视觉传感器在采摘机器人目标果实识别系统中的应用

目标果实的识别和定位是准确采摘的核心,是采摘作业的必要条件。为此,首先从硬件和软件两方面对采摘机器人总体框架进行了介绍,然后搭建了双目视觉系统,并建立了摄像机标定模型,最后实现了对目标果实的识别和定位功能。试验结果表明:采摘机器人目标果实识别系统对目标果实的识别定位误差在8mm以内,成功采摘率在96%以上,系统精度高,采摘效果良好,能够满足采摘机器人的作业要求,对实现水果采摘的自动化、无人化具有重要现实意义。     

沙地土壤C∶N∶P比对早期植物群落物种多样性的影响

为揭示土壤碳∶氮∶磷(C∶N∶P)比对植物群落物种多样性的影响,以宁夏哈巴湖国家级自然保护区内沙地植物群落(沙柳群落和油蒿群落)为研究对象,调查计算了沙地植物群落的物种多样性,测定了群落中土壤C、N、P含量,分析讨论了土壤C∶N∶P比与沙地植物群落物种多样性之间的关系。结果表明,分布于流动、半固定沙地的沙柳群落其土壤C∶N∶P比对物种多样性的影响不显著,而分布于半固定、固定沙地的油蒿群落其土壤C∶N∶P比对物种多样性的影响显著。这说明沙地植物群落生物量不断增大的同时,枯枝落叶增多,土壤C、N、P显著增多,较大的土壤C∶N比与N∶P比与不断增大的物种多样性有趋同变化,因此,土壤的C∶N∶P比能够影响沙地植物群落的物种多样性。     

Comparative Analysis of Comprehensive Water Quality Identification Index Method Based on Different Weighting Method北大核心CSCD

【Objective】In order to analyze the water quality distribution characteristics of each water quality monitoring section of Qingshui River in Ningxia, provide a basis for water quality assessment, based on three water quality section monitoring data on Qingshui River in Ningxia from 2014 to 2016. 【Method】Using the method of Principal Component Analysis to select the evaluate data and choose representative water quality indicators to issue Comprehensive Water Quality Identification Index evaluation and combined with 3 weighting methods to do further comparative analysis.【Result】The comprehensive water quality identification index show that the Ershilipu section water quality evaluation results for class II water and remained stable. The Sanying section evaluation results meet the class III water in 2014 and 2015 years, the evaluation results meet class IV water in 2016, It shows that the water quality of this section has a trend of decrease. The Quanyanshan section evaluation results for the class II water and reduced year by year, the water quality has become the trend of further good. 【Conclusion】The three section water quality evaluation using different weighting methods reached the water function zoning requirements, there were some defects in the Standard Multiple Method and the Entropy Weight Method, and the Variation Coefficient Method was more suitable than the other two weighting methods. © 2019 Office of Journal of Irrigation and Drainage, Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences. All rights reserved.     

基于高光谱数据的棉田虫害鉴别研究

【目的】快速、准确、无损伤地鉴别棉花虫害类别,以便针对性制定植保施药方案。【方法】对棉花叶片高光谱数据进行采集和分析。采用波段范围为350～2 500 nm的FieldSpec?3便携式光谱分析仪,分别获取受蚜虫和红蜘蛛危害的棉花叶片以及正常棉花叶片的高光谱数据。采用K-近邻和SVM算法区分受红蜘蛛和蚜虫侵害的叶片以及正常叶片。为进一步优化虫害识别模型、提高识别精度,利用主成分分析方法 (PCA)进行特征降维,并利用网格搜索法进行参数寻优。【结果】使用K-近邻算法和SVM算法构建了虫害识别模型,2种模型的识别率分别为86.08%和89.29%;引入PCA进行特征降维并使用网格搜索进行参数寻优后,可以提高虫害识别率,K-近邻算法和SVM算法的识别精度分别达到88.24%和92.16%。【结论】利用高光谱数据可以区分受蚜虫和红蜘蛛侵害以及正常的棉花叶片;结合PCA降维和网格搜索法,能够提高识别率且不需要获得具体的特征波段;对于受蚜虫和红蜘蛛侵害以及正常的叶片识别,基于径向基核函数的SVM算法优于K-近邻算法。     

