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。     

华北平原小麦生长季氮肥减施依据与基准简析

采用权威统计资料和农户调查文献资料相结合的方法,对华北平原区小麦季农田氮肥的施用量进行研究。结果显示,华北平原区小麦生长季氮肥减量施用基准参考值为(300±30)kg/hm2。在此基础上进行氮肥的减量、替代技术研究,具有较强的实用价值。     

5个越橘品种光合作用特性比较研究

以5个越橘品种为试材,对叶片的叶绿素含量、光合作用参数及叶绿素荧光参数进行测定,并进行相关性和差异显著性分析。结果显示,不同越橘品种叶片叶绿素含量、净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、瞬时水分利用效率(WUE)、非光化学淬灭(NPQ)、有效光化学效率(Fv′/Fm′)、光化学猝灭系数(q P)和PSⅡ实际光化学量子效率(ΦPSⅡ)均存在一定差异,其中‘布里吉塔’和‘密斯梯’的净光合速率(Pn)、瞬时水分利用效率(WUE)、有效光化学效率(Fv′/Fm′)、光化学猝灭系数(q P)和实际光化学量子效率(ΦPSⅡ)明显高于其他品种。相关性分析表明,叶绿素a/b值与净光合速率(Pn)呈极显著正相关,叶绿素b含量和叶绿素(a+b)含量均与最大光化学效率(Fv/Fm)值呈显著正相关,叶绿素a/b值与实际光化学量子效率(ΦPSⅡ)呈极显著正相关,净光合速率(Pn)和有效光化学效率(Fv′/Fm′)均与实际光化学量子效率(ΦPSⅡ)呈显著正相关。     

灌水对强筋小麦籽粒产量及营养品质的影响

为明确水地强筋冬小麦高产、优质、高效的灌溉技术，试验设3个灌水时期8个灌溉处理［越冬期灌1水（W₁），拔节期灌1水（W₂），孕穗期灌1水（W₃），越冬期和拔节期灌2水（W₁₂），越冬期和孕穗期灌2水（W₁₃），拔节期和孕穗期灌2水（W₂₃），越冬期、拔节期和孕穗期灌3水（W₁₂3），全生育期不灌水处理（CK）］,于小麦成熟期测定籽粒产量、总蛋白及其组分含量和淀粉含量。结果表明，与不灌水的CK比较，所有灌水处理的籽粒产量、有效穗数、穗粒数、千粒重、蛋白质产量以及籽粒淀粉含量均显著增加，但籽粒的总蛋白及其组分含量均呈不同程度降低（W₁处理除外）。越冬期灌水对有效穗数、籽粒产量、总蛋白及其组分含量、淀粉含量的提升作用较大；拔节期灌水对穗粒数的提升作用较大，但对淀粉含量的提升作用较小，对总蛋白及其组分含量的降低作用较大；孕穗期灌水对千粒重的提升作用较大，对蛋白质产量的提升作用较小。随着灌水次数增加，小麦籽粒产量显著提高，淀粉含量先显著提高后基本不变，而籽粒总蛋白及其组分含量降低。W₁₂3处理籽粒产量最高，其次是W₁₃处理；W₁处理籽粒蛋白质及其组分含量最高，其次是W₁₂及W₁₃处理；W₂₃处理淀粉含量最高，其次是W₁₂或W₁₃处理。综合各项指标，最好的灌水组合是越冬期和孕穗期灌2水（W₁₃）。     

2株毒死蜱降解菌的分离鉴定及其混合降解特性研究

从生产毒死蜱农药厂采集的活性污泥中分离筛选得到2株降解效率较高的毒死蜱降解菌,命名为D1、D3,根据表型特征、生理生化特性和16 S rRNA基因序列相似性分析,将其鉴定为苍白杆菌属(Ochrobactrum sp.)和副球菌属(Paracoccus sp.)细菌。2株菌以最佳配比(1∶1.25)混合施用时,与单菌相比,毒死蜱降解效率可提高12%~26%;以混合菌株为研究对象,发现其对毒死蜱最适降解温度为30℃,最适降解pH值为7.0,最适NaCl浓度为0.5%;混合菌株施入土壤后,可保持较高的定殖能力和降解效率。     

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。     

油茶幼苗根系生长特性分析

从油茶的品种入手,涉及到缺素以及容器3方面对幼苗根系生长特性的影响,并重点列举出对油茶幼苗根系生长危害严重的两大危害和预防解决办法,对油茶幼苗根系地更好生长做出了初探。     

氮磷钾用量对小麦冠层不同层次光截获和干物质分配的影响

为明确不同氮、磷、钾用量对小麦冠层不同层次光截获和干物质分配的影响，以济麦22为供试材料，设置F0（不施肥）、F1（N 180 kg·hm^-2，P₂O₅ 75 kg·hm^-2，K₂O 60 kg·hm^-2）、F2（N 225 kg·hm^-2，P₂O₅ 120 kg·hm^-2，K₂O 105 kg·hm^-2）和F3（N 270 kg·hm^-2，P₂O₅ 165 kg·hm^-2，K₂O 105 kg·hm^-2）4个施肥量处理，比较分析开花后不同氮、磷、钾用量对小麦叶面积指数、冠层不同层次光截获特性和成熟期干物质分配的影响。结果表明，F1处理下叶面积指数显著高于F0处理，而与F2和F3处理间无显著差异；开花后15 d，F1处理下小麦冠层不同层次及总PAR截获率和截获量均显著高于F0处理，而与F2和F3处理间无显著差异。F1处理下成熟期干物质在小麦冠层不同层次营养器官中的分配量、籽粒中的分配量及总干物质积累量显著高于F0处理，而与F2和F3处理间无显著差异。成熟期干物质在小麦冠层不同层次营养器官和籽粒中的分配量以及总干物质积累量与冠层上层（顶部至株高2/3）、中层（株高2/3至株高1/3）和总PAR截获率均呈显著正相关。F1处理（N 180 kg·hm^-2，P₂O₅ 75 kg·hm^-2，K₂O 60 kg·hm^-2）为本试验条件下的最优处理。