温室精准对靶喷雾机器人研制

对靶喷雾是目前农业信息技术领域的一个研究热点。根据靶标的尺度不同,对靶喷雾有不同的层次。对作物植株单体甚至是单个叶片内病害区域进行对靶喷雾是当前的一个难点。该文研发了一套温室内移动对靶喷雾系统,实现了对黄瓜等篱架型植物以0.2 m×0.2 m区域为靶标的精准喷雾。系统主要由移动平台、机械臂、病害信息诊断和变量喷嘴4部分组成。移动平台采用高架导轨安装模式,可根据黄瓜垄地位置停车。4自由度的直角坐标系机械臂吊装在平台下,与喷杆配合每垄可实现1.2 m×1.2 m区域的作业。病害信息诊断以图像分析为主要手段,构建了双目视觉图像采集系统,将1.2 m×1.2 m的采集区域划分为36个0.2 m×0.2 m的单元,根据分析结果确定每个单元的病害等级。1.2 m长的喷杆上均布6个喷嘴,每个喷嘴每次对应一个区域单元,并根据病害等级程度控制喷嘴的喷雾时间来实现变量喷雾。     

基于颜色特征的棉田绿色杂草图像识别方法

为实现棉田精确喷洒除草剂的自动化作业,该文基于颜色特征开展棉田中绿色杂草与棉苗的自动识别研究。利用苗期棉花茎秆呈暗红色的特点,首先使用Otsu法对所获图像的超红特征灰度图像和超绿特征灰度图像进行动态阈值分割,分别获取棉苗茎秆和绿色植物的二值图像。然后从棉苗茎秆二值图像中提取棉苗茎秆坐标,将棉苗茎秆与绿色植物二值图像进行位置信息融合,确定绿色植物二值图像中的棉苗区域,从而识别出各个绿色杂草区域并确定其区域质心和面积。通过15幅棉田绿色杂草图像进行试验表明,在棉苗茎秆不被叶片遮挡以及棉苗和杂草间不出现重叠的情况下,绿色杂草可以完全识别,棉苗的识别率可达到74%以上。     

用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别

为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。     

采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法

针对目前在茶园垄间导航路径识别存在准确性不高、实时性差和模型解释困难等问题，该研究在Unet模型的基础上进行优化，提出融合Unet和ResNet模型优势的Unet-ResNet34模型，并以该模型所提取的导航路径为基础，生成路径中点，通过多段三次B样条曲线法拟合中点生成茶园垄间导航线。该研究在数据增强后的茶园垄间道路训练集中完成模型训练，将训练完成的模型在验证集进行导航路径识别，根据梯度加权类激活映射法解释模型识别过程，可视化对比不同模型识别结果。Unet-ResNet34模型在不同光照和杂草条件下导航路径分割精度指标平均交并比为91.89%，能够实现茶园垄间道路像素级分割。模型处理RGB图像的推理速度为36.8 帧/s，满足导航路径分割的实时性需求。经过导航线偏差试验可知，平均像素偏差为8.2像素，平均距离偏差为0.022 m，已知茶园垄间道路平均宽度为1 m，道路平均距离偏差占比2.2%。茶园履带车行驶速度在0～1 m/s之间，单幅茶垄图像平均处理时间为0.179 s。研究结果能够为茶园视觉导航设备提供技术和理论基础。     

基于垄线平行特征的视觉导航多垄线识别

为有效快速地识别农田多条垄线以实现农业机器人视觉导航与定位,提出一种基于机器视觉的田间多垄线识别与定位方法。使用VC++ 6.0开发了农业机器人视觉导航定位图像处理软件。该方法通过图像预处理获得各垄行所在区域,使用垂直投影法提取出导航定位点。根据摄像机标定原理与透视变换原理,计算出各导航定位点世界坐标。然后结合垄线基本平行的特征,使用改进的基于Hough变换的农田多垄线识别算法,实现多垄线的识别与定位。使用多幅农田图像进行试验并在室内进行了模拟试验。处理一幅320×240的农田图像约耗时219.4 ms,室内试验各垄线导航距与导航角的平均误差分别为2.33 mm与0.3°。结果表明,该方法能有效识别与定位农田的多条垄线,同时算法的实时性也能满足 要求。     

