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油菜素内酯原位检测电化学免疫传感器

智慧农业（中英文） 2024年第1期6卷 76-88页

作者：卫倩高原源李爱学江苏大学农业工程学院江苏镇江212000 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097

[目的/意义]植物激素的调控对于作物生长至关重要。油菜素内酯作为一种重要的植物内源激素,在作物的生长发育、产量提高以及抗逆性增强等方面扮演着举足轻重的角色。传统的油菜素内酯检测方法不仅繁琐耗时,而且难以实现原位、快速检测... 详细信息

[目的/意义]植物激素的调控对于作物生长至关重要。油菜素内酯作为一种重要的植物内源激素,在作物的生长发育、产量提高以及抗逆性增强等方面扮演着举足轻重的角色。传统的油菜素内酯检测方法不仅繁琐耗时,而且难以实现原位、快速检测。为了突破这一技术瓶颈,本研究提出了一种利用丝网印刷(Screen-printed electrode,SPE)电极构建的电化学免疫传感器,旨在实现对油菜素内酯的快速、准确检测。[方法]首先利用电化学工作站电沉积金纳米颗粒(AuNPs)将其固定在SPE电极表面,然后在电极上滴加氯化铜纳米线(CuCl2NWs),氯化铜纳米线不仅可以提高电极的导电性,其中Cu2+还可以作为传感器的氧化还原探针。最后选择Mxene和聚多巴胺纳米复合材料(Mxene@PDA)作为SPE电极的修饰材料,因为Mxene具有表面积大和导电性好的优点,可以进一步放大Cu2+的信号。但Mxene在空气中很容易被氧化而不稳定。聚多巴胺(Polydopamine,PDA)含有大量的邻苯二酚和氨基等基团,通过多巴胺自聚合后包覆在Mxene的表面,切断氧渗透的路径,使Mxene难以被氧化。Mxene@PDA还可以作为偶联剂在电极表面固定更多的抗体,提高整体的生物相容性。[结果和讨论]传感器具有较宽的线性检测范围:0.1μg/ml^(1) mg/ml,检出限低至0.015 pg/ml (S/N=3)。此外,通过SPE电极对小麦内源的油菜素内酯含量进行离体检测和后续的加标实验,计算出其回收率为98.13%-104.74%。在验证该传感器准确性的同时,也展示了其优越的稳定和灵敏性。与其他油菜素内酯的检测方法相比,本研究中开发的免疫传感器有更加出色的分析性能。除此之外,在对小麦叶片的油菜素内酯的原位检测中,传感器也表现出了极佳的实际应用潜力。[结论]本研究首次研制了用于原位检测油菜素内酯的电化学免疫传感器,不仅为原位检测植物叶片中的油菜素内酯提供了良好的电化学平台,同时在精准农业中具有巨大的应用潜力。

关键词：油菜素内酯原位检测电化学金纳米颗粒免疫传感器

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深度学习在畜禽典型行为识别中的研究进展

中国农业科技导报 2024年

作者：朱芷芫王海峰李斌赵文文朱君贾楠赵宇亮北京市农林科学院智能装备技术研究中心

采食、饮水、站立和打斗等典型行为与畜禽生产能力、健康状况和福利密切相关，影响畜禽产量与经济效益。当前，畜禽养殖规模化趋势加速，传统人工观察畜禽行为不仅费时费力，而且主观性较强。随着机器学习的快速发展，神经网络、算法和... 详细信息

采食、饮水、站立和打斗等典型行为与畜禽生产能力、健康状况和福利密切相关，影响畜禽产量与经济效益。当前，畜禽养殖规模化趋势加速，传统人工观察畜禽行为不仅费时费力，而且主观性较强。随着机器学习的快速发展，神经网络、算法和算力不断优化，计算机视觉、语音识别、生物识别、自然语言处理等技术能准确高效地监测畜禽信息，分析畜禽生理和健康状况，在畜禽领域展现出广阔的应用前景。介绍了深度学习技术的发展历程，阐述了深度学习技术在常见畜禽种类（牛、猪、羊、鸡）行为识别方面的研究进展，为未来研究和实际应用提供了技术参考；总结了深度学习技术在畜禽行为识别中关于模型通用性、数据集多样性和数字化行为结果全面性等方面存在的问题并提出改进策略，旨在推动深度学习在畜禽典型行为中的进一步应用。

