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基于FE-P2Pnet的无人机小麦图像麦穗计数方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 155-164,289页

作者：鲍文霞苏彪彪胡根生黄承沛梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的... 详细信息

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的差异度,减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络,以解决麦穗密集的问题。同时,针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题,在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块,将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互,使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息;针对麦穗尺寸不一的问题,在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块,使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息;为了更好地对目标进行分类,使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数,该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权,进一步突出特征。实验结果表明,在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上,麦穗计数的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%,相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet(Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等,表现最佳。与基线网络P2Pnet相比,MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%,ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性,对采集的其它4种不同品种的小麦(AK1009、AK1401、AK1706和YKM222)进行了实验,实验结果显示,麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17,ACC也达到89.69%,表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。

关键词：麦穗计数无人机图像 FE-P2Pnet FEM Wheat-ZWF数据集

双并列转子永磁直驱电机转子不平衡力分析与优化

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电工技术学报 2024年第10期39卷 2961-2973页

作者：陶大军陈阳李峥戈宝军大型电机电气与传热技术国家地方联合工程研究中心(哈尔滨理工大学) 哈尔滨150080

双并列转子永磁直驱电机受轴间距限制,设计时会切掉部分定子铁心和绕组,造成转子电磁力不平衡。为最大限度地抑制转子所受的不平衡电磁力,该文从双并列转子结构出发,分析了电机绕组电感参数不对称的原因,提出通过合理设计线圈跨距和分... 详细信息

双并列转子永磁直驱电机受轴间距限制,设计时会切掉部分定子铁心和绕组,造成转子电磁力不平衡。为最大限度地抑制转子所受的不平衡电磁力,该文从双并列转子结构出发,分析了电机绕组电感参数不对称的原因,提出通过合理设计线圈跨距和分布平衡三相电感。在此基础上,构建转子所受总电磁力的数学模型,理论分析各个分力的来源及影响因素,研究各个分力对转子所受总电磁力的影响,提出了优化占空角、优化耦合间距、采用定子端部不对称结构、采用转子偏心结构和切除部分单元电机五种优化方法,实现对转子所受电磁力的优化,探讨了不同方法的优化效果,以及其对转矩脉动的影响,总结了不同优化方法的优缺点。

关键词：双并列转子永磁直驱电机电磁力优化方法

基于伺服控制的水下光动态通信捕获跟踪系统设计

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中国激光 2024年第2期51卷 144-153页

作者：刘旭钟昉如马薪柠张鹏长春理工大学空间光电技术国家地方联合工程研究中心吉林长春130022

基于空间光通信捕获、对准、跟踪技术的基本理念,笔者设计了一套基于伺服控制的水下无线光动态通信捕获跟踪系统,提出了基于跟踪微分器的电机加减速控制技术,设计了转台粗、精跟踪策略。在此基础上,笔者开展仿真验证、室内模拟测试及水... 详细信息

基于空间光通信捕获、对准、跟踪技术的基本理念,笔者设计了一套基于伺服控制的水下无线光动态通信捕获跟踪系统,提出了基于跟踪微分器的电机加减速控制技术,设计了转台粗、精跟踪策略。在此基础上,笔者开展仿真验证、室内模拟测试及水下激光光斑捕获跟踪实验。仿真验证结果表明了该系统与算法策略在原理上的可行性;室内模拟测试方位、俯仰跟踪精度分别为0.08 mrad和0.27 mrad,这表明可将本系统应用于水下无线光动态通信;水下激光光斑捕获跟踪实验结果表明系统的捕获概率优于99%,捕获时间少于9 s,水箱施加扰动前后的跟踪精度分别为0.6 mrad和2 mrad。本文为后续开展水下无线光动态通信技术研究提供了一种技术方法和研究思路。

关键词：海洋光学捕获跟踪跟踪微分器伺服控制跟踪精度

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纳米液滴撞击高温平板壁的分子动力学模拟

物理学报 2024年第10期73卷 126-135页

作者：冯山青龚路远权生林郭亚丽沈胜强大连理工大学能源与动力学院热能综合利用技术国家地方联合工程研究中心大连116024

采用分子动力学的方法对纳米液滴撞击高温平板壁面产生的Leidenfrost现象进行了探究,分析了液滴撞击不同温度壁面对Leidenfrost现象的影响.结果表明,随着壁面温度的提升,液滴蒸发的速度更快,脱离壁面的时刻越早,脱离壁面时的速度也越大... 详细信息

