一种小麦微量SDS沉降值测定装置

    公开(公告)号:CN114354864B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210067781.0

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 一种小麦微量SDS沉降值测定装置,包括桶状的外壳,外壳下部开口,外壳内设有试管输送模块与震荡模块,外壳内设有用过试管输送模块进入的窗口,外壳上设有加料模块、加溶剂模块;震荡模块包括底座,底座上固定震荡电机与倾斜轨道,倾斜轨道的斜下方设有倾斜圆盘,倾斜圆盘的中心处与震荡电机的输出轴固定连接。相对于现有技术,本发明的技术效果为,本发明设有水平圆盘,震荡中能保持试管的竖直,减少样本逃逸的概率。

    烟叶成熟度检测方法及检测装置

    公开(公告)号:CN102323221A

    公开(公告)日:2012-01-18

    申请号:CN201110144539.0

    申请日:2011-05-31

    Abstract: 本发明涉及一种烟叶成熟度检测方法及检测装置。本发明是以图像采集单元获取待检测烟叶的图像,并对该图像进行处理以建立或转换为HSV颜色模式的图像,并获取图像的H、S颜色分量值;根据给定数学模型计算出待检测烟叶的成熟度等级MD。本发明方法及成熟度检测装置通过采集到的烟叶图像来判断烟叶的成熟度,具有田间快速、现场、活体无损测定的优点,使烟叶成熟的判断直观、量化、操作性强,有利于适时采收并提高初烤烟叶的同质性和烟叶质量;本发明方法中判断模型参数选用图像HSV颜色模型中的H(色相)和S(饱和度)两个颜色分量的值,而舍弃了V(亮度)分量的值,这样就屏蔽了图像中亮度对模型建立的影响。

    一种用于智能终端复杂背景下的轻量化小麦病害图像识别方法

    公开(公告)号:CN119314044A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411355090.6

    申请日:2024-09-26

    Abstract: 本发明涉及一种用于智能终端复杂背景下的轻量化小麦病害图像识别方法,与现有技术相比解决了难以实现复杂背景下小麦病害图像识别轻量化设计的缺陷。本发明包括以下步骤:获取小麦病害图像数据集;构建轻量化小麦病害识别模型;轻量化小麦病害识别模型的训练;待识别小麦病害图像的获取;小麦病害图像的识别。本发明能够在移动设备上灵活部署的同时实现高精确的病害程度识别,对模型结构进行了压缩,使用LeakyReLU和AdamW优化器对模型进行优化,提高了模型的响应速度,同时采用知识蒸馏方式学习高复杂度模型的特征提取结果,提高模型的准确率,最终实现了在移动设备上高效准确的识别小麦病害程度。

    一种小麦微量SDS沉降值测定装置

    公开(公告)号:CN114354864A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210067781.0

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 一种小麦微量SDS沉降值测定装置,包括桶状的外壳,外壳下部开口,外壳内设有试管输送模块与震荡模块,外壳内设有用过试管输送模块进入的窗口,外壳上设有加料模块、加溶剂模块;震荡模块包括底座,底座上固定震荡电机与倾斜轨道,倾斜轨道的斜下方设有倾斜圆盘,倾斜圆盘的中心处与震荡电机的输出轴固定连接。相对于现有技术,本发明的技术效果为,本发明设有水平圆盘,震荡中能保持试管的竖直,减少样本逃逸的概率。

    一种高场不对称离子迁移谱图分类识别方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN113673612B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202110981213.7

    申请日:2021-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种高场不对称离子迁移谱图分类识别方法,基于对检测样本的动态图谱和对图谱进行多尺度空域信息融合的技术路线,包括:分别将每个检测样本重复测量得到一组图谱样本从而获得全部动态图谱,每类检测样本都含有多个已知样本作为训练数据使用;基于每个检测样本的全部动态图谱,在多尺度空域上分别提取特征;基于多尺度空域上分别提取的特征并进行特征融合获得多尺度融合特征;基于多尺度融合特征建立多尺度信息融合的分类识别模型;基于分类识别模型进行高场不对称离子迁移谱图分类识别。还公开了对应的装置,该方法和装置进行自适应的FAIMS图谱分类识别,有效信息不丢失;冗余信息和噪声干扰小,模型建立开销小,鲁棒性强。

    一种玉米抽雄进度无人机快速诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN118298330A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410211829.X

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本申请涉及利用光学手段来监测农作物技术领域,提供一种玉米抽雄进度无人机快速诊断方法和系统。该方法首先获取研究区的无人机多光谱影像,并基于多光谱影像提取单波段光谱反射率,构建植被指数,经过分析和筛选确定敏感于玉米抽雄进度的参量,然后计算所述研究区内所有小区的敏感光谱参量的平均值并建立敏感光谱参量与玉米抽雄进度之间的映射关系,结合指定时间研究区各个小区的敏感光谱参量计算各个小区的玉米抽雄比例,进而诊断出玉米抽雄进度。该方法无需人工目视判断和制作大量训练样本,只需分析多光谱影像并选取敏感光谱参量,结合指定时间的光谱即可快速诊断出玉米抽雄进度,从而实现快速、高效的玉米抽雄进度监测。

    一种在自然环境中快速检测小麦赤霉病穗及严重度的方法

    公开(公告)号:CN116958784A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310919719.4

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种在自然环境中快速检测小麦赤霉病穗及严重度的方法,涉及图像识别技术领域,所述步骤包括如下:S1:使用改进的YOLOv5s网络检测田间小麦穗,以检测病穗和健康穗;S2:将本研究提出的改进YOLOv5s与YOLOv3‑Tiny、YOLOv4、SSD、Faster R‑CNN和YOLOv7模型进行了对比,验证了模型的有效性和优越性,可实现自然环境中小麦赤霉病(Fusarium head blight,FHB)的快速、实时、准确检测,本研究进一步统计出健康穗、患病穗、总穗,并将患病穗与总穗的比例作为病穗率,病穗率的决定系数(coefficient of determination,R2)达0.9802,按照病穗率的范围确定小麦FHB严重度,实现了较好的统计效果,结果表明,本研究提出的改进的YOLOv5s满足移动设备的实时、高效、准确要求。

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