一、新型装置识别种子质量（论文文献综述）
吴静珠,李晓琪,孙丽娟,刘翠玲,孙晓荣,余乐[1]（2022）在《太赫兹时域光谱及成像技术在农作物品质检测中的应用研究进展》文中认为太赫兹辐射以其独特的技术优势,如瞬时性、宽带性、相干性、低能量性、穿透性和吸收性,受到了全世界各国政府、高等院校、科研机构等的高度重视并日趋成为生物医学、材料科学和物理学等领域的新兴研究热点。农作物成分如水分、蛋白、脂肪、淀粉等理论上在太赫兹谱区有较为丰富的吸收;太赫兹波的低辐射特性对农业生物样本检测更为安全;太赫兹波的穿透特性对带包装样本、包衣样本的检测又独具优势;太赫兹时域光谱与成像技术结合还可以进一步对农作物样本的组织形态进行辨别评价,因此太赫兹波技术逐渐成为农作物品质检测领域一项极具应用潜力和应用前景的前沿分析技术。简述了太赫兹时域光谱及成像技术的基本原理,聚焦于太赫兹时域光谱及成像技术在农作物品质检测领域的应用研究现状,对该技术在农作物种子质量鉴别（如品种、转基因和活力）、农作物成分分析（如糖类、水分和淀粉）,农作物贮藏品质判别（如新陈度、劣变和虫蚀）以及在农产品安全检测（如农药残留、非法添加物和异物）方面的新近研究工作和进展进行归纳总结,并展望了该技术在农作物品质检测领域的应用前景和发展趋势。
李帅,吴凡,刘杨[2]（2021）在《机器视觉在农业产品设计中的应用研究》文中研究指明本文阐述了机器视觉的基本概念、工作流程、发展阶段、主要应用领域及其研究现状,列举机器视觉目前在农业产品设计中的应用场景并分析其原因,根据现有应用场景分析机器视觉应用于农业产品设计的优势与缺陷,最后对现有应用机器视觉的农业产品设计进行设计分析,论证机器视觉应用于农业产品设计的意义。合理地将机器视觉运用到农业产品设计中,能发挥机器视觉的优势,有效地提高农业生产效率。
李衍军[3]（2021）在《小麦气流输送式排种系统关键部件研制与分析》文中研究表明随着我国北方地区小麦规模化种植,传统机械式播种机已经满足不了实际生产需求,迫切需要性能稳定的大型、宽幅、高速播种机来提高作业效率。本课题研究小麦气流输送式排种系统,设计了波纹式导流管、仿生分配器等关键部件,结合气固两相流耦合方法、散粒体理论和高速摄像技术等方法,研究排种系统中小麦种子的运动特性、迁移轨迹等揭示小麦种子在排种系统中的工作机理;运用仿真软件分析气流输送式排种系统内部流场分布及种子运动规律,从而确定输种管长度对排种性能的影响;通过台架试验对排种系统的排种性能进行试验验证。论文主要研究工作如下:1.对农麦3号小麦种子物理参数及力学特性进行测定,得到小麦种子的容重为737.66g/L、含水率为 10.32%、千粒重为 56.51g、三轴尺寸为 6.10mm×2.99mm×3.29mm、等效直径为3.92mm、球度为0.64及悬浮速度为11.79m/s;根据小麦种子参数建立仿真模型,并利用EDEM仿真与台架试验验证小麦种子模型的合理性,在不同槽轮工作长度下排出种子质量的仿真值与试验值相对误差在3.08%-7.82%范围内,说明该模型能够充分反应种子的运动与力学特性。2.开展了气流输送式排种系统中导流管的结构设计与优化。根据导流管结构对排种系统中种子分布均匀性的影响,采用气固两相流耦合仿真的方法研究小麦种子在导流管内的运动姿态和运动规律,揭示影响气固两相流均匀度与分配均匀性的机理;通过正交试验分析不同结构导流管对种子分布均匀性、压力损失和各行排量一致性变异系数的影响,进一步优化导流管结构,得到导流管最优参数组合为导流管长度800mm、波纹深度8mm、波纹数量6及波纹宽度50mm,优化后的导流管内气流流速均匀,基本消除紊流等现象,且压力损失小;通过台架试验验证得到该导流管结构在不同入口气流速度与播种量下的各行排量一致性变异系数均符合标准要求,满足实际生产需求。3.利用仿生原理根据鲫鱼的流线型曲线,设计仿鲫鱼曲线分配器,并分析分配器的压力损失机理。运用EDEM与Fluent耦合的方法对四种仿生分配器与原结构分配器的工作压力损失、紊流情况及种子分布均匀性状况进行仿真分析,确定仿生分配器的最优结构;通过台架试验得到,仿生优化后的分配器各行排量一致性变异系数符合行业标准要求,满足生产实际需求;且该分配器的压力损失值较小,说明该分配器能够有效降低压力损失,提高气流输送式排种系统种子分布均匀性,提高排种性能。4.通过理论分析、气固两相流耦合仿真与台架试验揭示种子在输种管的运动机理。理论分析得到输种管长度的不同对管内气流平均流速的影响,当输种管越短时,管内气流平均流速减少越明显,当输种管大于一定长度时,气流平均流速减少趋于平缓;结合EDEM-Fluent耦合仿真与高速摄像技术测定种子在输种管内的速度,通过对比仿真与试验结果,得到输种管内种子速度修正系数平均值为0.95,验证了耦合仿真测定输种管内种子速度方法的可行性。5.利用台架试验对小麦气流输送式排种系统关键部件进行试验研究,以各行排量一致性变异系数和总排量稳定性变异系数为评价指标,分析风量、播种量、输种管长度等工作参数对排种性能的影响,通过响应面分析得到在总排量稳定性变异系数和各行排量一致性变异系数达到稳定时所对应的播种量范围为198.8kg/hm2-270kg/hm2,风量为7.92m3/min-8.55m3/min,输种管长度不低于3.02m。对得到的参数组合范围进行验证试验,得到总排量稳定性变异系数为0.43%-0.54%,各行排量一致性变异系数为2.71%-2.91%,种子破损率为0.39%-0.42%,满足相关标准要求。
杨凌杰[4]（2021）在《基于多光谱成像的草种质量检测》文中指出高质量种子是实现农业生产优质高产、保障农业生产安全的物质基础。种子质量检验既是选用高质量种子,减少农业生产风险的重要手段,也是改进种子生产、加工和贮藏技术,提高生产种子质量的重要途径。常规种子质量检测方法如发芽率、含水量等的测定通常以破坏性检测为主,相对耗时长,对检测人员专业技术要求高,在检测时效、通量以及非破坏性方面往往难以满足需求。因而,高效无损的种子质量检测技术研发已成为种子质量检验技术研究的热点问题,对种业、农业和草牧业发展以及种子研究具有重要意义和实际价值。基于此,本研究以多光谱成像为手段,结合主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、偏最小二乘判别分析（PLSDA）、Ada Boost和支持向量机（SVM）等多变量分析方法,就草种子物种与品种识别、种子生活力和硬实测定等开展了研究,主要结果如下:1、基于多光谱成像技术建立了35个科206种草种子的图像和光谱信息数据库,并利用LDA和SVM模型对物种进行区分。结果显示,基于种子形态和光谱特征,LDA模型对不同物种区分的准确率可达89.42%。通过PCA对数据降维,前十个主成分可解释总变异的94.54%,结合SVM建立判别模型,测试集区分准确率为79.54%。2、以6个紫花苜蓿（Medicago sativa）和6个草木樨（Melilotus spp.）品种为研究材料,结合多光谱成像技术与多变量分析方法,对紫花苜蓿和草木樨种子进行了分类判定。结果发现,基于种子形态特征和光谱特征,LDA模型对两类种子的判别准确率高达99.58%,其次为SVM（98.47%）和Ada Boost（96.95%）模型,PLSDA表现较差,判别准确率仅为68.19%。3、对12个紫花苜蓿品种种子的形态和光谱特征进行了分析,并进一步应用LDA和SVM模型对不同品种进行分类判定。结果发现,依据种子形态特征难以区分不同紫花苜蓿品种,如LDA和SVM模型对品种的判别准确率仅分别为42.22%和45.14%。结合形态特征与光谱特征可有效提高LDA和SVM模型对紫花苜蓿品种判定的准确率,分别达91.53%和93.47%。因品种不同,判别准确率有所不同。4、基于人工老化箭筈豌豆（Vicia sativa）种子吸胀前后的形态和光谱特征,对种子有无生活力,正常苗、不正常苗以及死种子等进行了分析和判定。