龙须草叶的形态解剖特征

龙须草叶由叶片和叶鞘组成。叶片狭长条形,均长80—120 cm,最长可达2m以上,均宽0.35cm。叶片中间薄,两侧厚,横切面呈长蜂腰状,两者在禾本科中实属罕见。上表皮泡状细胞集中在中脉两侧,数量很少。叶脉维管束鞘细胞为较大的薄壁细胞,内含多数较大的叶绿体,与其外厨叶内细胞构成“花环型”,属C_4植物特征,叶鞘中脉处厚,两侧渐薄,鞘肉中通气组织很发达。     

2020年江苏春茶减产原因分析

2020年江苏早春气温平稳上升,几乎未发生晚霜冻,茶叶产量较往年却减产10％～20％.文章利用主产区气象站历史观测资料和2020年茶叶生产相关资料,分析其减产原因,认为2020年早春气温异常偏高,开采期比常年提前10 d以上,3月17—27日最高气温基本维持在20℃以上,采摘洪峰来得早,受疫情影响引起的茶场人力不足,严...     

基于离散元法的茶叶抖筛机结构参数优化与试验

茶叶抖筛机是茶叶精加工的关键装备,传统抖筛装备主要通过经验设计,筛分性能较差,主要表现在筛净率较低、误筛率较高。该研究结合抖筛机的筛分原理,运用solidworks构建虚拟样机,利用EDEM软件建立茶叶颗粒离散元仿真模型,通过单因素仿真试验对茶叶颗粒进行动力学分析,结果表明,连杆长度、曲柄半径和筛面倾角是茶叶抖筛机筛分性能的主要影响因素。以筛净率、误筛率为评价指标,设计三因素三水平二次旋转正交试验,并运用Design-Expert软件对试验数据进行回归分析,当连杆长度为1 977 mm、曲柄半径为25 mm、筛面倾角为2.8 °时,茶叶筛净率为94.5%、误筛率为4.61%,筛分性能最优。以最优结构参数进行验证试验,筛净率为93.8%,误筛率为4.73%,生产效率为319kg/h,较优化前筛净率提高3.42%,误筛率降低7.62%,生产效率提高8.87%。该研究结果可为茶叶筛分装备的优化提供理论依据。     

基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积（dynamic snake convolution,DSConv）,增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络（path aggregation network,PANet）替换为加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）,强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块（simple attention module,SimAM）,提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率（precision,P）、召回率（recall,R）、平均精确率均值（mean average precision,mAP）、F1得分（F1 score,F1）分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。     

不同烟草品种和采收成熟度对烟叶等级质量的影响

为探究烟叶等级质量与品种及其采收成熟度的关系,以云烟87为对照,分析云烟116、云烟105及其不同采收成熟度对烟叶等级质量的影响。结果表明:除上等烟率外,烤后烟叶各等级质量指标均以云烟105最优,其次为云烟116;随着采收成熟度提高,各品种烤后烟叶等级质量均呈先逐渐变好后逐渐变差的趋势,以CM3处理(叶面综合变黄70%左右,主脉1/2～2/3变白)最优;采收成熟度对烤后烟叶等级质量的贡献率最大,其次为品种,品种与采收成熟度互作最小;云烟116对成熟度的响应较为敏感,而云烟105的响应相对较弱。综合分析,以采收成熟度为CM3的云烟105烟叶等级质量最佳,其次为采收成熟度为CM3的云烟116。     

基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。     

夹持式鲜菱角脱壳机设计与试验

针对鲜菱角手工脱壳率低、菱仁损伤率高等问题,该研究以湖北省浠水县两角菱为对象,设计了一种夹持式鲜菱角脱壳机。对鲜菱角外形尺寸和力学性能参数进行了测量,确定采用夹持板与链条夹持输送、圆形齿刀横切菱角两侧弯角、对辊挤压碾搓脱壳的技术方案。对夹持板、弹性压紧装置、横切刀片和脱壳装置等主要部件结构进行设计和分析,确定了结构和运动参数。运用ANSYS Explicit Dynamics模块对横切过程进行仿真,根据理论分析和仿真结果试制了脱壳样机,开展了横切试验和脱壳试验。横切试验表明,成熟度、输送速度和刀片转速均对切壳率影响显著（P<0.05）,对菱仁损失率影响不显著（P>0.05）。运用Design Expert 12优化得横切装置最优工作参数为：脆熟菱角、输送速度0.1 m/s、刀片转速1 000 r/min,该参数下的平均切壳率为79.41%,平均菱仁损失率为9.82%。采用Box-Benhnken试验设计开展三因素二次回归正交组合试验,优化得到脱壳装置最优工作参数为：脆熟菱角、慢辊转速59r/min,线速比1.5,验证试验的平均脱壳率为66.52%,平均菱仁破损率为12.83...     

铜对烟草光合特性的影响

以烟草为材料,研究了铜对烟草光合作用特性的影响.结果表明,播前采用适宜浓度的硫酸铜(CuSO4·5H2O)溶液处理土壤和种子,能够提高烟草叶片的光合色素含量、希尔反应活力、光合速率和比叶重.铜对烟草光合特性的影响表现为低浓度促进和高浓度抑制的双重作用,且低浓度的促进作用随着时间的延长而减弱,高浓度的抑制作用随着时间的延长而加强.     

头季稻剑叶同化产物分配与再生稻产量的关系

以4个品种(组合)为材料,研究了头季稻剑叶同化产物的分配与再生稻产量的相关关系.结果表明:(1)约70%～75%的剑叶14C同化产物进入到了穗部,25%～30%残留在剑叶和茎鞘中;(2)约65%～80%的剑叶同化产物分配在倒一和倒二节间;(3)同化产物在穗部的分配比例与再生稻产量及所有的产量构成因子均呈负相关,同化产物在茎鞘、剑叶及其他叶片的分配比例与再生稻产量及所有的产量构成因子均呈正相关;(4)各节间的同化产物分配比例与再生稻相应节位产量呈显著正相关关系.