基于机器视觉的烟尘在线监测的研究

针对目前烟尘浓度测量方法中存在取样难、精度低等问题, 提出了一种基于机器视觉的在线监测烟尘排放及分析烟尘排放浓度的方法. 文章应用机器视觉理论, 采用了边缘检测和阈值分析算法对烟尘图像进行特征提取和图像分析, 通过现场实验表明: 该烟尘浓度检测算法正确, 能有效提高检测精度, 实时得到烟尘排放浓度.     

基于机器视觉的烟尘在线监测的研究

针对目前烟尘浓度测量方法中存在取样难、精度低等问题,提出了一种基于机器视觉的在线监测烟尘排放及分析烟尘排放浓度的方法．文章应用机器视觉理论,采用了边缘检测和阈值分析算法对烟尘图像进行特征提取和图像分析,通过现场实验表明,该烟尘浓度检测算法正确,能有效提高检测精度,实时得到烟尘排放浓度．     

铜、锌离子抗性菌筛选及重金属作用下富集特性研究

从湖南临乡桃林矿区土壤中分离到一株高抗铜、锌菌株,经26S rRNA D1/D2鉴定为Aspergillus aculeatus.该菌株单抗铜400 mg/L、锌800 mg/L.优化条件下:30 ℃,pH值5.0,起始离子浓度50 mg/L,摇床转速120 r/min,培养时间120 h,菌体对铜、锌离子的吸附率为54%和60%.铜、锌离子浓度50 mg/L时,菌体内谷胱甘肽含量达到最大值分别为0.98和0.88 mg/g;而正常菌体内只有0.04 mg/g.可初步认为谷胱甘肽的增加缓解了铜、锌离子对Aspergillus aculeatus的氧化损伤.     

灌溉方式对施肥时期田面水氮磷浓度及水稻生育性状影响

为探寻辽河三角洲地区稻田排水的利用方式,揭示稻田排水循环灌溉容易引起面源污染风险。通过定位定期监测灌排沟渠水体氮磷浓度变化,研究灌溉模式对施肥时期田面水氮磷浓度与水稻生育性状的影响。结果表明：灌水沟和排水渠水体总氮（TN）浓度于第2次达峰值（4.49 mg/L和15.61 mg/L）后下降,这与基肥泡田时期相吻合,排水渠TN和总磷（TP）浓度高于灌水沟,关键施肥时期应控制稻田水外排,以减少排水渠水体氮磷浓度。在基肥和追肥灌溉时期,施肥各处理田面水TN浓度在3 d达到峰值后下降,10 d趋于稳定,循环灌溉比常规灌溉高0.65～2.42 mg/L,田面水TN浓度与氮肥用量呈正相关,排水循环灌溉后1 d的TN浓度均高于常规灌溉,在3 d后差异不显著,排水循环灌溉与常规灌溉TP浓度差异不显著,排水循环灌溉增加了氮磷流失风险,3 d内应避免田面水外排,基肥后10 d内也是氮磷流失风险期。排水循环灌溉结合氮肥减施22%可促进水稻有效分蘖并提高产量,合理利用排水循环灌溉可应用于水稻生产和减少氮磷流失风险。     

矿质元素对烟草病程相关蛋白及抗性生理指标的影响

进行了铁、锰、铜、锌4种微量元素不同离子浓度处理烟草以及接种TMV后对不同生理指标的影响。结果表明:铜离子、锰离子、锌离子处理浓度分别为1.68、0.25、0.15 mg/L时,对植物产生一定的抗病作用,铜离子处理浓度为0.01 mg/L时,对植株生长有促进作用,但接种TMV后,铜离子处理浓度为0.06 mg/L时,利于提高植株抗病性。又经聚丙烯酰胺凝胶电泳法测定其对病程相关蛋白的诱导情况,得到了一些对烟草抗病性起积极作用的离子浓度,如锌离子0.15 mg/L、锰离子0.25 mg/L、铁离子1.68 mg/L。     

基于液体颗粒计数器的铜离子快速检测方法研究

针对水质中重金属检测方法存在操作复杂、检测周期长和检测成本高等问题,采用电阻法研制了液体颗粒计数器并结合点击化学法构建了重金属铜离子检测方法。通过建立颗粒粒径识别模型和颗粒计数模型,开发基于LabVIEW的颗粒计数软件,将聚苯乙烯微球作为检测探针、颗粒计数器作为检测平台,实现了水中铜离子的快速检测。结果显示,颗粒粒径识别相对误差小于5%,颗粒计数相对误差小于10%,说明颗粒计数准确度满足要求。铜离子浓度在10～1 000μmol/L时,微球数量与铜离子浓度具有良好的线性相关性,平均回收率在87.85%～101.08%,检测限为2.29μmol/L,检测时间约4 min。结果表明,相比常规的铜离子检测方法,基于电阻法液体颗粒计数器的铜离子检测方法具有操作简单、检测速度快、灵敏度高、检测成本低等优势。     

