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| 1 | 基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟病检测方法显示文摘穗瘟是一种严重影响水稻产量及品质的多发病害,有效地检测穗瘟是水稻病害防治的重要任务。该文提出基于深度卷积神经网络GoogLeNet模型的水稻穗瘟病检测方法,该方法利用Inception基本模块重复堆叠构建主体网络。Inception模块利用多尺度卷积核提取不同尺度穗瘟病斑分布式特征并进行级联融合。GoogLeNet利用其结构深度和宽度,学习复杂噪声高光谱图像的隐高维特征表达,并在统一框架中训练Softmax分类器,实现穗瘟病害预测建模。为验证该研究所提方法的有效性,以1 467株田间采集的穗株为试验对象,采用便携式户外高光谱成像仪Gaia Field-F-V10在自然光照条件下拍摄穗株高光谱图像,并由植保专家根据穗瘟病害描述确定其穗瘟标签。所有高光谱图像-标签数据对构成GoogLeNet模型训练和验证的原始数据集。该文采用随机梯度下降算法(SGD,stochastic gradient descent)优化GoogLeNet模型,提出随机扔弃1个波段图像和随机平移平均谱图像亮度的2种数据增强策略,增加训练数据规模,防止模型过拟合并改善其泛化性能。经测试,验证集上穗瘟病害预测最高准确率为92.0%。试验结果表明,利用GoogLeNet建立的深度卷积模型,可以很好地实现水稻穗瘟病害的精准检测,克服室外自然光条件下利用光谱图像进行病害预测面临的困难,将该类研究往实际生产应用推进一大步。 | 黄双萍 孙超 齐龙 马旭 汪文娟 | 2017 | 农业工程学报2017，33，20： | 92 |
| 2 | 水稻田间机械除草装备与技术研究现状及发展趋势显示文摘水稻田间机械除草技术在减量除草剂防治和有机稻草害控制的研究和应用中具有重要作用。该文在收集、整理国内外水稻田间机械除草装备与技术研究现状的基础上,指出了现有除草装备的不足之处,并总结了水稻田间机械除草技术的类型和特点,最后提出水稻田间机械除草技术应向着智能化、仿生化和多种除草技术联合化发展,进而提高除草精度,使其在水稻生产中发挥更大的作用。 | 马旭 齐龙 梁柏 谭祖庭 左彦军 | 2011 | 农业工程学报2011，27，6： | 63 |
| 3 | 基于多特征融合和深度置信网络的稻田苗期杂草识别显示文摘杂草的准确识别是田间杂草精准防控管理的前提,机器视觉技术是实现杂草准确识别的有效手段。该文以水稻苗期杂草为研究对象,采集稻田自然背景下和不同光照条件下的6种杂草图像共928幅,包括空心莲子草、丁香蓼、鳢肠、野慈姑、稗草和千金子。采用1.1G-R颜色因子将杂草RGB图像进行灰度化,选择自动阈值自动分割得到杂草前景二值图像,通过腐蚀膨胀形态学操作进行叶片内部孔洞填充,应用面积滤波去除其他干扰目标,最后将杂草二值图像与RGB图像进行掩膜运算得到去除背景的杂草图像;提取杂草图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共101维特征,并对其进行归一化处理。在双隐含层和单隐含层的深度置信网络(deep belief networks,DBN)结构基础上,对DBN隐含层节点数选择方法进行研究。针对双隐含层DBN节点数,选择恒值型、升值型和降值型3种节点组合方式进行优化研究,当网络结构为101-210-55-6时杂草识别率为83.55%;通过对单隐含层节点参数优化得到网络结构为101-200-6时杂草识别率达到91.13%。以同一测试样本的运行时间值作为模型的测试时间对3种不同模型进行耗时测试,SVM模型、BP模型和DBN模型测试结果分别为0.029 7、0.030 6和0.034 1 s,试验结果表明基于多特征融合的DBN模型的识别精度最高,且耗时较其他2种模型相差不大,可满足实时检测的速度要求,所以在实际应用中应优先选择基于多特征融合的DBN模型。该研究可为稻田杂草识别与药剂选择性喷施提供参考。 | 邓向武 齐龙 马旭 蒋郁 陈学深 刘海云 陈伟烽 | 2018 | 农业工程学报2018，34，14： | 46 |
| 4 | 浅谈高校生物实验室环保与安全管理显示文摘高校生物实验室是培养具有实践创新能力的高素质人才的场所,也是实验教学、科学研究、服务社会的基地,实验室的环保与安全管理是教学科研工作正常开展的前提。结合多年来实验室工作实践,从基础设施建设、完善规章制度、健全运行机制、安全教育培训、个人防护、规范操作、危险品管理、实验废弃物处理等方面对生物实验室的安全环保管理进行了总结探讨,旨在为改进高校实验室管理提供参考。 | 齐龙 | 2011 | 实验室研究与探索2011，30，4： | 40 |
