智能芒果高空采摘车的有限元仿真设计与试验

针对芒果果形的特点及广西等地芒果高空采摘强度大、效率低的问题,设计出一种智能芒果高空采摘车。主要分析了采摘车的机械结构,采用人工辅助定位的方法,借助电动机实现采摘车的提升旋转与夹持动作,不需要人力驱动,果农使用更加省力。同时,着重介绍其关键部件的力学性能,通过有限元分析软件Ansys Workbench对其关键部件进行有限元分析,观察其生成的应力及应变云图,并通过Ansys计算其最大和最小安全系数,来验证智能芒果高空采摘车的关键部件满足刚度和强度要求。制作出物理样机,进行实地试验,结果表明:智能芒果高空采摘车具有优良的工作性能和稳定性,能够解决果农在芒果采摘旺季对芒果采摘机械的需求。     

往复式桑叶采摘机设计及采摘效益分析

以实现机械采摘桑叶为目的,设计一款能自动实现桑叶采摘的往复式桑叶采摘机。桑叶采摘机包括往复式桑叶采摘装置、桑枝定位装置和行走装置。为了使桑叶采摘机能够准确地完成桑枝定位、顺利地进行桑叶采摘,桑枝定位装置对桑枝进行定位,行走装置带动桑叶采摘机运动至工作位置,之后由往复式桑叶采摘装置进行桑叶采摘。通过查阅文献和调查,确定桑树的生长情况,结合往复式桑叶采摘机的运动进行机械采摘桑叶的效益分析,得到机械采桑效率为422.4kg/h,采摘6.67hm2桑园所需费用为2 093元。     

基于单片机控制的自动苹果采摘机设计

苹果树的枝干较高,导致果农采摘困难及耗费大量劳动力等问题。为此,设计了一种基于单片机控制的苹果采摘机的自动控制系统。该采摘机不仅能够高效、快速地采摘苹果,而且在保证苹果完好前提下采取了较好的措施,通过人工的配合,能够完成自动寻找、采摘、送回苹果一系列的控制动作。该采摘机可实现降低成本、改善劳动条件、降低人工劳动强度及行业综合成本的目的,实现苹果自动化的连续作业,提高了经济效益。     

基于MSP430F149智能监控的苹果采摘机器人设计

目前,农村劳动力的匮乏,农业机器人代替工人作业已经成为一大趋势。绝大部分采摘机器人都是以专业的工业PC机为智能控制平台,所占空间大、功耗高且价格十分高昂,使得智能机器人成本太高,推广的阻力很大。为此,以MSP430F149为核心处理器,结合机器视觉理论技术,设计了一套智能监控的采摘机器人控制系统,可以实时处理采集到的图像,指导采摘机器人前进及采摘目标果实。为了实现人机交互工作,设计了LCD显示电路,可以通过其实时了解采摘机器人的工作状态,且极大地降低了制造成本。实验结果表明:该采摘机器人视觉系统识别错误率低至3.72%,提高了采摘机器人的可靠性和采摘效率,具有很好的应用前景。     

芒果采收车的结构动力学特性分析

为解决海南地区芒果人工采收成本不断提高的问题,设计一种新型芒果采收车。论述该型芒果采收车的结构特点,分析采收车的缓冲及分类工作原理。所设计的新型芒果采收车的缓冲机构主要由滑槽、缓冲模块、驱动模块等几部分组成,驱动模块提供动力作用,保证各部分的顺利运行。重点对缓冲机构进行动力学分析,模拟芒果在下滑过程中的速度变化情况,结果表明该结构既实现了芒果的顺利掉出,又缩短返程时间提高了效率,论证了结构设计的合理性。并对芒果采收车的缓冲机构进行碰撞动力学分析,通过分析得到芒果在碰撞过程最大的接触力为59.03 N,而一般芒果的表面承受力可以达到73.5 N,论证该芒果采收车的缓冲机构在采摘过程中不会损伤芒果,进而验证了设备设计的可靠性。     