气体传感器鉴别花椒产地研究

目前花椒产地鉴别基本以感官评定为主,缺乏客观性,在实施应用时难以做到量化和标准化,难以做出判断。因此设计研发一种快速鉴别花椒的智能装置。该装置以气体传感器阵列为核心,能够独立对花椒气味信息进行检测和鉴别,区分不同产地的同类花椒。利用主成分分析和WilksΛ统计分析对检测数据进行处理。提取主成分5个,累积贡献率为94.41%,其对应Fisher判别模型训练集平均准确率达到88.6%,验证集90%,WilksΛ统计分析最终选取8个变量,其对应判别Fisher模型训练集平均准确率91.82%,验证集95%。对WilksΛ统计所选取变量建立细分类交叉验证的Fisher判别模型,平均正确率达到97.27%,将模型移植到采集装置,完成智能花椒品种鉴别装置。该方法是一种简便高效的花椒品种鉴别方法,可为今后进一步研究花椒产地、分级提供检测仪器和理论依据。     

热裂解-气相色谱-质谱和薄层色谱法鉴别檀香紫檀木材与染料紫檀木材

采用热裂解-气相色谱-质谱(PY-GC-MS)和薄层色谱(TLC)法,通过对比低温快速裂解的总离子流图(TIC)、主要物质的出峰时间、特征产物以及薄层色谱得到的荧光斑点数目和比移值(Rf),成功鉴别檀香紫檀木材与染料紫檀木材。低温快速裂解所需样品少,鉴别精度高,适用于珍贵文物、高档家具的鉴定;薄层色谱法不需借助大型仪器,易于操作和普及,但需辅助其他检测手段。     

基于遗传算法辨识的进给伺服系统摩擦特性研究

因为直线进给伺服系统容易受到摩擦力的影响,对于以高速高精度直线电机为组成核心的进给系统,消除摩擦力的影响尤为重要。因此,本文以直线电机导轨的摩擦力为研究对象,基于能反映摩擦过程中动静态特性的LuGre摩擦模型,考虑了摩擦迟滞非线性因素的影响。以单轴直线电机进给系统为实验平台,通过LabVIEW构建摩擦力实验测试平台,经过与MATLAB交互的小波去噪算法的滤波后得到摩擦力数据。利用遗传算法的摩擦模型参数辨识方法有效地对模型参数进行了参数辨识。该方法得到的结果与通过实验得到的数据具有一致性,验证了方法的正确性与辨识结果的准确性。     

基于超像素分割的田间小麦穗数统计方法

【目的】 小麦穗数是产量构成的重要因素。通过图像处理技术快速准确地统计小麦穗数,为作物长势监测和产量估测提供重要依据。【方法】 本研究以经氮肥梯度处理后不同长势的小麦为研究对象,首先,通过简单线性迭代聚类算法（simple linear iterative cluster,SLIC）对田间小麦图像进行超像素分割的预处理;提取并分析图像的部分颜色特征参数,选择适宜的颜色特征参数训练分类器;选择准确率最高的分类器对图像进行分类处理,识别麦穗。其次,对麦穗识别结果进行二值化;经腐蚀、膨胀等一系列形态学计算提取麦穗主体并进行区域统计;提取麦穗骨架,检测骨架角点数,结合角点数与区域统计结果计算小麦穗数;最后,通过线性回归分析方法验证了无氮（0）、低氮（1/2常规施氮量）、正常氮（常规施氮量）、高氮（2倍的常规施氮量）4个氮水平麦穗统计结果。【结果】 （1）利用超绿值（E_g）和归一化红绿指数（D_gr）作为分类特征可以有效地识别麦穗、土壤和叶片;（2）相较于直接基于像素进行图像处理,经超像素分割处理后麦穗识别结果更理想,识别出麦穗主体清晰,形态更为完整;（3）经比较,高氮水平下小麦长势较好,穗数统计准确率最高,为94.4%,无氮水平下小麦长势较差,穗数统计准确率最低,仅为81.9%;排除无氮情况后,长势较均匀的氮水平混合样本中麦穗计数准确率达到92.9%,相较于长势差异较大的混合样本准确率提高了8.3%。【结果】 在一般环境下,利用超像素和颜色特征的麦穗自动统计方法可以快速准确地对大田小麦进行穗数计算,长势过弱以及差异过大区域不推荐使用,研究结果为小麦大田估产提供了新的参考。     