| 5 | T-SPOT.TB技术检测胸腔积液在结核性胸膜炎诊断中的应用显示文摘目的探讨结核分枝杆菌T细胞斑点试验(T-SPOT.TB)在临床快速诊断结核性胸膜炎及鉴别诊断中的应用价值。方法分别收集32例结核性胸膜炎患者和26例非结核性胸膜炎患者外周血和胸腔积液,采用T-SPOT.TB技术检测外周血和胸腔积液单个核细胞中的效应T细胞,比较二者诊断结核性胸膜炎的敏感性和特异性。结果胸腔积液T-SPOT.TB试验敏感性93.75%、特异性96.15%、阳性预测值96.77%、阴性预测值92.59%;外周血T-SPOT.TB试验敏感性81.25%、特异性92.30%、阳性预测值92.86%、阴性预测值80%。结论采用T-SPOT.TB技术检测外周血和胸腔积液中单个核细胞结核杆菌感染有助于提高结核性胸膜炎的诊断率,而且胸腔积液中单个核细胞T-SPOT.TB试验敏感性和特异性高于外周血。 | 刘珍琼 段永和 张齐龙 叶琳 边泽源 | 2013 | 实验与检验医学2013，31，4： | 37 |
| 6 | 基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法显示文摘为了快速、准确地对水稻叶瘟病病害程度进行分级评估,结合定性分析与定量估算,提出了一种基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集了受稻瘟病侵染后不同病害等级的水稻叶片高光谱图像,通过分析叶瘟病斑区域与正常叶片部位的光谱特征,对差异较大的550和680 nm波段进行二维散点图分析,提取只含病斑的高光谱图像;然后通过主成分分析(principal component analysis,PCA)方法得到利于褐色病斑和灰色病斑分割的第2主成分图像,采用最大类间方差法(Otsu)分割出灰色病斑;最后结合延伸率和受害率2个参数对水稻叶瘟病病害程度进行分级。试验结果表明:测试的166个不同稻叶瘟病害等级的叶片样本中,其中160个样本可被准确分级,分级准确率为96.39%。该研究为稻叶瘟病田间病害程度评估提供了基础,也为稻瘟病抗性鉴定方法提供了新思路。 | 郑志雄 齐龙 马旭 朱小源 汪文娟 | 2013 | 农业工程学报2013，29，19： | 36 |
| 7 | 不同光质与光照度对水稻温室立体育秧秧苗素质的影响显示文摘水稻温室立体育秧技术具有节省秧田、减少土地浪费,利于标准化集中育秧等特点,但立体育秧中秧架各层之间光线互相遮挡造成的秧苗采光不足的问题,需要采用补光技术来改善秧架内光照条件以保证秧苗生长。该文基于植物光学理论分析确定水稻秧苗生长所需的红蓝光通量比(简称红蓝光比)范围,运用光照分析理论确定温室内光照度,并采用Ecotect软件进行温室内光环境模拟仿真。在理论分析和仿真结果的基础上研究不同补光条件对水稻秧苗生长质量的影响,采用LED植物补光灯分别对立体秧架上除顶层外的各层秧苗进行补光,设计红蓝光比、光照度及秧层间距3个因素的正交试验,分析不同红蓝光比、光照度和秧层间距对水稻秧苗素质的影响。试验结果表明,红蓝光比10:1、光照度2 500 lx的光处理对水稻苗茎伸长生长促进作用更好;红蓝光比8:1的光处理则对水稻幼苗干物质积累和根系盘结作用更好,而且比红蓝光比10:1和6:1的光处理的壮苗指数要高。分析得出各个因素对水稻秧苗素质影响的主次顺序为:红蓝光比>光照度>秧层间距,最佳的补光条件为:红蓝光比8:1,光照度2 500 lx,秧层间距45 cm。该文的研究结果为水稻工厂化立体育秧技术提供了参考。 | 马旭 林超辉 齐龙 江立凯 谭永炘 梁仲维 鹿芳媛 | 2015 | 农业工程学报2015，31，11： | 31 |
| 8 | 基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法显示文摘为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络'词'(word)用作高光谱图像表达的'基',直方图统计各光谱'词'在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3'词袋表达-病害程度等级标签'数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。 | 黄双萍 齐龙 马旭 薛昆南 汪文娟 | 2015 | 农业工程学报2015，31，1： | 31 |
