摘要:反刍家畜是人类获得肉、奶等食品的重要来源，随着人们对其产品产量与品质要求的提升，传统耗时耗力且高人工成本的人工监管模式已经难以满足规模化反刍家畜养殖的需要。反刍家畜行为中蕴含着许多身体状况信息，对反刍家畜行为的自动化监测有助于较早地识别其异常行为、评估其健康水平、预警其异常生理状态，辅助养殖人员及时调整养殖策略，实现低成本、高效率和高收益的生产过程。首先对反刍家畜基本运动（躺卧、行走、站立）、反刍、进食饮水、跛行等典型行为的监测方法进行总体阐述，然后详细分析了识别反刍家畜发情、分娩、疾病、疼痛状况的不同特征指标以及基于该特征指标的生理状况识别方法，最后探讨了反刍家畜行为监测方法目前存在的一些问题与难点，并指出未来的研究重点为：优化传感器功耗、融合多传感器数据、降低数据传输延时、减少大规模数据标注、轻量化深度学习模型以及深度解析和应用数据。

摘要:针对果园作业机器人使用单目相机进行遥操作时，仅用二维视频获取环境信息缺乏临场感的问题，设计了一套基于临场感增强的果园环境信息可视化系统，用于果园机器人遥操作。系统由计算服务器、云服务器、网络摄像头、激光雷达、嵌入式开发平台等组成。计算服务器采用T7920工作站，并在其上部署Tensorflow计算框架和Open3D点云算法库，计算服务器在接收到云服务器转发来的环境图像和点云数据后，分别对图像进行导航信息增强，对点云进行曲面重建；嵌入式开发平台可以收集来自于网络摄像头和激光雷达的原始数据，并上传至云服务器；在云服务器部署了以ZeroMQ为基础的消息中转程序和HTML5后台服务，提供跨互联网的消息通信服务和可移动的遥操作环境信息可视化服务。测试结果表明，部署在计算服务器的导航信息提取模型平均提取导航线时间86ms，提取导航线平均精度16°，均优于对比模型结果。点云重建算法可以有效建立场景轮廓，平均精度4.9cm，平均重建时间24ms。压缩图像传输及增强处理时延不超过230ms，点云的传输时延不超过400ms。各项参数可以满足遥操作机器人进行果园作业的基本要求，相比仅有单目相机的遥操作，临场感明显增强，可为果园机器人遥操作提供参考。

摘要:针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境，开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先，利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割；其次，通过融合图像分割结果进行地面点云预分割，减少地面起伏造成的点云倾斜；然后，采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类，并将聚类中心作为作物行主干区域点，降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响；最后，采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度，在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线，平均角度误差不高于1.45°，满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。

摘要:为提高农田平整作业过程中平后区域田面地形实时测量精度，本文提出一种农田精准平整过程中三维地形实时测量方法（Real-time 3D terrain measurement, Rt3DTM）。以安装有GNSS双天线和姿态传感器的支撑轮式旱地平地机为地形测量平台，利用卡尔曼滤波器融合GNSS与加速度提高定位精度，通过建立平地铲运动学模型获得支撑轮底点的车体坐标，结合平地铲位姿信息对支撑轮底点进行世界坐标解算，并利用最邻近插值法生成地形图。静态试验表明，Rt3DTM方法能准确解算支撑轮底点坐标，平面测量均方根误差小于10mm，高程测量均方根误差不大于20mm。水泥路面试验结果表明，在3组不同车速下测量同一段水泥路面三维地形，与真值的高差均方根误差均小于30mm。田间试验结果表明，Rt3DTM测量的高程均方根误差为16.5mm，平整度为16mm，小于30mm的高差分布列为95.8%，相比机载GNSS测量方法的均方根误差准确性提高29.5%，平整度准确性提高11.1%，高差分布列准确性提高9.5%。提出的Rt3DTM方法能实时准确地获取平整作业过程中平后区域的地形信息，为无人化农田平整实时路径规划研究提供基础。

摘要:为解决精准施肥过程中变比配肥施肥机械搅拌掺混效率低、掺混均匀度一致性差等问题，设计了一种带有二次碰撞掺混锥形体的四槽轮变比配肥器，可根据4种肥料的需肥量控制4个槽轮以不同转速排肥，二次碰撞掺混腔实现变比配肥的非机械搅拌均匀掺混。测定了4种肥料颗粒的物料特性及在不同含水率条件下的破碎力和粘附力。采用离散元法，选用Hertz-Mindlin无滑动接触模型，分析4种肥料排料运动和碰撞掺混规律。通过正交试验和方差分析，发现槽轮转速在20～80r/min范围内时，转速对掺混偏离度标准差影响不显著，四槽轮变比配肥器可以实现变比配肥均匀掺混；优化设计二次碰撞掺混锥形体在圆柱形掺混腔内最优高度为12.1mm，在此高度下二次碰撞掺混锥形体锥角为57.9°。利用力链分析肥料颗粒在槽轮排肥器工作时受力分布，解算4种肥料颗粒所受到的挤压力均小于其破碎力，变比配肥时不会造成肥料颗粒破碎。另外，利用高速摄影分析不同频率、振幅的振动对肥料颗粒碰撞掺混的影响，发现振动对碰撞掺混均匀度影响很小；进行变比配肥碰撞掺混试验，试验结果表明，各组配肥掺混均匀度基本一致，实现了多种肥料的变比配肥和非机械搅拌均匀掺混。

摘要:玉米播种同步穴施肥是提高肥料利用率的有效手段，本文针对现有穴施肥装置用于精量播种作业时种肥相对位置无法实时检测和控制的难题，设计了一种玉米自动对种穴施肥装置。提出了基于行星轮系的自动对种方法，在确保种距和肥距相等的前提下实时调节排种盘和排肥盘相位差，实现播种作业过程中种肥相对位置的实时调控。通过分析机具前进速度、排种器排肥器间距、株距等对落种落肥位置的影响，得到种肥相对位置计算方法，设计了穴施肥自动对种控制算法。搭建了基于STM32F103的控制系统，并完成硬件系统和软件系统的设计，可完成落种落肥等信息的检测和种肥相对位置的实时调控。验证试验结果表明，当前进速度分别为3、4、5、6km/h时，种肥纵向平均间距分别为8.6、6.1、11.7、8.5mm，满足对种穴施肥需求。

