農業工程

展慧，李小昱，王為，等

基于機器視覺的板栗分級檢測方法

展慧，李小昱，王為，等

目的：板栗含水率高，采收后極易發生霉爛、失水等品質變劣現象。為實現合格和缺陷板栗的分級，采用機器視覺技術對合格板栗和缺陷板栗進行分級檢測，研究板栗圖像處理方法，提取合適的特征參數并建立相應的識別模型，以實現板栗的準確、快速分級檢測。方法：試驗樣品為購于湖北省武漢市徐東萬噸冷庫的羅田板栗，單果質量范圍9.04～14.92 g，所有樣本依照行業貯藏條件（溫度0～2℃，相對濕度80%～90%）保存于SPX智能型生化培養箱。試驗前依據國家行業標準（GH/T 1029—2002）6.1.1感官檢驗法，從中隨機選出色澤好且著色均勻一致的70粒作為1級板栗；著色不均，有塊狀斑點的70粒作為2級板栗；暗晦、霉變的70粒為3級板栗。自行構建基于機器視覺技術的板栗分級檢測系統，由計算機、試驗箱、攝像頭（scA1390-17fc，德國Baseler）、鏡頭（M1214-MP）、圖像采集卡（Meteor2-139）等部件構成。樣本圖像采集在帶環形發光二極管光源、背景為白色的試驗箱（270 mm×270 mm×350 mm）內進行。確定最佳焦距和樣品位置作為固定參數，采集的圖像數據通過圖像采集卡傳輸到計算機。圖像消噪分別采用中值濾波、均值濾波和維納濾波法對獲取的板栗圖像進行濾波處理，維納濾波的效果較優。圖像分割過程為：先直接對RGB圖像中噪聲含量少、邊緣保存較完整的B分量進行處理，利用graythresh函數求取灰度閾值，再根據所確定的灰度閾值把B分量灰度圖轉換為二值圖像，然后通過膨脹、腐蝕等形態學濾波去除冗余信息，同時對板栗的邊緣進行平滑和形態學上的閉合操作，再經填充得到板栗區域圖像。將此圖像作為模板分別和維納濾波后的R、G、B分量進行運算，最后經合成運算得到從背景中分割出來的彩色板栗圖像，較好地保留了其顏色、紋理和輪廓等特征信息。獲取板栗圖像各像素點的顏色和紋理參數值，并取均值作為整粒板栗的特征參數。結果：顏色特征值提取以L*a*b*顏色模型為板栗分類識別參數。提取的3類板栗的L*、a*、b*顏色分量均值，通過數據分析可以看出，3類板栗隨表面顏色和色澤的改變，各顏色分量的值也發生著明顯的變化，L*、a*、b*各分量逐漸減小。紋理特征值選用了角二階矩、對比度、熵、逆差矩和相關5個參數來表征板栗圖像的紋理特征，由于1級和3級板栗的色澤均勻，紋理較規則，因此熵和逆差矩特征值近似，但和2級板栗的差別明顯；3類板栗的角二階距、對比度以及相關差別明顯，對板栗圖像具有較好的描述能力，較好地反應了板栗表面的紋理特征。BP神經網絡隱含層神經元采用S型正切傳遞函數tansig，輸出層采用S型對數傳遞函logsig，網絡訓練函數為trainlm。輸入層為提取的圖像特征值確定的主成分因子數。輸出層為2個單元，分別用0和1表示，其中（0，1）、（1，0）、（1，1），分別對應于1級板栗、2級板栗和3級板栗，期望誤差為0.0001。隨機選取150粒作為訓練樣本，剩余的60粒作為測試樣本，對訓練集數據進行歸一化處理，模型的中間層節點數通過訓練來確定。由圖像特征數據，通過主成分分析，提取不同數目的主成分因子作為網絡輸入來建立BP判別模型。以識別率作為衡量模型優劣的指標，當主成分數增加到3時，累計方差貢獻率為94.83%，這3個主成分因子幾乎能表征全部圖像特征信息。此時模型對訓練集中樣品的識別率為100%，對測試集中樣品的識別率為91.67%。其后模型在訓練集和測試集的識別率隨主成分數的增加而下降。故確定圖像特征信息的最佳主成分因子數為3，以其為輸入建立BP神經網絡模型。當中間層節點數為12時，模型訓練效果最好，模型訓練的識別率達到了100%；模型預測的總體識別率為91.67%。其中，2個1級樣本誤判為2級，1個2級樣本誤判為1級，1個2級樣本誤判為3級，1個3級樣本誤判為2級。結論：（1）研究了采用機器視覺技術對合格和缺陷板栗進行分級檢測的方法，構建了板栗圖像采集系統，通過對獲取的板栗圖像進行分析處理，利用graythresh函數求取灰度閾值，結合形態學處理，實現板栗與背景準確區分；提取板栗圖像的顏色特征L*、a*、b*及紋理特征角二階矩、對比度、熵、逆差矩等參數可有效地表征3類板栗在色澤、紋理等方面的差異。（2）以主成分分析法提取的各特征參數作為輸入，創建了網絡結構為3-12-2的3層BP神經網絡模型來識別缺陷板栗，該模型對3個級別的板栗識別準確率達91.67%。

