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福建漳州众鑫金属材料有限公司有一支技能有素、实践经验丰富的科技攻关团队，为能制造出性能优良、质量可靠的 65锰钢板产品奠定了坚实的基础。企业在充分利用自身技术研发能力的同时，还与国内多家重点大学联合研发创新技术，科技前沿产品。公司拥有产品技术、高端的生产及检测设备，为保证产品质量， 65锰钢板关键原材料均从国外进口，并且制造产品的所有原材料都处于计算机的连续监控之下。
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研究了1株白囊耙齿菌Irpex lacteus ZK1(CGMCC No.11920)对玉米秸秆和羽毛粉混合物的降解及产物生成特征。结果表明,菌株ZK1在基质中生长能力的大小顺序为玉米秸秆和羽毛粉混合物>玉米秸秆>羽毛粉;45号钢板
在混合物中生长时可产漆酶、锰过氧化物酶、木质素过氧化酶和植酸酶, 酶的活性分别为93.33U/g,13.76U/g,27.11U/g,1314.98U/g。木质素和纤维素的降解率分别达到53.44%,及41.02%。菌株ZK1能利用混合物产生菌体多糖,使得发酵物中多糖的平均含量高达37.11mg/g;而且还可以将秸秆和羽毛粉中的氮转化成消化率高的菌体蛋白,从而使得发酵产物中真蛋白和粗蛋白的平均含量分别达到了26.33%及47.17%。菌株ZK1产生的植酸酶能从混合物中释放出溶解性正磷酸盐,使得发酵物中可溶性磷酸盐的平均含量高达131.42μg/g。以上表明,菌株ZK1在利用玉米秸秆生产高质饲料方面具有重要的应用价值。 45号钢板
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害虫快速检测与识别是农作物病虫害防治的基础。传统的害虫分类和识别主要是专家通过肉眼观察害虫的外部特征并与模式标本对照来完成的,这种识别方法费时费力。随着计算机技术的发展,人们逐渐将图像处理技术与模式识别技术应用到害虫的研究和识别中,并建立害虫的识别系统,丰富了识别手段,提高了识别效率。40cr钢板
本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络技术建立了基于物联网的昆虫远程自动识别系统。本论文的主要研究工作如下：(1)设计了害虫图像采集系统。本论文研究的害虫尺寸差异较大,同一害虫姿态各异,而且害虫的活动能力较强。为此,本论文研究了满足两种需求的害虫采集系统。一种系统采集诱捕到的害虫的图像。该系统对象的特点是目标静止、目标到镜头的距离固定、视野范围固定,因此,该系统使用CMOS相机和定焦镜头。另一种系统实时采集田间害虫的图像。该系统对象的特点是目标运动、目标到镜头的距离可变、视野范围可变,因此,该系统使用CCD相机和变焦镜头。(2)提出了基于HSV颜色模型的害虫图像分割技术。本论文针对害虫图像背景和目标颜色的特点,将基于HSV颜色模型的Otsu阈值分割方法应用到背景和目标的分割中。在进行图像分割前,将图像的RGB模型转换成HSV模型,并且将转换得到的H分量旋转180度后利用Otsu算法自适应找到阈值,从而实现了背景和目标的分离。 ,对分割后的图像进行了一些后续处理,得到完整的害虫目标。40cr钢板
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