基于图像处理的储粮低密度虫害监测系统的设计与验证

为解决高害虫密度储粮处理成本昂贵和现有监测系统实时性和移动性不足等问题,采用Web技术,结合自主设计的粮虫诱捕器,建立了储粮低密度虫害实时监测系统。树莓派控制诱捕器采集害虫图像并进行图像处理得到图像中害虫的数量,再将数据传至云端服务器,用户通过Web客户端获取历史以及实时的害虫图像和害虫数量。在实验室用该系统监测了赤拟谷盗密度为0.5、1、2、3、4、5头/kg的稻谷,通过系统捕获第一只害虫的时间来评价其灵敏度,24 h内对害虫的捕捉率验证系统用于低密度虫害监测的可行性,并以人工直接计数结果为参考计算了系统计数的准确率,结果表明：系统灵敏度高,在低密度害虫条件下对害虫的捕捉率高于61.98%且诱捕器捕捉的害虫数与稻谷中的害虫总数存在显著线性关系,系统计数准确率为90.26%。因此,该系统可用于低密度虫害的实时监测。     

基于图像处理的粮食虫害自动分级虚拟系统研究

针对粮食害虫检测自动化程度不高的问题,研究开发了基于图像处理的粮食虫害程度自动分级虚拟系统,该系统采用LabVIEW的机器视觉工具包,对采集到的粮食害虫图像进行处理,提出了利用像素比例的方法来实现粮虫计数和虫害自动分级报警。利用仿真图像对所设计的虚拟系统进行了试验研究,研究结果表明,粮虫计数误差小于5%,此系统可以用于某种特定粮食虫害的在线监测。     

基于优化SVM的虫害图像识别研究

农作物虫害问题严重威胁我国农业及粮食生产安全。针对传统虫害识别智能化水平低、效率低等问题,提出一种基于优化SVM的虫害图像识别方法。本研究以草地贪夜蛾成虫图像作为试验对象,采用HOG特征描述符提取图像特征信息,通过粒子群优化算法对SVM模型的内部参数进行寻优。模型在经过训练后,对简单背景下虫害图像的识别准确率达100%,对复杂背景下样本的识别准确率达93.89%。模型识别效果明显优于其他对比模型,为机器学习在农作物虫害识别中的应用提供一定参考。     

基于知识图谱的绿色储粮技术研究可视化分析

随着科技的进步,传统储粮技术逐步升级为以气调和低温储藏为主线的绿色储藏技术,为全面把握绿色储粮技术研究发展脉络,运用CiteSpace软件,通过定性与定量相结合的研究方法,分析Web of Science及中国知网数据库的文献数据并以此绘制可视化知识图谱。通过对图谱分析得出,国内期刊的主要研究热点为储粮害虫、机械通风、储粮品质,注重害虫检测及生物与物理综合防治害虫的研究,如何控制粮食品质的变化是研究重点;国际期刊同样重视对虫害霉菌的防治,同时在更高储存效率前提下考虑经济成本,将大数据技术初步融入到绿色储粮技术中。最后,对绿色储粮主要的三种技术：气调、低温、生物与物理综合防治技术进行细致的总结与归纳,为该领域未来值得进一步探讨的研究方向提供参考。     

储粮减损降耗技术研究

粮食损耗存在于粮食从生产到消费的每一个环节。我国粮食领域当前面临着很大的损耗数字。粮食储备保管损耗情况往往由仓储管理水平决定和影响,同时仓储管理水平也作用于粮食企业的营收与安全。所以,当前需要进一步加强对仓储管理的建设,提高储粮技术,构建科学合理、绿色安全的储粮制度。     

