水貂养殖轨道式双排自动饲喂车设计与试验

针对水貂饲喂环节劳动强度大、环境差,水貂饲喂机械化水平不高的问题,设计了一种水貂养殖轨道式双排自动饲喂车,该饲喂车主要包括控制系统、行走系统、输料饲喂系统、饲喂支撑架收展系统。详细分析了饲喂过程中控制系统的控制要求,研究了控制实现方法和动作过程,通过光电传感器与PLC准确控制所有电机的工作状态定位转换,实现饲喂电机工作参数的人机交互调整;设计了导向轮定轨结构,优化缩短了饲料输送管路;模仿人工饲喂时手与手臂的动作形式,设计了自动饲喂投食结构,并进行了机构运动学分析,确定了具体结构及运动参数;设计了饲喂车收展结构,并通过作业条件分析确定了结构参数。样机试验结果表明,自动饲喂车以0.6 m/s速度行进,以预设的200、400、600 g为投喂量,饲喂车实际投喂质量变化范围分别为165～210 g、355～427 g、567～622 g,饲料堆放质量变异系数分别为6.53%、3.78%、2.74%,漏喂率均为0%,满足实际饲喂要求。该自动饲喂车提高了饲喂效率,节约了劳动成本,增加了饲喂车载料量。     

近红外多组分分析中异常样本识别方法

近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。     

水产养殖水质检测与控制技术研究进展分析

水质的实时监测和调控是水产养殖过程中的关键环节,是保证水产品品质的重要措施。本文在总结和整理现有国内外研究成果的基础上,结合国内水产养殖多为池塘、网箱等封闭水质环境的特点,对水产养殖水质监测与控制系统的典型架构、水质重要参数的检测技术、水质监测与控制系统的通信技术和智能控制技术进行了分析和讨论。提出了未来技术发展方向:实时在线的水质监测和传感技术将成为研究的重点方向;水质参数的预测仍将是水质监测技术的重点研究方向,其中非线性预测模型是水质预测模型构建的主流方法;结合数据融合技术的多参数传感器正成为研究热点;低功耗广域网将成为水产养殖水质监控系统主流的远程通信技术。     

一种板栗自动收获剥苞机的设计

为解决传统板栗(Castanea mollissima BL.)生产中收集、剥苞两步人力劳动大、生产效率低、传统机械落后等问题,设计了由树莓派3B+主控板为控制核心,Arduino为开发平台,蓄电池和电机为动力,实现板栗自动收获和剥苞的板栗自动收获剥苞机。板栗自动收获剥苞机由控制系统实现在板栗园内的自动循迹行走;经鬃毛刷转动可实现板栗的捡拾收集,捡拾精度高;板栗经由双辊轮转动所带动的其上以聚四氟软管刀片的挤压实现剥苞,板栗受损率低、剥苞效率高。该整机结构简单,实用性强,以期为进一步提高板栗生产效率提供参考。     

温室条件下不同新型地膜回收性能研究

为探究适宜回收的地膜厚度,选用2种不同加工工艺的新型银黑双面地膜,厚度分别为0.010、0.015和0.025 mm,与符合国家标准要求的常用黑色地膜作对照,在温室条件下开展对比试验,用电子拉力试验机测试不同覆盖期地膜的力学性能,并结合含杂率、拾净率等指标综合评价地膜的回收性能。结果表明:在力学性能方面,随着地膜厚度增加,地膜断裂伸长率和最大拉伸负荷逐渐增大,厚度0.015 mm以上的地膜其力学性能保留率均在70%以上,因此,回收时仍有较好的力学性能;在含杂率方面,厚度0.015和0.025 mm的地膜,含杂率均低于80%,符合企业回收再利用的需求,可以一定程度上降低再利用处理成本;在拾净率方面,上述2种厚度的地膜表现良好,拾净率均在95%以上,有效降低了当年覆盖地膜的残留量。本研究进一步构建了地膜综合回收效果评价方法,并对地膜回收效果进行评价,结果表明在使用时长超过对照地膜123 d的情况下,这2种新型试验地膜总评价分值仍高于对照组60%以上,表现出良好的回收特性,且厚度越大,综合评分越高。综上,新型地膜各方面力学性能均有所提高,更适合长季节栽培;厚度0.015 mm以上的地膜综合回收效果更佳,对减少温室地膜残留量和促进回收地膜的循环再利用具有积极作用。     

