玉米机械粒收籽粒含杂率与穗轴特性关系分析

明确玉米机械粒收籽粒含杂率及其与穗轴特性的关系,对于实现高质量粒收,推动玉米机械粒收技术发展具有重要意义.该研究于2018—2020年在四川中江同一地块,采用同一机械、操作人员进行分期收获试验,调查籽粒含杂率、各杂质组分绝对含量、穗轴弯曲强度和含水率,探讨各收获期杂质组分和穗轴特性变化规律,以期明确籽粒含杂率与穗轴特性...     

山西省春玉米宜机械粒收品种筛选及影响因素分析

为筛选适宜山西机械粒收春玉米品种,明确玉米机械粒收质量影响因素,在山西长治和晋中两个地区不同生产条件下,对33个玉米品种进行连续3年的机械收获,研究了籽粒含水率、产量与机械收获质量的关系。结果表明,机械收获的籽粒破碎率、含杂率和总损失率均值分别为5.50%、2.71%和4.75%,其中,总损失率分为穗损失率与籽粒损失率两部分,前者占比65.89%。籽粒破碎率高是影响山西省春玉米机械收获的主要因素。籽粒含水率与籽粒破碎率、含杂率呈极显著正相关,与穗损失率呈极显著负相关,与落粒损失率呈显著正相关,而与总损失率的相关性不显著。籽粒破碎率与籽粒损失率随籽粒含水率降低而快速降低,后期有所升高。杂质率随籽粒含水率降低而降低,后期趋于稳定。穗损失率随籽粒含水率降低而升高。籽粒含水率与破碎率之间关系符合模型y=0.018x²-0.788x+13.18(R²=0.615^**),当籽粒含水率为21.89%时,破碎率最低。另外,春玉米在籽粒含水率为16.92%~24.85%间进行机械收获,其籽粒破碎率可达到≤5%的国家标准,且通过多环境重复测试并结合产量性状试验证实,长单511、迪卡159、长单716更适合机械粒收。本研究对于推动玉米收获机械化及提升玉米产业核心竞争力具有重要意义。     

干热风对冬小麦不同穗粒位粒重的影响效应

利用自主研制的可移动式干热风发生模拟装置,对耐高温小麦品种济麦22于花后13d（灌浆中期M）和23d（灌浆后期L）进行连续两天的干热风胁迫,设置重度干热风（S）和轻度干热风（M）2个胁迫水平,以明确不同时期和不同等级的干热风灾害对小麦小穗位和粒位粒重分布特征的影响,及其与干热风胁迫程度的关系,为干热风灾害防控提供理论依据。结果表明：不同处理主茎穗和分蘖穗小穗位和粒位粒重均呈现先升后降的二次曲线变化。干热风胁迫会引起小麦穗部小穗位和粒位粒重的降低,表现为灌浆中期干热风胁迫引起小麦穗下部和上部穗粒位总粒重显著降低,对小麦粒位粒重的危害呈现第3粒位（G3）＞第1粒位（G1）＞第2粒位（G2）;灌浆后期胁迫则主要危害小麦穗下部和中部,对小麦粒位粒重的危害表现为G3＞G2＞G1。初步分析认为,在本模拟试验条件下,灌浆中期干热风引起小麦分蘖穗粒重显著降低,灌浆后期对主茎穗粒重影响更大;灌浆中期和后期干热风胁迫下,小麦G3位粒重减小最为明显。灌浆中期干热风胁迫对小麦粒重的影响大于后期,重度干热风胁迫大于轻度干热风。     

基于优先分配的玉米单个籽粒生长模拟

精确预测作物产量对于作物生产、栽培措施优化等具有重要意义。玉米单个籽粒的质量差异对玉米产量有显著影响,并且雌穗不同位置的籽粒获取同化物的能力不同。当前的玉米模型中由于缺乏基于单个籽粒生长机制的模拟过程,从而限制了其在更广泛环境下对产量的模拟精度和预测能力。为了量化雌穗不同位置籽粒对于同化物的竞争能力,基于源库理论建立了玉米单个籽粒灌浆过程的模型,并引入“优先权”方程量化雌穗一列籽粒中每个籽粒获取同化物的“优先”能力,整合进入潜在籽粒生长需求计算新的籽粒库强。通过多年多源库水平的玉米田间试验数据对模型的有效性进行系统评估。结果表明,引入“优先权”后明显提高不同位置籽粒的干质量的模拟精度。这为理解单个籽粒的生长发育过程、玉米产量形成过程提供基础依据。     

