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機(jī)器人在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用
機(jī)器人在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用
隨著電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人已在很多領(lǐng)域得到日益廣泛的應(yīng) 用，智能化和自動(dòng)化取得了長足的進(jìn)展。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，由于作業(yè)對(duì)象的復(fù)雜性、多樣性，使得新概念農(nóng)業(yè)機(jī)械——農(nóng)業(yè)機(jī)器人的開發(fā)具有了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和廣闊的市場(chǎng)前景。我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)問題是關(guān)系到我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的根本問題。由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源分配的不平衡以及環(huán)境的日益惡化，我國農(nóng)業(yè)將面臨嚴(yán)峻的考驗(yàn)。為使農(nóng)業(yè)得到持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展，我國已確立了科教興農(nóng)戰(zhàn)略，而技術(shù)替代資源的發(fā)展道路是21世紀(jì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然選擇[1]。實(shí)施精確農(nóng)業(yè)，廣泛應(yīng)用農(nóng)業(yè)機(jī)器人，以提高資源利用率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出率，提高經(jīng)濟(jì)效益將是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。因此，研究開發(fā)以農(nóng)業(yè)機(jī)器人為代表的新概念農(nóng)業(yè)機(jī)械，對(duì)我國農(nóng)業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展有著重要意義。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)�；�、多樣化和精確化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)要求逐漸提高，許多作業(yè)項(xiàng)目都是勞動(dòng)密集型工作，由于人口老齡化問題和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源的減少，致使勞動(dòng)力成本在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本中所占比例高達(dá)33~50%[2]，大大降低了產(chǎn)品的市場(chǎng)競爭力。農(nóng)業(yè)機(jī)器人相對(duì)于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械能更好地適應(yīng)生物技術(shù)的新發(fā)展，是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物。農(nóng)業(yè)機(jī)器人的使用可以改善作業(yè)條件，降低勞動(dòng)強(qiáng)度，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和作業(yè)質(zhì)量，減輕農(nóng)藥、化肥等對(duì)人體的危害，解決勞動(dòng)力不足等問題，具有很大的發(fā)展?jié)摿�。農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一類以農(nóng)產(chǎn)品為操作對(duì)象、兼有人類部分信息感知和四肢行動(dòng)功能、可重復(fù)編程的柔性自動(dòng)化或半自動(dòng)化設(shè)備。同工業(yè)機(jī)器人相比，它具有以下特點(diǎn)[3]：一是作業(yè)對(duì)象的嬌嫩性和復(fù)雜性；二是作業(yè)環(huán)境的非結(jié)構(gòu)性，不僅要求農(nóng)業(yè)機(jī)器人具有與生物柔性相對(duì)應(yīng)的處理功能，還要順應(yīng)變化無常的自然環(huán)境，要求農(nóng)業(yè)機(jī)器人在視覺、推理和判斷等方面具有一定的智能。三是作業(yè)過程的復(fù)
雜性。農(nóng)業(yè)機(jī)器人一般是作業(yè)和移動(dòng)同時(shí)進(jìn)行，而且工作時(shí)具有特定的位臵和范圍。四是使用對(duì)象的特殊性。使用者是農(nóng)民，因此農(nóng)業(yè)機(jī)器人必須具有較高的可靠性和操作簡單的特點(diǎn)。此外，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)制造還應(yīng)考慮降低成本，否則，將很難推廣普及。
