联合收获机粮箱内稻谷含杂率传感器采样盒设计（英文）

针对收割过程中通常只在开机时设置一次作业参数,不能经常停机观察籽粒的清洁度进而随时调节作业参数这一问题,需要研制一种能够自动获取联合收获机作业过程中含杂率数据的装置。但是,迄今为止,在收获过程中监测籽粒含杂率的研究还处于探索阶段。针对以上问题,结合联合收获机作业过程中谷物的流变特性,该文设计了一种谷物含杂率传感器,通过电磁铁(弹簧)控制挡板的伸出(复位),以使采样盒可视玻璃窗口前聚集(卸载)谷物,通过采样盒内CMOS相机获取数字图像,应用数字图像处理技术获得含杂率。依据图像直方图优化LED光源的照射及安装方法以获取高质量图像,分析了电磁铁提供的拉力和弹簧提供的推力、采样盒入口尺寸,采用全局阈值迭代算法,使用三个迭代步提取稻谷、茎秆和细柄连通域,计算每个连通域的像素,最终从形态上识别了谷物和杂质,同时测量稻谷千粒质量、茎秆面密度和细柄线密度,建立了计算谷物杂质质量的数学模型。结果表明:在采样盒内两侧各安装2个LED,间接照射视窗时获取的图像质量较好,有效避免了图像强度直方图中出现的峰值;额定拉力为60 N的电磁铁可以提供足够的拉力;采用线径为1 mm的弹簧能提供足够的推力,由于在收割过程中出现的短秸秆和细柄的长度在10 mm到30 mm之间,因此采样盒的设计高度为95.7 mm,宽度为76.5 mm,入口宽度为31.9 mm,视窗长度为57.1 mm,宽度为57.4 mm,如此稻谷、秸秆和细柄可以顺利流入采样盒,并且在视窗中可以看到约200粒谷粒。在不同含杂率下进行了籽粒含杂率传感器监测精度的台架试验,结果表明:该装置监测的籽粒含杂率与人工获得的籽粒含杂率具有一致的变化趋势,能够监测在0～2.88%范围内的籽粒含杂率。为了满足田间作业监测需求,同时设计了采样盒的防水防尘罩,为相机提供一个稳定抓取图像的工作环境。于2017年11月17日,在苏州九里湖进行了不同喂入量下含杂率监测试验,试验使用Yamma4LZ2.5联合收割机,结果表明,田间试验的相对误差在9.44%和19.67%之间。该研究可为田间收获过程中自动获取谷物含杂率提供参考。     

基于U-Net模型的含杂水稻籽粒图像分割

含杂率是水稻联合收获机的重要收获性能指标之一,作业过程中收获籽粒掺杂的杂质包含作物的枝梗和茎秆等,为了探索籽粒含杂率和机器作业参数之间的关联,需要实时获取籽粒含杂率数据。该文基于机器视觉的U-Net模型对联合收获机水稻收获籽粒图像进行分割,针对传统分割算法中存在运算量大、耗时多、图像过分割严重和分割参数依赖人为经验难以应对各种复杂谷物图像等问题,采用深度学习模型多次训练学习各分割类别的像素级图像特征,提出基于U-Net深度学习模型的收获水稻籽粒图像中谷物、枝梗和茎秆的分割方法,采用改进的U-Net网络增加网络深度并加入Batch Normalization层,在小数据集上获得更丰富的语义信息,解决图像训练数据匮乏和训练过拟合问题。选取田间试验采集的50张收获水稻籽粒图像,采用Labelme方式进行标注和增强数据,裁剪1 000张256像素×256像素小样本,其中700张作为训练集,300张作为验证集,建立基于改进U-Net网络的收获水稻籽粒图像分割模型。采用综合评价指标衡量模型的分割准确度,对随机选取的60张8位RGB图像进行验证。试验结果证明,水稻籽粒的分割综合评价指标值为99.42%,枝梗的分割综合评价指标值为88.56%,茎秆的分割综合评价指标值为86.84%。本文提出的基于U-Net模型的收获水稻籽粒图像分割算法能够有效分割水稻籽粒图像中出现的谷物、枝梗和茎秆,时性更强、准确度更高,可为后续收获水稻籽粒图像的进一步识别处理提供技术支撑,为水稻联合收获机含杂率实时监测系统设计提供算法参考。     

