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本發明屬于柔性膜收卷工藝相關領域，并公開了一種柔性膜收 卷質量視覺檢測方法，包括:針對收卷裝置來布置相應的視覺檢測裝 置及檢測驅動裝置;在收卷過程中對料卷端面執行成像檢測，并獲取 不同焦距下的端面圖像，直至收卷完畢;在收卷完成時構建適當算法 求得料卷端面的特征點深度方差，并利用該深度方差來作為量化指標 評價成卷質量。本發明還公開了相應的實時糾偏處理方式。通過本發 明，不僅實現了柔性膜收卷的高精度質量檢測，還提出了一種柔性膜 成卷效果量化評價指標，并適用于各類成卷設備的應用場合。

該機技術特點是挖掘收獲裝置采用擺動分離篩結構，減少收獲 機結構，保證與手扶拖拉機相配套作業時操作人員便于行走。本發明具有小巧、 行走靈活，耗材量少，收獲損失小，作業流暢、工作阻力小，效率高的特點。 適用于丘陵山地的薯類收獲。選用手扶拖拉機為配套動力，動力消耗小，便于 在丘陵山地行應用，有效提高薯土分離效果。配套動力 8.8kW；收獲幅寬 700mm； 生產率為 0.10 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國內外同類機具相 比具有挖掘深度調節方便、作業穩定、薯土分離效果好等優點。

項目簡介本成果基于作物氮素和水分脅迫時的冠層圖像和冠-氣溫差特征，利用可見光-近紅 外多光譜相機、紅外溫度探測器、輻照度傳感器和環境溫濕度傳感器等多傳感器信息， 對冠層特征圖像和冠-氣溫差特征進行提取，結合實時光照和溫濕度信息對光強等環境誤 差進行修正，可以在自然條件下快速獲取作物的氮素和水分信息。該成果處于中試研究 階段，已經申請了發明專利，發明專利授權號：ZL201010249490.0 。 性能指標 （1）可見光-近紅外多光譜圖像系統，圖像分辨

本實用新型公開了一種作物抗倒伏測量裝置，包括機架，機架上設置有測量組件，測量組件包括動力裝置、連接繩、連接繩導向機構、莖稈夾、以及測量傳感器，莖稈夾可夾持固定在作物莖稈上，連接繩的兩端分別與莖稈夾和動力裝置相連，動力裝置通過連接繩向作物莖稈輸出拉力以拉彎作物莖稈，測量傳感器可測量莖稈的拉彎角、作用于莖稈上的拉力角和拉力值，從而對作物進行抗倒伏測量。本實用新型的作物抗倒伏測量裝置可實現利用拉力傳感器

傳統玉米純系的選育，周期長、效率低，是玉米育種過程中的限速步驟和“卡脖子”技術難題，陳紹江教授團隊在玉米單倍體育種領域的基礎理論研究及關鍵技術研發上取得了一系列原創性成果，解決了這一難題。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 傳統玉米純系的選育，周期長、效率低，是玉米育種過程中的限速步驟和“卡脖子”技術難題，陳紹江教授團隊在玉米單倍體育種領域的基礎理論研究及關鍵技術研發上取得了一系列原創性成果，解決了這一難題。 （1）在單倍體誘導的理論層面實現重大突破：發現并成功克隆2個玉米單倍體誘導關鍵基因ZmPLA1、ZmDMP，并基于誘導基因在國際行率先建立了具有自主知識產權的小麥、番茄、油菜等雙子葉植物單倍體誘導體系，實現了單倍體誘導由二倍體向多倍體、由單子葉向雙子葉植物的拓展應用。相關論文在Nature Plants等作物研究領域的頂級期刊發表，在國內外居領先地位。 （2）突破關鍵核心技術瓶頸，創建單倍體育種高效技術體系：針對傳統的單倍體誘導效率低、單倍體鑒別不準和加倍困難等關鍵核心技術瓶頸，創建了基于雙誘導基因分子標記的高效輔助選育方法并育成了系列高效單倍體誘導系。單倍體誘導效率由原來的2%提高到15%左右；提出基于籽粒油分的單倍體鑒別技術原理，開辟了精準鑒別的新路徑，實現了單倍體的自動化和精準鑒別；創建了基于幼胚組織培養的鑒別和加倍工程化技術、高效芽苗加倍技術，實現純系全年、工廠化的高通量創制，效率提高5-10倍。基于上述關鍵技術的集成，成功構建單倍體工程化育種高效技術體系。