基于X-ray CT的古土壤孔裂隙识别与表征

[目的]对古土壤内部孔隙裂隙结构的形态、类型、孔径分布进行精确表征,为斜坡中古土壤水力学性质的研究提供重要依据。[方法]利用X-ray CT对泾阳南塬S5古土壤原状试样进行扫描,利用VG studio Max和AVIZO三维可视化软件,经过滤波处理、阈值分割、三维重建得到了三维可视化数字古土壤模型,计算了二三维孔隙度,基于形状因子提取了古土壤中孔隙和裂隙并进行分类,提出了各类空隙的孔径表征算法。[结果](1)古土壤中孔裂隙并存,在空间上具有显著的垂向性和空间异质性,在空间形态上可由形状因子(SF)区分为裂隙(SF40.18)、枝杈状孔隙(7.01SF≤40.18)、长柱状孔隙(2.0SF≤7.01)、椭球状孔隙(1SF≤2)和球状孔隙(SF≤1);(2)大孔隙度(等效直径大于100μm)为9.86%,占总孔隙度(41.18%)的23.94%,表明古土壤中以等效直径为100μm以下的孔裂隙为主;(3)孔径分布在0.1～5mm之间,以0.1～0.7 mm为主,而体积贡献率上以0.7～1.0 mm为主,裂隙最大开度5.1 mm。[结论]古土壤是一种以中小微孔隙为主,(特)大孔隙和(微)裂隙伴生的双重介质土体,X-ray CT和三维可视化重建技术为古土壤孔裂隙识别和表征提供了一种有效的途径。     

基于深度学习的玉米籽粒破损在线检测技术

玉米籽粒破损是制约中国玉米籽粒直收技术推广应用的瓶颈问题,如何快速准确地获取玉米收获过程中籽粒损伤情况是玉米智能化收获的关键。为了解决这一问题,该研究提出一种基于深度学习的玉米籽粒破损检测装置及方法,该方法采用籽粒单层化装置不断获取高质量玉米籽粒集图像数据,并通过深度学习分割、分类两阶段模型实现破损玉米籽粒检测。图像分割阶段通过深度学习经典实例分割模型（Mask R-CNN）完成区域内玉米籽粒单体分割;而图像分类则由该研究基于残差模块提出的新型网络模型（BCK-CNN）实现。为了评价BCK-CNN分类模型的有效性,将其和其他典型深度学习分类模型进行对比测试,并利用可视化的技术评估了不同模型对玉米籽粒的分类性能。结果表明：BCK-CNN模型对完整、破损玉米籽粒的分类准确性分别达到96.5%、94.2%。另外,选取平均相对误差为评价指标,通过模拟试验对比验证了该检测方法对破损玉米籽粒的检测性能。结果表明：相较于人工计算籽粒破损率,该研究提出的破损玉米籽粒检测方法计算得到的平均相对误差仅4.02%;且将其部署在移动工控机上对单周期玉米籽粒集图像检测时间可以控制在1.2 s内,研究结果为玉米收获过程中破损籽粒高效精准检测提供参考。     

基于图像分析的玉米籽粒损伤检测研究

为深入探索玉米籽粒机械损伤的自动、准确、快速识别技术,本试验首先采用灰度法、色度阈值法、色彩恢复的多尺度Retinex法、基于卷积的Sobel法分别对玉米籽粒进行区域分割和质量比较;其次提取玉米籽粒的二值化图像特征,建立玉米籽粒的机械损伤判别分析和逐步剔除模型;最后利用构建和验证集样本对2种模型进行验证。结果表明,基于卷积的Sobel法二值化图像质量最优,其均方误差、峰值信噪比、熵、平均梯度分别为1.813 5、45.545 5 dB、2.838 7 bit/pixel、7.358 4;利用置信区间法得到了正常与机械损伤样本形态特征的最优阈值,各形态指标对判别是否产生机械损伤的贡献程度由大到小依次为面积、周长、最短费特雷直径、最长费特雷直径,其权重系数分别为0.299 5、0.283 2、0.241 7、0.175 5;得到了玉米籽粒多元线性机械损伤判别模型,相关性为0.805,判别分析和逐步剔除模型的平均准确率分别为93.00%、85.67%,构建集与验证集准确率差值分别为2.00%和3.33%。本研究可为玉米籽粒品质视觉检测提供理论依据。     

