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成果簡(jiǎn)介： 木塑復(fù)合材料是以木材等木質(zhì)纖維材料為填充增強(qiáng)材料，以熱塑性聚合物為基體，經(jīng)熔融復(fù)合熱塑性成型而制備的復(fù)合材料。木塑復(fù)合材料既具備木質(zhì)材料的優(yōu)越感，有具備塑料的加工性能；木塑地板等部分木塑產(chǎn)品中木質(zhì)纖維素的含量可達(dá)到70%。近年來(lái)我國(guó)的木塑復(fù)合材料產(chǎn)量連續(xù)5年的年均增長(zhǎng)率超過(guò)30%，主流生產(chǎn)企業(yè)達(dá)500多家，50%以上的產(chǎn)品出口到歐美。2015

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 ? 技術(shù)亮點(diǎn)：最新高壓微霧降溫（少流量、小霧徑、全自控） ? 使用對(duì)象：園藝作物（苗圃、花卉、果園、茶園、足球/高爾夫球場(chǎng)草坪等） ? 多功能：降溫、除濕、加濕、減量噴藥/肥、防霜 ? 性價(jià)比高：作用面積大，價(jià)格低廉 產(chǎn)品性能、指標(biāo) 

項(xiàng)目的背景及目的 連作障礙是指同一塊地連續(xù)栽培同一種植物，第二季以后作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況極度不良，產(chǎn)量降低和品質(zhì)變劣，病蟲(chóng)害發(fā)生頻繁。農(nóng)民為了防治蔬菜連作障礙，往往過(guò)量投入肥料和化學(xué)農(nóng)藥，直接導(dǎo)致農(nóng)作物農(nóng)藥殘留超標(biāo)，食品安全難以保障。農(nóng)作物食用安全問(wèn)題已經(jīng)各級(jí)政府和廣大消費(fèi)者等各方面的強(qiáng)烈關(guān)注。 從生物防治的角度可對(duì)作物連作障礙進(jìn)行有效防治，根據(jù)作物生長(zhǎng)的特性和作物連作障礙的發(fā)生機(jī)制，有針對(duì)性地對(duì)添加一些天然活性物質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，可顯著地對(duì)作

塊狀根莖類作物收獲機(jī)，包括機(jī)架、挖掘鏟和收集箱，挖掘鏟通過(guò)挖掘鏟托板安裝在機(jī)架前端，其特征在于：還包括去土裝置、刮板式升運(yùn)器、橫向輸送帶及切根裝置；挖掘鏟、去土裝置、刮板式升運(yùn)器、橫向輸送帶由前向后排列在機(jī)架一側(cè)，切根裝置和收集箱由前向后排列在機(jī)架的另一側(cè)；挖掘鏟托板經(jīng)過(guò)橋與去土裝置相接，橫向輸送帶與切根裝置橫向相接。該收獲機(jī)適用于洋蔥、大蒜等具有根系的塊狀根莖類作物，可完成挖掘、去土、切根功能，適應(yīng)塊狀根莖類作物的特點(diǎn)，解決了目前收獲、去土、切根分段作業(yè)的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合收獲，可完成塊狀根莖類作物收獲后的所需的操作流程，提高收獲效率。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種作物信息精細(xì)監(jiān)控系統(tǒng)，所述的裝置包括：采集桶；對(duì)采集桶內(nèi)的樣品沖刷收集和自動(dòng)清洗的自動(dòng)噴淋裝置；內(nèi)置壓電換能器的超聲波提取裝置；兩級(jí)干濕沉降樣品過(guò)濾和收集裝置；自動(dòng)進(jìn)樣裝置；離子色譜分析儀；PH值及電導(dǎo)值分析裝置；在線陰陽(yáng)離子分析系統(tǒng)；顯示裝置。本實(shí)用新型所公開(kāi)的作物信息監(jiān)控裝置，利用離子色譜分析儀對(duì)土壤中陰陽(yáng)離子進(jìn)行精準(zhǔn)分析。本實(shí)用新型所公開(kāi)的作物信息精細(xì)監(jiān)控系統(tǒng)，為了在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中建立食品安全體系，提出了一種農(nóng)業(yè)信息智能感知及可追溯系統(tǒng)。

該機(jī)技術(shù)特點(diǎn)是挖掘收獲裝置采用擺動(dòng)分離篩結(jié)構(gòu)，減少收獲 機(jī)結(jié)構(gòu)，保證與手扶拖拉機(jī)相配套作業(yè)時(shí)操作人員便于行走。本發(fā)明具有小巧、 行走靈活，耗材量少，收獲損失小，作業(yè)流暢、工作阻力小，效率高的特點(diǎn)。 適用于丘陵山地的薯類收獲。選用手扶拖拉機(jī)為配套動(dòng)力，動(dòng)力消耗小，便于 在丘陵山地行應(yīng)用，有效提高薯土分離效果。配套動(dòng)力 8.8kW；收獲幅寬 700mm； 生產(chǎn)率為 0.10 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國(guó)內(nèi)外同類機(jī)具相 比具有挖掘深度調(diào)節(jié)方便、作業(yè)穩(wěn)定、薯土分離效果好等優(yōu)點(diǎn)。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介本成果基于作物氮素和水分脅迫時(shí)的冠層圖像和冠-氣溫差特征，利用可見(jiàn)光-近紅 外多光譜相機(jī)、紅外溫度探測(cè)器、輻照度傳感器和環(huán)境溫濕度傳感器等多傳感器信息， 對(duì)冠層特征圖像和冠-氣溫差特征進(jìn)行提取，結(jié)合實(shí)時(shí)光照和溫濕度信息對(duì)光強(qiáng)等環(huán)境誤 差進(jìn)行修正，可以在自然條件下快速獲取作物的氮素和水分信息。該成果處于中試研究 階段，已經(jīng)申請(qǐng)了發(fā)明專利，發(fā)明專利授權(quán)號(hào)：ZL201010249490.0 。 性能指標(biāo) （1）可見(jiàn)光-近紅外多光譜圖像系統(tǒng)，圖像分辨

