玉米行间导航线实时提取

针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法分割玉米与背景,并通过形态学处理对图像进行增强和去噪;然后对视频第1帧图像应用垂直投影法确定静态ROI区域,并在静态ROI区域内利用特征点聚类算法拟合作物行识别线,基于已识别的玉米行识别线更新和优化动态ROI区域,实现动态ROI区域的动态迁移;最后在动态ROI区域内采用最小二乘法获取高地隙植保机底盘玉米行间导航线。试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好地适应较为复杂的田间环境,导航线提取准确率为96%,处理一帧分辨率为1 920像素×1 080像素图像平均耗时97.56 ms,该研究提出的算法能够为高地隙植保机车轮沿玉米垄间行走提供可靠、实时的导航路径。     

基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现

识别作物行中心线并实现喷药喷头的自动对准是精准施药系统实现的关键技术。为克服作物行识别算法的单一性和适应性不强的缺点,该文以生长早中期的玉米图像为研究对象,利用改进的过绿特征法和改进的中值滤波算法分割出作物行,减少处理时间和去除噪声;然后在行提取时只保留包含作物行信息的中间作物行,通过随机Hough变换检测出作物行中心线,并根据世界坐标与图像坐标的转换和相对距离得到偏差信息:最后实现了系统的硬件搭建并给出了实际运行效果。不同图像的试验和处理结果表明,该算法在背景分割、作物行提取和偏差信息获取方面具有一定的优势,可适用于不同作物及不同视野图像的作物行算法识别,对精准施药的研究具有一定的参考价值。     

基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法

为了满足现代农业精准施药技术中导航路径识别的需要,该文提出一种基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法。首先对采集到的田间玉米作物行图像进行灰度变换,采用改进的过绿灰度化算法使作物行与背景明显分割开来;然后通过滤波、阈值分割得到二值图像;而后对经过预处理后的二值图像进行形态学中的闭运算操作,得到玉米作物行的轮廓;最后利用最大正方形准则提取玉米作物行骨架。为了验证该算法的准确度,对提取的玉米作物行骨架进行直线拟合操作,利用拟合出的中央作物行线与实际导航线偏差的大小来判断骨架提取的精准度。试验结果表明,该算法能保持骨架像素的单一性,对边缘噪声具有很强的抗干扰能力,提取骨架的误差小于5 mm,能够满足玉米对行精准施药的需求。     

基于Census变换的双目视觉作物行识别方法

针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于Census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。     

基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测

为了快速准确地提取麦田作物行中心线,提出了基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测。首先,对自然光照下获取的彩色图像运用"过绿颜色因子图像灰度化"、"Otsu图像二值化"、"左右边缘中间线检测提取作物行特征点算法"3步对图像进行预处理。然后,根据农田作物行中心线周围区域的特征点到该直线的距离均小于某一距离阈值的特征,运用粒子群优化算法对每一作物行的特征点分别进行聚类。最后,对每一类的特征点用最小二乘法进行直线拟合获取麦田作物行中心线。试验结果表明,该算法可以对作物断行、杂草、土块等复杂农田环境下的图像进行有效地作物行检测,识别率达95%,识别误差小于3°。与标准Hough算法相比,运行速率提升了一倍。该文可为实现农业机器人田间作业提供参考。     

采用双目视觉和自适应Kalman滤波的作物行识别与跟踪

针对传统作物行识别方法在相邻图像间的识别结果偏差较大,作物行的定位精度和稳定性低等问题,该研究提出一种基于双目视觉和自适应Kalman滤波技术的作物行识别与跟踪方法。对于作物行识别,首先建立图像预处理算法,基于改进的超绿-超红模型和最大类间方差法分割植被灰度特征;建立作物行特征提取算法,基于特征点检测技术和双目视差测距方法计算植被角点特征的三维坐标,根据三维阈值提取作物行特征点,进而建立作物行中心线检测算法,建立基于主成分分析的直线拟合模型,根据作物行特征点的频数统计规律检测作物行冠层中心线。对于作物行跟踪,建立跟踪目标规划模型,提取位于图像中央区域的作物行作为跟踪目标;建立目标状态方程,基于自适应Kalman滤波技术构建作物行中心线跟踪模型。以棉花图像开展试验研究,图像数据包括阴影、杂草、地头等田间场景。试验结果表明,该研究方法的作物行识别准确度、精度和速度均较高,识别正确率约为92.36%,平均航向偏差为0.31°、标准差为2.55°,平均识别速度约80.25 ms/帧;经目标跟踪后,航向角和横向位置估计的标准差分别为2.62°和0.043 m、较无跟踪状态分别减小22.94%和10.42%,作物行中心线的方位估计精度进一步提高。研究成果可为导航系统提供连续、稳定的作物行导引参数。     