| 9 | 基于离散元法的杂交稻振动匀种装置参数优化与试验显示文摘杂交稻栽培要求少本稀植、利用分蘖能力提高产量,现有的机械化播种技术不能满足此要求,亟需进行杂交稻精密播种技术的机理探讨。为探明振动匀种装置匀种过程中V-T型振盘的振频和振幅对杂交稻种群运动规律的影响,以及种群流动特性对播种性能的影响,该文基于离散元法,采用Hertz-Mindlin无滑动接触模型,实现了V-T型振盘工作过程模拟,得到振盘振频为57+59 Hz时,种群在振盘中分布均匀,播种效果较好。试验验证表明,利用离散元法模拟振动匀种装置匀种过程具有较高的准确性。在仿真结果的基础上,选取振盘振动臂材料、振动器安装角、气动振动器进气压强作为试验因素,进行了振动匀种装置参数优化试验,获得了杂交稻种子低播量下的最佳工作参数组合为振盘振动臂材料为60Si2Mn,振动器安装角度为47.5°,进气压强为0.26 MPa;此时播种合格指数为92.86%,空穴指数为1.14%,有效地提高了现有播种装置的性能。该研究对提高杂交稻精密播种技术提供了参考。 | 鹿芳媛 马旭 齐龙 谭穗妍 谭永炘 江立凯 孙国栋 | 2016 | 农业工程学报2016，32，10： | 34 |
| 10 | 耙压式除草轮与水田土壤作用的流固耦合仿真分析及验证显示文摘为探明水稻机械除草过程中,除草轮的工作阻力大小变化及水田土壤的动态行为,该文利用ANSYS软件的显式动力分析模块LS-DYNA对耙压式除草轮在水田环境下的作业过程进行仿真分析。采用ALE(Arbitrary Lagrange-Euler)多物质耦合算法建立了土壤-水两物质耦合有限元模型;运用流固耦合算法分析除草轮与土壤-水模型的相互作用过程。采用有交互作用的正交试验方法选取土壤种类、水层厚度和除草轮旋转速度3个因素进行仿真试验分析,得到各因素及其一级交互作用对除草轮和土壤-水模型的耦合应力和土壤扰动率的影响规律。利用多目标优化设计方法综合评判仿真试验结果,综合评分结果表明,在不同的土壤工作环境下,除草轮在水层厚度为60mm、转速为160r/min的作业条件下均可获得较优的工作性能。影响除草轮和土壤-水模型耦合应力的因素主次顺序为:土壤种类>水层厚度>土壤种类×水层厚度>土壤种类×除草轮转速>除草轮转速>水层厚度×除草轮转速。影响土壤扰动率的因素主次顺序为:土壤种类>除草轮转速>土壤种类×水层厚度>土壤种类×除草轮转速>水层厚度>水层厚度×除草轮转速。为验证仿真结果,进行了田间试验和土槽试验,根据仿真所得耦合应力值推导出除草轮所受土壤反作用力扭矩值,与田间实测值相对误差为8.84%;仿真所得土壤扰动率与土槽试验实测值相对误差为9.86%;仿真所得综合评分结果与试验综合评分结果相对误差为7.02%。仿真分析结果可为轻简式水稻除草机应用在不同稻区的田间作业参数提供参考。 | 齐龙 梁仲维 马旭 谭永炘 江立凯 | 2015 | 农业工程学报2015，31，5： | 29 |
| 11 | 枣叶片离体培养再生植株显示文摘 | 陈宗礼 延志莲 齐龙 | 1996 | 植物生理学通讯1996，32，1： | 27 |
| 12 | 3GY-1920型宽幅水田中耕除草机的设计与试验显示文摘为了提高机械除草的作业效率、降低地头频繁调头引起的伤苗率,该文研制了3GY-1920型宽幅水田中耕除草机。该机由12 k W水田拖拉机提供动力,工作幅宽为5.7 m,一次作业可覆盖6行插秧机3个行程的作业宽度,并配备了4个双作用液压缸,控制整个机架的展开闭合与除草轮位置的横向调节。该文结合水田土壤特性和现有除草部件的特点,通过对除草轮的运动学与显式动力学仿真分析,设计并优化了螺旋刀齿式样除草轮,该除草轮通过与土壤及杂草的剪切、翻耕作用实现中耕除草作业。田间除草试验结果表明:在机具不同前进速度(0.3、0.6、0.9 m/s)和除草轮入土深度(3、6、9 cm)条件下,该机平均除草率为82%,伤苗率为4.8%;根据机具作业速度和幅宽可知该机作业效率为0.6~1.8 hm2/h;整机工作性能和作业效率满足水稻田机械中耕除草作业的技术要求。机械除草与化学除草产量对比试验结果表明:在试验区域内,机械除草产量高于化学除草,该研究可为中耕除草对水稻田产量的影响提供参考。 | 齐龙 赵柳霖 马旭 崔宏伟 郑文汉 芦玉龙 | 2017 | 农业工程学报2017，33，8： | 27 |
