猪体三维电学模型构建与验证

针对剩余电流保护装置因保护死区造成的投运率低和误动作问题,构建生物体的电学模型,获取大量的触电信号,进一步研究触电电流与剩余电流间的相互关系,可为解决保护装置存在的上述问题奠定基础。该文以猪为研究对象,采用Otsu算法将CCD相机采集的标准图像二值化,利用Canny边缘检测法提取图像轮廓并细化,在对图像归一化处理的基础上采用圆弧拟合法获取猪体轮廓关键点,并运用整体变换法获得猪体514个关键点的三维空间坐标,在ANSYS平台上建立猪的三维实体模型;基于修正系数法研究猪体组织介电特性的基础上,构建猪的电学模型并进行触电仿真试验。结果表明：触电电压相同时,面接触触电方式,左前肢-左后肢和左前肢-右后肢触电路径下平均电流密度分别为0.973和0.641 A/m2,线接触触电时分别为0.782和0.579 A/m2;相同触电方式下,左前肢-左后肢触电路径中的电流密度大于左前肢-右后肢触电路径中的电流密度,相同触电路径下,面接触触电方式触电电流密度大于线接触触电的电流密度;2种触电方式下各30组数据,触电仿真电流与触电物理试验获得电流的平均相对误差为3.5%,该电学模型在生物体触电仿真研究中可行。研究结果可为进一步研究人体电学模型提供参考。     

微波消解—ICP-OES法同时测定有机肥、复混肥和尿素中多种元素含量的研究

采用微波消解法处理样品,建立了电感耦合等离子体光谱法同时测定有机肥、复混肥和尿素中铅(Pb)、砷(As)、汞(Hg)、铬(Cr)、镉(Cd)、铜(Cu)、锰(Mn)、钴(Co)、锌(Zn)、镍(Ni)和锑(Sb)11种元素的分析方法。优化了微波消解条件、仪器条件,进行了方法的检出限、精密度、准确性试验。方法检出限为0.003~0.015 mg/L,相对标准偏差均8.1%,回收率为82.4%~103%,通过水系沉积物标准参考样(GBW-07311)及国家标准方法的验证表明,该方法具有简便、快速、准确、灵敏度高等特点,适合有机肥、复混肥和尿素中11种元素的同时测定。     

Prediction of response to marker-assisted and genomic selection using selection index theory

Selection index methods can be used for deterministic assessment of the potential benefit of including marker information in genetic improvement programmes using marker-assisted selection (MAS). By specifying estimates of breeding values derived from marker information (M-EBV) as a correlated trait with heritability equal to 1, it was demonstrated that marker information can be incorporated in standard software for selection index predictions of response and rates of inbreeding, which requires specifying phenotypic traits and their genetic parameters. Path coefficient methods were used to derive genetic and phenotypic correlations between M-EBV and the phenotypic data. Methods were extended to multi-trait selection and to the case when M-EBV are based on high-density marker genotype data, as in genomic selection. Methods were applied to several example scenarios, which confirmed previous results that MAS substantially increases response to selection but also demonstrated that MAS can result in substantial reductions in the rates of inbreeding. Although further validation by stochastic simulation is required, the developed methodology provides an easy means of deterministically evaluating the potential benefits of MAS and to optimize selection strategies with availability of marker data.     

高速剪切辅助碱法从龙眼核中提取淀粉的研究

以龙眼核为原料,采用高速剪切辅助碱法提取龙眼核淀粉。根据单因素试验和正交试验的结果,结合实际生产情况,确定龙眼核淀粉的最佳提取条件为剪切速率3 000 r/min,溶液p H值9,料液比1∶20,提取时间30 min,淀粉得率可以达到25.12%。与传统碱法相比,高速剪切辅助碱法得率高、提取时间短、对环境相对友好,是一种值得开发的新型淀粉提取方法。     

叶片尾缘加弯板垂直轴风力机转矩特性数值模拟

文章提出一种在叶片尾缘加装弯板改善直线翼垂直轴风力机叶片周围流场,提高风力机转矩特性的方法。选取NACA0024和NACA0012两种直线翼垂直轴风力机常用翼型,利用数值模拟计算包括不加装弯板在内具有7种弯板长度2叶片直线翼垂直轴风力机输出转矩特性和静态起动转矩特性。结果表明,在NACA系列对称翼型尾缘加弯板叶片可在一定程度上改善直线翼垂直轴风力机输出转矩特性和静态起动特性。叶片尾缘加装弯板后可在某些旋转角下改变叶片上下表面压力分布,减少涡旋和流动分离产生,提高叶片气动特性,改善风力机转矩特性。研究发现,弯板长度为弦长40%风力机转矩特性改善效果最好,最大输出转矩系数较无弯板风力机提高17%,静态平均起动转矩提高26.4%。     