基于自动Hough变换累加阈值的蔬菜作物行提取方法研究

为解决机器视觉对生菜和绿甘蓝两种作物在整个生长时期内多环境变量对作物行识别影响的问题,同时提高机器视觉作物行识别算法的有效性,该文提出了一种基于自动Hough变换累加阈值的多作物行提取算法。首先,选用Lab颜色空间中与光照无关a分量对绿色作物进行提取,通过最优自适应阈值进行图像分割,并采用先闭后开形态学运算对杂草和作物边缘进行滤波。其次,采用双阈值分段垂直投影法对作物行特征点进行提取,通过对亮度投影视图中的目标像素占比阈值和噪声判断阈值设置,实现特征点位置判断和杂草噪声过滤,并对相邻特征点进行优化,剔除部分干扰特征。最后,采用Hough变化对特征点进行直线拟合,将不同Hough变换累加阈值获得的拟合直线映射到累加平面上,通过K-means聚类将累加平面数据聚类为与作物行数相同的类数,根据相机成像的透视原理提出基于聚类质心距离差和组内方差的最优累加阈值获取方法,将最优累加阈值下累加平面中的聚类质心作为识别出的真实作物行线。温室和田间试验表明,针对不同生长时期的生菜和绿甘蓝作物,该文算法均可有效识别出作物行线,最优阈值算法耗时小于1.5 s,作物行提取平均耗时为0.2 s,在田间和温室中作物行的平均识别准确率分别为94.6%、97.1%,识别准确率为100%的占比分别为86.7%和93.3%。研究结果为解决多环境变量影响因素下的算法鲁棒性和适用性问题提供依据。     

基于SUSAN角点的秧苗列中心线提取方法

中国南方水田环境复杂,不同生长阶段秧苗的形态各异,且田中常出现浮萍及蓝藻,其颜色与秧苗颜色极其相似,因此常用的作物特征提取算法难以应用在水田上。针对这些问题,该文提出一种基于SUSAN角点的秧苗列中心线方法。运用归一化的Ex G(excess green index)提取秧苗的灰度化特征,运用自适应的SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)算子提取秧苗特征角点;最后运用扫描窗口近邻法进行聚类,采用基于已知点的Hough变换(known point Hough transform)提取秧苗列中心线。经试验验证,此算法在图像中存在浮萍、蓝藻和秧苗倒影的情况下有较高的鲁棒性。在各种情况下均成功提取秧苗的列中心线,且每幅真彩色图像(分辨率:1280×960)处理时间不超过563 ms,满足视觉导航的实时性要求。     

基于区域生长均值漂移聚类的苗期作物行提取方法

为解决传统机器视觉方法检测苗期作物行时不同作物种类、不同生长背景和不同作物行数导致的作物行提取精度低的问题,该研究提出一种基于区域生长和均值漂移聚类的苗期作物行提取方法。首先,通过Lab颜色空间中a、b双颜色分量最大熵法选取最优阈值进行图像分割;其次,通过垂直投影获取均值漂移的聚类窗口带宽,均值漂移时以聚类窗口边缘为种子点进行区域生长来归类和标记每一行作物,之后遍历所有作物行获取聚类中心点;最后,通过最小二乘法拟合聚类中心点得到作物行直线。试验结果表明,该方法对大蒜、玉米、油菜、水稻和小麦5种作物的苗期作物行提取精度较高,5种作物的平均行识别率为98.18%,平均误差角度为1.21°,每张图片的平均处理时间为0.48 s。该方法的作物行提取性能明显优于Hough变换方法,为田间环境多因素影响下的苗期作物行提取提供了一种更具鲁棒性的方法。     

