我国稻米加工工艺的沿革与展望

我国稻米加工起步于大规模采集野生稻的时期,最初是采用稻谷直接制成米的“稻出白”工艺,后来采用稻谷先制成糙米、糙米再制成米的“糙出白”工艺,两者构成了沿用几千年的古代稻米加工工艺;19世纪60年代开始,增加稻谷清理、白米整理等工段,构成了近代稻米加工工艺;到20世纪末,增加稻谷分级、下脚整理、稻壳整理、副产品整理、糙米精选、白米精选、白米色选、白米抛光等工序,构成现代稻米加工工艺;进入21世纪以来,新增了回砻谷净化、糙米净化、刷米与抛光组合、多道色选、留胚粒分选等工序,构成了当代稻米加工工艺;今后通过增加多等级大米联产、多等级大米与留胚米联产等专利加工工艺,将构成加工过程更加精准且智能化、低破碎、低能耗和环境友好的未来稻米加工工艺。     

丘陵山地用小型自走式青贮机的设计思考

玉米是世界三大主要粮食作物之一，收获是玉米生产的重要环节。设计一款适合偏远山区、丘陵地区等路况复杂、地块小且不规则地使用的青贮机有很好的应用价值。本文通过对设计内容的研究与分析，得出设计流程，为物理样机提供理论依据。     

不同种植密度对机采辣椒品种性状和产量的影响

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。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

油茶内生拮抗细菌的筛选、鉴定及防效

为筛选出对油茶炭疽菌有拮抗效果的生防菌株，以油茶健康叶为对象，平板对峙法筛选，利用形态和生理生化特征以及16S rDNA基因和gyrA基因序列对菌株进行鉴定，测定其抑菌活性，并将该菌株与枯草芽胞杆菌Y13复配进行林间防效试验。结果表明，对油茶炭疽病菌拮抗作用效果较强的内生菌株为HBMC—B05；菌落为乳白色，不透明，边缘不整齐，中间有凸起；分子鉴定结果显示菌株HBMC—B05为贝莱斯芽胞杆菌Bacillus velezensis，其对果生炭疽菌Collectotrichum fructicola，抑菌率可达到81.31%，对另外3种油茶炭疽病病原菌抑菌率可达到70%以上，对其他4种致病菌也有抑制作用；复合菌剂对油茶病害的田间防治效果达到59%以上。该菌株的抑菌具有广谱性，可为油茶病害的生物防治扩充菌种资源，具有广泛的应用前景。     

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。     

西南弱光地区机插杂交籼稻“减穴稳苗”栽培的群体冠层质量特征

【目的】探明机插条件下减穴稳苗配置对杂交籼稻群体冠层质量的影响,为西南弱光稻区杂交籼稻机插栽培技术的推广应用提供理论支撑。【方法】2016—2017年采用两因素随机区组田间试验,因素1,2年均为不同田间配置,设常规配置（30 cm×12 cm）和减穴稳苗（30 cm×23 cm）;因素2,2016年为不同株型水稻品种（F优498,中后期株叶型松散;宜香优2115,中后期株叶型上紧下披）,2017年为不同基本苗（42×10⁴/hm²和63×10⁴/hm²）;研究了不同田间配置对机插杂交籼稻群体冠层结构、光合特性和微环境（冠层温度、湿度和透光率）的影响。【结果】（1）减穴稳苗齐穗期能维持与常规配置相当的单茎绿叶面积、粒叶比和上三叶比叶重,其中2017年倒二叶与倒三叶比叶重显著增大;齐穗期剑叶光合速率、气孔导度、蒸腾速率分别较常规配置显著提高23.84%、23.53%和13.79%。（2）较常规配置,减穴稳苗显著增大各时期冠层幅度,提高冠层透光率,降低收敛指数,群体通透性更好;减穴稳苗处理提高了2016年F优498孕穗期和齐穗期的一次分蘖角度,而宜香优2115的一次分蘖角度2年均表现为减穴稳苗小于常规配置。（3）相关分析表明,孕穗期冠层日均温、昼夜温差和昼夜湿差与齐穗期剑叶和倒二叶比叶重呈显著或极显著正相关,与齐穗期收敛指数呈显著负相关;此外,孕穗期冠层日均温和昼夜湿差还与齐穗期冠层幅度呈显著正相关;齐穗期冠层日均温和昼夜温差与分蘖盛期、拔节期及齐穗后20 d的一次分蘖角度呈显著或极显著负相关,日均相对湿度则相反。减穴稳苗有效地改善了植株冠层结构,从而显著提高孕穗期和齐穗期的冠层温度和昼夜温差,提高孕穗期、齐穗期和齐穗后20 d的昼夜湿差,并显著降低日均相对湿度。【结论】减穴稳苗田间配置优化了机插杂交稻的群体冠层结构和光分布,增大了群体内部昼夜温差和湿差,降低了相对湿度,提高了群体质量和光合速率,为高产稳产奠定了基础,是西南弱光稻区进一步推进机插秧发展的重要技术途径。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

氯虫苯甲酰胺水分散粒剂对桃小食心虫的防治效果研究

本试验比较了不同浓度氯虫苯甲酰胺水分散粒剂对桃小食心虫的防治效果。结果表明:试验药剂35%氯虫苯甲酰胺水分散粒剂在水中分散性良好,700倍用药量(有效成分量为41.2 g/hm^2)防治桃小食心虫的速效性和持效性均良好,14 d后防效达到最大值,为99.1%。试验证明,氯虫苯甲酰胺水分散粒剂可用来防治果树桃小食心虫。     

机器学习及其在农业中应用研究的展望

机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对各种机器算法的特点和算法之间的差异,进行了仔细的梳理,总结了各种算法的需求背景和优缺点,以及主要的应用场合。在此基础上,分析了机器学习在农业应用的案例,综述了机器学习在农业应用,指出了目前存在的发展瓶颈,并提出了进一步研究应用的建议。