长期造纸废水灌溉对湿地土壤镉离子迁移的影响

为研究不同生育期湿地土壤镉离子含量的变化,分析废水灌溉条件下湿地土壤中镉离子的迁移特征。利用沈阳农业大学综合试验基地小试装置模拟辽河口天然芦苇湿地,采用原始COD_(cr)浓度配置50,175,300mg·L~(-1),分别在不同生育期(发芽期、展叶期、拔节期、抽穗期和成熟期)灌溉不同浓度造纸废水,测定不同质量浓度废水下湿地土壤中镉离子的含量。结果表明:不同灌溉方式下,废水质量浓度为300mg·L~(-1)处理对土壤镉离子含量影响最大,随着土层深度增加,土壤镉离子含量变化趋势表现为:处理1处理3处理2CK;发芽期至成熟期灌溉不同质量浓度的造纸废水,土壤中镉离子含量变化量变化趋势表现为:成熟期抽穗期拔节期展叶期发芽期,说明在成熟期灌溉造纸废水,镉离子含量变化量最大,其中在废水质量浓度为300mg·L~(-1)处理时变化量达到最大值(2.91mg·kg~(-1)),50mg·L~(-1)处理变化量达到最小值(0.81mg·kg~(-1));不同废水质量浓度灌溉下,土壤中镉离子含量总体上呈现为:废水灌溉组大于清水对照组。经过相关性分析可知,土壤中镉与铜、铅、镍含量之间存在呈极显著正相关关系,说明在不同废水质量浓度灌溉下,铜、铅、镍含量越高,土壤中的镉含量越大。     

汞离子胶体金免疫层析试纸条的研制

基于特异性识别汞离子的单克隆抗体,以胶体金标记抗体作为检测探针,样品中的汞离子和检测线上的包被抗原竞争与免疫探针结合,建立了一种快速测定水样中汞离子的胶体金免疫层析试纸条方法.在最优实验条件下,试纸条对汞离子的检出限为100μg/L,与其他金属离子没有交叉反应,样品的加标回收实验结果与酶联免疫吸附分析方法(ELISA)有很好的相关性.整个分析过程在10min内可以完成,表明该方法可以快速直接检测汞离子,不需要复杂的样品预处理过程.     

壳聚糖和纳米碳铜对铜绿微囊藻的抑制效果

选取0.5、1.0、2.0 mg/L的壳聚糖和25、50、100 mg/L的纳米碳铜分别加至铜绿微囊藻液中,检测藻液中藻细胞浓度和叶绿素a质量浓度,探讨壳聚糖和纳米碳铜对铜绿微囊藻的抑制效果;比较100 mg/L纳米碳铜与100、500 mg/L硫酸铜在除藻过程中藻液的pH值、溶解氧、铜离子的残留量,进一步验证纳米碳铜对铜绿微囊藻的抑制效果。结果表明：壳聚糖抑藻效果不明显;质量浓度为100 mg/L的纳米碳铜则具有明显的抑藻效果,144、360、480 h时,添加100 mg/L纳米碳铜组的藻细胞浓度显著低于其他组的,且72～480 h时,其藻细胞浓度随培养时间的增加而显著降低;48～240 h时,添加100 mg/L纳米碳铜组的藻液叶绿素a质量浓度和铜离子残留量均显著低于添加100、500 mg/L硫酸铜组的,且pH值变动小。这表明100 mg/L纳米碳铜可有效抑制铜绿微囊藻,且水体中铜离子的残留量较少,pH值变动小,可广泛用于水产养殖中。     

灌溉造纸废水对模拟芦苇湿地土壤中镁离子含量的影响

为研究造纸废水对模拟芦苇湿地土壤中镁离子含量的影响,利用造纸废水灌溉辽宁双台河口芦苇湿地,通过不同灌溉时期以及不同废水质量浓度对土壤剖面中镁离子含量进行观测分析。结果表明:在所有处理条件下,土壤镁离子含量随土层深度增加的变化趋势基本相同,呈"W"形分布,5~10cm土层中含量最多,20~40cm土层中含量最少。在芦苇不同生长期内灌溉造纸废水,土壤中镁离子含量变化量的大小顺序为成熟期发芽期展叶期快速生长期抽穗期。灌溉不同质量浓度的造纸废水后,土壤中镁离子含量变化量的变化趋势300mg/L175mg/L50mg/LCK,说明造纸废水灌溉有助于土壤中镁离子的累积,废水质量浓度越高,镁离子累积量越大。     

