飘移控制喷雾施药技术研究进展

农药雾滴飘移是造成药液流失、环境污染、病害防治效果低的重要原因。非目标的雾滴飘失导致了水土污染,人畜中毒,环境恶化等大量问题。为了增强作物种植中施药喷雾对病虫害的防治效果,提高化学农药的使用效率,节省农民的种植成本,减轻农药对环境的污染和人员的伤害,针对喷雾过程中现存的大量问题,结合了目前国内农药的使用现状及相关飘移控制技术的发展,通过对辅助式喷雾、低量低压喷雾、变量喷雾、静电喷雾、抗飘移喷头和农药改善配方的使用等几个方面综述了目前防飘移技术的研究进展,并对其进行综合,提出了一种可行的缓解农药污染的防飘移方案。     

基于物联网的病死猪无害化处理山区运输监控系统设计

目前,大多数无害化处置运输车辆使用全球定位系统(global positioning system,GPS)来确定病死猪的消毒站位置和运输路线。然而,当车辆在偏远山区运行时,定位信息传递不连续和不完整。为了解决这个问题,设计了一套病死猪无害化处理监控系统,系统结合北斗导航系统、全球定位系统、无线射频识别技术(radio frequency identification,RFID)、通用分组无线服务技术和地理信息系统等技术。利用北斗/GPS双模用户机双模定位和双向通信的功能,一方面,它可以解决单一定位时出现的定位信息不稳定的问题;另一方面,当BDS导航定位系统数据似乎显示出偏差,将WGS-84坐标系的GPS定位数据转换为BDS定位系统的CGCS2000坐标系,以提高运输车辆位置信息采集精度的目的。利用GAMIT软件计算观测点的三维坐标,并对组合导航和单导航的定位精度进行分析。采用Floyd算法对运输路线进行优化,寻找最短的运输距离。利用北斗卫星的信息通信功能代替全球移动通信系统(global system for mobile communications,GSM),短消息业务,实现无害化运输车辆与控制中心之间的信息远程传输。控制中心通过对接收到的数据进行分析,得到病死猪收运车的运输路线和定点消毒监测信息。系统试验表明:采集的数据能够准确及时地传输到控制中心,北斗/GPS双模接收机定位精度比北斗卫星定位精度高55.13%,比GPS卫星定位精度高52.71%。北斗通信的网络丢包率为0.26%,消毒点的车辆定点识别误差率0.97%,结果表明,满足病死猪无害化处理监控管理的要求,系统运行可靠、稳定。该系统的构建与应用,为其他病死动物无害化处理的综合管理与监控提供参考。     

近红外光谱在粮食作物检测中的应用进展

介绍了近红外光谱分析技术在一些主要粮食作物检测中的最新应用进展,包括小麦、水稻、玉米、大豆等作物的成分检测、品种鉴别、病虫害识剐等方面,并对该技术所存在问题进行了探讨,对其发展趋势进行了展望。     

基于BERT的多特征融合农业命名实体识别

命名实体识别是农业文本信息抽取的重要环节,针对实体识别过程中局部上下文特征缺失、字向量表征单一、罕见实体识别率低等问题,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,转换器的双向编码器表征量)字级特征与外部词典特征的命名实体识别方法...     

激光技术在农作物检测中的应用进展

激光技术现已成功应用于农作物组分检测、长势监测、病虫害监测、农药残留检测、田间杂草识别及辅助精细农业操作等方面,并日益凸显出检测准确、快速、低成本等优势,在农作物检测中应用较多的激光技术主要包括激光漫反射技术、激光诱导荧光光谱技术和激光拉曼光谱技术。笔者重点介绍了这3种技术用于农作物检测的原理、系统构成、应用进展和发展趋势。     

基于多相机成像的玉米果穗考种参数高通量自动提取方法

实现玉米果穗考种性状的准确、快速获取是提高玉米育种效率的关键环节。该文在前期设计的玉米高通量自动化考种装置基础上,提出了一种基于多相机的玉米果穗考种参数提取方法,通过4个等间隔均匀分布的摄像头同时获取果穗4个方向图像,针对每副图像分别经过背景去除、投影模型构建、籽粒跟踪、考种参数提取等处理,最后根据4副图像的处理结果,综合计算穗长、穗粗、平均粒厚、穗行数、行粒数、穗粒数等考种参数。在玉米高通量自动化考种装置的果穗考种模块上进行试验,结果表明,该文所提方法测得的穗长、穗粗、平均粒厚与人工方法测量值之间的决定系数R2分别为0.997 3、0.984和0.941 5,对穗行数、行粒数的测量精度分别为98.63%、95.35%,为玉米果穗考种参数提取提供了一种新思路,为高通量自动考种装置的实现奠定了基础。     