结果发现,吸涨后可更为准确的判定各种子类别。以种子生活力为例,基于LDA模型的吸涨前后测试集平均分类准确率分别为76.67%和80.48%,SVM判别模型吸涨前后测试集平均分类准确率分别为77.94%和81.43%。而对于死种子、正常苗和不正常苗的判定,基于LDA模型的吸胀前后测试集平均分类准确率分别为72.22%和77.46%,而SVM模型测试集的判别准确率则分别为74.44%和78.57%。但无论LDA还是SVM,对不正常苗种子分类准确率均低于20%,不能进行有效判断。5、以阿拉伯树胶（Acacia seyal）、东方山羊豆（Galega orientulis）、光果甘草（Glycyrrhiza glabra）、紫花苜蓿、黄花草木樨（Melilotus officinalis）和披针叶野决明（Thermopsis lanceolata）6种豆科植物种子为研究材料,采集硬实与非硬实种子的多光谱图像,结果发现基于形态和光谱特征对硬实种子的判别因物种而异。LDA和SVM模型可有效区分黄花草木樨、紫花苜蓿和东方山羊豆硬实和非硬实种子,其总体分类准确率均高于85%且敏感度和特异度高于80%。但LDA和SVM模型对阿拉伯树胶、光果甘草和披针叶野决明的硬实和非硬实种子无法有效区分。
赵金[5]（2021）在《一年两熟区小麦密行种植关键技术及装备研究》文中指出小麦是我国重要的粮食作物之一,其种植区域分布广泛,产量位居粮食作物第二,保证其高产、稳产,对维护中国的粮食安全具有重要意义。目前小麦生产中存在的首要问题是播种质量差,由于排种器结构导致播种均匀性差,拥挤的小麦形成“疙瘩苗”,使小麦没有足够的生长空间,而漏播导致麦田出现缺苗断垄现象;小麦播种机现有传动机构导致播种机在秸秆还田条件下容易出现打滑现象,影响播种效果,且作业效率低,镇压效果差;目前的小麦排种器进行高速作业还会出现充种困难的问题。其次,黄淮海地区采用小麦-玉米一年两熟种植制度,小麦生产中由于冬前积温不足导致小麦分蘖不足,从而影响小麦亩穗数,限制了小麦产量的提高。再次,生产中存在农机农艺融合不充分的问题。通过对种子进行力学分析,对排种器进行了结构设计,应用EDEM离散元软件和Design-Expert 8.0.6软件进行了仿真试验,完成了差速充种沟式小麦排种器参数的优化。将优化后的差速充种沟式小麦单粒排种器进行了台架试验验证,试验结果表明,当转速为60r/min,弧形挡板固定在排种器端盖上,充种沟隔板间长度、充种沟宽度、充种沟高度分别为8.00、6.00、5.00mm,弧形挡板凸起斜度为42.68°时,粒距合格率为81.67%,重播率为12.50%,漏播率为5.83%,排种器排种均匀性变异系数为32.32%,结果与仿真试验结果一致。小麦密行播种机采用了创新研制的差速充种沟式小麦单粒排种器,该排种器利用差速原理提高了充种率,采用种沟内设置隔板实现了单粒排种。对采用该排种器的7.5cm行距小麦播种机进行田间试验,试验结果与仿真试验以及台架试验结果基本一致。小麦密行播种机可实现小麦定行距、定株距、定播深的精量播种,减少小麦苗期土壤水分蒸发,提高小麦冬前分蘖数,同样水肥条件下可实现增产效果。通过力学分析、结构分析等方法分别对整机结构、开沟装置、驱动装置以及对行镇压装置进行了设计、计算。试制完成的小麦密行播种机通过田间试验表明:7.5cm行距的小麦密行播种机在秸秆还田条件下具有良好的通过性;经田间试验测得粒距合格率、重播率、漏播率、合格粒距变异系数、播种深度合格率均符合标准。优化后的小麦密行播种机在保证作业质量的前提下,田间实测作业行驶速度可达8.46km/h,提高了播种效率。采用小麦密行种植技术,可实现冬前封垄,减少土壤水分蒸发,越冬后可以提高土壤含水率:7.5cm行距小麦地0～60cm 土壤含水率的平均值为9.12%,对照15 cm行距小麦地土壤含水率平均值为8.24%。通过随机抽取样点取样查苗可知,7.5cm行距种植小麦,可使小麦分蘖个数、次生根条数、干物质重以及产量的值均优于对照15cm行距小麦,经小麦田间实收测产结果表明:7.5cm行距较15cm行距小麦增产9.22%。文中通过多年多点对小麦密行播种机进行田间试验,统计增产量分布情况,初步探索了小麦密行播种机随经纬度变化的增产规律。文中针对小麦-玉米一年两熟区由于积温原因造成小麦冬前分蘖不足,进而影响产量的问题,提出并验证了小麦密行种植技术,从理论和实践上探索了小麦密行种植的增产机理,验证了“缩行均株”小麦播种技术可以充分发挥小麦个体生长优势,具有“以光补温”的理论效果。多年多点的田间试验证明小麦密行种植技术具有增加小麦冬前分蘖个数,提高产量的显着效果。针对小麦-玉米一年两熟制提出了“小麦8密1稀播种+玉米对行免耕播种”技术模式,通过利用导航技术可实现精准对行,既可以减少玉米播种作业时机具因破除根茬造成的多余动力损耗,又可以减少机具对土壤的扰动,对提高播种一致性和保持土壤水分有积极作用。通过田间试验结果表明:使用导航拖拉机、无人驾驶拖拉机进行田间对行播种的玉米播深一致性变异系数为7.26%。
李杞超[6]（2020）在《舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器机理分析与试验研究》文中指出中国蔬菜生产和消费水平居世界首位,以胡萝卜、白菜及甘蓝等为代表的典型蔬菜种子具有粒径小、易破损、质量轻等物理性质,严重制约了蔬菜播种技术的发展。小粒径蔬菜种子精量播种是蔬菜全程机械化生产的关键环节,因各地种植模式差异,机械推广和发展不均衡,导致蔬菜精量播种环节关键技术亟待突破解决。蔬菜精量排种器作为播种装置的核心部件,对蔬菜精量播种技术发展具有重要作用。针对目前小粒径蔬菜种子精量排种器存在通用性差、结构复杂、播种合格指数低等问题,通过市场调研与文献查阅,将理论分析、机械设计、离散元仿真、试验样机试制、台架试验与田间试验等多种方法相结合,开展舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器机理分析与试验研究,旨在研制一种通用性好、播种精度高的小粒径蔬菜种子精量排种器,为蔬菜精量播种机具研发及关键部件的创新设计提供技术支撑和理论参考。研究主要内容与结论如下:（1）典型小粒径蔬菜种子物料特性测定研究以东北地区广泛种植的3种蔬菜种子（胡萝卜、白菜及甘蓝）为研究对象,分别进行了物料特性研究,测定其基本物理特性（三轴尺寸、千粒重、密度和含水率）,自主搭建农业物料力学特性测定试验装置,测定分析了3种蔬菜种子相关摩擦特性（静摩擦系数、内摩擦角、自然休止角）和力学参数（刚度系数、弹性模量、碰撞恢复系数）,并以白菜种子为例进行自然休止角虚拟标定,验证3种蔬菜种子测定参数的有效性。3种蔬菜种子物理参数测定为精量排种器关键部件结构参数优化设计提供基础数据,同时为排种器各工作环节理论分析与仿真试验提供理论依据。（2）舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器理论分析与结构设计以舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器为研究载体,对其整体结构与关键部件结构进行阐述与理论分析。基于典型小粒径蔬菜种子物理参数测定研究,依据精量排种器舀取充种、平稳护种与精准投种等多道作业工序要求,研制了一种舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器,阐述分析了排种器总体结构与作业机理,对取种舀勺、导控机构、动力驱动机构、导种机构与种箱的结构参数进行理论分析与结构设计,通过分析排种器充种、护种、投种系列紧联作业过程,探究了精量排种的作业机理,为排种器进行虚拟仿真试验、样机试制、台架试验与田间试验奠定基础。（3）排种器作业性能数值模拟研究对蔬菜精量排种器充种过程进行理论分析,得到影响排种器充种性能的关键因素为工作转速、排种倾斜角度及种子物料特性。