基于机器视觉和近红外光谱的壶瓶枣无损检测

以壶瓶枣为对象探讨用机器视觉和近红外光谱技术检测壶瓶枣内外品质。通过图像处理技术获取壶瓶枣投影面的边缘提取图像,然后使用最小外接矩形法求得图像的像素点个数,以此求得壶瓶枣投影面的面积。采用MSC对壶瓶枣近红外光谱进行预处理,然后分别采用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和偏最小二成支持向量机(LS-SVM)3种建模方式对壶瓶枣可溶性固形物的含量进行预测。结果表明,使用LS-SVM模型获得了最优的预测结果,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.9901和0.328。研究表明,机器视觉结合近红外光谱技术能对壶瓶枣内外品质进行综合检测。     

基于透射光谱技术的温州蜜柑含水率检测

利用可见/近红外光谱透射技术检测温州蜜柑含水率.采用微分处理(differential processing,SD)、多元散射校正(multivariate scattering correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、SG卷积平滑以及标准化等预处理方法比...     

基于微型近红外光谱仪油菜籽粗脂肪 与粗蛋白校正模型的建立

为了验证微型近红外光谱仪的现场分析实用性,利用该光谱仪测定了油菜籽中粗脂肪与粗蛋白的含量。采集油菜籽样品的近红外反射光谱,光谱经预处理和异常样本剔除后,结合偏最小二乘法回归(PLSR)建立油菜籽的粗脂肪与粗蛋白定量分析模型。结果表明,粗脂肪的模型校正相关系数(Rc)、校正均方根误差(RMSEC)、预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9187、1.1873、0.8162和1.3895;粗蛋白的模型校正相关系数(Rc)、校正均方根误差(RMSEC)、预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.8773、0.8153、0.8033和0.7532。验证了该光谱仪在油菜籽的粗脂肪含量和粗蛋白含量检测方面是可行的,为进一步拓展微型近红外光谱仪的应用奠定了基础。     

基于光场相机的大豆冠层叶面积无损测量方法研究

大豆上、中、下冠层叶面积分布是大豆植株株型状况评价、产量预测的重要依据,而传统上、中、下冠层叶面积测量方法采用大田切片法,该方法过程繁琐,且会对叶片造成伤害。针对这一问题,引入光场相机重聚焦技术分别得到聚焦在上、中、下叶片的重聚焦图像,通过图像处理技术提取聚焦平面的叶片,去掉离焦平面的叶片,分别得到上、中、下层的投影面积。选用开花期103盆宏秋品种大豆植株作为校正集,根据光场相机的标定计算各冠层叶片的校正系数,获得修正后的各冠层叶片投影面积。建立大豆植株各冠层投影面积和真实叶面积的回归模型,并选20盆作为预测集来验证各回归模型。研究发现:上层叶面积模型的决定系数为0.945,预测集的最大误差为4.48%,均方根误差为4.376;中层叶面积模型的决定系数为0.796,预测集的最大误差为13.62%,均方根误差为7.273;下层叶面积模型的决定系数为0.914,预测集的最大误差为8.63%,均方根误差为1.529。上层和下层叶面积测量模型相关性高,由于上层叶片的遮挡,中层叶面积模型相关性略低。     

基于高光谱成像技术的油菜种子油酸含量反演模型

高油酸油菜籽品种是当前油菜育种方向之一,为开发高效、无损测定油酸含量的方法,提高油菜高油酸种质资源筛选效率,选用3个油菜品种为材料,分别采集其种子光谱成像信息及油酸含量数据,首先对光谱信息进行11种预处理,确定多元散射校正（MSC）最佳预处理方法,然后基于主成分分析（PCA）、连续投影（SPA）、竞争性自适应重加权采样（CARS）方法对数据进行降维,最后分别建立支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和极限学习机（ELM）3种定量分析模型,对油菜油酸含量进行无损检测。通过改变训练样本的数量来测试模型,为验证模型的稳定性,用相关系数（R）、均方根误差（RMSE）进行效果评价。结果表明,在所有模型中,多元散射校正+竞争性自适应重加权采样+极限学习机（MSC+CARS+ELM）模型预测效果最好,校正集相关系数（Rc）、均方根误差（RMSEc）分别为0.894、1.993 4%,预测集相关系数（Rp）为0.868,均方根误差（RMSEp）为1.069 8%,可更加准确地预测油酸含量,创建一种快速、无损检测油菜种子油酸含量的方法,为利用高光谱技术进行油菜营养品质无损检测提供理论依...     

