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肖爱玲: 作品数：34 被引量：75H指数：5; 供职机构：塔里木大学机械电气化工程学院更多>>; 发文基金：塔里木大学校长基金国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>

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核桃分选机的研究现状被引量：6: 2015年; 核桃分级技术是其产业化过程中进行流通、贮藏保鲜及深加工和提高农产品附加值的关键技术之一。为此,针对我国目前各种红枣分级技术以及红枣分级技术未来需要解决的问题,介绍了我国目前最典型的核桃分级机以及各自的结构和特点。结果表明:机械式核桃分级机在一段时间内还有很大的市场,随着核桃分级技术的发展,基于机器视觉的红枣分级机在特定的使用对象方面取代原有的机械式核桃分级机是必然趋势。; 王科权肖爱玲张宏邹昆霖; 关键词：核桃分选机

融合动态机制的改进型Faster R-CNN识别田间棉花顶芽被引量：9: 2021年; 针对田间密植环境棉花精准打顶时,棉花顶芽因其小体积特性所带来识别困难问题,该研究提出一种改进型快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)目标检测算法实现大田环境棉花顶芽识别。以Faster R-CNN为基础框架,使用RegNetX-6.4GF作为主干网络,以提高图像特征获取性能。将特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)和导向锚框定位(Guided Anchoring,GA)机制相融合,实现锚框(Anchor)动态自适应生成。通过融合动态区域卷积神经网络(Dynamic Region Convolutional Neural Networks,Dynamic R-CNN),实现训练阶段检测模型自适应候选区域(Proposal)分布的动态变化。最后在目标候选区域(Region of Interest,ROI)中引入目标候选区域提取器(Generic ROI Extractor,GROIE)提高图像特征融合能力。采集自然环境下7种不同棉花总计4819张图片,建立微软常见物体图像识别库2017(Microsoft Common Objects in Context 2017,MS COCO 2017)格式的棉花顶芽图片数据集进行试验。结果表明,该研究提出方法的平均准确率均值(Mean Average Precision,MAP)为98.1%,模型的处理帧速(Frames Per Second,FPS)为10.3帧/s。其MAP在交并比(Intersection Over Union,IOU)为0.5时较Faster R-CNN、RetinaNet、Cascade R-CNN和RepPoints网络分别提高7.3%、78.9%、10.1%和8.3%。该研究算法在田间对于棉花顶芽识别具有较高的鲁棒性和精确度,为棉花精准打顶作业奠定基础。; 陈柯屹朱龙付宋鹏田晓敏黄成龙聂新辉肖爱玲何良荣; 关键词：棉花

拖拉机经济寿命计算数据的获取及处理——以东方红1002型为例: 2005年; 作为农业生产主要动力的拖拉机,其更新关键依据就是经济寿命。一个再好的拖拉机经济寿命计算模型,如果没有真实、可靠的数据,也是枉然。因此,有必要对拖拉机经济寿命计算数据的获取及处理进行探讨,并以数理统计的观点介绍了拖拉机主要技术经济指标的获取及处理方法,建立了数据获取及数据处理模型,为拖拉机经济寿命计算和效益分析奠定基础。; 肖爱玲王福林李菲; 关键词：经济寿命东方红技术经济指标数据处理模型数据获取

栅筒式红枣分级间隙调整装置的设计被引量：1: 2011年; 红枣分级是红枣加工的重要生产环节,基于分度原理设计了一种可调间隙的红枣分级机。间隙调整装置采用改进的分级栅条与分级支撑圈构成,通过改变栅条相对支撑圈的位置实现分级间隙的改变,分级精度达0.5mm。以试验样机为基础进行红枣分级重复性试验,确定了适合红枣分级的试验工艺参数:分级支撑圈直径80mm,分级支撑圈转速17r/min。试验结果表明:生产率达1t/h,窜级率小于2.2%,基本满足红枣机械分级系统精度的要求。; 肖爱玲周岭; 关键词：红枣

基于图像形态学的骏枣果梗检测方法被引量：3: 2012年; 果梗有无的判别是骏枣分级系统中的一项重要指标。为此,提出了基于图像形态学的一种快速检测骏枣果梗方法。通过图像预处理获取骏枣二值图像,取反二值图像,对其进行多次膨胀、腐蚀和再膨胀处理,用二值取反图像减去该图像,得到只含有果梗和噪声的图像,再中值滤波处理就可得到只含有骏枣果梗成分的图像。对118帧图像进行检测试验,结果表明:检测速度平均为0.45s/个,果梗识别准确率为92.7%,无果梗误判率为0。该算法鲁棒性更强,基本满足骏枣分级系统精度的要求。; 肖爱玲李伟张俊雄宋鹏李传峰; 关键词：骏枣图像形态学果梗