自然缺氧储粮技术的新发展

自然缺氧储粮是七十年代初发展起来的一项新的储粮技术。1974年以来,常熟市先后开展自然缺氧贮粮的单位由一个所发展到多数所;从粮库发展到供应站.面粉厂;从一个品种发展到多品种;从几十斤的袋装发展到一百多万斤大仓;从六面密封发展到单面密封(单面封系指仓房经过改造,墙壁四周和地坪均采用塑料薄膜或油毛毡贴盖以后,在粮面上进行封面的形式);从木条压线带灌蜡的水泥槽发展为塑料槽嵌橡皮管刷蜡密封.全市先后应用自     

基于光电对比技术的印刷品背面检测系统研究

一、背 景 烟包印刷生产场地的环境复杂,产品链工序较多,受这些因素的影响,印刷品可能存在偶发性质量缺陷,如大面积油污、原料接头等;同时,由于人为失误,有些前道工序生产中未清理彻底的过版纸等废品夹杂在正常印刷品中,可能会流入下道工序,一旦作为合格产品交付,将造成重大质量事故.     

加快发展绿色储粮技术研究

通过仓房改造,加强隔热保冷效果,利用自然冷源和机械通风达到降温降水、节约能源的目的。维持低温储粮,保持粮食品质,减少虫害发生,开发利用植物源杀虫剂,从而最大限度实现绿色环保的储粮理念。     

关于我国科学储粮技术的几点思考

本简述了科学储粮技术，并对我国科学储粮的特点、现状进行了分析，提出了具体的意见和建议，使科学储粮工作登台阶，上水平。     

储粮害虫诱集技术研究进展

诱集技术是储粮害虫监测和防治的一种重要的非化学手段,受到国内外的普遍关注。综述了基于储粮害虫的视觉、嗅觉、以及信息素等生理特征及生活习性而建立的诱集技术的研究进展概况,为促进各项诱集技术的进一步发展,更好地应用于储粮害虫的防治提供参考。     

基于深度学习的储粮害虫检测研究进展

储粮害虫检测与预警对保障粮食储存安全具有重要意义。目标检测是计算机视觉研究领域的核心问题之一,近年来深度学习在目标检测领域的应用研究取得了重大突破,储粮害虫目标检测也取得了较大进展,并逐步在粮库智能化建设中推广与应用。本文从储粮害虫数据集的获取与预处理、储粮害虫目标检测算法研究、储粮害虫检测结果应用等三个方面,总结了近年来基于深度学习的储粮害虫检测研究进展,通过对比研究,提出了该研究领域存在的问题及未来研究方向。     

基于改进的Faster R-CNN的小目标储粮害虫检测研究

针对小目标储粮害虫图像的检测问题,提出了一种基于特征金字塔网络的Faster R-CNN改进模型对图像中的小目标进行检测。本文以5种常见的储粮害虫为检测目标,样本中通过随机组合的方式混合不同种类的储粮害虫进行拍照取样,通过对原始图像数据进行目标扩充后构建了含942张储粮害虫图像的数据集（CSGP）。在改进模型的特征金字塔网络结构中,特征提取网络产生的高层特征图通过下采样方式逐步对底层特征图进行融合,生成适合多尺度目标检测的特征图。实验结果表明,采用训练集目标扩充的方式,储粮害虫图像的目标检测结果mAP提升了2.21%;改进后的模型进一步使得储粮害虫图像检测的mAP达到96.69%。最后,设计了一套粮仓内的储粮害虫监测系统。     

基于TL-FCM的储粮害虫图像分割算法研究

针对储粮害虫的图像识别需求,结合传统模糊C均值算法(FCM)在粮虫图像分割时运算开销过大、噪音敏感度偏高等不足,提出TL-FCM(Tower layered FCM)粮虫图像分割改进算法。该方法采取塔状层次构架来降低运算的时间复杂度,同时对目标图像的像素隶属度进行约束,为传统算法中的目标函数引入约束项,从而有效约束邻域信息。仿真结果能够证明所构建的优化算法处理时间较短,且能够有效保留粮虫图像分割区域细节,算法性能和效果均比较理想。     

基于图像处理技术的车型自动识别系统设计

从图像处理角度,提出了在一定时间内,根据实时阈值来判定背景是否需要更新的一种实时背景更新算法,据此设计了一个速度快、鲁棒性好的车型自动识别系统.通过实验验证了方案的可行性.算法中α值对于背景更新至关重要.     