果蔬品质手持式近红外光谱检测系统设计与试验

为满足果蔬加工过程快速检测和质量控制的实际需求,研发近红外光谱技术的低成本、实用化、小型化的果蔬品质手持式检测系统。在分析当前近红外光谱实用化过程的瓶颈问题的基础上,提出果蔬品质的手持式检测系统设计方案,阐述了硬件系统选择和软件系统构建,介绍了检测系统的工作原理;选用近红外微机电系统的数字微镜器件作为分光元件,以单点探测器获取检测信息,从而实现光谱检测系统的微型化设计和系统成本的显著降低。以检测番茄为例,利用设计的手持式检测系统,获取番茄900~1 700 nm范围的近红外光谱,利用先选择特征波段再优选波长的建模策略,分别建立了番茄中番茄红素和可溶性固形物含量的定量检测模型;可溶性固形物含量模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.899和0.133%;番茄红素模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.886和2.508 mg/kg。研究表明该系统能够满足果蔬品质的快速无损检测要求,可为实用化、小型化的手持式光谱检测仪设计和开发提供参考。     

线扫描式拉曼高光谱成像技术无损检测奶粉三聚氰胺

为了实现颗粒状样本的大面积无损快速检测,该研究结合拉曼光谱和高光谱技术搭建了一套线扫描式拉曼高光谱检测系统,对奶粉和三聚氰胺颗粒混合样本进行了检测研究。研究通过高斯窗平滑法和air PLS基线校正方法分别消除了拉曼光谱中的噪声信号和荧光背景,选取三聚氰胺主要特征峰(671.71 cm-1)处的单波段图像作为是否含有三聚氰胺颗粒的判断依据。研究首先对三聚氰胺产生的拉曼信号在奶粉颗粒中的穿透深度进行了检测,随后完成了10种不同浓度的三聚氰胺奶粉混合样本的拉曼高光谱采集,对特征单波段图像中各像素点的拉曼强度平均值进行一元线性分析,并对单波段图像进行二值化处理。结果显示,在三聚氰胺特征单波段图像中,感兴趣区域内所有像素点的拉曼强度平均值与三聚氰胺浓度之间线性度较高,其决定系数R2达到了0.995 4。在二值图像中,三聚氰胺颗粒的位置信息能够直观的展现。研究结果表明,拉曼高光谱成像技术具有快速、无损和大面积检测的特点,在实际应用中具有巨大潜力。     

航空施药雾滴沉积特性光谱分析检测系统研发与应用

为快速获取航空施药雾滴沉积的连续分布特性,弥补传统离散样点取样方式检测不足,提升航空施药雾滴沉积特性检测准确性,该文结合光谱分析和荧光激发技术设计研发了基于光谱分析的航空施药沉积特性检测系统。系统包括信息采集模块、采集装置模块和数据处理模块3部分。配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液,采用农用植保无人机现场喷洒作业,同步放置雾滴获取介质和水敏试纸样本采集雾滴分布,系统采集雾滴获取介质的光谱特征曲线。与水敏试纸图像分析获取的雾滴沉积特性参数结果对比分析,结果表明:雾滴获取介质上的荧光示踪剂在450~460 nm和500~520 nm波段范围内产生显著荧光效应,其光谱平均值与雾滴沉积特性参数呈显著正相关。计算出450~460 nm和500~520 nm波段范围光谱平均值,建立雾滴沉积特性参数的检测多元线性回归模型,建模决定系数达0.80以上,验证决定系数达0.83以上,达到了较为理想的拟合结果。     

基于多传感器信息融合的组培苗生长统计模型

通过建立融合多种外界环境因子作用下的植物组培苗生长建模方法,研究环境因子与干质量之间的关系;同时对组培苗的各环境因子及生长参数进行主成分分析以及Logistic回归分析。结果表明:CO2对于影响组培苗的生长最为显著,通过主成分分析可知,干质量这个生长参数对组培苗的生长反映最为明显,从而为组培苗的生长监控奠定基础。