基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率，采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统，该系统可自动识别不同种类的水果，并实现自动采摘，可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止，并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程，从而避免了大量的矩阵运算，使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真，验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中，为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调，采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位，在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集，分别对不同种类的果实进行识别模型训练，在GPU环境下进行测试，结果表明，每种果实识别的准确率均在94%以上，单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试，该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

车载智能土壤采样系统设计与试验

针对传统土壤样本采集操作复杂、劳动强度大、采集精度低和缺乏信息化管理的问题，设计了一种车载智能土壤采样系统。该系统安装于无人驾驶采样车上，系统包括土壤样本自动采集装置和电气控制系统。对系统整个工作过程进行分析，确定了各关键机构及控制硬件的主要工作参数。电气控制系统以运动控制器为控制核心，土壤样本自动采集装置对不同深度范围的土样进行采集，并按地理位置信息分类收集，通过RFID读写器将GPS系统定位所解算的目标采样点的经纬度地理信息和采样深度等信息写入收集土样采样筒底部的电子标签中。性能试验表明，安装于无人驾驶采样车的车载智能土壤采样系统工作运行稳定、可靠，能够对农耕层0~200mm任意深度范围的土壤进行自动分层采样，效率高、精度高、全程自动化，能够按照位置信息进行分类管理，较好地满足了智能化高质量采集土样的需求。     

水分和盐胁迫下小麦种子萌发相关性状的QTL定位

小麦萌发期对水分和盐胁迫敏感，对该时期水分和盐胁迫下种子萌发性状进行QTL定位具有重要的意义。本研究以小麦“泰农18×临麦6号” RIL群体为材料，以20%PEG-6000溶液和100 mmol·L^-1 NaCl溶液分别模拟水分和盐胁迫环境，对种子萌发期10个性状进行了QTL定位。结果表明，在正常、水分胁迫和盐胁迫3种不同处理下各性状变异较大。相关分析表明，抗旱和耐盐可能是两个独立遗传的性状，胚芽鞘长可以作为节水抗旱的鉴定指标。3种处理下共检测到10个萌发相关性状的103个QTL，其中，17个为相对高频QTL（RHF-QTL），分布在7条染色体（1A、3A、3B、4B、7A、7B和7D）上，平均贡献率为7.55%~15.97%。这些RHF-QTL形成4个QTL簇（QTL cluster,QC），分布在3A、7A和7D染色体上。其中，7A染色体上的QC2包括3个RHF-QTLs（ QSdw-7A.1、 QGf-7A.1和 QGi-7A.1），均与小麦耐盐性相关；7D染色体上的QC3包括2个RHF-QTLs（ QGi-7D.1、 QGdrc-7D.1），均与小麦节水抗旱性相关。这2个QCs增加效应均来自母本泰农18。本研究获得的RHF-QTLs和QCs，可为小麦萌发期节水抗旱和耐盐分子标记辅助选择提供理论和技术支持。     

水分管理和钾肥施用对水稻产量和抗倒伏性的影响

探讨不同水分和钾肥管理对水稻产量和抗倒伏性的影响,为寒地水稻生产合理进行水分和钾肥管理提供理论依据。以当地主栽水稻品种龙粳31为材料,在淹水灌溉和干湿交替灌溉2种水分管理模式下,比较不施钾、钾肥基施和基肥∶穗肥=5∶5等3种钾肥管理形成的水稻群体,研究其对水稻产量和倒伏性能的影响。2种水分管理方式比较,干湿交替灌溉平均产量为8.33t/hm ²,比淹水灌溉增产3.48%;干湿交替处理有利于水稻植株重心高度降低,第1节（N1）、第2节（N2）节间长度缩短,单位节间干重增加,从而提高节间抗折力,N1、N2、第3节（N3）节间倒伏指数分别降低了13.23%、17.48%和15.27%。3种钾肥管理方式比较,施钾可以显著提高产量,产量表现为基肥∶穗肥=5∶5>钾肥基施>不施钾;钾可以促进水稻株高、鲜重、节间粗、茎壁厚、单位节间干重和节间抗折力提高,从而提高抗倒伏性能,3种钾肥管理水稻植株N1、N2、N3节间倒伏指数均为基肥∶穗肥=5∶5<钾肥基施<不施钾;对比于不施钾,钾肥基施处理N1、N2、N3节间倒伏指数分别降低了22.27%、22.04%和27.53%,基肥∶穗肥=5∶5处理N1、N2、N3节间倒伏指数分别降低了34.56%、35.48%和41.01%。结果表明通过干湿交替水分管理配合合理的钾肥管理可以明显提高水稻产量和降低植株倒伏风险。     