摘要:针对油菜直播地表农田土壤物理机械特性参数室内测量费时费力、田间测量仪器功能单一等问题，设计了一种油菜直播地表土壤物理机械特性参数测量装置，实现集成测量土壤含水率、坚实度、粘聚力和内摩擦角4种土壤物理机械特性参数且测量结果可以通过手机APP实时储存显示。装置基于自走式移动平台实现行走控制，以STM32单片机为核心控制器，利用FDR传感器获取土壤含水率，通过圆锥贯入部件测量土壤坚实度和抗剪切强度参数(包括粘聚力和内摩擦角)。分析了装置的圆锥贯入部件和土壤含水率检测部件测量原理，设计了装置测量控制系统硬件电路及软件，开展了传感器标定试验，确定了柱式压力传感器、薄膜压力传感器和土壤水分传感器的输入输出响应关系。选取71个土壤样本，融合土壤含水率和基于圆锥受力平衡关系获取的摩擦因数，运用最小二乘法建立了土壤粘聚力和内摩擦角数学测量模型，模型决定系数R2分别为0.932和0.956。开展了装置田间测量试验，对土壤含水率、坚实度、粘聚力和内摩擦角进行集成测量，结果表明：相较于AYD-2型土壤坚实度仪、干燥箱干燥法和ZJ-D型直剪仪测量结果，油菜直播地表土壤物理机械特性参数测量装置测量土壤坚实度、含水率、粘聚力和内摩擦角结果的平均相对误差分别为3.34%、5.06%、10.40%和8.20%。研究结果可为油菜直播地表土壤多个物理机械特性参数的快速、集成测量提供技术参考。

摘要:针对导苗管式蔬菜钵苗植苗机构高速植苗时合格率不稳定的问题，设计了一种具有扶苗和推苗作用的开沟式多杆植苗机构，并分析了该机构的工作原理，建立了运动学模型；以运动学模型为理论基础，利用Matlab开发了植苗机构辅助分析软件；结合钵苗栽植农艺要求建立优化目标，应用辅助分析软件及遗传算法工具箱优化得到满足要求的最佳机构参数；以此参数完成了结构设计和三维建模，并进行了虚拟仿真分析，验证了植苗机构设计的正确性；设计植苗机构物理样机并开展了半自动和全自动蔬菜钵苗植苗试验。试验结果表明，栽植速度不高于90株/min时，栽植合格率均达到95%以上；栽植速度为120株/min时，栽植合格率超过89%，表明该机构能较好地完成植苗作业。

摘要:气吸式排种器可实现小颗粒种子的精密排种，但芹菜种子球度较小，且农艺要求一穴多粒，成为芹菜气吸式排种器精量排种的难点。为此本文基于CFD流体仿真，结合多因素、多水平试验分析及验证等方法，设计一种群组吸孔的气吸式芹菜精量排种器。以西芹“文图拉”芹菜种子为研究对象，首先，根据芹菜种子三轴尺寸，确定吸孔形状及尺寸；其次，通过CFD流场仿真研究不同吸孔分布结构下吸孔负压并确定群组吸孔数量；再次，通过理论分析推导确定最低吸种负压；最后，以气室真空度、种盘转速、吸孔分布结构为试验因素，以漏播率、重播率、合格率为试验指标，进行三因素三水平正交试验。通过极差分析和方差分析确定了影响排种性能的主次因素与最佳参数组合。结果表明：气吸式芹菜精密排种器较优组合参数为气室真空度-4kPa、种盘转速20.75r/min、吸孔分布结构为正等边三角形，此时播种合格率为88.9%，漏播率为5.1%，重播率为6.0%。田间试验结果为：合格率83.48%，重播率9.15%，漏播率7.37%。本研究实现了气吸式芹菜精密穴播，可为一穴多粒球度较小的小颗粒种子精量排种器设计提供参考。

摘要:针对现有植苗机构用于小株距蔬菜移栽时出现的轨迹不合理、穴口太大及秧苗直立性差等问题，提出一种适用于蔬菜小株距高密度移栽的史蒂芬森（Stephenson）型六连杆植苗机构。首先，建立史蒂芬森型六连杆植苗机构运动学模型，基于Visual Basic 6.0开发植苗机构辅助分析优化设计软件，分析了不同机构参数对植苗轨迹姿态的影响，并通过优化人机交互的方式得到一组满意的机构参数；其次，对植苗机构进行结构设计，三维建模并进行虚拟样机仿真，搭建试验台并进行空转试验得到实际植苗轨迹，将理论轨迹、虚拟仿真轨迹和实际植苗轨迹进行对比，三者轨迹基本一致，验证了该植苗机构设计的合理性。最后开展了植苗试验，在转速20~40r/min下进行植苗试验时，植苗平均合格率91.7%，移栽后钵苗株距控制在110mm左右，直立度接近于90°，满足小株距高密度移栽要求，验证了植苗机构具有较好的可行性和实用性。

摘要:针对丘陵山区前胡种植使用除草机时存在草土不分离导致杂草复生、碎石飞射伤人的问题，设计了一款抛推组合式草土分离除草机。对称螺旋结构的除草轮将土推向两侧，避免碎石飞射伤人。刀齿将杂草抛向后方实现草土分离，防止杂草复生。螺旋结构除草轮采用中轴对称左右旋向相反布置，使得碎石沿轴向两边飞离，有效防止碎石飞射伤到后方机手。通过理论分析确定除草轮的齿形、齿数，分别进行除草轮在杂草-土壤、碎石-土壤模型中的运动分析。使用EDEM和ANSYS耦合仿真，验证其工作性能和物理性能。通过田间试验，验证除草轮能够实现草土分离，得出机具的最佳工作参数为：除草轮转速13r/s、前进速度400mm/s、除草深度35mm，平均除净率为86.7%。

摘要:为解决高酸苹果收获过程中的效率低、果实摘净率低、损伤率高等问题，根据我国青岛地区高酸苹果实际收获需要，设计了一种液压控制的高酸苹果振动式采摘机。基于振动式采摘机工作原理，完成振动采摘装置、激振装置、液压控制系统的结构设计，计算分析夹持钳对树干的夹持力为7254N，夹持钳夹持高度范围为12～103cm。建立高酸苹果果实-树枝单摆动力学模型，分析果实脱落条件，得到果实振动微分方程，确定振动频率、振幅、夹持高度为采摘效果主要影响因素；利用ANSYS软件对果树模型进行自由模态响应与谐响应仿真分析，结果表明：振动频率9～12Hz、振幅1～2cm、夹持高度40～70cm时，三级、最次级树枝位移最明显。为确定采摘机最优工作参数，进行三因素三水平组合田间试验，得到果实摘净率、果实损伤率的回归模型，利用Design-Expert软件对试验数据和回归模型响应曲面进行分析优化，当振动频率为10.0Hz、振幅为1.6cm、夹持高度为58.7cm时，果实摘净率为95.9%、果实损伤率为1.3%，满足高酸苹果采收的质量要求。

