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  • 【专利】 一种自动水肥管理及病害检测的植物培养箱系统

    作者:孔汶汶 ; 刘飞 ; 曹峰 ; 申婷婷 ; 王唯 ; 冯雷 ; 何勇 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种自动水肥管理及病害检测的植物培养箱系统,属于智能化植物培养领域,包括箱体,箱体内设有图像采集单元、温度调节单元、湿度调节单元、检测单元和喷施单元;箱体外设有处理器和控制器。通过设定植株培养所需的温湿度范围、土壤湿度范围、氮含量范围等参数,将盆栽植株放置在装置的箱体内,启动系统开始工作。温度传感器采集箱体内的温度,并将信号发送给控制器,控制器将实时采集的温度值与设定的温度值进行对比分析,若两者的差值大于允许变化范围,则控制器控制制冷器工作,直到温度达到允许变化范围的低值;反之,控制加热器工作,直到温度达到允许变化范围的高值。可以根据植株个体的生长情况,实现对其精准化的浇水与施肥。
  • 【专利】 一种可模拟酸雨的四自由度旋转式淋雨测试装置

    作者:孔汶汶 ; 朱红艳 ; 刘飞 ; 宋坤林 ; 彭继宇 ; 黄理 ; 何勇 年份:2015
    摘要:本实用新型公开了一种可模拟酸雨的四自由度旋转式淋雨测试装置,包括控制机架和平衡架,转动设置在控制机架和平衡架之间的喷淋摆管,位于喷淋摆管下方的载物台,以及用于向喷淋摆管提供酸雨的酸雨模拟发生装置;所述的喷淋摆管包括弧形的管体和沿管体长度方向布置的若干个喷头,且各喷头的开口均朝向所述载物台的中心;所述的酸雨模拟发生装置包括用于储存酸性溶液的储液罐,用于控制酸性溶液和水的混合比例的控制阀门,以及用于向喷淋摆管输送酸性溶液的输液管。本实用新型实现对产品的防水性能尤其是防酸雨性能的准确评价,设计合理,结构简单,模拟自然淋雨测试效果好,可完成多种产品的测试,适用范围广。
  • 【专利】 一种基于双目视觉技术的自动对靶喷施系统

    作者:孔汶汶 ; 丁希斌 ; 刘飞 ; 何勇 ; 张初 ; 方慧 年份:2014
    摘要:本实用新型公开了一种基于双目视觉技术的自动对靶喷施系统,包括全方位移动平台,所述全方位移动平台上安装有图像采集装置、喷施装置,以及用于接收和分析图像采集装置输出的作物图像信息,并控制喷施装置、全方位移动平台工作的控制装置;喷施装置包括:药箱;出液管,一端与药箱相通,另一端连有喷杆,喷杆上固定有若干喷头;输送泵,安装在出液管上,用于将药箱中的肥料或农药泵入出液管;机械臂,喷杆固定在该机械臂上;图像采集装置包括固定在所述机械臂上的双目相机。将双目相机、喷杆安装在机械臂上,既可实现对作物进行全方位图像采集,也可实现对作物进行全方位地、精细地喷施农药或肥料,从而提高了农药或肥料的利用率。
  • 【专利】 一种基于双目视觉技术的自动对靶喷施系统

    作者:孔汶汶 ; 丁希斌 ; 刘飞 ; 何勇 ; 张初 ; 方慧 年份:2014
    摘要:本发明公开了一种基于双目视觉技术的自动对靶喷施系统,包括全方位移动平台,所述全方位移动平台上安装有图像采集装置、喷施装置,以及用于接收和分析图像采集装置输出的作物图像信息,并控制喷施装置、全方位移动平台工作的控制装置;喷施装置包括:药箱;出液管,一端与药箱相通,另一端连有喷杆,喷杆上固定有若干喷头;输送泵,安装在出液管上,用于将药箱中的肥料或农药泵入出液管;机械臂,喷杆固定在该机械臂上;图像采集装置包括固定在所述机械臂上的双目相机。将双目相机、喷杆安装在机械臂上,既可实现对作物进行全方位图像采集,也可实现对作物进行全方位地、精细地喷施农药或肥料,从而提高了农药或肥料的利用率。
  • 【期刊】 近红外高光谱成像技术快速鉴别国产咖啡豆品种

