基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。     

复垦土壤细菌群落结构及其与土壤肥力的关系

为了解两淮煤矿区复垦状况及其对土壤微生物的影响机制,合理人工干预,快速有效提高复垦土壤生产力,本研究以煤矸石充填复垦土壤为研究对象,通过野外调查与采样分析,采用Illumina MiSeq 高通量测序分析土壤细菌特定基因片段V4 区域,基于非度量多维尺度分析、冗余分析、方差分析、肥力指数、回归模型方法,对矸石充填土壤不同复垦方向的土壤细菌优势群落和生物多样性进行了探索,明晰土壤细菌群落及其与土壤肥力的响应作用。研究结果表明：细菌群落组成上,不同复垦方向对细菌优势群落分布并无显著性影响,变形菌门、酸杆菌门和放线菌门菌群为主要优势菌群。土壤微生物多样性层面上,表层土壤微生物有较高的丰富度和多样性,均匀度并无显著性差异。微生物多样性在不同复垦方向不存在显著性差异,Shannon_Wiener指数介于5.23～6.91之间,Chao1指数为867.1～5436,Pielou指数介于0.79～0.84之间,表中层同深层土壤的细菌群落结构具有差异性。TN、SOM、AP和AK是影响土壤细菌群落的主要肥力因子,土壤肥力质量指数与奇古菌门相对丰度呈显著正相关（P＜0.01）,同链霉菌属呈显著负相关（P＜0.05）,在一定程度上可将二者的相对丰度作为评价复垦土壤肥力状况的重要生物指标。研究成果可为两淮矿区矸石充填复垦土壤在微生物层面提高肥力质量提供理论支持。     

圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验

针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置。该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获。通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数。并以割茬高度差和采摘损失率为评价指标,以刀盘结构、刀盘转速、前进速度为试验因素进行三因素三水平的正交试验,在保证割茬高度差的前提下,以采摘损失率为主要指标,利用综合平衡法确定较优参数组合。田间验证试验表明：刀盘结构类型为波浪形,刀盘转速为600 r/min,前进速度为1.1 m/s时,平均割茬高度差为0.85 mm、平均采摘损失率为3.13%,切割过程平稳、损失率低,对种植农艺适应性好,满足蓖麻收获的田间作业要求。该研究可为蓖麻收获装备的研究和设计提供参考。     

污泥连续水热炭化工程系统研究

水热炭化可以显著改善污泥的脱水性能,促进污泥的无害化、减量化、资源化利用,但目前污泥水热炭化技术的工业化应用鲜有报道。该研究基于工程规模的污泥水热炭化系统开展研究,重点研究了系统工程设计和控制逻辑,开展了系统参数测试,分析了污泥炭、气相和水相的理化性质和组分分布,并在此基础上进行了系统能量平衡分析。结果表明,系统污泥年处理量达1.4×104 t,水热炭化后的三相产物分别为污泥炭28.57%,水相70.00%,气相1.43%,污泥脱水率达75%,综合整个生产系统,系统加热能为454.22 MJ/t,动力耗能为64.80 MJ/t,连续水热炭化工程系统能耗比为83.83%,能量回收率为66.68%,系统具有较高的能耗比。该研究可为生物废弃物连续水热炭化技术的研发和推广应用提供重要的工程依据。     