稻米粒型特性参数测试系统的开发

针对优质稻米品质国标参数检测的实际需要,在设计稻米图像采集装置的基础上,给出一种基于嵌入式的稻米粒型特性参数测试方法。系统以基于ARM内核的S3C2410为硬件开发平台,以linux系统为软件开发平台,采用USB数字摄像头,结合图像处理与模式识别技术,利用大津法对图像进行阈值分割,通过边缘检测和最大距离方法获得稻米粒型国标参数,测试误差不超过1%。该系统为稻米国标参数的现场测试奠定了基础。     

3种杂草种子在玉米田耕层中移动特性的研究

试验研究了玉米田稗草、马唐、苋菜杂草种子在玉米田耕层中的移动特性。结果表明,3种杂草 种子在0～20cm玉米田耕层均有分布,0～5cm表层土壤分布最多;非耕地(对照)主要分布于0～5cm表层土壤,5cm 土层以下分布极少。耕翻对杂草在耕层中的上下移动是双向的,1次耕翻可使约30%杂草种子从土壤表层移至耕层底部,同时也使约10%杂草种子从耕层底部移至土壤表层。     

草原植被盖度与物候智能监测系统研制

针对目前草原植被盖度和物候期监测中存在的连续工作能力差、自动监测能力弱和精确度较低问题，将固定监测、移动监测和云平台结合，研制了一种草原植被盖度与物候智能监测系统。该系统主要由固定监测子系统、移动监测子系统以及草原物候智能监测云平台组成。固定监测子系统主要由物候相机、供电模块、通信模块、边缘计算控制器和支撑立杆等组成，移动监测子系统主要包括手持机和应用程序。草原物候智能监测云平台基于浏览器/服务器模式架构设计，具有信息查询、数据分析、数据显示和数据共享等功能。固定监测子系统和移动监测子系统可实现草原植被图像数据的采集和上传，然后通过云服务器部署的图像处理程序自动提取草原植被指数和植被盖度并存入数据库。在此基础上，通过拟合植被指数的时间序列获得植被生长曲线，并利用TIMESAT软件提取物候参数。经测试，提出的利用过绿指数（excess green index，EXG）结合最大类间方差法分割草原植被图像进而实现草原植被盖度识别的方法获得了90%的精确度，满足草原植被盖度自动化和批量化提取需求。并且，本研究在提取相对绿度指数（green chromatic coordinate，GCC）、EXG与归一化红绿差分指数（normalized green red difference index，NGRDI）植被指数的基础上，采用Double Logistic函数拟合的植被生长曲线可以准确反映植被生长周期。试验结果表明，该系统为草原植被数智化监测和管理提供了可靠的技术和数据支撑。     

玉米苗期杂草的计算机识别技术研究

利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征，再进行连续腐蚀与膨胀，然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗，最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标，剩余的就是杂草目标。研究表明，基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%，处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。     

采用多光谱图像融合提高作物和杂草灰度比值

作物和杂草在图像中的灰度比值对识别率有着重要的影响。提出了一种利用多光谱图像融合的方法提高它们在图像中的灰度比值。为了采用多光谱图像，研制了基于黑白摄像机和多种滤光片的计算机控制的多光谱图像采集系统。在对洋葱(作物)、野芥末草(杂草)和土壤在多光谱图像中灰度比值研究的基础上，对多种多光谱图像融合方式进行了对比试验研究，发现以b+ir-g-r等图像融合方式给出了比较好的结果。把这些图像融合方式应用到图像识别中，其结果表明，多光谱图像融合方法比仅采用彩色分量的融合方法，其识别误差减少了22％。文中同时给出了评价作物、杂草和土壤在图像中灰度比值指标的方法。     

Combined rototilling-stubble-breaking-planting machine

The combined rototilling-stubble-breaking-planting machine suitable for use in the dry farming area in northern China was developed according to the farming mode of water storage and soil moisture conservation and the performance test and production examination were conducted. The machine uses separated structural design, which can conduct combined rototilling-stubble-breaking-planting operations, and can also be dismantled easily into an independent rototilling-stubble-breaking machine and a planter to conduct the rotilling-stubble-breaking operation or planting operation, or one machine for three purposes. The combined rototilling-stubble-breaking machine is connected with the planter via a compensation-type three-point hitch linkage, ensuring good following performance of the planter and high stability of the combined machine. The rototilling and stubble-breaking performances, the seeding stability, uniformity and evenness between rows of the planter and the performance of the fertilizing unit of the machine were measured. Tests showed that the broken stubble rate was 92%; qualified seed spacing rate: maize 85.80%, soybean 86.50%; multiples rate: maize 7.60%, soybean 7.85%; miss rate: maize 6.60%, soybean 5.63%; the coefficient of variation of the spray capacity of the spray nozzles was 5.94% and the coefficient of variation of the total spray capacity 6.00%. All indexes of the machine reached the requirements stipulated in the related national standards.     