一、 果樹采摘機(jī)器人的發(fā)展
國外農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展迅速，自上世紀(jì)80年代第一臺(tái)西紅柿采摘機(jī)器人在美國誕生以來，采摘機(jī)器人的研究和開發(fā)歷經(jīng)20多年，日本和歐美等國家相繼研制了蘋果、柑橘、西紅柿、葡萄、黃瓜等智能采摘機(jī)器人。我國在該領(lǐng)域中的研究雖然還處于起步階段，但也取得了一些可喜的成果，如中國農(nóng)業(yè)大學(xué)研制的草莓、茄子采摘機(jī)器人，浙江大學(xué)研制的番茄收獲機(jī)械手等。但由于采摘機(jī)器人存在制造成本高和智能化水平不能滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求的問題，使得采摘機(jī)器人不能廣泛地應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中。
引例1：日本西紅柿采摘機(jī)器人
1993年，日本岡山大學(xué)的N.Kondo等人針對(duì)西紅柿傳統(tǒng)栽培系統(tǒng)研究出了一個(gè)七自由度采摘機(jī)器人[4-5]。
該機(jī)器人有七自由度SCORBOT-ER工業(yè)機(jī)械手、末端執(zhí)行器、視覺傳感器、移動(dòng)機(jī)構(gòu)和控制部分組成。利用彩色攝像機(jī)作為視覺傳感器尋找和識(shí)別成熟果實(shí)。末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)有兩個(gè)帶有橡膠的手指和一個(gè)氣動(dòng)吸嘴，把果實(shí)吸住抓緊后，利用機(jī)械手的腕關(guān)節(jié)把果實(shí)擰下。行走機(jī)構(gòu)有四個(gè)車輪，能在田間自動(dòng)行走。采摘時(shí)，移動(dòng)機(jī)構(gòu)行走一定的距離后，就進(jìn)行圖像采集，利用視覺系統(tǒng)檢測(cè)出果實(shí)相對(duì)機(jī)械手坐標(biāo)系的位臵信息，判斷西紅柿是否在收獲的范圍之內(nèi)，若可以采摘，則控制機(jī)械手靠近并摘取果實(shí)，吸盤把果實(shí)吸住后，機(jī)械手指抓住果實(shí)，然后通
過機(jī)械手的腕關(guān)節(jié)擰下果實(shí)。該機(jī)器人從識(shí)別到采摘完成的時(shí)間為15s，成功率在70%左右。存在的主要原因是當(dāng)成熟番茄的位臵處于葉莖相對(duì)茂密的地方時(shí)，機(jī)械手無法避開莖葉障礙物完成采摘任務(wù)。因此，為了達(dá)到實(shí)用化目的，需要在機(jī)械手的結(jié)構(gòu)、采摘方式和避障規(guī)劃方面加以改進(jìn)，以提高采摘速度和采摘成功率。
引例2：日本葡萄采摘機(jī)器人
日本岡山大學(xué)研制出一種用于果園棚架栽培模式的葡萄收獲機(jī)器人[6]，如圖1-2所示。其機(jī)械部分是一個(gè)具有五自由度的極坐標(biāo)型機(jī)械手，由四個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)和一個(gè)棱柱型直動(dòng)關(guān)節(jié)組成。腕部的兩個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)可保證末端執(zhí)行器水平和垂直接近葡萄，即使葡萄束傾斜也能達(dá)到目的。視覺系統(tǒng)采用PSD(Position Sensitive Device)三維視覺傳感器，可檢測(cè)成熟果實(shí)的三維位臵信息。在開放的種植方式下，由于采摘季節(jié)太短，單一的采摘功能使得機(jī)器人的使用效率低下，因此，分別開發(fā)了用于采摘和套袋的末端執(zhí)行器、裝在機(jī)械手末端的噴嘴等。末端執(zhí)行器由機(jī)械手指和剪刀組成，采摘時(shí)，用機(jī)械手指抓住果實(shí)，再用剪刀剪斷穗柄。 引例3：日本草莓采摘機(jī)器人
從1999年起，Kondo等人就開始了對(duì)草莓采摘機(jī)器人的研究，至2008年，最新的試驗(yàn)樣機(jī)已研發(fā)出來[7-8]。該機(jī)器人由三自由度的圓柱型機(jī)械手、末端執(zhí)行器、視覺系統(tǒng)、移動(dòng)機(jī)構(gòu)等組成。視覺系統(tǒng)由三個(gè)彩色TV攝像頭和四個(gè)極化濾光照明裝臵組成，其中兩個(gè)攝像頭用于尋找和識(shí)別成熟草莓，另一個(gè)安裝在末端執(zhí)行器上，在機(jī)械手接近草莓的過程中給出草莓果梗的位臵。末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)有一個(gè)氣動(dòng)吸嘴和一個(gè)帶剪刀的夾持器。經(jīng)溫室實(shí)驗(yàn)證明，該機(jī)器人的采摘速度為
9.3~17.9 s/個(gè)，成功率在75%左右。
引例4：荷蘭黃瓜采摘機(jī)器人
1996年，荷蘭農(nóng)業(yè)環(huán)境工程研究所研究出一種多功能模塊式黃瓜收獲機(jī)器人