采用分子动力学的方法对纳米液滴撞击高温平板壁面产生的Leidenfrost现象进行了探究,分析了液滴撞击不同温度壁面对Leidenfrost现象的影响.结果表明,随着壁面温度的提升,液滴蒸发的速度更快,脱离壁面的时刻越早,脱离壁面时的速度也越大,最终悬浮时液滴体积也越大.通过分析脱离壁面前一时刻液滴内部的密度、温度分布发现,由于高温壁面具有更高的热通量致使蒸发过程更快进而产生更厚的蒸气层,该蒸气层将阻碍换热,使得液滴在壁面温度更高时液滴内部的平均温度越低,且平均密度越小.

关键词：分子动力学液滴 Leidenfrost现象

单晶4H-SiC的摩擦诱导化学机械复合加工(FCMM)实验研究

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机械工程学报 2024年第7期60卷 401-410页

作者：张博楠黄辉武民华侨大学脆性材料产品智能制造技术国家地方联合工程研究中心厦门361021 华侨大学制造工程研究院厦门361021

单晶碳化硅(SiC)凭借其优异的材料性能成为下一代电力电子器件和光电子器件的优选衬底材料,但碳化硅的高硬脆性,强化学惰性对其高效精密加工带来了巨大挑战。提出一种基于摩擦诱导化学作用与低硬度磨粒机械作用复合的SiC晶片加工新思路... 详细信息

单晶碳化硅(SiC)凭借其优异的材料性能成为下一代电力电子器件和光电子器件的优选衬底材料,但碳化硅的高硬脆性,强化学惰性对其高效精密加工带来了巨大挑战。提出一种基于摩擦诱导化学作用与低硬度磨粒机械作用复合的SiC晶片加工新思路。跟踪了4H-SiC在不同铁基烧结盘以及不同加工工艺参数下材料去除率随时间的变化;检测了加工后晶片的表面质量及亚表面损伤。实验结果表明摩擦诱导化学机械复合加工方法通过摩擦诱导实现金属与碳化硅的固相化学反应,并利用低硬度磨粒机械去除固相化学反应产物。加工后的亚表面中并未在纳米尺度下观察到晶体变形和晶格缺陷。加工初始阶段的材料去除率最高可达1025nm/min,稳定阶段的材料去除率最高可达385nm/min。工艺参数对加工过程中的固相化学反应速率有着重要的影响,低硬度磨粒实现对化学反应粘附物的机械去除,可以有效提高材料去除率。实验结果证实了本文提出的新型加工思路的可行性,其总体加工效率明显高于现有加工方法,为实现单晶SiC晶片的高效精密加工提供了新的研究思路。

关键词：摩擦诱导固相化学反应化学机械复合加工碳化硅亚表面损伤

LSVSH描述符:高鉴别强鲁棒的点云局部特征统计直方图

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 248-257页

作者：吴鹏鹏梁栋赵宝周磊安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰,使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能,提出一种局部曲面变化统计直方图(local sur-face variation based sta... 详细信息

三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰,使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能,提出一种局部曲面变化统计直方图(local sur-face variation based statistics histogram,LSVSH)描述符.首先设计一种不依赖于局部参考轴(local reference axis,LRA)的新属性(称为曲率属性),增强描述符对LRA误差的稳健性;然后沿径向剖分局部空间,在每个子空间中统计3个角度属性和1个曲率属性生成LSVSH描述符,实现对局部曲面信息的全面稳健描述.在B3R,U3M,U3OR和QuLD这4个数据集上进行大量的实验,结果表明,LSVSH在4个数据集上的RPC下面积(the area under the recall-precision curve,AUCpr)值分别为0.95,0.70,0.54和0.10,优于现有的局部特征描述符的性能;在U3M数据集上的正确配准率和在U3OR数据集上的正确识别率分别达到70%和100%,验证了LSVSH应用于物体配准和识别任务上的有效性.