梳割气吸一体式贡菊采摘机设计与试验

针对山地贡菊采摘仍以人工采摘为主、采摘效率低、费时费力、尚未实现机械化等问题,设计了一种适应山地采摘的贡菊采摘机。采花梳齿间隙大于胎菊直径,小于朵菊花托直径,利用采摘梳齿与分花齿之间的相对运动,从花托处碰撞拉断,实现采摘。在负风压机的风压差作用下,将花朵运输至集花箱。试验表明,贡菊采摘机能够实现山地贡菊花朵采摘及收集。在花朵含水率为87.20%,采花梳齿间隙为8~9 mm时,该采摘机效果较佳,花朵采收率为87.50%~93.11%,花朵破碎率为0~0.34%,花朵落地率为1.99%~2.39%,花朵杂质率为4.87%~6.48%,花朵漏摘率为3.30%~4.96%。正交试验表明,当梳齿采摘间隙为8 mm,进风口风速为8 m/s,梳齿齿形为50 mm,主动轴转速为30 r/min,贡菊采摘机采摘效果最佳,花朵采收率为94.54%,花朵落地率为2.05%,杂质率为1.48%,花朵破碎率为0.57%,花朵漏摘率为1.36%。     

基于Pro/Engineer的螺旋式桑叶采摘机设计

结合广西地区桑叶种植和人工采摘情况,为实现桑叶采摘机械化,研制了一款桑叶采摘机,利用螺旋式提升结构完成桑叶采摘过程。采用Pro/Engineer软件,对螺旋式桑叶采摘机的桑枝拨动定位装置、桑叶采摘装置、行走装置及机身等部件进行三维实体建模及虚拟样机装配,并对长径比比较大的关键零部件进行稳定性校核。结果表明:关键零部件满足稳定性要求;整机机械结构简单,使用时便于操作,能实现桑叶的机械化采摘,对减轻桑农劳动强度具有重要意义。     

机械臂夹剪苹果采摘机的仿真设计与制造

针对苹果采摘存在的一些问题,设计出一种机械臂夹剪苹果采摘机;运用三维造型软件UG对其进行三维建模,并在Adams软件中进行仿真试验;根据仿真生成的数据曲线进行计算分析,验证了机械臂夹剪苹果采摘机的采摘性能和机械机构的可行性。通过UG和Adams进行仿真设计之后,制造出一台物理样机并进行试验,结果表明:机械臂夹剪苹果采摘机能够适应我国大多数苹果种植园的采摘环境,使苹果采摘效率大大提高,极大地减轻了果农采摘的工作强度,实现了苹果采摘的半自动化,能够满足中小果农对苹果采摘机械的需求。     

基于模式识别技术的采摘机械手控制系统设计与研究

利用模式识别中的图像处理技术,采用TI公司Sitara系列的AM5728处理器,通过视觉系统和舵机驱动方法,实现了一套采摘机械手控制系统。试验结果表明:该采摘机械手控制系统,能够实现对目标果实的准确采摘,正确采摘率为89%,采摘一个苹果耗时9s,系统具有速度快、准确性高和可行性强等特点,能够满足一般的果实采摘,具有很好的实用性。     

基于通信数据算法的智能采摘机通信系统设计

以苹果采摘机工作过程中的质量监测和采摘量统计为研究对象，通过传感装置和显示终端对苹果采摘过程进行监测，并利用单片机计数程序对采摘频率、采摘间隔序列及采摘准确数等数据进行统计，经通信系统传输至监测显示终端，通信系统采用应答模式数据通信协议实现了可靠准确的数据传输。试验结果表明：利用通信数据算法建立的苹果采摘机通信系统在进行采摘过程监测时，准确率可达到90%,信息数据传输过程可靠稳定。     

智能草莓采摘机器人设计及试验

设计了一套针对地垄栽培模式下的草莓智能采摘机器人.该草莓采摘机器人可在一定范围内基于机器视觉识别成熟草莓位置和精准定位,并以夹持、扭转果柄的方式摘取果实,从而实现草莓的无损伤采摘.设计的采摘机器人由三轴精确运动同步滑台机构,三菱fx3n PLC控制系统,视觉识别系统组成,并采用面向对象编程工具C#编写了控制终端及视觉自...     

