Design and test of stem diameter inspection spherical robot

Abstract:
Stem diameter is an important parameter in the process of plant growth which can indicate the growth state and moisture content of the plant, its automatic detection is necessary. Traditional devices have many drawbacks that limit their practical uses in general case. To solve those problems, a stem diameter inspection spherical robot was developed in this study. The particular mechanism of the robot has turned out to be suitable for performing monitoring tasks in greenhouse mainly due to its spherical shape, small size, low weight and traction system that do not produce soil compacting or erosion. The mechanical structure and hardware architecture of the spherical robot were described, the algorithm based on binocular stereo vision was developed to measure the stem diameter of the plant. The effectiveness of the prototype robot was confirmed by field experiments in a tomato greenhouse. The results showed that the machine measurement data was linearly correlated with the manual measurement data with R2 of 0.9503. There was no significant difference for each attribute between machine measurement data and manual measurement data (sig > 0.05). The results showed that this method was feasible for nondestructive testing of the stem diameter of greenhouse plants. \nKeywords: stem diameter inspection, spherical robot, binocular stereo vision, Census transform \nDOI: 10.25165/j.ijabe.20191202.4163 \n \nCitation: Quan L Z, Chen C, Li Y J, Qiao Y J, Xi D J, Zhang T Y, et al. Design and test of stem diameter inspection spherical robot. Int J Agric & Biol Eng, 2019; 12(2): 141–151.
Author Listing: Longzhe Quan;Chen Ci;Li Yajun;Qiao Yajing;Dejun Xi;Tianyu Zhang;Wenfeng Sun
Volume: 12
Pages: 141-151
DOI: 10.25165/IJABE.V12I2.4163
Language: English
Journal: International Journal of Agricultural and Biological Engineering

International Journal of Agricultural and Biological Engineering

INT J AGR BIOL ENG

影响因子:2.2 是否综述期刊:否 是否OA:是 是否预警:不在预警名单内 发行时间:- ISSN:1934-6344 发刊频率:- 收录数据库:SCIE/Scopus收录/DOAJ开放期刊 出版国家/地区:PEOPLES R CHINA 出版社:Chinese Society of Agricultural Engineering

期刊介绍

International Journal of Agricultural and Biological Engineering (IJABE, https://www.ijabe.org) is a peer reviewed open access international journal. IJABE, started in 2008, is a joint publication co-sponsored by US-based Association of Agricultural, Biological and Food Engineers (AOCABFE) and China-based Chinese Society of Agricultural Engineering (CSAE). The ISSN 1934-6344 and eISSN 1934-6352 numbers for both print and online IJABE have been registered in US. Now, Int. J. Agric. & Biol. Eng (IJABE) is published in both online and print version by Chinese Academy of Agricultural Engineering.

International Journal of Agricultural and Biological Engineering (IJABE, https://www.ijabe.org) is a peer reviewed open access international journal.IJABE 创刊 于 2008 年 , 是 由 美国 农业 、 生物 与 食品 工程 师 协会 ( AOCABFE ) 和 中国 农业 工程 学会 ( CSAE ) 共同 主办 的 联合 出版 物 。印刷 版 和 在线 版 IJABE 的 ISSN 1934 - 6344 和 eISSN 1934 - 6352 号 已 在 美国 注册 。《 国际 农业 与 生物 工程 杂志 》 ( IJABE ) 由 中国 农业 工程 院 出版 , 目前 有 网络 版 和 印刷 版 。

年发文量 184
国人发稿量 176
国人发文占比 95.65%
自引率 18.2%
平均录取率 -
平均审稿周期 24 Weeks
版面费 $1,000 USD
偏重研究方向 AGRICULTURAL ENGINEERING-
期刊官网 https://www.ijabe.org/index.php/ijabe
投稿链接 -

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
98.37% 94.16% 0.00% 0.00%

相关指数

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期刊预警不是论文评价,更不是否定预警期刊发表的每项成果。《国际期刊预警名单(试行)》旨在提醒科研人员审慎选择成果发表平台、提示出版机构强化期刊质量管理。

预警期刊的识别采用定性与定量相结合的方法。通过专家咨询确立分析维度及评价指标,而后基于指标客观数据产生具体名单。

具体而言,就是通过综合评判期刊载文量、作者国际化程度、拒稿率、论文处理费(APC)、期刊超越指数、自引率、撤稿信息等,找出那些具备风险特征、具有潜在质量问题的学术期刊。最后,依据各刊数据差异,将预警级别分为高、中、低三档,风险指数依次减弱。

《国际期刊预警名单(试行)》确定原则是客观、审慎、开放。期刊分区表团队期待与科研界、学术出版机构一起,夯实科学精神,打造气正风清的学术诚信环境!真诚欢迎各界就预警名单的分析维度、使用方案、值得关切的期刊等提出建议!

预警情况 查看说明

时间 预警情况
2024年02月发布的2024版 不在预警名单中
2023年01月发布的2023版 不在预警名单中
2021年12月发布的2021版 不在预警名单中
2020年12月发布的2020版 不在预警名单中

JCR分区 WOS分区等级:Q2区

版本 按学科 分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排 序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
(2021-2022年最新版)
AGRICULTURAL ENGINEERING Q2

关于2019年中科院分区升级版(试行)

分区表升级版(试行)旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著,学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏,“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系,然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力,最后汇总各期刊每篇论文分值,得到“期刊超越指数”,作为分区依据。

分区表升级版(试行)的优势:一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性;二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可,已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》首次将社会科学引文数据库(SSCI)期刊纳入到分区评估中。升级版分区表(试行)设置了包括自然科学和社会科学在内的18个大类学科。基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间,推测在此期间各大高校和科研院所仍可能会以基础版为考核参考标准。 提示:中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询,暂无升级版数据,请注意区分。

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版本 大类学科 小类学科 Top期刊 综述期刊
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