采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题，提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism，MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module，MSFF Module）；其次在DenseNet基础上，结合浅层网络主要提取纹理、细节特征，深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法，通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构，使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能；同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明，MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升，其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点，召回率分别提高了6.31和5.00个百分点，F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点，平均识别准确率可达95.92%，具有较高的识别准确率及广泛的适用性，能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求，可为植物叶片缺素识别提供参考。     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。     

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法

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。     

机器视觉在农产品物流分级检测中的应用

综述了近些年国内外机器视觉技术在农产品品质分级检测中的研究进展,选取水果、谷物籽粒、家畜、家禽和蔬菜为代表,重点阐述了机器视觉技术针对这些农产品特征进行分级检测的方法以及成果。同时,总结了目前机器视觉技术应用于农产品物流分级检测的不足之处,展望了未来的发展趋势。     

精密播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统研究

为实现精密播种作业中播种下压力和播深的实时监控和质量评价,设计了一种多行播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统。系统采用基于角度和轴销传感器的播深和下压力测量装置,优化设计了液压驱动和分区控制的气压驱动装置,开发了基于Co De Sys(Controlled development system)编程环境的智能终端交互界面和ECU(Electronic control unit)控制程序,实现了基于CAN总线通信的作业参数监测控制和质量评价。通过搭建的室内试验台完成了播深和下压力静态建模试验,建立了适应不同设定播深的下压力测量模型。分区控制系统响应测试试验表明,在调节范围(0. 2～0. 6 MPa)内,系统超调量低于5. 97%;响应时间与控制行数和设定气压正相关;在设定气压(0. 1～0. 6 MPa)范围内,6行播种机调节时间不超过2. 35 s。为测试系统工作性能,在25、50、75 mm 3种设定播深下,对左区控制(600 N)、右区控制(300 N)、机械调节和自重调节4种控制方式进行了田间性能试验。土壤压实和播种下压力控制效果试验表明,主动分区控制方式可实现更为稳定的土壤紧实度,且在浅旋地块环境下,右区控制方式可达到最优的下压力稳定性,其控制合格率不小于95. 78%;播深控制效果试验表明,随着设定播深的增大,播深质量显著降低,在设定播深25～75 mm范围内,左区控制、右区控制、机械调节和自重调节对应的最小播深合格率分别为91. 92%、92. 53%、70. 44%和58. 72%,对应的最大标准差分别为2. 22、3. 11、3. 69、7. 70 mm,对应的最大变异系数分别为3. 52%、4. 40%、4. 96%和14. 01%。相比机械调节和自重调节,分区控制系统提高了单体下压力和播深稳定性。     

冬小麦叶片氮素时空分布特征及其与籽粒品质的关系

从时间变化、水平和垂直空间分布的角度对冬小麦氮素营养指标进行了分析。结果表明，株型紧凑的普通籽粒蛋白品种“京冬8（JD8）”叶片全氮含量于返青后16 d达最大值，而株型松散的籽粒高蛋白型品种“中优9507（9507）”于返青后8 d达最大值。后期9507叶片全氮含量下降明显，JD8则不同。两品种叶片叶绿素（Chl）含量随时间消     

人乳铁蛋白转基因研究进展

人乳铁蛋白是一种具有多种生理功能的糖基化蛋白，可可逆性地结合两个铁离子。概述了人乳铁蛋白的结构和理化性质，以及乳铁蛋白基因的结构，并着重论述了人乳铁蛋白转基因研究的状况和主要研究成果。在此基础上，提出了尚未解决的问题，并展望了人乳铁蛋白转基因研究的前景。     

人肥胖基因在大肠杆菌中的表达及生物学活性检测

肥胖基因(ob)编码的瘦蛋白可以反映机体脂肪含量信息,在发育、繁殖、造血及体重调节等方面具有重要功能。利用PCR方法扩增去除信号肽的人肥胖基因cDNA序列,并将位于基因5!端的CCC转变为大肠杆菌(Escherichiacoli)常用密码子CCG,扩增片段经测序证实后,克隆到原核表达载体pET5a,重组质粒转化大肠杆菌BL21(DE3),经0.1mmol/LIPTG诱导,获得分子量约为16kD的特异蛋白表达带,表达量最高占菌体蛋白总含量的55%。重组蛋白纯化后,注射昆明白小白鼠,小白鼠体重明显下降,说明纯化的重组蛋白具有生物学活性。     

应用叶绿素计诊断烤烟氮素营养状况

为探讨叶绿素计在估测烤烟叶绿素和氮浓度上的应用价值,进行了3个田间试验。即:郑州点2003年设施N.51.0.kg/hm2与4个品种NC89、RG17、85048、541;2004年设5个氮肥用量:N.30.04、0.5、51.0、61.5、75.0.kg/hm2与2个品种中烟101、云烟85;玉溪点于2005年设5个氮肥用量:N.02、7.0、54.5、81.8、109.0.kg/hm2与K326品种的试验。测定了不同试验条件下烤烟叶片的叶绿素计(SPAD-502和CCM-200)值和实际叶绿素浓度、全氮浓度,并进行了三者关系分析。结果表明,应用叶绿素计监测烤烟叶片最佳测定部位为完全展开叶的中部。叶绿素计测定值因年份、地点、氮肥水平、叶位、同一叶片不同的部位而异。叶绿素计值与叶绿素浓度、叶片全氮浓度之间有稳定的极显著相关性。叶绿素计SPAD-502的SPAD值和CCM-200的CCI值与叶绿素浓度之间的决定系数分别为0.8755(P0.001)和0.9499(P0.001)。SPAD计值(SPAD)与全氮浓度(N)之间回归方程为N=0.0265SPAD+0.9601(R2=0.7649,P0.001),经检验该模型具有较好的精确性和普适性,利用叶绿素计进行烤烟氮素营养监测是可行的。