浅谈辣椒高产栽培技术

1.品种选择 选用成熟期一致、抗逆性强、坐果率强、味道香辣的品种为主,如韩国辣椒,遵椒一、二、三号,朝天王等. 2.苗床制作 (1)苗床选择选择背风向阳,未种过茄科类作物的蔬菜地、玉米地等作苗床.苗土要细、面要平.     

浅谈“沁州黄”谷子主要病虫害的发生特点及防治技术

沁县是中华名米“沁州黄”的故乡,是谷子的主要产区.“沁州黄”小米色质俱佳,营养丰富,多次荣获国际国内大奖.“沁州黄”谷子常年种植面积在0.53万hm2左右,是当地种植的主要小杂粮作物,该产业已成为当地的农业主导和优势产业.但在“沁州黄”谷子的生产上,病虫害的发生对其安全生产构成了严重威胁,发生的主要病害有谷子白发病、谷子黑穗病、谷瘟病等;虫害有地下害虫、粟灰螟、粟茎跳甲等.搞好病虫害的综合防治对提高“沁州黄”谷子的产量和品质有着重要意义.     

沁黄2号谷子新品种栽培技术

"沁黄2号"是由山西沁州黄小米(集团)有限公司采用系统选育法,从当地农家种"沁州黄"中精心选育而成的谷子新品种,是具有千年栽培历史、居我国四大名米之首"沁州黄"品种的衍生.     

激光辅助的大型回转类零件直径实时测量方法

针对工业现场中需要对大型回转类零件直径实现实时、非接触测量的需求,提出了一种基于相交激光光条的双目视觉测量方法。结合双目立体视觉测量技术与直径测量的几何约束,采用强度高、方向性强的线型激光构造直径重建的特征信息;通过向待测零件表面投射相交的激光光条构造用于测量的特征点,提出了一种大型回转体表面激光光条交点的精确提取方法;利用摄像机标定结果重建激光光条交点的空间坐标,进而建立符合直径测量的椭圆模型并计算直径。在实验室环境下进行圆柱件直径测量实验,实验结果表明,待测物体的直径测量误差为0.5%,直径重建时间为1.026 s,所提出的测量方法为大型回转体直径的实时非接触测量提供可靠的技术手段。     

地铁列车实时位置监控技术研究

地铁列车跟踪定位是地铁列车控制系统的一项关键技术,在地铁信号控制系统中扮演着非常重要的角色。准确、及时、可靠的获取列车位置,是地铁安全、有效运行的保障,同时是发挥效率,提高运能的前提。目前在国内外铁路中有多种列车定位方法,但都无法完全实现移动闭塞,文章将无线WKNN位置指纹定位技术与几种常见列车定位方法进行组合定位,验证了该方法较好的定位性能。     

互参考激光光条图像质量评价

提出了互参考激光光条图像质量评价方法用于检测激光辅助立体视觉测量中的图像质量。分析了立体视觉测量中单幅激光光条图像的灰度分布特性以及左右激光光条图像灰度分布的相关性。利用光条截面灰度分布梯度表征图像清晰度,并建立了综合考虑单幅图像质量与左右图像相关质量的互参考激光光条图像质量评价方法。然后,确定质量系数的阈值,通过分析噪声对光条提取误差的影响,确定提取误差不高于1个像素的单幅图像质量系数QL,QR∈[0.2,1),通过不同表面激光光条投影实验,确定左右图像相关质量系数QLR∈[0.8,1)。最后,在锻造车间进行了现场实验,重建方形锻件高度为1 747.0mm和491.3mm。实验结果显示,清晰的光条图像质量系数符合确定阈值,受噪声干扰的光条图像质量系数偏离设定阈值,验证了本文提出的质量评价方法能较好地反映激光光条图像缺陷。     

高斯混合分布激光中心线提取方法

针对激光辅助立体视觉测量中的非高斯非对称分布激光条的匹配中心线提取精度较低的问题,提出一种基于高斯混合模型的激光中心线提取方法。首先分析了激光散斑对图像的影响,选择均值滤波方法有效去除激光散斑噪声;然后利用最大类间方差(OTSU)阈值分割方法对光条位置进行粗定位;最后,利用本文提出的高斯混合模型提取激光条亚像素中心线,该模型可准确地描述激光条横截面光强分布特性,从而能够实现光条中心极值点的高精度提取。实验结果表明该方法能够高效稳定的提取激光条中心线。     

基于气象预测数据优化卫星成像参数

卫星传感器成像参数包括增益、积分级数、行积分时间等,需要在传感器成像前通过地面站指令上注,合理的成像参数设置是获取高质量遥感影像数据的重要前提。本文提出了一种基于气象预测数据的卫星传感器成像参数优化与计算方法,首先,根据成像链路模型,结合气象预测数据中能够较好反映地表状态变化的地表反照率数据,解算目标地物成像时刻天顶辐亮度;然后,利用传感器绝对辐射定标系数解算不同成像参数下对应的图像灰度;最后,根据图像灰度适宜的策略选取合理的成像参数。通过吉林一号视频04星推扫成像模式验证本文提出的算法对全色和多光谱谱段图像信息熵分别提升4.37%~23.71%,采用本文提出的优化成像参数可以有效改善卫星遥感影像的有效动态范围,满足高质量遥感影像数据获取需求。     

视频卫星在轨相对辐射定标方法

视频卫星利用敏捷姿态性能对地凝视成像,实现对目标的动态监测。为了消除视频卫星获取时序图像中由探测元件响应差异引起的非均匀性,获得清晰的图像和准确的辐射信息,需要针对视频卫星传感器进行相对辐射定标。由于成像机理不同,基于统计的在轨辐射定标方法并不适用于视频卫星,提出采用均匀场景的视频卫星在轨相对辐射定标方法,分别对云层、海洋和沙漠三种典型的均匀场景进行凝视视频成像,解算相对辐射定标系,其中,沙漠场景的处理取得了较好的相对辐射定标系数,校正吉林一号视频单帧影像。该方法能够有效修复图像缺陷,图像的非均匀性由3.7%降低至1.2%。