辣椒细胞质雄性不育系离体培养植株再生研究

以辣椒细胞质雄性不育系9704A和8214A为试材，取无菌苗真叶进行培养。研究了不同浓度的IAA,6-BA和GA3对不定芽的诱导和伸长作用，结果表明：MS+6-BA5.0 mg/L +IAA1.0 mg/L有利于不定芽的诱导。MB+IAA1.0 mg/ L +6-BA3.0 mg/L + GA32.0 mg/L +AgNO310.0 mg/L有利于芽的伸长。将2.0 cm以上的芽转入生根培养基诱导不定根发现：1/2Ms+IAA0.3~0.5 mg/L有利于不定根的诱导。     

大枣保鲜的主要技术与方法

大枣是我国独具优势的重要果品之一,具有重要的营养价值,因此大枣的保鲜问题一直是科学工作者不断探讨的问题。介绍了几种主要的大枣保鲜技术,包括冷藏、气调贮藏、减压贮藏和化学药剂保藏等。     

黄瓜上烟粉虱成虫种群空间分布格局及时序动态

应用6种聚集度指标和Iwao法、Taylor幂法则,考查了2006年7—8月份烟粉虱成虫种群（Bemisia tabaci）在黄瓜上的分布型;分析这些聚集度指标与密度的相关性,选择了受密度影响较小的负二项分布的k值,描述种群的时序动态。结果显示：在黄瓜的生长期间,该成虫种群聚集强度有明显的变化,水平空间为高→低→高→低,百株虫量最多为23359头,最少为1908头;垂直空间为低→高→低→高,百株第8叶烟粉虱成虫数量最多,为9093头,其次是第9叶和第7叶,分别为8488头和8353头。从该种群在黄瓜上的整个发生期来看,种群空间格局处于扩散和聚集交替进行的动态过程中。在空间分布格局研究的基础上,给出了合适的抽样数。     

刺槐光合生理生态特性日变化研究

为了解刺槐光合生理生态特性及生长的适宜生态条件,培育出优质高产的林木,采用LI-6400光合测定系统对刺槐的光合生理特性日变化及其与气象因子关系进行了研究。结果表：（1）刺槐的Pn日变化呈“双峰型”曲线,有明显的“午休”现象,第一个峰出现在9：00左右,第二个峰出现在15：00左右,第一个峰值明显高于第二个峰值。（2）Tr在很大程度上决定于气孔的活动状态,Ci因为Gs的降低而减少,刺槐的光合速率控制因子为气孔限制。（3）Pn与Gs成极显著正相关,与Tr成显著性正相关。环境因子主要是影响叶片的Tr、Vpdl和Tl来影响Pn,PAR对Pn的影响较大,但可能不是导致刺槐光合“午休”的直接因素。     

不同浓度赖氨酸对猪IEC碱性氨基酸转运载体mRNA表达的影响

本研究通过建立猪肠粘膜上皮细胞（Intestinal epithelial cells, IEC）原代培养的方法,研究了赖氨酸对体外培养的猪小肠粘膜上皮细胞碱性氨基酸转运载体mRNA表达的影响。用机械刮取初生仔猪小肠粘膜加胶原酶Ⅱ消化的方法,成功地在体外培养了新生仔猪IEC;分别用浓度为0.5 mM、2 mM、8 mM赖氨酸处理细胞96 h,提取细胞总RNA,采用实时荧光定量PCR方法,检测了碱性氨基酸转运载体在不同处理细胞中的表达丰度。结果表明：高浓度的赖氨酸对CAT-1 mRNA的表达有上调作用,差异极显著(P<0.01),并且呈剂量依赖效应;不同浓度的赖氨酸对CAT-2 mRNA的表达影响不大,8 mM和2 mM赖氨酸组CAT-2 mRNA的表达丰度均有低于0.5 mM的趋势,但二者之间差异不显著(P>0.05);不同浓度的赖氨酸对y+LAT1 mRNA表达影响差异不显著(P>0.05);高浓度的赖氨酸可提高4F2hc mRNA的表达;0.5 mM和2 mM赖氨酸组4F2hc mRNA的表达丰度均低于8 mM,且差异显著(P<0.05);0.5 mM和2 mM赖氨酸组之间差异不显著(P>0.05)。     

基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别

针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。     

棉花采摘机器人红外测距技术研究

为定位棉株上的棉花,用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0.7~1.6 m的距离区间内建立红外测距模型,获取了棉株表面点云的距离图像,测量精度达0.0085 m。以0.65为标准差设计高斯滤波器的尺寸,用1-D高斯滤波器平滑棉株图像,用2-D高斯滤波器求取其梯度图像,以0.2 m、0.08 m为强、弱阈值,基于Canny边缘检测算子构建闭环边缘,结合形态学运算提取棉花区域,去除棉枝。用峰点滤波器削弱棉花图像中的粘连重叠现象,基于分水岭算法提取单朵棉花并求取其距离。结果表明,单朵棉花的图像识别率达91.3%,红外与人工测距结果的相关系数为0.992 2,为采摘机器人运动轨迹的规划提供了参数。     

干燥机粮层通风阻力特性数值模拟与试验

粮层内部通风阻力特性是影响干燥均匀性和能量损耗的关键因素之一。针对传统的经验公式存在精度偏低、未考虑粮层多孔介质的复杂变化因素和非线性的不确定性问题,基于传统的Ergun模型进行了压力损失因素分析;在通风阻力试验平台测定试验数据,通过探索性分析方法对风速进行分段,引入误差影响因子λ,导出了一种新的基于多孔介质Ergun的稻谷变层压力场模型;给出了优化阻力特性曲线,构建了变层阻力与层厚的数学关系。试验结果证实,风速小于0.2m/s时,λ取值为1;风速在0.2~0.4m/s范围内时,λ取值为0.89;风速在0.4~0.6m/s范围内时,λ取值为0.79。     

基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测

利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。     

基于高光谱图像技术的稻田苗期杂草稻识别

以生长期为10 d的杂草稻和水稻为研究对象,采集其高光谱图像信息,对其进行滤波预处理后,利用主成分分析方法优选出1448.89 nm和1469.89 nm波长下的特征图像.对每个特征图像,分别提取其形状特征、纹理特征和颜色特征,共18个特征变量.基于这些特征变量,利用神经网络方法建立杂草稻和水稻的判别模型,模型训练时杂草稻和水稻的回判率都为100％;预测时,杂草稻的回判率为92.86％,水稻的回判率为96.88％.研究表明,利用高光谱图像技术快速鉴别稻田苗期杂草稻是可行的.