基于近红外光谱技术的茶鲜叶海拔高度判别模型建立

以不同海拔高度的茶鲜叶为研究对象,扫描获取其近红外光谱(NIRS)并筛选特征光谱区间后,分别应用逐步多元线性回归法(SMLR)、主成分回归法(PCR)和联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)建立茶鲜叶海拔高度预测模型。结果表明,在5 542.41~6 888.48cm-1区间内,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的SMLR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.800 5和0.486;在4 929.16~6 965.62cm-1区间内,当主成分数为3时,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的PCR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.803 6和0.472;当将光谱划分为18个子区间、因子数为13时,选用[5 8 11 17]4个子区间建立的Si-PLS模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.944 3和0.295。经比较,Si-PLS模型预测结果最佳。     

二氯喹啉酸在水稻田环境中的消解动态研究

为了明确二氯喹啉酸在保持水层和水层自然沉降两种处理下的稻田环境中的消解趋势,于2012 年在 广州市进行田间试验,利用液相色谱-串联质谱法检测二氯喹啉酸在水稻田环境中的消解动态。结果显示,二氯喹啉 酸在稻田水和稻田土壤样品中的检出限(LOD）分别为0.001 mg/L 和0.001 mg/kg。当添加水平为0.01、0.10、1.00 mg/L 或mg/kg 时,二氯喹啉酸在稻田水中的回收率范围为83.93%~106.75%,相对标准偏差(RSD）为2.3%~6.3%,在稻田土 壤中的回收率范围为83.23%~113.50%,RSD 为2.6%~4.4%;二氯喹啉酸在稻田水和稻田土中的降解符合一级化学反 应动力学方程C=Coe-kt;在保持水层的稻田中,二氯喹啉酸在田水和土壤中的半衰期分别为8.7、14.1 d,在自然沉降的 稻田中,二氯喹啉酸在土壤中的半衰期为10.8 d。     

采后葡萄可溶性固形物含量的高光谱成像检测研究

提出一种应用高光谱成像技术检测葡萄可溶性固形物含量的方法。使用高光谱成像系统采集葡萄漫反射光谱,在500~1 000 nm光谱,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)进行光程校正,结合一阶微分(1-Der)、二阶微分(2-Der)、Savitzky-Golay(S-G)平滑方法及其组合对原始光谱进行预处理,建立可溶性固形物含量的偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明:采用PLS和SMLR建模方法均取得较好的预测效果。采用经过MSC、1-Der和S-G平滑相结合预处理后的光谱建立PLS预测模型,校正集的相关系数Rc为0.979 1,RMSEC为0.265,预测集的相关系数Rp为0.962 0,RMSEP为0.372;采用原始光谱、1-Der和SG平滑相结合预处理后的光谱建立SMLR预测模型,校正集的相关系数Rc为0.967 8,RMSEC为0.327,预测集的相关系数Rp为0.947 2,RMSEP为0.394。以上表明,基于高光谱成像技术可以实现采后葡萄可溶性固形物含量的准确无损检测。     

运用GF-1影像光谱和纹理信息构建森林蓄积量估测模型

以GF-1遥感影像为数据源,研究区森林资源二类调查数据为样地实测数据,综合考虑光谱、地形、纹理特征,利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和随机森林建立研究区森林蓄积量估测模型,并验证模型预测的性能。结果表明:4种模型预测评价指标的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)相近,但有一定的差异,多元线性回归模型R2和RMSE分别为0.446、39.979 6 m^3·hm^-2,BP神经网络模型R2和RMSE分别为0.474、39.703 9 m^3·hm^-2,支持向量机模型R2和RMSE分别为0.485、38.924 8 m^3·hm^-2,随机森林模型R2和RMSE分别为0.534、37.882 2 m^3·hm^-2;3种机器学习方法构建的蓄积量估测模型预测性能优于传统的多元线性回归模型,随机森林模型的预测性能最优。     

基于PCA-BPNN的温室番茄果实直径预测模型

[目的]研究温室番茄果实直径变化量的动态预测模型,为番茄所需水肥规律提供数据支持.[方法]选择番茄果实横径为研究对象,以5株番茄果实膨大期的数据建立模型,采用主成分分析法对植物生理生态信息和环境信息进行分析,提取主要成分,以主成分为自变量,输出变量为因变量,建立一个包含空气温度、空气湿度、土壤含水率、叶片温度及果实横径...