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正浙江省临海市上盘镇是西兰花之乡,西兰花常年种植面积达2 000多hm~2,但目前西兰花种植的起垄做畦、移植等关键生产环节基本上还靠人工作业。随着愿意从事传统人工农业作业的人员逐渐减少和用工报酬的持续升高,西兰花种植正面临着雇工难、雇工成本高、雇工高龄化等瓶颈因素的制约。因此,尽快在这些关键生产环节实现"机器换人",既是西兰花种植可持续发展的现实需要,也是广大西兰花种植者的迫切愿望。为此,我们对西兰花种植的 相似文献
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近年来，大同市大力优化农业产业结构，稳步推进现代设施农业，不断丰富蔬菜种植的品种和类别，一些菜区种植了经济效益较高的西兰花，进一步促进了农业增效、农民增收。但由于种植技术和经验不足，往往造成西兰花栽培增收不稳的局面，根据当地西兰花栽培实际情况，从播种育苗、整地定植及生育期水肥植保管理等方面探讨了西兰花丰产的栽培技术，以供生产实际参考。 相似文献
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西兰花是我国重要的蔬菜类型,深受消费者喜爱,所以种植面积逐渐增加。文章首先说明了对西兰花进行机械移栽的试验流程,并探讨机械移栽对其产量的影响,分析机械移栽技术推广使用面对的制约因素,最后提出针对西兰花机械移栽技术进行推广的科学对策和建议。 相似文献
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<正>西兰花又称青花菜、绿花菜、绿菜花等,是一种深受消费者喜爱的高档蔬菜。浙江省临海市是全国规模最大、品质优良的冬春西兰花生产基地,是"中国西兰花之乡",生产规模占全国的15%、浙江的50%,年种植面积6 667 hm~2多,产量超过15万t,产值约3.5亿元。近年来生产成本中的人工费用上涨很快,2018年西兰花综合生产成本约4.5万多元/ 相似文献
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<正>江苏省常熟市的沿江高坪田区有悠久的蔬菜种植历史,随着社会经济的发展,蔬菜产业已成为沿江乡镇的主导农业产业。常熟市碧溪新区作为主要产区之一,以种植叶菜和茄果类为主,西兰花是其中主要品种之一。西兰花的播种现大多采用人工作业,劳动作业效率较低,尤其是个别中大规模的种植户、企业、基地,面对农村劳动力日益紧缺的情况,有必要添置播种效率更高的配套播种机械。 相似文献
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QP—320型鲜姜切片机的研制 总被引：2，自引：0，他引：2
<正>为了满足生姜加工的需要,阜阳市农业机械研究所研制了QP—320型鲜姜切片机。近年来,阜阳市特色蔬菜种植异军突起,西兰花、芥菜、西洋南瓜等效益高的特色蔬菜种植面积大幅上升,而生姜作为我市的传统蔬菜种植面逐步萎缩,主要原因是生 相似文献
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为了解决西兰花均匀、高效切块问题,在分析西兰花切块去芯理想轨迹基础上提出西兰花切块去芯机构,建立了运动学分析模型,开发了计算机辅助优化软件,并得到一组满足轨迹要求的机构参数。进行了机构的动力学仿真,仿真轨迹与理论优化轨迹基本一致,机构运动平稳,无受力过载现象。设计了西兰花切块去芯生产线,并进行高速摄像试验,试验结果与理想轨迹、仿真轨迹基本一致,刀具可适应满足出口要求的所有尺寸的西兰花切块,验证了西兰花切块去芯机构设计的合理性和优化的正确性;同时进行切块、去芯试验,切块成功率达91%,去芯成功率为100%,满足市场上西兰花小块的加工要求。 相似文献
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为切实提高设施西兰花菜主要生产环节的机械化水平,通过引进精密播种育苗机、锄草松土机、起垄覆膜机、移栽机、植保机械等,开展了设施西兰花菜关键环节机械化技术的示范试验,摸索出设施西兰花菜机械化生产技术路线,为设施西兰花菜全程机械化生产提供参考。 相似文献
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浙江省台州市路桥区太平蔬菜机械化生产合作社是蔬菜种植大户投资创建的农民专业合作社，2006年2月由金清镇联盟村蔬菜种植大户梁国平带头联合7户菜农，筹集10万元启动资金，按照《中华人民共和国农民专业合作社法》规定登记注册成立。目前已有社员135人，固定资产原值80万元。合作社以向农户提供机械化服务的方式，从事蔬菜的专业化、机械化生产和产业化经营；以订单形式组织西兰花的标准化生产、冷藏保鲜和出口创汇。合作社推行耕作、整地、开沟、作畦、排灌、 相似文献
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正确识别西兰花田间位置是实现西兰花自动化采收的基础,西兰花花球颜色与植株的叶片、茎秆相似,仅通过颜色特征无法对西兰花进行识别,本文以成熟期的田间西兰花为研究对象,提出了一种基于纹理特征与颜色特征的西兰花识别算法。首先通过预处理以及Laws滤波对图像进行边界纹理强化,再通过Gabor滤波对图像进行纹理特征向量提取,并对提取后的纹理特征向量进行z-score标准化,随后对标准化后的纹理特征向量进行K-means聚类与开运算,获取花球潜在存在区域。同时对RGB图像进行HSV转换,通过对图像的H分量进行阈值分割达到滤除地面像素的效果。最终对纹理特征识别与颜色特征识别的结果进行融合,实现对田间西兰花的识别。算法通过结合纹理与颜色特征,对田间西兰花进行了识别,解决了西兰花的花球与茎叶等背景颜色相近难以识别的问题。本文共使用792幅图像进行试验,试验结果表明,本方法可以准确地对西兰花田间图像进行识别,其精确率为96.96%,召回率为94.41%,F1值为95.67%。通过对3组不同拍摄环境的数据集进行算法识别,3组数据集的F1值始终保持在94%以上,具有良好的拍摄环境适应性,为农业机器人进行西兰花自... 相似文献
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