摘要:针对现有油菜薹收获机械匮乏，人工采摘效率低、成本高等问题，结合油菜薹生物学特性与农艺要求，研制了一种自走式油菜薹收获机，可实现自走、自动升降、茎叶统收，一次性完成油菜薹切割、输送与收集等工序。基于动力学与运动学分析了油菜薹收获切割、输送及收集过程，得出了影响收获效率的主要因素，开展了切割装置、拨禾装置、输送装置、割台双升降系统的设计与参数分析。以前进速度、切割线速度、输送带线速度及拨禾轮转速为因素，油菜薹收获漏割率、输送失败率及茎叶破损率为评价指标，开展了二次回归正交旋转台架试验，应用综合评分法确定了最优作业参数组合为：前进速度0.56m/s、切割线速度0.50m/s、输送带线速度0.79m/s、拨禾轮转速49.70r/min，在最优参数组合下，油菜薹收获效果较优。田间试验结果表明收获机作业后割茬整齐，在最佳参数组合下，漏割率为4.28%，输送失败率为3.42%，茎叶破损率为6.39%，可满足油菜薹实际生产需求。

摘要:跨式油茶果收获机在丘陵山地作业时需要较大的牵引力，且要求行走平稳。本文基于机液联合仿真技术对跨式油茶果收获机底盘行走液压系统进行设计，以达到动力匹配及行走性能较优的目的。在RecurDyn软件中建立了跨式收获机履带底盘虚拟样机模型，采用谐波叠加法构建了B级路面谱，仿真分析了跨式履带底盘直线行驶和差速转向的动力学特性。通过AMESim与RecurDyn软件对收获机行走系统进行机液联合仿真，研究底盘在直线行驶与差速转向工况时行走马达液压特性。研制了全液压驱动的跨式油茶果收获机，进行了地面直线行驶与差速转向测试，结果表明：底盘直线行驶偏移率为1.7%；直线行驶时，行走马达流量稳定在23L/min，压力稳定在1.5MPa；差速转向时，行走马达流量稳定在22L/min，压力在2~12MPa范围内波动，验证了跨式履带底盘行走液压系统的稳定性。

摘要:针对油莎豆机械化收获过程中块茎（果）与土壤草团（杂质）分离不彻底导致收获损失率与含杂率较高的问题，设计了一种双层滚筒筛式果杂分离装置，通过理论分析确定了该装置的主要结构参数与工作参数。建立了分离装置-收获物料互作的EDEM-MBD耦合仿真模型，以双层滚筒筛转速、分离螺旋输送器转速、柔性齿段长度为试验因素，以块茎分离率和含杂率为试验指标，依据Box-Behnken试验原理开展三因素三水平仿真试验。对试验结果进行方差分析，建立了分离率、含杂率与各显著因素之间的回归模型，利用回归模型进行参数寻优，结果表明：当双层滚筒筛转速24.9r/min、分离螺旋输送器转速为148.5r/min、柔性齿段长度为1277.8mm时，分离率最大，为96.23%，含杂率最小，为25.55%。田间验证试验结果表明：最优参数组合下的果杂分离装置平均分离率为93.19%，平均含杂率为26.65%，与回归模型寻优结果基本一致；果杂分离装置与清选装置联合使用时，分离率增加1.05个百分点，含杂率降低9.97个百分点，可满足油莎豆收获生产需求。

摘要:夜间作业时茶果园防霜风机产生的噪声严重影响周边居民，为降低圆弧板叶型防霜风机的气动噪声，进行了锯齿降噪结构设计。以锯齿长度、宽度、个数和位置为试验因素，以叶轮轴线正前方1m处声压级和出口面平均风速为评价指标，采用数值模拟和响应面法结合的方式优化锯齿结构参数。优化结果表明：锯齿参数对声压级影响由大到小为锯齿宽度、个数、长度、位置；对风速影响由大到小为锯齿位置、宽度、个数、长度。最优参数组合为锯齿长度26.0mm、宽度11.6mm、个数16、位置480.0mm。对锯齿叶型进行了性能测试，试验结果表明，锯齿叶型正前方、正后方和径向右侧各监测点的声压级比对照叶型平均降低7.71%，距离锯齿叶型风机30m处的声压级低于国标限值45.0dB。两款叶型风速分布趋势相近，在12m处测得，对照叶型和锯齿叶型的最大风速分别为3.19、3.17m/s。两款叶型均能够产生较好的温升效果，锯齿叶型在10、15m处平均温升分别为2.8、3.2℃；对照叶型在10、15m处平均温升分别为3.0、3.1℃，两者无显著差异。结果表明，在保证防霜性能的前提下，锯齿叶型可有效降低风机噪声。

摘要:针对人工割胶劳动强度大，工作效率低，人工成本高且胶工紧缺等问题，设计了一种螺旋运动式自动割胶装置。通过分析割胶轨迹与割胶刀作业状态下的受力情况，获得螺旋化轨迹方程，设计仿割胶轨迹螺旋轨道与齿轨；利用ADAMS软件对3种不同齿形的传动轴与螺旋齿轨的传动稳定性进行仿真分析，确定螺旋传动机构的结构和工作参数，基于柔性连接方式设计贴树仿形割胶机构。以传动轴转速、耗皮厚度与橡胶树直径为试验因素，以割胶深度和割面平滑度合格率为试验指标，进行正交试验。结果表明：割胶装置在传动轴转速12.00r/min时，对不同直径橡胶树具有最优的割胶效果，其割胶深度平均合格率为89.60%，割面平滑度平均合格率为91.19%；其中，对直径为200mm的橡胶树进行耗皮厚度2mm的割胶作业时割胶效果最佳，其割胶深度平均合格率达到93.93%，割面平滑度平均合格率达到94.32%，满足割胶作业要求。

摘要:为提高同步转向高地隙喷雾机转向机构对目标状态的响应速度与鲁棒性，提出了一种滑模自抗扰姿态控制策略。首先，基于同步转向结构建立喷雾机姿态控制模型；其次，将喷雾机的姿态控制模型进行解耦并转换为反馈系统标准型；然后，设计线性扩张状态观测器对模型总扰动进行实时补偿，并根据补偿后的模型推导出终端滑模控制律；最后，分别通过仿真试验以及场地试验对姿态控制器的性能进行验证。在场地试验中：当目标转角为5°时，喷雾机前、后转向角的响应时间分别为1.55s和1.45s，当目标转角为20°时，前、后转向角的响应时间分别为3.05s和2.95s。本文所提出的滑模自抗扰姿态控制器与传统PID姿态控制器相比，前、后转向角的响应速度分别提高8.42%与1.89%，稳态误差分别降低2.96%与3.15%。仿真试验与场地试验结果表明，滑模自抗扰姿态控制算法收敛速度快、鲁棒性强，能够满足喷雾机在不同环境下进行无人自主导航作业的需要。

