孵化前期二氧化碳调控对蛋鸡种蛋孵化胚胎的影响

为探究孵化前期高浓度CO2调控对蛋鸡种蛋孵化的影响机制,该研究以京红1号蛋鸡种蛋为试验对象,在孵化前期（0～10 d）处理组通过补充CO2的方式保持CO2浓度1%,对照组CO2浓度小于0.25%,对比研究了1% CO2浓度处理对种蛋孵化的影响。结果表明,CO2处理组与对照组的受精蛋孵化率无显著性差异（P>0.05）;第9天和第12天CO2处理组的胚胎质量和相对胚胎质量显著高于对照组（P<0.05）;第3天、第6天和第9天CO2处理组的蛋白pH值显著低于对照组（P<0.05）;第11天,CO2处理组和对照组尿囊绒毛膜（CAM,Chorioallantoic Membrane）血管发育密度无显著性差异（P>0.05）;第0天、第6天、第12天两组的蛋壳和胚胎钙含量不存在显著差异。在蛋鸡种蛋孵化前期（0～10 d）保持1%浓度的CO2,降低了蛋白pH值,加速了胚胎发育,但未影响孵化率。     

利用高光谱透射图像检测鸡种蛋早期孵化

为了检测鸡种蛋孵化前期胚胎发育情况,构建了高光谱图像采集系统,在400～1000nm范围内获取90枚种蛋孵化前3天的高光谱透射图像。通过独立分量方法对高光谱数据进行分析降维,优选出571、614、661、691和716nm共5个特征波长,提取每个波长下的光谱平均值和标准偏差,获得每个样品10个特征变量。为了消除变量之间相关性,利用主成分分析提取了4个主成分变量,在此基础上构建了学习向量量化(LVQ)神经网络判别模型。验证性试验均表明该模型具有较高的稳定度(变异系数为1.7),对第1,2,3天的测试样本判别准确率分别为78.8%,90.3%和98.6%。结果表明高光谱图像技术可以检测种蛋孵化前期胚胎发育情况。     

基于高光谱图像的鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定

为了对鸡种蛋孵化早期胚胎进行性别鉴定,构建了高光谱图像采集系统,在400~1 000 nm范围内获取94枚种蛋孵化0~12 d的高光谱透射图像。分别在胚胎的圆头、中间、尖头3个部位选择感兴趣区域(region of interest,ROI),获取400~1 000 nm波段的响应信号,构建了支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)的鸡胚胎性别鉴定模型,并比较了不同孵化时间雌雄胚胎的鉴别准确率。试验结果表明,SVM模型、PLSDA模型和ANN模型均对孵化第10天种蛋中间部位检测效果最好。随后通过分析第10天种蛋中间部位光谱响应的差异,选取600~900 nm的光谱值构建胚胎性别鉴定模型,结果发现,3种模型的判别准确率均有上升,SVM模型和PLSDA模型预测集样本判别准确率均为75.00%,ANN模型预测集样本判别准确率达到82.86%。其中,ANN构建的种蛋孵化胚胎性别检测模型的整体效果优于SVM模型和PLSDA模型。结果表明高光谱图像技术在检测鸡种蛋孵化早期胚胎性别方面有一定效果,但种蛋蛋壳的个体差异会对鉴定准确率造成一定影响。     

单色绿光环境对孵化中种蛋蛋壳理化特性的影响

蛋壳是鸡胚发育过程中与外界环境进行气体和热量交换的重要媒介,其结构、形态等因素均为影响鸡胚发育的重要因素。单色绿光照射可缩短种蛋孵化时间,促进出雏、提高种蛋孵化率。有鉴于此,该研究针对单色绿光调控孵化过程中的种蛋蛋壳色度、蛋壳结构、色素含量及元素含量等因素进行监测,从种蛋蛋壳特性变化的角度探究单色绿光在种蛋孵化过程中促进雏鸡出雏的机制。结果表明,与传统黑暗孵化环境相比较,孵化过程单色绿光形成的光环境促使蛋壳对孵化环境产生适应性响应,蛋壳表面亮度显著降低（P<0.01）,抑制了蛋壳中绿色色素-胆绿素的分解（P<0.01）。且单色绿光有助于鸡胚吸收利用蛋壳中的Ca元素,显著促进孵化过程中蛋壳表面孔隙面积的风化增大（P<0.000 1）,提高蛋壳的通透性及散热效果,利于出雏期间雏鸡出壳,有助于促进出雏并降低孵化死亡率。该研究阐析了单色绿光孵化过程中种蛋蛋壳特性的变化,为单色绿光促进种蛋出雏及其在孵化产业的应用奠定了一定的理论基础。     

