土壤多相介质环境块茎生长状态成像监测关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61271307
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0114.探测与成像
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The fast non-destructive inspection of plant tubers or roots is a big problem in the plant accurate cultivation.The new electrical resistance tomography (ERT) system will be produced in the research of imaging monitoring the growth status of tubers in subsoil,and it will provide powerful visualization monitor method and analysis tool for the new variety breeding, scientific and reasonable planting, and yield improvement of tuberous plants, such as potato, sweet potato, taro, and the precious traditional Chinese medicine such as ginseng and gastrodia elata.For the fine planting of the tuberous plants, by using the sampling inspection of the tuber growth status in the fields, and even by using the remote monitoring and control through the wireless sensor networks, the watering, fertilizing and plant diseases prevention can be reasonable and effective implemented. It does great significance to the low-carbon economy, the green environmental protection and food security.The main research contents include: the measure impedance model constituting with the subsoil multiphase medium environment and the multi-plane array sensors of electrical resistance tomography system for the information detection of tuber growth status; the theoretical analysis, test and modeling of the conductance characteristic of subsoil multiphase medium for tuber growth; strategies of exciting and measuring; the new type of electrical resistance tomography system with multi-planes scanning imaging data acquisition, variable frequency and big current excitation, high sensitivity and high precision signal amplification; three dimensional image reconstruction algorithm; modeling of the image feature information and the real shape and growth characteristic of tuber.
块茎或植物根系的快速无损检测是植物精准化栽培中的一大难题。土壤多相介质环境块茎生长状态信息检测的新型电阻成像关键技术研究成果将为农作物如马铃薯、番薯、芋和名贵中药材如人参、天麻等块茎植物新品种培育、科学合理种植、提高产量等提供强有力的可视化监测手段和分析工具。对于块茎植物的精细种植而言,可通过对种植田地里块茎生长状态信息的抽样监测,甚至还可通过无线传感器网络实现远程监控,做到合理有效地浇水、施肥和病虫害防治等,这对低碳经济、绿色环保与食品安全等具有重大意义。课题主要研究内容:土壤多相介质环境与块茎生长状态信息检测电阻成像多平面阵列传感器构成的测量阻抗模型;块茎生长的土壤多相介质环境电导特性理论分析、测试与建模;激励/测量策略;变频大电流激励、高灵敏高精度信号放大和多平面组合扫略成像数据获取新型电阻成像系统;图像重建算法;图像特征信息与块茎真实形态和生长特征模型。

结项摘要

块茎或植物根系的快速无损检测是植物精准化栽培中的一大难题。土壤多相介质环境块茎生长状态信息检测的新型电阻成像关键技术研究成果将为农作物如马铃薯、番薯、胡萝卜、芋和名贵中药材如人参、天麻等块茎植物新品种培育、科学合理种植、提高产量等提供强有力的可视化监测手段和分析工具。对于块茎植物的精细种植而言,可通过对种植田地里块茎生长状态信息的抽样监测,甚至还可通过无线传感器网络实现远程监控,做到合理有效地浇水、施肥和病虫害防治等,这对低碳经济、绿色环保与食品安全等具有重大意义。. 课题主要研究内容:1)土壤多相介质环境块茎生长状态信息检测电阻成像多平面阵列传感器构成的测量阻抗模型及测定;2)块茎生长的土壤多相介质环境电导特性理论分析、测试与建模;3)成像阵列电极激励/测量策略正问题研究;4)基于FPGA的大电流激励、高灵敏高精度信号放大和多平面组合扫略成像数据获取硬件系统;4)截面图像重建算法、三维图像构建和实验研究。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)

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其他文献

阵列式静电传感器结构设计与优化研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邓湘
基于 P2P 的快速文件并行上载机制
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  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吴迪
Smad7,Smad3和Smad2在DEHP诱导的尿道下裂大鼠阴茎中的表达
  • DOI:
    10.3969/j.issn-1671-6353.2018.02.00
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李清

其他文献

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邓湘的其他基金

气固两相流测量的静电成像阵列传感器机理与成像关键技术研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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