艾施荣
- 作品数：88 被引量：243H指数：10
- 供职机构：江西农业大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省高等学校教学改革研究课题更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 一种猪舍
- 本实用新型涉及一种猪舍。传统养殖模式存在无法掌握和控制猪舍内的环境，如温度、湿度和有害气体等，且无法保证猪舍内部环境清洁，导致猪死亡率高，出栏率低，经济效益低。本实用新型涉及一种猪舍，其中：猪舍本体底部设置有两个V形槽，...
- 艾施荣夏磊谢殿华胡茂辉杨林坤魏建林
- 文献传递
- 非线性流形降维方法结合近红外光谱技术快速鉴别不同海拔的茶叶被引量：4
- 2019年
- 为提高不同海拔茶叶品质近红外光谱技术鉴别方法的精度,提出采用局部线性嵌入法(LLE)和拉普拉斯特征映射法(LE)非线性流形学习方法对近红外光谱数据进行降维处理,并与基于核函数的非线性(KPCA)及线性(PCA)降维方法比较,建立不同海拔茶叶品质的近红外光谱LSSVM鉴别模型。不同降维方法可视化结果表明,KPCA和PCA方法的数据点离散性较大,400~800 m和800~1200 m的样本点重叠较多,而非线性流形学习方法能将同一类样本点在三维空间很好地聚集在一起,不同海拔的茶叶能较好地区分开,且聚集效果方面LE方法好于LLE方法。模型性能表明,LE_LSSVM模型性能最佳,预测集总体判别率、Kappa系数分别为100%和1.00;相比于PCA_LSSVM、KPCA_LSSVM和LLE_LSSVM,模型预测集总体判别率分别提高1.7%、1.7%、3.3%;Kappa系数分别提高0.025、0.03、0.05。研究表明,LE等非线性流形学习降维方法在近红外光谱数据降维、简化模型复杂度、提高模型精度方面效果很好,为茶叶品质快速检测方法研究提供了一种新思路。
- 刘鹏艾施荣杨普香李文金熊爱华童阳胡潇吴瑞梅
- 关键词：茶叶近红外光谱拉普拉斯特征映射
- 一种滚筒式茶叶杀青机的除杂装置
- 本实用新型公开了一种滚筒式茶叶杀青机的除杂装置，包括筒体，筒体的内部安装有滤网，且筒体的上方左端通过输料管与进料口相互连通，筒体的右侧转动连接有第一电机，且第一电机的右侧通过转轴与立柱相互连接，筒体的左侧与固定板转动连接...
- 吴瑞梅裴刚艾施荣熊爱华黄俊仕罗斌
- 文献传递
- 一种茶叶杀青机的节能环保用热量循环利用装置
- 本实用新型公开了一种茶叶杀青机的节能环保用热量循环利用装置，包括底座和干燥筒，底座的下端内部开设有升降槽，且升降槽的内部设置有支撑弹簧，干燥筒固定在支撑轴的上端，干燥筒的内侧转动连接有螺杆，干燥筒的上端通过风机与承接块相...
- 熊爱华文建萍艾施荣黄俊仁李红吴瑞梅金山峰
- 文献传递
- 茶叶外形感官品质的计算机视觉分级研究被引量：7
- 2019年
- 为摒弃茶叶品质感官评审方法存在的主观性和经验性等缺陷,研究采用计算机视觉技术快速评价茶叶感官品质。依据碧螺春茶行业标准及茶叶评审师的评审结果,将20个不同品质碧螺春绿茶样本分成4个等级。采用小波变换和灰度共生矩阵提取茶叶图像的纹理特征,采用RGB[R表示红色(red),G表示绿色(green),B表示蓝色(blue)]和HIS[H表示色调(hue),I表示亮度(intensity),S表示色饱和度(saturation)]颜色模型提取图像的颜色特征,利用遗传算法优化神经网络参数,建立茶叶感官品质的BP(back propagation,逆向传播)神经网络分级模型,并与其他模型结果进行比较。结果表明,当选用前5个主成分时,所建立的模型识别精度最高,该模型总体识别率为93.8%,Kappa系数为0.933,较PCA-BP、GA-BP、BP识别精度分别提高10.0、6.3、18.8百分点,Kappa系数分别提高0.133、0.066、0.233,模型稳定性得到提高。
- 童阳艾施荣吴瑞梅何国泉虞文俊刘鹏胡潇裴刚
- 关键词：计算机视觉小波变换神经网络遗传算法
- 一种激光诱导液体荧光的检测装置及方法
- 本发明公开了一种激光诱导液体荧光的检测装置，涉及荧光光谱技术领域。包括自动进样清洗系统、荧光激发系统、分光系统；其中自动进样清洗系统位于整个装置中间，荧光激发系统和分光系统分别位于自动进样系统的两边。待测液体充满液芯光纤...