摘要:针对四旋翼植保无人机坡地适应性差、作业时定高精度低的问题，提出了一种融合立体视觉、气压计及惯性测量单元（IMU）的多速率卡尔曼滤波估计无人机高度的仿地飞行方法。首先基于无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系，提出了视觉检测区域自适应算法；然后融合多传感器信息建立多速率卡尔曼滤波模型用以估计无人机对地高度；最后通过自主飞行实验对无人机高度估计算法与仿地飞行方法进行验证。实验结果表明，当飞行高度为2m，飞行速度为1、2、3m/s时，植保无人机在平坦地面与15°缓坡区域均可实现高度估计平均绝对误差小于20mm，高度估计标准差小于30mm；高度控制平均绝对误差小于30mm, 高度控制标准差小于30mm；本文验证了植保无人机在地形变化场景下仿地飞行的有效性，为植保无人机在复杂地形自动化作业奠定了基础。

摘要:科学模拟和调控耕地利用结构是实现种植结构优化的重要手段，对缓解粮食供求结构性矛盾具有重要意义。以东北黑土区典型县为例，基于粮食种植结构视角构建耕地利用系统动力学（System dynamics， SD）模型，预测水稻、玉米和大豆3种主要粮食作物的种植面积、产量和收益，通过经济、技术、市场多情景模拟提出耕地利用结构调控路径。结果表明：SD模型模拟效果良好，平均偏离度低于10%。预测2019—2030年研究区水稻和大豆种植面积将逐步增加，玉米种植面积缓慢减少。水稻和玉米产量均有所增加，大豆产量呈先增后减趋势。不同情景下3种作物的模拟结果存在明显差异，GDP水平提升、增加农业技术投入和农产品价格调控将有利于水稻种植面积、产量和收益增加。提升农民收入水平、加强农业技术支持和农产品价格调控对大豆种植面积、产量和收益的增加具有明显促进作用。而调控农民收入、农业技术和农产品价格对改善玉米的耕地利用结构效果不佳。通过建立种植结构调整补贴政策、推进农业机械化转型升级和健全农产品市场体系的路径组合实现耕地利用结构优化调控。研究系统阐释了耕地利用要素关系及其结构变化的内在逻辑，明确了不同情景下主要粮食作物耕地利用结构的调控路径，为区域未来粮食生产结构优化政策的制定提供依据，对实现粮食供求动态平衡、促进耕地资源高效可持续利用具有重要意义。

摘要:植被为地球生态系统主要构成之一，也是人类社会经济活动的重要资源，监测植被动态变化有利于区域的环境保护及生态环境建设，基于谷歌云平台GEE，集成了Sen+MK趋势分析、MK突变分析、偏相关分析、多元回归残差以及相对贡献率分析等多种统计分析方法，构建了一套自动化植被恢复综合分析体系，可用于植被变化趋势检测及归因分析。在此基础上，区分人工修复和自然恢复对植被变化的影响，以陕西省黄土高原生态修复工程实施区域之一——铜川市耀州区为例，开展生态修复区与自然恢复区植被变化趋势及归因分析。分析结果表明：耀州区1990—2020年土地覆盖格局整体呈现自东南向西北耕地逐渐减少、林地草地逐渐增加的分布特征。植被覆盖变化特征呈现以速率0.55%/a波动上升的趋势，上升突变点为2007年。气候变化和人类活动对耀州区植被变化的相对贡献率具有一定的异质性，主要受到人类活动的正向驱动，相对贡献率为79.10%，气候变化相对贡献率为15.22%。在植被改善区域，应归因于以人类活动主导的生态修复工程，生态修复工程实施治理效果较好；在植被退化区域，主要为气候变化和人类活动的共同影响。

摘要:受观测手段限制，目前对区域尺度草原毛虫（Gynaephora alpherakii）空间分异特征和宜生区分布尚不清楚，本研究基于无人机航拍分析系统获取祁连山国家公园青海片区高寒草原毛虫空间分异特征，结合BIOMOD生态位模型和观测样地所对应草地植被、土壤、气候和地形等环境因子，获取祁连山国家公园青海片区历年草原毛虫生态位，划分草原虫害宜生区。结果表明：所有野外观测样点中，草原毛虫空间分布异质性较大，其出现的观测样点占所有观测的5.77%，不同监测点总数为1~2046头，同一监测点内为0~136头。所有生态位模型中，RF模型对草原毛虫生态位模拟精度最高，Kappa系数、TSS和AUC分别为0.6、0.75和0.93。草原毛虫一级到三级宜生区面积较小（占总面积的14.68%），主要分布于研究区中东部，四级和五级宜生区面积较大（占总面积的85.32%），主要分布在研究区西部。无人机航拍技术高效地提供了草原毛虫空间分布研究的基础数据，可为进一步定量认识草原毛虫的生态学地位及虫害预警、防控措施的制定提供理论和实践基础。

摘要:以果园为代表的经济作物种植面积迅速扩张，其在获得一定经济收益的同时，也造成了一系列的生态环境问题。开展果园扩张及其演变特征研究，是助力果园生态可持续发展的重要内容。本研究以山东省烟台市苹果主产区栖霞市、莱阳市以及海阳市为研究区，基于线性光谱混合分解方法提取土地利用数据，分析了1998—2019年研究区果园种植面积变化情况，并结合扩张强度、扩张速率以及景观格局指数探析了当地果园扩张演变特征及其规律，进而通过种植适宜性评价体系，分析3个研究区果园种植适宜性分布情况。结果表明：研究期间，研究区果园呈持续扩张趋势，且明显分为快速扩张（1998—2010年）和平稳扩张（2010—2019年）两个阶段，其果园分别扩张409.25、684.71km2；此外，约68.11%的果园扩张发生在北部栖霞市，这使当地形成以果园种植为主的农业经济发展模式。1998—2019年间，果园扩张主要来源为林地和耕地，其贡献率分别约为23.55%和55.52%；其中，一熟作物为主要耕地来源，其果园扩张贡献率高达42.51%，而裸地贡献率最低。2010年以后，研究区果园扩张由“填充式”转为“零散式”扩张，果园结构聚集度下降，破碎度增大；此外，果园扩张主要优先发生在高海拔以及山地，优先扩张区具有充足的气候资源与优良的自然地理条件，有利于苹果树生长发育。果园扩张达到一定规模时，会受海拔、坡度以及农村劳动力等因素的限制，逐渐向地形条件相对较差的地区扩张，可能造成果园收支不平衡现象和较大的潜在水土环境风险，当地政府应予以重视，并进一步加以控制。栖霞市的果园种植区整体种植适宜性较高，果园生长发育外部环境良好，尤其是气候条件；受土壤条件影响，莱阳市与海阳市果树种植区外部投入量相对较大。

