对3类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06%、88.31%、89.27%,对缺陷的总识别率为90.21%,平均识别时间为10-4 s级。研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级,同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考。

摘要：为了减少或避免药液对自然环境以及其他生物的不利影响,必须实现精确施药。而车载式施药技术能够良好避免施药过程中药液对操作人员造成威胁,同时能够有效提高喷洒药液的效率,降低药液对生态环境以及非靶向生物的不利影响等指标。基于此,文章通过研究车载式施药机控制系统的具体应用,阐述车载式施药机控制变量的设计思路,探索能够降低用药量、降低环境威胁以及降低生产成本的方法,具有一定理论指导与应用价值。