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1.
2.
春小麦种子物理指标与种子活力关系的初步分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以2013—2015年116份春小麦种子样品为材料,应用Seed Identification软件并结合仪器和手工测定获得17个物理指标值(千粒重、宽度、长度、投影面积、厚度、比重、硬度、灰度值、RGB颜色模型中红色R、绿色G和蓝色B、Lab颜色模型中的亮度L、色彩通道a和色彩通道b、HSB颜色模型中的色相H、饱和度S和亮度B。利用主成分分析法和聚类分析法,在标准环境及3种逆境(盐胁迫、干旱胁迫和人工加速老化胁迫)下,探讨了春小麦种子物理指标与种子活力的关系。研究发现各培养环境下,种子活力与种子的千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a有明显相关性。千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a值较小的小粒种子比大粒种子表现出更高的活力。本研究结果表明:小粒种子较大粒种子有更强的耐逆境能力;千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a可作为逆境萌发条件下高活力种子样品筛选的候选指标。 相似文献
3.
为解决现存分级过程中损伤种子问题,替代仅根据种子表面特征评价的粗筛查方法,本研究基于高光谱的图谱融合技术,提出了一种番茄种子图像采集并辨识种子特征进而将种子分级的算法。试验随机选取170粒番茄种子作为样品,校正集与验证集比例约为3∶1。通过标准发芽试验得到种子活力结果,基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)求得反映番茄种子活力的特征波长为:535、577、595、654、684、713、744、768、809、840 nm。对特征波长下的光谱图像进行解析,通过双边滤波法、大津法、形态学变换算法提取了种子边缘轮廓,计算求出每粒种子的面积、圆形度以及图像灰度平均值。基于统计学分析,利用校正集128粒种子的特征值及其标准发芽试验结果求出分级阈值,其中有活力为合格,无活力为不合格。然后,利用验证集42粒种子的特征值对阈值进行验证,结果显示,在713 nm波长下的图像特征对活力结果判断分级的正确率最高,校正集和验证集的正确率分别为93.75%和90.48%。 相似文献
4.
为针对某单轴并联插电式混合动力汽车(PHEV),提出了一种基于Equivalent Consumption Minimization Strategy(ECMS)方法的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先基于Pontryagin's Minimum Principle (PMP)算法推导出ECMS算法的可行性,然后基于MATLAB软件构建了ECMS算法的最优控制模型,最后仿真实现了PHEV的能量管理最优控制。仿真结果表明:电池State of Charge(SOC)轨迹满足PHEV设计要求,可为工程应用提供一定的理论基础。 相似文献
5.
稻瘟菌侵染过程相关信号通路研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
稻瘟菌(Magnaporthe oryzae)是典型的植物致病菌,其侵染过程依赖多种信号通路参与调控,包括环化腺苷酸(c AMP)信号通路、丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)信号通路和Ca2+信号通路。最新研究发现,除了c AMP信号通路和MAPK信号通路,Ca2+信号通路在稻瘟菌的生长发育、孢子萌发、侵染结构形成和致病性方面也具有重要作用。结合这些信号通路及其相关基因和蛋白研究,综述了调控稻瘟菌致病性相关发育的信号传递分子机理,旨在为稻瘟菌致病机理的研究提供新的线索。 相似文献
6.
基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测 总被引:7,自引:5,他引:2
针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足,该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法。利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息,再结合主成分分析(PCA,principal component analysis)、线性判别分析(LDA,linear discriminant analysis)、载荷分析(loadings)和支持向量机(SVM,support vector machine)对气味信息进行提取分析,建立甜玉米种子活力的定性定量分析模型。结果显示:PCA和LDA分析均无法区分不同活力的甜玉米种子,而SVM的鉴别效果较好。全传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为97.10%和96.67%,建模时间为30.75 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.993和0.913,均方差误差分别为2.23%和8.50%。经Loadings分析将10个传感器阵列优化为6个。优化后传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为98.55%和96.67%,建模时间为21.81 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.982和0.984,均方差误差分别为3.80%和3.01%。结果表明:基于SVM的电子鼻技术可以实现对不同活力甜玉米种子的高效判别和预测,将传感器阵列优化为6个,判别和预测效果均有所提升。该研究为电子鼻技术应用于甜玉米种子活力检测提供理论依据。 相似文献
7.
