杏鲍菇原基成形速率模型及其湿度调控策略研究

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杏鲍菇工厂化栽培已成为当前食用菌种植的主流发展趋势,宁夏彭阳县通过引进杏鲍菇工厂化栽培技术,已实现了杏鲍菇的周年化种植。然而杏鲍菇生长发育对环境要求较高,受制于六盘山地区独特气候的影响,温度、湿度、C02浓度和光照等环境因子成为制约当地杏鲍菇品质和产量的主要影响因素,同时各环境因子的调控仍以人工经验调控为主,不利于形成适宜杏鲍菇生长的环境因子调控策略。而杏鲍菇原基是形成子实体的重要前提。鉴于此,为了提高杏鲍菇子实体产量和品质,有必要研究湿度变化对杏鲍菇原基形成数量的作用机理,并形成适宜原基数量形成的湿度调控方法。目前统计原基数量时以人工为主且尚未建立相应的原基成形速率模型。因此采用以机器视觉为基础的原基数量统计方法来建立原基成形速率模型。为解决原基数量统计问题,首先对原基图像预处理、灰度识别模板提取等进行研究,采用以原基尺寸为依据的识别模板对原基数量进行识别统计,然而识别率较低;进而结合原基灰度图像矩阵表现形式,提出了基于原基尺寸和形状的“遗传-特征-筛选”方法提取原基形态特征种子,并建立原基种子形态特征库以便直观显示种子特征数据信息。接着采用基于遗传思想的原基种子挖掘方法对原基种子形态特征库进行大数据分析,得到12个适用于原基形态特征提取的种子。借助BP神经网络以种子匹配原基数量为输入,实际原基数量为输出建立了原基数量神经网络预测模型,实现了原基数量的统计,验证结果表明原基数量统计准确率达到94.79%。根据不同相对湿度下的原基数量统计结果,建立了原基成形速率变化模型,试验表明基于机器视觉的原基数量统计方法能够对不同湿度下的原基成形速率进行评估。最后,结合六盘山地区气候特征,形成了适宜该地区的杏鲍菇原基生长发育的湿度调控策略。
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