    刊名:光学精密工程 作者:孔汶汶 ; 鲍一丹 ; 陈纳 ; 何勇 ; 刘飞 ; 张初 关键词:近红外高光谱成像 ; 咖啡豆 ; 无损判别 ; 判别分析模型 ; 极限学习机 机构:浙江大学生物系统工程与食品科学学院 ; 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 年份:2015
    摘要:结合近红外高光谱成像技术和不同的判别分析模型对4种国产咖啡豆品种进行了快速无损判别。通过高光谱成像仪提取874~1 734nm波段内的光谱数据,去除首尾噪声波段后,分别基于925~1 680nm波段的全谱波段和通过连续投影算法(SPA)选择的特征波长,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)、K最邻近算法(KNN)、支持向量机(SVM)模型和极限学习机(ELM)5种判别分析模型。基于上述判别模型对咖啡豆品种进行鉴别;然后通过准确率、命中率和否定率3个参数对鉴别结果进行了评价。实验显示,基于全谱和特征波段建立的模型均取得了较好的判别效果,其中ELM模型效果均为最优,每个品种建模集和预测集的准确率、命中率和否定率均在93.5%以上。研究结果表明,基于近红外高光谱成像技术结合模型判别分析方法可以实现对国产咖啡豆品种的识别,特征波长的选择减少了变量数,但判别效果与全谱相当。
  • 【专利】 基于Ca元素比值校正含水率的叶片重金属含量检测方法

    作者:孔汶汶 ; 苏珍珠 ; 刘飞 ; 彭继宇 ; 申婷婷 ; 叶蓝韩 ; 何勇 年份:2017
    摘要:本发明公开一种基于Ca元素比值校正含水率的叶片重金属含量检测方法,包括:1)获取不同重金属含量的叶片样本,并对样本进行预处理;2)采用标准方法测得样本中的重金属含量;3)采集样本不同位置的LIBS谱线;4)对所获取的光谱信号进行预处理;5)提取所测重金属元素和Ca元素对应的LIBS谱线峰值强度;6)以测的重金属含量作为输出,以所测重金属元素与Ca元素的强度比作为输入,建立定标模型;7)采集待测样本的谱线,并在预处理后的光谱信号中提取重金属元素和Ca元素的LIBS谱线峰值强度输入所述的定标模型,得出重金属的含量。本发明通过校正样本中水分含量,消除了样本中水含量对重金属检测的影响,提高的检测的精度。
  • 【期刊】 基于中红外光谱分析技术的香菇产地识别研究

    刊名:光谱学与光谱分析 作者:孔汶汶 ; 朱哲燕 ; 张初 ; 刘飞 ; 何勇 关键词:中红外光谱 ; 香菇产地 ; 相关向量机 机构:浙江经济职业技术学院 ; 浙江经济职业技术学院 ; 浙江大学生工食品学院 年份:2014
    摘要:采用中红外光谱分析技术对香菇产地进行识别研究,并将相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法应用于中红外光谱判别分析之中,取得了较好的效果。通过采集香菇粉末的中红外透射光谱,去除光谱噪声明显部分,对剩下的3 581~689cm-1透射谱线采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)进行预处理,并基于预处理谱线建立了香菇产地识别的偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、簇类独立软模式分类(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)、K最邻近算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、RVM模型等五种判别分析模型。所有模型的识别正确率均高于80%,KNN,SVM和RVM判别分析模型取得了相近的结果,建模集和预测集识别正确率高于90%。基于全谱的PLS-DA模型的加权回归系数,利用加权回归系数法选取了6个特征波数,并基于特征波数建立了PLS-DA,KNN,SVM和RVM模型。基于特征波数的PLS-DA模型的建模集和预测集识别正确率均低于80%,而KNN,SVM和RVM模型的建模集和预测集的识别效果相近,且都高于90%。基于全谱和特征波数的模型中,RVM算法表现出较好的效果,识别正确率优于90%。结果表明,基于中红外光谱技术能用于香菇产地的识别,特征波数的选择以及RVM算法可以有效的用于中红外光谱判别分析中。本文成功将中红外光谱用于香菇产地识别研究,为香菇品质以及其他农产品品质分析提供了一种新的想法,具有实际意义。
  • 【期刊】 近地高光谱成像技术对黑豆品种无损鉴别

