基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

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。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

玉米免耕播种机漏播补偿方法对比研究

为解决玉米免耕播种机播种作业时存在漏播的问题，针对漏播自补偿和漏播辅助补偿方法进行了对比研究。对水平圆盘排种器的排种性能进行试验，获取了排种器在不同排种盘转速和播种粒距下排种合格指数、漏播指数和重播指数。由漏播自补偿补种性能分析可得，在排种口检测漏播信号进行加速补种，补种的实际粒距LPR>1.5L，补种粒距依然为漏播，无法实现漏播补偿功能，若在种子脱离排种口之前检测到漏播信号，提前做好加速准备再进行补种，可实现漏播自补偿功能。由漏播自补偿试验可知，漏播自补偿受播种速度和播种粒距影响较大，在播种粒距为20、25cm，播种速度不大于5km/h时，补种合格率不小于88%，在播种粒距为15cm或播种速度大于5km/h时，补种合格率较低；由漏播辅助补偿补种性能试验可知，在播种速度3~7km/h，粒距15~25cm下，补种成功率不小于89%，在播种速度不大于5km/h，补种合格率不小于96%。为了保证补种位置精确，采用漏播辅助补偿装置进行补种，〖JP2〗需合理设计漏播补偿装置安装位置，同时受播种速度、播种粒距、排种盘线速度、投种角的影响，通过合理设计补种装置安装参数后，控制补种装置响应时间t和补偿装置排种盘的线速度vb实现补种位置的精确控制。     

规模化畜禽养殖场粪便中多重耐药菌分离鉴定及其耐药特征

为了解禽畜粪便中多重耐药菌的污染特征,本研究对鸡粪、牛粪、猪粪和有机肥这4种不同样品中多重耐药菌进行了计数分析,并对不同来源的多重耐药菌株进行了分离和纯化,进一步开展了基于16S rDNA序列比对的分子生物学鉴定以确定其种属地位,以及基于药敏试验的耐药性特征分析。结果表明:不同养殖动物粪便中四环素、恩诺沙星、磺胺甲恶唑和泰乐菌素4种抗生素多重耐药菌的绝对数量和相对数量排序均为鸡粪>猪粪>牛粪,粪源有机肥中可培养的多重耐药菌的绝对数量和相对数量在堆肥后均有所下降。通过对耐药菌株鉴定和分类学分析,发现禽畜粪便中多耐药菌的菌门集中分布在Proteobacteria、Firmicutes和Actinobacteria,多重耐药菌的优势菌属为Escherichia、Corynebacterium、Kurthia;而有机肥样品中多重耐药菌的优势菌属为Staphylococcus、Glutamicibacter。菌株的药敏试验表明,3类动物粪污中的多重耐药菌都对红霉素、四环素有着较高的耐药率,均高于80%,而对阿米卡星这种抗生素表现出较好的敏感性,其耐药率低于30%。通过对Ⅰ、Ⅱ类整合子基因盒的扩增,发现PCR产物的大小从0.8 kb到1.8 kb不等,基因盒ad A2、dfr A17、dfr A1及sat2在养殖场粪污中检出率均较高。     

基于可控气流-激光检测技术的鸡肉嫩度评估方法

以鸡肉嫩度为研究对象，采用可控气流-激光检测技术的瞬态、蠕变回复和应力松弛等动静态检测模态，并使用支持向量机分类器和全局变量偏最小二乘算法，结合不同预处理方法，对鸡肉嫩度进行定性判别和定量预测。结果表明3个激励模态结合不同预处理算法均可实现鸡肉嫩度的定性定量评估。在定性方面，瞬态模态对嫩度具有最佳的分类效果；S-G卷积平滑算法表现出最佳的预处理性能，校正集嫩/老分类精度分别为1和0.98，马修斯相关系数为0.97；而验证集分类精度也达到了0.95和0.84。在定量预测方面，S-G卷积平滑算法在提升原始数据的信噪比上同样具有最佳效果；瞬态模态校正集和验证集模型相关系数分别为0.948和0.913，均方根误差分别为0.736N和1.013N。因此，在组织结构引起的品质预测动态模态较静态模态更适用。本研究开展的可控气流-激光技术在鸡肉嫩度评估的应用，为肉品检测领域提供了新的解决方案。     

基于荧光光谱的辣椒种子品种识别

为了提高辣椒种子品种鉴别效率,实现辣椒种子品种快速无损鉴别,研究了一种基于荧光光谱的辣椒种子品种快速无损识别方法。选择同一系列相似辣椒种子的杂交品种卓椒3号、卓椒4号和卓椒5号为研究对象,分别采集辣椒种子的荧光光谱56份,对原始光谱进行Savitzky-Golay(SG)卷积平滑和一阶导数(first derivative,FD)预处理;采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法提取主成分,实现数据降维;采用Fisher判别分析方法建立辣椒种子品种识别模型。结果显示:采用荧光光谱建立判别模型时,卓椒3号辣椒种子的品种识别正确率达到92.9%,卓椒4号、卓椒5号辣椒种子的品种识别正确率均达到100.0%,整体识别正确率达到97.6%;采用荧光光谱的一阶导数光谱建立判别模型时,卓椒3号、卓椒4号、卓椒5号辣椒种子的品种识别正确率均达到100.0%,整体识别正确率达到100.0%。研究结果表明,种子叶绿素荧光光谱结合化学计量学方法能够有效识别辣椒种子品种。     

便携式XRF仪现场快速测定土壤中Pb的可行性研究

便携式XRF分析仪具有轻便、快速和可测对象较多与测量元素较广等特点而广泛应用于矿石、土壤等方面快速检测,但土壤的现场快速测定结果的准确性有待进一步研究与探讨。以安宁河谷平原土壤中Pb为研究对象,通过对便携式XRF仪现场快速检测结果与实验室分析结果的对比和影响因素的分析,建立基于安宁河谷平原表层土壤快速测定结果的线性函数为y=1.170 9x-17.326 0(R~2=0.992 9,x为现场检测结果),探讨其影响因素,为该区域表层土壤中Pb快速检测结果提供依据。     

中国农业植物新品种保护与DUS测试技术发展现状

作为农业知识产权体系中一项重要内容,植物新品种权发挥着越来越重要的作用。本文介绍了国内外植物新品种保护的发展历程以及中国农业植物新品种保护和DUS测试技术发展现状和存在的问题。     

基于微卫星亲权鉴定技术的短蛸性选择研究

为研究短蛸(Octopus ocellatus)的性选择行为，本研究利用14个多态性微卫星标记，对3个母本、176个子代及17个候选父本进行亲权鉴定，对3个家系中有子代和无子代雄蛸、子代比例高和子代比例低的雄蛸的各形态参数进行t检验，并对子代比例高和子代比例低的父本与母本的遗传相似性与遗传距离进行分析。结果显示，短蛸为多雌多雄的交配模式，为真正意义的雌性混交动物；雄蛸有无子代与其形态参数无相关性；子代比例与父本的形态大小参数无关，而与父母本的遗传相似性和遗传距离有关，父母本遗传相似性越高，遗传距离越小，后代比例越高。本研究为揭示短蛸交配前后的性选择机制提供了重要线索，也为海洋头足类动物的性选择机制研究提供了基础资料。