基于流固耦合的除杂风机应力应变及模态研究

叶轮是除杂风机的重要部件之一,叶轮在运行中的应力应变对除杂风机的安全运行有着重要的影响,而叶轮振动是风机的常见故障,所以流固耦合条件下的除杂风机叶轮变形及振动分析对甘蔗收获机除杂风机的安全有着重要的意义。为此,采用有限元分析软件Ansys Workbench对除杂风机叶轮进行了单向流固耦合计算分析,结果表明:叶轮在流固耦合作用下会发生弯曲扭振变形,最大应力分布在叶片与轮毂的交界处,最大应变分布在叶片外缘处;所设计的叶轮最大应力为21.48MPa,小于材料极限应力,而工作转速也远离振动转速,均满足工作要求。该研究为甘蔗收获机的除杂风机设计提供了参考。     

基于CT图像的苹果内部品质无损检测

通过对苹果CT断层扫描图进行灰度分割,并在分离出其有效果肉区的基础上,成功地建立了基于果肉区CT均值的苹果整体内部品质的无损检测模型。首先统一CT图片的窗宽/窗位为430/-210,在此基础上确定CT值与灰度值的线性模型;然后利用Otsu自适应阈值法,对图像进行灰度分割,分离出苹果中心剖面的全部果肉区域,统计出该区域图像的灰度像素数加权均值,再转化成CT均值;最后建立上述中心剖面果肉区CT均值与苹果整体品质的关系模型,可以发现苹果的糖度、可滴定酸度、含水质量分数均与果肉区CT均值有较好的线性相关性,其R2值分别为0.846 4、0.823 3、0.907 5,且平均预测误差分别小于5.0%、7.4%、3.8%。     

基于图像处理多算法融合的杂草检测方法及试验

自动化除草是现代精确农业科学领域的研究热点。已有的自动化除草解决方案中普遍存在鲁棒性不强、过度依赖大量样本等问题，针对上述问题，本研究提出了基于图像处理多算法融合的田间杂草检测方法，设计了一套田间杂草自动识别算法。首先通过设置颜色空间的阈值从图像中分割土壤背景。然后采用面积阈值、模板匹配和饱和度阈值三种方法对作物和杂草进行分类。最后基于投票的方式，综合权衡上述三种方法，实现对作物和杂草的精准识别与定位。以大豆田间除草为对象进行了试验研究，结果表明，使用融合多图像处理算法的投票方法进行作物和杂草识别定位，杂草识别平均错误率为1.79%，识别精度达到98.21%。相较单一的面积阈值、模板匹配和饱和度阈值方法，基于投票权重识别杂草的精度平均提升5.71%。同时，针对复杂多变的农业场景，进行了存在雨滴和阴影干扰的鲁棒性测试，实现了90%以上的作物识别结果，表明本研究方法具有较好的适应性和鲁棒性。本研究算法可为智能移动机器人除草作业等智慧农业领域应用提供技术支持。     

蒙城县2019年小麦起身期苗情及早春田管技术意见

本文主要介绍了蒙城县小麦起身期小麦苗情、土壤墒情及病虫草情况,针对存在问题,提出具有针对性的田管技术意见,供广大农技人员及种植户参考借鉴,为指导大田生产提供理论和实践依据。     

苹果内部品质的CT成像结合傅里叶变换方法检测

通过对苹果的CT扫描灰度图像进行傅里叶变换,在变换后的频域图像中提取16个参数,并结合苹果的可溶性固形物质量分数、可滴定酸度、pH值和含水率,采用主成分回归和偏最小二乘回归的方法建立模型,预测苹果的内部品质。结果表明,采用主成分回归分析建立模型,主成分的累计贡献率选取99%的情况下,F检验的P均小于0.05,预测效果良好。采用偏最小二乘回归时潜变量的个数为12时,各模型的误差平方和最小,预测效果良好。对两个模型进行误差率验证表明主成分回归的模型略优于偏最小二乘回归模型。     

水稻田千金子对氰氟草酯的抗药性研究（英文）

千金子是我国水稻田的主要恶性杂草之一,严重威胁水稻的产量和品质。为明确水稻田千金子对氰氟草酯的抗性发生情况,该研究采用整株生物测定法检测了从浙江、江苏、上海等地采集的10个千金子种群对氰氟草酯的抗药性水平。结果表明：浙江、江苏和上海的大部分稻田千金子种群对氰氟草酯产生高水平抗性;其中,江苏的2个种群和上海的5个种群在氰氟草酯360 g a.i./hm²剂量下仍存活,其抗性指数为13.06-3.22,均为对照敏感种群的10倍以上,为高抗种群;浙江的2个种群和上海的1个种群在氰氟草酯90 g a.i./hm²剂量下均死亡,为敏感种群。     

低温贮藏和杀菌剂处理对芍药切花保鲜效果的影响

选取4个芍药切花品种，通过低温（0-1℃）贮藏试验，确定了各品种的安全贮藏期，为调节市场供给，避免切花集中上市，提供了数据支撑。通过采前喷洒不同配方的杀菌剂进行贮藏试验，确定了杀菌剂最佳配方，可延后切花感病10～40天。