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1.
世界主要农业发达地区农产品追溯体系发展现状 总被引:12,自引:4,他引:8
确保安全和提升品质是现阶段世界范围内农产品的两大主题。基于现代信息科技及物联网技术的农产品追溯机制主要涉及两方面功用,一方面通过将供应链的相关信息透明化,最大程度降低生产者和消费者之间的信息不对称;另一方面通过在农产品供应链上下游实现追踪和溯源两大功能,推进农产品安全责任制,迎合了人们对农产品安全和品质的需求,引起了世界范围内的广泛重视,纷纷予以推动和实施。该文从追溯法律与法规、标准与规范、推动与实施3个层面阐述了欧美、日韩及台湾等世界主要农业发达地区农产品追溯体系的推进和最新发展情况,在列举典型追溯系统实例的基础上对比分析并总结了各自发展的特点,指出综合与精简是农产品追溯体系的发展方向,最后从机构、立法、标准、实施、验证等多个角度对中国农产品追溯体系的进一步发展、推广与深化提出建议,以期真正发挥追溯体系效用、守护国人健康。 相似文献
2.
关于中国农业工程类专业建设和人才培养的若干思考 总被引:1,自引:1,他引:0
新时代全面推进乡村振兴和加快农业农村现代化赋予了农业工程新的职责和使命,提供了更加广阔的天地和发展机遇。大学面临着科技发展的新挑战、社会发展的新要求和人才需求的新变化,未来的教育将更加开放、适合、人本、平等、可持续。农业工程教育面临前所未有的挑战和机遇,迫切需要我们思考应如何培养高度智能化的未来农业的创造者、引领者和支撑者;思考如何聚焦本学科专业,坚守农业工程主体地位,使学科专业形成螺旋式上升的良性循环。该文分析了国际农业工程学科专业的发展,表明国际农业工程人才培养已凸显农业、工程、生物、信息的交叉,交叉融合的核心课程体系已成为专业学生不可替代性的标签。该文认为,强化本专业学生的不可替代性是强化学科专业主体地位和推动学科专业声誉形成螺旋式上升良性循环的关键所在,建议通过4个转变(从注重知识本位向提升素养本位转变,从专业教育向专业+通识教育并重转变,从高度专业化培养向宽专交融合转变和从偏重职业技能向注重全面成长转变),推动"新农业工程"的建设。 相似文献
3.
玉米秸秆拉伸特性的试验研究 总被引:4,自引:3,他引:1
该文利用二次正交旋转组合试验设计方案,深入研究了含水率、叶鞘位置和取样位置3个因素对玉米秸秆拉伸特性的综合影响。结果表明,含水率和取样位置的单因素效应对玉米秸秆的拉伸特性有显著影响,而叶鞘位置基本上不影响拉伸特性。此外,含水率和取样位置的交互作用对拉伸特性也有显著的影响,且随着玉米秸秆样品的取样位置的不断升高,顶部和底部的秸秆样品的最大拉伸载荷和抗拉强度的变化与含水率的变化截然相反,可能是因为不同位置的秸秆有着不同特性的内部组织结构。该研究为玉米秸秆机械化收获装备的设计提供依据。 相似文献
4.
近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度 总被引:5,自引:2,他引:3
水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量(SSC)进行检测,采用偏最小二乘回归(PLSR),多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法(SPA)对预测模型精度的影响。研究结果表明:光谱经等间隔抽取(间隔5,115个变量)经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数(rpre)为0.828、校正均方根误差(RMSEC)为0.589、预测均方根误差(RMSEP)为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。 相似文献
5.
苹果图像的背景分割与目标提取 总被引:1,自引:0,他引:1
水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1%,占总量的72.5%;70幅图像的分割偏差大于1%而小于2%,占总量的25%;偏差大于2%的有7幅,占总量的2.5%.最大分割偏差为2.83%. 相似文献
6.
该文提出了一套在自动幼苗移钵作业中用于幼苗生长状况检测的机器视觉系统。穴盘中幼苗的图像被采集和处理,识别出适合进行移钵的单元,用于自动幼苗移钵机的移钵作业。相邻单元的幼苗边缘重叠和叶片挤压会造成识别错误,在该研究中以番茄幼苗作为试验样本,使用基于形态学的分水岭算法处理来完成叶片边缘分割,提取每个穴孔中幼苗的叶片面积和叶片周长来确定适合进行移钵的单元。试验结果表明该机器视觉系统识别准确率达到了98%,应用于自动幼苗移钵机器人中可以很好地判断不同生长状况的秧苗生长质量。 相似文献
7.
8.
9.
水果尺寸和面积的机器视觉检测方法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
应义斌 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》2000,26(3):229-232
针对我国水果品质检测仍停留在靠人工感官进行识别判断的现状和机器视觉技术在水果品质检测中的广阔应用前景,研究了利用机器视觉技术精确检测水果尺寸和表面缺陷面积的方法,建立了图像中的点与被测物体上的点之间的定量关系;提出了利用物体的边界信息求出物体的形心坐标的新方法。结果是:所测水果最大横径与实际最大横径的相关系数为0.96;采用像素点变换法,实现了根据三维物体的二维投影图像恢复物体表面的真实几何面积的设想;提出了一种新的面积修正方法,进一步提高了面积检测的精度,从而为研究开发机器视觉水果品质检测系统打下了基础。 相似文献
10.