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91.
This paper explores the feasibility of particle-based detection and grading of seed vigor based on a self-built seed single-granulation device using near infrared spectroscopy (NIRS). Sweet corn with uniform kernel size was used for this study. The seed samples were divided into three types, they were normal seeds, artificially aged seeds and heat-damaged seeds. A 2-part spectral acquisition of each seed were performed, one for the collection of seeds that fall into the detection zone within the separation pipe, another was on the static platform, whose collection was performed on 5 faces of each seed. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was used to classify the original data of the seeds. In the 2 parts, the discriminant results of the unprocessed normal seeds and the artificial accelerated aging seeds, the untreated normal seeds and the heat-damaged seeds showed that classification accuracy was higher than 98%. The research indicates that the spectral data of different positions of seeds can reflect their activity information, and it is feasible to detect and classify seeds in real time in the detection area of the separation pipeline.  相似文献   
92.
为了解新疆库尔勒地区羊源产志贺毒素大肠杆菌(Shiga toxin-producing Escherichia coli,STEC)毒力基因的分布情况及其耐药性,对新疆库尔勒地区羊肉生产环节(养殖场、定点屠宰场和市场)的282份样品进行STEC的分离鉴定,并检测毒力基因的编码情况,进一步检测了17种常用抗生素的耐药情况。结果表明:羊肉生产环节样品中检出72株STEC,检出率为25.5%。72株STEC中编码毒力基因stx1+stx2、stx1、stx2、rfbE、eae、hly的数量分别为22、45、2、0、4、51个。其中,羊养殖场中存在较多的非O157 STEC,检出率为37.3%;stx以stx1为主,检出率达到了652%。72株STEC中以β-内酰胺类、氨基糖苷类、大环内酯类抗生素耐药为主,STEC菌株的多重耐药比较严重,最多可耐9种抗生素,多重耐药情况主要是耐1种和耐2种抗生素。研究表明,羊肉生产环节中羊养殖场存在大量的非O157 STEC菌株,且耐药情况比较严重,务必预防源头污染。  相似文献   
93.
建立超高效液相色谱-荧光检测法(UPLC-FLD)同时检测禽蛋中氟苯尼考及其代谢产物氟苯尼考胺残留。样品经过加速溶剂萃取提取、净化,乙腈饱和的正己烷去脂,设定激发波长和发射波长分别为233 nm和284 nm,经UPLC-FLD检测分析。FF和FFA添加浓度为定量限(LOQs)、0.5、1.0和2.0倍的最高残留限量(MRL)时,FF的平均回收率为83.1%~96.1%,相对标准偏差(RSD)均低于3.9%;FFA的平均回收率为84.6%~97.4%,RSD均低于3.4%。FF在禽蛋中检测限(LODs)为4.7~4.9μg·kg~(-1)(S/N≥3),LOQs为10.5~11.7μg·kg~(-1)(S/N≥10);FFA在禽蛋中LODs为1.8~1.9μg·kg~(-1),LOQs为4.3~4.7μg·kg~(-1)。此方法快速、准确、灵敏度高,适用于批量检测禽蛋中氟苯尼考及其代谢产物氟苯尼考胺残留。  相似文献   
94.
全双工双通路连续中继(FD-TPSR)网络频谱效率高,状态控制简单,但全双工中继存在残留自干扰(RSI),发射中继对接收中继也会形成中继间干扰(IRI),会导致通信性能下降.这里提出一种中继间干扰处理方法,中继节点消除部分IRI,以提高端到端信干噪比;保留部分IRI,在目的节点构成延迟转发编码结构,以提供分集增益.同时提出一种基于并行软干扰消除的匹配滤波(MF-PSIC)信号检测算法,匹配滤波器结构简单,实现复杂度低,基于软输出的并行干扰消除能同时检测所有时隙的符号,处理时延小.仿真结果表明,中继间干扰处理方法兼顾了分集增益和累积干扰与噪声因素,相比于无IRI消除和完全IRI消除,误比特率最低; MF-PSIC信号检测算法实现复杂度低,相比于ML信号检测算法仅有很少的性能损失.  相似文献   
95.
