杂交稻低播量精量播种育秧及机插取秧特性

【目的】明确杂交稻70 g以下低播量精量穴播和条播对育秧效果及机插特性的影响,突破生产中杂交稻机插的技术瓶颈。【方法】以中浙优1号和甬优1540两个杂交稻品种为材料,利用机插标准9寸盘,设置机械穴播和条播两个精量播种方式,并以机械流水线撒播为对照,穴播规格为16(纵向)×34(横向)穴,条播为纵向16条,以穴播5粒、3粒及2粒的播种量进行播种试验。考查了低播量下不同播种方式对秧苗生长影响及配套取秧效果【结果】1)低播量下不同播种方式对秧苗成苗率的影响不大。2)降低播种量提高秧苗生长一致性,且穴播和条播秧苗生长一致性好于撒播。3)与撒播相比,精量穴播和条播能够在低播量下提高秧苗根系盘结力和成毯性,中浙优1号和甬优1540根系盘结力比撒播平均高75.4%和81.0%,播量每穴3粒时即能有效成毯,穴播和条播差异不大。4)精量穴播和条播能够显著降低低播量下机插漏秧率,中浙优1号和甬优1540机插漏秧率平均分别比撒播低76.3%和74.6%,穴播和条播下,两个品种每穴播量3粒的漏秧率均在1%以下,与撒播相比降幅在10个百分点以上。5)精量穴播和条播机插取秧苗数均匀度比撒播要好,两个品种预期取秧2~5苗(5粒)、1~3苗(3粒)和1~2苗(2粒)比例均达80%以上,中浙优1号和甬优1540机插苗数均匀度平均比撒播高121.2%和67.0%,其中,穴播机插取秧苗数均匀度及预期取秧苗数比例高于条播。【结论】精量穴播和条播可以解决目前杂交稻机插用种量大、漏秧率高和机插取秧苗数均匀度差的问题。     

Precipitation forecasting by large-scale climate indices and machine learning techniques

Global warming is one of the most complicated challenges of our time causing considerable tension on our societies and on the environment. The impacts of global warming are felt unprecedentedly in a wide variety of ways from shifting weather patterns that threatens food production, to rising sea levels that deteriorates the risk of catastrophic flooding. Among all aspects related to global warming, there is a growing concern on water resource management. This field is targeted at preventing future water crisis threatening human beings. The very first stage in such management is to recognize the prospective climate parameters influencing the future water resource conditions. Numerous prediction models, methods and tools, in this case, have been developed and applied so far. In line with trend, the current study intends to compare three optimization algorithms on the platform of a multilayer perceptron (MLP) network to explore any meaningful connection between large-scale climate indices (LSCIs) and precipitation in the capital of Iran, a country which is located in an arid and semi-arid region and suffers from severe water scarcity caused by mismanagement over years and intensified by global warming. This situation has propelled a great deal of population to immigrate towards more developed cities within the country especially towards Tehran. Therefore, the current and future environmental conditions of this city especially its water supply conditions are of great importance. To tackle this complication an outlook for the future precipitation should be provided and appropriate forecasting trajectories compatible with this region's characteristics should be developed. To this end, the present study investigates three training methods namely backpropagation (BP), genetic algorithms (GAs), and particle swarm optimization (PSO) algorithms on a MLP platform. Two frameworks distinguished by their input compositions are denoted in this study: Concurrent Model Framework (CMF) and Integrated Model Framework (IMF). Through these two frameworks, 13 cases are generated: 12 cases within CMF, each of which contains all selected LSCIs in the same lead-times, and one case within IMF that is constituted from the combination of the most correlated LSCIs with Tehran precipitation in each lead-time. Following the evaluation of all model performances through related statistical tests, Taylor diagram is implemented to make comparison among the final selected models in all three optimization algorithms, the best of which is found to be MLP-PSO in IMF.     

荸荠去皮机设计与试验

针对荸荠(Eleocharis dulcis(Burm. f.) Trin.)外形不规则以及去皮损失大、去不净的问题,采用平刀去顶芽、斜刀去底部、圆弧刀去侧皮的组合切削方式,设计1种荸荠去皮机。通过对荸荠外形参数的测量与建模,拟合得到荸荠外轮廓曲线,确定刀具的结构参数范围。基于3D打印技术,采用单因素试验,确定了切削速度、底面斜刀倾角与长度、侧面圆弧刀弦长对去皮损失率与去净率的影响,优化得到了适宜的结构参数与运动参数,在转速为40 r/min、底面斜刀倾角为82°、底面斜刀长度为14 mm、侧面圆弧刀弦长为22 mm(直径42.75 mm)的条件下,去净率达到93%,损失率为24.4%,显著高于人工去皮与机械摩擦去皮。     

基于“流水线”的茄果类种苗半自动嫁接机研究

阐述了国内外茄果类种苗半自动嫁接机存在的作业生产率过低的问题,针对国内种苗嫁接环境,以茄果类种苗为作业对象,提出了基于"流水线"的半自动嫁接作业模式,选取适合机械化操作的贴接嫁接法,分析了生产节拍、作业工序与作业生产率的关系,最终将夹持、切削、拢苗、对接、上夹和下苗6个工序合理分配至4个工位。进行了整机嫁接作业试验,结果表明基于"流水线"的嫁接生产模式可实现1000株/h的嫁接生产率,有效提高了作业效率。     

紫云英绿肥盛花期埋切翻压组合作业机设计与试验

为实现紫云英绿肥规模化种植区域的绿肥高效、低耗机械化翻压,基于前端埋切、后端翻压的结构配置思路,设计了一种无动力输入的紫云英绿肥盛花期埋切翻压组合作业机。对盛花期紫云英生物学特征及压切特性开展研究,进而设计了辊筒组件、前悬挂连接组件、栅条式翻转犁等主要工作部件;通过理论计算和力学分析,得到实现紫云英茎秆顺畅埋切的压切辊半径为305 mm、压切刀滑切角范围为34. 3°～55. 7°;采用水平直元线法设计了栅条式犁体曲面,推导得到导曲线抛物线方程,并绘制了犁体直元线角变化规律图。紫云英绿肥盛花期田间翻压试验结果表明:在机具作业速度为5. 8～6. 0 km/h条件下,茎秆切断长度合格率92%,耕宽稳定性变异系数3. 7%,耕深稳定性变异系数5. 6%,土垡破碎率85. 6%,植被翻压覆盖率98. 3%,试验指标均符合国家和行业标准要求。设计的埋切翻压组合作业机工作效率可达0. 67～1. 20 hm2/h,在翻压质量和组配方式上明显优于目前我国常用的畜力犁、铧式犁、旋耕机等翻压方式,具有很好的推广应用价值。     

我国马铃薯速冻薯条加工产业发展现状及建议

针对马铃薯速冻薯条市场规模、生产产能、加工工艺研究及加工装备开发等现状,该文进行了充分的调研和综合分析。结果表明,国内速冻薯条市场需求逐年增加,呈现消费方式多样化、消费场景多元化的特点;速冻薯条生产企业两极分化严重,中等规模(3～5t/h产能)生产线自主配套能力相对空白。指出国产速冻薯条加工存在问题,提出了注重工艺研究、加强核心技术装备开发和完善成套生产线配套能力的发展建议。     

定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

缺株玉米行中心线提取算法研究

无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区（Region of Interest,ROI）,提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。     

基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类

在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80～110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN（K-Nearest Neighbors）、SVM（Support Vector Machine）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。     

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。