奶牛呼吸频率是反映奶牛生理健康状况的重要指标. 传统基于RGB图像的方法在实际牧场中易受光照变化与局部遮挡影响,为此本文提出了一种基于RGB-D(red green blue-depth)数据和关键点动态定位的侧卧奶牛呼吸频率检测方法. 首先利用YOLOv8n-Pose(You Only Look Once version 8 nano-Pose)对奶牛耆甲点、前膝关节、跗关节、后膝关节4个关键部位进行检测,并基于关键点空间关系动态确定腹部感兴趣区域,从而避免固定区域选取带来的定位偏差. 在此基础上,通过对齐RGB与深度视频流,提取腹部区域的连续深度均值信号,并采用高斯滤波与自动多尺度峰值检测(automatic multiscale-based peak detection,AMPD)算法实现呼吸计数. 试验结果表明:所提出方法在牧场环境下呼吸频率检测精度达到93.3%,均方根误差为3.75次/min,决定系数为0.94,验证了基于关键点的动态定位策略与深度信息在奶牛呼吸频率检测中的有效性.

果园对靶变量施药技术旨在解决传统施药方法导致的农药残留和环境污染等问题. 利用机器视觉技术实时获取果树冠层轮廓、几何尺寸及生物量等特征信息,是实现果园对靶变量施药的前提.本文综述了国内外果树冠层探测技术发展现状,介绍了RGB相机和RGB-D相机2种常用的采集果树冠层图像的视觉传感器,对比分析了传统图像处理、深度学习和三维重建等技术在获取果树冠层特征信息的效果.最后,提出了当前机器视觉技术在果树冠层探测中的不足,未来的研究应重点关注多传感器融合、新网络架构引入、公开数据集平台完善、无人机喷药装备的研发等方面.

针对同步发电机偏心状态下端部绕组的耦合振动问题,研究了径向偏心故障下定子-绕组系统一、二次强迫振动的力学特性. 首先,推导偏心前后端部绕组电磁力和铁芯磁拉力的理论公式,得出端部绕组耦合激励表达式;然后,构建发电机三维仿真模型,进行机-电-磁多场耦合计算,得出定子铁芯与端部绕组的力学响应特性; 最后,利用实验机组进行验证.实验结果与理论分析、有限元计算结果基本一致.结果表明:定子-绕组系统激励及其一、二次强迫振动均呈耦合加成关系; 端部绕组耦合激励/振动主要包括直流分量和二倍频分量,且各分量幅值大于仅受单一激励时的幅值; 偏心不会引入新的谐波分量,但各分量幅值会随偏心程度增加而增大.

在多品种、小批量智能制造生产线中,工业异常样本稀缺且产品迭代速度快,传统有监督深度学习模型面临训练数据难以获取、换线部署周期长的问题. 针对该问题,本文提出一种基于视觉-语言大模型的解耦残差提示异常检测模型.该模型在语言端采用文本初始化残差提示学习,将专家语义描述转化为可计算的决策先验,再经深度连续提示微调,解耦全局与局部异常语义.视觉端设计V-V自注意力机制,用于增强局部特征内聚性,提升微小异常的定位能力. 在MVTec AD和VisA基准数据集上,零样本条件下该方法的图像级受试者工作特征曲线下面积(AUROC)分别为91.4%和83.8%,像素级AUROC分别为91.7%和96.0%,优于现有主流方法.

为了提高不平衡样本下光伏阵列复合故障诊断准确率,本文提出了改进深度Q网络(deep Q-network,DQN)的故障诊断方法.考虑到实际光伏故障数据稀缺的问题,通过搭建MATLAB/Simulink仿真模型生成包含正常、开路、短路、老化、阴影及其复合故障的16类样本数据,并提取电压、电流、功率等11维故障特征,构建高质量样本数据集.针对正常样本和故障样本不平衡问题,基于不平衡比例设计动态奖励机制,构建适合光伏故障诊断的不平衡分类马尔可夫决策过程,建立DQN故障诊断模拟环境.结合光伏故障数据的时序特性,通过引入双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制改进DQN动作网络,提取光伏数据时序关联特征,并基于时间差分误差(TD-error)的优先经验回放,提高算法稳定性并加速收敛.仿真对比结果表明:所提算法在3种故障数据集中的准确率达97.30%、96.77%和96.52%,对比未改进DQN算法分别提升6.47、8.60和6.23个百分点,在不平衡数据集上对比传统监督学习算法表现出更好的诊断能力.

针对压力容器缺陷磁记忆检测问题,本文采用理论分析、有限元仿真与实验相结合的方式,探究缺陷类型、缺陷几何参数对磁记忆信号特征的影响机理.首先,剖析压力容器缺陷产生的应力集中与磁致伸缩效应的物理关联机制,为磁记忆技术应用于压力容器缺陷检测奠定理论基础;其次,采用COMSOL软件构建压力容器缺陷的力磁耦合有限元模型,通过有限元仿真获取不同压力容器缺陷的磁记忆信号;最后,开展压力容器缺陷模拟及磁记忆检测实验,分析压力容器缺陷的磁记忆信号特征.有限元仿真及实验分析结果表明:压力容器缺陷的几何参数与类型对磁记忆信号特征具有显著影响;缺陷深度增大使应力集中区的磁记忆信号幅值近似线性增长,且缺陷深度对信号的影响效果显著大于缺陷半径;相较于圆柱凹坑缺陷,矩形槽缺陷的磁记忆信号幅值更高、增长趋势更平缓.该特征规律可为基于磁记忆的压力容器缺陷检测提供理论依据.