基于颜色系数反向粒子群模型的田间作物分割方法

针对复杂多变的农田环境下,田间作物分割既要保留农田作物完整外部形态信息,又要满足农田作业速度的要求,该文提出一种基于反向变异粒子群优化(reverse mutation-particle swarm optimization,RM-PSO)算法提取最优颜色系数的田间作物分割方法。该分割方法分为离线和在线2个部分,离线部分采用反向变异策略提高了初始粒子群群体质量及算法的搜索效率,避免算法早熟收敛,陷入局部最优,引入满意度函数对最优颜色系数进行评价,提取全局最优颜色系数。在线部分采用离线提取的最优颜色系数对作物图像灰度化,进而对灰度化后图像进行阈值分割得到最终的分割结果。试验结果表明,该文方法平均错分率(error distinguish rate)仅为4.8%,低于HSI算法、EXG法以及Mean-shift神经网络分割算法的11.3%、19.5%、5.7%;标准差值为3.1%,相较于HSI算法的7.2%、EXG法的14.7%、及传统PSO方法的7.9%,该文算法具有更高的稳定性;平均处理时间为0.311 s,而HSI方法为0.908 s,Mean-shift神经网络分割算法为1.942 s。该方法不仅能够保证不同光照及不同景物干扰下作物外部形态信息完整,同时处理速度快,鲁棒性好,具有较高的实际应用价值。     

定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

滑切防缠式香蕉秸秆还田机设计与试验

针对香蕉秸秆富含纤维且含水率高等物理特性,现有的秸秆与根茬粉碎还田机田间作业时存在着切割阻力大,秸秆纤维易缠绕等问题。采用理论建模方法确定了秸秆滑切刀片的刀刃曲线方程;设计阐述了还田机的关键结构参数,该文研制出一种滑切防缠式香蕉秸秆还田机,并阐述了还田机械的总体机构与工作原理,同时对其秸秆粉碎率以及功耗进行田间试验。结果表明:各因素对香蕉秸秆粉碎率和功耗影响的显著性顺序从大至小依次均为秸秆粉碎刀辊转速、灭茬刀辊转速、机器前进速度。当机器前进速度为1.39 m/s、秸秆粉碎刀辊转速为1 600 r/min、灭茬刀辊转速为500 r/min时,香蕉秸秆粉碎率为95.2%,功耗为4.96 k W。在最优工作参数情况下,实际香蕉秸秆粉碎率为94.9%,实际功耗为5.1 k W,与软件分析值(95.2%、4.96 k W)间的误差分别为0.31个百分点、0.27%,验证了分析的可信性。通过与甩刀式立式香蕉秸秆粉碎还田机进行性能对比试验,得出所研制的滑切防缠式香蕉秸秆还田机秸秆粉碎率提高1.94个百分点,功耗降低11.3%。该机器的设计为中国南方热带地区香蕉秸秆还田技术的推广与应用提供了基础。     

膜杂捆料多级破碎机设计与试验

针对棉田机收膜杂捆料中膜-土-秆分布不均、相互裹绕且体积过大，无法直接进行有效破碎的问题，通过分析膜杂捆料的破碎过程，确定了一种先破捆、再破碎的破碎方案，并设计了一种包含均匀喂料装置、直刀破捆装置、Y型甩刀破碎装置的膜杂捆料多级破碎机。以破碎刀辊转速、喂入速度、定刀数量作为主要影响因素，以残膜破碎合格率作为评价指标，进行三因素三水平试验，确定优化参数指标为试验在破碎刀辊转速1125 r/min；喂入速度为0.012 m/s；定刀数量1个的因素水平下，此时膜杂捆料破碎合格率达到 75.15%，满足后续加工工艺要求。该装置的研究对残膜资源化利用关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

