设施农业可控雾滴智能施药技术研究与应用

为解决我国设施栽培作物病虫害防治过程中施药量大、农药利用率低,高效防治技术与装备匮乏等问题,利用高速摄影、激光粒度分析等方法,开展可控雾滴雾化机理研究,探明不同雾化器结构参数和工作参数(转速、流量)等对雾滴粒谱的影响主效应。基于离心雾化技术,生物最佳粒径理论等,完成可控雾滴雾化器等关键基础部件的创新研发;集成激光识别、自动化控制等技术,研制设施农业可控雾滴智能施药装备,完成自动识别、定位喷洒对象的自走式对靶喷洒作业,从而在保证防效的同时,提高农药有效利用率,减少农药使用量。通过田间试验可知,转速1 500～3 000 r/min条件下,可控雾滴智能施药装备的雾滴粒径在30～200μm无级可控,且水平射程≥8 m,实现人机分离作业,提高作业效率,避免化学农药对施药人员的危害。     

基于三维激光扫描的大麦籽粒力学建模与试验

为研究大麦籽粒在收获、脱粒、贮藏及运输等作业过程的机械损伤,对大麦籽粒进行加载压缩试验和有限元力学仿真。针对目前非规则形状农业物料常规建模方法将其近似处理为规则体,存在测量难度高、数据误差大、仿真精度低等问题,提出了一种基于三维激光扫描的大麦籽粒建模及其力学特性研究方法。以5种含水率、3种加载方式的大麦籽粒为研究对象,利用万能材料试验机对其弹性模量、破碎负载等力学参数进行了测定,结果分别是：大麦籽粒的弹性模量为87.39～167.84MPa,破碎负载为70.40～157.32N,屈服强度为0.85～2.12MPa,最大应变为0.26%～1.15%。结果表明：随着含水率的增加,3种加载方式下大麦籽粒的弹性模量、破碎负载和屈服强度均明显下降;相同含水率条件下,侧放加载时破碎负载最大,立放加载时破碎负载最小。基于三维激光扫描技术获取了大麦籽粒点云数据,利用Geomagic Studio和Pro/E对其进行点云处理、去噪和逆向建模,得到与真实大麦籽粒形态高度相近的几何模型并进行有限元力学仿真。对比3种加载方式下的试验值和仿真值,两者最大偏差为7.2%,表明了基于三维激光扫描的大麦籽粒建模方法的有效性和精确性。     

甜瓜谷氨酰胺合成酶的亚细胞定位

在一级结构上的差异,使得植物中胞质型(GSJ)与质体型(GS2)谷氨酰胺合成酶(GS;EC 6.3.1.2)在生理水平上的作用及亚细胞结构中的定位不同.GSI通常定位于细胞质中,而GS2则多定位于细胞质体(叶绿体)中中.为了对课题组从甜瓜(Cucumismelo L.)中克隆到的首个胞质型(M-GSI,GenBank登录号:DQ851867)及质体型(M-GS2,GenBank登录号:AY773090)GS基因的表达产物进行亚细胞定位,本研究在对其进行生物信息学分析和定位预测的基础上,通过将其各自的编码区分别与定位报告基因--黄色荧光蛋白YFP即基因融合,构建重组植物表达载体(pA7-GS1-YFP和pA7-GS2-YFP),在基因枪轰击下转入洋葱内表皮细胞中瞬时表达,再用激光扫描共聚焦显微镜对各表达产物在洋葱内表皮细胞内的分布情况进行了观察和分析.2种手段分析结果均提示,M-GSI定位于细胞质中,而M-GS2则定位于细胞的质体中.对甜瓜谷氨酰胺合成酶进行精确亚细胞定位,为进一步探讨M-GSI和M-GS2在提高植物N素利用效率上的作用奠定了基础.     

猪卵母细胞中细胞骨架的激光共聚焦显微技术

为了探讨卵母细胞中细胞骨架的激光共聚集显微技术,为相关研究提供技术平台,以猪新鲜GV期和体外成熟MⅡ期卵母细胞为研究对象,通过对其进行固定、穿透、封闭、免疫荧光染色、压片和封片等处理,于激光扫描共聚集显微镜下观察微管、微丝和染色体形态分布,摸索出一套适合于猪卵母细胞中细胞骨架的显微方法,可准确定位卵母细胞相应细胞骨架的形态。卵母细胞染色前处理、染色过程及压片均为该方法的关键性步骤,其中保证所有操作在37℃条件下进行尤为重要。     

基于激光扫描区域动态变化的智能叉车障碍物检测

为了解决干果仓储过程中智能叉车行驶过程的障碍物误检问题,该文提出一种基于车速与转向角的智能叉车障碍物动态检测方法。智能叉车通过车载激光传感器实时获取车身位姿和周围环境信息,并结合所建立的叉车运动几何模型,形成基于水平和倾斜激光测距传感器扫描面的双面融合障碍物动态检测方式,使得智能叉车的障碍物检测区域随车速及转向角动态变化。试验结果表明:水平扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为50.00%,矩形方法误检率为10.00%;倾斜扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为30.77%,矩形方法误检率为69.23%。该文方法的警情预测与实际相符,以水平扫描测距传感器为主,倾斜扫描测距传感器为辅,能够检测到的障碍物最低高度约为31mm,有效解决了智能叉车在仓库中的障碍物误检问题,较传统障碍物检测方法更适用于仓储运输,提高了智能叉车在仓库中的机动性和安全性。该研究可为体型较大的仓储智能运输车辆的障碍物检测方法提供参考。     