范叶  易泽夫  王壮波 《蔬菜》2019,(2):60-64
为了提高农药检测的准确率,试验选择气相色谱(7890A、1310)与气相串联质谱(GCMS-MS)3种不同仪器,结球白菜、结球甘蓝、黄瓜、辣椒4种蔬菜样品及其基质标准溶液和正己烷溶剂标准溶液,对4种不同蔬菜中分别添加腐霉利、甲氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯4种农药并进行回收校正,比较不同的校正溶液、不同仪器以及不同的样品类型对蔬菜农药残留检测中的基质效应的影响。结果显示:按不同基质标准溶液和溶剂标准溶液校正的检测结果分类,不同蔬菜、不同的标准校正溶液对于农药残留检测中的基质效应表现出多样性和复杂性的特点。但采用与本底一致的基质标准溶液校正样品可有效消除基质效应。按不同仪器检测结果分类,气相色谱(7890A、1310)与气相串联质谱(GC-MS-MS)基质效应的影响存在一定的差异,GC-MS-MS存在较为明显的基质增强效应;而同类仪器(7890A、1310)之间基质效应的影响较小。  相似文献   
96.
研发水体中酰胺类农药残留简便快捷的检测技术,对评估农药造成的水体污染和提出相应的治理对策具有重要意义。以共掺杂镧系金属离子 (Eu3+ 和Tb3+) 作为配位金属离子,分别利用水热法和微波法制备了镧系金属有机框架材料 (lanthanide metal-organic frameworks, Ln-MOF),对其结构和性质进行了表征,并采用所制备的Ln-MOF对水体中残留的5种常见酰胺类除草剂 (乙草胺、异丙草胺、丙草胺、敌草胺和异丙甲草胺) 进行了定性和定量分析。结果表明:与水热法相比,采用微波法制备的Ln-MOF样品呈蓬松的簇状、结晶度好,且具有更高的发光效率,故选择微波法制备Ln-MOF。农药残留检测试验结果表明,不同除草剂对Tb3+和Eu3+的发光会产生差别性猝灭,并使整体发射光发生变化,进而实现水体中农药的可视化检测。进一步研究发现,荧光强度比值I (Tb3+)/I (Eu3+) 与丙草胺浓度在0.1~1 mmoL/L范围时呈线性相关,线性相关系数R2 = 0.998,检测限 (LOD) 为0.08 mmoL/L。另外,该材料对于用湖水配制的除草剂溶液也具有一定的定性检测能力。本研究结果展现了Ln-MOF用于水体中酰胺类除草剂的定性、定量分析具有良好应用前景。  相似文献   
97.
近红外光谱分析技术应用于植物叶片研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
近红外光谱技术(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)作为 20 世纪 80 年代后期迅速发展起来 的一项检测技术,已被广泛应用于许多植物的各个组织和各种成分的分析。文章综述了该技术在植物叶 片研究上的应用进展,包括基于叶片特征的植物种类鉴别、植物叶片病虫害诊断、育种材料选择、叶片 内含物质含量测定等 4 个方面,并对近红外光谱检测技术的应用于植物叶片研究前景进行了展望。  相似文献   
98.
Fusarium circinatum is the causal agent of pitch canker, a destructive disease that threatens natural and planted pine forests around the world. Although pitch canker has caused problems in Spain and Portugal, concerning Europe as a whole, the fungus is not established across the pine distribution area. Its dispersion by wind and/or insect vectors could nevertheless play a role in the colonization of currently uninfected stands. It is therefore crucial to develop monitoring tools for its detection. To this end, we assessed the molecular detection of the pathogen in environmental samples of bark beetles and passive spore traps, collected in two infected Pinus radiata plantations in Basque country, Spain. The spread pattern of F. circinatum was assessed by an experimental design that included insect and spore traps installed at the centre, at the edge and outside the plots. Our results showed that F. circinatum was detected in both types of samples, at almost all collection dates. In both type of samples, positive detections were mainly found at the centre of the plots, a lower proportion at the edge, and very few outside. This suggests that long‐distance dispersion of Fusarium circinatum does not rely on wind spore dispersal neither on insect flight. Our study also shows that molecular methods are a powerful tool to monitor the pathogen in environmental samples.  相似文献   
99.
基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法   总被引:9,自引:8,他引:1  
对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度,该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割,然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序,最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络,实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上,所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms,平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%,识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上,并在大型玻璃温室内进行验证,结果表明,所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%,该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。  相似文献   
100.
基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。  相似文献   
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