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中試階段/n該項(xiàng)目公開了一種兩收全程機(jī)械化水稻栽培的方法，其步驟：A.品種選擇：生育期120-135天、分蘗力強(qiáng)的品種；B.適時(shí)播種：播種日期3月23-26日；C.合理密植：機(jī)插密度為1.3-1.8萬蔸/畝。D.施肥管理：頭季稻控氮增鉀，再生季促芽肥、提苗肥分別于頭季抽穗后10-15天和頭季收割后三天內(nèi)施用；E.水分管理：頭季后期濕潤管理，再生季中后期干濕交替;F.稻樁高度：保留倒二葉葉枕，即控制40cm留茬高度;G.促芽化學(xué)調(diào)控：于頭季收割后第二、第七天各噴施一次促芽調(diào)控劑;H.病蟲綜合防治。方法

本發(fā)明屬于柔性膜收卷工藝相關(guān)領(lǐng)域，并公開了一種柔性膜收 卷質(zhì)量視覺檢測(cè)方法，包括:針對(duì)收卷裝置來布置相應(yīng)的視覺檢測(cè)裝 置及檢測(cè)驅(qū)動(dòng)裝置;在收卷過程中對(duì)料卷端面執(zhí)行成像檢測(cè)，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(shí)構(gòu)建適當(dāng)算法 求得料卷端面的特征點(diǎn)深度方差，并利用該深度方差來作為量化指標(biāo) 評(píng)價(jià)成卷質(zhì)量。本發(fā)明還公開了相應(yīng)的實(shí)時(shí)糾偏處理方式。通過本發(fā) 明，不僅實(shí)現(xiàn)了柔性膜收卷的高精度質(zhì)量檢測(cè)，還提出了一種柔性膜 成卷效果量化評(píng)價(jià)指標(biāo)，并適用于各類成卷設(shè)備的應(yīng)用場(chǎng)合。

該機(jī)技術(shù)特點(diǎn)是挖掘收獲裝置采用擺動(dòng)分離篩結(jié)構(gòu)，減少收獲 機(jī)結(jié)構(gòu)，保證與手扶拖拉機(jī)相配套作業(yè)時(shí)操作人員便于行走。本發(fā)明具有小巧、 行走靈活，耗材量少，收獲損失小，作業(yè)流暢、工作阻力小，效率高的特點(diǎn)。 適用于丘陵山地的薯類收獲。選用手扶拖拉機(jī)為配套動(dòng)力，動(dòng)力消耗小，便于 在丘陵山地行應(yīng)用，有效提高薯土分離效果。配套動(dòng)力 8.8kW；收獲幅寬 700mm； 生產(chǎn)率為 0.10 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國內(nèi)外同類機(jī)具相 比具有挖掘深度調(diào)節(jié)方便、作業(yè)穩(wěn)定、薯土分離效果好等優(yōu)點(diǎn)。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介本成果基于作物氮素和水分脅迫時(shí)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(jī)、紅外溫度探測(cè)器、輻照度傳感器和環(huán)境溫濕度傳感器等多傳感器信息， 對(duì)冠層特征圖像和冠-氣溫差特征進(jìn)行提取，結(jié)合實(shí)時(shí)光照和溫濕度信息對(duì)光強(qiáng)等環(huán)境誤 差進(jìn)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(jīng)申請(qǐng)了發(fā)明專利，發(fā)明專利授權(quán)號(hào)：ZL201010249490.0 。 性能指標(biāo) （1）可見光-近紅外多光譜圖像系統(tǒng)，圖像分辨

本實(shí)用新型公開了一種作物抗倒伏測(cè)量裝置，包括機(jī)架，機(jī)架上設(shè)置有測(cè)量組件，測(cè)量組件包括動(dòng)力裝置、連接繩、連接繩導(dǎo)向機(jī)構(gòu)、莖稈夾、以及測(cè)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(dòng)力裝置相連，動(dòng)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(cè)量傳感器可測(cè)量莖稈的拉彎角、作用于莖稈上的拉力角和拉力值，從而對(duì)作物進(jìn)行抗倒伏測(cè)量。本實(shí)用新型的作物抗倒伏測(cè)量裝置可實(shí)現(xiàn)利用拉力傳感器