回转箱式香菇干燥机的研制

食用香菇大多是干制品,而干燥设备不同对香菇干制品的品质影响很大。现有香菇干燥机采用单一热源且需要人工全过程控制温度;为保证干燥均匀需要人工经常调换机内香菇位置,因此造成干燥时间长、能耗大、干燥成本高。为解决这一问题设计了香菇干燥机,采用复合热源,半自动控温,香菇在干燥过程中保持相对运动。经实际生产试验证明,设计达到预期目标。     

种蛋外形的计算机视觉识别研究

提出一种利用计算机视觉对种蛋进行筛选的方法。蛋形指数有两个指标：质量与形状,将质量的测量转为对尺寸的测量,采用第一个神经网络检测种蛋的主要特征点,并根据视觉测量原理得到其尺寸大小。利用带小波变换对原始的边缘形状参数进行特征提取,第二个神经网络以此为输入来识别种蛋外形的规则性。试验表明：该方法与人工筛选相比较,其一致性可达到93%。     

麦草的热失重特性及动力学

该文利用热失重分析法对麦草的热失重特性及动力学进行研究,探讨不同的升温速率和镍系催化剂对麦草热失重的影响,结果表明在220.6～391.2℃范围内麦草的失重量不受升温速率的影响,但要获得相同的失重率,对应的温度随升温速率的提高而增加。温度超过391.2℃以后,升温速率等于或超过20℃/min时,麦草的热失重规律基本不受升温速率影响;而麦草在10℃/min的速率升温下热解,热失重量最大。镍系催化剂对麦草热失重无明显影响;利用Kissinger法和Ozawa法分别计算出麦草未加催化剂和添加0.5%系催化剂的热失重动力学参数;其表观活化能分别为93.92、 119.80 kJ/mol和99.14和123.70 kJ/mol,频率因子ln A分别17.82、23.02 min和19.30、24.03 min^-1。     

养鸡与孵化的关系

我所研制的FJR-16/28型热水孵化器,去年已试生产,并销售给专业户使用.同时,我所进行了春孵、秋孵两次试验,并认真做了总结,认为正确使用孵化器,严格掌握孵化温度、湿度,做好翻蛋、凉蛋和通风换气等工作,是提高孵化率的外因。种蛋的质量则是提高孵化率的内因,而种蛋的质量确与种鸡的饲养管理有紧密关系。     

巷道式孵化的工艺技术探讨

巷道式孵化以其独特的气流方式区别于厢式孵化。巷道式孵化器的气流把含氧量最多的新鲜空气带给老的胚胎，把各阶段老胚胎释放的热量又供给需热的各阶段胚胎的发育，并始终保持着理想的设计温度。因而，所需功率相对较小，且孵化容量大，可以节约大量的能源，具有良好的经济性。讨论了进行巷道式孵化的孵化厅布局及孵化操作技术。中国农业大学正大肉鸡发展中心采用巷道式孵化器对７批艾维茵父母代种鸡的３２０万枚种蛋进行孵化，获得了优异的孵化成绩，受精蛋孵化率平均为９４．７５％，入孵蛋孵化率平均为８５．６７％，健雏率平均为９８．２８％。     

巷道式孵化的工艺技术探讨

巷道式孵化以其独特的气流方式区别于厢式孵化。巷道式孵化器的气流把含氧量最多的新鲜空气带给老的胚胎，把各阶段老胚胎释放的热量又供给需热的各阶段胚胎的发育，并始终保持着理想的设计温度。因而，所需功率相对较小，且孵化容量大，可以节约大量的能源，具有良好的经济性。讨论了进行巷道式孵化的孵化厅布局及孵化操作技术。中国农业大学正大肉鸡发展中心采用巷道式孵化器对７批艾维茵父母代种鸡的３２０万枚种蛋进行孵化，获得了优异的孵化成绩，受精蛋孵化率平均为９４．７５％，入孵蛋孵化率平均为８５．６７％，健雏率平均为９８．２８％。     