    刊名:光谱学与光谱分析 作者:孔汶汶 ; 张初 ; 刘飞 ; 章海亮 ; 何勇 关键词:黑豆 ; 高光谱成像 ; 判别分析模型 机构:浙江大学生物系统工程与食品科学学院 ; 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 ; 华东交通大学机电工程学院 年份:2014
    摘要:基于近地高光谱成像技术结合化学计量学方法,实现了黑豆品种的鉴别。实验以三种不同颜色豆芯的黑豆为研究对象,采用高光谱成像系统采集380~1 030nm波段范围的高光谱图像,提取高光谱图像中的样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析,建立黑豆品种的判别分析模型。共采集180个黑豆样本的180条平均光谱曲线。剔除明显噪声部分之后以440~943nm范围光谱为黑豆样本的光谱,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)对光谱曲线进行预处理。分别以全部光谱数据、主成分分析(principal component analysis,PCA)提取的光谱特征信息、小波分析(wavelet transform,WT)提取的光谱特征信息建立了偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),簇类独立模式识别法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA),最邻近节点算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN),支持向量机(support vector machine,SVM),极限学习机(extreme learning machine,ELM)等判别分析模型。以全谱的判别分析模型中,ELM模型效果最优;以PCA提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型也取得了最优的效果;以WT提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型结识别效果最好,建模集和预测集识别正确率达到100%。在所有的判别分析模型中,WT-ELM模型取得了最优的识别效果。实验结果表明以高光谱成像技术对黑豆品种进行无损鉴别是可行的,且WT用于提取光谱特征信息以及ELM模型用于判别黑豆品种能取得较好的效果。
  • 【期刊】 汽车自动变速箱油的近红外光谱识别研究

    刊名:光谱学与光谱分析 作者:孔汶汶 ; 蒋璐璐 ; 骆美富 ; 张瑜 ; 余心杰 ; 刘飞 关键词:变速箱油 ; 近红外光谱 ; 稀疏表示 ; 流形学习 ; 识别 机构:浙江经济职业技术学院 ; 浙江经济职业技术学院 ; 浙江大学宁波理工学院 ; 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 年份:2014
    摘要:利用自编码网络(autoencoder network,AN)流形学习和稀疏表示(sparse representation,SR)方法对汽车变速箱油进行近红外光谱品种识别研究。以壳牌、美孚、嘉实多、上海大众和上海通用五种变速箱油为对象,利用AN方法对600~1800nm近红外光谱数据进行非线性降维,获取10个特征变量。每种变速箱油选取30个样本(共150个样本)作为训练样本,每种30个样本(共150个样本)作为测试样本。所有训练样本的特征变量组成了稀疏表示方法的整体训练样本矩阵,将变速箱油品种分类识别问题转化为一个求解待识别测试样本对于整体训练样本矩阵的稀疏表示问题,通过求解L-1范数意义下的最优化问题来实现。经过主成分分析(principal component analysis,PCA)和AN降维后,分别利用线性判断分析法(linear discriminant analysis,LDA)、偏最小二乘支持向量机法(least squares-support vector machine,LS-SVM)和本文提出的稀疏表示分类算法进行分类比较。结果表明,结合自编码网络和稀疏表示方法对五种汽车变速箱油品种的平均识别准确率达97.33%,为汽车变速箱油品种近红外光谱快速准确识别提供了有效的新途径。
  • 【期刊】 基于中红外光谱技术的香菇蛋白质含量测定