基于机器视觉的肉鸡胴体淤血检测技术

肉鸡胴体淤血是一种品质异常现象,给屠宰企业带来较大的经济损失。建立胴体淤血的快速、准确识别技术是产业当前的迫切需求。该研究利用自行设计搭建的肉鸡胴体图像采集装置,研发了一种快速识别胴体淤血的技术方法。采用三方位视觉采集（搭载三光源）系统,实现视场对肉鸡胴体的全覆盖。采用基于全局RGB阈值分割提取出图像的14个特征参数,采用主成分分析降维后得到7个主成分,结合遗传算法训练支持向量机模型。然后基于滑动窗口分割胴体子图像,人工将子图像分为四类并提取出颜色矩信息,结合遗传算法训练支持向量机模型并采用相似性度量对模型分类结果进行修正。发现正视图和侧视图中基于7个主成分的支持向量机模型中,分类准确率分别为86.0%和89.8%,预测时间为0.006 s,RGB阈值分割淤血的效果不理想;基于局部颜色矩支持向量机模型中,分类准确率分别为98.3%和97.9%,预测时间为0.001 s。在测试样本上,结合欧氏距离进行相似性度量对模型分类结果修正后,淤血的识别召回率得到提升,误报率和漏报率降低。该研究提出的基于胴体子图像局部颜色矩信息训练支持向量机模型结合相似性度量方法,可以弥补全局RGB阈值分割淤血的不足,有效识别胴体淤血,为工厂进行胴体淤血的实时检测提供参考。     

淋蜡式皮蛋封蜡机的设计与试验

为改善皮蛋手工封蜡质量,降低工人劳动强度和提高生产效率,该文研究了一种皮蛋机械淋蜡式封蜡方法,并根据实际生产要求,研制出一种淋蜡式皮蛋封蜡机。通过工作装置的设计与分析,得出皮蛋蜡膜厚度与液态石蜡温度、皮蛋输送速度紧密相关的结论。涂蜡试验表明皮蛋涂蜡量随蜡液温度的升高而减少,随皮蛋输送速度的加快而增加;根据试验结论和生产要求,淋蜡式皮蛋封蜡机的较优工作参数为淋蜡箱内加热温度105℃,电机运行频率40 Hz,能够达到皮蛋封蜡生产要求,该技术具有很广阔的市场前景。     

基于蜂窝结构的仿生立式环模生物质颗粒机设计与试验

针对传统生物质颗粒环模成型机生产成型效率低、环模失效严重等问题，基于仿生蜂窝状有序多模孔结构，该研究提出了一种立式环模生物质颗粒成型机仿生设计方法。对蜂窝单体几何模孔结构进行图像处理，对蜂窝相邻模孔边缘轮廓拐点坐标进行提取，并获取模孔网格坐标，构建环模-压辊-物料耦合作用受力模型，以物料摄取量、挤压力为设计目标，对颗粒成型机仿生环模、模孔、压辊等参数进行设计。样机通过三压辊与仿生环模孔之间摩擦作用，实现对成型区域内物料的挤压成型，从而形成致密的生物质颗粒。温室条件下以颗粒度为2～4 mm的玉米秸秆为物料，物料含水率为12%、压辊主轴转速为100 r/min，结果表明：在相同转速下，优化后的仿生立式环模生物质颗粒成型机较传统环模成型机吨料能耗降低10.08%，生产的成型颗粒密度大于等于1.32 g/cm³，抗跌碎性指数为99.4%，样机能耗为40.46 kW·h/t，该研究各项指标均达到了相关标准的要求且高于传统生物质颗粒机。     