摘要:为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算，针对41个不同抗性的玉米自交系品种，通过人工接种方法，获得了不同病害严重程度（1~9级）的LAI数据，同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据，构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类，对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果，采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演，讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明，对不同生育期玉米病害程度进行划分，基于地面高光谱识别精度分别为84.72%（梯度提升分类树）、47.67%（支持向量机）、55.05%（K近邻算法）、83.02%（决策分类树）。基于病害分类结果，本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI 。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算，4个LAI反演模型的总体反演精度（rRMSE）分别为：19.11%（梯度提升回归树）、15.94%（轻量梯度提升机）、14.51%（随机森林回归）和15.45%（极端梯度增强算法）。其中极端梯度增强算法对病害胁迫的普适性最好，不同病害等级下的反演精度rRMSE为15.19%（轻微）、17.46%（中等）、9.12%（严重）和9.63%（不抗病）。LAI反演模型普遍在病害早期和中期（病情等级1~7）对玉米LAI估算精度相差不大。但是对病情极其严重的玉米样本，其玉米LAI估算结果精度差异较大，田间不同病情等级胁迫会影响玉米LAI的准确估算。

摘要:多时相合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）数据可为水稻提取提供丰富信息，在多云多雨地区对水稻识别和监测具有独特优势。但过多特征变量的加入，一定程度上造成“维数灾难”及信息冗余，因此，本文提出一种基于多时相后向散射特性及干涉相干性优选特征的水稻提取方法。基于研究区水稻生长周期的多时相Sentinel-1 SAR数据，构建后向散射系数和干涉相干系数特征集，利用ReliefF算法对特征重要性进行排序，同时采用JM距离确定最优特征数目完成最优特征选择，结合随机森林分类算法对研究区水稻进行提取及精度评价。结果表明：基于优选特征提取水稻面积相对误差为4.96%，总体精度达到92.48%，Kappa系数为0.90；从优选特征剔除干涉相干特征提取的水稻面积相对误差增加2.39个百分点，总体分类精度和Kappa系数分别降低4.03个百分点、0.06，说明干涉相干性有利于水稻信息提取。基于多时相后向散射特性及干涉相干性的特征优选减少了数据冗余，提高了运算效率，可实现大范围高精度水稻提取。

摘要:为从无人机遥感影像中准确识别烟草，实现植株定位与计数，以雪茄烟草植株为研究对象，提出一种新的深度学习模型。区别于传统的利用检测框识别目标，本文模型利用少量的关键点学习烟草中心形态学特征，并采用轻量级的编、解码器从无人机遥感影像快速识别烟草并定位计数。首先，提出的模型针对烟草植物形态学特点，通过中心关键点标注的方法，使用高斯函数生成概率密度图，引入更多监督信息。其次，对比不同主干网络在模型中的效果，ResNet18作为主干网络时平均精度大于99.5%，精度和置信度都高于测试的其他主干网络。而MobileNetV2在CPU环境下达到运行效率最优，但平均置信度相对较低。使用损失函数Focal Loss与MSE Loss结合的Union Loss时，平均精度大于99.5%。最后，利用不同波段组合作为训练数据，对比结果发现使用红边波段更有助于模型快速收敛且能够很好地区分烟草和杂草。由于红边波段与植株冠层结构相关，使用红边、红、绿波段时平均精度达到99.6%。本文提出的深度学习模型能够准确地检测无人机遥感影像中的烟草，可为烟草的农情监测提供数据支持。

摘要:肉牛目标检测和数量统计是精细化、自动化、智能化肉牛养殖要解决的关键问题，受肉牛个体颜色及纹理相近和遮挡等因素的影响，现有肉牛目标检测方法实用性较差。本研究基于YOLO v5s网络与通道信息注意力模块(ECABasicBlock)，提出了一种融合通道信息的改进YOLO v5s网络(ECA-YOLO v5s)，在YOLO v5s模型的骨干特征提取网络部分添加了3层通道信息注意力模块。ECA-YOLO v5s网络实现了重度遮挡环境下多目标肉牛的准确识别。对养殖场监控视频分帧得到的肉牛图像采用了一种基于结构相似性的冗余图像剔除方法以保证数据集质量。数据集制作完成后经过300次迭代训练，得到模型的精确率为89.8%，召回率为76.9%，全类平均精度均值为85.3%，检测速度为76.9f/s，模型内存占用量为24MB。与YOLO v5s模型相比，ECA-YOLO v5s的精确率、召回率和平均精度均值分别比YOLO v5s高1.0、0.8、2.2个百分点。为了验证不同注意力机制应用于YOLO v5s的性能差异，本研究对比了CBAM(Convolutional block attention module)、CA(Coordinate attention)、SE(Squeeze and excitation)和ECA(Efficient channel attention)4种注意力机制，试验结果表明，ECA注意力机制的平均精度均值分别比CBAM、CA、SE高0.5、0.6、0.2个百分点。并且分析讨论了不同遮挡情况以及光照情况的检测结果，结果表明，ECA-YOLO v5s网络可以准确、快速地检测不同遮挡以及光照情况的肉牛目标。模型具有较高的鲁棒性，且模型较小，便于模型的迁移应用，可为肉牛目标检测及质押监管等研究提供必要的技术支撑。

摘要:茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础，采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟，但该方法过度依赖于高性能硬件，不利于采茶机器人移动端的部署，针对这一问题，本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进，将Backbone网络替换为GhostNet，将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积，改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度，试验表明，Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板，通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式，降低模型推理计算对硬件性能的需求，最终在保证嫩芽识别准确率的前提下，实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的，为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。