依据3种不同类型的小粒径蔬菜种子物理参数,建立蔬菜种子离散元模型,以及排种器模型,开展以工作转速为单因素进行虚拟仿真试验,借助离散元软件EDEM分析排种性能,解析充种过程蔬菜种子运动规律,探究引起重播、漏播现象的原因,并进行矩形式、圆弧式和最速降线式取种舀勺的虚拟仿真试验对比研究,结果表明:排种性能随工作转速增大呈先增大后减小趋势,其中最速降线式取种舀勺排种性能最优。当工作转速为26r/min时,对白菜种子、甘蓝种子和胡萝卜种子合格指数分别为90.82%、87.15%、86.04%,由此为排种器关键部件优化设计及试制、台架试验与田间试验提供参考。（4）排种器台架性能试验研究为探究蔬菜精量排种器结构和工作参数对排种性能的影响,以工作转速和排种倾角为试验因素,粒距合格指数、重播指数和漏播指数为试验指标,进行单因素试验,寻求各因素对排种指标的影响规律。经分析可知,排种性能随工作转速和排种倾角增大均呈先增大后降低趋势。为探究工作转速和排种倾角两因素间交互作用对指标影响规律,进行二次正交旋转组合设计试验,并对多目标变量进行优化试验。结果表明,当工作转速和排种倾角分别为25r/min和34°时,蔬菜精量排种器性能最优,其合格指数、重播指数和漏播指数分别为93.52%、4.92%、1.56%。为探究小粒径蔬菜种子精量排种器的适应性能,选取3种不同类型的小粒径蔬菜种子为供试品种开展台架适播试验,以播种粒距合格指数、重播指数、漏播指数为试验指标进行测试。结果表明,试验合格指数与虚拟仿真试验合格指数最大误差为7.72%,排种性能较优,对3种类型的小粒径蔬菜种子适应性较强。考虑田间作业机具存在振动,影响播种性能,开展台架振动适应性试验研究,设定振动幅度为1～10mm和振动频率为1～10Hz试验工况下进行试验。结果表明,排种性能随振动幅度及振动频率的增加均呈先增加后降低,总体均满足蔬菜精量播种农艺要求。（5）精量播种装置配置与田间性能试验研究根据小粒径蔬菜种子精量播种农艺要求,配置设计机架机构、开沟器、覆土器及镇压轮等关键部件,集成舀勺式小粒径蔬菜种子精量播种装置,可一次性完成开沟、播种、覆土、镇压等多道作业工序。为进一步探究排种器在田间作业机能及播种装置的稳定性与可靠性,以胡萝卜种子、白菜种子和甘蓝种子为供试材料,调整排种器转速和排种倾角分别为25r/min和34°进行田间性能试验,播种粒距合格指数、重播指数和漏播指数为试验指标,变异系数为播种均匀性指标,检验排种器的播种性能和适应性。结果表明,各项性能指标精量播种农艺要求,均优于国家标准,具有较好作业质量及适应性能。
王烨[7]（2020）在《玉米种子内部裂纹自动识别系统研发》文中研究说明玉米是我国种植最广泛的粮食作物之一,对于推动我国农业发展、经济增长起着不可或缺的作用。然而,玉米种子内部裂纹使得种子发芽率低,发育差。目前,玉米种子内部裂纹人工识别困难,工作强度大,并且也缺乏相应的质检设备。随着市场对种子质量要求逐步提高,种子流通速度加快,研发玉米种子内部裂纹高效、精准识别仪器是必然趋势。论文在分析对比国内外玉米种子内部裂纹缺陷识别研究基础上,研发了玉米种子内部裂纹自动识别系统,并进行了系统分析实验,主要研究内容包括:1.系统总体方案设计。论文对比分析了国内外种子内部裂纹常用检测方法,确定了底部打光（光源在下,种子在上）种子基本透射方案;进一步地,选用LED光源,通过多方位移动打光点,对种子进行多点透射,实现不同位置种子内部裂纹凸显;基于现有种子双面裂纹检测规范和系统需求分析,设计了系统总体方案,其中系统硬件部分主要包括上料单元、输送单元、上检测单元、下检测单元以及控制单元,分别用于种子存中进料、输送、双面裂纹信息采集、下料以及自动化控制,系统软件部分主要包括种子裂纹识别算法、人机界面和通信模块,分别用于裂纹识别、结果展示和用户命令接受以及软硬通信。2.硬件系统设计。论文对种子外观尺寸进行了分析研究,设计了多区间分隔式输送种板;采用十字滑台配合一字滑台对光源进行移动,实现了系统移动打光多点透射设计;基于系统自动化需求,结合PLC研究了各滑台控制模块、感应单元及检测单元的自动控制技术,实现了种子上料、输送、检测及下料的一体化及自动化。3.软件系统设计。论文基于种子透光特性及其区域位置制作了种子提取掩模,实现了不同位置种子提取;对比分析了不同边缘检测算法应用效果,确定了 Canny边缘检测算法;通过获取增强降噪图像大津法阈值,以0.7和1.6比例系数设置Canny上下阈值,实现了不同种子内部裂纹边缘自适应检测;基于种子裂纹几何特征及区域像素特性,建立了种子裂纹识别模型,实现了种子内部裂纹识别;以MFC及ActiveX控件为开发工具,开发了系统软件,实现了人机交互及系统通信。4.系统实验分析。论文研制了玉米种子内部裂纹识别系统样机,以识别正确率、识别误差以及识别效率为评价指标,进行了相关实验。实验结果表明,针对裂纹粒,系统识别最大正确率为94%,平均88%;针对无裂纹粒,系统识别最大正确率为100%,平均88%;系统最小识别误差为1%,平均3.3%;系统最高识别效率为6.22粒/s,平均4.59粒/s,基本能够实现玉米种子在线多粒精准高效稳定识别。
瞿志杰[8]（2019）在《基于TDLAS技术的水稻种子活力无损检测初步研究》文中认为种子活力检测是农业发展中最重要的生产环节之一。种子活力的高低是反映种子发芽势、发芽率、田间出苗率等因素的重要指标。种子活力检测方法可分为有损检测和无损检测两类。由于有损检测对种子样本具有不可逆的损伤、实验可重复性差、检测周期长等缺点,相关领域的专家学者便由此展开了对种子无损检测技术的实验探究,且在几十年内成功研制出了各种具备一定可行性的检测方法。有研究表明,种子的呼吸强度值大小可反映其潜在活力值。可调谐二极管激光器吸收光谱技术（Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy,TDLAS）被广泛应用于各领域痕量气体检测中,具有灵敏度高、检测速度快、可连续检测以及抗干扰性好等优点。本文研究基于TDLAS的种子活力无损检测方法,通过检测呼吸强度获得种子活力水平。论文介绍了基于TDLAS技术检测的相关原理和实验系统组成,基于TDLAS系统对包括金早47、辽星1号、南粳5055号、宁81号、宁88号、盐丰47号和中早39号等七个品种水稻种子64组样本进行呼吸光谱数据采集,并对这些样本逐一进行了发芽试验,获得每组种子所对应的发芽势、发芽率等活力相关数据。通过对原始光谱数据采用累加平均、小波变换去噪、数字锁相放大以及SG平滑拟合等方法进行预处理,并与种子活力进行对比分析,发现两者呈正相关。基于此,提出了点增量检测法和定积分几何检测法两种基于呼吸光谱数据进行活力检测的方法,分别对每个品种的水稻种子样本活力进行判别,对比分析发芽试验结果,可以发现上述方法具有可行性。最后,通过建立整体量化考核法对TDLAS检测法与其他无损检测方法进行对比评价,表明该方法具有较好的性价比。研究表明,基于TDLAS水稻种子活力无损检测方法具有可行性,具备无损、高效、易自动化的优势,是未来种子活力无损检测应优先深入研发的方向。
