基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量系统

提出了一种基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量方法。使用工业相机获取工作装置侧视图像,采用鞍点检测方法快速捕捉工作臂上的人工靶标;将靶标间的固定几何尺寸关系作为约束条件筛选出靶标中的鞍点并计算相应工作臂的姿态角;通过预判靶标的运动范围以缩小图像检测区域,提高算法处理速度。试验表明,与挖掘机上原有的拉线传感器测量系统相比较,动臂和斗杆姿态角动态测量偏差分别小于1°和2°,处理每帧工作装置运动图像平均用时在100 ms以内,验证了该方法对挖掘机工作装置姿态测量的可行性。     

基于计算机视觉系统的溶液浓度快速检测方法

基于计算机视觉系统的RGB色度学理论,提出一种测定有色溶液浓度的数字色度法,并开发了与之配套的软件检测系统。该方法与分光光度计相比,大大提高了检测效率,理论上每分钟可完成上百个样品浓度的同时测定。通过软件系统分析样品色度信息,实现自动显示被测溶液浓度的良好效果,为一次性成批检测溶液浓度提供了一种简捷快速的新思路。     

贵州3种马铃薯病毒的DAS-ELISA检测与分析

应用DAS-ELISA法对从贵州省马铃薯种植区采集带症状的202份马铃薯叶片分别进行了PVX、PVY、PLRV 3种马铃薯病毒的检测。结果表明,3种马铃薯病毒在贵州马铃薯种植区表现出比较显著的田间症状,其病毒的发生与气候类型、种薯品种来源、种植方式存在相关性,并结合马铃薯实际生产对其病毒防治措施做了简要讨论。     

广西葡萄良种脱毒研究进展

建立葡萄脱毒技术并繁育和推广葡萄良种脱毒苗木,对于广西葡萄产业的健康可持续发展极为重要。本研究团队在广西最先开展了葡萄脱毒技术研究。目前已建立了10种葡萄主要病毒的RT-PCR检测方法,并建立了热处理结合茎尖培养的葡萄脱毒技术,且已成功对‘阳光玫瑰’葡萄、‘夏黑’葡萄和‘巨峰’葡萄三个优良品种的带毒单株进行了脱毒。研究成果有助于进一步推动广西葡萄产业的健康可持续发展。     

基于显著性目标检测的葡萄叶片病害分割

为提高葡萄叶片病害图像中病斑分割性能,提出了一种基于显著性目标检测的病斑分割方法.采用显著性目标检测网络来生成葡萄病害叶片图像的显著性图,通过多种分辨率的网格结构提取图像局部和全局信息,并将它们融合成预测特征;再对病害叶片的显著性图用自适应阈值法分割出叶片上的病害区域,并用形态学方法进行后处理.结果 表明,在测试集A上...     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

Detection of seven phytohormones in peanut tissues by ultra-highperformance liquid chromatography-triple quadrupole tandem mass spectrometry

Development of highly sensitive and reliable method for detection of phytohormones is of great significance to study plant hormones and agricultural production.In this study,an ultra-high-performance liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry method was established for separation and quantification of trans-zeatin,trans-zeatin riboside,gibberellin A_3,indol-3-acetic acid,salicylic acid,abscisic acid,and jasmonic acid(JA) without any label.The sepa ration was performed on an Agilent Explus Plus C18 column by using methanol and water as mobile phases with gradient elution.The target compounds were confirmed and quantified by mass spectrum via positive electrospray ionization for trans-zeatin,transzeatin riboside,indole-3-acetic acid,and via negative electrospray ionization for gibberellin3,salicylic acid,abscisic acid,and JA.The limits of detection ranged from 0.0127 ng L~(-1) for gibberellin A_3(GA_3) to 33.26 ng L~(-1) for JA and were lower than the currently reported values in literature.The proposed method was applied for qualitative and quantitative analyses of phytohormones in peanut gynophores and pods.The recoveries of the spiked phytohormones ranged from 80.20 to102.56%.The contents of seven endogenous hormones varied specifically in different development stages of peanuts.This study provides a highly sensitive and selective detection method for hormones and elucidates the growth and development of the gynophore and peanut fruit,which are controlled by seven endogenous hormones.     

中国不同春麦区小麦地方种质抗条锈病评价及抗性基因分析

为明确中国不同春麦区小麦地方种质对当前小麦生产上流行的条锈病菌Puccinia striiformis f.sp.tritic的抗性水平及其所含抗性基因,利用条锈病菌生理小种条中32（CYR32）和条中34（CYR34）及混合生理小种（致病类群）对来自5个春麦区的196份小麦地方种质进行苗期、成株期抗性鉴定,并通过6个已知条锈病抗性基因Yr9、Yr18、Yr26、Yr48、Yr65和Yr67对其所含重要抗性基因进行分子标记检测。结果显示,在苗期,有11份小麦地方种质对CYR32表现出抗性,有12份对CYR34表现出抗性,分别占供试种质总数的5.61%和6.12%;有6份对CYR32和CYR34均表现出抗性;在成株期,有59份小麦地方种质在5个田间诱导环境下表现出稳定的抗性。有119份小麦地方种质检测到含抗性基因,其中有3份携带Yr9,有50份携带Yr18,有43份携带Yr48,有54份携带Yr65,所有供试种质均未检测到Yr26和Yr67,抗性基因的组合分析发现,共有31份小麦地方种质携带4种抗性基因组合类型Yr9+Yr18、Yr18+Yr48、Yr18+Yr65和Yr48+Yr65。表明来自中国5个春麦区的小麦地方种质条锈病抗性表型呈多样性,且携带目前在小麦抗病育种和生产上有效的条锈病抗性基因（组合）,建议加大对小麦地方种质的保护和应用力度。     

松阳县古松树的松材线虫病现状调查与分析

古松树是历史的见证,是文化的承载,其保护工作具有重要意义,但因松材线虫的传播侵染,其生存状况不容乐观。本研究以松阳古松树为对象,基于分子检测技术,对其松材线虫病现状进行了调查与分析。结果表明,有12个乡镇近60%的古松树均已感病,疫情较为严重,需及时开展抗病保护工作。     

油菜角果数量及关键表型参数的自动化检测方法研究

为有效替代人工方式考种油菜、观测角果,研究了一种用于测量批量角果的数量和关键表型参数的自动化检测方法。设计了角果散铺和图像采集装置,利用拨动加振动的方式将堆积角果均匀散开并拍摄视频;使用二维码作为标记块,以有效地提取关键帧并拼接为包含全部角果的整幅图像;提出了基于凹点提取与匹配的图像分割方法,分割各种形态下的重叠角果,准确率达到98%以上。在关键表型参数测量中,利用了最大类间方差法以判断角果的正置或侧置姿态,以此估计角果横切面的近似椭圆长短轴,再计算角果的长度、表面积和体积。实验结果表明该方法具有很好的检测精度,对不同品种的油菜适应性较好,长度、表面积和体积的估计误差分别不大于2.9%、4.8%和5.0%。该方法可以有效替代人工方式的油菜考种,为相关农业科研领域提供基础数据。