基于经济效益的农业新型经营主体小麦玉米全程机械化农机配备研究

因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一，规模化生产下的机械效能未能充分发挥，存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题，在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后，总结小麦玉米全程机械化技术路线，构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算，作业成本较实际情况下降10.9%；总动力优化配备结果为23.712 kW，下降51.36%；农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。     

‘哈伯’南天竹组织培养和快速繁殖

为建立‘哈伯’南天竹组织培养和种苗繁育技术体系,以半木质化带芽茎段为外植体材料开展植株再生研究。通过观察对比试验法、L₉(3⁴)正交试验设计完全随机法、极差分析、显著性检验、LSD多重比较,探讨了‘哈伯’南天竹组培的最适培养基配方。试验结果表明：最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + IBA 0.1 mg/L +蔗糖30 g/L,诱导萌动率71.77%,成活率85.51%;最佳增殖培养基为WPM +6-BA 1.5 mg/L + IBA 0.01 mg/L + 蔗糖30 g/L,增殖系数6.3;最佳生根培养基为1/2 MS+ IBA 0.5 mg/L + NAA 1.0 mg/L + 蔗糖20 g/L + AC 0.2 g/L,生根率97.63%;试管苗移入泥炭土:珍珠岩=3:2(V/V)混合基质中,移栽成活率96.67%。该试验建立了高效稳定的组培快繁技术体系,得到的组培苗后代能够稳定的保持母本优良性状,为工厂化育苗提供了技术支撑。     

加强对巴彦淖尔市戈壁红驼种质资源保护与利用

介绍了巴彦淖尔市养殖戈壁红驼的物学特性及生态适应性、主要分布及群体数量、发展养驼业的具体意义,对当地养驼业存在的主要问题进行了分析,并提出了具体解决方法。     

艺术理念下的拖拉机外形与功能协同性研究

为实现拖拉机外形与功能的协同优化,基于艺术设计理念对其展开研究。在深入分析拖拉机零部件组成及工作原理的基础上,匹配整机参数条件,以产品设计视觉创新为出发点,结合功能要素关系,搭建艺术理念下的拖拉机协同模型。仿真试验结果表明:拖拉机的越埂功能、转向功能与视野范围较外形功能协同前误差控制在7%范围内,拖拉机的后轮滑转率试验值与模型计算值误差控制在5%范围内,吻合度较好,功能协同外形设计可行,可为拖拉机外形优化研究提供新的方向。     

树木年轮蓝光强度研究进展

蓝光强度是一种新的反映树轮密度的指标,自2002年提出以来,由于其操作简便且可能提供木质素密度的信息,在重建北半球高纬度、高海拔地区夏季气温变化方面展现出巨大潜力。对蓝光强度的原理和试验方法进行了概述,并对国外蓝光强度研究所取得的进展进行总结。通过对其存在的几个亟待解决的问题及现有的解决方案的论述,进一步明确蓝光强度的研究潜力,尤其是针对在国内开展蓝光强度研究的可能性进行了探讨。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

基于重视实践能力培养的《羊生产学》课程考核改革与实践

结合专业人才培养的要求,对《羊生产学》课程考核中存在的问题进行了总结和分析,提出了《羊生产学》课程考核改革的思路,总结了课程考核改革的一系列具体方法,并进行了课程考核改革与实践。通过《羊生产学》课程考核改革与实践,提高教学质量,为我国畜牧业培养更多的实践型人才,推动我国畜牧业不断向前发展。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

新型果园宽幅联合仿形修剪机设计与研究

针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500～4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。