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種作物抗倒伏測(cè)量裝置，包括機(jī)架，機(jī)架上設(shè)置有測(cè)量組件，測(cè)量組件包括動(dòng)力裝置、連接繩、連接繩導(dǎo)向機(jī)構(gòu)、莖稈夾、以及測(cè)量傳感器，莖稈夾可夾持固定在作物莖稈上，連接繩的兩端分別與莖稈夾和動(dòng)力裝置相連，動(dòng)力裝置通過(guò)連接繩向作物莖稈輸出拉力以拉彎作物莖稈，測(cè)量傳感器可測(cè)量莖稈的拉彎角、作用于莖稈上的拉力角和拉力值，從而對(duì)作物進(jìn)行抗倒伏測(cè)量。本實(shí)用新型的作物抗倒伏測(cè)量裝置可實(shí)現(xiàn)利用拉力傳感器

傳統(tǒng)玉米純系的選育，周期長(zhǎng)、效率低，是玉米育種過(guò)程中的限速步驟和“卡脖子”技術(shù)難題，陳紹江教授團(tuán)隊(duì)在玉米單倍體育種領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究及關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)上取得了一系列原創(chuàng)性成果，解決了這一難題。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 傳統(tǒng)玉米純系的選育，周期長(zhǎng)、效率低，是玉米育種過(guò)程中的限速步驟和“卡脖子”技術(shù)難題，陳紹江教授團(tuán)隊(duì)在玉米單倍體育種領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究及關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)上取得了一系列原創(chuàng)性成果，解決了這一難題。 （1）在單倍體誘導(dǎo)的理論層面實(shí)現(xiàn)重大突破：發(fā)現(xiàn)并成功克隆2個(gè)玉米單倍體誘導(dǎo)關(guān)鍵基因ZmPLA1、ZmDMP，并基于誘導(dǎo)基因在國(guó)際行率先建立了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的小麥、番茄、油菜等雙子葉植物單倍體誘導(dǎo)體系，實(shí)現(xiàn)了單倍體誘導(dǎo)由二倍體向多倍體、由單子葉向雙子葉植物的拓展應(yīng)用。相關(guān)論文在Nature Plants等作物研究領(lǐng)域的頂級(jí)期刊發(fā)表，在國(guó)內(nèi)外居領(lǐng)先地位。 （2）突破關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，創(chuàng)建單倍體育種高效技術(shù)體系：針對(duì)傳統(tǒng)的單倍體誘導(dǎo)效率低、單倍體鑒別不準(zhǔn)和加倍困難等關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，創(chuàng)建了基于雙誘導(dǎo)基因分子標(biāo)記的高效輔助選育方法并育成了系列高效單倍體誘導(dǎo)系。單倍體誘導(dǎo)效率由原來(lái)的2%提高到15%左右；提出基于籽粒油分的單倍體鑒別技術(shù)原理，開(kāi)辟了精準(zhǔn)鑒別的新路徑，實(shí)現(xiàn)了單倍體的自動(dòng)化和精準(zhǔn)鑒別；創(chuàng)建了基于幼胚組織培養(yǎng)的鑒別和加倍工程化技術(shù)、高效芽苗加倍技術(shù)，實(shí)現(xiàn)純系全年、工廠化的高通量創(chuàng)制，效率提高5-10倍。基于上述關(guān)鍵技術(shù)的集成，成功構(gòu)建單倍體工程化育種高效技術(shù)體系。

本成果分為葉片害蟲(chóng)檢測(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲(chóng)檢測(cè)通過(guò)研究的圖像建模及形態(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對(duì)農(nóng)作物葉片上昆蟲(chóng)位置進(jìn)行快速檢測(cè)，并通過(guò)模式統(tǒng)計(jì)和分類識(shí)別方法精確計(jì)算害蟲(chóng)數(shù)量和識(shí)別類型，每張圖片（參考分辨率 2448*3264）處理速度小于 1 秒（和害蟲(chóng)的數(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)高于人眼。葉片傷害檢測(cè)通過(guò)圖像處理方法將圖像進(jìn)行背景、葉片、斑紋分割，通過(guò)統(tǒng)計(jì)像素，集合斑紋形狀進(jìn)行定級(jí)評(píng)價(jià)，每張圖片（參考分辨率 2448*3264））進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分析，處理速度 2 秒左右（和圖像中葉片的數(shù)量相關(guān)），經(jīng)過(guò)人工核