喂入式立轴甩刀香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

由于香蕉秸秆粗大、含水率高,现有的粉碎还田机大多操作繁琐、作业不稳定。针对上述问题,研制了一种喂入式立轴甩刀香蕉秸秆粉碎还田机,描述了该机的总体设计方案及主要部件的结构,分析了各部件之间的相互关系,确定了其关键参数的最优值。试验结果表明:该机在前进速度为2.16~3.60 km/h、压辊进料转速为127.39 r/min、立轴甩刀旋转速度为1 080 r/min时,秸秆粉碎质量合格率达94.9%、田间覆盖率达88.61%、茎杆留茬高度为30~35 mm,一次作业可将秸秆粉碎成丝状残渣,且残渣抛洒还田均匀。试验结果对解决因秸秆难处理而制约农村合作社小规模种植的难题具有重要意义。     

基于ANSYS/LS-DYNA的螺旋刀辊土壤切削有限元模拟

为揭示秸秆还田耕整机的螺旋刀辊与土壤之间的关系特性,根据螺旋刀辊切削土壤的工作特点,利用ANSYS/LS-DYNA971软件对螺旋刀辊土壤切削过程进行模拟,得出了螺旋刀辊切削土壤的功率消耗、切削阻力的大小以及土壤等效应力的变化规律.模拟结果表明,螺旋刀辊转速为300 r/min,机组行进速度为1.1 m/s 时,单组螺旋刀辊切削土壤的最大功耗为6.4 kW,最大切削阻力为2820.7 N,且土壤最大等效应力发生在横刀刚入土时的内侧面,所得功耗值与经验推导值相符.研究结果为双轴型水田高茬秸秆还田耕整机的系统参数优化设计提供参考.     

秸秆还田施肥点播机粉碎抛撒装置结构设计与优化

针对小麦秸秆粉碎还田免耕播种过程中出现的堵塞、架种与晾籽问题,该文对秸秆粉碎还田施肥点播机秸秆粉碎抛撒装置结构进行设计,采用理论分析、ADAMS仿真方法对切茬甩刀、切茬定刀、切茬粉碎机构与开沟器配合尺寸等秸秆粉碎抛撒装置关键参数进行设计,通过田间优化试验最终确定开沟器前侧至切茬甩刀水平位置端面距离为2.3 cm,秸秆挡板倾斜角为22°,此时晾籽率最低,为1.65%。作业性能验证试验表明:当整机的粉碎抛撒装置采用设计参数进行作业时,播深合格率为81.3%,秸秆粉碎长度合格率为96.6%,秸秆抛撒范围合格率为90.2%,秸秆抛撒不均匀度为11.9%,均优于标准要求,满足作业要求,试验过程全程无堵塞,点播机切茬粉碎抛撒装置可使秸秆全量还田同时保持机具良好通过性,实现免耕地无残茬播种并完成高质量秸秆粉碎抛撒盖种。本研究可为从秸秆粉碎抛撒角度解决堵塞问题、为免耕播种环境的相关机具研发提供参考。     

差速锯切式水稻秸秆粉碎还田机设计与试验

为解决东北稻区秸秆粉碎质量不达标、影响后期作业的问题,该文基于差速锯切原理,设计了一种秸秆粉碎还田机,可实现锯盘刀与粉碎刀同向差速配合,提高切削秸秆的摩擦力及相对线速度,以达到支撑锯切的目的,改善秸秆粉碎效果。通过理论分析,对粉碎刀和锯盘刀等关键部件进行设计;利用Fluent仿真分析,得到正扇叶型粉碎刀能够提高粉碎腔内风速;对秸秆切碎过程进行动力学分析,确定影响粉碎效果的主要因素为粉碎刀转速及其与锯盘刀间的倾斜角度。选取粉碎刀转速和倾斜角度作为试验因素,以秸秆粉碎平均长度和秸秆粉碎长度合格率为评价指标,进行二因素三水平田间试验,结果表明:粉碎刀转速和倾斜角度对秸秆粉碎平均长度和秸秆粉碎长度合格率均有显著影响。综合考虑秸秆粉碎效果和功耗等因素,最终确定优化组合为粉碎刀转速1800 r/min,倾斜角度65°,相应的锯盘刀转速为600 r/min。优化组合条件下的田间试验结果为:秸秆粉碎平均长度9.58cm,长度10cm以下的秸秆占93.23%,秸秆抛撒不均匀度20.89%,满足东北稻区秸秆粉碎抛撒质量要求。通过与现有秸秆粉碎还田机进行性能对比试验,得出研制的差速锯切式水稻秸秆粉碎还田机秸秆粉碎效果更优,后期翻耕秸秆掩埋率达98.92%。机具的设计对解决东北稻区秸秆还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

