基于融合度量策略的小样本金属缺陷识别研究

针对目前金属表面缺陷分类,数据稀缺且标注步骤繁琐昂贵的问题,将小样本度量学习引入金属表面缺陷分类中,提出了一种小样本分布度量网络模型FDM-FSL:用信息更加丰富的细节描述子来表征图像特征,并通过空间注意力机制筛选获得更具判别力的描述子信息,最后引入融合KL散度和EMD距离的图像到类的度量方式以考虑查询集和支持集类别的分布一致性。实验结果表明,提出的网络模型在小样本数据集MiniImageNet上拥有更加优良的度量能力,5类5样本下平均识别精度相较经典的RelationNet、CovaMNet、DN4算法识别准确率提高了6.34%、5.78%、1.25%。在金属缺陷数据集NEU-DET上5类5样本平均识别准确率分别提高了2.87%、3.34%、2.5%。

珍稀树种秃叶红豆外植体启动培养的影响因素

本研究以四年生扦插苗为材料,探索不同消毒方式、外植体、培养基对秃叶红豆丛生芽启动培养的影响。结果表明,以当年生带腋芽半木质化嫩枝为最佳外植体;用50 mg/L利福平与50 mg/L氯霉素混合液浸泡30 min,然后用75%乙醇浸泡60 s,最后用0.1%氯化汞二段式浸泡各5 min,其污染率为45.00%,灭菌有效值为22.92%;启动培养的最佳培养基为B5+2.0 mg/L 6-BA+0.1 mg/L NAA。研究表明,外植体、消毒方式、培养基是秃叶红豆丛生芽启动培养的重要影响因素,通过筛选丛生芽启动培养的适宜条件可为建立高效离体再生体系提供理论依据和技术指导。

基于饱和土壤埋深调控的水稻节水灌溉技术研究

采用盆栽试验和Hydrus-1d模型模拟相结合的方法,研究了不同耗水强度下稻田落干脱水过程中土壤含水率与饱和土壤埋深的变化规律,建立了土壤含水率与饱和土壤埋深之间的定量关系。结果表明,在稻田落干脱水过程中,土壤含水率与饱和土壤埋深具有很好的同步变化规律,采用率定后的Hydrus-1d模型能够较好地模拟稻田落干脱水过程中二者的变化。试验和模拟结果均显示,节水灌溉稻田土壤含水率与饱和土壤埋深之间呈明显的二次抛物线关系,即饱和土壤埋深随着稻田落干脱水过程中土壤含水率的降低而增大。基于二者之间的定量关系与传统土壤含水率指标临界值,计算得到了饱和土壤埋深指标临界值,确定了各生育期饱和土壤埋深临界值区间为(0.27 m,0.50 m),由此提出了以饱和土壤埋深为调控指标的水稻节水灌溉技术。该技术采用易于观测的饱和土壤埋深作为控制指标,克服了以土壤含水率、田间无水层天数等控制指标带来的监测成本高、测量精度低等问题,在准确反映田间水分状况的同时,满足了节水灌溉规模化应用的需求。

浅层卷积神经网络融合Transformer的金属缺陷图像识别方法

针对金属缺陷识别领域中传统深度学习方法存在参数量多、计算量大的问题,提出了一种浅层卷积神经网络融合Transformer模型的金属缺陷识别方法。利用浅层卷积神经网络学习图像局部信息与位置信息,通过Transformer学习图像全局信息,同时引入通道注意力模块SE关注重要特征通道,实现缺陷图像识别。通过引入公开缺陷数据集验证该方法的有效性,同时利用自建缺陷超声数据集验证所提方法的通用性。实验结果表明,在中小规模数据集上,该方法通用性较强,能够对金属缺陷图像进行有效识别。

典型降雨-稻田排水过程中氮素流失规律

【目的】揭示典型降雨-稻田排水-氮素流失规律,为通过合理制定水肥管理策略减少农田面源污染排放提供理论依据。【方法】以黑龙江省2019年水稻主要生育期(7—9月)内3次典型降雨(降雨量、降雨历时和降雨强度范围依次为56.2~147.6 mm、9~18 d和5.1~8.2 mm/d)过程为研究对象,通过流量自动监测-等比例水样采集装置对典型降雨过程中稻田排水流量进行监测,并在相应时段内对水样进行等比例(排水流量的1/105)采集,分析了典型降雨对稻田排水及其氮素(TN、NH4+-N和NO3--N)流失的影响。【结果】(1)稻田排水量随降雨量的增大而增加,与第1次降雨过程中的稻田排水量(27.2 mm)相比,第2次和第3次的排水量增大了85.8%和154.3%。且排水速率的增加速率远大于降雨强度的增加速率,第3次典型降雨过程中的最大降雨量较第1次典型降雨过程中的值增加了23.0%,但其相应的稻田排水速率峰值却增大了85.3%。(2)典型降雨-稻田排水中的氮素质量浓度在降雨后呈先增大后减小并趋于稳定的趋势,3次典型降雨-稻田排水中的TN、NH4+-N和NO3--N质量浓度范围依次为3.3~14.4、2.3~5.3 mg/L和1.4~4.3 mg/L,均处于地表水水质相应指标IV标准以下。(3)与第1次典型降雨-稻田排水过程中的氮素负荷相比,第2次和第3次稻田排水中的TN、NH4+-N和NO3--N负荷分别增加了1.7~4.6、0.7~1.9 kg/hm^2和0.1~0.9 kg/hm^2。【结论】稻田排水中过高的氮素所导致的农业面源污染排放是黑龙江省水稻主要生育期(7—9月)地表水的主要污染源,避免在强降雨前施肥,并调整降雨后排水时间有助于降低农业面源污染排放。