双充种型孔滚筒式杂交稻育秧精密播种器设计与试验

目的 为满足杂交稻钵苗育秧低播量精密播种的农艺要求,解决型孔滚筒式育秧播种器作业过程中稻种在充种室流动性差、充种可靠性低、漏播指数高以及型孔易堵塞等问题,设计一种双充种型孔滚筒式杂交稻育秧精密播种器。方法 基于PLC控制技术,搭建型孔充种性能检测与控制系统,对播种器的关键部件进行设计,并通过EDEM离散元软件开展不同型孔形状、第一充种室充种位置角及生产率对充种性能影响的仿真试验,对第一充种区的型孔滚筒工作参数进行优化。研制试验样机并进行性能试验,试验材料为‘培杂泰丰’杂交稻。试验分2步：第1步,第二充种机构不动作,采用三因素三水平正交试验,研究型孔深度、生产率和第一充种室充种位置角对试验指标的影响,验证仿真准确性;第2步,启动第二充种机构,研究进行双充种作用下的不同振动频率对试验指标的影响,探明设计第二充种机构后播种性能。结果 第1步试验结果表明,影响播种合格指数与重播指数的因素主次顺序为型孔深度>生产率>第一充种室充种位置角;影响漏播指数的因素主次顺序为生产率>型孔深度>第一充种室充种位置角。第2步试验结果表明,当型孔形状为椭圆凹槽形,第一充种室的充种位置角为35°、第二充种室振动频率为27 Hz、生产率在400~600盘/h,播种合格指数均大于90%,漏播指数均小于3%,试验结果满足杂交稻低播量精密播种的农艺要求。结论 采用双充种的填充方式改善了播种器每穴的填充性能,减少了漏播指数,本研究结果为轻简型杂交稻钵苗育秧精密播种机的开发提供了理论依据。     

基于图像处理的田间水稻叶瘟病斑检测方法

针对病斑在叶片上易形成封闭边缘的特性,采用色度学模型、边缘提取和形态学等方法对田间稻叶瘟病斑进行检测。利用2R-G色差分量提取图像上的图斑;采用Canny算法对2R-G色差分量图斑进行边缘检测,通过自定义边缘封闭修复模版对边缘进行修复;利用HIS模型的H分量提取的叶片正常部位信息与修复后图像做掩膜运算,获得叶片范围内的病斑边界,然后,运用形态学运算剔除图斑中未闭合的边缘线;最后,采用归一化绿蓝差值指数(Normalized Difference Green and Blue Index,DNGBI)对封闭的非病斑区域进行阈值过滤,提取出稻瘟病病斑。试验结果表明:对叶瘟病斑的正确识别率可达到90.26%。     

种植方式及施氮量对水稻灌浆初期氮代谢关键酶活性和产量性状的影响

<正>随着我国大量农村劳动力向非农产业转移,从事农业生产的劳动力不断减少,传统水稻移栽种植方式因费时费工逐渐被农民弃用,而直播、抛秧和机插等省时、省工的种植方式成为农民的主要选择[1]。一般来说,直播、抛秧和机插种植方式会通过影响水稻群体质量的构建和生育期长短来影响作物的生理和产量性状。氮素代谢是作物最重要的生理过程之一,与作物的产量和品质有着密切关系[2]。这     

菜蛾的发育起点温度和有效积温研究

采用18、21、24、27、30℃5个温度对菜蛾(Plutella xylostellaL)各虫态(龄)发育起点温度和有效积温进行了测定。结果表明,卵、幼虫、蛹在18~30℃范围内均能正常生长发育,尤以24~27℃条件下最适宜于菜蛾的生长发育,发育速率与温度呈直线关系。卵、一龄幼虫、二龄幼虫、三龄幼虫、四龄幼虫和蛹的发育起点温度分别为11.07、9.49、9.96、10.20、9.96、8.96℃,有效积温分别为47.10、36.90、34.03、33.62、34.03、72.83日.度。在宁夏菜蛾一年可发生6~7代,在沙芥生长期发生3~4代。     

IFN-γ在大鼠脾脏内的定位研究

观察大鼠脾脏内IFN-γ免疫反应产物的特征与分布。应用免疫组织化学链酶菌抗生素蛋白-过氧化物酶法(Streptavidin-perosidase,SP法),结合葡萄糖氧化酶-DAB-硫酸镍胺呈色。IFN-γ反应产物在大鼠脾脏的小梁、白髓、红髓和边缘区均有分布,证明了脾脏内存在IFN-γ,为“免疫-神经-内分泌网络”提供了形态学依据。     

基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法

稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。     

加强实践教学 提高动物学教学效果

对高校动物学教学现状进行了分析,得出高校动物学教学应实现理论和实践一体化的结论,并提出了改革动物学实验教学、加强实践教学基地建设的具体方法,为提高动物学教学效果提供了思路。     

水稻抗倒伏性状影响因素研究进展

从水稻倒伏的发生规律、影响水稻倒伏的3方面原因即环境因素、田间管理措施、遗传育种等展开了论述,并就如何提高水稻抗倒伏能力提出了对策。     

基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络"词"(word)用作高光谱图像表达的"基",直方图统计各光谱"词"在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3"词袋表达-病害程度等级标签"数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。     

窝眼窄缝式气吸滚筒排种装置的试验

为了实现超级稻工厂化育秧,保证作业质量,研制了窝眼窄缝式气吸滚筒排种试验装置。以超级稻“培杂泰丰”为研究对象,采用4因素3水平正交试验设计方法,研究了窝眼半径、窄缝宽度、真空度和滚筒转速对播种空穴率、重播率和合格率的影响规律。通过对试验结果的分析,得出了影响空穴率和合格率的主次顺序为窝眼半径＞真空度＞滚筒转速＞窄缝宽度;影响重播率的主次顺序为窝眼半径＞滚筒转速＞窄缝宽度＞真空度;最佳参数组合为窝眼半径5.5 mm、真空度4 kPa、滚筒转速为0.82 rad/s和窄缝宽度1 mm。经验证,在最佳参数下,播