通过对石墨相氮化碳(g-C₃N₄)进行形貌调控来提高其光催化性能,并探索其在骨关节炎的抗氧化治疗方面的潜在应用.以三聚氰胺和三聚氰酸为前驱体,采用改良的超分子自组装热聚合法,成功制备出了形貌规则的花状g-C₃N₄.借助透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)等手段对材料形貌与结构进行表征;通过紫外-可见漫反射光谱(DRS)、光致发光光谱(PL)及光催化产氢测试来评价其光学与催化性能,并且进一步进行体外活性氧(ROS)清除实验.结果表明:与传统块状g-C₃N₄相比,所合成的花状g-C₃N₄具有规则的形貌、较强的光吸收能力,其光催化产氢效率达到块状g-C₃N₄的3倍,还能有效清除过量ROS.综上,花状g-C₃N₄不仅是一种高效的光催化产氢材料,而且在骨关节炎等炎症相关疾病的抗氧化治疗中展现出良好的应用前景.

针对Cu₂O存在光生载流子复合率高、电荷传输速率慢、循环稳定性差等问题,采用液相还原-沉积法,构建了Cu₂O/xrGO/yα-Fe₂O₃(x,y分别为GO和α-Fe₂O₃占Cu₂O的质量分数)光催化材料.对光催化剂进行了X射线衍射(XRD)、红外吸收光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见漫反射(UV-Vis)、电化学阻抗(EIS)等表征,并测试了光催化剂在可见光条件下降解罗丹明B的性能.结果表明:与Cu₂O光催化剂相比,Cu₂O/0.5rGO/7α-Fe₂O₃光催化效果明显提升,反应120 min时,罗丹明B的去除率可达到98.4%,其中催化剂添加量为0.4 g/L,罗丹明B初始质量浓度为25 mg/L,且循环使用5次后仍能保持较高的光催化降解率.在降解罗丹明B过程中,空穴(h⁺)和羟基自由基(·OH)起主要作用.此外,Cu₂O/0.5rGO/7α-Fe₂O₃光催化降解土霉素、四环素和氧氟沙星也表现出良好的效果.

以钼酸钠、偏钒酸铵和十二烷基三甲基氯化铵为原料,通过控制盐酸用量,合成了基于 Keggin型多酸阴离子 ［VMo₁₂O₄₀］^3- 的长碳链季铵盐型钒钼杂多酸盐催化剂 ［C₁₂H₂₅N(CH₃)₃］₃［VMo₁₂O₄₀］·27H₂O.采用红外光谱、热重分析、元素分析和扫描电镜对材料的组成、结构与形貌进行了表征.以亚甲基蓝(MB)为模拟废水,研究了其紫外光催化降解性能.在催化剂投加量20 mg、MB初始质量浓度 12 mg/L、溶液pH=4、光照90 min的最优条件下,MB降解率达到95.7%.结合活性物种捕获实验,进一步揭示了羟基自由基(·OH)、超氧自由基(·O^-₂)和空穴(h⁺)三者协同作用,实现了MB的高效氧化降解,其中·OH贡献最大.

镉(cadmium,Cd)是典型重金属污染物,严重抑制药用植物生长.通过设置0、5、10、15 mg/kg共4个Cd质量分数开展盆栽实验,探究丛枝菌根真菌(arbuscular mycorrhizal fungi,AMF)与深色有隔内生真菌(dark septate endophytes,DSE)双接种对黄芪(Astragalus mongholicus)生长及Cd耐受性的影响.结果表明:AMF和DSE均能有效侵染黄芪根系,各接菌处理显著提高了黄芪地上、地下生物量和药用成分含量;高Cd质量分数下,双接种相较单接种显著提高了植株渗透调节物质含量,改善了根际土壤养分状况,降低了根部Cd含量,并促使土壤Cd由可交换态向残渣态转化.接菌种类和土壤因子交互作用是影响黄芪生长、生理指标的主要因素,黄芪Cd含量主要受土壤因子和Cd胁迫交互作用调控.黄芪地上、地下生物量与土壤因子、药用成分含量显著正相关,与丙二醛含量显著负相关.双接种AMF和DSE通过生理调控与土壤Cd化学形态转化,协同缓解Cd胁迫对黄芪生长的抑制作用,为重金属污染土壤修复及药用植物培育提供了有效途径.

氨基糖苷类抗生素在畜牧业、农业和水产养殖业中应用广泛,其滥用引发的细菌耐药性严重威胁食品安全与畜牧业可持续发展.现有研究多聚焦其药理及毒副作用,较少涉及对两栖类动物心脏和腓肠肌功能的影响.本研究采用电生理技术,探究硫酸链霉素对牛蛙心脏和腓肠肌生理功能的影响及其作用机制.结果显示:与给药前相比,不同浓度硫酸链霉素均可显著抑制牛蛙心率及心肌收缩力,抑制效应呈浓度依赖性;低浓度硫酸链霉素对腓肠肌收缩力无显著影响,高浓度则显著抑制其收缩力,呈现负性变力效应.本研究为理解硫酸链霉素对两栖类动物的急性生理效应提供基础数据支持,也为制定其合理使用规范与环保措施提供参考.