发扬“钉钉子”精神在平凡中绽放

22年,让李春枝从一个完完全全的外行人变成了水产养殖户眼中的“老熟人”。作为水产技术推广人员,东莞市动物疫病预防控制中心高级工程师李春枝长期为养殖户提供鱼病诊断、水质检测等服务,并指导养殖户使用显微镜、水质检测箱等仪器设备进行养殖病害及池塘水质的检测。凭着认真负责的工作态度和“钉钉子”精神,李春枝先后获得单位先进工作者、广东省职工经济技术创新能手、广东省五一劳动奖章等荣誉称号。     

为罗非鱼产业发展贡献种业力量

出于热爱,伞桂宝从1998年进人州市番禺区农业科学研究所(以下简称“农科所”)至今,一直在从事水产苗种繁育生产工作。这20多年来,不仅见证了罗非鱼行业的发展历程,也见证了水产行业的变化。他所在的农科所,也因为技术进步和设施升级成为“奥尼罗非鱼苗质量最好、规模最大的省级良种场。”     

2020年山东省水产养殖形势分析

根据分布在山东省23个养殖渔情信息采集县的51个采集点的月度养殖数据,结合全省水产养殖生产统计数据,对山东省水产养殖及各品种的生产形势进行了分析,探讨了新冠肺炎疫情对水产养殖业的主要影响,并在市场开发、销售模式和养殖保险等方面提出了相关建议。     

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。     

牛病毒性腹泻的诊治

牛病毒性腹泻是由牛病毒性腹泻病毒(BVDV)引起的传染性疾病,各种年龄牛都易感、以幼龄牛易感性最高。该病以黏膜发炎、糜烂、坏死和动物腹泻为特征。该病发病较急,死亡率可达90%。笔者分析了牛病毒性腹泻疾病,结合具体的病情,采取强化防控和对症治疗等措施,有效降低发病率和死亡率。     

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。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

云南省牛流行性出血病血清学调查

为了解牛流行性出血病(epidemic hemorrhagic disease,EHD)在云南省的流行和分布情况,采用竞争ELISA方法,2019年对11个县市的1 199份牛血清进行流行性出血病病毒(epidemic hemorrhagic disease virus,EHDV)抗体检测,同时从各县市检测出的阳性血清中,随机选取18～50份通过微量血清中和试验进行血清型鉴定。结果显示:云南省11个县市均检测出EHDV抗体阳性样品,阳性率介于49.3%～91.3%,平均为81.8%;各地普遍存在3个及以上血清型,其中EHDV-7、-10、-6、-5血清型检出率较高,EHDV-8、-2血清型检出率较低,未检出EHDV-1型。结果表明,EHD在云南省流行广泛且较严重,流行血清型复杂。结果提示,需持续开展EHDV血清学监测,重视对该病的防控。此次血清学调查为我国西南地区EHD防控提供了数据参考。