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1.
为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度(P0:38 480株/hm2、P1:51 307株/hm2、P2:76 961株/hm2、P3:102 615株/hm2),分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下(P3)时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下(P3)达到最大,发病率分别为41.67%(贵阳)、43.33%(遵义),病情指数分别为31.05%(贵阳)、29.86%(遵义)。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%(遵义);P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%(贵阳)。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm2。 相似文献
2.
3.
纵横刀组协同式马铃薯种薯切块装置设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对马铃薯种薯切块机械化程度低的问题,设计了一种纵横刀组协同式马铃薯种薯切块装置,对其关键部件进行设计,通过对马铃薯种薯切割过程的力学分析、运动学分析和能量学分析,建立了切种能量的数学模型,确定了影响马铃薯切种效果的主要因素。以切种效率、切种合格率为评价指标,以圆盘刀半径、输送辊与圆盘刀垂直中心距、圆盘刀轴转速和夹持辊轴转速为试验因素,进行了四因素四水平正交试验。对正交试验结果进行方差和极差分析,结果表明:当圆盘刀半径为180 mm、输送辊与圆盘刀垂直中心距为190 mm、圆盘刀轴转速为115 r/min、夹持辊轴转速为56 r/min时,切种效率为74.5 kg/min,切种合格率为98.8%,满足马铃薯切种作业要求。 相似文献
4.
5.
为了对网纹甜瓜纹理特征进行定量预测,本文结合多个环境因子(基质含水量、温度、湿度、光合有效辐射),使用支持向量机(SVM)与随机森林(RF)多元回归分析方法,对基于灰度共生矩阵提取的4个果实表面纹理特征——对比度(contrast)、熵(entropy)、相关性(correlation)、角二阶矩(ASM)进行了预测。结果表明,纹理特征受环境影响敏感度依次为基质水分、光合有效辐射、空气湿度或有效积温。对比RF模型和SVR模型,发现在不同环境因子输入条件下,RF模型均优于SVM模型,其中输入全部环境因子后RF模型的预测精度最高,对比度、熵、角二阶矩的模拟精度均达到了0.90,分别为R~2=0.945(RMSE=0.243)、R~2=0.940(RMSE=0.235)、R~2=0.934(RMSE=0.248)。上述结果表明,RF模型对于网纹甜瓜纹理特征具有较好的预测结果,本研究结果可为温室网纹甜瓜栽培过程中的质量监控和栽培管理提供全新的思路。 相似文献
6.
基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus(高斯基)模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本(10∶1)的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。 相似文献
7.
8.
为解决脱穗之后的玉米种粒三维特征的获取和分析这个重要而又困难的问题,该研究基于机器视觉技术开发了一种融合三维特征的玉米种粒考种装置。装置通过2块相互垂直的标定板来保留倾斜影像中的空间信息和标定数据,并据此计算三维数据。基于装置的标定数据,用图像处理的方法获取玉米种粒的长度、宽度和厚度数值。通过透视变换,从倾斜摄影图像分别得到水平正摄和垂直正摄的图像;玉米种粒轮廓的长轴和短轴以旋转盘的直径为参考进行计算;玉米种粒的厚度以垂直方向棋盘格标定数据为参考进行计算。按照10帧/s的帧率和1 280×720的图像分辨率启动图像记录系统。选取180粒不同品种的玉米种粒进行试验。种粒长轴、短轴和厚度测量的均方根误差分别为1.86、1.28和0.741 mm;决定系数分别是0.849 6、0.869 3和0.846 2。使用该装置并配合相应的方法能较为准确的一次性测量玉米种粒的三维参数,该研究可为玉米种粒的精细化考种提供参考。 相似文献
9.
合理的气流分配室结构是气力式水稻穴盘成型机正常工作的前提条件。为了保证气流分配室具有均匀的流场结构,生产出合格的穴盘,以气体控制方程为理论依据,利用FLUENT软件对气流分配室内气流场进行了仿真分析。结合正交试验设计和数值模拟技术,以腔体厚度、通气孔直径和底角为影响因素,速度不均匀系数为评价指标,对气流场进行了单因素和正交模拟仿真试验,结果表明各因素对试验结果影响的主次顺序为配气腔体厚度、通气孔直径、底角;当腔体厚度、通气孔直径和底角分别为110 mm、15 mm和0°时,气流分配室流场均匀性较理想,此时速度不均匀系数为11.37%。试验结果表明,仿真结果与实测结果的平均相对误差为1.59%,双侧相关系数为0.028,存在显著相关关系;穴盘生产成型率为92.3%,穴孔质量和底面厚度的变异系数分别为10.2%和9.81%,满足穴盘生产要求。 相似文献
10.