非对称式大小圆盘开沟装置设计与试验

为解决东北一年一熟区玉米秸秆覆盖地免耕播种玉米存在的秸秆覆盖量大导致机具堵塞严重和双圆盘开沟器入土困难等问题,该文设计了一种非对称式大小圆盘开沟装置,该装置采用大、小圆盘一前一后非对称设置,大圆盘预先切割秸秆、残茬,小圆盘完成秸秆拨离并开出种沟,为玉米免耕播种提供清洁种床。无秸秆覆盖下的EDEM离散元仿真试验和田间试验,预先验证了开沟装置的作业性能。秸秆覆盖下的田间试验表明:该装置在秸秆覆盖条件下仍可实现较为稳定可靠的开沟效果,平均开沟深度为71.41 mm,平均开沟宽度为38.27 mm,满足玉米免耕播种作业要求;不同秸秆覆盖条件下,该装置作业流畅、种沟整洁,无明显堵塞和连续晾仔、断条现象,切茬、入土性能良好。该研究可为玉米少免耕播种开沟装置的改进及研发提供理论支持和技术基础。     

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。     

基于核酸适配体的阳离子聚合物聚集纳米金比色法检测水中睾酮

利用核酸适配体对睾酮特异性识别功能以及阳离子聚合物PDDA(poly dimethyl diallyl ammonium chloride,PDDA)聚集纳米金特性,建立了一种高灵敏度、高特异性测定睾酮的定量方法。在最优实验条件[10 mmol/L PB缓冲溶液(pH 7.4),孵育温度25℃,6nmol/L PDDA,6nmol/L睾酮核酸适配体]下,体系吸光度比值A_(650)/A_(520)与睾酮浓度C呈良好的线性关系,决定系数R2为0.995。该方法可检测睾酮浓度范围为2.27nmol/L~1.8μmol/L,最低检测限为2.27nmol/L,将本方法应用于检测自来水睾酮含量,加标回收率为99.81%~105.04%。本方法具有检测范围广、成本低、操作简便、检测灵敏等优点,具有良好实际应用前景。     

微耕机配套的玉米免耕播种机防堵开沟部件设计与试验

【目的】为解决我国西南地区土壤黏重,田块面积相对较小,现有免耕播种机作业时机具通过性差,播种质量难以保证等问题,设计一种微耕机配套的圆盘刀式玉米免耕播种机。【方法】应用圆盘刀与限深轮行走装置具备的破茬开沟、限深防滑功能,研究对比播种机平面、波纹与缺口圆盘刀作业时对破茬、牵引阻力和油耗等的影响;通过LS-DYNA对3种类型圆盘刀切割土壤过程进行仿真模拟,并实现关键参数的设计。【结果】田间试验结果表明,配置平面圆盘刀的免耕播种机土壤扰动量、油耗较波纹圆盘刀分别低4.03%和14.64%;较缺口圆盘刀分别低1.15%和7.51%;牵引阻力在0.54 m·s~(–1)时最低,为1.20 k N;使用3种类型圆盘刀的种肥深度合格率达85%以上,粒距合格指数为90.3%。【结论】本研究可为西南地区圆盘刀破茬的免耕播种机设计提供依据。     

棉田复杂背景下棉花叶片分割方法

【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。     

甜菜SCoT核心引物的筛选

【研究目的】为了筛选出适合甜菜品种遗传多样性分析的SCoT引物,为SCoT引物得以在甜菜中进行深入应用奠定基础,本研究甜菜以8个来自不同国家的甜菜品种为材料对80条SCoT引物进行扩增【方法】扩增方法采用SCoT-PCR最优反应体系包含2.0 μL的10×PCR buffer（含Mg2+）、10 ng的DNA、0.5 U的Taq DNA聚合酶、10 μmol/L的引物2 μL以及0.1 μL的dNTPs (2.5 mmol/L each)。【结果】结果从80条SCoT引物中筛选出20条多态性高的引物,这20条引物最多扩增出16条多态性条带,最少扩增出2条多态性条带,扩增总条带155条,其中多态性条带为134条,多态性条带的百分比为86.5%。【结论】通过对核心引物的有效性验证,表明筛选出的20个核心引物非常适合用于甜菜指纹图谱的构建。     

剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

真空干燥过程中物料质量在线测量设备设计与试验

针对真空脉动干燥过程中物料质量在线获取易受到机械振动、温度变化和气流短时冲击等多重干扰,导致测量困难、测量精度不高的问题,提出了将固定料架和测量料架分离的测量方案,并选用高精度的测量器件,在经过信号滤波、温度修正和气流干扰排除等多种修正手段后,实现了温度变化范围20~45℃、无明显外部剧烈振动、冲击时间小于1 min的正常进抽气条件下总量程1 500 g、去掉料盘后有效量程1 000 g、最大引用误差0.1%的物料质量在线测量。静态测试结果显示,满量程最大引用误差0.06%,物料干燥测试结果显示,干燥终点最大引用误差0.1%,能够清楚反映整个干燥过程中的质量变化情况和干燥速率变化情况,可为研究农产品干燥过程中物料状态变化规律和实现自动干燥工艺调控提供技术支持。     

玉米联合收获机贯流风阶梯式振动筛设计与试验

为降低筛分作业后籽粒损失率,同时保证籽粒清洁率,分析了玉米脱出物在气流场中运动状态,基于贝壳筛设计阶梯式筛体,并通过籽粒碰撞理论设计阶梯缓冲带,使籽粒在阶梯暂时"滞留",减轻杂余对籽粒夹带作用。在筛面振幅19 mm条件下,采用CFD-DEM耦合仿真方法,以入风口气流速度、气流角、阶梯高度和筛面振动频率为试验因素,玉米籽粒清洁率和损失率为试验指标,进行二次正交旋转组合试验。通过响应曲面方法对试验结果进行分析,利用软件对回归数学模型进行优化。结果表明:当气流速度、气流角、阶梯高度和振动频率分别为16 m/s、25°、8.36 mm和4.45 Hz时,籽粒损失率和清洁率分别为1.69%和98.8%,通过贯流风阶梯式振动筛台架试验验证了结果的准确性。通过对比试验得到,阶梯式贝壳筛作业后籽粒损失率降低为2.12%,清洁率提高到99.16%,清选性能得到提高。     

作物行识别算法的虚拟试验方法

针对作物行识别算法的传统开发过程对田间作物生长周期依赖性较强,错过适当的田间图像采集时期将直接导致算法开发周期延长等问题,提出一种基于虚拟场景的作物行识别算法测试方法,即在虚拟环境下模拟农田作物行场景和图像采集系统,运用虚拟作物行图像测试作物行的识别算法。该方法在虚拟现实环境下建立作物行场景模型;提出一种融合建模法,根据作物和杂草的几何特征建立对应的三维几何模型;根据实际田间作物的空间分布特征,建立株距、行距可调的田间作物行模型;以Vega Prime为视景仿真工具,通过配置投影模式、渲染模式、视点位姿和图像采集规格,构建图像采集系统,输出作物行场景图像。以苗期棉花作物行为建模对象,对一种经过田间试验验证的双目视觉作物行识别算法进行测试试验。对比实际棉田图像对应的试验结果,同一作物行识别算法的识别正确率、偏差角和图像处理时间均相近。结果表明,本文建立的虚拟棉田作物行与实际棉田作物行场景相近,能够用于作物行识别算法的测试。