基于机器视觉的鸡胴体断翅快速检测技术

为实现肉鸡屠宰过程中断翅鸡胴体的快速检测,提高生产效率,该研究利用机器视觉系统采集了肉鸡屠宰线上的1 053张肉鸡胴体图,构建了一种快速识别断翅缺陷的方法。通过机器视觉装置采集鸡胴体正视图,经图像预处理后分别提取鸡胴体左右两端到质心的距离及其差值（d1、d2、dc）、两翅最低点高度及其差值（h1、h2、hc）、两翅面积及其比值（S1、S2、Sr）、矩形度（R）和宽长比（rate）共11个特征值,并通过主成分分析降维至8个主成分。建立线性判别模型、二次判别模型、随机森林、支持向量机、BP神经网络和VGG16模型,比较模型的F1分数和总准确率,在所有模型组合中,以VGG16模型的F1分数和总准确率最高,分别为94.35%和93.28%,平均预测速度为10.34张/s。利用VGG16建立的模型有较好的分类效果,可为鸡胴体断翅的快速识别与分类提供技术参考。     

基于支持向量机的玉米叶部病害识别

针对玉米叶部病害图像的特点，提出将支持向量机（SVM）组成的多分类器应用于多种玉米叶部病害识别中。首先利用Live-Ware分割算法分割出玉米叶部病灶，再利用小波特征提取算法提取病灶的特征向量，最后利用支持向量机分类方法进行病害的识别。玉米叶部病害图像识别试验结果表明，支持向量机分类方法适合小样本情况，具有良好的分类能力,适合多种玉米叶部病害的分类。不同的分类核函数的相互比较分析表明，径向基核函数最适合玉米病害的分类识别。     

基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展

田间杂草识别技术是实现变量喷洒除草剂以保护环境的关键所在。针对国内外在精细农业的杂草识别领域，全面、系统地分析了基于机器视觉的田间杂草识别技术的研究进展与应用状况，以促进该项技术在中国的应用和发展。分别阐述了利用植物和背景形状特征、纹理特征、颜色特征和多光谱特征识别田间杂草技术的理论依据、特征参数、研究状况和问题所在，并指出了实现田间实时识别的难点。     

电磁力在蔬菜自动嫁接机上的应用

为进一步提高嫁接作业生产率并简化机构,在瓜科蔬菜插接式嫁接机上采用电磁力作为主要驱动力,进行了嫁接作业用电磁铁性能、电磁铁阻尼器性能及嫁接机作业性能等试验研究。试验结果表明在使用阻尼器的条件下,电磁力插接式嫁接机可实现正常嫁接作业;与凸轮杆件机械传动方式相比,嫁接机的嫁接作业生产率可提高近43%,并且其综合嫁接成功率可以保持在90%以上。但是,电磁力插接式嫁接机连续作业1 h后,电磁铁线圈升温会导致电磁铁的电磁力下降20%左右,应在设计选型时考虑这个因素。     

基于机器视觉的草地蝗虫识别方法

为了准确、自动地提取蝗虫信息进行蝗灾测报,提出了一种基于机器视觉的草地蝗虫识别方法,用于超低空蝗灾预警系统所自动采集的视频中草地蝗虫头数信息的提取。该方法先根据跃起草地蝗虫的背景构成,把原始图像分为天空子图像和草地子图像;然后,采用帧间差分法检测两子图像中的运动区域;最后,运用蝗虫的形态特征因子对检测的运动区域进行再分类,识别跃起蝗虫。把自动识别的跃起蝗虫头数,带入建立的跃起蝗虫头数与和地面蝗虫头数之间的数学模型中,从而得到地面蝗虫的数量,进行地面上草地蝗虫的间接计数。试验结果表明:跃起草地蝗虫的识别率为80%～100%,由建立跃起蝗虫和地面蝗虫的之间模型计算的地面草地蝗虫的精度大于80%。因此,基于机器视觉的草地蝗虫识别方法能满足蝗虫精准测报的要求。     

2ZFS-1A型多功能烟草移栽机的研制

摘要：为了解决烟苗移栽成活率低、肥料利用率低等问题,研制了2ZFS-1A型多功能移栽机。该机主要由定点定量施肥搅拌系统、投苗移栽系统、浇水系统、传动系统、机架和安全护罩组成。定点定量施肥搅拌系统在传动系统的带动下,实现肥料定点定量穴施及搅拌。该机还可实现投苗移栽和浇水等功能的一体化作业。通过对该移栽机进行的性能试验与生产试验表明：该移栽机质量误差低于0.1%,施肥量误差为0.55%～1.3%,株距误差为1%～2%,施肥深度误差为4%～8%,漏苗率和伤苗率都小于2%,生产性能稳定率达93%以上,故障率低于0.03%,能够满足烟草种植农艺的要求。该研究可为烟草多功能作业机械的设计提供参考。