敏感电阻在生物生长培养环境中的应用

基于湿敏、热敏、光敏电阻实现对湿度温度和光照的控制,能适用于温度湿度光照变化范围较大或较为剧烈的环境。利用敏感电阻对环境条件敏感的特性,将环境中的信息转化为模拟信号,通过单片机处理得到环境中湿度、温度以及光照数据。对比设定阈值,设计电路通过固态继电器选择性驱动除/加湿设备和温控光照设备工作。此系统可应用于温室养殖、大棚与实验室培养等场所,为生物提供适宜可控的生长培养环境。     

基于机器视觉的农田作物行检测

为了快速有效地提取作物行,提出了基于机器视觉的农田作物行检测方法.图像预处理过程中,用中心线检测算法代替垂直投影法获得作物行信息;直线检测中提出了一种基于随机方法的新算法.该算法首先在由图像定位点构成的数据空间中随机选取两个不同点,这两点决定一条直线;然后在一定的距离容忍度下,得到一个沿直线方向的条形区域,并在此区域内搜索定位点的个数;最后根据阈值规则,判断该直线的真实性.针对大量不同生长时期、不同光照条件下麦田图像的处理,结果表明,一幅图像的处理时间约为120 ms,能够快速准确地提取作物行.对比该算法与霍夫变换和随机霍夫变换,证实了它具有节省内存、速度快、抗干扰等优点.     

基于养分指标相关性的土壤有机质预测模型研究

为探究土壤间各养分指标间的相互关系,选取了天津市宁河区不同区域的种植土壤,基于行业标准规定的检测方法,对主要养分指标进行了测定,并研究各指标间的相关性。结果表明,各区域土壤pH值变异系数最小,整体均呈碱性;有机质、全氮及速效钾变异系数属于中等;有效磷的变异系数最高。各研究区域土壤有机质含量与全氮含量呈显著正相关(P<0.01),与pH值呈显著负相关(P<0.01),而与其他指标间不具备普遍且显著的相关性。基于多元线性回归分析建立了土壤有机质与全氮及pH值之间的预测模型,通过模型计算出的预测值与实际测定值的拟合性较好;另取土壤样品进行验证表明,预测模型具有良好的可靠性和准确性。     

基于机器视觉的自然环境下作物行识别与导航线提取

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速准确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。     

不同前驱体模型对航空煤油扩散火焰碳烟颗粒生成的影响研究

采用不同的航空煤油化学反应机理和碳烟成核模型对气态航空煤油扩散火焰中碳烟颗粒的质量浓度和数量浓度进行预测.分别采用航空煤油详细化学反应机理和简化化学反应机理,结合非预混稳态扩散火焰面模型模拟燃烧反应.分别采用C2H2成核模型(基于乙炔浓度)和PAH成核模型(基于多环芳香烃浓度)预测碳烟颗粒浓度分布.研究结果表明,采用详细化学反应机理和PAH成核模型对碳烟体积分数的预测值与试验值吻合很好.相比于C2H2成核模型,采用PAH成核模型对碳烟体积分数的预测精度显著提升.