储粮害虫监测器研制成功

一种能准确,及时对粮堆害虫密度、虫种进行监测的实用新型工具──储粮害虫监测器,由江苏省盐都县粮食局研制成功,并获中国专利。这种储粮害虫监测器由简体、虫孔、收集器、灯光控制系统和光学系统构成,它能直观地从粮堆外层自测到粮难内部害虫的发生、分布状况,观察到害虫在粮堆进行毒剂前蒸时的存活、死亡情况,较之于传统的害虫检测手段具有劳动强度低、密封性能好、储粮效益高等特点。适用于粮库低氧、低药储粮,化学储藏等科学保粮和一般储粮粮堆害虫的检查,对合理的采取防治措施、减少储粮损耗有较好的效果。储粮害虫监测器研制…     

储粮害虫监测器问世

一种能准确、及时对粮仓害虫密度、虫种进行监测的工具——储粮害虫监测器,由江苏省盐城市郊区粮食防治站研制成功。 这种储粮害虫监测器由筒体、虫孔、收集器、灯光控制系统和光学系统构成,它能直观地从粮仓外     

高大平房仓稻壳压盖储粮隔热试验

为延缓粮食品质劣变,采用对比试验的方法,用稻壳对粮面进行压盖密闭隔热。试验结果表明:稻壳拌合保粮磷压盖,能使粮堆温度保持在较低状态,有效控制储粮的呼吸作用,抑制储粮害虫和有害生物的生长繁育,降低粮堆水分散失。     

利用沼气进行储粮杀虫的研究

利用猪粪便经发酵产生的沼气,经过脱硫去湿后送入密闭的粮堆,并在粮堆中保留一定的时间,达到治杀储粮害虫的效果,对储粮无污染,并产生良好的经济效益和社会效益。1沼气储粮杀虫原理沼气是一种混合气体,其主要成分是甲烷     

机械通风在高大平房仓储粮中的应用

本文对机械通风在高大平房仓储粮过程中的应用进行了研究,通过机械通风,可以有效地降低粮堆温度和储粮水分,改善粮食的加工工艺品质,对提高储粮稳定性,减少虫霉侵害污染,延缓粮食品质陈化起到了积极的作用。     

储粮害虫图像识别的研究进展及展望

图像处理技术检测储粮害虫,具有快速、准确、可视化等优点.为了充分利用国内外的研究成果.促进我国在该领域的研究与应用,从内部害虫和外部害虫两个方面,综述了基于可见光、近红外和软x射线3种方法的计算机图像处理技术在储粮害虫自动识别中的研究进展,分析了各种方法的优缺点.提出今后应从新的特征提取、活虫与死虫的识别、早期害虫侵害的检测、动态图像的研究、自动传输机构的研制等方面开展深入研究.以实现粮虫的自动检测.     

粮仓空调远程控制的改造

<正>1储粮环境分析在储粮期间,仓内粮堆上方的空气是受外界气温影响最大的部位,外界高温通过屋顶、墙壁窗户传入仓内空间形成高温区域。较高的仓温又会直接影响到粮堆上层的温度与储粮品质。为此,粮库常采用改善仓房屋顶的隔热性能和安装空调控温进行应对。在实际生产中,不少控温储粮的粮库都使用了普通民用空调。由于普通空调的智能化程度不高,空调的开关机调温都必须由粮仓保管员拿遥控去仓房操作,整个过程比较繁琐。而且人工     

露天储粮堆顶架空的研究

常规露天储粮是将油布直接盖在粮面上(简称塌顶堆，下同)，直接受太阳辐射，风吹雨淋，储粮易生虫、发热、结露变质，这给保化人员带来繁重的体力劳动。为了解决这些问题，将露天堆塌顶储粮改为堆顶架空储粮，这既能使粮堆温度变化小，也能使储粮安全度夏，在机械通风作用下，便于熏蒸，杀虫效果好，且有近8个月的准低温(平均粮温15℃以下)储存期，起到了延缓粮食品质劣变，不易发热结露，也对露天堆规范化管理奠定了良好基础。     

