XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System喷雾器
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
利用数字技术改变农业
American Robotics 和 Skycision 等公司正在利用无人机的低成本可用性，同时放置传感器、喷雾器和复杂的人工智能算法，以执行喷洒农药、种植等任务，更重要的是，通过图片和视频等来源收集数据。数据可以通过云端发送，以进行分析和开发预测模型。这些行动可以对农业的精准度产生深远影响。
德士古德乐为农业行业
尽管许多农场的更换政策更频繁，但保养良好的拖拉机、收割机或喷雾器的使用寿命可以超过 15 年。在此期间，它们可能会暴露在极高或极低的温度以及非常潮湿或干燥的条件下，这会给发动机、零件和底盘带来压力。这就是为什么德士古润滑油不仅设计用于在运行过程中保护机械，而且足够耐用，可以处理几乎是农业所特有的周期性操作。
日本化学战，第 5 卷，第 H 部分
G) 606- 填料，发泡剂容器 17 607- 容器，发泡剂，2 加仑 19 607A- 灰色，发泡剂，95 型 20 6073- 发泡剂喷雾器配件，95 型 21 514.A- 配件，100 型，用于发泡剂喷雾器，95 型 ' 22 605- 转移器，液体，97 型 24 670- 发泡剂容器，1 加仑 26 569- 发泡剂容器，3 加仑 27 555- 发泡剂容器，8 加仑 28 569 -塑料发泡剂容器 30 570 -25 加仑发泡剂容器 31 570A-30 加仑发泡剂容器 33 554 -40 加仑喷雾容器 34 5683-10 加仑发泡剂桶 35 568C-10 加仑发泡剂桶 36 568D-30 加仑发泡剂桶 37 338 -喷雾剂，拖车式发泡剂，94 型 38 喷雾罐，飞机式，99 型，海军型（压力） 40 喷雾罐，德国 4L 压力型 44 528 - 发泡剂喷雾 Ttnk，飞机 49 567 - 发泡剂 opr^y ^ n k , ^irplsne, Lar^e 50
使用无人机绘制冠层活力图，用于葡萄园喷药过程中的场地特定管理
摘要 作物定点管理代表着不同劳动力效率和功效方面的重大改进，其实施在过去几十年中经历了巨大的发展，特别是对于大田作物。对于所谓的“特种作物”（葡萄园、果园水果、柑橘、橄榄树等）的喷雾应用过程的具体情况代表了与经济、技术和环境方面直接相关的最具争议和影响力的行动之一。这项研究的主要目的是找出从遥感技术获得的数据与实际冠层特征之间的可能相关性。潜在的相关性将成为开发基于先前开发的处方图的变量施用技术的起点。配备多光谱摄像机的无人机 (UAV) 用于获取数据，以构建整个地块的冠层活力图。通过应用专用软件 DOSAVIÑA ®，冠层图随后被转换成实用的处方图，该处方图被上传到喷雾器中嵌入的专用软件中。除此信息外，喷雾器的精确地理参考位置还使系统能够实时修改工作参数（压力），以便遵循处方图。结果表明，葡萄园喷雾应用的场地特定管理可减少 45% 的
地热发电厂减少冷凝器和冷却塔中的硫矿床
通过Geosol Sulphur分散剂，冷凝器中的硫沉积物和冷却塔中的硫沉积物得以迅速而安全地去除，真空和冷却能力恢复，并大大减少了植物的停机时间。全年，视觉检查没有显示填充物内部水流路径的显着改变。13个月后，对冷凝器进行了彻底检查。它几乎在喷雾器，柱或其他表面上显示任何沉积物。此外，与以前的竞争产品相比，清洁少量存款表面所需的时间和资源要少得多。
智能农业喷涂系统的设计和开发
日常印度的人口正在增加，满足农业部门粮食现代化的需求很重要。 由于化肥，土壤的生育能力正在降低。 因此，农民依附于有机农业。 通过机械化喷涂装置肥料和农药分布在农场上，并减少废物的数量。 哪些导致预防损失和浪费了应用于农场的投入？ 它将降低生产成本。 该机制在最低输入中提供了更高的生产率。 农民正在使用相同的传统方法来喷洒肥料和农药，在印度，与农业部门相比，工业部门的发展大大。 通常，用背包喷雾器和肥料手动喷洒劳动力进行喷涂。 所需的努力更为有益，因为农民拥有较小的农田。 [1]日常印度的人口正在增加，满足农业部门粮食现代化的需求很重要。由于化肥，土壤的生育能力正在降低。因此，农民依附于有机农业。通过机械化喷涂装置肥料和农药分布在农场上，并减少废物的数量。哪些导致预防损失和浪费了应用于农场的投入？它将降低生产成本。该机制在最低输入中提供了更高的生产率。农民正在使用相同的传统方法来喷洒肥料和农药，在印度，与农业部门相比，工业部门的发展大大。通常，用背包喷雾器和肥料手动喷洒劳动力进行喷涂。所需的努力更为有益，因为农民拥有较小的农田。[1]
Microsoft Word - 使用 UAV_enviado.docx 获得的处方图监测葡萄园中的特定地点喷洒情况
根据无人机获得的处方图监测葡萄园的特定地点喷洒情况 J. Campos 1、M. Gallart 1、J. Llop 1 和 E. Gil 1 1 加泰罗尼亚理工大学，农业食品工程和生物技术系，Esteve Terradas, 8, 08860 Castelldefels，西班牙 javier.campos@upc.edu 摘要 本研究介绍了变量速率喷雾器原型的实际站点特定喷洒地图的开发，该原型按照无人机获得的处方图工作。试验在托雷拉维特（西班牙东北部）的一个具有代表性的 3 公顷梅洛品种葡萄园中进行。处方图是通过合并安装在无人机上的多光谱摄像机获得的冠层数据和应用程序 DOSAVIÑA ® 提供的信息获得的。然后，将该处方图上传到变量喷雾器原型中，在喷洒过程之后获得实际的应用图。实际应用地图允许跟踪所有处理区域的数据，并计算与传统喷洒应用相比的农药节省量。结果表明，与传统喷洒应用相比，实际应用节省了约 20% 的用量。关键词：可变速率应用、无人机、活力图、实际地图。简介考虑到“特种作物”的具体情况，确保高效喷洒应用过程的最重要因素是冠层特征，例如冠层尺寸和棚架系统（Rosell 和 Sanz，2012 年；Salcedo 等人，2015 年）。已经进行了多项研究