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31.
翅形态特征在重阳木斑蛾成虫性别鉴定中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了明确重阳木斑蛾的翅形态特征在其性别鉴定中的作用,探索雌雄难于区分的成虫的数值鉴定方法。采用图像处理与分析技术,通过爱普生扫描仪获取重阳木斑蛾前翅图,利用BugShape v1.0软件提取雌雄成虫翅的轮廓特征,利用tpsDig2软件获取翅脉交叉点位置特征,并利用独立样本t检验和标志点空间普氏叠加和扭曲分析,以明确此类特征在该成虫雌雄鉴定中的作用。结果表明,重阳木斑蛾成虫左右前翅轮廓特征在同一性别中差异不显著。仅利用左前翅数据进行分析时,翅面积、短轴长度、等效圆半径、偏心率、球状性和圆形度在两个性别中存在极显著差异,周长和长轴长度的差异达到显著水平,而紧凑度和叶状性差异不显著。使用左右前翅作为数据集进行分析时,除紧凑度和叶状性差异仍不显著外,其余参数均达到极显著水平。雌雄前翅轮廓特征作为指标来判别性别时正确率为100%,但存在左右翅相互错判现象。翅膀内部翅脉交叉点的空间位置在个体间存在较大差异,主要表现在相对于翅的横向方向变异大。雌雄间的差异主要存在于外缘附近的翅脉交叉点。结论:通过前翅的轮廓特征可以区分重阳木斑蛾雌雄成虫的差异。翅脉交叉点空间位置在雌雄间和个体间存在一定的变异。 相似文献
32.
脱氢枞胺水杨醛类席夫碱(Schiff Bases)对铜离子萃取性能的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
合成5种脱氢枞胺水杨醛类Schiff碱,对其萃取铜离子的影响因素进行研究,并与萃取剂N902对电镀废水中铜离子的萃取性能进行了比较.结果表明:萃取温度和萃取时间对铜离子萃取率的影响不明显,萃取温度在20~30 ℃、萃取时间为2 h就能达到萃取平衡;大部分Schiff碱在低pH范围内对铜离子的萃取效果不理想,在高pH范围内有较好的萃取性能.DHAA 2,3,4-三羟基苯甲醛的萃取效果与N902相当. 相似文献
33.
以鲜红辣椒S06为材料,采用超声波法从鲜红辣椒S06中提取辣椒素,通过单因素试验得出较佳的乙醇–石油醚溶剂混合比、料液比、提取温度和时间,再通过L9(34)正交试验优化辣椒素的提取工艺。结果表明:提取率最高的条件为乙醇–石油醚溶剂混合比为3∶7,料液比为1∶5.5,温度为60℃,时间为2.0h;纯度最高的条件为乙醇–石油醚溶剂混合比为3∶7,料液比为1∶5.5,温度为65℃,时间为1.5h;与传统的乙醇提取法相比较,提取率和纯度分别提高了27.8%和53.8%,辣椒素提取率达(4.961±0.232)‰,辣椒素纯度达(8.568±0.245)%。该方法能提高辣椒素的提取率,降低提取成本,改良生产工艺。 相似文献
34.
为选择提取岷山红三叶中总异黄酮的最佳方法,本文研究了用回流法、冷浸法和索式提取法提取岷山红三叶中总异黄酮的效果.通过紫外分光光度法测定提取液中的总黄酮含量,结果表明:回流提取法提取效果优于冷浸法和索式提取法.具有安全、简便和提取率高的优点. 相似文献
35.
为探究桑叶粗多糖最佳提取工艺,利用正交试验设计对桑叶粗多糖的提取工艺进行优化。以桑叶粗多糖得率为评价指标,以加水倍数、煎煮时间、煎煮次数为考察因素,设计3因素3水平正交试验,采用苯酚一硫酸比色法进行桑叶粗多糖含量测定,比较得出桑叶水提物的最佳制备工艺,并在此基础上考察不同浓度乙醇对桑叶粗多糖提取的影响。结果显示,煎煮次数对桑叶粗多糖提取率影响最大,当加水倍数为25倍,煎煮时间为2 h,煎煮2次时桑叶水提物中桑叶粗多糖提取率最高,为4.94%。但结合影响因素分析,最终确定桑叶水提物的最佳提取工艺为加25倍水,煎煮2 h,煎煮3次。乙醇浓度对桑叶粗多糖的含量及得率影响很大,70%乙醇醇沉所得水提物中桑叶粗多糖质量最大,40%乙醇醇沉所得桑叶粗多糖含量最高,平均含量达41.5%,显著高于其他乙醇浓度(P < 0.05),提示乙醇浓度越高,桑叶粗多糖含量越低,但得率越高。桑叶粗多糖最佳提取工艺为:加水倍数为25倍,煎煮时间2 h,煎煮3次,采用70%乙醇醇沉。 相似文献
36.
37.
38.
39.
为优化黑桑椹总黄酮超声波提取工艺,以库尔勒市阿瓦提乡采摘园种植的黑桑椹果实为原料,在单因素试验结果的基础上,分别选取乙醇体积分数、提取温度、提取时间、液料比4 个因素开展Box-Behnken 中心组合试验,利用Design-Expert 8.06 软件对结果进行分析和优化。结果表明,黑桑椹中黄酮类物质的最佳提取工艺条件为:乙醇体积分数60%,提取温度70 ℃,超声时间40 min,液料比30∶1(mL/g)。在此工艺条件下,黑桑椹黄酮类物质提取量为9.565 mg/g。说明应用响应面法所得到的提取工艺参数可行性强、可靠性高。 相似文献
40.
基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7~17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%~83.4%,召回率达51.1%~73.9%,调和平均值为57.6%~78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。 相似文献