基于人工神经网络的玉米籽粒形态识别方法的研究

该文应用计算机视觉技术选择并获得了11个玉米粒形态参数,采用BP冲量算法,建立了一个三层前馈神经元网络,实现了一幅多颗粒任意放置玉米粒的完整与破损的在线自动识别,对175粒完整及175粒破损玉米粒的识别试验显示,正确率为93％。     

基于扩散理论的华北春玉米生理成熟后籽粒脱水过程分析

玉米机收籽粒可以显著提高玉米的生产效率,是玉米生产的发展方向。生理成熟后的籽粒含水率是决定机收质量的关键,受品种、密度和气候等多种因素影响。准确估算生理成熟后玉米籽粒含水率,进而分析其主要影响因素,最终确定玉米收获时间和筛选适宜机收的品种,对玉米主产区华北的春玉米籽粒机收发展具有重要意义。因此,于2017年和2018年在河北省泊头、南大港、玉田和山西榆次进行了两年田间春玉米试验,每年设置7个共性品种,每个品种3个密度,对生理成熟后籽粒含水率、品种性状、气象和管理要素进行了监测,并利用基于扩散理论考虑空气温湿度的脱水模型对籽粒含水率进行了模拟,进而计算脱水曲线下的面积(AUDDC),用以筛选脱水优异的玉米品种。结果表明,基于扩散理论的籽粒脱水模型对玉米生理成熟后籽粒含水率的模拟效果较好;年份、地点和品种对生理成熟时籽粒含水率(M_0)和水分扩散速率(k)具有显著影响,密度对脱水参数影响不显著。逐步线性回归分析得到灌浆期参考作物蒸发蒸腾量(ET_0)、最高气温和灌水量对M_0具有显著的正效应,生理成熟后30 d内ET0和灌浆中后期降雨对k具有显著的正效应,全生育期降雨对k具有显著的负效应。品种性状中对M_0影响最大的为苞叶层数(正效应),对k影响最大的为叶片数(负效应)。通过模型计算得到,生理成熟后10d华北地区春玉米籽粒含水率可以下降到28%,籽粒含水率下降到25%的概率为50%。由模型计算得到各品种生理成熟后10 d内的AUDDC,与AUDDC平均值比较发现‘京农科728’‘张1453’‘华农887’‘广德5’和‘金科玉3306’为脱水表现优异的品种。     

灌浆期不同光强对水稻不同粒位籽粒品质的影响

为探讨灌浆期光照强度对水稻籽粒品质的影响及在不同品种类型和粒间差异,揭示弱光下水稻籽粒充实不良和米质变劣的生理机制,本文以代表性的超级稻品种"扬两优6号"和"武运粳23"为材料,以穗中部不同粒位籽粒为研究对象,以自然光强为对照,设置3种弱光处理(光强分别为对照的71%、55%和40%),研究了灌浆期不同光照强度对稻米品质的影响。结果表明:1)灌浆期光照强度对稻米品质影响较大,光强减弱稻米品质变劣,光照对米质形成的影响因光照强度大小、品种类型和籽粒着生位置不同而存在差异,同枝梗上迟开花籽粒稳定性较差,早开花籽粒稳定性较好。2)随光照强度降低,整精米率和直链淀粉含量降低,垩白度增加,不同光强下一次枝梗籽粒变化幅度大于二次枝梗籽粒;光强越弱,崩解值越低,消减值和粗蛋白含量越高,稻米蒸煮食味品质变差。3)生产上应因品种类型合理安排播期,通过栽培措施改善稻株受光条件,减轻光照不足对稻米品质形成的影响。     

