图像处理技术在提取玉米图像骨架上的应用

作物的形态特征对于作物的育种工作、生长状况监测、分类方面都有很重要的意义,然而通过人工计数、测量的方法来获取这些信息费时费力.本文研究利用图像处理的方法来获取单株玉米图像骨架的技术.     

计算机视觉技术在农作物氮素营养诊断上的应用研究进展

对计算机视觉技术在农作物氮素营养诊断上的应用研究进行了综述,介绍了国内外计算机视觉技术在农作物氮素营养诊断上应用的理论依据、成果、图像处理方法和信息获取方式,概括了该领域应用的特点和存在的一些问题,并且对未来的发展趋势做了预测。     

南繁玉米锈病的发生及防治

论述了玉米锈病在南繁玉米育种基地海南省的发生和危害;对南繁玉米锈病的病原、病症及发病规律进行了研究分析,根据病害流行的特点及流行因素,提出了对南繁玉米锈病的防治措施。     

基于BERT-LEAM模型的食品安全法规问题多标签分类

在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM（Bidirectional encoder representational from transformers-label embedding attentive model）的多标签文本分类方法。采用多角度、分层次的多标签标注方法将单个问题文本赋予多个标签,并引入BERT预训练语言模型表示上下文特征信息, 通过Attention机制学习标签与文本的依赖关系,进行Word embedding的聚合,将标签应用到文本分类过程中。实验表明,在粗粒度多标签数据集上的分类效果明显优于细粒度多标签数据集上的分类效果,BERT进行文本特征表示的方法优于Word2Vec方法,采用BERT-LEAM模型的分类方法在粗粒度多标签数据集与细粒度多标签数据集的F1-W值分别为93.35%和79.81%,其分类效果优于其他分类模型。     

玉米新品种安玉12号的特征特性与应用

[目的]探索玉米新品种安玉12号的选育与应用前景。[方法]1998年以自选系420为母本,A41为父本,运用双因素交叉巢式遗传设计的育种技术,导入热带玉米种质SWAN1,经连续7代异地交替选株自交育成。通过连续多年多点的试验示范,研究了安玉12号的植物学特性、生物学特性、经济性状和抗逆性等以及该品种的栽培技术要点和主要制种技术。[结果]安玉12号具有高产稳产、品质优良、抗病性强、适应性广等优点,特别适宜在黄淮海、东华北及西南玉米主产区推广应用。[结论]安玉12号籽粒蛋白质含量(12.02%)高,是一个粮饲兼用的优良玉米新杂交种,具有广阔的应用前景。     

基于电子舌系统的鸡蛋新鲜度检测

鸡蛋是营养丰富的食品,也是极易腐败的食品。鸡蛋在储藏过程中,环境温度的不同会导致其新鲜度出现较大的差异;蛋清和蛋黄在风味物质含量上有较明显的差异,其新鲜度变化也应展现出不同的模式。本研究利用实验室自主研发的电子舌系统对不同存储时间和存储条件下的鸡蛋进行检测与分析,讨论了鸡蛋在不同贮藏环境下新鲜度的变化差异,并将蛋黄与蛋清的分析结果进行对比,利用贝叶斯判别分析的方法为鸡蛋新鲜度的质量评价提供依据。结果表明:电子舌系统能够较好地反应出鸡蛋新鲜度随时间的变化情况,而且鸡蛋在常温环境下的新鲜度变化较为显著。     

灰色关联度分析在玉米组合鉴定试验中的应用

应用灰色关联度分析方法,对玉米组合鉴定试验中主要参试品种的产量、株高、穗位高、茎粗、穗长、穗粗、轴粗、秃尖长、穗行数、行粒数、千粒重、出籽率和单株粒重等性状相关性进行了分析。结果表明:玉米产量与各性状的关联度由大到小依次为:单株粒重>穗粗>出籽率>轴粗>茎粗>千粒重>穗行数>行粒数>穗长>株高>穗位高>秃尖长。因此,在玉米组合鉴定试验中,要注重选择单株粒重高、穗比较粗、出籽率比较高和茎比较粗的品种,而对于株高、穗位高和秃尖长可适当放宽要求。     

大穗玉米新杂交种安玉12号选育及推广

安玉12号(安4201)由河南省安阳市农业科学研究所1998年育成,组合是420×A41。该杂交种属中熟类型,适宜种植密度45000～52500株/hm2。需≥10℃积温2500℃左右,1998～2002年在各地、各级的试验和示范中表现高产、稳产、优质、多抗。2002年3月通过河南省农作物品种审定委员会审定。目前正在加速示范推广。     

全水溶聚磷酸铵-稀土缓释肥的研制及其对蔬菜的施用效果

为研发新型全水溶聚磷酸铵-稀土缓释肥的合成方法及其对蔬菜的施用效果,使用聚合法合成低聚合度聚磷酸铵,通过控制聚合反应温度和原料配比,研究不同条件下聚磷酸铵的聚合度、水溶性、养分含量和pH变化.在此基础上通过控制反应条件,探究聚磷酸铵溶液对稀土金属镧和铈的螯合情况,并进一步利用制备的聚磷酸铵和聚磷酸铵-稀土肥进行田间肥效...     

计算机视觉在禽蛋品质检测中的应用研究进展

针对基于计算机视觉技术的蛋品分级技术进行了综述。禽蛋品质检测一般分外部品质检测和内部品质检测两大部分。主要基于小波的轮廓特征提取算法、基于边缘算子技术等图像识别方法检测禽蛋外部品质;利用图像亮度、声学特性检测技术对裂纹禽蛋进行检测,主要有基于阈值、区域和梯度等图像分割技术、基于小波变换的图像增强算法、声学脉冲共振特性等;基于透射光谱技术、荧光光谱图像、磁共振成像技术等非破坏性技术检测禽蛋内部品质;利用贝叶斯判别原理、神经网络及其改进算法对进行分级。但目前研究多数是静态的,动态检测识别准确率偏低,因此改进识别方法提高检测准确精度是今后的主要研究方向。