基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

中国东北地区水稻纹枯病病原菌种类及融合群的分子鉴定

为明确中国东北地区水稻纹枯病病原菌种类及融合群的归属情况, 2015－2017年从黑龙江省、吉林省和辽宁省的17个水稻主产区采集水稻纹枯病标样, 分离获得水稻纹枯病菌214株, 运用水稻纹枯病菌的不同病原菌及融合群的特异性引物对214株水稻纹枯病菌进行病原菌种类和融合群鉴定, 并利用rDNA内转录间隔区(ITS)序列, 对供试水稻丝核菌的融合群归属进行了分析。结果表明:供试214株水稻纹枯病菌分属于茄丝核菌Rhizoctonia solani和水稻丝核菌Rhizoctonia oryzae-sativae, 菌株数分别为198株和16株, 占比分别为92.52%和7.48%。茄丝核菌菌株分属于2个融合群, 分别为AG1-IA和AG4, 菌株数分别为191株和7株, 占比分别为96.46%和3.54%。水稻丝核菌菌株均属于AG-Bb融合群, 菌株数为16株。不同年份水稻纹枯病的病原菌种类及融合群出现的频率和地域分布无明显变化, 而不同地域间水稻纹枯病病原菌的种类及融合群具有明显的分化特征, AG1-IA融合群在中国东北三省各个水稻产区均有分布且均为优势融合群, AG4融合群在辽宁省盘锦市出现频率最高, 水稻丝核菌AG-Bb融合群在吉林省吉林市、通化市和梅河口市出现频率最高。     

应用旱育保姆培育水稻壮苗试验效果

研究旱育保姆在水稻直播生产上拌种使用剂量对水稻出苗成苗、根系、经济性状的不同影响,从而获得壮苗最佳方案。     

黑龙江省一 、二积温区水稻花药培养条件优化

为提高黑龙江省第一、二积温带水稻花药培养效率,促进该技术在粳稻新品种选育中的应用,以五优稻2号及黑龙江省第一、二积温区骨干亲本的F1、F2为材料,对提高花培效率的几个关键环节如取材标准、关键时期培养基配方和培养条件等进行了方法改良。结果表明:取穗以叶枕距、颖壳颜色和花药长度等多重因素为标准;适用于以五优稻2号为亲本的诱导培养基配方为进口N6+凝胶3.6g·L-1+蔗糖60g·L-1+2,4-D2mg·L~(-1);分化培养基配方为MS+KT 2mg·L~(-1)+IAA 1mg·L~(-1)+蔗糖30g·L-1+琼脂4g·L-1,同时辅以16h光照;生根培养基中加入3～6mg·L~(-1)多效唑,可以壮苗促分蘖,提高移栽成活率。     

不同植被下黏质红壤水分特征曲线研究

为分析不同植被下黏质红壤的持水、释水及孔隙特性,用离心机法测定了鄂南一个典型红壤坡地的8种植被地块(3种树龄的杉树、茶树、红叶石楠、无患子、油菜、桂花树)4个深度(20、40、60、90 cm)的土壤水分特征曲线,进而计算了土壤不同孔隙度,用Van Genuchten模型(VG模型)拟合水分特征曲线数据,同时获得土壤比水容量曲线。结果表明:①VG模型能够较好地拟合黏质红壤的水分特征曲线,决定系数R~2在0.981 4～0.999 4之间;②土壤持水能力的变化主要出现在低于500 kPa的土壤水吸力范围内,土壤释水过程大多发生在低吸力范围内(0～500 kPa)。试验坡地的土壤总孔隙度是40.4%～47.0%,其中毛管孔隙度约为39.2%,而有效孔隙度仅为15.0%左右,因此土壤水分有效性整体较差;③持水能力最好的是茶树、大杉树和小杉树3个地块,多数地块的表层土壤较深层土壤有更好的排水能力,但深层土壤的持水能力强于表层土壤。研究坡地的土壤虽然属于同一种类型土壤,但不同植被、不同深度的土壤持水能力、释水特性及水分有效性存在一定差异,在分析红壤坡地水分动态分布规律时应考虑在内。     

水分与氮素及其互作对水稻产量和水肥利用效率的影响研究进展

了解水分、氮素及其互作对水稻产量与水、氮利用效率的影响,对协同提高水稻产量与水氮利用效率有重要意义。本文概述了水稻节水灌溉技术、氮肥利用效率与氮肥施用技术、水分与氮素对水稻产量及水氮利用效率的耦合效应、作物-土壤关系及水氮调控机制等方面取得的进展;讨论了存在的问题,这些问题包括:高产水稻作物与土壤的水氮互作效应尚不明确;高产水稻水氮耦合与高效利用的分子机理不清楚;协同提高水稻产量与水氮利用效率的调控途径尚未掌握。针对这些问题,建议今后重点研究:高产水稻作物与土壤的水氮互作效应及其机制;水氮互作调控水稻吸收利用水分和氮素的生理与分子机理;协同提高水稻产量和水氮利用效率的调控途径与关键技术。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

新型果园宽幅联合仿形修剪机设计与研究

针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500～4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。     

交通枢纽型地铁口共享单车空间分布特点

交通枢纽型地铁站出口,单车流具有单向流动性,需要人工辅助将目的地单车运回出发点。但由于目的地换乘公交班次稳定,人流稳定,因此区域内整体单车数量不需增加。