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        科技文摘

        2022-11-23 01:31:59
        關鍵詞:微流收獲機孢子

        20220208 基于微流控芯片的氣傳病害孢子分離富集方法//DOI:10.25165/j.ijabe.20211405.6375

        空氣傳播的病害可導致溫室作物減產(chǎn),引起了人們的廣泛關注。為了實現(xiàn)溫室作物氣傳病害孢子的分離和富集,該研究設計了一種基于復合場的具有兩級分離富集結構的微流控芯片,用于從氣流中直接分離富集溫室氣傳病害孢子。該微流控芯片主要由具有電弧結構的預處理通道、半圓形電極結構和收集槽三部分組成。采用COMSOL 5.1軟件對設計的微流控芯片進行結構參數(shù)優(yōu)化和數(shù)值仿真。仿真過程中分別使用30 μm、25 μm和16 μm的顆粒代表黃瓜白粉病孢子和霜霉病孢子,以及番茄灰霉病孢子。數(shù)值仿真結果表明:16 μm、25 μm和30 μm顆粒的分離富集效率分別為88%、91%和94%。為驗證設計的微流控芯片實際工作效果,搭建了實驗平臺對微流控芯片進行了測試;然后在顯微鏡下記錄了微流控芯片對氣傳病害孢子分離富集的實驗結果,并對實驗結果進行統(tǒng)計分析。結果表明,設計的微流控芯片對番茄灰霉病孢子,黃瓜霜霉病孢子和白粉病孢子的分離富集效率分別為75.7%、83.8%和89.4%。因此,該研究設計的微流控芯片可用于溫室作物氣傳病害孢子的分離富集,為溫室氣傳病害實時監(jiān)測技術的研究提供了基礎。

        [編譯自:Wang Y F,Zhang X D,Yang N,Ma G X,Du X X,Mao H P. Separation-enrichment method for airborne disease spores based on microfluidic chip. Int J Agric & Biol Eng,2021;14(5):199-205.]

        20220209 基于三維重建方法的蘋果表型參數(shù)快速估測//DOI:10.25165/j.ijabe.20211405.6258

        為了快速、準確獲取蘋果的表型參數(shù),作為果實分選依據(jù),提出一種基于三維重建的蘋果表型參數(shù)快速估測方法。在該研究中,通過構建一個三維模型來估測蘋果的體積、高度、直徑、果形指數(shù)等表型參數(shù)。首先,使用基于雙目立體視覺的圖像采集系統(tǒng)獲取果實序列圖像,由Accelerated-KAZE算法提取、匹配圖像特征生成點云數(shù)據(jù);其次,利用迭代最近點(Iterative Closest Point)算法配準點云得到完整的蘋果點云模型,再通過構建不規(guī)則三角網(wǎng)得到表面重建模型;最后,采用分割、補面、積分等方式計算蘋果表型參數(shù)。試驗共采集了200個蘋果樣本,使用該研究方法對200個蘋果構建了三維模型,并對表型參數(shù)進行估測,并對估測值和真實值進行線性回歸分析。結果顯示,各個參數(shù)的線性回歸擬合度R2均高于0.9。其中,體積的擬合效果最好,R2為0.97。另外,蘋果體積、高度、果形指數(shù)、直徑D和d的平均誤差分別為8.73 cm3、1.43 mm、1.28%、0.90 mm、1.23 mm,根據(jù)GB/T 10651-2008《鮮蘋果》國家標準,估測結果的平均誤差在允許誤差范圍內。結果表明,基于三維重建的蘋果表型參數(shù)估測方法具有較高的精確度和實用性,可為果實分選提供數(shù)據(jù)支撐。

        [編譯自:Wang Y F,Zhang X D,Yang N,Ma G X,Du X X,Mao H P. Separation-enrichment method for airborne disease spores based on microfluidic chip. Int J Agric & Biol Eng,2021;14(5):199-205.]

        20220210 基于GNSS的聯(lián)合收獲機自動導航系統(tǒng)開發(fā)//DOI:10.25165/j.ijabe.20211405.6596

        為實現(xiàn)聯(lián)合收獲機自動駕駛開發(fā)了一種自動導航系統(tǒng),包括機械設計、控制方法研究和軟件設計。首先,針對自動導航系統(tǒng)改裝后的收獲機,提出一種后輪中位動態(tài)標定方法??刂撇糠职▽Ш娇刂破骱娃D向控制器設計。針對導航控制器設計了變論域模糊控制器,利用模糊控制動態(tài)改變輸入輸出的模糊論域,即在模糊規(guī)則不變的情況下讓模糊論域隨輸入的變化而變化,實時修正控制策略的自適應模糊控制方法。將基于變論域模糊控制的導航控制器的決策結果,輸入基于PID算法的轉向控制器,再控制電動方向盤轉動,從而實現(xiàn)收獲機自動導航。以麥田收獲場景進行試驗驗證,當聯(lián)合收獲機以0.8 m/s的速度進行直線導航時,橫向偏差的總體均方根誤差(RMSE)分別為5.87 cm。試驗結果表明,所設計的自動導航系統(tǒng)可以使聯(lián)合收獲機平滑穩(wěn)定地跟蹤預設路徑,跟蹤精度在厘米級。

        [編譯自:Li S C,Zhang M,Cao R Y,Ji Y H,Zhang Z Q,Li H,et al. Development of the automatic navigation system for combine harvester based on GNSS. Int J Agric & Biol Eng,2021;14(5):163-171.]

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