海南芒果产业关键技术

海南地处热带,四季如春、光照充足、空气优质且土地肥沃,适合发展芒果生产。由于近年来海南芒果生产出现许多技术问题,使海南芒果品质下降。该文介绍海南芒果的基本情况,分析海南芒果生产中存在的问题及其关键技术,提出针对性的对策和建议,以期促进海南芒果产业健康持续发展。     

樱桃采摘机器人设计——基于PLC高速并联自动化控制

为了降低樱桃采摘机器人采摘过程中的樱桃破碎率,提高机器人的工作效率,设计了一款新的基于模糊控制和高速并联自动化控制的机器人。该机器可以利用PC上位机对樱桃图像进行采集,并可以对图像进行二值化、膨胀腐蚀处理,从而成功地识别成熟樱桃;同时,可以使用模糊PLC控制方法对采摘机器人的响应角度误差进行控制。为了验证机器人的性能,使用樱桃采摘试验的方法对樱桃采摘机器人的性能进行了测试。结果表明:高速并联自动化控制的樱桃采摘机器人总体采摘时间有了明显的缩短,工作效率有所提高;通过模糊控制可以使采摘机器人角度的响应平稳地达到指定角度,且没有出现大的超调量,有利于樱桃的采摘,降低了破碎率。     

基于作业速度的移栽机取苗送苗控制系统设计

对目前全自动移栽机取苗送苗效率低、精度低、株距不稳定,高速工作时取苗手与苗盘之间具有干涉等问题,提出了基于作业速度的自动移栽机取苗与送苗装置的控制系统,旨在提高送苗精度、株距精度,以及解决高速工作时取苗手与苗盘之间具有干涉的问题。本文设计了取苗手和苗盘进给的控制方案,提高了取苗送苗精度,解决了传统移栽机取苗和送苗之间的干涉问题,提高了取苗成功率;控制系统与拖拉机的速度相互配合,保证了移栽苗之间株距的稳定。该控制系统的使用极大地促进了番茄、辣椒等新疆特色农作物产业的发展,对兵团机械自动化水平的提高具有重要意义。     

基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计

针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。     

智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术

自动化和计算机智能控制行业的不断发展,使得智能机器人在各个领域的应用已经十分普遍。目前,我国绝大部分水果采摘工作依然靠人工完成,随着工人工资不断攀升,人工采摘水果增加了果农的经济成本,机器人在农业领域方面的需求越来越迫切。为此,基于机器视觉技术设计了智能移动式水果采摘机器人,集可移动载体、机械手臂、夹持器、横向移动机构及智能控制模块于一身,采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人移动行走路径的规划、果实成熟度自动判断及对成熟果实定位识别的功能。试验表明:所设计的采摘机器人采用视觉技术,机械结构简易,能够克服气候环境影响因素,运行过程中性能稳定、效率高、可靠性高、适应能力强。     

基于单片机和智能监测的采摘机器人调速系统设计

由于采摘机器人的移动非常频繁,因此其速度控制是影响工作效率的主要因素,在机器人的移动过程中会产生较大的惯性和时延,在控制信号的输出和电机响应过程中也会有一定的延迟,采摘机器人的惯性会使采摘机器人不能很好地在预定的果实采摘位置停下。为了解决这个问题,提高机器人的采摘效率,设计了一种新的机器人调速系统。该系统速度由传感器进行采集,通过电机的变频调节实现移动速度的控制。为了使机器人的控制平稳,以STC89C52单片机为控制核心,设计了采摘机器人的闭环控制系统。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:采摘机器人可以准确地识别成熟果实,控制算法运行良好,可靠性高,实现了采摘机器人的自动调速功能。     