刘敏洁[9]（2018）在《不同甜玉米种子活力比较及液体分选技术研究》文中研究表明甜玉米存在种子活力和田间出苗率低等问题,本研究以4个品种甜玉米种子为材料,在探究不同品种甜玉米种子活力差异的基础上,采用通过机器视觉技术识别提取的种子物理参数结合人工神经网络和二元逻辑回归数据分析方法建立种子生活力预测、筛选模型,同时运用液体比重法对不同品种甜玉米种子进行清选,并确定适宜的干燥方式。研究结果对为甜玉米种子生活力自动化检测及精细选别提供理论依据,对促进机器视觉技术及数据建模在甜玉米种子生活力检测方面具有积极意义。研究结果如下:（1）试验所用的4个甜玉米品种种子活力差异较明显,可分为高活力品种601和1618,发芽率分别为92.0%和93.3%,2个低活力品种867和金菲,发芽率分别为74%和71.3%。867和金菲的籽粒储藏物质转化率和籽粒油分含量比两个高活力品种的低、淀粉含量较高。逆境发芽试验结果表明,高活力品种601和1618在逆境中仍能保持较高活力,其中品种601耐老化能力为4个品种中最强,品种1618耐盐、耐旱和抗冷能力均最佳;而低活力品种867和金菲抵抗逆境的能力较弱,其中金菲最不能抵抗高盐环境,品种867耐干旱能力最差。（2）基于机器视觉技术提取的金菲甜玉米种子的a、b、Hues、Saturation、宽度和投影面积均与种子的活力指标（幼苗平均苗长、平均根长和平均鲜重）呈极显着或显着相关;其中按b≤20精选,发芽率可从71.3%提升至75.8%,获选率86.2%,平均苗长提高0.3cm,平均根长提高0.6cm;品种867甜玉米种子的Hues值与活力指标呈极显着相关,按Hues≤38进行单指标精选,发芽率可从76.0%提升至81.8%,获选率可达到73.7%,平均苗长提高0.36cm,平均根长提高0.81cm。（3）基于二元逻辑回归建立活力检测模型,以金菲种子的13个物理指标所建模型的整体预测正确率为70.3%,活种子识别率为90.2%,发芽率可提高至74.2%;品种867种子的13个物理指标所二元逻辑回归模型整体预测率为76.9%,其中活种子识别率为90.0%,发芽率达到81.8%;以4个主成分因子进行建模,模型效果不好。基于人工神经网络以金菲种子13个物理指标进行双隐藏层建模,模型整体预测正确率为74.2%,其中好种子识别率为93.8%,经模型预测后发芽率可提高至76.9%。以品种867的13个物理指标进行单隐藏层建模效果最佳,好种子识别率为98.5%,模型整体预测准确率为77.5%,经模型预测后发芽率可达到79.2%。人工神经网络建模效果优于二元逻辑回归模型。因此,以金菲种子的13个物理指标所建神经网络双隐藏层模型可鉴别93.8%的有生活力的金菲甜玉米种子,是快速检测金菲甜玉米种子生活力的有效方法。（4）单粒发芽试验结果发现,品种金菲单粒重和比重与种子活力指标呈极显着或显着负相关。在此基础上,从适宜比重液体的配制及液体分选后种子适宜干燥的方式两方面对甜玉米种子液体分选技术进行了研究。液体分选出的1.10<ρ≤1.25区间的种子发芽势、发芽率以及幼苗平均鲜重均显着高于CK和另外两部分种子,发芽势、发芽率分别提高10.0%和3.4%。使用HG-10烘干机43℃干燥金菲和品种867甜玉米种子时对种子活力影响较低。金菲种子43℃-0 r/min干燥后种子发芽率为72.7%,其发芽势、发芽率和简易活力指数与CK无显着差异;867甜玉米种子经HG-10烘干机43℃-5 r/min干燥后发芽势、发芽率相比CK有所提高,但无显着差异。与其它干燥方式相比,使用HG-10烘干机对种子进行干燥过程中,因其内部干燥筒匀速旋转使得种子堆受热更均匀,因此干燥对种子所受损伤少,具有一定优势。
许昍[10]（2018）在《不同品种甜玉米种子活力特性差异比较及适宜精选方法的选择》文中进行了进一步梳理甜玉米（Zea mays L.saccharata Sturt）是一种深受广大消费者喜爱的、在我国多地推广种植的、具有一定经济效益的鲜食玉米。甜玉米受其胚乳的基因突变的影响,其种子活力较低,田间出苗率低,严重限制甜玉米产业发展。因此对甜玉米活力较低的原因进行探究,在此基础上选择适宜的精选方法对解决当前困境具有一定意义。本试验首先测定并比较四个甜玉米品种（60、607、818、金中玉）种子的百粒重、硬度、内含物质转化率、果种皮厚度、种子损伤率,探究基因型导致的品种间的活力差异。研究结果表明:导致品种60种子活力较低的原因主要是粒重小、油分含量较高、种子损伤率较高;导致品种818种子活力较低的原因主要是其损伤率高达83.4%;导致品种金中玉种子活力较低的原因可能是种子内含物质转化率较低;品种607种皮较薄、蛋白质含量少而淀粉含量高,虽初始发芽率较高,但幼苗长势较弱,种子活力水平低下。通过四个品种（60、607、818、金中玉）甜玉米种子标准发芽试验及抗逆发芽试验,选择适宜生产应用的活力检测方法。结果表明:标准发芽试验检测得到的种子活力指数只与冷浸处理后发芽率存在显着正相关;采用隶属函数法综合评价各品种抗逆发芽实验中的活力表现,无法体现特定品种在特定逆境条件下的活力水平。通过传统的筛选、窝眼选、色选、神经网络建模等种子精选分级的手段将高活力种子筛选出来,是提高种子活力的有效途径。研究结果表明:将品种60种子按长度≤10.00mm、宽度>8.50mm分别对种子批进行精选,发芽率分别提升11.2%和10.6%,但高活力种子的获选率较低,可能会造成种子浪费。将品种607种子按长度>10.00mm对种子批进行精选,发芽率提升1.0%,获选率高达85.0%。将品种818种子按长度≤10.50mm、厚度≤4.80mm分别对种子批进行精选,发芽率各自提升0.5%与0.7%,获选率可以分别达到84.4%、85.8%。将品种金中玉种子按长度>11.50mm、宽度≤8.00mm、厚度>4.80mm分别对种子批进行精选,发芽率分别提升3.1%、5.4%、6.9%,获选率分别为54.5%、54.7%、16.9%。使用BP神经网络对品种60种子进行精选,最优模型为单隐藏层、使用16个物理指标、将训练集与测试集样本数量分区比例设定为8:2时所建模型。该模型精选后发芽率可提高8.3%,且获选率可以达到92.9%。二元逻辑回归建模对死种子的预测率较低,建模效果不佳。甜玉米种子密度的变异系数较低、种子籽粒较轻、外观形态不规则,比重清选对甜玉米种子发芽率提升效果不明显。使用色选机对四份材料进行精选,在对品种60与金中玉的筛选中表现优异。要保证高活力种子的应用,建议进行种子生产前精选,甜玉米种子精选步骤如下:首先借助Seed Identification（种子形态自动化识别）软件,在加工前确定不同品种适宜的精选指标和参数;之后,将待加工种子经过色选机筛选,去除待加工种子中的霉粒、杂质、破损粒,使种子颜色外观保持均匀一致;最后,加工时设置长孔筛、圆孔筛及窝眼选精选组合,种子批一次性经过三道尺寸筛选工序。
二、新型装置识别种子质量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、新型装置识别种子质量（论文提纲范文）
（1）太赫兹时域光谱及成像技术在农作物品质检测中的应用研究进展（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 THz时域光谱及成像技术 |
| 1.1 THz时域光谱技术 |
| 1.2 THz时域光谱成像技术 |
| 2 THz时域光谱及成像技术在农作物品质检测中的应用研究 |
| 2.1 农作物种子质量评价 |
| 2.1.1 品种鉴别 |
| 2.1.2 转基因鉴别 |
| 2.1.3 活力鉴别 |
| 2.2 农作物成分分析 |
| 2.2.1 糖类分析 |
| 2.2.2 水分分析 |
| 2.2.3 淀粉分析 |
| 2.3 农作物贮藏品质判别 |
| 2.3.1 新陈度判别 |
| 2.3.2 劣变判别 |
| 2.3.3 虫蚀判别 |
| 2.3.4 综合判别 |
| 2.4 农产品安全检测 |
| 2.4.1 农药残留检测 |
| 2.4.2 添加剂检测 |
| 2.4.3 异物检测 |
| 3 结论与展望 |
（2）机器视觉在农业产品设计中的应用研究（论文提纲范文）
| 一、机器视觉概述 |
| 二、机器视觉在农业产品设计中的应用场景 |
| （一）主要应用于单一、机械化的农业生产活动中 |
| （二）超出人眼观察范围外或难以观察的对象 |
| （三）恶劣的工作环境 |
| （四）数字化、规模化与产业化的农业 |
| 三、机器视觉在农业产品设计中的应用优势与缺陷分析 |
| （一）应用优势 |
| （二）应用缺陷 |
| 四、机器视觉在农业产品中的设计实践与分析 |
| （一）机器视觉在农业产品设计中的鉴定应用 |
| （二）机器视觉在农业产品设计中的监测应用 |
| 五、结语 |