5-氨基乙酰丙酸对种绳模式播种胡萝卜生长及品质的影响

研究不同浓度的外源5-氨基乙酰丙酸对种绳胡萝卜生长及品质的影响,以期为5-氨基乙酰丙酸在胡萝卜上的应用提供理论依据。本研究以种绳模式播种的‘黑田5寸参’胡萝卜为试验材料,在胡萝卜生长季节向胡萝卜叶面喷施不同浓度的5-氨基乙酰丙酸(10、25、50、100 mg/L),收获后通过测定胡萝卜的根长、根粗、根重、叶长以及叶绿素、可溶性蛋白、可溶性固形物、胡萝卜素含量等形态和生理指标来评价胡萝卜的产量和品质。结果表明,10~50 mg/L的外源5-氨基乙酰丙酸可以提高胡萝卜的株高和叶片中叶绿素的含量,与对照（不喷施5-氨基乙酰丙酸）相比,根重、根长、根粗和干物质含量分别增加73.05%、15.56%、18.75%和25.31%。此外,低浓度的外源5-氨基乙酰丙酸还提高了胡萝卜肉质直根中可溶性固形物、可溶性蛋白及胡萝卜素的含量,较高浓度的5-氨基乙酰丙酸则抑制了胡萝卜的生长,降低了胡萝卜肉质直根的品质。50 mg/L的5-氨基乙酰丙酸在促进胡萝卜生长和改善品质方面表现最好,可以为胡萝卜生产实践提供参考和借鉴。     

基于多尺度卷积的蛋鸡肠道疾病识别方法研究

【目的】 在蛋鸡养殖中,如球虫病和传染性法氏囊病等鸡肠道疾病发病率高,严重影响鸡舍饲料的利用率,增加了养殖成本。为在密集的蛋鸡笼养环境中使用肠道疾病智能化诊断方法,实现多种肠道疾病的分类识别,【方法】 文章根据病理粪便的差异,提出了基于多尺度卷积的对鸡肠道疾病进行分类的算法。首先,实验共采集正常粪便、稀便、绿便和血便4类图像共1 834幅,建立蛋鸡粪便数据集。为减少过拟合的出现,对数据集进行了数据增强,扩充数据集至5 128幅。其次,对VGG16模型进行改进,使用全局平均池化代替全连接层,同时引入了3×3和5×5的多尺度卷积和通道注意力机制,将SE模块插入到多尺度卷积的末端,构建了一个基于多尺度卷积的蛋鸡肠道疾病识别网络VGG-MSC。【结果】 VGG-MSC的各项指标较VGG16均得到提高,其中在蛋鸡粪便数据集上的分类准确率达到了98.04%,较VGG16提高了1.75%,可为鸡的肠道疾病诊断提供有效的决策支持。【结论】 以深度学习为基础,该方法能够实现对鸡肠道疾病的智能诊断,有利于及早发现并预防鸡肠道疾病,为畜禽养殖提供信息化服务,推动蛋鸡产业持续高质量发展。     

计算机通识教育的探讨与实践

计算机通识教育是培养学生全面了解和掌握计算机科学技术的必要过程。计算机前沿技术课程的实施,能进一步促进学生在计算机领域不同方面的学习,为将来进一步深造打下良好的基础。本文探讨了利用《计算机前沿技术》课程如何实施计算机通识教育。     

基于种绳模式的一垄两行胡萝卜播种机设计与试验

结合胡萝卜播种农艺要求及种绳模式的播种技术特点，设计了与胡萝卜种绳编织机配套的方便操作与调整的基于种绳模式的一垄两行胡萝卜播种机，并主要结构包括机架、动力与行走结构、种绳装设与铺设结构、滴灌带装设与铺设结构、垄型整理结构及覆土镇压结构等。以种绳埋设过程为核心，分析种绳受力及运动规律，优化完善种绳模式胡萝卜播种机各结构组成，以更好地保护种绳，保证作业质量与稳定性。田间性能试验结果表明：播种机行进速度为1m/s时，种绳埋设深度测量值变化范围为9～19mm,种绳埋设深度平均值为14mm,埋设深度合格率为100%,种绳埋设深度一致性变异系数为21.4%。试验过程中，种绳无松动、拉断现象，满足胡萝卜播种要求。