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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)量視覺檢測方法，包括:針對收卷裝置來布置相應(yīng)的視覺檢測裝 置及檢測驅(qū)動裝置;在收卷過程中對料卷端面執(zhí)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(gòu)建適當(dāng)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(biāo) 評價成卷質(zhì)量。本發(fā)明還公開了相應(yīng)的實時糾偏處理方式。通過本發(fā) 明，不僅實現(xiàn)了柔性膜收卷的高精度質(zhì)量檢測，還提出了一種柔性膜 成卷效果量化評價指標(biāo)，并適用于各類成卷設(shè)備的應(yīng)用場合。

該機技術(shù)特點是挖掘收獲裝置采用擺動分離篩結(jié)構(gòu)，減少收獲 機結(jié)構(gòu)，保證與手扶拖拉機相配套作業(yè)時操作人員便于行走。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。 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(yīng)用，有效提高薯土分離效果。配套動力 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。

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(huán)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(jié)合實時光照和溫濕度信息對光強等環(huán)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(jīng)申請了發(fā)明專利，發(fā)明專利授權(quán)號：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(shè)置有測量組件，測量組件包括動力裝置、連接繩、連接繩導(dǎo)向機構(gòu)、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(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，陳紹江教授團隊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、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 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，陳紹江教授團隊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)的理論層面實現(xiàn)重大突破：發(fā)現(xiàn)并成功克隆2個玉米單倍體誘導(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，實現(xiàn)了單倍體的自動化和精準(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)該浮選劑為特點開發(fā)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(cè)均固定連接有限位機構(gòu)，所述支撐操作臺頂部靠近左側(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)動連接有收卷滾輪，本實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(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對農(nóng)作物葉片上昆蟲位置進行快速檢測，并通過模式統(tǒng)計和分類識別方法精確計算害蟲數(shù)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(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)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(tǒng)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(shù)量相關(guān)），經(jīng)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(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對農(nóng)作物葉片上昆蟲位置進行快速檢測，并通過模式統(tǒng)計和分類識別方法精確計算害蟲數(shù)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(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)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(tǒng)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(shù)量相關(guān)），經(jīng)過人工核對，檢測精

該成果突破了作物生長監(jiān)測、診斷、調(diào)控一體化精確化技術(shù)，實現(xiàn)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的技術(shù)升級；并且促進了農(nóng)學(xué)與遙感、信息、工程、物聯(lián)網(wǎng)等多學(xué)科的交叉融合，開創(chuàng)了作物精確栽培與智慧農(nóng)業(yè)的新領(lǐng)域；形成了一系列農(nóng)業(yè)信息化自主知識產(chǎn)權(quán)成果，提升了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平和核心競爭力。同時，培養(yǎng)了一批高素質(zhì)人才，帶動了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新研究與開發(fā)應(yīng)用。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全作物生產(chǎn)是我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo)，快速無損地監(jiān)測作物生長狀況，并根據(jù)實時監(jiān)測結(jié)果對肥水管理方案進行定量調(diào)控，是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)曹衛(wèi)星教授團隊將定量光譜分析方法與作物生理生態(tài)原理相結(jié)合，通過實施不同生態(tài)點、不同品種、不同管理措施下多年的田間試驗，構(gòu)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(yīng)模式和時空變化規(guī)律，提取了作物主要生長指標(biāo)的特征光譜波段和敏感光譜參數(shù)，構(gòu)建了葉片、冠層、區(qū)域等多尺度的作物生長指標(biāo)光譜監(jiān)測模型；同時，定量研究了不同產(chǎn)量水平下作物生長指標(biāo)的動態(tài)變化模式，構(gòu)建了基于產(chǎn)量目標(biāo)的生長指標(biāo)適宜時序動態(tài)模型，進一步耦合實時苗情信息，綜合利用養(yǎng)分平衡原理、氮營養(yǎng)指數(shù)法、指標(biāo)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(diào)控技術(shù)；將上述監(jiān)測診斷技術(shù)與軟硬件工程相結(jié)合，研制開發(fā)了面向多平臺的作物生長監(jiān)測診斷裝置和基于遙感的作物生長監(jiān)測診斷系統(tǒng)等簡便適用的軟硬件產(chǎn)品，進而形成了基于反射光譜的作物生長指標(biāo)快速監(jiān)測與定量診斷技術(shù)體系，實現(xiàn)了作物生長的實時監(jiān)測、精確診斷和智慧管理。 該成果突破了作物生長監(jiān)測、診斷、調(diào)控一體化精確化技術(shù)，實現(xiàn)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的技術(shù)升級；并且促進了農(nóng)學(xué)與遙感、信息、工程、物聯(lián)網(wǎng)等多學(xué)科的交叉融合，開創(chuàng)了作物精確栽培與智慧農(nóng)業(yè)的新領(lǐng)域；形成了一系列農(nóng)業(yè)信息化自主知識產(chǎn)權(quán)成果，提升了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平和核心競爭力。同時，培養(yǎng)了一批高素質(zhì)人才，帶動了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新研究與開發(fā)應(yīng)用。 已授權(quán)國家發(fā)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(quán)20多項；發(fā)表學(xué)術(shù)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(nèi)外專家同行的充分肯定，2011年的成果鑒定認(rèn)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(guān)鍵技術(shù)，入選江蘇省主要農(nóng)作物2014~2015年“四主推”推介名錄，團隊起草的《稻麥生長指標(biāo)無損監(jiān)測診斷技術(shù)規(guī)程》入選2014年江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)項目。技術(shù)成果已在江蘇、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麥主產(chǎn)區(qū)進行了大面積示范應(yīng)用，表現(xiàn)為明顯的節(jié)氮和增產(chǎn)作用，取得了顯著的社會經(jīng)濟效益，對于推進精確農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重大意義和良好的應(yīng)用前景。