- 范苑刘木华吴瑞梅艾施荣吴彦红郑建鸿熊俊飞纪炜达
- 文献传递
- 一种茶园用深孔挖机的出土装置
- 本实用新型公开了一种茶园用深孔挖机的出土装置，包括固定架和固定盘，固定架的右端表面安装有固定片，且固定架的内侧通过连接杆相互连接，并且连接杆的上表面固定有液压器，固定架的内部开设有滑槽，且滑槽的内部设置有驱动块，并且驱动...
- 吴瑞梅蔡万胜艾施荣熊爱华黄超强刘刚
- 文献传递
- 一种便于安装的杀青机自动抽湿排叶装置
- 本发明公开了一种便于安装的茶叶杀青机自动抽湿排叶装置，包括机架和滚筒，其中：所述滚筒通过主动托轮和从动托轮固定安装在机架上，所述主动托轮和从动托轮前后对称安装，所述主动托轮与从动链轮同轴连接，主动托轮和从动链轮通过轴承和...
- 吴瑞梅裴刚王文君何国泉艾施荣杨普香李文金蔡涛涛王彩彬
- 文献传递
- 基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究被引量：22
- 2019年
- 为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征,利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序;筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型,并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明:色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大,且与感官审评特征描述结果相一致;当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时,建立的模型性能最优,模型总体判别率为95.75%,Kappa系数为0.933,OOB误差为5%,较SVM模型分别提高了3.5%,0.066,优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明:利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型,模型性能就能达到很好的识别效果,模型得到简化,同时模型精度和稳定性都高于其他方法。
- 刘鹏吴瑞梅杨普香李文金文建萍童阳胡潇艾施荣
- 关键词：计算机视觉茶叶品质感官审评
- SERS结合快速前处理检测绿茶中毒死蜱农药残留被引量：3
- 2020年
- 茶叶是中国的主要经济作物之一,而在茶叶种植过程中存在农药不合理使用及滥用等行为,导致茶叶中存在严重农药残留问题。茶叶中农药残留检测主要采用经典化学实验室方法,存在前处理复杂、耗时长、成本高等缺陷,急需研究茶叶中农药残留的快速检测方法,以监管茶叶市场的质量安全。本论文采用纳米竹炭(NBC)为净化剂快速去除绿茶的色素等基质影响,使用表面增强拉曼光谱(SERS)方法分析绿茶中毒死蜱农药残留,建立绿茶中毒死蜱农药残留的SERS快速检测方法。采用不同NBC用量(0,15,20,25和30 mg)去除茶叶基质,比较不同NBC用量去除基质的净化效果和SERS谱图,得出最优NBC用量,并对前处理方法进行回收率实验,验证前处理方法的可靠性。结果表明,使用20 mg NBC能较好地净化绿茶中的色素等基质影响,前处理方法回收率实验表明,该净化剂用于绿茶中毒死蜱农药残留基质净化是可行的。采用密度泛函理论模拟毒死蜱分子理论拉曼光谱,对比毒死蜱分子理论拉曼光谱和实验拉曼光谱,对其官能团进行谱峰归属,得到定性定量分析绿茶中毒死蜱农药残留的5个特征峰:526,560,674,760和1096 cm-1。在0.28~11.11 mg·kg-1浓度范围内,以1096 cm-1的峰强度建立绿茶中毒死蜱农药残留线性分析方程y=0.0175x+0.9092,决定系数为R 2=0.9863,表明毒死蜱农药浓度与其特征峰强度之间具有良好的线性关系,方法的平均回收率在96.71%~105.24%之间,相对标准偏差(RSD)为2.36%~3.65%。该方法检测绿茶中毒死蜱农药的最低检出浓度约为0.56 mg·kg-1,单个样本检测时间在15 min内完成。研究表明,表面增强拉曼光谱技术结合净化剂前处理方法能快速检测绿茶中的农药残留。
- 朱晓宇艾施荣熊爱华杜娟黄俊仕刘鹏胡潇吴瑞梅
- 关键词：表面增强拉曼光谱农药残留
