小棚口蘑生产技术

口蘑又称白蘑、双孢蘑菇,营养丰富,味道鲜美,采用秸秆、畜禽粪等生产,取材广泛,要求的温度低、光照弱,作务简便,适宜多种设施生产.     

烟草大田期病害发生规律与防治措施

一、普通花叶病 (一)发病规律.烟草普通花叶病是一种植物病毒引起的病害.这种病毒简称THV.除为害烟草外,还为害蕃茄、马铃薯、茄子、辣椒等作物.该病极易接触传播,无病菌烟株只要被病叶磨擦一下,叶片上的茸毛稍有损伤,就能传染病毒.     

小麦赤霉病发生规律及防治措施

一、症状 小麦赤霉病从苗期到成株期均可发生。苗期形成苗腐或基腐。成株期形成茎基腐和穗腐,以穗腐危害最严重。发病时一般1—2个小穗被害。有时很多小穗或整穗被害。最初小穗基部为水渍状,以后逐渐退色呈褐斑,颖壳合缝处产生粉红色霉层（分生孢子）,病害可以向上、下蔓延,为害相临的小穗,并可深入穗轴内部使穗轴坏死．小穗得不到水分而枯死,后期病部产生紫黑色粗糙颗粒（子囊壳）,发病子粒皱缩干瘪。     

林下双孢菇高产栽培技术

林地栽培食用菌可以有效利用树林的空闲土地,而且散光遮阴、保温保湿的林下环境正好适合食用菌的生产.同时,根据我们几年来的示范推广经验,夏初、夏末林下气温比大田气温低3～5℃,通过在树行间搭建中棚或小棚栽培双孢菇,并采取早播、晚收等措施延长生产周期,能显著提高产量.林下栽培双孢菇一般在7月中旬堆料,8月份下种,9月中旬出菇,这样可赶在国庆节前上市,正好是市场食用菌供应短缺季节,价格好、栽培效益高.     

基于改进卷积神经网络的在体青皮核桃检测方法

采摘机器人对核桃采摘时,需准确检测到在体核桃目标。为实现自然环境下青皮核桃的精准识别,研究了基于改进卷积神经网络的青皮核桃检测方法。以预训练的VGG16网络结构作为模型的特征提取器,在Faster R-CNN的卷积层加入批归一化处理、利用双线性插值法改进RPN结构和构建混合损失函数等方式改进模型的适应性,分别采用SGD和Adam优化算法训练模型,并与未改进的Faster R-CNN对比。以精度、召回率和F1值作为模型的准确性指标,单幅图像平均检测时间作为速度性能评价指标。结果表明,利用Adam优化器训练得到的模型更稳定,精度高达97.71%,召回率为94.58%,F1值为96.12%,单幅图像检测耗时为0.227s。与未改进的Faster R-CNN模型相比,精度提高了5.04个百分点,召回率提高了4.65个百分点,F1值提升了4.84个百分点,单幅图像检测耗时降低了0.148s。在园林环境下,所提方法的成功率可达91.25%,并且能保持一定的实时性。该方法在核桃识别检测中能够保持较高的精度、较快的速度和较强的鲁棒性,能够为机器人快速长时间在复杂环境下识别并采摘核桃提供技术支撑。     

基于Fluent的重载植保无人机雾滴沉积特性的研究

以有效载荷为135kg的FBH-300T纵列式重载油动双旋翼无人机为研究对象，测量了飞机旋翼风场和喷头数据，并使用Fluent建立喷头在外流场中的仿真模型。采用计算流体力学(Computer Fluid Dynamic, CFD)的方法，对FBH-300T无人机飞行速度、侧风和载荷对飞机施药过程中雾滴沉积的影响进行了仿真计算和试验验证。结果表明：植保无人机的飞行速度、侧风和载荷都会影响雾滴的沉积分布，雾滴沉积受侧风的影响最大，其次为飞行速度，受载荷的影响最小；在0～2m/s的侧风和0～5m/s的飞行速度范围内，雾滴的穿透性和漂移变化不大；飞机从满载到空载的施药过程中，雾滴沉积特性基本不发生变化，符合田间试验结果。由此证明：使用Fluent开展植保无人机雾滴沉积特性的相关研究是可行的，能够为植保无人机雾滴漂移、运动及沉积研究提供参考。