基于小RNA深度测序技术鉴定侵染广东辣椒的病毒种类

【目的】病毒病是广东省辣椒生产上主要病害之一,田间病株率一般为5%—30%,严重时可达100%。本研究旨在探明危害广东辣椒的病毒种类,为辣椒病毒病的防控提供理论依据。【方法】2013—2016年,从广东省广州、佛山、惠州、江门、梅州、湛江、茂名和韶关8市辣椒主要种植区采集疑似病毒病辣椒样品125份,分别提取每份辣椒病样总RNA,对从茂名、梅州、韶关3市采集的病样按地点和症状混合成7份混合病样进行小RNA深度测序分析,根据小RNA深度测序分析结果,对每种病毒分别根据小RNA深度测序拼接的基因片段序列和GenBank数据库中与该拼接序列同源性最高的病毒基因组序列保守区设计2对特异性引物,以小RNA深度测序的病样RNA为模板进行RT-PCR扩增,根据扩增效果对引物进行筛选,进一步应用筛选出的引物,对采集于广东省的125份辣椒病样分别进行RT-PCR检测,根据检测结果明确危害广东辣椒的病毒种类。【结果】从采集于广东省8市的辣椒主要种植区的125份病样中检测到14种病毒,按照检出率从高到低依次为辣椒轻斑驳病毒（Pepper mild mottle virus,PMMoV）(44.0%）、甜椒内源RNA病毒（Bell pepper endornavirus,BPEV）（32.8%）、烟草轻型绿花叶病毒（Tobacco mild green mosaic virus,TMGMV）（31.2%）、辣椒脉斑驳病毒（Chilli veinal mottle virus,ChiVMV）（29.6%）、辣椒黄脉病毒1（Pepper vein yellow virus 1,PeVYV-1）（26.4%）、甜椒斑驳病毒（Pepper veinal mottle virus,PVMV）（25.6%）、黄瓜花叶病毒（Cucumber mosaic virus,CMV）（18.4%）、辣椒环斑病毒（Chilli ringspot virus,ChiRSV）（16.8%）、辣椒黄脉病毒6（Pepper vein yellow virus 6,PeVYV-6）（16.8%）、马铃薯 Y 病毒（Potato virus Y,PVY）（15.2%）、辣椒褪绿病毒（Capsicum chlorosis virus,CaCV）（14.4%）、蚕豆萎蔫病毒2号（Broad bean wilt virus 2,BBWV-2）（9.6%）、辣椒隐症病毒1（Pepper cryptic virus 1,PCV1）（8.8%）、烟草花叶病毒（Tobacco mosaic virus,TMV）（4.0%）。其中,PMMoV、BPEV、TMGMV、ChiVMV、PeVYV-1和PVMV 6种病毒的检出率在25%以上,但PMMoV、ChiVMV和PVMV分布广泛,PMMoV除了茂名外,ChiVMV除了韶关外,其他7市辣椒产区均有分布;PVMV广泛分布于8市辣椒产区,根据检出率和分布范围,得出PMMoV、ChiVMV和PVMV是危害广东辣椒的优势病毒。同时发现,广东辣椒上多种病毒复合侵染现象普遍,在本研究125份病样中病毒复合侵染率达到88.0%,其中2种、3种、4种、5种、6种、7种和8种病毒复合侵染检出率分别为28.0%、25.6%、12.0%、9.6%、6.4%、1.6%和2.4%,由此可知,2种和3种病毒复合侵染是主要侵染形式。【结论】危害广东辣椒的病毒有14种,其中PMMoV、ChiVMV和PVMV为优势病毒,且复合侵染普遍,2种和3种病毒复合侵染是主要侵染形式。     

甘蔗内生菌分离鉴定及功能多样性研究

为探究甘蔗内生菌多样性组成及相关特性,本研究采用稀释涂板法分离并结合形态观察和分子标记(gyrB,rpoB, ITS, 16S rDNA)进行鉴定。结果表明,从12个栽培品种(系)和5个野生种无性系的根、茎、叶组织中共分离到细菌589株、放线菌34株和真菌46株;细菌中固氮菌有41株,溶磷菌有98株,解钾菌有52株,对黄曲霉和禾谷镰刀菌具有拮抗作用分别有44株和35株。内生细菌分属21个属,其中芽孢杆菌属、伯克氏菌属、肠杆菌属和泛菌属为优势属;内生真菌分属于枝顶孢属、链格孢属、曲霉属、镰刀菌属、枝孢属等17个属,而放线菌仅为链霉菌属。具有潜在植物益生功能的菌株主要集中在芽孢杆菌属、伯克氏菌属、肠杆菌属、假单胞菌属、不动杆菌属、类芽孢杆菌属及泛菌属。本研究显示甘蔗栽培品种(系)和野生种无性系均含有丰富的内生菌资源,且栽培品种(系)所含内生菌在数量和多样性上均高于野生种无性系;12个栽培品种(系)间所分离到的内生细菌大部分相同,但也存在差异。通过初步的功能鉴定,筛选出一些具有应用潜力的益生微生物,为开发相应功能的生物菌剂奠定基础。