2022-08-02 11:24:23
7月的新疆阿克蘇市,盛夏的烈日分外灼人,在一望無際的棉田里,李振業的衣襟早已濕透,但是他卻毫不在意。
今年剛放暑假,南京林業大學機械電子工程學院博士研究生李振業和他的團隊成員就來到阿克蘇,對長絨棉分揀設備進行維護和檢修,保證設備為棉農服務時不出差錯。李振業帶領的雙創團隊,歷經5年成功研發長絨棉分揀設備,分揀效率達到人工分揀的20倍。帶動阿克蘇市阿瓦提縣拜什艾日克鎮的長絨棉種植戶增長到3600戶、長絨棉種植面積超過5萬畝,使當地長絨棉產業增收約1億元。
棉田面臨“白色污染”之困
新疆是我國唯一的長絨棉生產基地,近年來,隨著地膜覆蓋栽培技術(一種用聚乙烯塑料薄膜作為掩蓋物的愛護性栽培技術)在當地的大面積推廣,為棉農帶來豐厚回報的同時,也帶來了不可避免的“白色污染”。
2016年,李振業跟隨南京林業大學研究生支教團,在新疆實地走訪棉農,了解到廢舊地膜在分揀、回收、加工再利用等方面的難題。
過去,當地主要靠人工撿拾廢舊地膜,每畝地要花費70元左右的人工費,成本太高。如果用簡易的釘耙式廢舊地膜撿拾機,回收作業時,棉花秸稈和地膜混合在一起,又會給后期地膜分揀加工帶來很大麻煩。
“如果棉田里的廢舊地膜不撿拾干凈,棉花籽剛好長在殘留的地膜上,就會直接影響棉花的出苗率。時間一長,遭到污染的土壤將無法耕種。”李振業告訴記者,由于地膜分揀困難導致種植成本增加,因此很多當地老百姓都不愿意再種植棉花。
應用光譜技術識別并剔除地膜
經過長時間的摸索,團隊發明了一種針對棉花地膜雜質進行光譜識別的技術,該技術利用高光譜成像配合獨創的GWO-ELM算法,可以精準識別出傳統機器無法識別的透明細小雜質。“傳統識別只可見光譜段成像信息,地膜識別率僅為30%;而通過我們的技術可見近紅外光譜成像信息,地膜識別率高達98%,足足提高了3倍多。”團隊成員、南京林業大學機械電子工程學院學生劉晨暉說。
在這項技術的基礎上,團隊還首創了多級壓強自適應SmartWind地膜剔除系統。該系統可實現先“識別”再“剔除”,區別于傳統滾筒釘齒直接剔除,該系統盡可能地避免了破壞棉花長度、馬克隆值(棉花質量指標參數)。“這項技術不僅在剔除率上能達到97%以上,高于傳統機械80%左右的剔除率,更能把剔除精度縮小到4平方厘米,成品棉花的含雜率小于3%。”團隊指導教師、南京林業大學機械電子工程學院副院長倪超說。 (據《科技日報》)