（3）小麦气流输送式排种系统关键部件研制与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外气流输送式播种机研究现状 |
| 1.2.2 排种系统研究现状 |
| 1.2.3 导流管研究现状 |
| 1.2.4 分配器研究现状 |
| 1.2.5 输种管研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.3.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 小麦种子物料参数测定与建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 气固两相流参数分析 |
| 2.2.1 小麦种子物理特性 |
| 2.2.2 小麦种子空气动力学特性 |
| 2.3 种子建模 |
| 2.3.1 离散元素法原理 |
| 2.3.2 小麦种子模型 |
| 2.3.3 EDEM中种子模型验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于DEM-CFD耦合仿真的导流管结构设计与试验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 气流输送式排种系统组成与工作原理 |
| 3.2.1 工作原理 |
| 3.2.2 关键部件 |
| 3.3 导流管结构设计 |
| 3.4 基于DEM-Fluent的气固两相流仿真分析 |
| 3.4.1 气固两相流耦合介绍 |
| 3.4.2 仿真方法 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 |
| 3.4.4 优化结构仿真验证 |
| 3.5 台架试验 |
| 3.5.1 试验台搭建 |
| 3.5.2 试验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于鲫鱼流线的分配器结构设计与试验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 仿生对象原型分析 |
| 4.3 鲫鱼流线型轮廓曲线采集 |
| 4.3.1 逆向工程技术 |
| 4.3.2 试验样品制备 |
| 4.3.3 点云数据获取 |
| 4.3.4 鲫鱼轮廓特征曲线的提取与处理 |
| 4.4 仿生分配器结构设计 |
| 4.4.1 分配器压力损失机理分析 |
| 4.4.2 分配器结构设计 |
| 4.5 仿生分配器仿真对比分析 |
| 4.5.1 仿真参数选择 |
| 4.5.2 建模与边界条件设置 |
| 4.5.3 仿真结果与分析 |
| 4.6 台架试验 |
| 4.6.1 试验台搭建 |
| 4.6.2 试验方案与评价指标 |
| 4.6.3 试验结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 输种管内种子速度分布机理分析与测定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 输种管选型 |
| 5.3 输种管内气流流速分析 |
| 5.3.1 雷诺数的计算 |
| 5.3.2 气流流动阻力 |
| 5.3.3 气流平均流速分析 |
| 5.4 输种管内种子速度耦合仿真与测定试验 |
| 5.4.1 输种管内种子受力分析 |
| 5.4.2 输种管内种子速度耦合仿真分析 |
| 5.4.3 种子速度测定试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 气流输送式排种系统排种性能验证试验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 台架试验 |
| 6.2.1 试验材料 |
| 6.2.2 试验方法 |
| 6.2.3 试验设备 |
| 6.2.4 试验设计 |
| 6.2.5 结果与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于多光谱成像的草种质量检测（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 种子质量概述 |
| 2.2 种子质量的无损检测 |
| 2.2.1 声学与电学特性 |
| 2.2.2 化学特性 |
| 2.2.3 机器视觉特性 |
| 2.2.4 光学特性 |
| 2.3 光谱成像技术与种子质量检测 |
| 2.3.1 光谱成像与种子品种鉴定 |
| 2.3.2 光谱成像与种子净度分析 |
| 2.3.3 光谱成像与种子发芽率测定 |
| 2.3.4 光谱成像与种子生活力检测 |
| 2.3.5 光谱成像与种子健康检测 |
| 2.4 研究内容与意义 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 材料与方法 |
| 3.1 研究材料 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 种子老化处理 |
| 3.2.2 发芽试验测定 |
| 3.2.3 多光谱图像采集 |
| 3.3 数据分析方法 |
| 3.3.1 主成分分析 |
| 3.3.2 线性判别分析 |
| 3.3.3 支持向量机 |
| 3.3.4 偏最小二乘法判别分析 |
| 3.3.5 Adaboost |
| 3.3.6 nCDA |
| 3.3.7 T检验和方差分析 |
| 第四章 基于多光谱成像技术的不同草种种子识别 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 不同物种种子的识别 |
| 4.2.1 材料方法 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.3 形态相似物种种子的识别 |
| 4.3.1 材料方法 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 基于多光谱成像的物种识别 |
| 4.4.2 基于多光谱成像的形态相似物种识别 |
| 第五章 基于多光谱成像技术的紫花苜蓿品种识别 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 .材料方法 |
| 5.2.1 供试种样 |
| 5.2.2 种子多光谱图像信息采集 |
| 5.2.3 统计分析方法 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 种子形态特征分析 |
| 5.3.2 种子光谱特征 |
| 5.3.3 基于多光谱成像的品种判别模型分析 |
| 5.4 讨论 |
| 第六章 基于多光谱成像技术的草种子生活力判定 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 供试种样 |
| 6.2.2 种子多光谱图像信息采集 |
| 6.2.3 统计分析方法 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 不同生活力种子形态特征分析 |
| 6.3.2 不同生活力种子光谱特征分析 |
| 6.3.3 基于多光谱图像的种子生活力判别模型分析 |
| 6.4 讨论 |
| 第七章 基于多光谱成像技术的草种硬实判定 |
| 7.1 前言 |
| 7.2 材料与方法 |
| 7.2.1 供试种样 |
| 7.2.2 种子多光谱图像信息采集 |
| 7.2.3 统计分析方法 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 硬实种子与非硬实种子形态特征分析 |
| 7.3.2 硬实种子与非硬实种子光谱特征分析 |