基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件设计

介绍了基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件部分各主要环节的具体实现。该系统运用图像差分法及自适应图像增强法提高粮虫样本图像的质量，利用改进的直方图阈值将粮虫从背景中分割开来，并运用数学形态学处理法进行了滤波。以提取出的粮虫面积、周长、复杂度为特征，运用基于模糊决策的分类器对粮仓中常见的9种、7类害虫进行分类，识别正确率达到95.2%。     

基于单片机的储粮害虫检测报警系统设计

要基于粮食仓库中害虫喜欢钻孔的习性,介绍了储粮害虫检测报警系统的设计。该系统主要由AT89 S52单片机、电源、光电传感器、报警器和显示器等部分组成。其中,AT89 S52单片机为本系统的核心部件,光电传感器主要实现对害虫的检测。实际应用表明,该系统能有效地检测储粮害虫情况并报警。     

基于离散粒子群优化算法的储粮害虫特征选择

储粮害虫特征选择是粮虫自动检测系统的一个关键环节.为此,提出了把离散粒子群优化算法应用到粮虫的特征选择.该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上,证实了基于离散粒子群优化算法的粮虫特征选择是可行的.     

鞘翅目储粮害虫振动筛分试验研究

利用自行设计的储粮害虫筛分检测试验装置,研究了鞘翅目储粮害虫振动筛分试验特性.试验中,选取成虫米象为筛分对象,采用全因子试验,寻找出比较好的振动筛分参数,再设计正交试验,进一步优化参数,分清主次影响因素.通过一系列试验,找出了鞘翅目储粮害虫最优振动筛分参数,即当振幅A为3.5mm、曲柄盘转速n为600r/min、振动方向角ε为30°时,粮虫筛分效果最好.     

沼气防治贮粮害虫的方法

沼气防治贮粮害虫是气控贮粮的一项新技术。它是利用沼气中含氧量低、甲烷和二氧化碳含量高的特点,将沼气充入密闭的粮堆,置换粮堆空隙中的空气,致使贮粮害虫室息死亡。这为沼气的综合利用、扩大使用范围开创了一条新途径。现将方法与试验结果介绍如下。     

CO2气调防治储粮害虫试验仓的研制与应用

通过CO2气调防治储粮害虫试验仓的研制及应用试验,提出了试验仓在试验中应考虑的因素及解决的方法,例如,试验仓的密封问题、充气与补气的问题、测试装置的布置与参数的采集、虫笼的放取与虫情的检查等。试验仓的试验结果为,杀虫的最佳温度是(25±3)℃,CO2达到25%~35%,杀虫的持续时间为10d以上,从而为实际应用CO2防治储粮害虫提供了可靠的依据。分析了在农村建造小型钢板仓的可行性,为全面推广CO2气调防治储粮害虫技术奠定了基础。     

基于计算机视觉的储粮活虫检测系统硬件设计

设计了基于可见光-近红外计算机视觉的储粮活虫检测系统,该系统主要由粮虫自动分离子系统、粮虫传输子系统、光照箱、图像采集子系统4部分组成。粮虫自动分离子系统可从粮食样本中快速、有效地分离出粮虫,并进行自动除尘;粮虫传输子系统可准确接收筛下物,并输送采集盒到图像视觉采集部分的正下方以供图像采集;光照箱可为采集盒中的筛下物提供均匀的可见光-近红外波段的漫反射光;图像采集子系统可同时采集筛下物的近红外图像和可见光图像。系统对危害严重的9类储粮活虫的筛分率达到96.06%。实验验证了该系统的可行性。     

农户储粮期间常见险情的预防及处理措施

农户在储粮管理时期,粮食易发生结露、发热、霉变和虫鼠害等现象,生成险情粮,造成储粮受到损失,影响国家粮食安全。针对此问题,对农户储粮期间常见的这几种险情现象分别说明,并对如何预防及处理提出相应措施。     