关键词：局部特征描述符局部参考轴点云配准点云识别

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食品蛋白增维结构精密构筑研究进展

中国食品学报 2024年第4期24卷 420-430页

作者：李煦源陈正行王涛江南大学粮食发酵与食品生物制造国家工程研究中心江苏无锡214122

增维结构为短程有序性单元结构在多维空间限域堆积,进而形成长程可控性高级结构,其特征为各单元结构定向排布且在尺度、维度上均具高度可编程性。鉴于动态化设计逻辑及标准化构筑机制,这种基于类似单元结构所形成的空间多样化高级组织架... 详细信息

增维结构为短程有序性单元结构在多维空间限域堆积,进而形成长程可控性高级结构,其特征为各单元结构定向排布且在尺度、维度上均具高度可编程性。鉴于动态化设计逻辑及标准化构筑机制,这种基于类似单元结构所形成的空间多样化高级组织架构,在功能食品的开发中具有重要应用。目前,增维结构的设计开发大多基于人工高分子或工程化蛋白,而在天然蛋白结构中鲜有报道,缺乏对蛋白折叠的过程控制是其首要原因。本文基于蛋白质共架技术,从介观重构、纳米雕刻及增维定制3个方面综述食品蛋白增维结构精密构筑研究进展。探讨构建食品蛋白高值化利用关键技术体系的思路和方法,以期为我国食品蛋白产业的发展提供理论和实践支持。

关键词：增维结构限域堆积蛋白改性精密构筑

基于轻量级密集多尺度注意力网络的小麦叶部锈病识别方法

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农业机械学报 2024年

作者：鲍文霞赵诗意黄林生梁栋胡根生安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

人工诊断小麦锈病成本高、效率低，已无法满足现代农业生产的需要。本文提出了一种轻量级密集多尺度注意力网络模型（Mobile-Dense multi-scale attention net， Mobile-DMSANet），用于自动识别田间自然场景中的小麦叶部锈病（条锈病... 详细信息

人工诊断小麦锈病成本高、效率低，已无法满足现代农业生产的需要。本文提出了一种轻量级密集多尺度注意力网络模型（Mobile-Dense multi-scale attention net， Mobile-DMSANet），用于自动识别田间自然场景中的小麦叶部锈病（条锈病和叶锈病）。该模型在输入层设计了一个快速下采样模块（Fast subsampling block， FSB），它在不增加计算成本的前提下提高模型的特征表达能力。模型的特征提取层使用3个轻量级特征提取模块（Dense multi-scale attention， DMSA）来提取小麦叶部锈病的特征。DMSA模块设计了一个多尺度的3路卷积层（Multi-scale three-way convolution， MSTC）用于获得不同尺度大小的感受野，以提高模型的表达能力和对不同尺寸锈病的感知能力。DMSA模块中6个MSTC层通过密集连接实现特征重用，不仅大大减少了模型的参数数量，而且提高了对这两种相似的小麦叶部锈病的特征提取能力。在DMSA模块中还引入了协调注意力机制（Coordinated attention， CA），来提高对病害信息的敏感性，并抑制图像中的背景信息。模型的输出层使用Softmax函数实现小麦叶部锈病识别。结果表明，Mobile-DMSANet模型在测试数据集上的识别准确率为96.4%，高于经典CNN模型（如ResNet50、AlexNet）和轻量级CNN模型（如ShufflenetV2、Densenet系列）。Mobile-DMSANet仅有4.54×105个参数，与其他轻量级模型相比大幅下降。本文所设计模型可用于移动端小麦叶部锈病的自动识别。

关键词：小麦条锈病小麦叶锈病病害识别轻量级卷积神经网络

面向无人机遥感图像中茶叶枯病检测的轻量型网络

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农业机械学报 2024年

作者：胡根生谢一帆鲍文霞梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，本研究设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶... 详细信息

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，本研究设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征，减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块，帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征，减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检，同时删除原基线网络最大的特征图，以减少计算量和模型大小。此外，本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量，提高小样本条件下LiTLBNet网络的泛化能力。实验结果表明，利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%，mAP为78.5%，与YOLO v5s接近。然而，LiTLBNet的内存占用量只有2.0MB，只有YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

关键词：茶叶病害目标检测无人机遥感深度学习轻量型网络