民勤绿洲生态气候资源及其利用

民勤绿洲边缘 ,光照丰富、温差大 ,有利于农产品质量的提高。但是水资源缺乏 ,地下水位急剧下降和土地沙化是民勤绿洲农业生产的首要问题。如何充分利用现有生态资源 ,并充分提高其利用率是摆在我们面前的一个主要课题。只有通过引进优良品种 ,调整农业种植结构 ,大力推广节水灌溉技术 ,才是解决上述问题的有效途径     

基于深度学习的多品种鲜食葡萄采摘点定位

鲜食葡萄品种多样,具有不同的形状和颜色。针对葡萄采摘机器人采摘不同品种鲜食葡萄时采摘点定位精度降低的问题,提出一种基于深度学习的多品种鲜食葡萄采摘方法。首先利用PSPNet(MobileNetv2)语义分割模型分割葡萄图像,在葡萄上方设置一个兴趣区域,在兴趣区域内使用自适应阈值果梗方向Canny边缘检测提取果梗边缘信息,然后采用霍夫变换检测果梗边缘上的直线段并进行直线拟合。最后将拟合的直线与兴趣区域的水平对称轴的交点作为采摘点。对晴天顺光、晴天逆光、晴天遮阴3种光照条件下的克瑞森、阳光玫瑰、红提和黑金手指4个品种的360幅葡萄图像进行采摘点定位试验。结果显示,采摘点定位准确率为91.94%,定位时间为187.47 ms,在模拟试验中采摘成功率为85.5%。     

基于高分六号卫星红边波段的森林蓄积量遥感反演——以西宁市针叶林为例

红光波段和近红外波段常被作为森林蓄积量反演的敏感波段,介于两者之间的红边波段往往被忽略,为了明确红边波段对森林蓄积量的遥感反演精度的影响,本研究基于高分六号卫星宽幅影像（GF6-WFV）,结合西宁市2014年森林资源二类调查数据,从光谱特征、植被指数、地形因子、影像纹理等4个方面选取蓄积量反演的自变量,采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）模型,分析比较了有无红边波段对西宁市针叶林蓄积量遥感反演精度的影响。结果表明：（1）无红边波段（No Red-Edge）和加入红边波段（Red-Edge Added）两组处理的纹理特征变量降维后,其主成分信息主要解释了红外、近红外以及红边1波段的纹理特征。（2）与蓄积量相关的光谱特征变量：No Red-Edge处理主要包括红边波段和近红外波段的地表反射率,Red-Edge Added处理主要为红边1波段的地表反射率;植被指数变量：No Red-Edge处理主要包括NDVI和SAVI,Red-Edge Added处理为MTCI。（3）加入红边波段后,RF模型的R²优于MLR模型,分别为0.6719和0.5487,RF模型的均方根误差（RMSE）小于MLR模型,分别为26.3m³hm⁻²和20.8m³hm⁻²。（4）去除模型对反演精度的影响后,相对于No Red-Edge,Red-Edge Added处理的反演结果与观测值拟合的R2提高了11.6%,RMSE降低了9.1%。说明加入红边波段可显著提高西宁市针叶林蓄积量的反演精度,研究结果可为森林蓄积量的遥感反演提供科学依据。     

苹果树图像分割算法研究综述

在国内外图像处理和机器视觉技术在苹果树图像分析应用相关研究的基础上,总结了专门针对苹果树图像分割技术的研究进展。按照图像分割的技术体系,分析了苹果树图像分割技术的主要研究进展,系统地总结了图像分割算法及其在苹果树图像应用上的特点,提出了苹果树图像分割算法的演进图,展望了苹果树图像分割算法研究发展的趋势,为基于图像处理及机器视觉技术的苹果信息化技术研究提供了参考。     

Detection of Edges within the Cross Sectionfrom Projections of Parallel Beams Via the Wavelet Method

The wavelet analysis are used in the detection of edges within the cross sectionfrom projections of parallel beams. This method can be applied in computerized tomography (CT) inorder to reduce the noise and the number of projections.