影响玉米摘穗过程中籽粒破碎和籽粒损失率的因素分析

为了降低玉米的收获损失，该文通过摘穗板式摘穗机构的正交试验方法，对在玉米摘穗过程中影响籽粒破碎和籽粒损失率的4个因素——摘穗板的形式、拉茎辊转速、籽粒含水率、机具前进速度进行了分析。结果表明，籽粒破碎率受籽粒含水率的影响最大，受摘穗板形式和拉茎辊转速影响次之，受前进速度的影响较小。籽粒损失率受拉茎辊转速的影响最大，受摘穗板形式的影响次之。当籽粒的含水率较低(30%左右)、摘穗板的形式为弯板、拉茎辊转速为中速度(600～700 r/min）时进行玉米的摘穗作业时，综合指标较好。     

收获时期对四川春玉米机械粒收质量的影响

开展收获时期对玉米机械粒收质量影响的研究,对确定玉米适宜机械粒收时期和粒收技术的推广应用具有重要意义。本文以四川4个主栽玉米品种为材料,研究不同收获时期(7月31日、8月7日、8月13日、8月19日、8月25日、8月31日)对四川春玉米机械粒收质量的影响,并分析籽粒含水率与机械粒收质量之间的关系。结果表明:随收获日期推迟,玉米籽粒含水率逐渐降低,破碎率先快速降低后略有升高,杂质率快速降低并趋于稳定,而落穗损失率显著增加,落粒损失率变化规律不明显。机械粒收损失主要为落穗损失,占总损失率的比例平均为76.34%。随收获日期推迟籽粒破碎率和杂质率在品种间的差异逐渐减小,而落穗损失和总损失率在品种间的差异逐渐增大。籽粒含水率是影响机械粒收质量的关键因素,破碎率与籽粒含水率拟合方程为y=0.032 9x2-1.332 8x+15.529(R2=0.55**),含水率为10.76%～29.76%,破碎率低于5%;杂质率与籽粒含水率拟合方程为y=0.031 8e0.118 5x (R2=0.71**),含水率低于38.37%,杂质率低于3%;落穗损失率与籽粒含水率拟合方程为y=2 083.3/x2.135(R2=0.68**);籽粒总损失率与籽粒含水率拟合方程为y=911.02/x1.769(R2=0.68**),含水率高于18.96%,籽粒总损失率低于5%。推迟收获有利于降低籽粒破碎率和杂质率,但增加落穗风险和籽粒总损失率。本试验播期条件下,玉米适宜机械粒收的籽粒含水率范围为18.96%～29.76%,适宜机械粒收时间在8月7—19日,较传统收获日期推迟10～15 d。     

低湿玉米籽粒的射频加热模拟与试验

为了准确预测射频加热过程低湿（含水率13.0%～20.0%）玉米籽粒的温度分布变化,该研究结合玉米籽粒的多组分结构特征、热物理特性及介电特性的异质性,建立了玉米籽粒的三维二组分物理几何模型和射频加热数学模型,并利用验证后的模型研究不同姿态和含水率玉米籽粒的射频选择性加热。结果表明：射频加热过程中平放玉米籽粒温度的模拟值与试验值最大相对误差仅为3.47%,玉米籽粒中胚的温度高于胚乳,该模型能很好地预测籽粒内部的选择性加热现象。射频加热过程直立玉米籽粒的几何效应最强,显著提高了胚的电场强度和功率密度,导致其优先加热程度最大,其次是斜放和侧立玉米籽粒的,平放玉米籽粒中胚的优先加热程度最小。射频加热过程含水率为13.0%的玉米籽粒中胚与胚乳的温差逐渐增大,而含水率为16.5%和20.0%的玉米籽粒中胚与胚乳的温差先增大后减小;当玉米籽粒被加热至55 ℃时,含水率为16.5%的玉米籽粒中胚的优先加热程度最大,其次是含水率为13.0%玉米籽粒的,含水率为20.0%的玉米籽粒中胚的优先加热程度最小。研究结果揭示了玉米籽粒的姿态和含水率对其射频选择性加热的影响规律,可为射频加热技术应用于低湿玉米籽粒的热处理过程提供有益借鉴。     