金屬氧化礦浮選屬世界上選礦界難題之一。本項目以氧化銻礦為突破口，研制出JV系列金屬氧化礦浮選捕收劑，并依據該浮選劑為特點開發出金屬氧化礦浮選工藝。

本實用新型公開了一種鋁基非晶薄帶收卷裝置，包括固定底座，所述支撐操作臺頂部的兩側均固定連接有限位機構，所述支撐操作臺頂部靠近左側的位置固定連接有表面除雜裝置，所述支撐操作臺頂部且位于表面除雜裝置的右側固定連接有表面吹干裝置，所述固定底座頂部且位于支撐柱的右側固定連接有收卷固定架，所述收卷固定架的頂部轉動連接有收卷滾輪，本實用新型涉及鋁基非晶技術領域。該鋁基非晶薄帶收卷裝置，達到了薄帶收卷開始階段便于固定收卷，保證薄帶收卷傳輸過程中不出現偏移褶皺現象，保證薄帶表面的光滑度，不被劃傷，從而提高光潔度和磁

本成果分為葉片害蟲檢測和葉片傷害程度檢測，害蟲檢測通過研究的圖像建模及形態學處理等相關方法對農作物葉片上昆蟲位置進行快速檢測，并通過模式統計和分類識別方法精確計算害蟲數量和識別類型，每張圖片（參考分辨率 2448*3264）處理速度小于 1 秒（和害蟲的數量相關），速度遠高于人眼。葉片傷害檢測通過圖像處理方法將圖像進行背景、葉片、斑紋分割，通過統計像素，集合斑紋形狀進行定級評價，每張圖片（參考分辨率 2448*3264））進行自動檢測和分析，處理速度 2 秒左右（和圖像中葉片的數量相關），經過人工核

本成果分為葉片害蟲檢測和葉片傷害程度檢測，害蟲檢測通過研究的圖像建模及形態學處理等相關方法對農作物葉片上昆蟲位置進行快速檢測，并通過模式統計和分類識別方法精確計算害蟲數量和識別類型，每張圖片（參考分辨率2448*3264）處理速度小于1秒（和害蟲的數量相關），速度遠高于人眼。葉片傷害檢測通過圖像處理方法將圖像進行背景、葉片、斑紋分割，通過統計像素，集合斑紋形狀進行定級評價，每張圖片（參考分辨率2448*3264））進行自動檢測和分析，處理速度2秒左右（和圖像中葉片的數量相關），經過人工核對，檢測精

該成果突破了作物生長監測、診斷、調控一體化精確化技術，實現了傳統農業向現代農業的技術升級；并且促進了農學與遙感、信息、工程、物聯網等多學科的交叉融合，開創了作物精確栽培與智慧農業的新領域；形成了一系列農業信息化自主知識產權成果，提升了農業產業化水平和核心競爭力。同時，培養了一批高素質人才，帶動了現代農業相關領域的創新研究與開發應用。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 高產、優質、高效、生態、安全作物生產是我國農業產業發展的主要目標，快速無損地監測作物生長狀況，并根據實時監測結果對肥水管理方案進行定量調控，是實現這一目標的關鍵技術環節。南京農業大學曹衛星教授團隊將定量光譜分析方法與作物生理生態原理相結合，通過實施不同生態點、不同品種、不同管理措施下多年的田間試驗，構建了作物冠層和葉片水平的反射光譜庫，著重解析了不同條件下的作物高光譜響應模式和時空變化規律，提取了作物主要生長指標的特征光譜波段和敏感光譜參數，構建了葉片、冠層、區域等多尺度的作物生長指標光譜監測模型；同時，定量研究了不同產量水平下作物生長指標的動態變化模式，構建了基于產量目標的生長指標適宜時序動態模型，進一步耦合實時苗情信息，綜合利用養分平衡原理、氮營養指數法、指標差異度法等，集成建立了多路徑的作物生長實時診斷與定量調控技術；將上述監測診斷技術與軟硬件工程相結合，研制開發了面向多平臺的作物生長監測診斷裝置和基于遙感的作物生長監測診斷系統等簡便適用的軟硬件產品，進而形成了基于反射光譜的作物生長指標快速監測與定量診斷技術體系，實現了作物生長的實時監測、精確診斷和智慧管理。 該成果突破了作物生長監測、診斷、調控一體化精確化技術，實現了傳統農業向現代農業的技術升級；并且促進了農學與遙感、信息、工程、物聯網等多學科的交叉融合，開創了作物精確栽培與智慧農業的新領域；形成了一系列農業信息化自主知識產權成果，提升了農業產業化水平和核心競爭力。同時，培養了一批高素質人才，帶動了現代農業相關領域的創新研究與開發應用。 已授權國家發明專利25項、實用新型專利5項，登記國家計算機軟件著作權20多項；發表學術論文160多篇，其中SCI/EI論文60多篇；出版專著1部。成果先后得到國內外專家同行的充分肯定，2011年的成果鑒定認為（羅錫文院士主鑒），該研究整體居國際先進水平。同時作為稻麥精確管理關鍵技術，入選江蘇省主要農作物2014~2015年“四主推”推介名錄，團隊起草的《稻麥生長指標無損監測診斷技術規程》入選2014年江蘇省地方標準項目。技術成果已在江蘇、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麥主產區進行了大面積示范應用，表現為明顯的節氮和增產作用，取得了顯著的社會經濟效益，對于推進精確農業和智慧農業的發展具有重大意義和良好的應用前景。