[9-12]。黃瓜按照標(biāo)準(zhǔn)的園藝技術(shù)在溫室中種植成高拉線纏繞方式吊掛生長。機(jī)器人利用近紅外視覺系統(tǒng)辨識(shí)黃瓜果實(shí)，并探測(cè)它的位臵。機(jī)械手采用三菱六自由度機(jī)械手MitsubishiRV-E2，并在底座增加了一個(gè)線性滑動(dòng)自由度，RV-E2機(jī)械手由24V直流電機(jī)和伺服控制器來驅(qū)動(dòng)。末端執(zhí)行器采用的是三菱夾持器1E-HM01，利用電極切割來代替普通刀子切割，可以殺死90%的病毒，并在切割過程形成一個(gè)封閉的疤口，從而減少果實(shí)水分流失，減慢熟化程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：機(jī)械手穩(wěn)態(tài)精度為±0.2mm，中心點(diǎn)定位精度為1mm；作業(yè)速度為45s/根，采摘成功率為80%。在溫室里進(jìn)行采摘試驗(yàn)的效果良好，但由于采摘時(shí)間過長，要滿足商用產(chǎn)品的各種要求，還需對(duì)樣機(jī)加以改進(jìn)和完善。
引例5：英國蘑菇采摘機(jī)器人
英國Silsoe研究院的J.N.Reed等人研制了蘑菇采摘機(jī)器人[13]，它可以自動(dòng)測(cè)量蘑菇的位臵、大小，并且選擇性地采摘和修剪，如圖1-6所示。它由視覺系統(tǒng)、采摘機(jī)械手、手指傳送器、修剪器、PC機(jī)等組成。機(jī)械手包括兩個(gè)氣動(dòng)移動(dòng)關(guān)節(jié)和一個(gè)步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)；末端執(zhí)行器是帶有軟襯墊的吸引器。視覺傳感器采用索尼CD 20/B，TU 12.5-75mm變焦透鏡，使蘑菇定位成功率提高到90%。采摘后的蘑菇由手指傳送器送到夾持器，再放入蘑菇采集箱。經(jīng)試驗(yàn)表明，采摘成功率為75%左右，生長傾斜是采摘失敗的主要原因。如何根據(jù)圖像信息調(diào)整機(jī)械手姿態(tài)動(dòng)作提高采摘成功率和采用多個(gè)末端執(zhí)行器提高生產(chǎn)率是亟待解決的問題。
二．除草機(jī)器人的發(fā)展
引例1：移栽（育苗）機(jī)器人
臺(tái)灣Ting和Yang等研制的移栽機(jī)器人，把幼苗從600穴的育苗盤中移植到48穴的苗盤中[14]。機(jī)器人本體部分由ADEPT-SCARA型4自由度工業(yè)機(jī)器人和SNS夾持器組成，位于頂部的視覺傳感器確定苗盤的尺寸和苗的位臵，力覺傳感器保證SNS夾持器夾住而不損傷蔬菜苗，在苗盤相鄰的情況下，單個(gè)苗移栽的時(shí)間在2.6~3.25 s之內(nèi)。
引例2：耕耘機(jī)器人
日本機(jī)電技術(shù)研究室開發(fā)出的耕作機(jī)器人[15]，在耕作場(chǎng)內(nèi)可進(jìn)行辨別、判斷自身位臵和前進(jìn)方向的無人操作，其耕作效率與有人相同。1994年芬蘭開發(fā)出利用GPS和左右兩輪的轉(zhuǎn)速差進(jìn)行導(dǎo)航的小型履帶式車輛，Hate等開展了用彩色線條傳感器為傳感元件對(duì)車輛走向的研究，Yong等研制了以微型計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的車輛導(dǎo)向控制器，Choi設(shè)計(jì)了一種用無線電波定位傳感器的自動(dòng)導(dǎo)向系統(tǒng)，王榮本等設(shè)計(jì)了一種有線圖像識(shí)別式自動(dòng)引導(dǎo)車輛系統(tǒng)[16]。
引例3：除草機(jī)器人
除草機(jī)器人是由電子計(jì)算機(jī)操作并用雷達(dá)控制的無人駕駛機(jī)械[15]。德國農(nóng)業(yè)專家采用計(jì)算機(jī)、GPS定位系統(tǒng)和多用途拖拉機(jī)綜合技術(shù)，研制出可準(zhǔn)確施用除草劑的機(jī)器人。其特點(diǎn)是，當(dāng)機(jī)器人到達(dá)雜草多的地塊時(shí)，GPS接收器便會(huì)做出雜草位臵的坐標(biāo)定位圖，機(jī)械桿式噴霧器相應(yīng)部分立即啟動(dòng)進(jìn)行除草劑的噴灑。英國科技人員開發(fā)的菜田除草機(jī)器人使用的是1臺(tái)攝像機(jī)、1臺(tái)識(shí)別野草、蔬菜和土壤圖像的計(jì)算機(jī)組合裝臵，利用計(jì)算機(jī)掃描和圖像分析，層層推進(jìn)除草作業(yè)。美國密歇根大學(xué)開發(fā)了草坪修整機(jī)器人，利用已修和未修草坪的分界線進(jìn)行無人駕駛操作割草作業(yè)。日本“久保田鐵工”在割草機(jī)前端裝有攝像機(jī)，利用圖像處
理判斷分割區(qū)域，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛作業(yè)。中國陳勇等研究了控制農(nóng)田雜草的直接施藥方法，并研制了基于該方法的除草機(jī)器人[17]，該研究減少了除草劑用量并消除霧滴飄移現(xiàn)象，保護(hù)了生態(tài)環(huán)境。
引例4：插秧機(jī)器人
日本研制的插秧機(jī)器人在沒有任何人力的協(xié)助下，由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制，并通過全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航，最后通過感應(yīng)器和其他一些裝臵來計(jì)算出動(dòng)作的角度和方向，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)稻田工作的精確定位[18]。作業(yè)時(shí)水稻秧苗預(yù)先由傳送帶傳送到約2 m長的栽培墊上。然后由機(jī)器人推動(dòng)插秧機(jī)，把稻苗栽進(jìn)稻田里。機(jī)器人能夠根據(jù)指令準(zhǔn)確地在稻田穿行，移動(dòng)誤差也小于10 cm，碰到田埂還能自行做180°大轉(zhuǎn)彎后繼續(xù)勞作。每個(gè)機(jī)器人每20 min可種植約1 000 m2的稻田，中途無須作任何停頓。