| 7.3.3 基于多光谱成像的硬实与非硬实种子判别模型分析 |
| 7.4 讨论 |
| 第八章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）一年两熟区小麦密行种植关键技术及装备研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 一年两熟区小麦生产中存在的主要问题 |
| 1.2.1 小麦冬前积温不足影响分蘖 |
| 1.2.2 小麦播种质量差 |
| 1.2.3 农机农艺融合不够 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 小麦播种机国内发展现状 |
| 1.4.2 小麦播种机国外发展现状 |
| 1.5 黄淮海北部地区种植方式 |
| 1.6 小麦密行种植技术的提出 |
| 1.7 研究内容及方法 |
| 1.7.1 研究内容 |
| 1.7.2 研究方法与技术路线 |
| 第2章 差速充种沟式小麦单粒排种器的设计 |
| 2.1 小麦密行播种农艺要求 |
| 2.2 排种器的结构与工作原理 |
| 2.2.1 差速充种沟式小麦单粒排种器的结构 |
| 2.2.2 差速充种沟式小麦单粒排种器的工作原理 |
| 2.3 关键部件的设计 |
| 2.3.1 充种沟的设计 |
| 2.3.2 双边交替充种旋转轮盘直径的设计 |
| 2.3.3 种沟隔板的分布 |
| 2.3.4 投种片的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 差速充种沟式小麦单粒排种器的参数优化 |
| 3.1 种子在排种器内的受力分析 |
| 3.2 差速充种沟式小麦单粒排种器优化 |
| 3.2.1 虚拟仿真模型建立 |
| 3.2.2 仿真参数的选择 |
| 3.2.3 差速充种沟优化 |
| 3.2.4 充种沟尺寸优化 |
| 3.2.5 弧形挡板凸起斜度优化 |
| 3.2.6 仿真试验 |
| 3.3 差速充种沟式小麦单粒排种器台架试验 |
| 3.4 台架试验结果及分析 |
| 3.4.1 弧形挡板固定位置对排种均匀性的影响 |
| 3.4.2 种沟尺寸对排种均匀性的影响 |
| 3.4.3 弧形挡板凸起斜度对排种均匀性的影响 |
| 3.5 差速充种沟式小麦单粒排种器的田间试验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 小麦密行播种机的设计 |
| 4.1 整机结构及工作原理 |
| 4.1.1 整机结构 |
| 4.1.2 工作原理 |
| 4.2 小麦密行播种机部件设计 |
| 4.2.1 双圆盘开沟器的选用与设计 |
| 4.2.2 双圆盘开沟器分布设计 |
| 4.2.3 对行镇压轮的设计 |
| 4.2.4 电控播种系统设计 |
| 4.2.5 排种器减阻设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 小麦密行播种机田间试验 |
| 5.1 机具性能试验 |
| 5.1.1 试验条件 |
| 5.1.2 试验方法 |
| 5.2 试验结果与分析 |
| 5.3 不同行距小麦苗期土壤含水率的对比 |
| 5.3.1 黄淮海地区降雨规律 |
| 5.3.2 土壤含水率对比 |
| 5.4 不同行距小麦产量对比 |
| 5.5 小麦密行播种机区域适应性试验 |
| 5.5.1 随经度提高增产幅度较大 |
| 5.5.2 随纬度提高增产幅度略小,但规律性较强 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 小麦8密1稀播种+玉米对行免耕播种 |
| 6.1 小麦—玉米对行播种 |
| 6.2 无人驾驶作业机组参数 |
| 6.3 机组田间行走路径规划 |
| 6.3.1 机组转弯形式及其评价 |
| 6.3.2 主要行走方法及工作行程率 |
| 6.4 田间试验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器机理分析与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 蔬菜种植分布及播种技术 |
| 1.2.1 蔬菜种植分布与产量 |
| 1.2.2 蔬菜机械化精量播种技术 |
| 1.3 国内外精量排种器研究现状 |
| 1.3.1 精量排种器类型及工作原理 |
| 1.3.2 国外精量排种器研究现状 |
| 1.3.3 国内精量排种器研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 主要内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 典型小粒径蔬菜种子物料特性测定研究 |
| 2.1 试验材料选定 |
| 2.2 蔬菜种子基础物理参数测定 |
| 2.2.1 蔬菜种子几何特性 |
| 2.2.2 蔬菜种子千粒重及密度 |
| 2.2.3 蔬菜种子含水率 |
| 2.3 蔬菜种子摩擦特性测定 |
| 2.3.1 蔬菜种子静摩擦系数 |
| 2.3.2 蔬菜种子内摩擦角 |
| 2.3.3 蔬菜种子自然休止角 |
| 2.4 蔬菜种子力学特性测定 |
| 2.4.1 蔬菜种子刚度系数 |
| 2.4.2 蔬菜种子弹性模量 |
| 2.4.3 蔬菜种子碰撞恢复系数 |
| 2.5 蔬菜种子自然休止角标定 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器设计与分析 |
| 3.1 排种器总体结构与工作原理 |
| 3.1.1 设计要求 |
| 3.1.2 总体结构与工作原理 |
| 3.2 关键部件设计与分析 |
| 3.2.1 取种舀勺 |
| 3.2.2 导控机构 |
| 3.2.3 动力驱动机构 |
| 3.2.4 导种机构 |
| 3.2.5 种箱 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 排种器作业性能数值模拟研究 |
| 4.1 离散元颗粒模型 |
| 4.2 离散元仿真软件应用 |
| 4.2.1 EDEM软件仿真流程 |
| 4.2.2 EDEM软件在排种器研究中的应用 |
| 4.3 排种器舀取充种机理分析 |
| 4.4 离散元虚拟仿真模型建立 |
| 4.4.1 排种器几何模型建立 |
| 4.4.2 蔬菜种子离散元模型建立 |
| 4.4.3 其他参数设定 |
| 4.5 EDEM虚拟排种仿真试验 |
| 4.5.1 EDEM虚拟排种过程分析 |
| 4.5.2 EDEM排种性能单因素试验 |
| 4.5.3 EDEM排种性能对比试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 排种器台架性能试验研究 |
| 5.1 试验材料与方法 |
| 5.1.1 试验材料与设备 |
| 5.1.2 试验因素与指标 |
| 5.2 排种性能优化试验 |
| 5.2.1 单因素试验 |
| 5.2.2 多因素试验 |
| 5.3 小粒径种子适播试验 |
| 5.4 振动适应性试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 精量播种装置配置与田间性能试验研究 |
| 6.1 整机配置要求 |
| 6.2 工作原理与技术参数 |
| 6.3 关键部件设计与分析 |
| 6.3.1 机架机构设计与分析 |
| 6.3.2 其他关键部件设计与分析 |
| 6.4 田间试验 |
| 6.4.1 试验材料与条件 |
| 6.4.2 试验内容与方法 |