南水北调中线工程水质监测站点布设研究

科学合理布设水质监测站点是加强南水北调中线工程对突发水污染事件监控,保障水质安全的重要手段。制定水质监测站点的布设方案受到监测效率与布设成本的约束,同时,监测仪器精度、污染物衰减特性的不确定性等问题也对布设方案产生影响。以中线工程京石段为研究对象,基于一维水质模型,以突发水污染事件漏报率最低、发现时间最短以及监测站点布设成本最小为目标函数,构建水质监测站点布设多目标优化模型对布设方案进行优化,同时结合监测仪器精度对目标函数的影响确定了最优布设方案,在此基础上,分析了污染物衰减特性对最优布设方案的影响。研究结果可为中线工程合理布设水质监测站点提供建议。     

不同水肥浓度对涌泉根灌枣树叶面积和产量的影响

以陕西榆林山地矮化密植梨枣树为研究对象,分析了不同水肥浓度对涌泉根灌枣树生育期内叶面积指数、果实发育和产量的影响。结果表明,不同水肥处理叶面积指数在枣树果实膨大期达到高峰,且稳定持续至果实成熟期末期,随后叶面积指数开始下降。叶面积指数随着萌芽展叶期灌水量的增加而增加,所有水肥处理下,枣数叶面积指数最大的是高水中肥处理(W1N2)；所有处理中,高水、低水处理与低肥相组合,果实体积最大,中灌水处理为不施肥时果实的体积最大。单位枝长的果实数目最高的是中水中肥处理(W2N2),最低的是低水处理(W3),在一定范围内,适当施肥能促进枣果单位枝长的果实数目的增加,但肥液浓度过大,反而会抑制其增加。在一定条件下,所有处理中产量最高的是中水中肥处理(W2N2),产量超过2000kg/亩,最低的是低水高肥处理(W3N1),产量不到1000kg/亩。因此可以选择中水中肥处理(W2N2),能获得最高的产量。     

重庆市荣昌区饮用水源地环境评估与管理对策

为保障城镇居民饮水安全,从水源地环境管理状况和水源地水质评价2个方面对环境状况进行评估。结果表明,虽然高升桥饮用水源地综合评估结果为优秀,水质状况较好,但在水源地管理方面仍存在较多问题。针对监测能力、监管能力不足和群众环保意识薄弱等问题,提出了相关对策。     

秸秆覆盖及播种方式对马铃薯耗水特性和产量的影响

为明确西北旱作雨养农业区不同秸秆带状覆盖种植模式下马铃薯耗水规律、水分利用效率及产量的变化规律,以地膜覆盖和露地种植(CK)为对照,设置4种秸秆带状覆盖模式(①种植带和覆盖带各40 cm、单行播种,②种植带和覆盖带各40cm、双行播种,③种植带和覆盖带各50cm、单行播种,④种植带和覆盖带各50 cm、双行播种),研究不同秸秆带状覆盖模式对旱地马铃薯耗水特性和产量的影响。结果表明:秸秆带状覆盖处理与CK相比,马铃薯薯块产量和水分利用效率平均分别显著提高34.0%、21.5%,分别平均较地膜覆盖显著降低31.3%、25.0%;其中40 cm覆盖种植结构产量和水分利用效率较50 cm覆盖种植结构分别明显提高4.5%和6.8%,双行播种较单行播种增产4.4%,二者水分利用效率无明显差异。秸秆带状覆盖条件下,播种—现蕾阶段的耗水量、耗水强度及耗水模系数平均较CK显著降低14.5%、15.2%、15.4%,平均较地膜覆盖显著增加20.9%、19.0%、31.5%;与CK相比,现蕾—块茎膨大阶段耗水量、耗水强度及耗水模系数无显著性差异,相比于地膜覆盖,则分别平均显著减少20.7%、22.2%、13.9%;块茎膨大—成熟阶段分别平均较CK显著提高51.7%、52.4%、50.0%。同时,相比于CK,单薯重、商品薯率分别显著提高17.3%、31.8%,单株结薯数和小薯率降低7.5%、17.6%。可见,秸秆带状覆盖栽培可通过降低现蕾前的耗水和增加块茎膨大后的耗水,一定程度上缓解马铃薯植株后期对水分的需求,延长块茎膨大后植株光合作用,提高有机物的积累量,从而提高薯块产量和水分利用效率。而秸秆带状覆盖中,单行种植以种植带∶覆盖带=40 cm︰40 cm最好,双行种植以种植带︰覆盖带=50 cm︰50 cm较适宜。     

基于DPSIR和云模型的宿鸭湖水库水环境安全评估

为了推动水库水环境安全工作的开展,强化水源区水质保护,以宿鸭湖水库为例,应用DPSIR模型建立了水库水环境安全评估的指标体系,通过熵值法确定了各指标的权重,采用云模型对其2015年的水环境安全进行了评估,结果表明：该水库水环境处于较安全等级,但存在安全隐患；由于上游工业废水、居民生活污水、餐饮业的废弃物随着降雨径流汇入水库,再加上水产养殖、观光旅游等人类活动的影响,使其TN、TP的浓度和入库量增加,水库水质难以达标,需引起水库管理部门的重视。结论：云模型可减少评估过程中的不确定性,实现水库水环境安全概念与其定量数值间的合理转换,使其评估结果与实际相符。