关键词：畜禽深度学习行为识别

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侧置可折叠式油菜薹采收机设计与试验

江西农业大学学报 2024年

作者：李园罗海峰李自皓盛拓张晟童学权金裕国湖南农业大学机电工程学院湖南省现代农业装备工程技术研究中心智能农机装备湖南省重点实验室

【目的】油菜薹可作为茎叶类蔬菜食用，其口味鲜嫩爽口，富含维生素C及其他微量元素，是目前油菜产业化利用的重要板块；针对油菜薹人工采摘劳动强度大、作业效率低等问题，根据油菜薹的种植方式、生长特性以及采收要求，设计了一种侧... 详细信息

【目的】油菜薹可作为茎叶类蔬菜食用，其口味鲜嫩爽口，富含维生素C及其他微量元素，是目前油菜产业化利用的重要板块；针对油菜薹人工采摘劳动强度大、作业效率低等问题，根据油菜薹的种植方式、生长特性以及采收要求，设计了一种侧置可折叠式油菜薹采收机。【方法】该机选用高地隙的行走底盘提供动力，采收装置侧置于行走底盘的左侧组成油菜薹采收机的整体结构；该机采用对垄作业，采收割台可实现侧向伸展、竖直折叠、自动滑移及倾角调节功能，能一次完成油菜薹切割、输送、收集等作业，达到采收油菜薹的要求；本文对切割装置、输送装置、割台双调节装置、可折叠装置等关键部件进行设计与理论分析，同时以整机前进速度、往复式切割器倾角、输送皮带倾角为试验因素，以茎秆切断比、输送成功率及输送后茎叶完整度为评价指标开展室内台架试验；通过室内台架试验确定采收机的最优的工作参数，并通过田间试验进行验证。【结果】运用Design-Expert12求解得到最优参数组合为：整机前进速度0.57m/s、往复式切割器倾角21°、输送皮带倾角26.3°时，机收油菜薹采收综合评分为95.4%，采收效果较好。【结论】田间收获试验表明，在最优参数组合下，设计的油菜薹采收机的油菜薹的茎秆切断比为93.54%、输送成功率为90.85%、输送后茎叶完整度为92.15%，该油菜薹采收机可采收机播后密度较大的成熟期油菜薹，采收效率最高可达0.34hm2/h，满足油菜薹采收要求。该研究可为油菜薹机械化采收结构设计和优化提供参考。

关键词：油菜油菜薹采收机割台双调节装置可折叠装置试验设计

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马铃薯收获机扰动分离装置设计与试验

农业机械学报 2024年第4期55卷 101-112页

作者：王兴欢魏忠彩苏国粱孟鹏祥王法明张祥彩王宪良程修沛李志合金诚谦山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255091 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014 山东思代尔农业装备有限公司德州253600 山东省马铃薯生产装备智能化工程技术研究中心德州253600

针对现有的小型马铃薯收获机筛面土块破碎效果不佳而影响分离效率和收获品质等问题,结合北方马铃薯主产区收获模式和常用杆条式分离装置,设计了一款马铃薯收获机扰动分离装置。在阐述总体结构及工作原理基础上,结合马铃薯的碰撞特性和... 详细信息

针对现有的小型马铃薯收获机筛面土块破碎效果不佳而影响分离效率和收获品质等问题,结合北方马铃薯主产区收获模式和常用杆条式分离装置,设计了一款马铃薯收获机扰动分离装置。在阐述总体结构及工作原理基础上,结合马铃薯的碰撞特性和土块的破碎过程分析,得到影响薯块损伤和土块破碎的主要因素为扰动深度、偏心轮转速和偏心距;通过EDEM-RecurDyn耦合构建仿真模型,单因素试验得到扰动杆数量最优为4,以扰动深度、偏心轮转速和偏心距为试验因素,以马铃薯碰撞力和土块破碎率为评价指标,运用Box-Behnken中心组合设计方法进行仿真试验,对试验结果进行方差分析,利用响应面分析了各交互因素对试验指标的影响规律,结合实际工况确定影响因素最佳取值。验证试验表明:当收获机分离筛运行速度为0.7 m/s、扰动深度为51.5 mm、偏心轮转速通过调速器设为2.3 r/s、偏心距为31 mm时,土块破碎率为60.7%,电子马铃薯采集的碰撞加速度峰值平均值为790.66 m/s~2,小于马铃薯临界损伤阈值。

关键词：马铃薯收获机薯土分离装置扰动分离装置耦合仿真

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马铃薯机械化收获除杂技术与装备研究进展

农业工程学报 2024年第10期40卷 1-13页

作者：魏忠彩王业炜苏国粱张祥彩王宪良程修沛李学强金诚谦山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255091 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014 山东思代尔农业装备有限公司德州253600 山东省马铃薯生产装备智能化工程技术研究中心德州253600

