嫁接用苗生长状态无损测量技术的研究

利用机器视觉技术对蔬菜幼苗的生长特征信息进行了无损检测,该研究技术是定量化研究植物生长规律的关键技术之一,并为蔬菜自动化生产过程中的嫁接、移栽、间苗等作业提供必要的技术理论依据.该研究通过在温室内设计了一套计算机视觉系统,对多株群体蔬菜苗的生长进行了长时间、连续、快速的无损检测,并利用VB6.0编制了图像处理软件,提取了蔬菜幼苗的外部形态特征,经过图像处理软件分析得到蔬菜幼苗的日生长变化规律,发现蔬菜苗在夜间的生长率明显高于白天.研究表明,采用机器视觉及图像处理技术可以快速、准确地监测出蔬菜幼苗的外部形态特征量,能够对蔬菜生长状态进行直观测量,实现对蔬菜幼苗生长规的定量化研究,为蔬菜生产过程中相关作业的自动化提供可靠的理论依据.     

南方温室节水调温自动控制系统的研制

研制了采用新一代单片机的南方温室自动控制系统,该系统测定参数为温室内温度和土壤水分,控制对象为温室天窗和滴灌电磁阀,系统用液晶显示、按键输入并具有自动打印和存储实验数据的功能,本文从硬件和软件方面介绍本自动控制系统的设计与制作,目前该系统已在广东省国营幸福农场的温室投入使用．     

基于远程虚拟仪器的电工学网络课程的教学设计

随着计算机仿真技术、虚拟现实技术的发展而出现的虚拟实验,作为一种全新的实验方法,因其不受时间、空间等条件的限制,具有传统实验方法不可比拟的优越性,在电工学教学中应用远程虚拟仪器技术是现代教学的趋势。文章以网络环境教学设计理论为依据,结合远程虚拟仪器技术,通过分析了学生作为学习者的各种特征,包括学习需求、学习目标、学习策略,思路则以学生为主体,教师为引导,教学模式为互动,具有理论和实验相结合、模拟仿真、互动讨论、动手操作训练等各种特征,全方位提高学生创新能力和实践能力,多角度地实现电子技术课程教学的改革、优化和资源共享,减少了仪器的维护,节省了设备开支。该模式借助虚拟技术和网络技术,开创网络课程教学的新局面。     

水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术研究进展

快速有效地采集和描述水稻-稻田环境系统重要信息,是水稻精准生产作业的重要前提和关键.在水稻的精准生产过程中,需要掌握稻田平整度、泥脚深度与耕作阻力、稻田水层高度及土壤含水率、土壤养分、温室气体排放、稻田有害排放物和水稻病虫害、水稻苗情长势以及产量估测等信息,要求能够定位、快速、精确、连续地测量.传统的实验室分析方法已很难满足这一要求,为此,需要大力开展适用于水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术的研究.文章主要对上述信息快速获取技术的研究进展进行了分析,并提出了今后进一步开展水稻-稻田环境系统重要信息快速获取技术的研究方向.     

基于地图匹配的导航定位数据模糊校正算法

为了提高农用智能移动平台导航定位的精度，改善航线跟踪的质量，提出了一种基于地图匹配的导航定位数据模糊校正算法．首先将DGPS、航位推算定位数据点与地图上已知航线进行对比．判定定位数据点的可信度，然后用该可信度作为加权值生成新的定位数据点即校正数据点，把校正点作为当前农用智能移动平台车体真实位置的估计值．在验证试验中，定位数据经模糊校正后其精度明显优于原始DGPS数据的精度，定位数据的距离均方根差均数从校正前的1．021m提高到校正后的0．568m．试验结果表明，该方法可以在一定程度上提高定位数据的精度，校正大部分可信度低的坏点．     

O(lnr)型奇异积分的简便处理

给出一种简便的坐标变换来消除二维边界元中Ｏ（ｌｎｒ）型积分奇异性，然后采用标准高斯数值积分，使边界元程序的实现大为简化．算例表明效果较好，对规则网格，仅用５～６个高斯积分点即可获得足够的计算精度     

虚拟环境下农业移动机器人行为及其仿真建模

由于农业移动机器人的作业环境与对象的复杂性和不确定性,使机器人在作业时不能有效地获取导航知识以便对其行为进行决策。利用人工智能和虚拟现实技术,研究了移动机器人的复杂行为,构建虚拟环境和基于规则和案例的知识库,对机器人复杂行为分类,把复杂行为分解为简单、特定和已知的行为。对于不确定的和没有前驱知识的行为,利用相似案例和不确定推理为行为进行导航。然后,建立了多Agent行为决策系统,定义了该结构的六元函数,建立了消息和事件驱动机制,实现了虚拟环境下移动式机器人对水果的采摘行为及其仿真建模。     

基于微分L系统理论的植物根系生长模拟的算法

根据植物根系的几何特征,利用微分L系统理论设计生成植物根系连续生长的算法。产生式用于表达植物根系分枝的产生,生长函数用于控制内节点的长度(根段随时间的延长)、分枝根的长度和分枝角的增加。植物根系的生长函数呈S形,用三次多项式表示。