基于彩色分量的骏枣病虫害检测方法被引量：3: 2014年; 病虫害是骏枣缺陷检测的一项重要内容,易受表面皱褶影响而不易识别,为此提出了一种基于彩色分量和图像形态学的骏枣病虫害检测方法。首先获取病虫害枣各彩色空间图像,在各彩色空间截取正常区域图像1幅、病虫害区域图像4幅,统计图像各彩色分量的灰度均值、灰度变换范围及标准差,计算骏枣正常区域与病虫害区域的灰度均值之差,进行彩色分量筛选,结果为RGB的R分量、CMY的C分量、I1I2I3的I2分量、HSV的S分量和V分量。采用自适应阈值法和图像形态学方法,分割出完整的病虫害。取84粒骏枣样本试验,其中病虫害枣61粒,无病虫害枣23粒,检测结果为:CMY的C分量最优,病虫害识别准确率98%,误判率0。试验证明,该方法基本满足骏枣分级精度的要求。; 肖爱玲黄新成; 关键词：骏枣病虫害

基于圆形模型的骏枣果梗检测方法被引量：3: 2013年; 果梗有无的判别是骏枣分级系统中的一项重要指标,针对传统的膨胀与腐蚀操作不能达到果梗识别的要求,为此提出了基于圆形模型的骏枣果梗检测方法。通过图像预处理获取二值图像;构建一圆形模型,以目标图像的形心为圆心,以等效椭圆长半轴乘1个调整系数为半径,该圆形模型可以覆盖骏枣果肉部分图像,剩下图像部分主要为果梗;由于图像可能还含有噪声,为此进行中值滤波处理,最后即可提取果梗图像部分。对120帧图像进行检测试验,结果表明:每个图像的平均处理时间小于500ms,本次试验果梗识别准确率93%,基本满足红枣分级系统精度的要求。; 肖爱玲李伟李传峰; 关键词：骏枣图像形态学果梗

基于标记的极半径极值红枣形状识别方法被引量：4: 2015年; 形状是分级的最重要参数之一,本文采用标记法对红枣形状进行了识别。通过图像预处理获取红枣二值图像,通过边界追踪获取目标边界笛卡尔坐标,并将其转化为极坐标,对目标图像进行缩放旋转使均值圆成为基线,切割的4部分边界曲线能完整表达。对边界曲线进行多项式拟合,获取极值点坐标,将其映射回被拟合曲线上,获取对应极值点坐标。若两极小极半径差值大于阈值,则红枣畸形;若两极大极半径附近区域极半径过渡平缓,判红枣为规整,否则为较规整。取53粒红枣进行检测,其中16粒畸形,17粒较规整,20粒规整。检测结果表明:畸形枣识别准确率达100%,较规整枣的识别准确率94%,规整枣识别准确率95%,可基本满足红枣分级系统精度的要求。; 肖爱玲潘斌; 关键词：红枣

导师+农业硕士+团队模式在南疆地区助力新农村建设实践探讨被引量：2: 2021年; 农业硕士研究生作为农业领域的高层次技术人才,如何将农业硕士研究生的培养与巩固拓展脱贫攻坚成果、助力乡村振兴紧密结合起来,发挥农业硕士研究生在助力脱贫攻坚和新农村建设中的重要作用,对于提升农业硕士研究生的培养质量具有重要作用。课题组结合塔里木大学在南疆地区开展的相关扶贫工作进行分析探讨,提出了导师+农业硕士研究生+团队助力脱贫攻坚、乡村振兴的模式。该模式将农业硕士研究内容聚焦巩固拓展脱贫攻坚成果、有效衔接乡村振兴,聚焦南疆地区特色产业发展,使农业硕士的研究成果能够真正用于解决当地的生产技术问题,将农业硕士实践教学基地建立在乡村振兴的第一线,进一步体现和落实教育部对农业硕士的培养要求。; 丁羽许威广刘媛媛肖爱玲刘洪洋; 关键词：脱贫攻坚

应用型本科《液压与气压传动》课程教学改革研究: 如今,《液压与气压传动》已成为大部分理工科院校一门专业基础课。由于该课程具有一定的理论性和很强的实践应用性,再加上受到传统的教学条件和教学理念的约束,导致该课程的教学过程还存在的一些主要问题。针对塔里木大学液压与气压传动...; 林小丹张斌肖爱玲; 关键词：液压与气压传动教学改革

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