發(fā)布時間：2018-04-29 03:03

  本文選題：甜菜 + 無損檢測��； 參考：《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：甜菜是我國北方最主要的糖料作物,是內(nèi)蒙古地區(qū)主要農(nóng)業(yè)經(jīng)濟作物之一,甜菜種植的好壞直接影響地區(qū)糖料生產(chǎn)。實時、準確和無損地判斷甜菜氮素營養(yǎng)狀況,進而合理控制氮肥用量對甜菜生產(chǎn)至關(guān)重要。為實時監(jiān)測不同生育期甜菜冠層氮素含量,本研究設計了基于反射光譜的不同生育時期甜菜氮素預測系統(tǒng)。硬件設計選用光譜儀、光源發(fā)射器、試管架等,光譜儀型號為SE1040-25-VNIR;軟件設計使用C++編程語言在Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境下實現(xiàn);甜菜冠層氮素預測模型采用2015年內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學農(nóng)場試驗田甜菜試驗數(shù)據(jù)建立。本研究主要工作如下:(1)結(jié)合現(xiàn)有光譜儀和相關(guān)硬件模塊,構(gòu)建全新硬件檢測系統(tǒng)。在檢測系統(tǒng)中使用光源發(fā)射器,提高光源質(zhì)量.;在反射光信號接收過程中,使用光纖準直鏡并配合長、短光纖,提高光譜儀采集信號質(zhì)量。(2)分析系統(tǒng)功能需求,設計軟件相關(guān)功能模塊。設計的軟件可實現(xiàn)光譜儀連接、取標準白光強度、提取數(shù)據(jù)、氮素預測、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)保存等基本功能。(3)依據(jù)田間試驗測定的數(shù)據(jù),分析甜菜冠層光譜反射率與氮素含量相關(guān)關(guān)系,篩選最優(yōu)波段反射率建立氮素預測模型;優(yōu)選甜菜不同生育期最適宜預測模型并嵌入軟件系統(tǒng)用于甜菜冠層葉片氮素預測。(4)完成氮素預測系統(tǒng)功能調(diào)試。軟件與光譜儀建立連接,進行光譜儀硬件連接、數(shù)據(jù)通訊功能調(diào)試;提取甜菜冠層葉片光譜特征,進行軟件氮素預測功能調(diào)試;數(shù)據(jù)保存功能和操作界面功能調(diào)試。設計的系統(tǒng)利用無損檢測技術(shù)對甜菜進行營養(yǎng)預測,可實現(xiàn)甜菜冠層葉片氮素含量的自動分析及預測,本研究為快捷、無損地估測甜菜葉片氮素含量提供了新的研究思路,對未來糖料生產(chǎn)具有重要意義。
[Abstract]:Sugar beet is the most important sugar crop in the north of China and one of the main agricultural cash crops in Inner Mongolia. It is very important for sugarbeet production to judge the nitrogen nutrition status in real time, accurately and without loss, and then to control the amount of nitrogen fertilizer reasonably. In order to monitor the nitrogen content of sugarbeet canopy in different growth stages in real time, a prediction system of sugarbeet nitrogen at different growth stages was designed based on reflectance spectroscopy. Spectrometer, light source emitter, test tube stand and so on are used in the hardware design. The spectrometer model is SE1040-25-VNIR.The software design is implemented in Microsoft Visual Studio 2010 development environment with C programming language. The nitrogen prediction model of sugarbeet canopy was established by using the sugarbeet experiment data from the farm experiment field of Inner Mongolia Agricultural University in 2015. The main work of this study is as follows: 1) combining the existing spectrometer and related hardware modules, a new hardware detection system is constructed. In the detection system, the light source emitter is used to improve the quality of the light source; in the process of receiving the reflected light signal, the optical fiber collimation mirror is used to match with the long and short optical fibers to improve the quality of the signal collected by the spectrometer.) the functional requirements of the system are analyzed. Design software related function module. The designed software can be used to connect the spectrometer, take the standard white light intensity, extract the data, predict nitrogen, analyze the data, save the data and other basic functions. The correlation between spectral reflectance of sugarbeet canopy and nitrogen content was analyzed, and the optimum band reflectance was selected to establish nitrogen prediction model. The optimal prediction model for different growth stages of sugarbeet was selected and the software system was embedded to forecast nitrogen content in sugarbeet canopy leaves. 4) the function of nitrogen prediction system was debugged. The software establishes the connection with the spectrometer, carries on the spectrometer hardware connection, the data communication function debugging; extracts the sugarbeet canopy leaf spectral characteristic, carries on the software nitrogen forecast function debugging, the data preservation function and the operation interface function debugging. The system uses nondestructive testing technology to predict sugar beet nutrition, which can realize the automatic analysis and prediction of nitrogen content in sugarbeet canopy leaves. This study provides a new research idea for rapid and non-destructive estimation of nitrogen content in sugarbeet leaves. It is of great significance to the future sugar production.
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S566.3

【參考文獻】

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本文編號：1818079