| 13 | 基于机器视觉的超级稻秧盘育秧播种空穴检测技术显示文摘针对超级稻育秧播种量少,易出现空穴而影响产量的问题,对超级稻高速连续秧盘育秧播种的空穴进行了在线检测。在秧盘育秧流水线的播种和覆表土工序之间加入检测系统,CCD摄像机不断地拍摄穴盘图像,并建立与穴孔相对应的掩模图像,利用定时读取程序,读取缓存中的图像信息。通过图像处理和分析,有效地识别了穴盘空穴,将检测结果以电子表格的形式存储在穴盘空穴数据库中,以供人工补种,进一步降低了秧盘育秧空穴率,提高了超级稻精准育秧的成秧率。 | 齐龙 马旭 周海波 | 2009 | 农业工程学报2009，25，2： | 25 |
| 14 | 检验科在预防医院感染中的作用显示文摘 | 姚齐龙 | 2006 | 现代预防医学2006，33，3： | 26 |
| 15 | 窝眼窄缝式气吸滚筒排种装置的试验显示文摘为了实现超级稻工厂化育秧,保证作业质量,研制了窝眼窄缝式气吸滚筒排种试验装置。以超级稻'培杂泰丰'为研究对象,采用4因素3水平正交试验设计方法,研究了窝眼半径、窄缝宽度、真空度和滚筒转速对播种空穴率、重播率和合格率的影响规律。通过对试验结果的分析,得出了影响空穴率和合格率的主次顺序为窝眼半径>真空度>滚筒转速>窄缝宽度;影响重播率的主次顺序为窝眼半径>滚筒转速>窄缝宽度>真空度;最佳参数组合为窝眼半径5.5mm、真空度4kPa、滚筒转速为0.82rad/s和窄缝宽度1mm。经验证,在最佳参数下,播种空穴率、重播率和合格率分别为4.88%、9.78%和85.34%。尽管性能有待提高,但窄缝不发生堵塞,表明这是一种具有应用前景的精密播种装置。 | 左彦军 马旭 齐龙 玉大略 廖醒龙 | 2010 | 农业工程学报2010，26，11： | 25 |
| 16 | 磁场作用下磁流变液的流变行为显示文摘制备了羰基铁粉为磁性颗粒的水基磁流变液。分别测定了该磁流变液磁场作用下的流变行为及零场流变行为,并采用Bingham模型和Casson模型及剪切稀化关系对获得的流变行为进行了拟合计算,探讨了磁流变液的剪切屈服强度和磁场强度之间的响应关系。研究表明,Bingham模型和Casson模型均可较好地描述磁流变液的流变行为;磁场作用下,磁流变液的剪切应力和表观粘度显著增高,剪切屈服强度从约2Pa增大到约80kPa;剪切率为50s^-1时的表观粘度从约64mPa·s增加到约1600Pa·s;该磁流变液的剪切屈服强度与磁场强度之间存在指数关系,其值约为1.7-1.8。 | 魏齐龙 王超 罗清 何建国 | 2013 | 磁性材料及器件2013，44，1： | 25 |
| 17 | 基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法显示文摘稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。 | 齐龙 蒋郁 李泽华 马旭 郑志雄 汪文娟 | 2015 | 农业工程学报2015，31，12： | 26 |
| 18 | 不同温度和不同浸种时间对沙芥种子萌发的影响显示文摘研究了不同浸种时间和不同温度处理条件对沙芥种子萌发和发芽率的影响,得出沙芥种子发芽的最适浸种时间为9h,最适萌发温度为20-30℃的变温。 | 徐世才 张治科 李延清 齐龙 | 2007 | 种子2007，26，1： | 24 |
| 19 | 电子束焊接5A06铝合金接头Mg元素蒸发烧损行为分析显示文摘研究了5A06铝合金电子束焊接后熔池内Mg元素的分布及其对焊缝硬度的影响,并分析了焊接工艺参数对Mg元素烧损行为的影响。结果表明,在接头区域随着熔深的增加,Mg元素含量增加,即烧损程度减小,同时显微硬度增大;随着加速电压和束流的增加,熔深增加,Mg元素烧损率降低;随着焊接速度增加,Mg元素烧损率降低,熔深却减小。为减小Mg元素烧损,在电子束焊时可适当增加焊接的加速电压与束流、加快焊接速度。 | 汪兴均 黄文荣 魏齐龙 沈显峰 | 2006 | 焊接学报2006，27，11： | 22 |
| 20 | 高校实验技术队伍建设的现状、问题与对策显示文摘实验室是高校教学、科研的重要基地,实验技术队伍则是教学和科研队伍的重要组成部分。实验技术队伍的建设是实验室建设的核心,以人为本,重视实验技术队伍的建设是充分发挥高校实验室作用的关键。本文在分析延安大学实验技术队伍现状的基础上,对目前高校实验技术队伍建设中存在的普遍问题及其对策进行了探讨。 | 齐龙 | 2010 | 江西农业学报2010，22，5： | 23 |
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