基于恒压变流控制的变量喷雾试验研究

针对变量喷雾过程中引起压力变化的问题,为研究其中压力稳定性现象,利用PID恒压控制和PWM变流控制相结合的方法,建立了恒压变流喷雾试验台。在试验台上进行恒压控制试验、喷雾角测量和雾量分布测量试验,从而验证所搭建的恒压变流喷雾装置的恒压稳定性。结果表明:在喷雾流量发生变化时,试验装置能使喷头的喷雾角和雾量分布稳定在固定范围内。     

基于EDEM的小麦精量排种器设计与试验

为实现小麦的精量排种,设计了一种精量小麦排种器。对排种器进行设计计算,最终确定排种器为锥盘式,型孔数量为50个,锥角为30°。采用EDEM软件进行仿真分析,结果显示:当转盘转动速度为19.38r/min、型孔长度平均值为7.95mm、小麦种子外层厚度为8.20mm时,作业合格率为89.55%,单粒率可达到50.80%,符合排种器的作业要求。试验结果表明:排种器具有行间的排量较足和一致性好的特质,在小麦的播种过程中,系数的变异已经控制在10%以内。根据测量的秧苗数量计算面积,小麦每667m 2可达到4万株,分蘖的数量为3~10株,分蘖完成后每667m 2达25万株,可以满足小麦种植的实际需求。     

新巴尔虎右旗植被覆盖变化研究

利用ArcGIS和ENVI的栅格空间分析工具,采用叠置分析、线性趋势分析法、均值法等分析方法,选用2001～2016年每年5～9月MODIS NDVI数据和该研究区域行政区划矢量数据来研究新巴尔虎右旗16年间的植被覆盖变化,为该地区植被趋势研究和生态建设提供一定的科学依据.结果表明:2001～2016年间新巴尔虎右旗生...     

A Simple and Reliable Assay for Detecting Specific Nucleotide Sequences in Plants Using Optical Thin-film Biosensor Chips

Here we report the adaptation and optimization of an efficient, accurate and inexpensive assay that employs custom-designed silicon-based optical thin-film biosensor chips to detect unique transgenes in genetically modified （GM） crops and SN-P markers in model plant genomes. Briefly, aldehyde-attached sequence-specific singlestranded oligonucleotide probes are arrayed and covalently attached to a hydrazine-derivatized biosensor chip surface. Unique DNA sequences （or genes） are detected by hybridizing biotinylated PCR amplicons of the DNA sequences to probes on the chip surface. In the SN-P assay, target sequences （PCR amplicons） are hybridized in the presence of a mixture of biotinylated detector probes and a thermostable DNA ligase. Only perfect matches between the probe and target sequences, but not those with even a single nucleotide mismatch, can be covalently fixed on the chip surface. In both cases, the presence of specific target sequences is siL, nified by a color change on the chip surface （gold to blue/purple） after brief incubation with an anti-biotin IgG horseradish peroxidase （HRP） to generate a precipitable product from an HRP substrate.     

连续式秸秆捆烧锅炉设计与供暖工程减排潜力分析

针对连续式捆烧设备在连续进料过程中,秸秆捆连续稳定燃烧性能差、挥发分气体燃烧不充分、秸秆捆难燃尽,而导致热效率低、排放高的问题,该研究基于分级燃烧原理与秸秆捆燃烧特性,在设计计算过程中,对燃烧、换热、配风系统等较为重要设计参数给出了合理的参考值,并通过烟气预热干燥秸秆捆、增加挥发分二次燃尽的三级风、往复炉排增加捆间间隙等方式提高秸秆捆的燃烧性能。设备试制后,利用玉米秸秆捆为燃料开展了热工与排放性能试验。试验结果表明,连续式秸秆捆烧锅炉的平均热效率为80.37%,颗粒物、NOx、SO2平均排放质量浓度分别为48、197、7 mg/m3,环保与能效指标均符合设计要求与国家标准。并对建立的采暖示范工程进行排放、污染物等测算,结果表明采用秸秆捆烧供暖单位面积可减少标煤使用量23.1 kg/m2,CO2当量排放量58 kg/m2。该研究能为秸秆能源化利用与北方清洁区域供暖提供技术支撑,助力农业农村领域碳达峰、碳中和的目标实现。     

基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别

农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明：改进模型的参数量为2.30 MB,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。     

等离子体处理对亚麻籽胶结构和功能特性的影响

为了揭示等离子体技术对亚麻籽胶的物理改性效应,该研究以5 mg/m L亚麻籽胶溶液为对象,比较了不同等离子体处理时间(0～120 s)对亚麻籽胶结构和功能特性的影响规律。结果发现,随着等离子体处理时间的延长,亚麻籽胶溶液p H值、Zeta电位绝对值和平均分子量逐渐减小,而对亚麻籽胶的多糖骨架结构和单糖组成无明显影响。等离子体处理降低亚麻籽胶的炭化和聚合反应温度、表观黏度和界面吸附能力。冷场扫描电镜结合稳定性指数(Turbiscan Stability Index, TSI)结果显示,0～15 s等离子体处理在不明显降低亚麻籽胶中酚类化合物含量和体外抗氧化活性的同时,明显改善了亚麻籽胶构建亚麻籽油乳液的稳定性(P0.05)。因此,等离子体作为一种非热加工技术,能够用于亚麻籽胶的适度改性研究,以拓宽其在健康食品领域中的应用前景。     

便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。     

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。