Yield and fruit development in mango (Mangifera indica L. cv. Chok Anan) under different irrigation regimes

‘Chok Anan’ mangoes are mainly produced in the northern part of Thailand for the domestic fresh market and small scale processing. It is appreciated for its light to bright yellow color and its sweet taste. Most of the fruit development of on-season mango fruits takes place during the dry season and farmers have to irrigate mango trees to ensure high yields and good quality. Meanwhile, climate changes and expanding land use in horticulture have increased the pressure on water resources. Therefore research aims on the development of crop specific and water-saving irrigation techniques without detrimentally affecting crop productivity.The aim of this study was to assess the response of mango trees to varying amounts of available water. Influence of irrigation, rainfall, fruit set, retention rate and alternate bearing were considered as the fruit yield varies considerably during the growing seasons. Yield response and fruit size distribution were measured and WUE was determined for partial rootzone drying (PRD), regulated deficit irrigation (RDI) and irrigated control trees.One hundred ninety-six mango trees were organized in a randomized block design consisting of four repetitive blocks, subdivided into eight fields. Four irrigation treatments have been evaluated with respect to mango yield and fruit quality: (a) control (CO = 100% of ET_c), (b) (RDI = 50% of ET_c), (c) (PRD = 50% of ET_c, applied to alternating sides of the root system) and (d) no irrigation (NI).Over four years, the average yield in the different irrigation treatments was 83.35 kg/tree (CO), 80.16 kg/tree (RDI), 80.85 kg/tree (PRD) and 66.1 kg/tree (NI). Water use efficiency (WUE) calculated as yield per volume of irrigation water was always significantly higher in the deficit irrigation treatments as compared to the control. It turned out that in normal years the yields of the two deficit irrigation treatments (RDI and PRD) do not differ significantly, while in a dry year yield under PRD is higher than under RDI and in a year with early rainfall, RDI yields more than PRD. In all years PRD irrigated mangoes had a bigger average fruit size and a more favorable fruit size distribution.It was concluded that deficit irrigation strategies can save considerable amounts of water without affecting the yield to a large extend, possibly increasing the average fruit weight, apparently without negative long term effects.     

水果采摘机器人控制系统研究——基于英语语音识别技术

在人机交互模式中,语言沟通是最便捷、最直接的交流方式之一,语音识别技术在现代机器人上得到广泛应用,现已推广到农业机器上。采摘机器人作为现代比较新型的农业机械,语音识别的应用增加了机器人的实用性。为此,设计出基于英语语音识别的水果采摘机器人控制系统,利用TMS320VC5416DSK板为平台,实现了水果采摘机器人的英语语音识别。英语语音识别主要包括前处理、特征提取及特征匹配等。在安静环境下提取了不同英语语音数据,并采用MATLAB对语音特征参数进行了仿真语音识别实验,结果表明:本设计的识别率可以达到90%以上,具有较强的鲁棒性。水果采摘机器人采用4个自由度的机械臂和英语语音识别模块等硬件电路,实现了英语控制机采摘器人完成采摘作业。     

连杆自锁式花生拔采机的设计与有限元分析

设计了一种连杆自锁式花生拔采机,可实现花生机械化拔起采摘的功能。通过对个体农户人工采摘花生现状的分析,给出了花生拔起动作和采摘工艺流程,设计出一种适合大面积花生拔起采摘机,利用UG建立三维模型导入ADAMS和MATLAB进行仿真,并利用ANAYS进行有限元分析,最后进行研制。该拔起采摘机可以高效完成花生拔起采摘动作,关键部件满足强度和刚度要求,并能适应花生在播种过程中存在的直线误差问题,实现了多自由度的拔采,对提高大面积花生采摘效率、减少劳动强度具有重要意义。