植物果实的几何造型及可视化研究

提出了一种基于曲面参数方程的植物果实的造型方法。该方法使用凹凸纹理处理方式对椭球面参数方程进行变形,模拟各种不同形状植物果实形状;利用正弦函数的变化规律对植物表面颜色纹理进行模拟。给出了仿真水果模型的实例,模型的可控参数较少,变换灵活,形象直观,易于构建虚拟植物果实的生长模型。

基于曲线参数方程的植物果实造型

基于曲线参数方程的植物果实造型方法通过果实主轴线和截面曲线参数方程计算出果实表面的网格面以及各顶点的法线,从而实现了植物果实的造型;通过在曲线方程上叠加扰动函数解决了果实生长过程中的形变问题。实验证明该方法能够较逼真地模拟植物果实形态及其生长过程。

荧光素-GOD-HRP体系分光光度法测定植物果实组织中的葡萄糖

植物组织中的葡萄糖在葡萄糖氧化酶 (GOD)作用下产生的过氧化氢可在辣根过氧化物酶 (HRP)的催化作用下使荧光素产生褪色反应 ,基于这一现象建立了一种选择性测定植物果实组织中葡萄糖含量的方法 .该方法可以根据检测对象的不同调整检测范围和灵敏度 ,同时具备了安全 ,方便的优点 .利用此法对苹果、鸭梨、酥梨中的葡萄糖含量进行了测定 。

虚拟植物果实的可视化建模技术研究

为了有效、逼真地描述植物果实的外部特征,实现植物果实形态结构的数字化设计和可视化模拟,以柑橘为例,提出了一种植物果实的可视化建模方法。该方法采用Bézier曲线拟合柑橘果实的外轮廓,模拟出果实的大致形状,利用MapL系统来对柑橘表面凹凸的局部特征性进行模拟,并给出了柑橘果实模型的实例。实验表明,该方法能够模拟多种柑橘果实的外观特征,并具有较好的真实感效果,易于构建虚拟植物果实的生长模型。

基于球坐标的植物果实重建

针对植物果实形状特点,提出基于坐标变换的点云快速重建方法。对于生长在茎干上的果实,首先计算茎干方向即果实的中心轴方向,将点云直角坐标转为球坐标,利用中值滤波沿半径方向对点云数据去噪,判断果实的长扁特征,计算果实中心轴的经纬度;然后以果实的中心轴作为球坐标的中心轴再次对原始点云进行坐标变换,进行去噪和填空点处理,最后采用B样条曲面对果实进行重建。本文方法的计算效率高于传统方法的2.5倍以上,随着点云数据量的增加,计算速度可加快几十倍,而且重建结果与实际点云误差小于2.2%。

一种植物果实提取物的抑菌实验研究

本文对一种天然植物果实提取物的抑菌实验进行了初步研究。实验证明，该提取物具有很强的防腐作用，对中性食品如牛奶、豆浆、茶饮料等都有较好的抑菌作用，尤其是对鲜肉和肉制品具有很好的防腐保鲜功能，且该提取物具有耐121℃高杀菌的性质，这为其在食品加工生产中的应用提供了很好的基础，具有较大的开发价值。

三种食果鸟类对植物果实的取食和肠道消化时间研究

研究鸟类对植物果实的取食和肠道消化时间有助于评估其对植物的有效传播距离。于2018年7—8月,以白头鹎、红耳鹎和灰树鹊为对象,研究这三种鸟类对八角枫、乌蔹莓和接骨木果实的取食和肠道消化时间。结果表明:不同植物的长径、短径和重量差异显著(均P<0.01);三种鸟类对接骨木的取食率大于另外两种果实,白头鹎的取食率相对较高;白头鹎和红耳鹎肠道对三种果实的消化时间无显著差异,但三种鸟类对植物果实的肠道消化时间相比差异显著(P<0.01),即灰树鹊大于另两种。该研究为了解鸟类对植物的取食和传播提供了基础数据。

植物果实角质层及其渗透性的研究进展

综述了植物果实角质层多种分离方法及其适用范围,角质层的主要化学组成、结构及其生理作用,角质层蜡质组成和含量及其在果实生长过程中的变化对植物渗透性的影响,并展望了植物果实角质层渗透性研究的应用前景,以期为角质层的仿生学研究提供理论支撑。

石墨消解仪-自动定氮法测定植物果实中的全氮

通过测定植物果实中的氮元素含量,能够掌握植物生长状况,为提高优质果实的产量提供重要信息。目前分析测试植物果实中全氮的方法为传统凯氏定氮法,主要步骤为消解、蒸馏和滴定,消解时间约90min,蒸馏滴定时间约10~20min,分析测定过程较为繁琐,容易产生人为误差,不适于大批量植物果实样品的分析检测。为了缩短植物果实样品全氮的分析测定时间、提高工作效率,避免人为误差以及解决消解过程中样品飞溅和白烟逸出的问题,本文使用石墨消解仪对样品进行消解,加入浓硫酸和催化剂并加盖回流塞,使用全自动定氮仪进行分析测定,消解过程中样品不发生损失,白烟不逸出,消解时间约50min,蒸馏时间约3min,试剂消耗量小,相对误差和相对标准偏差均小于5%。本文建立的方法能够满足实验室快速、准确检测大批量植物样品中全氮的分析需求,已在中国地质调查局地调招标项目和河北省农用地土壤污染状况详查项目中得到了应用。

