【摘 要】
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为解决马铃薯机械化播种作业易出现漏播现象的问题,采用机器视觉技术对排种链上的种勺和种薯进行并行识别,根据识别结果提出了一种种薯排种器种勺缺种的判别方法.首先,使用高速相机根据种薯排种链的工作环境要求采集图像,将视频帧图像划分20个区域;然后,对视频帧图像进行处理,在获取种勺的识别信息的同时获取种薯识别信息;最后,依据在同一核心处理区域中种勺存在、但种薯不存在判定该图像区域种勺缺种.试验结果表明:种勺缺种整体综合判别成功率为91.1％,平均判别时间为56ms.种勺缺种判别方法可以满足种薯排种器精量播种时种勺
【机 构】
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山东理工大学机械工程学院, 山东 淄博255049;山东理工大学电气与电子工程学院, 山东 淄博255049;山东理工大学农业工程与食品科学学院, 山东 淄博255049;山东思代尔农业装备有限公司,
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为解决马铃薯机械化播种作业易出现漏播现象的问题,采用机器视觉技术对排种链上的种勺和种薯进行并行识别,根据识别结果提出了一种种薯排种器种勺缺种的判别方法.首先,使用高速相机根据种薯排种链的工作环境要求采集图像,将视频帧图像划分20个区域;然后,对视频帧图像进行处理,在获取种勺的识别信息的同时获取种薯识别信息;最后,依据在同一核心处理区域中种勺存在、但种薯不存在判定该图像区域种勺缺种.试验结果表明:种勺缺种整体综合判别成功率为91.1％,平均判别时间为56ms.种勺缺种判别方法可以满足种薯排种器精量播种时种勺缺种的判别需求.
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新冠肺炎疫情不仅影响了高校的教学环节,也影响了应届本科毕业生的毕业论文实践环节.从准毕业生的学情分析入手,结合笔者及其他指导教师的毕业论文指导情况,对新冠疫情下食品科学与工程专业应届本科毕业生的毕业论文实践情况进行归纳总结,并进一步对常态化疫情防控下高校毕业论文培养环节提出了几点建议.为高校有效应对突发公共卫生事件提供一定参考.
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