本文關(guān)鍵詞：基于超聲傳感探測葉面積指數(shù)的研究　出處：《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：農(nóng)業(yè)中為實(shí)現(xiàn)作物的增產(chǎn)增收大量農(nóng)藥被使用,農(nóng)藥施用過量不僅造成農(nóng)藥的浪費(fèi)、農(nóng)業(yè)種植成本的提高,而且對環(huán)境造成嚴(yán)重污染,尤其食品殘留的農(nóng)藥對人體健康造成嚴(yán)重的威脅。對靶變量施藥是解決以上問題的關(guān)鍵技術(shù)之一,本文針對對靶變量施藥技術(shù)難題進(jìn)行研究,首先利用超聲波傳感器實(shí)現(xiàn)不同葉面積指數(shù)下的樹葉探測,建立葉面積指數(shù)與回波能量的模型關(guān)系,進(jìn)而為指導(dǎo)施藥提供技術(shù)依據(jù)。其主要研究內(nèi)容分為以下部分。(1)葉面積指數(shù)的獲取及探測系統(tǒng)設(shè)計(jì)。根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的總體要求,搭建室內(nèi)葉面積指數(shù)探測試驗(yàn)臺。由擋板法獲取超聲波傳感器在不同距離下的探測范圍,利用掃面儀及GIMP軟件獲取葉面積,為了便于得到不同葉面積指數(shù)下的樹葉,利用稱重法獲取不同面積的樹葉,并求其平均比葉重系數(shù),由電子秤稱出不同葉面積指數(shù)下的樹葉。通過人工布置將樹葉掛在探測臺上,由示波器及電腦上位機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)超聲波傳感器的數(shù)據(jù)采集及存儲。(2)超聲波傳感器特性介紹和超聲回波特征信息的提取。通過對超聲波傳感器回波特性研究,為傳感器采集信號的數(shù)據(jù)處理分析提供了依據(jù)。(3)單因素試驗(yàn)分析葉面積指數(shù)和探測距離對超聲回波信號的影響程度,并通過對圖像和數(shù)據(jù)方差分析驗(yàn)證結(jié)果,為二次回歸正交試驗(yàn)提供數(shù)據(jù)探測范圍。(4)設(shè)計(jì)二次回歸正交試驗(yàn)方案并完成整個(gè)試驗(yàn)的探測和信號的采集,利用MATLAB等數(shù)據(jù)處理軟件分析計(jì)算試驗(yàn)結(jié)果,并建立葉面積指數(shù)和超聲波信號強(qiáng)度之間的模型關(guān)系,驗(yàn)證該方程的失擬性和回歸顯著性。通過時(shí)域能量計(jì)算法得到超聲回波能量與所建模型方程計(jì)算出的電壓值進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果表明該模型方程計(jì)算值與實(shí)際值顯著相關(guān),因此得出結(jié)論所建模型具有普適性,能較好的反映不同葉面積指數(shù)下的枝葉變化.為進(jìn)一步實(shí)施對靶變量施藥提供控制依據(jù)。
[Abstract]:A large number of pesticides are used in order to increase crop production and income in agriculture. Excessive application of pesticides not only results in waste of pesticides, but also increases the cost of agricultural planting, and causes serious pollution to the environment. Especially pesticide residues in food pose a serious threat to human health. The application of target variables is one of the key technologies to solve the above problems. First, the ultrasonic sensor is used to detect the leaves under different leaf area indices, and the relationship between the leaf area index and the echo energy is established. The main research contents are divided into the following part. 1) the acquisition of leaf area index and the design of detection system. According to the overall requirements of the experimental design. The detection range of ultrasonic sensor at different distance was obtained by baffle method, and leaf area was obtained by scanning surface instrument and GIMP software. In order to obtain the leaves with different leaf area index, the weight method was used to obtain the leaves with different areas, and the average ratio of Ye Zhong coefficient was obtained. The leaves with different leaf area indices are weighed by electronic scales. The leaves are hung on the platform by artificial arrangement. Data acquisition and Storage of Ultrasonic Sensor by Oscilloscope and PC Software. Introduction of ultrasonic sensor and extraction of ultrasonic echo information. This paper provides a basis for the data processing and analysis of the signal collected by the sensor. The single factor experiment is used to analyze the influence of the leaf area index and the detection distance on the ultrasonic echo signal. And through the image and the data variance analysis verification result, provides the data detection scope for the quadratic regression orthogonal test. (4) designs the quadratic regression orthogonal experiment scheme and completes the whole experiment detection and the signal collection. The data processing software such as MATLAB was used to analyze and calculate the test results, and the relationship between leaf area index and ultrasonic signal intensity was established. The time-domain energy calculation method is used to get the ultrasonic echo energy and the voltage value calculated by the model equation to carry on the correlation analysis. The results show that the calculated value of the model equation is significantly correlated with the actual value, so it is concluded that the model is universal. It can better reflect the changes of branches and leaves under different leaf area index, and provide control basis for the further implementation of target variable application.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S48;TP212

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1391196