四川省夏玉米机械粒收适宜品种筛选与影响因素分析

为筛选适宜四川机械粒收夏玉米品种,明确玉米机械粒收质量影响因素,2017—2019年在四川省中江县开展了夏玉米机械粒收品种筛选试验研究,对参试28个玉米品种、98个品次机械粒收质量、籽粒含水率和产量数据进行分析。结果表明,玉米籽粒破碎率和落穗损失率高是四川夏玉米机械粒收存在的主要问题。夏玉米机械粒收籽粒破碎率平均为5.63%,杂质率平均为2.39%,落穗损失率平均为4.12%,籽粒总损失率平均为4.76%,其中落穗损失占籽粒总损失的86.55%。籽粒含水率与籽粒破碎率、杂质率、落粒损失率呈显著正相关,而与落穗损失率、籽粒总损失率相关不显著。收获时较高的籽粒含水率是导致籽粒破碎率高的主要原因,适当推迟收获时间可有效降低籽粒含水率,进而降低机械粒收籽粒破碎率。种植行距与收获机械行距不匹配导致错行收获是落穗损失率高的主要原因,保证收获机对行收获可显著降低落穗损失率,进而降低籽粒总损失率。本研究以玉米产量和机收时籽粒含水率为指标,筛选出产量高、籽粒含水率低的‘仲玉3号’‘渝单30’‘正红6号’‘延科288’ 4个玉米品种,可作为四川省夏玉米适宜机械粒收的品种。     

基于核磁共振的玉米不同籽粒类型单粒质量和含油率分析

针对现有玉米单倍体核磁共振分选系统基于一个含油率阈值,无法对胚败育籽粒和单倍体籽粒正确分选的问题,分别对玉米生物诱导产生的二倍体、单倍体和胚败育3种不同籽粒类型的单粒质量和含油率进行分析,提出了利用籽粒含油率双阈值提高单倍体正确识别率的分选方法。该研究以2个普通玉米杂交种和3个自交系为母本,以高油型诱导系为父本,进行生物诱导产生的3种不同类型籽粒为研究对象,利用核磁共振分选系统分别对不同类型籽粒的单粒质量和含油率进行测定,结果表明：单粒质量整体表现为单倍体>二倍体>胚败育,除二倍体籽粒与胚败育籽粒间存在极显著差异外,其他籽粒类型间差异不显著;不同类型籽粒的单粒质量平均变异系数为16.62%,并且每个材料的3种籽粒类型间出现较大的重叠区域。而不同类型籽粒含油率整体表现为二倍体>单倍体>胚败育,变异性以二倍体最小,平均变异系数仅为12.52%,其次是单倍体,而胚败育籽粒最高（34.14%）,但其含油率最低且均≤2%;每个材料各自的3种类型籽粒间含油率呈现梯度分布,存在较明显的界限。由此可见,利用籽粒含油率能够区分玉米生物诱导的3种不同籽粒类型,而单粒质量则不能;通过设置二倍体籽粒的最小含油率为上限,胚败育籽粒的最大含油率为下限,利用含油率的双阈值可提高单倍体的正确识别率,为玉米生物诱导单倍体高效自动化分选提供依据。     

大麦籽粒总花色苷含量的遗传变异及其与粒色的相关分析

有色大麦较普通大麦含有较多花色苷等活性成分,具有较好的保健和辅助治疗功能。为了解大麦籽粒花色苷的遗传特点,选育高花色苷含量的大麦新品系,本研究以紫光芒裸二棱×Schooner构建的193个重组自交系为材料,测定3个试点[玉溪(2013年)、白邑(2014年)及嵩明(2015年)]的大麦籽粒总花色苷含量和粒色,分析大麦籽粒总花色苷含量的遗传变异及其与粒色的相关性。结果表明,大麦RIL群体籽粒总花色苷含量遗传变异大,3个试验点大麦总花色苷含量变异范围分别为0.36~1.38、0.50~1.50、0.50~1.58 mg·g^-1,变异系数为25.00%~33.85%。大麦总花色苷含量呈右偏态、尖顶峰分布,由主效基因控制遗传。高海拔冷凉气候在一定程度上有利于大麦籽粒总花色苷含量累积。3个试点大麦总花色苷含量与粒色均呈极显著正相关,表明大麦籽粒颜色越深,其总花色苷含量越高。与紫光芒裸二棱相比,3个试点有8个共同株系(27、34、35、37、38、60、138、167)的总花色苷含量显著或极显著提高。本研究结果为高花色苷含量大麦种质创新及育种提供了一定的理论依据。     

