摘要：设计了一种单针热脉冲树干液流监测仪,实现了树干液流的实时监测及相关数据的本地存储和远程传输。通过对单棵银杏树和无患子树的监测,与基于热比率方法的仪器相比,监测结果的决定系数R^(2)分别为0.984和0.947,均方根误差(RMSE)分别为2.85和6.29。同时,简要分析了树干液流的影响因子。在测量时,所设计的仪器仅需使用单针,相比现有的监测设备,具有操作简单,性能稳定,功耗低,携带方便等优点,在树干液流的监测上有很好的应用前景。

摘要：为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取,然后迁移到目标树种数据集上,训练出4个不同的分类模型,最后通过相对多数投票法和加权平均法建立集成模型。构建了一个新的树种图像数据集——TreesNet,基于该数据集,设计了多类实验,并将该方法与传统的图像识别方法进行了分析比较。实验结果表明:该方法对复杂背景下树种图像识别准确率达到99.15%,对于树木整体图像识别具有较好的效果。

摘要：糖类是人体必需的能量物质,但过量摄入糖也容易导致多种疾病.所以许多研究人员对某一种糖的定量检测探究了多种不同的方法.然而在自然状态下,糖类并不是单一存在的.本文提出了一种可以在混合糖类溶液中测定各糖类浓度的电化学传感器.本文采用传统的三电极体系,采用Ag/AgCl(饱和KCl)电极作为参比电极,铂片电极作为对电极,工作电极分别采用泡沫镍电极、铜膜电极和铜片电极三种电极.采用伏安循环法(CV)和电流时间法(i-t)检测了混合溶液的电化学响应,混合溶液含不同浓度和比例的葡萄糖、果糖和蔗糖,并采用梯度提升树(GBDT)通过对检测数据进行分析和建模来实现定量检测.结果证明本传感器具有较好的检测效果,检测范围为0.25 mmol/mL~4.76 mmol/mL,平均误差为4.49%.本方法具有响应速度快、检测方便、灵敏度高等优点.为混合溶液中糖类含量的检测提供了一种新的思路.

摘要：针对冬笋资源丰富且需求大但只能依靠经验丰富的农民探寻,且市场上没有专门探测仪器的问题,该文通过分析高频下冬笋-土壤介电常数模型,提出一种基于时域反射的冬笋探测方法,并以此为基础设计了一款成本较低、操作方便的冬笋探测器。其原理是通过2个贴片天线来发射和接收电磁波,由于电磁波在不同介质内传播速度和衰减率不同,在通过不同介质后,幅值比和相位差会产生差值,从而判别是否有冬笋。探测器硬件上包括:高频信号源的锁相环和滤波器、幅相检测、天线、微处理器及其相关按键和蜂鸣器等模块。经过实地探测,发现地下位置有冬笋存在时幅值比和相位差与周围相差15%以上,能有效对冬笋进行探测并能达到70%左右的准确率,性能稳定。该探测器可节约25%以上的探寻时间,其成本不到探地雷达的十分之一。

摘要：针对小目标储粮害虫图像的检测问题,提出了一种基于特征金字塔网络的Faster R-CNN改进模型对图像中的小目标进行检测。本研究以5种常见的储粮害虫为检测目标,样本中通过随机组合的方式混合不同种类的储粮害虫进行拍照取样,通过对原始图像数据进行目标扩充后构建了含942张储粮害虫图像的数据集(CSGP)。在改进模型的特征金字塔网络结构中,特征提取网络产生的高层特征图通过下采样方式逐步对底层特征图进行融合,生成适合多尺度目标检测的特征图。实验结果表明,采用训练集目标扩充的方式,储粮害虫图像的目标检测结果mAP提升了2.21%;改进后的模型进一步使得储粮害虫图像检测的mAP达到96.69%。最后,设计了一套粮仓内的储粮害虫监测系统。

摘要：基于Faster R-CNN模型提出复杂背景下粮仓害虫的检测识别方法。将六种常见的储粮害虫(豆象、谷蠹、米象、锯谷盗、赤拟谷盗、锈赤扁谷盗)分别以大米、小米为背景,建立了真实背景下粮仓害虫图像数据集SGI-6。SGI-6中包括网络获取图像、显微镜采集图像和单反拍摄图像三种多目标尺度的数据集。根据粮仓害虫的小目标特性,使用聚类算法改进Faster R-CNN模型的区域提案网络,来提取这些图像中含有害虫的区域,并对这些区域中的害虫进行分类。实验结果表明,该方法能够在储粮条件下检测和识别粮仓害虫,且其平均准确率(mAP)达到96.63%。

摘要：立木胸径是森林资源调查的重要指标。为了快速、精准地获取立木胸径,基于容栅传感器设计并实现了一款测量装置,实现胸径测量、数据上传、存储分析一体化。装置轻便、手感舒适,理论上最小分辨率可达0.01 mm、满量程测量精度为0.001 44%,野外测量试验表明:装置的测量精度高,与卡尺的测量结果比较平均绝对误差MAE为0.36 mm(0.26%)、均方根误差RMSE为0.80 mm(0.48%),与围尺的测量结果比较平均绝对误差MAE为4.72 mm(3.10%)、均方根误差RMSE为6.29 mm(3.07%);装置的测量效率高,平均每棵树木耗时仅需10.64 s;相比传统卡尺,效率提高5倍以上;相比传统围尺,效率提高6倍以上。

摘要：针对目前我国冬笋采收只能依靠传统人工经验法,没有合适的探测设备的问题,根据高频电磁波作用下冬笋与土壤的介电特性差异导致反射系数显著不同的原理,设计基于微波反射法的冬笋探测器。该探测器通过2块贴片天线向土壤发射并接收电磁波信号,构建基于卷积神经网络的回波序列检测模型,用于所设计冬笋探测器接收回波信号的分类,利用回波信号的电磁波衰减强度判断土壤内是否有冬笋存在。试验结果表明,本研究提出的回波序列检测模型通过冬笋探测器回波信号判断土壤内有无冬笋的准确率为79.08%,漏警率为21.47%,虚警率为20.37%,与支持向量机以及频谱阈值法相比,回波序列检测模型在冬笋探测的准确率、虚警率、漏警率方面均为最优。该探测器能对地下冬笋位置进行预测,可提高冬笋采收效率。

摘要：为快速响应市场上对竹木拼花地板个性化定制需求,地板企业需要一套有效的设计方法和一款高效的软件工具。在剖析生成拼花图案的加工工艺基础上,提出基于NX软件实现竹木拼花地板个性化定制,并利用NX/OPEN二次开发工具和NX的用户专用化配置功能开发了CAD/CAM高效集成系统。在CAD模块中建立了竹木地板的结构参数,实现了地板参数化建模。在拼花图案的设计中,首先利用草图绘制和图库导入功能实现了拼花图案几何轮廓的设计,其次经分割面功能处理后,利用贴图和颜色编辑器功能实现了拼花单元的个性化搭配,最后利用建立雕刻凹槽功能实现了装饰雕刻花纹的生成。同时也开发出一键导出拼花图案几何轮廓的二维图纸功能,以供激光下料的尺寸支持。在CAM模块中针对雕刻花纹工序的加工模板进行了配置,同时利用NX/Post Builder对Nc Studio系统进行了后处理器配置。另外将生成的G代码导入Nc Studio仿真免卡版中进行验证,并成功证明了所配置后处理器的有效性。该系统能快速实现竹木拼花地板个性化定制,满足市场上的个性化定制需求。