黄瓜分子育种与推广应用

上海交通大学 2021-04-13

一种作物信息监控系统

本实用新型公开了一种作物信息精细监控系统，所述的装置包括：采集桶；对采集桶内的样品冲刷收集和自动清洗的自动喷淋装置；内置压电换能器的超声波提取装置；两级干湿沉降样品过滤和收集装置；自动进样装置；离子色谱分析仪；PH值及电导值分析装置；在线阴阳离子分析系统；显示装置。本实用新型所公开的作物信息监控装置，利用离子色谱分析仪对土壤中阴阳离子进行精准分析。本实用新型所公开的作物信息精细监控系统，为了在农业生产中建立食品安全体系，提出了一种农业信息智能感知及可追溯系统。

青岛农业大学 2021-04-11

2BY-6 型育种试验播种机

机器由排种器部件、分配器部件、开沟器部件、磁电式传感器 组件、电控系统组件和机架等组成。该机能够实现精确播种，消除漏播现象， 保证了播种的均匀性。经农业部组织专家鉴定认为，该样机的柔性排种、电控 传动和自动供种等机构系国内外首创，总体技术达到同类机具国际先进水平。 2BY-6 型育种试验播种机解决了我国目前大田播种机存在的伤种、播种不均 及自净率差等问题，保证了播种机在播不同颗粒种子均匀性，降低了伤种率， 提高了播种效率和质量，因此具有较好的应用推广前景。

青岛农业大学 2021-04-11

小型摆动筛式薯类作物收获机

该机技术特点是挖掘收获装置采用摆动分离筛结构，减少收获 机结构，保证与手扶拖拉机相配套作业时操作人员便于行走。本发明具有小巧、 行走灵活，耗材量少，收获损失小，作业流畅、工作阻力小，效率高的特点。 适用于丘陵山地的薯类收获。选用手扶拖拉机为配套动力，动力消耗小，便于 在丘陵山地行应用，有效提高薯土分离效果。配套动力 8.8kW；收获幅宽 700mm； 生产率为 0.10 hm2/h； 损失率≤5.0 %；伤薯率≤5.0 %。与国内外同类机具相 比具有挖掘深度调节方便、作业稳定、薯土分离效果好等优点。

青岛农业大学 2021-04-11

作物氮素和水分多传感检测系统

项目简介本成果基于作物氮素和水分胁迫时的冠层图像和冠-气温差特征，利用可见光-近红 外多光谱相机、红外温度探测器、辐照度传感器和环境温湿度传感器等多传感器信息， 对冠层特征图像和冠-气温差特征进行提取，结合实时光照和温湿度信息对光强等环境误 差进行修正，可以在自然条件下快速获取作物的氮素和水分信息。该成果处于中试研究 阶段，已经申请了发明专利，发明专利授权号：ZL201010249490.0 。 性能指标 （1）可见光-近红外多光谱图像系统，图像分辨

江苏大学 2021-04-14

一种作物抗倒伏测量装置

本实用新型公开了一种作物抗倒伏测量装置，包括机架，机架上设置有测量组件，测量组件包括动力装置、连接绳、连接绳导向机构、茎秆夹、以及测量传感器，茎秆夹可夹持固定在作物茎秆上，连接绳的两端分别与茎秆夹和动力装置相连，动力装置通过连接绳向作物茎秆输出拉力以拉弯作物茎秆，测量传感器可测量茎秆的拉弯角、作用于茎秆上的拉力角和拉力值，从而对作物进行抗倒伏测量。本实用新型的作物抗倒伏测量装置可实现利用拉力传感器

青岛农业大学 2021-01-12

我国科学家开发出智能育种新技术

粮食供应是攸关国计民生的重大问题，不断优化升级育种技术促进作物产量和性状的可持续提升具有重要意义。

科技部生物中心 2022-04-01

黄瓜航天生物育种与新品种选育

利用植物航天育种共性关键技术，对黄瓜的重要种质进行定向创新和品种培育，实现基础研究、核心技术、种质创新和品种培育的集成创新，利用高通量基因分型、基因定向诱变和多基因聚合，创建一批符合育种需求的特优质、功能型、广适应、抗逆境的新种质，并在此基础上经4年8代选育，获得形状一致，植株长势旺盛，雌花率高，瓜把短，瓜条顺直，风味浓郁，抗白粉病、枯萎病的优良黄瓜新品种。

河北工业大学 2021-04-13

基于图像的农作物虫害检测技术

本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率 2448*3264）处理速度小于 1 秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率 2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度 2 秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核

扬州大学 2021-04-14

基于图像的农作物虫害检测技术

本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率2448*3264）处理速度小于1秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度2秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核对，检测精

扬州大学 2021-04-14