采用改进U-Net网络的机收大豆质量在线检测

破碎率、含杂率是评价大豆联合收获机的重要作业性能指标,破碎率、含杂率实时数据是实现大豆联合收获机智能化调控的基础。为了实现大豆机械收获过程破碎率、含杂率的在线检测,该研究提出了基于改进U-Net网络的机收大豆破碎率、含杂率在线检测方法。以大豆联合收获机实时收获的大豆图像为对象,使用开源标注软件Labemel对数据集进行标注,构建基础数据集。针对大豆图像粘连、堆叠、语义信息复杂等问题,以U-Net为基础网络结构,结合VGG16网络并在各激活层（Rectified Linear Unit,ReLu）前引入批归一化层（Batch Normalization,BN）防止过拟合;在编码器中提取的特征图后面添加卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）抑制无关区域的激活,减少冗余部分;采用最近邻插值法的上采样替换解码器中转置卷积,避免转置卷积引起的棋盘效应。试验结果表明：改进U-Net网络能有效地将图像中完整大豆籽粒、破碎籽粒和杂质进行识别分类,完整籽粒识别分类综合评价指标值为95.50%,破碎籽粒识别分类综合评价指标值为91.88%,杂质识别分类综合评价指标值为94.35%,平均交并比为86.83%。应用所设计的大豆籽粒破碎率和含杂率在线检测装置开展台架和田间试验。台架试验结果表明,本文方法的检测结果与人工检测结果的破碎率均值绝对误差为0.13个百分点,含杂率均值绝对误差为0.25个百分点;田间试验表明,本文方法检测结果与人工检测结果的破碎率均值绝对误差为0.18个百分点,含杂率均值绝对误差为0.10个百分点。所提检测方法能够准确在线估算机收大豆的破碎率和含杂率,可为大豆联合收获作业质量在线检测提供技术支持。     

基于机器视觉的水稻杂质及破碎籽粒在线识别方法

为了解决目前国内联合收获机缺乏针对含杂率、破碎率的在线监测装置的问题,该文提出基于机器视觉的水稻图像采集,杂质与破碎籽粒分类识别方法。采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法增强原始图像,对HSV颜色模型的色调、饱和度两个通道分别设定阈值进行图像分割,并结合形状特征得到分类识别结果。采用综合评价指标对试验结果进行量化评价,研究表明,茎秆杂质识别的综合评价指标值达到了86.92%,细小枝梗杂质识别的综合评价指标值为85.07%,破碎籽粒识别的综合评价指标值为84.74%,平均识别一幅图像的时间为3.24 s。结果表明,所提出的算法能够快速有效识别出水稻图像中的杂质以及破碎籽粒,为水稻含杂率、破碎率的在线监测提供技术支撑。     

基于人工击打脱粒原理的食葵脱粒装置设计与试验

针对食葵脱粒作业缺少专用机械装备、籽粒破损率高等问题,该研究基于人工击打脱粒原理,设计了一种食葵脱粒装置,脱粒时食葵盘面朝下模拟翻盘动作,锤杆被脱粒弹簧向上推动完成击打脱粒作业,借助输送带差速设计完成转盘作业。首先根据食葵盘及籽粒的物理特性,对脱粒部分及输送机构的结构参数进行设计和优化;再通过理论分析确定了影响未脱净率、破损率的关键因素。并试制了食葵脱粒装置试验台,以击打频率、脱粒通道间隙、弹簧压缩量为试验因素,以未脱净率、破损率为试验指标开展正交试验,确定了较优工作参数组合。结果表明：脱粒过程中,影响食葵盘未脱净率、籽粒破损率的因素主次顺序为击打频率、脱粒通道间隙、弹簧压缩量,较优工作参数组合为击打频率44次/min、脱粒通道间隙78 mm、弹簧压缩量25 mm,在较优参数组合下进行重复验证试验,结果表明,食葵未脱净率、籽粒破损率分别为8.12%、0.65%。研究结果可为食葵机械脱粒装备的研制提供参考。     

