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饲粮蛋白质(赖氨酸)水平对高产母猪泌乳行为,泌乳量和乳成分的影响研究 总被引:4,自引:0,他引:4
30头中国瘦肉猪新品系DⅢ系和DⅢ-Ⅰ系经产母猪,平均胎次4.67胎,平均产后体重206kg,平均带仔数为12.5头,依据品种,胎次、产活仔数等相一致的原则,随机分为5个组增重研究了5种蛋白水平分别为11.5%、13.8%、15.9%、18.0%和20.2%,相应的赖氨酸为0.61%、0.74%、0.87%、1.0%和1.12%的5种等能饲粮对母猪泌乳行为、泌乳量和乳成分的影响。结果表明,饲粮蛋白 相似文献
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针对图像法根系表型检测中因土壤遮挡而导致根系图像断裂的问题,提出一种基于腐蚀生长算法的玉米根系修复方法,并进行了不同活力玉米种子早期根系表型研究。首先,采用长方形扁平结构透明培养容器种植玉米,迫使其根系贴壁生长,可得到清晰的玉米根系图;通过偏振镜和单反相机采集图像,并采用灰度化、二值化、水漫算法等对图像进行预处理,可有效去除因设备反光和土壤色差造成的各类噪声。其次,基于玉米根系的向水性、向地性、连续性等生理特性,提出5条图像修补规则,即端点判定规则、分叉点判定规则、内部连续性规则、片段生长规则、近邻生长规则,在以上规则约束下,通过细化图像得到单像素连接的根系骨干,以各个根段的末端点为起点向中心腐蚀,并为属于不同根段的点集标记不同编号,根据不同根段间的端点导数值和平均导数值等参数,连接根段,实现根系的修补,从而得到完整根系图像。最后,基于所提图像修复算法对不同活力的玉米种子根系图像进行表型研究,发现在相同时间,根系数目、根系宽度、根系长度、根系延展长度与玉米种子活力均呈现明显负相关;以上4个生理参数的增速与种子活力呈现明显正相关。研究表明,本文所提的根系修复算法可用于作物根系高通量表型无损检测。 相似文献
186.
基于高光谱成像技术的小麦籽粒赤霉病识别 总被引:3,自引:0,他引:3
利用高光谱成像技术通过光谱分析和图像处理进行小麦赤霉病的识别。采用标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理,分别利用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行变量筛选提取特征波段,结果表明采用MSC-SPA和SNV-SPA算法时决定系数分别为0.901 9和0.900 6,均方根误差分别为0.223 8和0.223 2,筛选波长个数分别为7个和5个。利用SVM和BP神经网络算法建立的交叉验证模型及验证模型的准确率均达到90%以上。其中,MSC-SPA-SVM和SNV-SPA-SVM方法的建模集准确率分别为97.08%和94.17%;验证集准确率分别为98.33%和97.50%,均优于MSC-SPA-BP和SNV-SPA-BP模型。为了研究染病小麦的高光谱图像信息,利用主成分分析方法,根据权重系数选择最佳特征波长为627.698 nm。利用图像处理方法对特征波长下的特征图像进行预处理、特征提取。分别提取特征波长图像的形态参数特征和纹理特征参数等,根据特征参数相关性分析选择最优的建模特征参数。分别利用10折交叉验证方法建立线性判别分析、支持向量机和BP神经网络识别模型,结果表明3种识别算法识别准确率均在90%以上,具有较好的识别效果。 相似文献
187.
目的 针对目前玉米种子发芽率快速无损检测方法易受种子表皮颜色影响的问题,拟采用光声光谱深度扫描技术提高玉米种子发芽率的检测精度。方法 选取3种不同颜色、6个品种的玉米样本,利用人工老化方法得到8种不同老化时间的玉米种子;通过调制光谱频率获得7种不同深度的光声光谱信息,并利用主成分分析分别得到最佳扫描频率和特征光谱,比较偏最小二乘法回归、BP神经网络、广义回归神经网络和支持向量回归等发芽率预测模型精度。结果 光声光谱最佳扫描频率为500 Hz,支持向量回归的预测模型精度最高,相关系数均超过0.980 0。6个品种玉米种子的发芽率预测相关系数分别为0.983 8,0.984 7,0.983 6,0.987 8,0.983 3和0.994 7,6个品种混合的玉米种子发芽率预测相关系数为0.942 1。结论 通过拓展光谱、声音和深度信息,光声光谱深度扫描技术适用于不同颜色的玉米发芽率高精度检测,具有较好的泛化能力。 相似文献
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为促进大豆考种及育种工作的高效进行,本研究设计一种大豆籽粒计数和面积、周长、粒长、粒宽等形态参数的测量软件。使用高拍仪采集大豆籽粒和标定板彩色图像,基于"Otsu"阈值法去除图像背景,获得大豆籽粒二值图像,基于分水岭变换法分割二值图中的粘连大豆籽粒,获取了一系列单粒、多粒大豆连通域,对极少数多粒连通域进行籽粒计数校正,实现了大豆籽粒的计数;使用单粒连通域的白色像素点总和来计算大豆籽粒面积,基于freeman链码算法的校正公式计算大豆籽粒周长,使用二阶统计矩求取大豆籽粒的主轴方向并将大豆扭到水平方向,继而计算大豆边界点横、纵坐标的极差来获取粒长与粒宽。用3份不同尺寸的大豆材料来验证本软件的精确性,试验结果表明,大豆籽粒计数准确率可达100%,软件测量与人工测量大豆籽粒的平均粒长和平均粒宽的误差普遍为0.01~0.04 cm,相对误差为3.8%~9.7%,平均相对误差为5.6%。该软件及相应的图像采集装置可以有效地满足农业科学研究工作的准确性要求,同时具有成本低廉,工作效率高的特点。 相似文献
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【目的】针对现有根系表型检测方法存在价格昂贵、需要专人操作以及无法对根系表型进行原位无损检测等问题,提出一种基于电阻层析成像技术(Electrical resistance tomography,ERT)和深度残差神经网络(Deep residual network,ResNet)的萝卜根系表型无损检测方法。【方法】首先,利用COMSOL软件对萝卜-琼脂场域不同情况的ERT正问题进行仿真分析,并获得大量边界电压数据;然后,基于ResNet对萝卜-琼脂场域的内部电导率分布与边界电压之间的非线性映射关系建立模型,对萝卜-琼脂场域进行图像重建;最后,基于ERT研制一套萝卜根系表型检测装置,并进行试验验证。【结果】基于ERT和ResNet的萝卜根系表型检测方法能够实现萝卜根系表型的可持续无损检测,试验装置操作简单、成本低,图像重建相对误差小于5%。【结论】基于ERT的萝卜根系表型检测方法可以实现对萝卜根系表型的无损检测;结合ResNet算法,成像精度较高。该方法可有效应用于萝卜根系表型的检测。 相似文献