国审高产夏大豆新品种桂夏豆2号的选育

桂夏豆2号是以桂早一号(矮脚早×北京豆)为母本,巴西13为父本有性杂交育成的夏大豆新品种,该品种区域试验平均产量2 855.25 kg/hm2,较对照埂青82增产30.25%,生产试验平均产量2 800.95 kg/hm2,较对照埂青82增产38.33%,蛋白质含量41.67%,油分含量19.08%,耐低磷、耐酸铝能力较强.适宜在广东、广西、海南、福建和江西南部地区夏播种植.2006年通过国家农作物品种审定委员会审定.     

早籼稻品种更替过程中农艺性状的演变特征

以南方稻区品种更替过程中大面积推广的18个早籼稻代表品种为材料,按高秆品种、矮秆品种、矮抗品种、优超品种4个演变阶段,采用常规栽培方法研究其农艺性状的演变特征。结果表明,随着品种的演变,产量、收获指数、每穗粒数均有提高;有效穗、结实率、千粒重变化不大。进一步分析表明,每穗粒数的增加是着粒密度改良所致。农艺性状与年代的回归分析表明,生物量与株高在1980年后有增加的趋势,生育期有缩短的趋势。相关分析表明,决定早籼稻产量的农艺性状为生物量、株高、收获指数和每穗粒数。     

Performance analysis of a concentrating solar hybrid photovoltaic thermal system

The photovoltaic components of a hybrid photovoltaic thermal (PV/T) system are combined with a solar thermal collector, which generates both thermal and electrical energy simultaneously with a higher integrated efficiency. A three dimensional steady model of the concentrating solar PV/T system which has a plate type metallic thermal collector with a serpentine rectangular channel is developed. The processes of photovoltaic and thermal transformation and heat transfer in the PV/T collector are calculated and simulated. The effects of the optical concentrating ratio, coolant mass flow rate, ambient air velocity and glass cover on both thermal and electrical performance of the collector are presented and discussed.     

基于ADAMS的油菜割晒机顺向侧铺装置参数优化与试验

针对常规立式油菜割晒机多采用侧边铺放方式,茎秆铺放方向与机组前进方向垂直,油菜茎秆铺放角差异大、姿态各异,易导致后续捡拾作业喂入量波动和捡拾不彻底等现实问题,提出了一种油菜割晒机顺向侧铺装置,分析了关键部件作业参数,基于ADAMS开展了铺放质量的仿真优化试验。利用运动学与动力学分析了割台排禾口处茎秆的平抛运动过程及其落地后的定轴转动过程,结合茎秆铺放角形成机理,计算得出拨禾星轮齿数为7、转动角速度为6.27rad/s,确定了排禾导向板曲线参数方程;基于ADAMS构建了油菜茎秆顺向侧铺装置的多体运动学仿真模型,以机组前进速度、横向输送链速比、割台倾角为因素,以茎秆铺放角为评价指标,开展了Box-Behnken仿真试验,以铺放角最小为目标构建了优化目标函数,运用Design-Expert软件求解得到最佳参数组合并开展了仿真和田间验证试验。Box-Behnken试验结果表明,最佳参数组合为机组前进速度0.93m/s、横向输送链速比1.11、割台倾角117.93°,理论最优铺放角为15.25°。仿真验证试验结果表明,在最佳参数组合条件下,铺放角仿真值为14.42°,与理论值相对误差为5.4%。田间试验结果表明,油菜顺向侧铺装置作业顺畅、无堵塞,油菜茎秆平均铺放角为17.25°、平均铺放宽度为752mm、平均铺放层高度为323mm,可满足实际生产需求。该研究可为立式油菜割晒机铺放装置结构改进和优化提供参考。     

基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。     

油菜精量联合直播机覆秸装置设计与试验

在长江中下游稻油轮作区,前茬水稻机收后秸秆全量留田,当接茬进行油菜精量联合直播作业时,浮秸易缠绕直播机触土部件,造成机具堵塞、种子落在秸秆上难以出苗等问题。为此,结合油菜覆草种植农艺措施,提出适于油菜直播水稻秸秆覆盖还田的机械化作业方案,设计了一种与油菜精量联合直播机配套的覆秸装置。通过理论分析,确定了覆秸装置关键环节工作部件的结构参数、安装位置与安装角及工作转速范围。控制秸秆喂入量分别为0.9、1.1、1.3kg/s,进行性能测试试验,验证了理论分析确定的各部件工作转速的适宜性和秸秆输送顺畅稳定性,结果表明,当播种覆秸作业机组配套69.9kW拖拉机、前进速度0.7m/s、捡拾装置滚筒转速80r/min、集秸装置螺旋输送器转速270r/min和链式提升装置转速270r/min时,机具作业顺畅,秸秆捡拾率达到90%以上。控制均匀铺放装置转速分别为210、240、270、300、330r/min,当转速为300r/min时,秸秆覆盖均匀率最高,超过92%。田间试验表明,覆秸直播机秸秆通过性能良好,各环节工作部件作业稳定,各项设计指标均满足技术标准要求,设计的覆秸装置与油菜精量联合直播机集成,一次作业可完成水稻浮秸的捡拾、堆集、输送、覆盖以及旋耕整地、开畦沟、施肥、油菜播种等工序,适宜在水稻机收后秸秆未作任何处理的稻茬田作业。     

