基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

葡萄机械化清土的发展现状与解决对策

我国葡萄种植主要集中在北方地区(包括西北、华北和东北等地),北方冬季气候寒冷、风大,需要将葡萄藤下架埋土防寒,第二年春季再起藤出土上架。这些作业劳动强度大、作业效率低、人工成本高,且葡萄起藤出土季节性强,因此迫切需要适合此环节作业的清土机械。为此,分析了目前我国北方葡萄春季清土作业的机械化发展现状,介绍了国内现有的主要葡萄清土作业机械的类型、原理、特点及存在的问题,分析了现有的几种清土作业模式,并提出了相对应的解决对策,旨在给北方葡萄的春季清土作业提出新的思考与建议,促进葡萄产业机械化水平的整体提升。     

基于问题导向的农业物料工程特性实验课教学探索

农业物料工程实验课程教学在农林类院校培养研究生科研、创新意识，以及提供农业物料基本工程数据等方面发挥着关键作用，传统实验教学大多为机械式照搬实验指导，重现数据，忽略了研究生的理论基础和主观能动性。该文提出在农业物料工程特性实验课程中以学生科研课题需求为导向，设置扫描电镜、原子力显微镜和红外光谱等实验内容，以农业物料的理化特性表征分析贯穿始终，最后通过撰写论文报告采用团队互评等形式可显著提升课程实效。      

果园除草机研究现状与发展趋势

果园杂草是影响果树产量、果实品质的重要因素。重点阐述了典型果园除草机械的国内外研究现状，分析了典型果园除草机械的结构特点、工作原理和适用范围等，并指出目前我国果园除草机械化存在的问题和发展趋势，为我国果园全程全面机械化的发展提供参考。      

燕麦和全株玉米不同配比对TMR发酵品质及有氧稳定性的影响

文章旨在探究全株燕麦和全株玉米的不同配合比例对TMR发酵品质及有氧稳定性的影响。将新鲜全株燕麦和/或全株玉米与玉米粉、豆粕、豆腐渣、苜蓿干草、麸皮、维生素-矿物质预混料、食盐,按照干物质30:34.5:10.5:10.5:10:3:1:0.5的比例混合调制TMR,其中,全株鲜燕麦和全株玉米的比例分别为0:30、10:20、20:10和30:0。分别于厌氧发酵后7、14、28 d和56 d开封,测定发酵品质、微生物组成、化学成分以及发酵56 d的TMR有氧稳定性。结果表明,所有处理组的TMR均发酵良好,具有较高的乳酸含量、较低的p H值和氨态氮含量,并具有良好的有氧稳定性。随着发酵时间的延长,p H值和乙酸含量显著降低、乳酸含量极显著升高(P<0.01);干物质(DM)、中性洗涤纤维(NDF)和可溶性碳水化合物(WSC)含量极显著降低(P<0.01)。随着全株燕麦配合比例的增加,DM、CP、NDF和酸性洗涤纤维(ADF)含量极显著升高(P<0.01),WSC含量极显著降低(P<0.01);p H值和乳酸含量极显著增加(P<0.01)。全株燕麦调制的TMR均发酵良好,但有氧稳定性随着全株燕麦比例的增加显著降低。     

基于SWOT分析的工科专业管理类课程教学改革

面向工程教育专业认证的要求，管理学课程是工程类专业的通识教育课程。依据工程专业人才培养的能力素质要求，采用SWOT方法分析了项目管理课程教学改革途径，研究了“翻转课堂”和“案例教学”模式对于实现“以学生为中心”“成果导向教育”和“持续质量改进”理念发挥的重要作用，提出课程内容优化与教学方法创新的改革策略，实践总结了改革成效和问题思考，促进了工科专业管理类课程教学水平与学生能力的提升。      

基于设备综合效率的饲料企业生产水平评价方法

为了探究设备综合效率(OEE,Overall Equipment Efficiency)法在饲料生产企业中的应用,对国内20余家不同规模、不同地区的饲料企业进行了实地调研和问卷调查,每家企业进行了连续4~7 d的生产数据调研,最终获得20家企业的有效数据。通过对数据的处理分析,建立了企业关键设备(粉碎机、混合机、制粒机)的OEE模型,并用于饲料企业的效率分析。结果表明,运用OEE方法可以很好的分析出制约设备产能的因素,有利于提升整个企业的效能。同时,将OEE指标用于饲料企业生产水平的评价,建立了饲料企业生产水平综合评价体系和模型,并用该模型对17家颗粒饲料企业生产水平进行了评价,结果表明,该评价体系具有一定的可行性,能够为饲料企业进行生产力水平综合评价提供依据和方法。     

玉米-小麦组合粉碎能耗及粒度分析

文章旨在探究玉米-小麦组合粉碎对粉碎能耗及粉碎样品粒度的影响。在实验室条件下,用配有Φ1.5、Φ2.0 mm和Φ2.5 mm孔径筛片的万能粉碎机对5种不同配比组合的玉米-小麦进行粉碎,测定粉碎过程能耗和样品的粉碎粒度。结果表明:玉米-小麦组合粉碎能耗受粉碎机筛片孔径、玉米-小麦配比及两者的交互作用共同影响,且在同一孔径筛片下,玉米-小麦配比对组合粉碎能耗有显著影响(P0.05);玉米-小麦组合粉碎样品的平均粒径主要由筛片孔径的大小决定,原料的种类及配比对其影响较小;相较于单一品种原料粉碎,玉米和小麦在特定筛孔和配比下的组合粉碎表现出节能效果,当玉米-小麦配比为0.75.0.25时节能效果最佳。文章通过分析饲料原料组合粉碎能耗及粉碎粒度,为饲料粉碎加工的高效低耗提供新思路。     

基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。     

异速对辊式玉米秸秆粉碎还田装置设计与试验

针对玉米秸秆量大、韧性强,导致还田后秸秆粉碎不均匀影响后续整地和播种等问题,该研究提出了一种异速对辊及动态双支撑形式的玉米秸秆粉碎还田方式,并研制了相应的玉米秸秆还田装置,主要由捡拾粉碎单元、对辊滑切支撑单元、支撑板和机壳等组成。在异速动态双支撑条件下,通过对作业过程中玉米秸秆动力学分析和秸秆漏捡面积分析,对捡拾粉碎刀和对辊滑切支撑刀进行设计,建立了影响秸秆粉碎合格率的数学模型。以捡拾粉碎刀转速、L型甩刀折弯角、L型甩刀刃口长度和滑切支撑刀滑切角为因素,秸秆粉碎合格率为试验指标进行Box-Behnken试验。田间试验结果表明:当滑切支撑刀滑切角45°、捡拾粉碎刀转速1 700 r/min、L型甩刀刃口长度45 mm和L型甩刀折弯角40°时,玉米秸秆粉碎合格率为92.58%,与预测值误差5%,满足国家标准要求。该研究提出的秸秆粉碎还田方式和研制的秸秆粉碎装置为玉米秸秆粉碎还田机设计和优化提供新的方案和技术支撑。