韩国果树生产几点可借鉴的经验

河北省林业局组织“河北省果树技术培训团”于2 0 0 1年 11月 5～ 2 5日赴韩国进行考察学习 ,了解了韩国果树栽培的先进经验 ,考察了韩国的果品生产、加工、流通以及农协的运作方式。现将考察结果总结如下 ,以为我省林果业健康持续快速发展提供借鉴。1　韩国果树生产情况韩国主要的栽培树种有苹果、梨、桃、葡萄等落叶果树和柚、柑桔类等常绿果树。目前全国果树面积16 9万ｈｍ2 ,产量 2 4 2 9万ｔ,其中苹果 2 9万ｈｍ2 、产量 4 8 9万ｔ ,品种以红富士、红露为主 ;梨 2 6万ｈｍ2 、产量 32 3万ｔ ,品种以晚熟新高梨为主 ,占73 2 % ;葡萄…     

优质酿酒葡萄标准化生产技术

<正>随着人们生活水平的不断提高,优质、安全、营养的食品越来越受到消费者的睛睐,人们对酒类的消费也逐渐由高度酒向低度酒、由粮食酒向果酒发生了转变,而具营养、保健作用的葡萄酒逐步走向寻常百姓餐桌。生产出优质酿酒葡萄原料,实现从"土地至餐桌"的全程监控,已成为制约葡萄酒产业实现可持续发展的重要瓶颈。因此,研究和探索优质酿酒葡萄标准化栽培技术以全面提高酿葡萄酒的品质,显得尤为重要。     

基于最优控制策略的复杂环境移动机器人轨迹规划

复杂环境下移动机器人轨迹规划由于障碍物放置杂乱且无规律,常常面临避障失败的问题。本文将机器人的轨迹规划归结为优化问题,提出了一种基于优化策略的轨迹规划方法。该方法包括3部分：首先,对优化问题的约束建模,包括机器人的运动学模型、变量极值约束、障碍物避碰模型;然后,建立优化求解策略,通过决策变量区间均分、内置插值点和基于拉格朗日多项式的变量描述方式进行离散化,针对离散化导致的约束失效对变量进行等距时间离散并建立惩罚函数,从而实现有效避障;最后,基于随机分形搜索算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,本文所述方法可以有效解决移动机器人在复杂环境下的障碍物避碰问题。     

基于关键点预测的装配机器人工件视觉定位技术

针对目前装配机器人基于手工的特征检测易受光照条件、背景和遮挡等干扰因素的影响,而基于点云特征检测又依赖模型构建精度,本文采用深度学习的方式,对基于关键点预测的工件视觉定位技术展开研究。首先,采集工件各个角度的深度图像,计算得到工件的位姿信息,选取工件表面的关键点作为数据集。然后,构造工件表面关键点的向量场,与数据集一同进行深度训练,以实现前景点指向关键点的向量场预测。之后,将向量场中各像素指向同一关键点的方向向量每两个划分为一组,取其向量交点生成关键点的假设,并基于RANSAC的投票对所有假设进行评价。使用EPnP求解器计算工件位姿,并生成工件的有向包围盒显示位姿估计结果。最后,通过实验验证了系统估计结果的准确性和鲁棒性。     

不同透光率果袋对黄冠梨鸡爪病发生的影响

不同透光率的果袋对黄冠梨鸡爪病的发生有显著影响,透光率40％的果实袋,果实采收黄绿色,鸡爪病发生率为0,且果实含糖量高;内层有黑纸透光率1％的果实袋,果实发病率分别为29.0％和为30.5％不套袋果无鸡爪病发生.建议生产中黄冠梨采用透光率40％的果袋进行套袋.