油菜联合收获后含杂油菜籽复清机设计与试验

针对现有油菜联合收获机收获作业时油菜籽粒细小不易分离导致收获后籽粒含杂率高、人工复清劳动强度大、缺乏晾晒前机械化复清装备的生产实际问题,设计了一种适于油菜联合收获机作业后含杂油菜籽的复清机。通过运动学和动力学分析确定了螺旋输送装置、离心振动式筛分装置和侧向风选装置的结构及其运行参数,解析了离心振动式筛分装置离心过程和振动过程,基于CFD分析了清选罩壳内部气流场状态。以振动频率、垂直振幅和离心风机出风口风速为影响因素,以油菜联合收获后含杂油菜籽复清机籽粒含杂率和筛分效率为评价指标,开展了单因素试验与正交试验,确定了较优运行参数组合。单因素试验结果表明：振动频率在12.08~14.61Hz,垂直振幅在3.59~3.64mm,离心风机出风口风速在5~7m/s范围内时,清选性能较优;正交试验结果表明：影响含杂率因素主次为离心风机出风口风速、振动频率、垂直振幅,影响筛分效率因素主次为振动频率、垂直振幅、离心风机出风口风速,确定较优参数组合：振动频率为14.61Hz、垂直振幅为3.61mm、离心风机出风口风速为7m/s,在此参数组合下,油菜联合收获后含杂油菜籽复清机的籽粒含杂率平均值为0.53%,筛分效率平均值为98.39%,符合油菜籽粒后续存储标准（含杂率小于3%）。     

基于区域语义和边缘信息融合的作物苗期植株分割模型

为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络,基于侧边深度监督机制,引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息;利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块,融合主干网络和边缘感知模块提取的特征,融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息;联合边缘感知的损失与特征融合的损失,构建联合损失函数,用于整体网络优化。实验结果表明,本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0.962,平均交并比达到0.932;与U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLabV3模型相比,本文模型在不同数据集上平均交并比最高提升0.07,对自然环境下作物苗期植株具有良好的分割效果和泛化能力,可为植株定位、对靶喷药、长势识别等应用提供重要依据。     

冬春鲜喂饲用油菜收获机滚刀式切碎装置设计与试验

针对长江中下游地区饲用油菜生物量大、含水率高,缺乏适用收获机械的问题,开展了冬春鲜喂饲用油菜机械化收获切碎装置设计与试验。根据物料特性、切碎及抛送等作业要求,确定了平板型滚刀式切碎装置主要结构参数和作业参数;采用单因素与二次旋转正交组合试验研究了喂入压辊转速与切碎器主轴转速对茎秆切碎长度合格率和功耗的影响,构建了长度合格率和功耗与喂入压辊转速和切碎器主轴转速的回归方程,优化得出了最佳作业参数。试验结果表明:喂入压辊转速为400～550 r/min,切碎器主轴转速为600～800 r/min,茎秆切碎长度合格率较优。优化得出喂入压辊转速496. 17 r/min、切碎器主轴转速为709. 14 r/min时,茎秆切碎长度合格率为91. 16%。采用平板型滚刀式切碎装置开展鲜喂饲用油菜收获田间试验和饲喂试验表明:收获饲用油菜切碎茎秆长度满足饲用油菜冬春鲜喂要求。     

基于激光雷达的农业耕作微地貌测量装置设计与试验

针对现有地表微地貌测量装置难以兼顾农业耕种作业后地表微地貌测量的精度和效率、部分测量装置单次测量覆盖区域不能满足统计要求的问题,设计了一套由激光雷达、直线导轨、便携式计算机和支架等构成的非接触式地表微地貌测量装置,开发了以STM32单片机为核心的步进电机驱动控制器,并与上位机软件形成整套采集系统,可实现激光雷达精确定位并快速获取地表三维坐标。该装置典型分辨率在激光雷达扫描方向为3. 8～10 mm,垂直扫描方向可在毫米精度范围内任意设置,测距分辨率为1 mm;测量区域覆盖面积典型值为6. 8 m~2,垂直扫描方向分辨率为10 mm时,单次测量时间低于2. 5 min。通过分析测量误差来源,建立了系统误差补偿模型,在15次均值滤波的条件下,该装置测量最大绝对误差为2. 7 mm,最大平均绝对误差为0. 9 mm。油菜机械直播后地表微地貌测量试验结果表明:利用Matlab生成的地表三维模型可以精确地重构原有地表微地貌特征,测量结果与实际地表高度变化吻合度较高;测量数据统计结果表明,固定区域内均方根高度和相关长度测量值需分别在16次和64次的等距采样下达到稳定均值,而畦沟相关评价参数也需要多组样本计算才具有统计意义。