來源出版物：農業工程學報, 2010, 26(4): 327-331

入選年份：2015

利用地形和遙感數據預測土壤養分空間分布

張素梅，王宗明，張柏，等

摘要：目的：土壤的有效管理和土地利用的科學規劃均依賴于精確的土壤特性空間分布信息。東北平原是中國重要的農業區，其主要的土壤類型如黑土、草甸土等具有良好的物理、化學和生物特性，是優良的耕作土壤，研究其土壤養分空間分布是調整管理措施、獲得最大經濟收益的前提，也是實施精準農業實踐的理論基礎。該文通過分析東北平原典型農業縣-農安縣耕地土壤有機質、全氮的空間分布規律，為有效地指導農業生產提供科學依據。方法：兼顧代表性和均勻性，在主要農業用地上進行采樣，采樣點總數為471個。對于旱田、水田、菜地，分別在0～20 cm土層、0～15 cm土層和0～25 cm土層取樣。所有土壤樣品在充分混合后，測定土壤有機質（采用重鉻酸鉀容量法），全氮（采用半微量開氏法）。土壤養分空間分布通過回歸克里金方法得到。數據處理軟件SPSS用于統計分析，GS+用于克里金插值采用，ArcGIS用于GIS空間分析和插值分布圖制作。結果：（1）11個環境因子中，相對高程、坡度、地形起伏度、坡度變率、NDVI與土壤有機質和全氮含量均具有顯著相關性。地面粗糙度和地形濕度指數與有機質有顯著相關性，而與全氮的相關性不顯著。（2）土壤有機質和全氮最優多元回歸模型決定系數分別為0.22和0.19，表明環境因子可以預測土壤有機質和全氮空間分布22%和19%的部分，其中相對高程、地面粗糙度、NDVI是預測土壤養分分布的最優因子，參與了有機質和全氮空間分布的預測。除此，河流動能指數對全氮的空間分布較為重要，而坡度對有機質則比較重要。（3）有機質、全氮在研究區內的分布呈漸變趨勢，由東南向西北逐漸減少。兩種土壤養分的空間分布并不完全相同，全氮空間分布逐漸過渡性更強一些，而有機質在漸變趨勢下還有一些突變的區域。（4）相對于反距離加權和簡單克里金預測方法，回歸克里金方法對土壤養分空間分布預測精度均顯著提高，其中對全氮的預測精度提高的更多一些，提高了90%以上，對有機質的預測精度分別提高31.56%和45.2%，提高幅度也是非常顯著的。結論：土壤養分空間分布受到眾多環境因素的影響，相關分析表明相對高程、坡度、地表起伏度、坡度變率與土壤養分呈顯著負相關，地形濕度指數、NDVI與土壤養分為正相關。表明地勢低、坡度緩、濕度大、植被條件好的地方，土壤養分相對充足。對土壤養分分布產生影響的環境因子中，相對高程、坡度、地形濕度指數、河流動能指數4個地形因子和NDVI植被因子可以很好反映土壤要素的空間分布，能夠用于預測地理要素的空間分布。回歸克里金方法對土壤養分空間分布的預測精度相對參考方法得到大幅度提高，該方法是提高土壤養分空間分布預測精度的有效方法。并且隨著GIS和遙感技術的發展，DEM和遙感數據的精度會不斷提高，將進一步提高回歸克里金方法預測的精度。