楚墓中出土的植物果实小议

楚国是我国春秋战国时代经济和文化发达的国家,尤其是经济的发达与繁荣,恐怕是其它诸侯国家没有一个能与之匹敌的。楚国有广阔的国土,北至黄河,南极湘桂,东到吴越,西屏三峡与巴蜀毗邻。在这片土地上有山地、丘陵、平原、大河、湖泊,自然资源十分丰富,楚国士民以“辟路褴缕,跋涉山林”的开拓精神,对这块肥美的土地进行了长期的开发利用,达到了富甲天下。在楚国境内对五千余座墓葬发掘中,出土了大量的铜、铁、金、玉、陶。

基于计算机图形学的植物果实投影面积检测正态分布检验

正态分布,又称为高斯分布,它广泛存在于自然界和我们日常的生产生活中。简单地说,正态分布的特点就是中等的占大多数,两极的占很少一部分,如某地区8月的平均气温,某班级的学生成绩、身高等,一般都服从正态分布。那么我们猜想是不是买来的小番茄大小也符合正态分布呢?能否用计算机采集数据,抽取模型,验证一下这一理论呢?

中药木瓜和3种同属植物果实的鉴别要点探讨

探讨准确鉴别中药木瓜和3种同属植物果实的要点和方法。从性状鉴别、荧光鉴别、理化鉴别和薄层层析进行分析,分辨正品木瓜和与之名称和形状相似的伪品,以确保临床用药的安全有效。

神奇植物果实 拥有点彩派美

Polliaconden-sara这种植物分布在埃塞俄比亚、安哥拉和莫桑比克等非洲国家的雨林。它们的果实细胞能够反射不同颜色的光线，也因此拥有点彩派绘画作品风格的外表。

棕榈科植物果实的中果皮油的组分分析

棕榈科植物果实的中果皮油的组分分析在法属圭亚那，对６种棕桐科植物Ｆｌｅｓｓｅｎｌａｂａｔａ［ｌａ、Ａｓｔｒｎ。ａｒｙ；；ｒ－ｎｖ；；ｌ。。，。。；；＿ｔｅｒｐｅｏｌｅｒａｃｅａ、Ｄｅｎｏｃａｒｐｕｓｂａｃａｂａ、Ｅｌａｅｌｓｏｌｅｌｔｅｒａ（ｓｙｎ．...

桂林植物园鸟类-果实植物互惠网络研究

采用样线法和焦点动物扫描法收集桂林植物园内鸟类对果实植物的取食行为数据,通过分析两者间的互惠网络关系,探讨鸟类对果实植物的利用规律及网络参数的季节性变化。结果显示:全年共记录到14种(2目7科)鸟类取食13种(8目11科)植物的果实,取食总频次为2174次。每种鸟类平均取食(6.57±1.20)种植物的果实,每种植物平均吸引(7.15±0.88)种鸟类取食其果实;网络的互惠连接度(C=0.51)、嵌套度(ωNODF=0.93)和互惠多样性(H_(2)=3.81)较高,而网络的特化性(H′_(2)=0.10)较低。鸟类取食最多的植物为乌蔹莓Cayratia japonica和香樟Cinnamomum camphora;取食植物种类最多的鸟类为黄臀鹎Pycnonotus xanthorrhous、栗背短脚鹎Hemixos castanonotus和绿翅短脚鹎Ixos mcclellandii,均取食13种植物果实。鸟类在秋季和冬季的取食频次占全年总取食频次的比例最大,分别为38.79%和33.15%。秋季鸟类与果实植物间的嵌套度(ωNODF=0.92)和互惠多样性指数(H_(2)=4.78)最大,冬季的连接度最大(C=0.53),而夏季中互惠网络的特化性(H′_(2)=0.27)最大。研究结果表明,城市绿地中的动植物关系存在季节上的复杂多变,网络分析可为研究栖息地变化中生态系统功能状态的变化提供重要信息。

不同形状植物成熟果实的识别提取方法

提出一种自然场景下对不同形状植物果实图像进行识别提取的方法。采用RGB色差模型及Ostu自适应阈值分割进行图像二值化。应用数学形态学方法对二值图像进行预处理获取植物果实轮廓。采用果实质心、最小凸边形方法对目标进行特征提取。实验表明,除对类圆果实识别较好外,对不规则果实识别效果更佳,其最小凸边形提取比外接矩形及类圆提取方法更接近真实图像,具有一定的通用性。

《本草纲目》中有关植物果实与鸟类之间的生态关系

李时珍的《本草纲目》是我国古代伟大的本草学巨著,该书除了在中医药学、药用植物学、本草考证等方面的杰出成就外,在生态学方面也提供了许多有价值的科学资料。考察了《本草纲目》中有关鸟类对梧桐(Firmianasimplex)、楝(Meliaazedarach)和乌桕(Sapiumsebiferum)等9种植物果实的取食作用,以及鸟类取食果实对植物的影响等内容记载,并结合现代研究资料,分析了有关植物果实与鸟类之间的生态关系。

植物果实中所包含的遗传学问题——生物复习中的疑点解析

生物必修本第六章《遗传和变异》历来都是高考热点的内容之一,知识点多,知识之间的联系性强,学生在复习这章内容时常存在较大的难度,为了对学生的复习有所帮助,特对该章的某些疑点进行讲解。 先看以下题例: 豌豆的硬荚(A)、圆滑种皮(B)和黄色子叶(R),对软荚(a)、皱缩种皮(b)和绿色子叶(r)是显性,现用纯种硬荚、圆滑种皮和黄色子叶豌豆的花粉授在纯种软荚、皱缩种皮和绿色子叶豌豆的雌蕊柱头上进行杂交。请回答有关问题:

为什么植物的果实有酸、甜、苦、辣、涩各种味道？

甜味大多和糖分不开。许多植物的果实里都含有葡萄糖、麦芽糖、果糖、蔗糖，这些糖甜。