为了解中国冬小麦种子市场的种子质量情况,连续三年(2013-2015)收集全国冬小麦主产区市场上的冬小麦种子样品共计756份,进行了种子发芽率普查和活力检测,并对与品种种子高活力相关联的物理性状进行了分析.结果表明,全国冬小麦种子标准发芽率在三年内有所提升,分别为83.6%、92.8%和93.0%;在不同地区收集到的同一冬小麦品种种子标准发芽率基本一致,但其耐盐性、抗旱性和耐老化能力均在地区间略有差异.在与种子活力有关的物理性状中,千粒重和种子厚度与种子活力相关性高且稳定.当种子萌发期条件较好时,千粒重49.54~50.30 g、厚度3.20~3.29 mm的冬小麦种子萌发较好;当种子萌发期逆境胁迫较强时,则应选择千粒重33.83~34.50 g、厚度2.76~2.84 mm的冬小麦品种. 相似文献
8.
9.
摘要:为探讨近红外光谱技术在鉴定种子硬实特性上的普遍性,该文采用近红外光谱法结合偏最小二乘法建立了大豆、苦豆子和决明子单粒种子硬实特性的定性分析模型,每种种子均选择120粒种子进行近红外定性分析,种子分为建模集、检验集2组,建模集80粒,检验集40粒,各组中硬实与非硬实种子的比例为1:1,比较了光谱重复次数、光谱范围以及不同建模样品的建模效果。结果表明:采用二次平均光谱所建模型的鉴别率优于单次光谱;大豆采用4 000~5 000 cm-1光谱范围,矢量校正预处理,主成分为8时,建模集与检验集鉴别率均在85%以上;决明子采用4 000~8 000 cm-1光谱范围,一阶导数预处理,主成分为4时,模型建模集与检验集鉴别率均在90%左右;苦豆子采用4 000~8 000 cm-1光谱范围,二阶导数预处理,主成分为8时,模型的建模集与检验集鉴别率均在95%以上。以上结果表明近红外光谱技术可以很好地应用于单粒种子硬实特性的判断,有助于硬实机理的深入研究。 相似文献
10.
基于Seed Identification软件的棉籽机器视觉快速精选 总被引:4,自引:2,他引:2
为了研究Seed Identification软件在棉花种子加工工艺和精选参数选择上应用的可行性,以鲁棉28酸脱绒棉籽为材料,通过扫描仪获取400粒棉籽的PNG图像,利用Seed Identification软件快速提取图像中棉籽的RGB、Lab、HSB、灰度、长度、宽度和投影面积等物理指标,通过卷纸发芽获得每颗幼苗鲜质量作为种子的活力指标,种子物理指标与种子活力的相关性分析表明:幼苗鲜质量与R、S、B(HSB)、b、宽度、长度、投影面积的相关系数均达到0.05显著水平。按R<90、S≤18、B(HSB)≤36、b≤4、宽度>4 mm、长度>7.2 mm、投影面积≥25 mm2对种子进行精选,发芽率可由原来的89%分别提高到96.1%、95.1%、95.1%、95.3%、93.1%、93.5%、94.4%,获选率分别为96.6%、99.2%、98.9%、97.8%、98.6%、97%、94.7%。验证试验将种子按以上指标精选后,发芽率分别为95.1%、95.1%、94.8%、94.8%、94.4%、94.4%、94.8%。该研究为基于机器视觉技术对脱绒棉种实施快速、有效精选提供了理论依据。 相似文献