基于图像处理的储藏小麦电导率变化的相关性研究

定期测定不同储藏条件下小麦的电导率值,同时用扫描仪采集小麦的表面图像并提取其图像特征,研究储藏过程中小麦的颜色特征参数与电导率的相关性。结果表明:R值、G值、B值、I值、电导率均与储藏时间均呈极显著性相关。与电导率相关性最显著的是I值,其中,瑞星1号小麦的电导率与I值的数学模型:y=1.3E-16x~(8.4613)(电导率值为y,I值为x,下同),R~2=0.869;郑麦8998小麦的电导率与I值的模型:y=1.7E-18x~(9.2785),R~2=0.913;两种小麦的电导率与I值的模型:y=1.0E-8x~(4.5932),R~2=0.676。     

蛇床子素在实仓防治储粮害虫中的研究与应用

以高大平房仓、立筒仓和浅圆仓为研究对象,采用新型绿色储粮防护剂蛇床子素进行实仓防虫效果研究,研究了蛇床子素在以上3种仓型仓对玉米象、锈赤扁谷盗和印度谷螟等3种常见储粮害虫的防治效果。结果表明:蛇床子素对以上3种害虫均有一定的抑制作用,尤其是对印度谷螟有较好的防治作用,对粮食品质基本无影响,可作为新型绿色防护剂继续深入研究。     

锈赤扁谷盗等3种菌食性储粮害虫的发生分布调查

在中国主要储粮生态区的海南、广东、云南、福建、浙江、湖南、湖北、河南、山东、辽宁、山西和黑龙江等12个省77个地市,现场采集调查了具有代表性的粮库、小麦粉厂、米厂、饲料加工厂和农户等共计505个。在所有调查的12个省内均有米扁虫和锈赤扁谷盗分布发生,除湖南省、山西省和黑龙江省外其余各调查省份均采集到小蕈甲。从发现害虫的单位总个数与调查单位的总个数之比(发现比率)看,米扁虫、小蕈甲和锈赤扁谷盗的发现比率分别为18.81%、11.48%、45.94%,锈赤扁谷盗的发现比率远高于米扁虫和小蕈甲的发现比率。比较不同省份中调查害虫分布发生的广泛性可看出,在海南省调查锈赤扁谷盗的发现比率与米扁虫和小蕈甲的发现比率相似,在山东省锈赤扁谷盗的发现比率略低于米扁虫发现比率,在黑龙江省的锈赤扁谷盗发现比率与米扁虫发现比率一致,其他所调查诸省份中锈赤扁谷盗的发现比率(14.29%～69.81%)显著高于米扁虫(3.03%～36.17%)和小蕈甲(0～33.92%),在我国主要储粮生态区多数省份中锈赤扁谷盗的分布发生程度远大于米扁虫和小蕈甲。     

气体分析法监测粮食储藏安全性的研究与应用进展

粮食在储藏过程中易受到虫害和霉菌的侵染,造成粮食的损耗。凭借灵敏的储粮监测技术,可以早期发现虫霉的发生,确保粮食储藏的安全性。在不断研发的储粮安全监测技术中,利用虫霉活动可以产生特征物质改变粮食可挥发气体组分,或使粮堆中某种气体成分含量发生变化的特点,通过测定相关气体的含量可了解储粮的状态。大量的研究表明,储粮的气体分析监测技术具有快速、灵敏度高、结果准确等优点。本研究主要介绍气体分析技术在监测粮食品质变化,储粮霉菌和昆虫的危害判断、预测等方面的研究和应用进展,并对方法的特性、作用以及可能的发展方向进行评价。