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时间:2019-08-29
《开题报告-高通量玉米考种系统关键部分设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、北京信息科技大学(专业型)硕士学位论文选题报告选题名称高通量玉米考种系统关键部分设计研究生姓名(年级)张啥(研2013级)(学校)指导教师孙江宏(教授)(企业)指导教师宋鹏(博士)专业机械工程研究方向机械设计及机器人视觉报告日期2014年12月26日填表说明1・应根据表中所提出的要求作开题报告,听取意见修改后,方可填写此表。2.封面“学校指导教师和“企业指导教师”限在研究生部正式备案的指导教师。3.本表一式二份,在第三学期结束前,经评议组及所在学院分委员会批准后,本人、学院各持一份。-、选题背景和立论依据1.选题背景(课题来源)21世纪以
2、来,随着世界经济的飞速发展和人口的不断增长,需要生产出更多、品质更高的粮食来满足人们日益增长的粮食需求问题。随着农艺技术和育种技术的不断发展,全球粮食以平均每年3200万吨的速度增长。但是2009年在罗马召开的世界粮食安全峰会声明,为了可持续解决世界粮食安全问题,到2050年世界主要粮食产量需要再增加70%,相当于每年增产4400万吨粮食。换句话说,即在现有粮食增长规模的基础上再增产38%,并可持续发展40年,这种粮食增产要求是前所未有的,需要农艺学和作物育种改良方法上的不断革新才能达到这个目标。值得一提的是,作物增产的前提是必须要保证稳
3、定可靠的生长环境。然而,随着全球环境的不断改变,全球温度和二氧化碳浓度不断升高,土地盐碱化程度日益加重等等,将使作物牛长所面临的胁迫会更多。并且随着当今新能源技术的不断发展,越来越多的农业新能源的技术推广应用,将大大增加粮食供应的压力。为了实现粮食增产以及可持续增产这一目标,育种学家们做出了很多贡献并取得了不错的成绩。但是随着育种技术的不断发展,新的遗传育种技术包括基因改良育种技术,必须结合大规模的籽粒、植株性状采集和分析。传统考种、选种、育种等大量工作需要大量的人力物力投入。需要新的性状采集技术为培育高产且环境适应力强(抗旱、抗虫、抗盐
4、碱、营养利用率高)的优良作物品种提供重要技术支撑。随着自动化行业、光学技术和计算机技术的快速发展,在大数据和农业信息化等吋代背景下,将各种信息技术越来越多的运用在农业研究中,自动化数字化设备成为农业邻域一种趋势。在育种领域,一直存在着采集样本大、数据信息的量大、数据机构复杂等问题,大数据和农业信息化为农业育种领域提供了新的方向。依托农业大数据的相关技术,包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术成为农业大数据平台和农业信息化道路上的瓶颈技术。作物育种大数据技术和作物性状采集智能设备的研发成为现代农业信息化、自动化研究的主
5、要方向。以国家农业信息化工程技术研究屮心、北京市农业信息技术研究屮心、国家农业智能装备技术研究中心为主要单位展开《作物育种大数据技术与性状采集智能装备的研发应用》相关课题,为改善农业科技人员的工作条件,突破传统表型测量手段制约,提高考种的工效和质量,提供了新的方法与途径。作为《作物育种大数据技术与性状采集智能装备的研发应用》的子课题高通量考种流水线的研制,以图像识别为主要方式针对玉米表型进行性状参数获取,目标实现8000-10000株/天的通量,为大规模玉米遗传育种提供数据基础。1.文献综述(包括选题依据和国内外研究现状、发展动态、课题研
6、究目的、意义等,可加附页,应不少于3000字)2.I选题依据玉米作为中国第一大粮食作物,如何在不断变化的环境气候下,培育出高产、抗性好、环境适应性强、营养利用率高的优质玉米,最人限度的挖掘玉米产量潜力始终是育种学家热门研究领域。为了实现优质增产这一最终目的,在全生育期玉米栽培和育种研究屮,玉米生长性状和发育性状测量对优质育种研究具有极其重要的作用。考种是农作物遗传育种过程中的一个重要的环节,考种的项目、种类繁多且涉及不同的品种,玉米表型性状,按研究表型特性对象不同大体可分为物理表型参数和生理生化表型参数两类山,主要包括产量相关性状参数、株
7、型性状参数、穗型性状参数、叶片性状参数、生物量、叶片颜色信息、植株叶片温度、植株水分含量、根系生物量、根系性状参数等。而隶属于物理表型参数的玉米产量相关性状参数,也即谷粒性状参数,由于和粮食产量和品质直接相关,是表型参数中最重要也是最直接反映玉米育种水平的指标。按关联度分析原则,穗长、穗行数、穗重、行粒数与产量关联度较高,说明对产量影响较大,在选择穗型时应着重考虑穗长、穗行数、穗重、行粒数和穗粗,而对于轴长、轴重、轴粗可适当放宽要求⑵。在整个玉米考种过程需测量单个玉米穗的穗长、穗粗、行数、行粒数、单穗粒数、轴重及穗重,同时还需测量单穗玉米
8、籽粒的籽粒重、籽粒长、籽粒宽、粒型、百粒重、籽粒厚、籽粒容积、容重、水分含量及出籽率。繁多的分析种类产生大量的有关玉米性状的数据,这些性状数据需要收集、整理、记录、统计、分析、存储。如何从众多
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