摘要:为解决花卉病虫害领域中病虫害防治因素关系复杂、知识冗余等问题，结合知识图谱对知识组织和管理的技术，提出一种基于知识图谱的花卉病虫害知识管理方法。首先，根据文献提取包括环境在内的花卉病虫害防治要素，构建花卉病虫害本体模型并存储在RDF图中，实现对知识规范性和完整性的控制；其次，对花卉病虫害领域文本进行分析，针对分析得到的文本特点，提出融合头尾实体分离“01”标注方法、轻量级双向转换编码表示模型(A lite BERT, ALBERT)和引入词性特征的级联标注模型(CasPOSRel)的抽取框架进行三元组抽取；之后利用自定义RDF2PG映射算法，按照RDF图中的本体模型将抽取到的三元组存入Neo4j数据库中，完成对花卉病虫害知识的存储及管理。实验结果证明提出的抽取框架中标注方法、预训练模型与抽取模型相比基线方法F1值分别提升0.88、4.90、8.57个百分点，同时得到抽取结果F1值为95.07%。通过知识发现表明该知识管理方法能有效组织管理病虫害知识，帮助花卉种植人员进行更为有效的病虫害防治工作。

摘要:为解决田间环境下由于叶片间遮盖和堆叠等因素引起的木薯叶病害识别困难的问题，本文提出一种基于改进YOLOX网络的木薯叶病害检测（Cassava leaf disease detection，CDD）模型。首先，对复杂背景下木薯叶病害图像数据集进行数据增强，以减少环境影响造成的识别困难。其次，在YOLOX网络的基础上，使用多尺度特征提取模块加强细粒度特征提取并降低模型计算量，同时嵌入通道注意力机制，提高网络的表征能力。最后，结合质量焦点损失函数作为分类损失函数辅助网络收敛，提高目标分类的准确性。实验结果表明，提出的CDD模型对复杂背景下木薯叶病害进行检测，网络参数量为5.04×106，平均精度均值达93.53%，比基础模型高6.02个百分点，综合检测能力优于多种主流模型。因此，本文提出的CDD模型对田间木薯叶病害具有更快更准确的检测能力，为实现农作物病害检测提供了可借鉴的方法。

摘要:作物病害诊断积累了大量电子处方数据，对电子处方数据二次利用，实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此，本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型，实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病害处方数据进行筛选，并进行数据扩充，同时结合领域知识构建标准处方库；构建基于CDSSM的作物处方推荐模型，根据文本特征生成语义向量，计算语义向量的余弦距离，结合标准处方库完成融合地区、时间、作物种类、生长期等多个因素的处方精准推荐。从病害诊断、处方推荐、针对番茄病害处方推荐和不同输入对处方推荐的影响4方面展开结果分析，并与基于DSSM、DSSM-LSTM、Cosine、Jaccard、BM25的模型结果进行对比分析；结合实际应用需求设计并构建面向移动终端的作物病害处方推荐应用“处方宝”。结果表明，基于CDSSM的作物病害处方推荐模型病害诊断正确率为71%，处方推荐准确率为82%，优于其他5种作物病害处方推荐模型；针对番茄病害处方推荐准确率更高。本文构建的基于CDSSM的作物处方推荐模型可以满足实际应用需求，还能够进行病害种类的扩充，可以作为作物病害处方推荐的高效辅助工具。

摘要:针对基于生成对抗网络的多数图像修复算法所修复的图像纹理细节不清晰，不能充分融合神经网络提取的纹理细节信息和语义信息的问题，本文提出一种基于残差网络和特征融合的双阶段生成网络图像修复模型，通过修复训练集中被遮挡的图像，获取符合训练集整体分布的修复图像。首先，设计一种轻量型多尺度感受野残差模块，通过多个感受野不同的卷积核提取特征信息，提升粗化生成网络保留纹理信息的能力。其次构建一种双边精细修复网络结构，分别处理纹理细节信息和语义信息并进行聚合，实现图像的精细修复。最后基于GWHD数据集进行实验，验证本文算法的有效性。实验结果表明，本文模型较CE、GL、PEN-Net、CA算法，客观评价指标L1-loss降低0.56~3.79个百分点，PSNR和SSIM提升0.2~1.8dB和0.02~0.08，并在人眼直观感受中实现了纹理结构清晰、语义特征合理的修复效果。相较于原GWHD数据集，在基于本文模型所扩充的小麦数据集中，运用YOLO v5s预测小麦麦穗的mAP提升1.41个百分点，准确率提升3.65个百分点，召回率提升0.36个百分点。

摘要:土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素，为准确及时地获取土壤中盐分含量，实现盐渍化精准监测，以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象，探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先，利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据，并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据，使用皮尔逊相关系数法（PCC）、极端梯度提升（XGBoost）和灰色关联分析法（GRA）对构建的光谱指数进行优选；然后，采用决策树（DT）、反向传播神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明，使用方案3（XGBoost-GRA）变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数，且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度，可知随机森林RF模型整体表现最优，同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果，0~20cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的，其中精度最高模型的决定系数R2、均方根误差（RMSE）和四分位数间距性能比（RPIQ）分别为0.820、0.044%和2.273，且本文基于最佳反演模型绘制的0~20cm土壤盐分空间分布图可以较为真实地反映研究区内的土壤盐渍化程度。本研究表明特征变量优选结合机器学习模型能够较好地基于无人机遥感平台来估算覆被农田的土壤含盐量。

摘要:准确揭示动态沉降过程中土层厚度及其变化情况对合理确定覆土层厚度，科学评价复垦土体稳定性具有重要意义。通过野外试验，结合探地雷达数据，基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform，HHT）进行信号处理，根据希尔伯特谱确定覆土层所在的时域范围；提取由HHT获取的多个固有模态函数（Intrinsic mode function，IMF）的时间-瞬时频率信息，建立IMF2分量与相对介电常数的关系模型，进而获取覆土层厚度；将所建立的关系模型进一步应用于时间序列上的覆土层厚度的探测之中，实现覆土层厚度的动态探测。研究结果表明：覆土层下沉会引起层状介质之间的介电常数差异，进而导致分界面处的振幅变化；瞬时频率平均值与相对介电常数之间存在较高相关性，其利用多项式回归的建模决定系数R2达到0.8870；综合考虑时域下的振幅与瞬时频率变化的联合时频分析可有效探测覆土层厚度，随覆土层厚度的增加和时间的推移探测精度整体略有下降，探测结果的平均相对误差为3.65%。

