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害虫快速检测与识别是农作物病虫害防治的基础。传统的害虫分类和识别主要是专家通过肉眼观察害虫的外部特征并与模式标本对照来完成的,这种识别方法费时费力。随着计算机技术的发展,人们逐渐将图像处理技术与模式识别技术应用到害虫的研究和识别中,并建立害虫的识别系统,丰富了识别手段,提高了识别效率。40cr钢板
本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络技术建立了基于物联网的昆虫远程自动识别系统。本论文的主要研究工作如下：(1)设计了害虫图像采集系统。本论文研究的害虫尺寸差异较大,同一害虫姿态各异,而且害虫的活动能力较强。为此,本论文研究了满足两种需求的害虫采集系统。一种系统采集诱捕到的害虫的图像。该系统对象的特点是目标静止、目标到镜头的距离固定、视野范围固定,因此,该系统使用CMOS相机和定焦镜头。另一种系统实时采集田间害虫的图像。该系统对象的特点是目标运动、目标到镜头的距离可变、视野范围可变,因此,该系统使用CCD相机和变焦镜头。(2)提出了基于HSV颜色模型的害虫图像分割技术。本论文针对害虫图像背景和目标颜色的特点,将基于HSV颜色模型的Otsu阈值分割方法应用到背景和目标的分割中。在进行图像分割前,将图像的RGB模型转换成HSV模型,并且将转换得到的H分量旋转180度后利用Otsu算法自适应找到阈值,从而实现了背景和目标的分离。 ,对分割后的图像进行了一些后续处理,得到完整的害虫目标。40cr钢板
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包括肥料含水率、肥料颗粒密度、三轴尺寸、刚度系数、动/静摩擦系数、碰撞恢复系数、弹性模量等。然后对测定结果进行讨论和分析，为下一步应用离散元法分析时确定合适的参数提供依据。45号冷轧钢板
）对基于离散元法的排肥器工作过程分析方法进行重点研究，以四种肥料颗粒及两种不同结构的排肥器为研究对象；通过采用三维扫描仪扫描肥料颗粒轮廓数据，建立了四种肥料基于三维扫描数据的手动填充颗粒模型，以及采用课题组研发的TDEM软件建立了肥料颗粒的自动填充颗粒模型；采用基于CAD模型的建模的方法，由外槽轮排肥器的三维Pro/ENGINEER实体模型，建立了其三维离散元法分析模型，研究了采用球颗粒组合方法，初步建立了非规则形状肥料颗粒的离散元法计算方法。3）进行了外槽轮排肥器实际工作过程的台架试验，以自主设计并研制的有机玻璃为材料的两种不同结构的外槽轮排肥器为试验对象，以北京生物1号、大庆2号、山东3号、吉林4号四种肥料为试验材料，以PSJ排种器性能试验台为试验设备，测试分析在四种排肥轴转速（31.24r/min、40.87r/min、50.63r/min、61.22r/min)、三种外槽轮工作长度（20mm、40mm、60mm）、三种排肥舌角度（15°、30°、45°）下外槽轮排肥器的排肥过程及对排肥量的影响；同时借助高速CCD摄像机，对外槽轮排肥器内肥料颗粒的运动过程进行实时拍摄，通过BLASTER’S MAS运动分析软件进一步分析肥料颗粒在外槽轮排肥器内的运动规律，为后续工作离散元仿真结果对比提供数据参考。45号冷轧钢板
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