降雨侵蚀过程中红壤坡耕地地表汇流网络特征

为研究降雨侵蚀过程中南方红壤区坡耕地地表汇流网络特征,应用亚毫米级高精度激光扫描和计算机数字图像处理相结合的方法在野外原位研究了南方几个典型母质发育的红壤模拟降雨条件下坡面汇流网络特征变化过程。结果表明:(1)在降雨侵蚀过程中,汇流密度和径流频度整体呈增加趋势,尤其是在第一场降雨过程中最为明显;(2)在第二、三场降雨侵蚀过程中的变化趋势因土壤性质和雨强的不同而出现差异;(3)在坡面侵蚀研究中,分形维数Ds可以较好的区别降雨前后整体汇流网络特征的变化。研究结果对南方红壤区坡耕地降雨侵蚀过程模拟与预测模型的研究、水土流失防治与水土保持规划设计具有一定的参考价值和借鉴意义。     

基于分层聚类和拓扑连接模型的点云自适应简化

激光扫描测量在大尺寸海量点云数据采集中具有显著的优势,针对海量高密度线扫描点云采样中普遍存在的采样效率低、曲率适应性差的问题,在初始分层聚类建立K邻域的基础上,通过分析线状点云的空间几何特征,提出了线扫描点云矢量边对衍生算法,建立了拓扑连接模型;研究了基于线扫描点云特征参数的局部法矢加权系数计算方法,估算了拓扑结构中任意数据内点的局部法矢;构建了以法矢方差为细分准则的非均匀细分模型,实现了对高曲率初始类的非均匀细分。通过试验验证了算法的实用性。     

基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计

为了提高苹果采摘视觉识别系统的精度,增强视觉系统的抗干扰能力和自适应能力,设计了一种新的苹果采摘机器人激光视觉识别系统,可以直接获得层次关系的深度图像,实现了果园非结构化环境中果实的识别与定位。为了测试激光识别系统苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能进行了测试:首先采用高清相机完成了对果实图像的采集,通过图像处理准确地实现了苹果的识别,在遮挡率低于50%时其识别率达到了90%以上;然后利用激光测距方法对苹果进行距离测量,成功定位了果实位置,其响应时间仅为3.58s,动作效率快,实现了苹果的高效率、高精度采摘功能。     

不同分辨率DEM提取切沟形态特征参数的转化研究

选取黄土丘陵区岔巴沟流域不同位置和不同沟道级别的30条典型切沟为研究对象,基于三维激光扫描技术(LIDAR),建立了基于高分辨率DEM提取切沟形态特征的方法,对比分析了0.1m与5m2种分辨率DEM提取切沟形态特征参数的差异,实现对低分辨率DEM提取的切沟形态特征参数向高分辨率尺度转化。结果表明:基于三维激光扫描技术获取的0.1m高分辨率DEM提取的切沟形态特征值与手工测量的切沟形态特征值之间无显著差异,三维激光扫描技术提取的切沟长度、宽度、深度、表面积和体积分别是手工测量的94.0%,109.1%,107.7%,80.1%和109.0%,表明三维激光扫描技术获取的0.1m高分辨率DEM可较准确地描述切沟形态特征。0.1,5m2种分辨率DEM提取的切沟长度间无显著差异,但2种分辨率DEM提取切沟宽度、深度、表面积和体积间差异显著。5m分辨率DEM提取的切沟宽度、表面积和体积分别较实际值分别偏大28.6%,25.6%和19.7%;而其提取的切沟深度较实际值偏小37.0%。据此,通过模型筛选,分别建立了0.1m高分辨率DEM与5m分辨率DEM提取的切沟宽度、表面积和体积转换模型。模型验证结果表明,本研究所构建的切沟宽度、表面积和体积转换模型的决定系数均大于0.6,模型有效性系数均大于0.5,说明3个转换模型均具有较好的预报精度,为研究黄土丘陵区沟蚀特征提供了重要方法和手段。     

同源四倍体水稻胚乳发育:极核融合和胚乳细胞化

利用激光扫描共聚焦显微术和塑料包埋半薄切片技术观察同源四倍体水稻极核融合及游离核进一步发育的过程,发现同源四倍体水稻约有1/3子房极核融合过程和游离核进一步发育与其二倍体原种的基本一致;2/3子房出现各种异常现象,如极核未受精、受精异常和胚乳游离核发育滞后等。应用荧光增白剂染色对胚乳细胞化过程进行观察,直接观察到胚乳初生壁的出现和形成过程以及不同部位的胚乳细胞壁的形成机理。表明同源四倍体水稻与二倍体水稻胚乳的细胞化过程基本一致,胚乳细胞初始垂周壁来源于珠孔端胚囊壁内突向心游离生长,初始平周壁来源于游离核有丝分裂产生的成膜体,而中间胚乳细胞壁则有些来源于游离核有丝分裂产生的成膜体,有些是自由生长而来。同源四倍体水稻胚乳细胞化过程也出现相当比例的异常现象,如无细胞壁形成、细胞化不同步和产生分枝状的细胞壁等。同源四倍体水稻胚乳发育过程中出现的极核融合、游离核发育和细胞化过程等异常都可能导致同源四倍体水稻的结实率降低。