摘要:通过模拟光照、吹风改变蒸发强度，对比分析了4种蒸发条件（CK、光照（L）、吹风（W）、光照+吹风（LW））下微润灌入渗速率以及湿润体变化特征。结果表明，常温下微润灌累积入渗量与时间呈显著线性相关关系(决定系数R2>0.99)，符合Philip入渗模型水平吸渗项入渗规律；微润管出流速率因多孔介质管壁穿透入渗、管周土壤水分入渗分别随时间呈现出初期骤增、线性减小的演变规律；改变上边界条件后各处理蒸发均显著增大，然而入渗速率只随温度增加而提高，吹风带走土表热量，入渗速率反而减小；光照期间，L、LW处理入渗速率分别增长56.56%、29.51%；撤去光照2h后，LW处理蒸发强度不变，入渗速率骤降5.90%，揭示了微润灌对温度响应的敏感性远高于上边界蒸发。湿润锋运移距离与时间呈显著幂函数关系，温度提高后入渗速率增加促进了湿润锋运移，温差和重力势共同驱动下水分向背离热源方向移动，光照处理中湿润锋水平运移距离Dhoriz、垂直向下运移距离Ddown较预测值分别增长75.81%、99.30%。该研究揭示了源于辐射的地温变化在微润灌入渗中的关键驱动效应，有效补充了微润灌在温差、辐射骤变区域的管出流及土壤水分动态运移机理，研究结果可为基于气象数据、作物需水和墒情的微润灌智慧调控模式设计提供理论依据。

摘要:栽培基质pH值是设施园艺中重要的生产过程信息之一。针对栽培基质pH值在线检测误差大、结果易受基质含水率和基质成分影响的问题，基于超亲水pH传感器，以泥炭、蛭石基质为原料，以配置的不同质量比和不同含水率的栽培基质为试验对象，开展了栽培基质超亲水pH传感器pH值测量试验研究。结果发现：栽培基质的质量含水率（θm）降低会引起超亲水pH传感器的pH值测量值线性降低和pH值测量误差线性增加，其测量误差绝对值最大为0.81，显著低于锑电极pH传感器（测量误差绝对值最大为2.15）；超亲水pH传感器的测量误差受混合基质中泥炭、蛭石质量比的影响相对较小，由基质成分变化导致的测量误差最大变化为0.23，显著低于锑电极pH传感器（最大变化为1.10）。在此基础上建立了栽培基质超亲水pH传感器的测量误差补偿模型，并在采集的栽培基质中进行了应用试验；补偿前测量误差绝对值最大为0.32，补偿后降为0.18，测量误差进一步降低，验证了超亲水pH传感器及其测量误差补偿模型的有效性。研究结果为实现栽培基质pH值快速、准确在线检测奠定了基础。

摘要:针对现有的农产品溯源系统中数据监管存在的监管单一、权限集中，以及监管过程中隐私泄露等问题，通过研究小麦制粉行业全业务流程特性，设计并构建了面向小麦区块链追溯系统的分级监管模型。该模型以联盟链Hyperledger Fabric为基础构建多链架构，提出了基于密文策略属性加密(CP-ABE)技术的加密隐私密钥传输方法，通过一对多的加密属性设计多个数据监管部门，并在密文中嵌入访问结构实现权限管控。通过理论分析，所提出的分级监管模型能够在满足消费者追溯需求的基础上，实现企业隐私保护、分级授权管控、全流程穿透式实时监管的功能。在安全方面，该模型在控制策略保持不变的情况下，改变需加密密钥的任意一位，生成密文平均变化率为95.5%；在保持密钥不变的前提下，通过改变企业授权访问策略，引起解密私钥平均变化率为75.5%，具有较高的混淆性和安全性。在效率方面，所设计的分级监管模型公开溯源数据平均查询时延为6.67ms，隐私数据平均解密查询时延为34.45ms，数据监管平均查询时延为37.78ms。

摘要:粮食生产供应关乎国家安全稳定，针对目前粮食供应链存在的数据共享水平低、管控智能化程度不高等问题，构建基于工业互联网标识解析技术的粮食供应链数字孪生系统。以大米供应链为典型对象，首先设计涵盖收购、运输、加工、仓储、包装、销售的大米全供应链数字化模型，研究基于标识解析体系的各环节全要素标识编码和数据开放共享，建立实物对象与信息系统之间的数字桥梁；提出包含物理层、网络层和孪生层的数字孪生体系架构，形成基于工业互联网的数据流通共享基础，明确孪生体系架构的关键模型；并详细阐述设备、产线、物料等对象的全要素精准建模过程，构成集几何模型、物理模型、行为模型和规则约束模型为一体的数字孪生模型；最后借助Unity3D软件以及C#编程技术搭建大米供应链数字孪生原型系统，实现对产线的三维可视化监控。实验结果表明，该系统在供应链全要素数据充分共享基础上，通过三维展示、预测控制和智能决策一定程度上提升了大米供应链智能化监管能力，为工业互联网等技术赋能产业数字化转型提供参考。

摘要:针对绿茶加工杀青理条复式工序中，因茶叶理条动力学机理不明而导致成条效果不理想的问题，研究茶叶在连续复式理条机锅槽内茶叶与锅槽连续碰撞规律，建立茶叶在锅槽内滚动、抛撒、碰撞3个阶段的动力学模型，确定连续复式茶叶理条机的成条机理。根据茶叶在锅槽内的运动成形规律，优化斜U形锅槽，并利用Rocky Dem建立热固耦合下茶叶-锅槽相互作用的仿真模型，通过对茶叶平均速度及受力进行分析，确定了锅槽往复运动速率、锅槽挡板角度和锅槽与水平面夹角的最优工作参数。在最优参数确定的基础上，采用三因素三水平正交试验，确定实际工况下的最优参数组合，试验结果表明，当锅槽挡板角度为114.1°、锅槽往复运动速率为190.9r/min、锅槽与水平面夹角为3.2°时，成条率为85.89%，碎茶率为1.70%，满足理条农艺要求。验证试验表明，在该最优结构与作业参数组合下，成条率、碎茶率分别为84.26%、1.79%，与优化结果相对误差在5%以内，表明优化结果的可靠性与精度。该研究可为茶叶理条成形机理与理条机关键参数优化提供参考。

