乙氧氟草醚原药及其主要杂质的气质联用分析研究

本文采用气-质联用(GC—MS)法对乙氧氟草醚原药及其原药中的杂质进行分析鉴定，了解乙氧氟草醚原药中的杂质情况和质量状况，并结合合成路线，分析产生杂质原因，用以指导工业生产。     

呋喃磺草酮原药中主要杂质的结构鉴定及其合成

针对HPPD除草剂呋喃磺草酮原药生产中产生的3个质量分数均大于0.1%的主要杂质,通过高效液相色谱、核磁共振氢谱和高分辨质谱对3个杂质的结构进行了结构鉴定,发现其中2个为未见文献报道的化合物。结合生产工艺对杂质产生的路径进行了分析,并成功进行了合成。该研究对呋喃草酮原药质量控制和安全产生具有重要意义。     

环磺酮原药中3个杂质结构的确定及其合成

采用文献中报道的环磺酮的合成工艺合成了环磺酮原药,通过高效液相色谱分析,发现其原药中含有3个质量分数分别大于0.1%的杂质;通过核磁共振氢谱 (1H NMR) 及高分辨质谱 (HRMS) 对3个杂质的结构进行了确证,同时进行了合成。根据合成工艺路线,对该杂质产生的途径进行了分析。     

栅条式清杂装置机理分析与优化试验

残膜清杂是残膜回收的重要环节,现有机型的清杂装置存在清杂效果差及工作不可靠的缺点。为此,结合夹指链式残膜回收装置的改进设计与试验,提出了一种基于倾斜栅条的清杂装置。通过对该装置清杂机理进行分析,采用Box-Behnken响应面试验设计方法建立起清杂率与栅条间距b、栅条角度α、栅条长度L间的二次回归模型。通过分析模型响应曲面,寻得最优方案,确立了栅条式清杂装置的结构与尺寸。田间试验表明:当栅条间距为75mm、栅条角度为51°、栅条长度为870mm时,清杂率达85.35%。由此证明了优化方案的可行性,可为相关残膜清杂装置的研究提供理论依据。     

基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别

籽棉杂质的分类识别是实现棉花生产线自适应加工的基础与重要依据。该文提出了一种基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别算法,该算法将含杂籽棉图像首先转换为局部二值模式图像,获取图像的微观结构,再用局部二值模式图像生成灰度共生矩阵并计算特征参数,获取图像宏观结构。使用支持向量机作为分类器,用不同尺度的图像结构进行训练,从而达到籽棉杂质的分类识别。试验结果表明,该文设计算法对各种杂质的平均正确识别率达到了94%,超过单独使用局部二值模式和单独使用灰度共生矩阵的正确识别率,为实现棉花自适应加工提供了技术基础。     

烯啶虫胺原药及其杂质液相色谱-质谱联用法分析研究

采用高效液相色谱-质谱联用法对烯啶虫胺原药中有效成分及其杂质进行分离分析,得到烯啶虫胺及其4种杂质的质谱谱图,并根据生产工艺推断出各杂质的结构,从而有助于烯啶虫胺的质量控制、残留分析,有利于控制烯啶虫胺原药的杂质,提高产品质量。     

Leaf Carbon Isotope Discrimination and its Relation with Qualitative Root Traits and Harvest Index in Sugar Beet (Beta vulgaris L.)

Twenty commercial sugar beet varieties were grown at two sites in central Greece during the 2001 growing season (March to October), in a completely randomized block design with three replications. Carbon isotope discrimination (Δ) in sugar beet leaves was found to be affected by site and marginally by variety. No relation was found between fresh root yield and Δ, but significant correlations were found between Δ and sucrose content (positive) and between Δ and root α‐amino‐N (negative). Also, the harvest index, determined at one site, was negatively correlated with Δ.     

嘧菌酯原药及其杂质的高效液相色谱质谱联用法分析

采用高效液相色谱-质谱联用法对嘧菌酯原药中的有效成分嘧菌酯及其杂质进行分离分析。得到嘧菌酯及其3种杂质的质谱图,推断出各杂质可能的结构,有利于控制嘧菌酯原药中的杂质。     

残膜捡拾压缩车及其作业工艺设计与试验

为解决残膜回收时捡拾率低、机具集膜箱存储量小、机械化作业过程不连续等问题,研制了一种棉田残膜捡拾压缩车,该机主要由清杂机构、捡膜机构、脱膜输送机构、压缩机构等组成,可同时完成残膜杂质分离、残膜捡拾、脱膜输送和压缩作业.通过对样机关键作业部件的设计,确定了清杂辊、捡膜机构和脱膜输送装置的结构及工作参数,并分析了机具作业过程.样机分别在3种残膜分段回收工艺:搂集—捡压、秸秆还田—搂集—捡压、秸秆还田—捡压中进行试验,田间试验表明,机具作业速度在5~7 km/h,清杂辊转速为240 r/min,捡膜机构转速为90 r/min,脱膜辊转速为1000 r/min时,在回收工艺一搂膜距离≤40 m,回收工艺二搂膜距离≤60 m时,膜堆残膜捡拾率大于80%,清杂率大于78%;在回收工艺三中,棉杆残留根茬高度≤80 mm时,未集堆地表残膜捡拾率达到88.21%,机具缠膜率小于2%,机具可一次性捡拾压缩回收8 hm2田间残膜.     

基于U-Net模型的含杂水稻籽粒图像分割

含杂率是水稻联合收获机的重要收获性能指标之一,作业过程中收获籽粒掺杂的杂质包含作物的枝梗和茎秆等,为了探索籽粒含杂率和机器作业参数之间的关联,需要实时获取籽粒含杂率数据。该文基于机器视觉的U-Net模型对联合收获机水稻收获籽粒图像进行分割,针对传统分割算法中存在运算量大、耗时多、图像过分割严重和分割参数依赖人为经验难以应对各种复杂谷物图像等问题,采用深度学习模型多次训练学习各分割类别的像素级图像特征,提出基于U-Net深度学习模型的收获水稻籽粒图像中谷物、枝梗和茎秆的分割方法,采用改进的U-Net网络增加网络深度并加入Batch Normalization层,在小数据集上获得更丰富的语义信息,解决图像训练数据匮乏和训练过拟合问题。选取田间试验采集的50张收获水稻籽粒图像,采用Labelme方式进行标注和增强数据,裁剪1 000张256像素×256像素小样本,其中700张作为训练集,300张作为验证集,建立基于改进U-Net网络的收获水稻籽粒图像分割模型。采用综合评价指标衡量模型的分割准确度,对随机选取的60张8位RGB图像进行验证。试验结果证明,水稻籽粒的分割综合评价指标值为99.42%,枝梗的分割综合评价指标值为88.56%,茎秆的分割综合评价指标值为86.84%。本文提出的基于U-Net模型的收获水稻籽粒图像分割算法能够有效分割水稻籽粒图像中出现的谷物、枝梗和茎秆,时性更强、准确度更高,可为后续收获水稻籽粒图像的进一步识别处理提供技术支撑,为水稻联合收获机含杂率实时监测系统设计提供算法参考。