对失重法测定秸秆腐熟度方法修改的探讨

本文对全国农技中心《关于做好2011年新型肥料试验的通知》,重庆市农业技术推广总站文件《关于认真落实2012年秸秆腐熟品种剂筛选试验的通知》附件2中列出的"秸秆腐熟度测定方法—失重率法",进行了适当的修改完善。     

蔬菜箱式穿流干燥室干燥均匀性的间接测试法

通过对箱式热风穿流干燥室风速场、温度场及其满载物料干燥均匀性的试验研究,指出了干燥室温度场和物料的干燥均匀性规律同空载冷态下风速场均匀性的规律基本一致,为该类干燥设备在研制开发过程中干燥均匀性和与其相关的温度场的测定提供了一种间接的试验方法。     

基于分层结构模糊免疫PID的孵化过程控制

针对孵化系统具有强耦合、强干扰、大滞后的特点,提出一种基于分层结构的模糊免疫PID（Proportional—IntegralDerivative）算法,首先,前层结构控制采用前馈补偿解耦控制算法消除系统主要控制参数的耦合关系,后层结构控制根据系统主要参数易产生震荡和超调特点,采用模糊免疫PID控制算法,该算法根据模糊控制原理对PID参数模型中的kp,ki,kd进行在线修改,利用生物免疫机理调整非线性函数,然后用免疫修正进一步调整PID系统参数,实现家禽孵化设备中温度、湿度和含氧量的更为精确的智能控制。最后,实际运行结果验证了该控制算法的有效性。     

牛体外受精胚胎移植后的怀孕率及双胎率

为了测定牛体外受精胚胎移植到受体母牛后的怀孕率和双胎率，本研究共进行了３个胚胎移植试验。试验１，测定新鲜胚胎移植后的怀孕效果。将１６０枚新鲜胚胎移植到８０头受体母牛（每头受体接受２枚胚胎），移植后６０～９０ｄ的怀孕率为６５％（５２／８０），其中双胎率为５０％（２／５２）。试验２，测定经室温保存４～１８ｈ的胚胎移植后的怀孕效果。供试验用的６８头受体母牛均于移植前７ｄ（即发情当天）进行人工授精。移植时每头受体牛接受１枚胚胎。移植后４０～６５ｄ的怀孕率为７６．５％（５２／６８），其中双胎率为６５．４％（３４／５２）。试验３，测定冷冻胚胎移植后的怀孕效果。将４５４枚冷冻胚胎移植到２２７头受体母牛，每头接受２枚冻胚。移植后５０～６０ｄ的怀孕率为６１．７％（１４０／２２７），其中双胎率为２５％（３５／１４０）。本研究结果表明，用完全体外化技术生产的牛胚胎移植到受体母牛后可获得满意的怀孕率和双胎率，这一技术将为加速向用牛生产的发展开辟一条崭新的途径。     

基于高光谱信息融合和相关向量机的种蛋无损检测

为了尽可能早的检测出无精蛋和受精蛋,该文提出采用透射高光谱成像技术,融合图像和光谱信息,对其受精信息进行检测。利用高光谱图像系统采集孵化前种蛋在400~1 000 nm的高光谱图像,提取图像特征(长短轴之比、伸长度、圆度、蛋黄面积与整蛋面积之比);筛选出400~760 nm的波段,通过Normalize预处理结合相关系数法提取155个光谱特征变量;运用主成分分析法对图像和光谱的融合信息进行降维,采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)分别建立基于图像、光谱和图像-光谱融合信息的受精蛋和无精蛋分类判别模型,并与支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行比较,RVM模型检测正确率分别为90%,91%,96%;测试集检测时间分别为0.6619,1.0821,0.5016 s。SVM模型检测正确率分别为84%,90%,93%;测试集检测时间分别为5.9386,5.9886,5.6672 s。结果表明,基于图像-光谱融合所建立的模型优于单一信息的模型,在分类精度上,采用RVM分类精度高于SVM的分类精度;在分类时间上,RVM的分类时间比SVM短,因此,利用高光谱融合信息和相关向量机可以提高种蛋检测精度,研究结果为孵前无精蛋和受精蛋的在线实时检测提供参考。     

某些尼日利亚土壤的热传导率、热扩散率和热容量

20种质地不同(从砂壤到粘土)的土壤处于不同的起始含水量时,进行热性质的测定。