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甬优9号在建瓯市小松镇作中稻种植,表现出穗大粒多、产量高、米质优、抗逆性强、适应性广、增产潜力大等特征特性。总结其栽培技术,主要包括播前准备、育秧、栽植、施肥、水分管理、病虫害防治、收获等方面内容,以为甬优9号高产栽培提供参考。 相似文献
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对辊式红花采收装置参数优化及试验 总被引:3,自引:9,他引:3
为了提高对辊式红花采收装置的作业质量,以"裕民无刺"红花品种为试验对象,利用搭建的对辊式红花采收试验台,以对辊间隙、胶辊直径和胶辊转速为影响因素,采净率、掉落率和破碎率为评价指标,进行了二次旋转正交组合试验。通过Design-Expert 6.0.10软件,建立了评价指标与诸影响因素的数学回归模型,分析了显著因素对评价指标的影响,优化试验参数,确定最优参数组合为:胶辊直径40 mm、对辊间隙0.5 mm和胶辊转速1 400 r/min。根据优化参数组合,选取开花后1~5 d(含水率为44.6%~78.4%)的红花进行采收试验,试验结果表明:在优化参数组合下,红花采净率90.02%,掉落率2.46%,红花破碎率3.04%;在该试验参数组合,对含水率为22.9%~29.5%干花进行采收,出现大量红花残留在果球表面,作业质量急剧下降现象,因此红花适时收获时间为开花期1~5 d为宜。通过在新疆塔城地区裕民县进行红花田间采收试验,表明该采收装置能够满足红花采收的技术要求。上述研究成果丰富了红花采收技术,也为辊式采收机具的设计提供参考依据。 相似文献
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将滚筒式气体射流冲击干燥机应用于稻谷干燥,主要研究风温、风速及滚筒转速对稻谷干燥速率、发芽率和爆腰率的影响。结果表明:稻谷的滚筒式气体射流冲击干燥属于降速干燥,且风温对干燥速率、发芽率和爆腰率的影响显著,风速对发芽率影响明显,滚筒转速对干燥速率和干燥后稻谷的品质影响不显著。研究给出了合理的干燥工艺参数:稻谷的滚筒式气体射流冲击干燥较为合理的风温为60℃,风速为23m/s,滚筒转速为3. 5r/min。本研究为稻谷快速、优质干燥提供了一种新型的技术与装置支持。 相似文献
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【目的】研究羊肉近红外光谱采集质量影响因素。【方法】以新疆羊肉为研究对象,研究不同光源、光纤参数、仪器检测时间、采集距离、采集参数等对光谱采集质量的影响。【结果】VIVO光源性能优于HL-2000光源,功率较大,温控好的光源能提高光谱重复性、减小光谱噪声;增加接收光纤芯径或数目,光谱反射率增大;随着仪器检测时间增长,光谱基线漂移越严重且各波长点向短波方向移动;随着采集距离的增加,光谱反射率先增大再减小;积分时间变长,光谱质量变好;适当增加平滑度和平均次数光谱质量较好。【结论】分析了各因素对光谱的影响,为改进仪器和检测条件提供了一定的参考依据。 相似文献
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甬优15是浙江省宁波市农科院作物研究所与宁波市种子有限公司,以京双A与F5032配组育成的籼粳杂交稻新品种。甬优15在建瓯市小松镇引进作中稻种植,表现出产量高、米质优、适应性广、耐肥抗倒、抗病性较强等特征特性。其高产栽培技术主要包括秧田准备、培育壮秧、合理密植、科学施肥、加强水管、病虫防治。 相似文献
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为了探讨快速无损检测羊肉糜中狐狸肉掺假含量的可行性,该研究利用高光谱技术结合特征变量筛选方法开展了其定量检测研究。利用遗传算法、竞争性自适应重加权算法和二维相关光谱分析(Two-Dimensional Correlation Spectroscopy,2D-COS)3种方法分别对代表性样品全部846个波长进行特征波长筛选,得到207、34和14个特征波长;基于全部波长和特征波长建立羊肉糜中狐狸肉掺假含量的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型并进行比较。研究结果表明,基于全部波长和特征波长建立的SVR模型性能均优于PLSR模型。其中,利用2D-COS方法提取的14个特征波长建立的SVR模型(即2D-COS-SVR模型)性能最优,其预测集决定系数和均方根误差分别为0.928和3.00%,相对分析误差为4.85,表明高光谱结合2D-COS-SVR模型可以有效实现羊肉糜中狐狸肉掺假的定量检测。该研究结果为开发低成本肉类掺假检测系统提供技术支持和参考依据。 相似文献
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为研究哈密瓜表面纹理特征分布规律,采集金密16号9成熟、全熟和金密17号9成熟、全熟共168幅哈密瓜样本图像,对RGB彩色图像的R、G、B分量执行代数运算,转换为灰度图后进行背景分割,然后利用双树复小波变换(DT-CWT)分解图像,获取高频子图像,并对其执行邻域操作,采用迭代法选取最优阈值完成纹理提取,最后利用灰度差分统计法和纹理频谱分析法描述分析哈密瓜纹理特征,建立基于支持向量机(SVM)的分类模型。研究结果表明,利用DT-CWT和邻域操作相结合的方法可得到更加连续、完整的哈密瓜纹理图像;4种哈密瓜的纹理特征值差异显著,利用纹理特征值分类准确率为89.3%;哈密瓜表面纹理无周期性。 相似文献
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