基于粮温时空相关性的储粮数量监管方法研究

针对我国储备粮人工稽核费时、费工等问题,提出了基于粮温时空相关性的储粮数量监管方法。首先,分析粮堆测温平面的自相关性与互相关性,检测粮堆异常发生的日期与平面;然后,分析粮堆异常日期内异常平面上测温线的自相关性,检测发生异常的测温线;接着分析异常测温线上测温点的自相关性,检测并统计异常点的个数;最后,根据异常点个数判定异常种类,进而实现储粮数量监管。在3个储粮区(低温区、中温区、高温区)中分别选取粮仓粮温进行相关性分析,根据分析结果设定测温平面自相关系数阈值为0. 8,互相关系数变化率阈值区间为[-0. 15 d~(-1),0. 15 d~(-1)];测温线的自相关系数阈值为0. 8;测温点的自相关系数阈值为0. 8;同时分析结果显示,短周期内测温线与点的互相关性无法作为异常判定依据。进行了储量监管试验,试验结果表明,基于粮温时空相关性的储粮数量监管方法不仅能够实现储粮数量监管,同时能够检测出粮堆发热等异常变化。     

基于压缩感知的无线粮虫声信号采集方案

基于无线传感器网络的储粮害虫声信号采集与监测系统已成为大规模粮仓中害虫监测系统的发展趋势。然而,现有的无线害虫声信号采集系统由于受无线网络带宽资源及采集节点硬件资源的限制,只能计算及传输少量的声信号特征参数,难以实现对大流量声信号的多点分布式采集与完整声信号的实时传输。为此,提出一种基于压缩感知的声信号采集方案。该方案既可以实现储粮害虫声信号特征参数的无线传输,还可根据用户需要将多点采集到的完整音频信号通过无线网络实时地传输至用户端,实现用户对粮仓虫害情况的实时监测。实验结果表明:该方案设计合理,在保证用户端接收信号误差小于0.5%的情况下,可有效地实现储粮害虫声信号的多点分布式采集与声信号的实时可靠传输。     

绿色防治储粮害虫的技术措施

根据粮食储藏绿色、环保、安全的要求,探讨在不使用化学药剂的前提下,防治储粮害虫的物理、生物技术,以及技术的作用机理、适用范围、研究应用情况和发展趋势,以期为绿色防治储粮害虫提供技术参考。     

基于GC-MS和电子鼻的面粉中粮虫快速检测方法

储粮害虫会降低粮食及其产品的重量、品质和营养健康指数,并且我国粮虫检测方式仍然以人工检测为主。为满足储粮害虫快速检测的需求,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）获得了赤拟谷盗（Tribolium castaneum（Herbst））的主要特定挥发性有机化合物（VOCs）,根据这些化合物的性质筛选出多个金属氧化物气敏传感器,并以传感器阵列为核心开发了储粮害虫电子鼻检测装置。该装置采集了赤拟谷盗、被赤拟谷盗侵染的面粉、被长头谷盗（Latheticus oryzae Waterhouse）侵染的面粉3种实验对象的气味信息,提取每条响应曲线的相对变化值和相对积分值作为原始特征矩阵（10×2）,使用主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归算法（PLSR）对原始特征矩阵进行分析,并通过建立回归预测模型,实现了对面粉中赤拟谷盗和长头谷盗虫口密度的预测。优化后的传感器数量由10个减少至8个,赤拟谷盗样品的两个主成分累计的贡献率为79.4%。基于PLSR的预测模型对面粉中赤拟谷盗的数量有很好的预测效果（校正集：相关系数r=0.88,均方根误差为8.09;验证集：r=0.89,均方根误差为7.75）;该预测模型对面粉中长头谷盗的数量也有很好的预测效果（校正集：r=0.94,均方根误差为5.85;验证集：r=0.94,均方根误差为6.08）。研究结果表明：该装置能够满足判别储粮中不同虫口密度样本的基本需要,并且具有可靠的稳定性。