    刊名:光谱学与光谱分析 作者:孔汶汶 ; 朱哲燕 ; 刘飞 ; 张初 ; 何勇 关键词:中红外光谱 ; 香菇 ; 蛋白质含量 ; 连续投影算法 机构:浙江经济职业技术学院 ; 浙江经济职业技术学院 ; 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 年份:2014
    摘要:研究了中红外光谱预测香菇蛋白质含量的可行性。去掉明显噪声部分后,研究香菇3 581~689cm-1中红外光谱与蛋白质含量的关系。以Savitzky-Golay(SG)5点平滑预处理光谱建立偏最小二乘法(partial least squares,PLS)的预测模型的效果不理想,模型的建模集和预测集的相关系数均高于0.85,但剩余预测偏差(residual prediction deviation,RPD)值仅为1.77。采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)算法从3000个波数点中选择7个特征波数,并以七个特征波数分别建立PLS、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和极限学习机模型(extreme learning machine,ELM)。与全谱的PLS相比,以特征波数的PLS模型和MLR模型的预测效果相对较差,而以特征波数的BPNN和ELM模型的预测效果相对较好。其中SPA-ELM模型的预测效果最佳,预测集相关系数(correlation coefficient of prediction)Rp=0.899 5,预测集均方根误差(root mean square error of prediction)RMSEP=1.431 3,剩余预测偏差RPD=2.18。研究结果表明,中红外光谱分析技术可以用于预测香菇蛋白质含量,且SPA选取特征波数能用来代替原始光谱进行建模分析,为香菇蛋白质含量的检测提供了新的思路。
  • 【期刊】 应用高光谱成像技术对打蜡苹果无损鉴别研究

    刊名:光谱学与光谱分析 作者:孔汶汶 ; 高俊峰 ; 章海亮 ; 何勇 关键词:蜡苹果 ; 高光谱 ; PLS ; SPA ; LS-SVM ; BP神经网络 ; 鉴别 机构:浙江大学生物系统工程与食品科学学院 ; 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 ; 浙江大学唐仲英传感材料及应用研究中心 年份:2013
    摘要:探讨应用高光谱成像技术快速无损鉴别不同苹果蜡的可行性。通过对分别打食用果蜡、工业蜡和未打蜡的126个苹果样品,采用380~1 024nm范围的高光谱图像仪获取三类苹果的高光谱图像信息,采用ENVI软件处理平台提取高光谱图像中对象的漫反射光谱响应特性。从126个样品中随机取出84个样品建模,其余42个样品作为独立的验证集。对光谱数据分别采用偏最小二乘(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络等建立高光谱响应特征与食用蜡苹果、工业蜡苹果、未打蜡苹果的关系模型,比较不同建模方法的效果。结果表明:采用MSC-SPA-LS-SVM模型可以较好的区分食用果蜡、工业蜡和未打蜡的三类苹果,预测结果的正确率分别为100%,100%和92.86%。
  • 【专利】 一种基于无人机热成像技术的作物病害监测方法和系统

    作者:孔汶汶 ; 刘飞 ; 曹峰 ; 郭晗 ; 张初 ; 冯雷 ; 何勇 ; 岑海燕 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种基于无人机热成像技术的作物病害监测方法和系统,属于农业信息监测技术领域,检测系统包括安装有红外图像采集装置的无人机和用于照片处理并检测病害分布的处理器,无人机按设定的拍摄航线飞行并拍摄农田照片;处理器包括图像处理单元、建模单元和无线遥控单元。针对传统田间取样检测所存在的不足,利用红外热成像技术,通过物体自身各部分对红外热辐射的差异把红外辐射图像转换为可视图像,根据病害侵染作物叶片时,叶片表面温度会出现变化,从而判断作物是否发生病害。能够快速、有效且大范围采集农作物病害。具有检测速度快,省时省力的优点。
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