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1.
针对柑橘黄龙病现有热处理方法存在加热时间长、温度不均匀等缺点,提出以微波加热方式处理柑橘树。搭建柑橘黄龙病微波加热平台,采用不同微波功率和加热时间组合对活体柑橘叶片进行加热,探究不同微波功率下叶片温度达到48~60℃所需要的时间,以确定最佳微波加热功率和加热时间组合。结果表明,柑橘叶片经微波处理后,升温速度与微波功率和加热时间成正相关;不同微波功率处理下,使叶片表面温度达到48~60℃的处理时间存在明显差异;为使柑橘叶片表面温度升至48~60℃范围内,可以在80 W功率下加热36~46 s,在160 W微波功率下加热16~37 s,在240 W微波功率下加热15~29 s,在320 W微波功率下加热13~15 s,在400 W微波功率下加热10~14 s,在480 W微波功率下加热8~10 s,在640 W微波功率下加热7~8 s,在800 W微波功率下加热6 s;根据微波热处理后叶片灼伤程度以及植物的生长情况,确定较优的加热功率和时间组合为(80 W,40 s),进一步优化后的组合为(80 W,37 s)和(80 W,38 s)。 相似文献
2.
中国素来享有"教育大国"的美称,教育作为人类社会的基础活动之一,成千上万学生在接受中国教育的同时,也意味着他们必须经历从小学生活到初中生活,再从高中生活到大学生活的过渡。笔者从学习方式、交友方式和管理方式等方面的变化作为出发点,比较大学生活与高中生活之间的差异,以期能为即将步入大学的高中莘莘学子适应全新的大学生活提供思想指导。 相似文献
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4.
基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。 相似文献
5.
6.
7.
8.
简单介绍了目前在.NET下的多语言实现方法,提出一种新的解决方案,它采用分散的资源文件和集中式的资源管理,实现简单且容易扩展。 相似文献
9.
10.
目的 为满足杂交稻钵苗育秧低播量精密播种的农艺要求,解决型孔滚筒式育秧播种器作业过程中稻种在充种室流动性差、充种可靠性低、漏播指数高以及型孔易堵塞等问题,设计一种双充种型孔滚筒式杂交稻育秧精密播种器。方法 基于PLC控制技术,搭建型孔充种性能检测与控制系统,对播种器的关键部件进行设计,并通过EDEM离散元软件开展不同型孔形状、第一充种室充种位置角及生产率对充种性能影响的仿真试验,对第一充种区的型孔滚筒工作参数进行优化。研制试验样机并进行性能试验,试验材料为‘培杂泰丰’杂交稻。试验分2步:第1步,第二充种机构不动作,采用三因素三水平正交试验,研究型孔深度、生产率和第一充种室充种位置角对试验指标的影响,验证仿真准确性;第2步,启动第二充种机构,研究进行双充种作用下的不同振动频率对试验指标的影响,探明设计第二充种机构后播种性能。结果 第1步试验结果表明,影响播种合格指数与重播指数的因素主次顺序为型孔深度>生产率>第一充种室充种位置角;影响漏播指数的因素主次顺序为生产率>型孔深度>第一充种室充种位置角。第2步试验结果表明,当型孔形状为椭圆凹槽形,第一充种室的充种位置角为35°、第二充种室振动频率为27 Hz、生产率在400~600盘/h,播种合格指数均大于90%,漏播指数均小于3%,试验结果满足杂交稻低播量精密播种的农艺要求。结论 采用双充种的填充方式改善了播种器每穴的填充性能,减少了漏播指数,本研究结果为轻简型杂交稻钵苗育秧精密播种机的开发提供了理论依据。 相似文献