高光谱成像技术和主成分分析识别玉米籽粒的胚

摘要：为了分割玉米籽粒的胚部分,本研究搭建了一套高光谱成像系统用于获取波段范围为500～900 nm的高光谱反射图像。主成分分析（PCA）方法对样本高光谱数据进行降维以便选择少量有效波长构建多光谱成像系统。研究发现,采用可见光（VIS）区域的3个有效波长510、555和575 nm获得的主成分（PC）图像获得了较好的识别结果。100个独立样本用于评估算法性能,结果表明,样本中97.0%的胚可以从玉米籽粒中正确分离。     

基于籽粒RGB图像独立分量的玉米胚部特征检测

玉米胚部特征是重要的农艺性状之一,目前主要通过手工方法进行测量。为实现通过机器视觉图像处理的方法进行玉米胚部特征的自动检测,提出一种基于独立分量分析ICA的玉米胚部测量方法,并建立了检测模型。首先对玉米籽粒的RGB图像进行ICA分析,发现具有最大熵的独立分量IC代表着胚部与籽粒其他部分的对比。根据此IC能够实现玉米胚部的准确分割。然后,提取了玉米胚部面积等9个特征。和手工检测结果相比,面积误差为0.7%,决定系数达0.984,其他8个特征的误差总体也都在2%以下。与前人的基于颜色模型区域生长的检测结果比较,检测准确度有明显提高。表明采用基于ICA的方法检测的结果准确可靠,能够用于玉米胚部的自动检测。     

基于仿生脱粒的鸡喙啄取玉米果穗引起籽粒离散过程分析

在先离散后脱粒工艺基础上,为探究玉米果穗的低损伤离散,该文利用玉米离散试验系统对鸡喙啄取玉米籽粒的过程进行试验研究。结果表明,鸡喙接触玉米籽粒后,籽粒离鸡喙越近,推力的水平分力越大,籽粒运动越明显,越容易从果穗上分离下来,籽粒离鸡喙越远,推力的水平分力越小,籽粒越难与果穗分离;离散过程中,籽粒遵循"组砌规律"进行力的传递,传递的范围近似为"塔形",脱离果穗的籽粒的运动类似于斜抛运动;玉米果穗在果穗切线方向上的受力最大,其次是玉米果穗轴线方向上的受力,垂直于试验台方向上的受力最小;验证试验结果:玉米果穗的平均离散率为67.53%,平均离散损伤率为0.16%,表明模仿鸡喙的离散辊对玉米果穗有较好的离散效果,且损伤率低。该研究对低损伤玉米脱粒系统的设计提供了仿生学思路。     

基于三维湿热传递的玉米籽粒干燥应力裂纹预测

为了揭示热风干燥过程玉米籽粒的应力裂纹形成机理,该文利用图像处理技术构建玉米籽粒的三维几何模型,将湿热传递数学模型与应力模型耦合获得应力信息,并与其屈服应力比较以预测玉米籽粒开裂特性。结果表明:该模型模拟的含水率和温度与试验值的最大误差分别为7.28%和9.64%,可以用于模拟玉米籽粒温度梯度、水分梯度和应力分布变化。干燥过程玉米籽粒的温度、水分梯度和应力表层较大而内部较小,干燥过程玉米籽粒主要受湿应力作用。干燥过程(热风温度40～80℃、相对湿度12%～52%)玉米籽粒的最大应力逐渐减小,其随着热风温度的升高而增大、随着相对湿度的升高而减小。玉米籽粒的最大应力在干燥前期大于其屈服应力而发生开裂,较低的温度和较高的相对湿度可以抑制玉米籽粒在干燥前期形成裂纹。研究结果为预测干燥过程玉米籽粒应力裂纹提供参考。