V-L型秸秆粉碎还田刀片设计与试验

针对秸秆粉碎还田刀片工作过程中存在的刀片易磨损、粉碎效果不理想和稳定性差等问题,通过分析现有刀片的优缺点,设计了一种V-L型秸秆粉碎还田刀片,具有延长刀片的使用寿命、提高秸秆粉碎效果和作业效率等优点。通过分析拖拉机前进速度、刀辊转速以及二者相互作用对秸秆粉碎率的影响,确定了刀片工作参数的最佳组合:拖拉机进速度为1 m/s,刀辊转速为1 400 r/min。通过2因素3水平正交试验,确定了刀片结构参数的最佳组合:刀片前倾角为10°,刃线与地面夹角为14°。对安装V-L型刀片的秸秆粉碎还田机整机作业效果进行了田间试验,结果表明各项指标均达到了国家相关标准的技术要求。该研究可为秸秆粉碎还田刀片设计提供参考。     

洁区播种思路下麦茬全秸秆覆盖地花生免耕播种机研制

针对黄淮海花生主产区常规机播多种机具多次下田、生产成本高问题,以及传统免耕播种不适宜全秸秆覆盖地作业,存在缠绕壅堵、架种、晾种问题,研制了基于“洁区播种”思路的麦茬全秸秆覆盖地花生免耕播种机。该机配套75 k W以上拖拉机,作业幅宽2 400 mm,可一次完成碎秸清秸、苗床整理、施肥播种、均匀覆秸,整个施肥、播种、覆土作业在无秸秆影响、相对“洁净”的区域内完成,纯生产率大于0.53 hm2/h,适宜麦收后秸秆未作任何处理的全秸秆覆盖地。田间试验及测产表明,该机作业顺畅、可靠、播种质量高,作业后麦秸秆平均长度115 mm,秸秆覆盖均匀率83%,播种施肥平均深度分别为46和59 mm,合格率分别达到98%和89%,每公顷产量约为5 749.5 kg,各项作业指标均符合主产区花生生产要求。该研究提出的“洁区播种”思路亦可实现全秸秆覆盖地免耕播种小麦、玉米、大豆等不同旱地作物,为推进机械化秸秆禁烧提供了适宜装备。     

高茬秸秆还田耕整机功耗检测系统设计与试验

为检测高茬秸秆还田耕整机田间作业功耗,根据功耗检测原理,采用LabVIEW软件,并结合NI数据采集卡、动态扭矩传感器和电感式接近开关等组成的硬件平台,设计了功耗检测系统。标定试验表明,该系统所检测的0~2 000 N·m范围内扭矩:最大绝对误差为5.367 N·m,此时相对误差为0.27%;所检测的转速:最大绝对误差为0.261 r/min,此时相对误差为0.073%。以耕深、刀辊转速、机组前进速度为影响因子设计了田间正交试验,结果表明:影响高茬秸秆还田耕整机作业功率消耗的首要因素为耕深,其次为机组前进速度,刀辊转速对功率消耗的影响较小;在满足耕整质量的前提下,同时考虑耕整机作业效率,其较优作业参数为:刀辊转速330 r/min,耕深185 mm,机组前进速度3.36 km/h,其平均作业功耗为52.52 kW,秸秆埋覆率达到96.2%。研究结果为高茬秸秆还田耕整机的节能降耗、动力合理匹配和结构优化设计等工作提供参考依据。