三． 應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的主要技術(shù)
農(nóng)業(yè)多機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)過程中，需感知多變環(huán)境中的行走路線、被枝葉遮擋的加工對(duì)象、運(yùn)行中的動(dòng)態(tài)機(jī)器人等，這是農(nóng)業(yè)多機(jī)器人準(zhǔn)確完成群體運(yùn)移、定位工作、工作任務(wù)執(zhí)行的基礎(chǔ)[16]。目前農(nóng)業(yè)單體機(jī)器人主要利用GPS粗定位，定位精度達(dá)到了厘米級(jí)，融合陀螺儀、路標(biāo)檢測(cè)、地圖匹配、CCD彩色攝像機(jī)識(shí)別等多種信息檢測(cè)手段正被研究應(yīng)用，該檢測(cè)手段促使單體機(jī)器人運(yùn)移感知、作業(yè)環(huán)境定位等廣播通信方式下的系統(tǒng)環(huán)境信息共享。目前發(fā)展的彩色CCD攝像機(jī)識(shí)別與定位作業(yè)感知系統(tǒng)，雖感知過程的迭代計(jì)算比黑白CCD攝像機(jī)工作量大，但感知的信息量大，能改進(jìn)作業(yè)質(zhì)量，適度降低整機(jī)硬件成本，適應(yīng)更廣泛的工作環(huán)境條件，因此在分散式、分布式農(nóng)業(yè)多機(jī)器人系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用較多。 目標(biāo)探測(cè)與定位技術(shù)也是研究的主要方向。任何一種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)器人的正常工
作均有賴于對(duì)作業(yè)對(duì)象的正確識(shí)別與定位，但由于作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性，特別是光照條件的不確定性、環(huán)境的相似性、個(gè)體差異性和遮擋等問題的存在，致使對(duì)作業(yè)對(duì)象的識(shí)別與定位技術(shù)仍是有待于解決的關(guān)鍵技術(shù)[19]。目前主要采用機(jī)器視覺技術(shù)，但需要融合其他技術(shù)，并改進(jìn)圖像獲取和圖像處理算法等，以提高識(shí)別與定位的準(zhǔn)確性與精確度。機(jī)器視覺技術(shù)利用圖像傳感器獲取物體的圖像，將圖像轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，并利用計(jì)算機(jī)來分析圖像，同時(shí)完成一個(gè)與視覺有關(guān)的任務(wù)[20]。機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的研究與應(yīng)用，始于20世紀(jì)70年代末期，研究主要集中于桃、香蕉、西紅柿、黃瓜等農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測(cè)和分級(jí)。農(nóng)作物收獲自動(dòng)化是機(jī)器視覺技術(shù)在收獲機(jī)械中的應(yīng)用，是近年來最熱門的研究課題之
一。其基本原理是在收獲機(jī)械上配備攝像系統(tǒng)，采集田間或果樹上作業(yè)區(qū)域圖像，運(yùn)用圖像處理與分析的方法判別圖像中是否有目標(biāo)（如水果、蔬菜等），發(fā)現(xiàn)目標(biāo)后，引導(dǎo)機(jī)械手完成采摘。
對(duì)于獲取的數(shù)據(jù)的整理與統(tǒng)計(jì)則需要信息融合技術(shù)。農(nóng)業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)的定位與導(dǎo)航及作業(yè)對(duì)象的識(shí)別與定位應(yīng)具有更高的智能特性，因此需要融合多種傳感器信息或一些經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境信息的充分理解，便于機(jī)器人做出正確的決策
[19]。信息融合能提高系統(tǒng)的可靠性與分辨率，增加測(cè)量空間維數(shù)，拓寬活動(dòng)范圍，從而提高系統(tǒng)在復(fù)雜條件下正常工作的適應(yīng)性與魯棒性。但是，為了提高系統(tǒng)性能，需要結(jié)合新的理論不斷改進(jìn)與完善信息融合算法，也需要加強(qiáng)信息融合效果評(píng)價(jià)的研究。
參考文獻(xiàn)
[1]沈明霞,姬長英.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的開發(fā)背景及技術(shù)動(dòng)向[J].農(nóng)機(jī)化研究,2000,(5):31-35.
[2]湯修映,張鐵中.果蔬收獲機(jī)器人研究綜述[J].機(jī)器人,2005,27(1):90-96.
