程少为怎么挂号 http://m.39.net/pf/a_8505686.html《农业工程学报》年第37卷第1期刊载了农业农村部南京农业机械化研究所张敏、吴崇友、陈旭、朱道静、金梅与王刚的论文——“近红外光谱式联合收割机谷物蛋白质含量检测系统设计”。该研究由中国农科院重大平台推进计划（项目号：YPT41）等资助。
引文信息：张敏,吴崇友,陈旭,朱道静,金梅,王刚.近红外光谱式联合收割机谷物蛋白质含量检测系统设计[J].农业工程学报,,37(1):36-43.
研究目的：
为了实现谷物联合收割机收获时实时在线检测谷物的蛋白质含量并记录采样地理位置信息，研发了一种基于近红外光谱原理的谷物蛋白质含量在线检测系统，系统主要由近红外光谱传感器模块、螺旋采样输送机构、控制模块、GPS/北斗定位模块、工控显现一体机等组成。
方法：
谷物联合收割机近红外光谱式蛋白质含量在线检测系统工作时，当联合收割机出粮搅笼排出的谷物经过螺旋采样输送机构，采样机构的步进电机根据检测速率要求由控制器控制并间断进行谷物输送，控制器同时控制近红外光谱传感器在步进电机停止转动时进行光谱采样，谷物的近红外光谱和GPS/北斗定位模块位置信号等数据由RS总线传输至上位机。编制了近红外传感器和采样机构等的控制与数据处理分析软件，经谷物蛋白质含量预测模型处理后，将谷物蛋白质、采样位置信息等实时显示在终端上并保存。
结果与结论：
为了验证谷物蛋白质含量预测模型及在线检测系统的性能，开展了室内标定和田间系统动态测试试验，小麦蛋白质含量预测模型的决定系数R2为0.，绝对误差范围为-0.96%～1.22%，相对误差范围在-7.30%～9.53%，预测标准差值为0.%；水稻蛋白质含量预测模型的决定系数R2为0.，绝对误差范围为-0.60%～1.00%，相对误差范围为-8.47%～9.71%，预测标准差值为0.%。系统田间测试试验表明，小麦蛋白质含量的最大相对误差为-6.69%，水稻蛋白质含量的最大相对误差为-8.02%，采样分析时间间隔对系统测试精度的影响不显著，系统稳定性和检测精度达到田间谷物蛋白质在线检测需要，为精准农业作业提供了科学依据。
本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布
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