來源出版物：農業工程學報, 2010, 26(5): 188-194

入選年份：2015

典型生物質顆粒燃料燃燒特性試驗

羅娟，侯書林，趙立欣，等

摘要：目的：生物質顆粒燃料的灰分、堿金屬含量較高，燃燒時易出現結渣、堿金屬及氯腐蝕、設備內飛灰嚴重等問題，目前國內對生物質顆粒燃料的燃燒特性及污染物排放特性缺乏詳細的研究，國外的研究多以木質顆粒燃料為主。該文選擇了棉稈、麥秸稈、玉米秸稈、含添加劑玉米秸稈、落葉松、紅松、混合木質、木質與秸稈混合顆粒等8種典型的生物質顆粒燃料進行了試驗研究，深入分析生物質顆粒燃料的點火特性、燃燒效率、污染物排放以及燃燒后的灰渣特性。方法：采用工業分析、元素分析及發熱量測定方法得到生物質顆粒燃料的理化特性。以從瑞典引進的PelleX生物質顆粒燃料自動燃燒器為試驗裝置，進行燃燒試驗，試驗結束后，稱量底灰及渣塊質量，分析灰渣的灰熔融特性和化學成分。（1）點火特性，主要測定點火時間，利用秒表記錄；（2）燃燒及污染物排放特性，采用綜合煙氣分析儀（KM9106）進行實時分析和記錄；（3）底灰結渣率，以灰渣中粒度大于6 mm的渣塊占總灰渣質量的百分數為該燃料的底灰結渣質量率。結果：（1）點火特性。生物質顆粒燃料所需的點火時間與揮發分大致呈線性關系，揮發分越高，點火時間越短；點火時間與水分含量大致呈指數關系，水分含量越高，點火時間越長。（2）燃燒特性。生物質顆粒燃料的燃燒過程可分為啟動、預運行、運行和停止4個階段。在運行階段，麥秸和棉稈的CO排放質量濃度達到365.94和555.37 mg/m3，其他顆粒均不高于120 mg/m3。（3）SO2、NOx排放。絕大部分顆粒燃料的SO2排放濃度基本為0，只有棉稈的SO2排放濃度相對較高；木質類顆粒NOx排放濃度普遍低于秸稈類顆粒；NOx排放質量濃度與原料的N含量基本成正比關系。（4）灰分對燃燒的影響。生物質顆粒的灰分含量、底灰結渣率對燃燒器的正常運行時間有顯著影響，灰分含量過大（如棉稈21.69%）、結渣率過高（如紅松57.81%、玉米秸48.94%）均會導致燃燒器無法持續運行。（5）結渣特性。根據灰渣的外觀形狀、顏色和尺寸不同，可分為不結渣（落葉松）、中度結渣（棉稈、含添加劑的玉米秸稈）和嚴重結渣（麥秸稈、玉米秸稈、紅松等）3種。灰熔融特性對燃料結渣率有較大影響，對大多數顆粒燃料來說，軟化溫度越高，結渣率越低，當軟化溫度達到一定數值時，燃料不會發生結渣，如落葉松（軟化溫度為1389℃）；Si元素含量越高，堿金屬含量越高，越易于結渣；堿土金屬含量越大，越抗結渣，玉米秸中Si的質量分數為27.70%，底灰結渣率達到48.84%，落葉松中Si的質量分數僅為9.76%，不結渣；使用添加劑后的玉米秸底灰結渣率降低了22.77%。結論：（1）生物質顆粒燃料所需的點火時間與燃料的揮發分、水分含量密切相關，揮發分越高，水分含量越低，點火時間越短。（2）生物質顆粒燃料正常燃燒時的SO2、NOx等污染物排放濃度遠低于國家標準，但部分生物質顆粒燃料存在灰分含量過大、結渣嚴重等問題；NOx的生成方式主要為燃料型反應機制，而非熱力型反應機制。（3）生物質顆粒的灰分含量對結渣基本上沒有趨勢性影響，灰熔融特性對結渣率有較大影響。（4）影響生物質顆粒燃料結渣趨勢的元素主要有Si、堿金屬和堿土金屬；適當的添加劑可有效改善燃料的結渣性能。建議在生產生物質顆粒燃料時添加適當的添加劑，以降低結渣率，改善運行工況；同時，建議對國外引進的燃燒器進行優化改進，及時排出灰渣，保證連續運行，以適應中國的國情。

來源出版物：農業工程學報, 2010, 26(5): 220-226

入選年份：2015