[3]趙勻,武傳宇,胡旭東等.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究進(jìn)展及存在的問題[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2003,19(1):20~24.
[4]Kondo N,Monta M.Basic study on chrysanthemum cutting sticking robot[C].In proceedings of the international symposium on agricultural mechanization and automation,1997,(1):93-98.
[5]Kondo N,Monta M,Fujiura T.Fruit harvesting robots in Japan[J].Adv.Space Res,1996,18(1):181-184.
[6]Kondo N,Monta M,Shibano Y.Agricultural robot in grape production system[C].IEEE internationalconference on robotics and automation,1995,2504-2509.
[7]Kondo N,Ninomiya Kazunori,Hayashi Shigehiko et al.A new challenge of robot for harvestingstrawberry grown on table top culture[C].ASAE annual international meeting,2005,1-9.
[8]Shiigi Tomowo,Kondo N,Kurita Mitsutaka etc.Strawberry harvesting robot for fruits grown on table top culture[C].ASABE annual international meeting,2008,1-9.
[9]周増產(chǎn),Bontsema J,Van Kollenburg Crisan L.荷蘭黃瓜收獲機(jī)器人的研究開發(fā)
[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2001,17(6):77-80.
[10]Van Henten E J,Van Tuijl B J A,Hemminget J et al.An autonomous robot for
harvesting cucumbers ingreenhouses[J].Autonomous robots,2002,13(3):241-258.
[11]Van Henten E J,Hemming J,Van Tuijl B J A et al.Collision-free motion planning for a cucumber picking robot[J].Biosystems Engineering,2003,86(2):135-144.
[12]Van Henten E J,Van Tuijl B J A,Hemming J et al.Field test of an autonomous cucumber picking robot[J].Biosystems Engineering,2003,86(3):305-313.
[13]Reed J N,Miles S J,Butler J et al.Automatic mushroom harvester development[J].J.agric.Engang Res,2001,78(1):15-23.
[14]Kondo
Publisher,1998.
[15]溫效朔.機(jī)器人技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的開發(fā)與應(yīng)用現(xiàn)狀[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,35(11):3445-3446.
[16]王榮本,游峰,崔高健,等.基于計(jì)算機(jī)視覺高速智能車輛的道路識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2004.26:18-21.
[17]陳勇,田磊,鄭加強(qiáng).基于直接施藥方法的除草機(jī)器人[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2005,10:91-93. N,Ting K C.Robotics for bio-production systems[M].ASAE
[18]崔勇.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究與應(yīng)用淺探[J].南方農(nóng)機(jī),2008,1:35-37.
[19]薛金林,徐麗明.多功能農(nóng)業(yè)機(jī)器人及其關(guān)鍵技術(shù)分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,37(15):7201-7203.
[20]傅宇.機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化領(lǐng)域中應(yīng)用研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2006,34(15):3871-3872.
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