“质量管理学”课程教学改革研究

"质量管理学"课程是一门既注重理论又强调实践的课程。文章从培养学生的动手能力和课堂的主动性,对课程的内容结构进行分析、编排,确定内容的主线条,并从教学方法、手段以及实践上进行探讨;通过学生提交的最终成果,证明此种尝试是值得的。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

种子生产管理中常用的几种计算方法

1 如何计算种子晾晒损耗数量在种子生产过程中,经常遇到因晾晒种子而减少种子重量的问题,多被误认为种子水分百分率降低的数值,等于种子重量减少的百分率数值。这种推算方法是错误的,正确的计算方法：假设种子原来水分为p%,晒后的水分为q%,则晾晒后种子重量为晾晒前重量的百分率为（100-p）/（100-q）×100。     

丘陵区低压管道规划设计问题

丘陵区低压管道的规划设计，在管道系统布置、调压池设计和水力计算等方面，都存在着比平原区更多的技术问题。管道系统布置,主要就管道埋置深度,泵压与自压,水泵经济扬程,压力管道设计和管道附属设备提出了一些观点;通过对调压池的功能,构造和运行三方面的分析,认为调压池的建设,主要应满足低压管道运行所需的设计水压要求,在管道水力计算中,分别就自压管道水头压力和泵压管理水头压力给出了详细的计算公式,同时对给水栓处水头压力过大和过小的情况进行了分析.     

山地丘陵区发展优质专用小麦生产存在的问题及对策

荣成市地处胶东半岛最东端。境内地貌主要以丘陵、山地力主，耕地肥水条件差异较大。是该区发展优质专用小麦生产的主要制约因素，笔者通过对我区在发展优质专用小麦生产，中存在的问题进行客观地分析与研究，旨在探讨符合山区发展优质专用小麦生产的思路与对策，从而全面提高优质专用小麦生产水平     

稻田套播小麦全程机械化的应用实践

经两年的实践，稻田套播小麦实行全程机械化与传统的人工栽培方式相比，表现出省工、省本、增产、增收。每亩节省用工１０．６３工，工效提高１２．９６倍，亩降本节支１１２．９９元，单产提高１３．４ｋｇ，增产３．６％，亩增收１３３．８１元。     

基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法

【目的】为解决非结构化环境下采用深度强化学习进行采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘路径规划成功率不佳的问题,提出了一种非结构化环境下基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和人工势场的柑橘采摘机械臂的路径规划方法。【方法】首先,通过强化学习方法进行采摘路径规划问题求解,设计了结合人工势场的强化学习方法;其次,引入长短期记忆(Longshort term memory,LSTM)结构对2种DRL算法的Actor网络和Critic网络进行改进;最后,在3种不同的非结构化柑橘果树环境训练DRL算法对采摘机械臂进行路径规划。【结果】仿真对比试验表明：结合人工势场的强化学习方法有效提高了采摘机械臂路径规划的成功率;引入LSTM结构的方法可使深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的收敛速度提升57.25%,路径规划成功率提升23.00%;使软行为评判(Soft actor critic,SAC)算法的收敛速度提升53.73%,路径规划成功率提升9.00%;与传统算法RRT-connec...     

对我国肉牛及其产品溯源的编码规则设计的初步建议

建立肉牛及其加工分割产品的质量安全可追溯体系,是满足消费者的知情权、选择权与政府监管的重要技术手段。考虑到我国肉牛的饲养模式以散养为主,对责任主体的溯源尤为突出。因此,提出的肉牛个体的15位编码中纳入了养殖场或养殖户的编码,该编码既考虑了与农业部67号令的兼容性,又对后8位的编码赋予了新的定义。此外,采用电子标识的、先赋码的方法,利用数据库记录电子标识码与佩带牛只的关联关系,针对大规模的饲养场也不失为一种行之有效的编码及标识方法。对牛肉分割产品的标识,既可以采用符合欧洲物流编码规则的EAN·UCC 32位条形码,满足肉牛产品进入国际物流市场的技术需求,也可用自行定义的22位终端分割码即产品溯源码,将产品溯源码通过计算机系统与屠宰的牛只个体或者小群体建立关联,基本能实现对牛肉终端产品向屠宰环节及养殖环节的反向溯源。     

规模化肉牛场数字化网络平台开发与应用

为满足集约化肉牛场数字化管理水平和提高繁育效率及遗传进展,基于肉牛从妊娠、产犊、哺乳、干奶到下一个繁殖周期的生产管理流程,将肉牛划分为犊牛、青年牛、育肥牛、成年牛等类型,在设计肉牛基本信息的数据标准规范基础上,采用.Net及SQL Server 2008网络数据库技术,构建了规模化肉牛场包括繁殖、产犊到饲养营养等数据管理及智能分析平台,实现了对肉牛繁殖与育肥生产最核心数据的网络远程数字化管理,主要包括胎间距、胎次结构、系谱跟踪及牛只资料卡等在线动态分析与数据的定向排序与输出,包括母牛发情配种、初检复检、产犊、犊牛断奶、转群、淘汰等各类生产事件的智能提醒,以及各种繁殖、育肥参数的可视化图形统计分析等。对生产过程基本数据的分析及与数据挖掘,提升了基础数据的利用价值,更有利于对规模化肉牛场管理者的科学决策。