摘要:浸种是玉米生产中重要的播前增种技术，对浸种过程中裂纹的高效检测是分析玉米胚乳裂纹变化规律的基础，是优良品种性状选育的关键之一，尚存在内部胚乳裂纹不可见、自动化检测程度不高等困难。基于CT扫描技术，在YOLO v5n检测网络的基础上，设计了YOLO v5-OBB旋转目标检测网络，其中OBB为有向目标边框，该网络使用旋转矩形框代替普通矩形框，并在Backbone部分加入位置注意力模块(CA)，同时采用倾斜非极大值抑制算法(Skew-NMS)进行非极大值抑制得到最终预测框，以此实现长宽比大、方向不一的玉米胚乳裂纹检测。经过300次迭代训练，模型在测试集上的精确率P为94.2%，召回率R为81.7%，平均精度(AP)为88.2%，模型内存占用量为4.21MB，单幅图像平均检测时间为0.01s，与SASM、S2A-Net和ReDet旋转目标检测网络相比，AP分别提高15.0、16.9、7.0个百分点，单幅图像平均检测时间分别减少0.19、0.22、0.46s，同时YOLO v5-OBB模型内存占用量分别为SASM、S2A-Net和ReDet模型的1.50%、1.43%和1.73%，与采用水平矩形框标注的YOLO v5网络相比，AP提高0.6个百分点，模型大小减小0.19MB，单幅图像平均检测时间不变，两者均为0.01s。将YOLO v5-OBB网络获取裂纹目标框坐标信息后得到的裂纹长度与在DragonflyEZ软件中得到的裂纹真实长度相比，两者绝对误差为0.04mm，相对误差为0.93%。对不同CT灰度分布情况下玉米胚乳裂纹检测结果表明，该模型对较小灰度、较大灰度、混合灰度3种玉米胚乳裂纹图像的P分别为100%、100%、93.3%，R分别为100%、82.4%和79.8%，AP分别为99.5%、91.2%和86.8%。结果表明，所设计模型能有效实现玉米胚乳裂纹的检测，同时模型鲁棒性高，内存占用量小，可为玉米浸种过程胚乳裂纹的自动监测提供借鉴。

摘要:茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征，构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本，采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析，然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长，通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合，并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型；其模型的训练集准确率为88%，预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异，先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像；采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息，然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合，并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型，且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳，训练集准确率提升至98%，预测集准确率提升至96.67%。

摘要:针对缺陷鸡蛋差异性大、人工检测主观性强、实时性差，消费者存在食品安全隐患等问题，提出一种基于深度学习的移动端缺陷蛋无损检测系统，实现对裂纹蛋和血斑蛋的实时检测。首先，建立改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV2_CA模型，以MobileNetV2原网络为基础，通过嵌入坐标注意力机制、调整宽度因子、迁移学习等操作对其进行优化，并进行PC端检测对比试验。试验结果表明：建立的MobileNetV2_CA模型验证集准确率达93.93%，召回率为94.73%，单个鸡蛋平均检测时间为9.9ms，对比改进前MobileNetV2模型准确率提升3.60个百分点、召回率提4.30个百分点、检测时间缩短2.62ms；MobileNetV2_CA模型的参数量为2.36×106，较原MobileNetV2网络模型降低31.59%。然后，利用NCNN深度学习框架对MobileNetV2_CA模型进行训练，并通过格式转换部署至Android移动端，进行NCNN深度学习训练模型的移动端检测验证，及其与TensorFlow Lite深度学习模型的对比分析。试验结果表明：NCNN深度学习模型对缺陷蛋平均识别准确率达到92.72%，单个鸡蛋平均检测时间为22.1ms，库文件大小仅2.7MB，均优于TensorFlow Lite，更能满足实际应用要求。

摘要:探讨了低氧诱导因子-1α（Hypoxia inducible factor-1α, HIF-1α）介导脯氨酰羟化酶（Proline hydroxylase domain, PHD）调控糖酵解酶活性及宰后牦牛肉肉色稳定性的变化，以牦牛背最长肌为研究对象，经过二甲基乙二酰氨基乙酸（Dimethyloxalylglycine, DMOG）和利非西呱（Lificiguat,YC-1）处理，通过测定PHD活力、a*值、糖酵解酶活性、线粒体功能、Mb特性等指标的变化来探究PHD对宰后牦牛肉肉色稳定性的影响。研究结果表明：与对照组相比，DMOG组的LDH活力、MRA含量、NADH含量、OMb含量和MMb含量均在6~72h显著升高（P<0.05），而DMOG组的PHD活力、线粒体膜电位、DMb含量和NAD+含量显著降低（P<0.05），同时DMOG组的Mb二级结构稳定性也高于对照组，YC-1组的作用均与DMOG组相反。综上，HIF-1α介导PHD通过下调LDH及MRA的活性和影响线粒体的功能，降低NADH含量，使MMb无法被还原为OMb。同时，该通路还会使Mb二级结构稳定性下降，最终导致肉色稳定性降低，肉色发生劣变。

摘要:针对缺乏适宜温室大棚作业的小功率电动拖拉机的问题，本文设计了一台10kW增程式电动履带拖拉机，完成了工况分析、电驱系统设计和试验。针对行走、旋耕、开沟工况进行了性能测试，试验结果表明所设计的增程式电动拖拉机能够实现传统燃油履带式拖拉机所具备的功能。测试结果表明，速度4.8km/h行走工况电动机消耗功率约为3.2kW，速度2km/h旋耕作业工况电机消耗功率约为3.75kW，速度2km/h开沟工况电机消耗功率约为3.3kW。当前电池配置下，可以支持行走工作2.2h，旋耕工作1.9h和开沟工作2.1h，纯电模式基本满足小规模温室大棚零排放作业需求。需要持续大负载工作时，增程式电动拖拉机可以启动增程器与电池协同供电以实现持续工作。

摘要:提出一种RPR型多冗余驱动两转一移并联机构2RPU+2UPR+RPR。基于螺旋理论建立机构运动螺旋系与约束螺旋系，分析机构自由度性质；建立机构运动学模型，基于软件仿真结果验证理论模型正确性；推导机构传递螺旋系，建立机构局部性能指标与全域性能指标；基于优质工作空间和优质传递性能分布对机构进行尺度优化，获得机构优化尺度与传递性能图谱，分析关键尺度参数对机构传递性能的影响；基于雅可比矩阵和传递性能分布分析优化尺度下机构奇异特性，机构在优化空间内无奇异位形。

摘要:对于典型的呼吸跃变型水果，降低外源乙烯浓度可以减弱果实对乙烯的敏感性，从而延缓内源乙烯跃变高峰及呼吸跃变高峰的出现，对果实起到一定的延缓衰老作用。首先采用MOX气体传感器构建高精度乙烯浓度传感器；其次，基于Kernel DM+V算法，开展单一和多气源定位实验，形成SLAM-GDM地图对未知环境中的乙烯进行气源定位和浓度分布可视化；最后采用乙烯降解机器人开展降解实验。实验结果表明：所建立的气体分布模型能够预测气源位置，SLAM-GDM地图性能在预测单气源位置上的平均误差为0 78m，精度高于95%；多气源位置预测实验表明，方差分析具有较高预测精度，气源预测位置平均误差小于0.48m，相对误差小于5%；气体降解机器人能够根据乙烯气体分布图较为准确地找到气源位置，并以较高的速率进行乙烯降解。本研究通过移动机器人进行乙烯气源定位与降解乙烯，从而延长水果保鲜期和货架期，在水果保鲜领域具有应用前景。