| 6.4.3 试验结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（7）玉米种子内部裂纹自动识别系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 玉米种子裂纹缺陷检测国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文来源及各章节主要内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 常用识别方法对比分析 |
| 2.3 光学设计方法对比分析 |
| 2.4 光路设计方案研究 |
| 2.5 总体设计方案 |
| 2.5.1 设计原则 |
| 2.5.2 设计方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 总体设计 |
| 3.1.1 总体机械结构 |
| 3.1.2 工作原理 |
| 3.1.3 工作流程 |
| 3.2 关键结构设计 |
| 3.2.1 种板设计 |
| 3.2.2 移动打光结构设计 |
| 3.3 关键部件选型 |
| 3.3.1 相机及镜头选型 |
| 3.3.2 光源选型 |
| 3.3.3 滑台选型 |
| 3.4 控制单元设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 玉米种子内部裂纹识别算法 |
| 4.1.1 种子区域提取 |
| 4.1.2 图像增强 |
| 4.1.3 图像降噪 |
| 4.1.4 自适应边缘检测 |
| 4.1.5 伪裂纹边缘删除 |
| 4.1.6 裂纹识别 |
| 4.2 UI设计 |
| 4.2.1 UI整体设计 |
| 4.2.2 UI工作状态介绍 |
| 4.3 通信设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 实验装置 |
| 5.2 识别实验 |
| 5.2.1 实验材料 |
| 5.2.2 实验指标 |
| 5.2.3 实验方法及结果 |
| 5.3 实验分析 |
| 5.3.1 系统识别正确率实验结果分析 |
| 5.3.2 系统识别误差结果实验分析 |
| 5.3.3 系统识别效率分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于TDLAS技术的水稻种子活力无损检测初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 种子活力检测国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于光学特性的种子质量检测方法 |
| 1.2.2 基于生理生化特性的种子质量检测方法 |
| 1.2.3 基于外观特征的种子质量检测方法 |
| 1.2.4 种子呼吸CO2浓度与种子活力关系 |
| 1.3 TDLAS技术国内外研究现状 |
| 1.4 研究目标与研究内容 |
| 1.4.1 研究方案 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 1.5 本章小结与本文结构 |
| 2 二氧化碳检测原理及其实验系统 |
| 2.1 基于可调谐激光二极管吸收光谱技术的CO2浓度检测原理 |
| 2.1.1 TDLAS检测技术相关原理 |
| 2.1.2 波长调制原理 |
| 2.2 实验系统 |
| 2.2.1 系统组成 |
| 2.2.2 TDLAS技术的软件系统 |
| 2.2.3 TDLAS技术的硬件系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 材料与实验 |
| 3.1 材料准备 |
| 3.2 水稻种子呼吸强度测定 |
| 3.3 发芽试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 数据处理与讨论 |
| 4.1 预处理方法 |
| 4.2 数据优化处理 |
| 4.2.1 优化种子呼吸变化曲线 |
| 4.2.2 呼吸作用变化量分析 |
| 4.3 呼吸作用与活力关系 |
| 4.4 活力检测方法 |
| 4.4.1 点增量计数检测法 |
| 4.4.2 定积分几何检测法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 种子活力无损检测方法评价 |
| 5.1 应用需求 |
| 5.2 整体量化考核模型原理 |
| 5.3 整体量化考核模型应用与实现 |
| 5.3.1 结构量化考核 |
| 5.3.2 判断量化考核 |
| 5.3.3 整体量化考核 |
| 5.3.4 综合量化考核排序 |
| 5.4 层次分析模型验证 |
| 5.4.1 建立层次结构模型 |
| 5.4.2 构造判断矩阵 |
| 5.4.3 层次总排序 |
| 5.5 结果分析与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）不同甜玉米种子活力比较及液体分选技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 甜玉米简介 |
| 1.2 种子活力检测研究进展 |
| 1.2.1 种子活力的概念与意义 |
| 1.2.2 影响种子活力的因素 |
| 1.2.3 种子活力检测的方法 |
| 1.3 种子活力提升技术研究 |
| 1.3.1 种子精选技术概述 |
| 1.3.2 机器视觉技术应用于种子精细选别研究 |
| 1.3.3 液体比重法精选技术研究现状 |
| 1.4 数据分析方法 |
| 1.4.1 主成分分析 |
| 1.4.2 二元逻辑回归分析 |
| 1.4.3 人工神经网络 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 研究意义 |
| 第二章 不同品种甜玉米种子活力差异比较及原因探究 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 生活力测定 |
| 2.2.2 发芽率测定 |
| 2.2.3 电导率测定 |
| 2.2.4 贮藏物质转化率 |
| 2.2.5 种子内含物测定 |
| 2.2.6 损伤率测定 |
| 2.2.7 种皮厚度测定 |
| 2.2.8 低温冷浸发芽试验 |
| 2.2.9 人工加速老化发芽试验 |
| 2.2.10 盐胁迫发芽试验 |
| 2.2.11 干旱胁迫发芽试验 |
| 2.2.12 数据分析 |
| 2.3 结果分析 |
| 2.3.1 不同品种甜玉米种子活力差异比较 |
| 2.3.3 不同品种甜玉米种子活力差异原因探究 |
| 2.4 小结与讨论 |
| 第三章 基于机器视觉技术的甜玉米种子精选研究 |
| 3.1 试验材料 |
| 3.2 试验方法 |
| 3.2.1 种子图像扫描与参数提取 |
| 3.2.2 单粒种子发芽试验 |
| 3.2.3 数据分析 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 种子物理特性指标与活力指标相关性分析 |
| 3.3.2 单指标分级精选及精选参数确定 |
| 3.3.3 物理指标主成分分析结果 |
| 3.3.4 二元逻辑回归建模分析结果 |
| 3.3.5 人工神经网络建模分析结果 |
| 3.3.6 三种精选方法比较 |
| 3.4 小结与讨论 |
| 第四章 液体比重法应用于甜玉米精选的效果研究 |
| 4.1 试验材料 |
| 4.2 试验方法 |
| 4.2.1 甜玉米种子比重选参数确定 |
| 4.2.2 甜玉米种子液体比重分选 |
| 4.2.3 不同比重组种子的标准发芽试验 |