高效低损除杂是马铃薯机械化收获的核心环节,直接影响马铃薯的收获效率与收获品质,是助推马铃薯收获模式制定与收获装备研发与产业化进程的关键。由于不同马铃薯种植地区的自然环境等区域差异性较大,各地区马铃薯种植和收获模式复杂多变... 详细信息

高效低损除杂是马铃薯机械化收获的核心环节,直接影响马铃薯的收获效率与收获品质,是助推马铃薯收获模式制定与收获装备研发与产业化进程的关键。由于不同马铃薯种植地区的自然环境等区域差异性较大,各地区马铃薯种植和收获模式复杂多变,因此对马铃薯机械化收获的除杂技术、装置结构和作业原理的需求各不相同。机械化收获除杂是减少生产成本、提高经济效益的重要方法,该研究基于国内马铃薯种植农艺,分析了国内外典型的马铃薯收获机基本结构和技术特点,对马铃薯机械化收获秧膜杂处理技术进行归纳总结,阐述薯土分离、薯秧分离、残膜回收及杂质清选等环节的装置结构与工作原理,对比分析不同除杂装置的特点与技术指标。针对国内覆膜种植、丘陵地区土壤粘重等特点,指出制约国内马铃薯除杂机械化发展的关键问题,并提出规范种植体系,研制适用机型与专用装备,农机农艺农信相融合和产学研相结合等建议,以期为马铃薯机械化收获除杂技术装备的研发应用奠定基础。

关键词：机械化收获马铃薯秧膜杂处理薯土分离薯秧分离残膜回收

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小麦-玉米轮作根茬燃烧热触杀防控土传病害的试验

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农业工程学报 2024年第8期40卷 90-97页

作者：朱焕光李刚刘超洁高飞刘新新潘晓慧李鹏飞张晓婷贺超刘亮焦有宙河南农业大学机电工程学院郑州450002 河南农业大学植物保护学院郑州450002 农业农村部农村可再生能源新材料与装备重点实验室郑州450002 河南省低碳农业智能装备工程技术研究中心郑州450002 河南工程学院机械工程学院郑州451191

针对秸秆和根茬直接还田导致作物土传病害重发和频发问题,采用自主设计的可控燃烧热触杀装备进行了试验研究,分析了不同运行工况下装备内的温度分布规律、热触杀后土壤中病原真菌与细菌的灭杀率及作物植株发病程度。结果表明:当进料速度... 详细信息

针对秸秆和根茬直接还田导致作物土传病害重发和频发问题,采用自主设计的可控燃烧热触杀装备进行了试验研究,分析了不同运行工况下装备内的温度分布规律、热触杀后土壤中病原真菌与细菌的灭杀率及作物植株发病程度。结果表明:当进料速度为360~1800 kg/h时,装备可实现热触杀温度(117~167℃)和送风温度(62~172℃)的有效调控,炉膛内沿程烟气温度分布呈先增大后减小趋势,稳定燃烧时炉膛最高温度可达479℃,可保证燃烧效率持续处于较高水平。土壤中细菌比真菌的耐温性更强,117℃下细菌和真菌的灭杀率分别为53.33%和33.33%,132℃以上时两者的灭杀率均达到86%以上,167℃下可实现深度灭杀。与对照组相比,秸秆与根茬燃烧高温热触杀后田间玉米植株根部病情指数降低了34.1,该研究对实现作物连作土传病害的绿色防控具有重要意义。

关键词：作物根茬高温烟气热触杀土传病害病情指数

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大田环境下的农业害虫图像小目标检测算法

计算机工程 2024年第1期50卷 232-241页

作者：蒋心璐陈天恩王聪赵春江西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097

智能化害虫检测是目标检测技术在农业领域的重要应用,可以有效提高害虫测报工作效率和可靠性,保障农作物产量和质量。在诱虫灯、粘虫板等固定式诱捕装置下,图像背景简单、光照条件稳定、害虫特征显著易于提取,害虫检测可以达到较高的准... 详细信息