基于PIV技术的圆形循环水养殖池流场

为研究进水管的设置距离和角度对双管进水式圆形循环水养殖池水动力特性的影响,该研究通过模型试验的方法,利用粒子图像测速技术（Particle Image Velocimetry,PIV）测量了不同进水管设置方式下养殖池内的流场。试验设计了3组进水管距池壁距离（进水管与池壁的最近距离,即进水管设置距离d）,每组距离工况下设计了8组进水角度（出水方向与养殖池切线形成的锐角,即进水管设置角度α）。利用PIV技术测量了不同工况下距离池底1 cm水层的流场,从水动力特征量（平均流速vavg和速度均匀系数U）分析进水管设置方式对养殖池水动力特性的影响。试验结果表明进水管设置方式明显影响养殖池的水动力特性：d=0时,随着α的增加,平均流速整体呈现先增大后下降的规律,在α=45°时取得最大值,但流场均匀系数随角度的增加而逐渐增加;d=1/4 r（r为养殖池半径）时,随着α的增加,平均流速和流场均匀系数都先缓慢增加然后再下降,分别在α=40°和30°时取得最大值;d=1/2 r时,随着α的增加,平均流速和流场均匀系数整体都呈现逐渐下降的趋势。综合比较24个试验工况的平均流速vavg和速度均匀系数U,建议将进水管设置为d=1/4 r,α=30°～40°,以期使养殖池内水动力特征有利于固体颗粒物的运动汇集,提升养殖池的集排污能力。本文研究成果可以为工厂化循环水圆形养殖池进水管设置方式提供参考。     

斑节对虾循环水养殖系统构建与运行试验

为探索斑节对虾循环水养殖可行性及应用发展价值,该研究自主设计蛋白分离组合装置、内循环流化床等关键工艺环节水净化装备,构建了技术先进、结构紧凑的斑节对虾循环水养殖系统。针对其不同阶段生长特性及水环境需求,提出一种水质调控方法,科学投喂。运行试验120d,溶解氧浓度5.30～7.14mg/L,p H值7.23～8.44,氨氮浓度0.43～1.38 mg/L(稳定运行后),亚硝酸盐氮浓度0.15～0.56 mg/L(稳定运行后);斑节对虾在循环水养殖模式水生态环境下正常生长,先后经历快速生长期、稳定生长期及缓慢生长期,终末养殖密度3.02 kg/m2,取得高效养殖结果;终末饲料系数1.67,单茬每平方米利润34.78元,每平方米年利润69.56元(按1年2茬计),获得良好经济效益。该实践可为斑节对虾循环水养殖模式应用提供技术支持。     

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。     

基于堆叠沙漏网络的单分蘖水稻植株骨架提取

针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。     

低温等离子体耦合Fe2O3催化剂去除粮食仓储环境中磷化氢

为了探究低温等离子体（Non-Thermal Plasma,NTP）耦合催化剂对粮仓中磷化氢（PH3）的去除效果,该文采用介质阻挡放电低温等离子体与催化剂耦合的反应装置,研究了NTP与Fe2O3催化剂耦合对PH3去除率的影响,并对耦合反应后的催化剂进行表征,分析产物及反应机理。结果表明,载体和催化剂与NTP耦合改变了NTP的放电状态,提高了PH3去除率;不同载体负载Fe2O3后,在输入功率超过53 W时,NTP与Fe2O3催化剂耦合对PH3去除率均高于无填充,Fe2O3/Al2O3与NTP耦合效果最好,去除效率达到了100%。耦合前后催化剂的表征结果表明,耦合反应之后,Fe2O3/Al2O3催化剂的比表面积降低了11.23%,Fe3+/(Fe2++Fe3+)含量提高了21.06%,Osur/(Olatt+Osur+Oads)含量减少了2.24%,Fe含量降低了4.69%,P含量增加了4.34倍。产物分析表明耦合后生成的主要产物为磷酸。研究结果表明NTP耦合Fe2O3/Al2O3催化剂具有很好的PH3去除效果,为粮食仓储行业去除磷化氢提供理论依据。     

南瓜饲养榕树粉蚧的发育历期与生物学特征初报

榕树粉蚧是一种重要的入侵害虫,对果蔬和园林植物存在巨大的潜在威胁.为满足开展检疫处理、防控、生物学和生理学等研究的需要,本研究以南瓜为饲养材料,在室温条件下(26±1℃,RH 65％±5％)观察榕树粉蚧的生物学特性与发育历期.结果 表明,榕树粉蚧具有典型的雌雄二型现象.雄虫主要经历卵、1～2龄若虫、预蛹、蛹、雄成虫阶段...