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光谱识别+智能分拣,助棉田摆脱“白色污染”
文章字数:955
  7月的新疆阿克苏市,盛夏的烈日分外灼人,在一望无际的棉田里,李振业的衣襟早已湿透,但是他却毫不在意。
  今年刚放暑假,南京林业大学机械电子工程学院博士研究生李振业和他的团队成员就来到阿克苏,对长绒棉分拣设备进行维护和检修,保证设备为棉农服务时不出差错。李振业带领的双创团队,历经5年成功研发长绒棉分拣设备,分拣效率达到人工分拣的20倍。带动阿克苏市阿瓦提县拜什艾日克镇的长绒棉种植户增长到3600户、长绒棉种植面积超过5万亩,使当地长绒棉产业增收约1亿元。
  棉田面临“白色污染”之困
  新疆是我国唯一的长绒棉生产基地,近年来,随着地膜覆盖栽培技术(一种用聚乙烯塑料薄膜作为掩盖物的爱护性栽培技术)在当地的大面积推广,为棉农带来丰厚回报的同时,也带来了不可避免的“白色污染”。
  2016年,李振业跟随南京林业大学研究生支教团,在新疆实地走访棉农,了解到废旧地膜在分拣、回收、加工再利用等方面的难题。
  过去,当地主要靠人工捡拾废旧地膜,每亩地要花费70元左右的人工费,成本太高。如果用简易的钉耙式废旧地膜捡拾机,回收作业时,棉花秸秆和地膜混合在一起,又会给后期地膜分拣加工带来很大麻烦。
  “如果棉田里的废旧地膜不捡拾干净,棉花籽刚好长在残留的地膜上,就会直接影响棉花的出苗率。时间一长,遭到污染的土壤将无法耕种。”李振业告诉记者,由于地膜分拣困难导致种植成本增加,因此很多当地老百姓都不愿意再种植棉花。
  应用光谱技术识别并剔除地膜
  经过长时间的摸索,团队发明了一种针对棉花地膜杂质进行光谱识别的技术,该技术利用高光谱成像配合独创的GWO-ELM算法,可以精准识别出传统机器无法识别的透明细小杂质。“传统识别只可见光谱段成像信息,地膜识别率仅为30%;而通过我们的技术可见近红外光谱成像信息,地膜识别率高达98%,足足提高了3倍多。”团队成员、南京林业大学机械电子工程学院学生刘晨晖说。
  在这项技术的基础上,团队还首创了多级压强自适应SmartWind地膜剔除系统。该系统可实现先“识别”再“剔除”,区别于传统滚筒钉齿直接剔除,该系统尽可能地避免了破坏棉花长度、马克隆值(棉花质量指标参数)。“这项技术不仅在剔除率上能达到97%以上,高于传统机械80%左右的剔除率,更能把剔除精度缩小到4平方厘米,成品棉花的含杂率小于3%。”团队指导教师、南京林业大学机械电子工程学院副院长倪超说。 (据《科技日报》)

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