傳統(tǒng)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(shù)難題，陳紹江教授團(tuán)隊(duì)在玉米單倍體育種領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究及關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)上取得了一系列原創(chuàng)性成果，解決了這一難題。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 傳統(tǒng)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(shù)難題，陳紹江教授團(tuán)隊(duì)在玉米單倍體育種領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究及關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)上取得了一系列原創(chuàng)性成果，解決了這一難題。 （1）在單倍體誘導(dǎo)的理論層面實(shí)現(xiàn)重大突破：發(fā)現(xiàn)并成功克隆2個(gè)玉米單倍體誘導(dǎo)關(guān)鍵基因ZmPLA1、ZmDMP，并基于誘導(dǎo)基因在國際行率先建立了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的小麥、番茄、油菜等雙子葉植物單倍體誘導(dǎo)體系，實(shí)現(xiàn)了單倍體誘導(dǎo)由二倍體向多倍體、由單子葉向雙子葉植物的拓展應(yīng)用。相關(guān)論文在Nature Plants等作物研究領(lǐng)域的頂級(jí)期刊發(fā)表，在國內(nèi)外居領(lǐng)先地位。 （2）突破關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，創(chuàng)建單倍體育種高效技術(shù)體系：針對(duì)傳統(tǒng)的單倍體誘導(dǎo)效率低、單倍體鑒別不準(zhǔn)和加倍困難等關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，創(chuàng)建了基于雙誘導(dǎo)基因分子標(biāo)記的高效輔助選育方法并育成了系列高效單倍體誘導(dǎo)系。單倍體誘導(dǎo)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(shù)原理，開辟了精準(zhǔn)鑒別的新路徑，實(shí)現(xiàn)了單倍體的自動(dòng)化和精準(zhǔn)鑒別；創(chuàng)建了基于幼胚組織培養(yǎng)的鑒別和加倍工程化技術(shù)、高效芽苗加倍技術(shù)，實(shí)現(xiàn)純系全年、工廠化的高通量創(chuàng)制，效率提高5-10倍。基于上述關(guān)鍵技術(shù)的集成，成功構(gòu)建單倍體工程化育種高效技術(shù)體系。

金屬氧化礦浮選屬世界上選礦界難題之一。本項(xiàng)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(jù)該浮選劑為特點(diǎn)開發(fā)出金屬氧化礦浮選工藝。

本實(shí)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(tái)頂部的兩側(cè)均固定連接有限位機(jī)構(gòu)，所述支撐操作臺(tái)頂部靠近左側(cè)的位置固定連接有表面除雜裝置，所述支撐操作臺(tái)頂部且位于表面除雜裝置的右側(cè)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(cè)固定連接有收卷固定架，所述收卷固定架的頂部轉(zhuǎn)動(dòng)連接有收卷滾輪，本實(shí)用新型涉及鋁基非晶技術(shù)領(lǐng)域。該鋁基非晶薄帶收卷裝置，達(dá)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(xiàn)偏移褶皺現(xiàn)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(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲檢測(cè)通過研究的圖像建模及形態(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對(duì)農(nóng)作物葉片上昆蟲位置進(jìn)行快速檢測(cè)，并通過模式統(tǒng)計(jì)和分類識(shí)別方法精確計(jì)算害蟲數(shù)量和識(shí)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(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)高于人眼。葉片傷害檢測(cè)通過圖像處理方法將圖像進(jìn)行背景、葉片、斑紋分割，通過統(tǒng)計(jì)像素，集合斑紋形狀進(jìn)行定級(jí)評(píng)價(jià)，每張圖片（參考分辨率 2448*3264））進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分析，處理速度 2 秒左右（和圖像中葉片的數(shù)量相關(guān)），經(jīng)過人工核

本成果分為葉片害蟲檢測(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲檢測(cè)通過研究的圖像建模及形態(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對(duì)農(nóng)作物葉片上昆蟲位置進(jìn)行快速檢測(cè)，并通過模式統(tǒng)計(jì)和分類識(shí)別方法精確計(jì)算害蟲數(shù)量和識(shí)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(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)高于人眼。葉片傷害檢測(cè)通過圖像處理方法將圖像進(jìn)行背景、葉片、斑紋分割，通過統(tǒng)計(jì)像素，集合斑紋形狀進(jìn)行定級(jí)評(píng)價(jià)，每張圖片（參考分辨率2448*3264））進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分析，處理速度2秒左右（和圖像中葉片的數(shù)量相關(guān)），經(jīng)過人工核對(duì)，檢測(cè)精