基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

风送式投饲机工作原理及使用维护方法

分析了风送式投饲机的结构及工作原理,并结合工作实际介绍了机具使用与维护方法.     

乡土阔叶树种在碳汇造林中的应用及优势分析

随着我国社会经济的发展,逐步暴露出了许多的生态环境问题。而为了维持生态的平衡,就要提高植树造林的力度,这其中碳汇造林就是植树造林工作的延伸。在碳汇造林中乡土阔叶树种发挥着重要作用,针对乡土阔叶树种在碳汇造林中的应用进行分析,对项目中出现的问题进行优化。     

新疆部分地区规模化鸡场饲料中霉菌毒素污染状况检测与分析

为了解新疆部分地区规模化鸡场饲料中霉菌毒素污染情况,从新疆部分地区规模化鸡场采集豆粕(78份)、玉米(72份)、麦麸(60份)及全价配合饲料样品(80份)共计290份,采用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测290份饲料样品中黄曲霉毒素B1(AFB1)、玉米赤霉烯酮(ZEN)、呕吐毒素(DON)和T-2毒素(T-2)含量。结果表明,豆粕、玉米、麦麸及全价配合饲料样品中4种霉菌毒素检出率在52.7%～100.0%之间,豆粕中AFB1和ZEN超标率分别为9.2%和6.2%,玉米中AFB1和ZEN超标率分别为16.2%和8.4%,全价配合饲料中AFB1和T-2超标率分别为19.8%和12.6%。说明该地区规模化鸡场中豆粕、玉米、麦麸及全价配合饲料存在AFB1、ZEN及T-2等3种霉菌毒素污染,应引起重视。     

探讨鸡的人工授精技术

鸡人工授精技术是人借助器械、采取适当的方法将公鸡精液采出,经化验合格、稀释分装后、再用输精器将精液输入母鸡输卵管内,使母鸡卵子受精的过程。目前这项技术被大部分种鸡养殖场（户）采用,而且受精率很高。文章对鸡人工授精技术进行详细介绍,仅供参考。     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。     

宣州区水肥一体化技术应用情况调查

为了解水肥一体化技术在宣州区的应用现状和存在问题,采取实地走访和访谈调查等方式开展了调研.结果表明,宣州区的水肥一体化建设模式主要有政府支持和自发建设2种,有大型、中型、小微型和自主建设型等4种类型.综合比较投资效益后发现,水肥一体化的建设须针对地形地貌、设施农业、温室大棚、作物需求等不同的使用环境,根据实际需要选择适当规模和种类的水肥一体化设备,注重针对性和实用性,同时充分考虑综合效益,做好投资规划和算好经济收益账,并且加强开展包括水肥一体化实用技术在内的综合性技术培训,以充分发挥水肥一体化节水、减肥、节工等优势,达到提高农业生产的经济效益和节水减肥的目的.     

烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物检测方法研究进展

随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。     

农产品质量安全检测对现代农业发展的作用分析

农产品质量安全关系到现代农业的健康发展,而农产品检测技术、监管方法、实践措施更是改善农产品质量安全的重要环节。鉴于此,结合新疆阿阿勒泰地区农产品质量安全监督检测中心实践工作经验,进一步探讨了农产品质量安全检测对现代农业发展的作用,分析了现代农业发展中农产品质量安全检测宏观布局,同时总结了加强农产品质量安全检测促进现代农业发展的实践措施。