| 4.2.4 数据分析 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 种子比重的描述性统计和相关性分析 |
| 4.3.2 种子分级精选区间的确定 |
| 4.3.3 液体比重法精选效果 |
| 4.4 小结与讨论 |
| 第五章 液体分选种子适宜干燥方式的研究 |
| 5.1 试验材料 |
| 5.2 试验方法 |
| 5.2.1 自然干燥 |
| 5.2.2 干燥剂干燥 |
| 5.2.3 烘箱干燥 |
| 5.2.4 HG-10烘干机干燥 |
| 5.2.5 标准发芽试验 |
| 5.2.6 数据分析 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 不同干燥方式及温度对种子活力的影响 |
| 5.3.2 批次重量对试验结果影响 |
| 5.3.3 HG-10蔬菜种子烘干机参数确定 |
| 5.4 小结与讨论 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的论文 |
（10）不同品种甜玉米种子活力特性差异比较及适宜精选方法的选择（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 甜玉米简介及其面临的突出问题 |
| 1.1.1 甜玉米简介 |
| 1.1.2 甜玉米产业面临的现状 |
| 1.2 种子活力研究进展 |
| 1.2.1 种子活力简介 |
| 1.2.2 种子活力的影响因素 |
| 1.3 种子活力的测定方法 |
| 1.4 种子精选分级研究进展 |
| 1.4.1 传统种子精选技术 |
| 1.4.2 新型无损种子检测技术 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 第二章 不同品种甜玉米种子活力差异及其原因分析 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 标准发芽试验 |
| 2.2.2 种子硬度测定 |
| 2.2.3 种皮厚度测定 |
| 2.2.4 种子物质转化率 |
| 2.2.5 种子损伤测定 |
| 2.2.6 种子化学成分含量测定 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 不同甜玉米品种标准发芽试验结果对比 |
| 2.3.2 不同甜玉米品种种皮厚度、种子损伤率对比 |
| 2.3.3 不同甜玉米品种百粒重、贮藏物质含量、种子贮藏物质率对比 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 甜玉米种子在不同逆境下活力差异的研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 供试品种 |
| 3.2 试验方法 |
| 3.2.1 人工加速老化处理 |
| 3.2.2 盐胁迫处理 |
| 3.2.3 干旱胁迫处理 |
| 3.2.4 低温冷浸处理 |
| 3.2.5 种子活力指标的测定及计算 |
| 3.2.5.1 发芽率(germinationpercentage,GP)、简易活力指数(simplevigorindex,SVI) |
| 3.2.5.2 相对发芽率(relativegerminationpercentage,RGP) |
| 3.2.6 数据处理 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 四个品种的标准发芽试验 |
| 3.3.2 不同品种在不同逆境处理条件下的活力表现 |
| 3.3.3 使用隶属函数法评价4个甜玉米品种种子综合抗逆能力 |
| 3.3.4 逆境处理后种子发芽率与标准发芽试验的相关性 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于计算机视觉技术的甜玉米种子精选研究 |
| 4.1 试验材料 |
| 4.2 试验方法 |
| 4.2.1 所需仪器设备及软件 |
| 4.2.2 试验步骤 |
| 4.2.2.1 图像采集 |
| 4.2.2.2 图像预处理 |
| 4.2.2.3 种子形态物理指标的参数提取 |
| 4.2.2.4 发芽试验 |
| 4.2.2.5 测量生理指标及鲜重 |
| 4.2.3 数据处理 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 四个甜玉米品种种子物理指标描述性统计及其与种子活力指标相关性分析 |
| 4.3.2 四个甜玉米品种按单指标精选 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于人工神经网络和二元逻辑回归的品种60甜玉米种子精选研究 |
| 5.1 试验材料 |
| 5.2 数据处理方法 |
| 5.3 各项物理指标主成分分析结果 |
| 5.4 使用人工神经网络进行建模分析 |
| 5.5 使用二元逻辑回归进行建模分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 甜玉米种子不同精选技术的比较研究 |
| 6.1 试验材料 |
| 6.2 试验方法 |
| 6.2.1 所需仪器设备 |
| 6.2.1.1 筛选 |
| 6.2.1.2 窝眼选 |
| 6.2.1.3 比重清选 |
| 6.2.1.4 色选 |
| 6.2.2 标准发芽试验 |
| 6.2.3 数据处理 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 品种60的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.3.2 品种607的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.3.3 品种818的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.3.4 品种金中玉的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 甜玉米种子活力低下的原因 |
| 7.2 甜玉米种子逆境条件下的活力表现及适宜的活力检测方法 |
| 7.3 甜玉米种子适宜的精选参数及精选技术 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间发表论文 |
四、新型装置识别种子质量（论文参考文献）
- [1]太赫兹时域光谱及成像技术在农作物品质检测中的应用研究进展[J]. 吴静珠,李晓琪,孙丽娟,刘翠玲,孙晓荣,余乐. 光谱学与光谱分析, 2022
- [2]机器视觉在农业产品设计中的应用研究[J]. 李帅,吴凡,刘杨. 美与时代(上), 2021(07)
- [3]小麦气流输送式排种系统关键部件研制与分析[D]. 李衍军. 中国农业机械化科学研究院, 2021(01)
- [4]基于多光谱成像的草种质量检测[D]. 杨凌杰. 兰州大学, 2021(09)
- [5]一年两熟区小麦密行种植关键技术及装备研究[D]. 赵金. 河北农业大学, 2021
- [6]舀勺式小粒径蔬菜种子精量排种器机理分析与试验研究[D]. 李杞超. 东北农业大学, 2020
- [7]玉米种子内部裂纹自动识别系统研发[D]. 王烨. 中国农业机械化科学研究院, 2020(02)
- [8]基于TDLAS技术的水稻种子活力无损检测初步研究[D]. 瞿志杰. 浙江农林大学, 2019(01)
- [9]不同甜玉米种子活力比较及液体分选技术研究[D]. 刘敏洁. 天津农学院, 2018(01)
- [10]不同品种甜玉米种子活力特性差异比较及适宜精选方法的选择[D]. 许昍. 天津农学院, 2018(01)