智能化害虫检测是目标检测技术在农业领域的重要应用,可以有效提高害虫测报工作效率和可靠性,保障农作物产量和质量。在诱虫灯、粘虫板等固定式诱捕装置下,图像背景简单、光照条件稳定、害虫特征显著易于提取,害虫检测可以达到较高的准确率,但其应用场景固定,检测范围局限于设备周围,无法适应复杂的田间环境。针对田间环境下图像背景复杂和害虫尺寸小带来的难检和漏检问题,提出一种改进YOLOv5的小目标害虫检测算法Pest-YOLOv5,以提高害虫测报的灵活性。在特征提取网络中增加坐标注意力机制,通过结合空间和通道信息,增强对小目标害虫特征的提取能力,在颈部连接部分使用双向特征金字塔网络结构,通过融合多尺度特征,缓解多次卷积带来的小目标信息丢失问题。在此基础上,使用SIoU和变焦损失函数计算损失值,同时通过实验得到最优分类损失权重系数,使模型更关注分类困难的目标样本。在公开数据集AgriPest上的实验结果表明,Pest-YOLOv5模型mAP_(0.5)和召回率分别为70.4%和67.8%,优于原YOLOv5s模型、SSD和Faster R-CNN等经典目标检测模型。与YOLOv5s模型相比,Pest-YOLOv5模型将mAP_(0.5)、mAP_(0.50:0.95)和召回率分别提高8.1%、7.9%和12.8%,改善了难检和漏检情况。

关键词：深度学习目标检测害虫检测小目标检测损失函数

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基于LoFTR特征匹配算法的羊只身份识别

内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2024年第2期45卷 51-61页

作者：崔家赫宣传忠宋耀邦王光普内蒙古农业大学机电工程学院/内蒙古自治区草业与养殖业智能装备工程技术研究中心呼和浩特010018

在现代农牧业生产中,自动化家畜身份识别是提高育种选择和行为研究效率的关键环节。为了解决传统羊只身份识别方法耗时、成本高和准确性不足的问题,近年来学者们开始运用深度学习技术对羊只脸部生物特征进行学习,进一步实现身份识别。然... 详细信息

在现代农牧业生产中,自动化家畜身份识别是提高育种选择和行为研究效率的关键环节。为了解决传统羊只身份识别方法耗时、成本高和准确性不足的问题,近年来学者们开始运用深度学习技术对羊只脸部生物特征进行学习,进一步实现身份识别。然而,基于羊脸图像的识别方法存在稳定性不足、识别性能波动等问题。因此,本研究开发了一种基于特征点匹配的羊只身份识别方法,即搭建LoFTR算法对羊脸特征点进行学习和匹配,该模型通过学习羊只面部的生物特征,实现了通过特征点匹配来识别个体身份的技术。针对以往研究中羊脸图像采集角度单一、识别效果不稳定的局限,本研究采集了89只小尾寒羊的多角度面部图像以提取更高质量的羊脸特征,并进一步构建了一个羊脸数据集用于模型的训练和识别。通过与经典的特征点匹配模型进行性能比较,试验结果表明LoFTR羊脸特征点匹配模型展现出更高的识别精度和效率。该模型在羊脸图像数据集上达到93.53%的平均识别准确率,而且平均匹配速率也达到了2.39 s。这一方法的应用有助于提高羊场的管理效率,推动羊场管理向现代化迈进。此外,提高羊只面部身份识别的准确性和效率,可以有效提高育种选择和行为研究的精度和速度,为农牧业生产提供更好的技术支持,促进行业的可持续发展。

关键词：羊脸识别 LoFTR 深度学习特征点匹配

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粗轧板坯自动转钢系统研究与应用

电子测量与仪器学报 2024年第1期38卷 114-123页

作者：吴昆鹏王孝敏崔广礼邓能辉石杰北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心北京100083 江阴兴澄特种钢铁有限公司厚板分厂无锡214400

宽厚板生产过程中,其粗轧工艺需控制交叉的锥形辊实现板坯长宽方向的对调,该过程严重依赖人工操作,节奏无法有效控制,制约生产线智能化改造进程。结合视觉检测和自动控制技术设计的粗轧板坯自动转钢系统可有效解决该问题,在粗轧机出入... 详细信息

宽厚板生产过程中,其粗轧工艺需控制交叉的锥形辊实现板坯长宽方向的对调,该过程严重依赖人工操作,节奏无法有效控制,制约生产线智能化改造进程。结合视觉检测和自动控制技术设计的粗轧板坯自动转钢系统可有效解决该问题,在粗轧机出入口分别安装视频监控相机,捕捉转钢辊道区域上板坯的状态,利用改进的包含去雾模块的PIDNet(proportional-integral-derivative network)模型提取板坯前景轮廓,通过组合式角度度量方法实时跟踪板坯旋转角度。过程中融合安全限位、位置优选、速度调控、过转修正等策略共同优化转钢控制,保证转钢的安全稳定,自主学习人工经验提升转钢效率。应用结果表明,系统可准确测量板坯角度并实现自动转钢功能,能够替代人工操作,节省能耗,实现智能化生产的目的。

关键词：粗轧自动转钢 PIDNet 角度跟踪控制策略

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