风筛选式油菜联合收割机清选机构参数优化与试验

为分析油菜田间实际收获作业状态时风筛选式油菜联合收割机清选机构参数对清选损失率和籽粒含杂率的影响,基于双滚筒风筛选式可移动田间联合收获试验平台,对振动筛振幅、曲柄转速、风机转速和风机倾角4个参数进行了Plackett-Burman试验和响应面回归试验,试验分析表明振动筛振幅和曲柄转速是影响清选损失率的主要因素,风机转速是影响籽粒含杂率的主要因素。采用响应面试验方法分析了单因素和双因素对清选效果的影响,建立了清选损失率和籽粒含杂率的回归数学模型并优化求解了一组最优参数组合,以一组接近最优参数组合:振动筛振幅35 mm,曲柄转速392 r/min,风机转速1 750 r/min,风机倾角29°进行了试验验证,清选损失率和籽粒含杂率分别为0.90%和0.45%。理论求解的清选损失率和籽粒含杂率分别为0.38%和0.48%,与试验值的绝对误差分别为0.52%和-0.03%,籽粒含杂率误差较小,清选损失率误差较大。与该清选机构常用工作参数时的清选损失率和籽粒含杂率对比,清选损失率降低了61%,籽粒含杂率降低了58%。该研究结果和优化方法可为风筛选式油菜联合收割机清选机构的参数选择和优化提供参考。     

连续单粒式谷物在线水分测定仪的设计与试验

为了提高谷物干燥设备自动化水平和干燥后谷物品质,提出一种基于电阻法检测原理,测量稻谷、小麦和大麦的连续单粒式谷物在线水分测定仪。其主要由谷物取样机构、谷物采样机构和信号采集电路等部分组成。通过测量谷物单粒外形尺寸统计出谷物等效粒径。运用谷物等效粒径和谷物与金属表面的静滑动摩擦角,计算确定谷物取样机构中不锈钢制异向正弦螺旋杆的中径和螺距分别为16和9 mm。由螺旋杆与分粒拨刀组成的谷物取样机构,在剔除杂物和多余谷物的同时,使谷物以连续单粒的形式进入进料口。选定模数为0.4 mm斜纹表面滚花形式碾压辊作为碾压电极,测量10%~35%含水率范围内稻谷、小麦和大麦单粒电阻值。构建稻谷、小麦和大麦的单粒阻值-含水率对应关系曲线并回归出水分计算函数(稻谷R~2=0.998;小麦R~2=0.999;大麦R2=0.999)。设计多路复用比例检测电路、二阶压控有源低通滤波器和50Hz陷波等信号处理电路。采用基于ARM Cortex TM-M3核的低功耗32位微处理器硬件和软件平台完成谷物水分数据的采样、处理和计算。现场水分在线检测与烘干法对比试验表明,在循环式谷物烘干机烘干过程-5~55℃的谷物温度和10%~35%含水率范围内,单粒式在线水分测定仪的在线水分测量绝对误差≤±0.4%,一次100粒谷物测量平均时间≤55s,水分测量重复误差≤±0.3%,研究结果为实现谷物烘干过程水分在线检测提供参考。     

玉米机械粒收籽粒含杂率与穗轴特性关系分析

明确玉米机械粒收籽粒含杂率及其与穗轴特性的关系,对于实现高质量粒收,推动玉米机械粒收技术发展具有重要意义。该研究于2018—2020年在四川中江同一地块,采用同一机械、操作人员进行分期收获试验,调查籽粒含杂率、各杂质组分绝对含量、穗轴弯曲强度和含水率,探讨各收获期杂质组分和穗轴特性变化规律,以期明确籽粒含杂率与穗轴特性的关系。结果显示,随收获期推迟,籽粒含杂率、杂质中穗轴绝对含量和穗轴含水率显著降低,穗轴弯曲强度先升高后降低。不同收获期穗轴均是主要的杂质成分,比例达32%～79%,平均为51.45%。籽粒含杂率与穗轴弯曲强度和穗轴含水率关系分析结果显示,籽粒含杂率与穗轴弯曲强度不相关,与穗轴含水率呈指数关系(y=0.045 6e~(0.063 7x),R~2=0.774 7, n=75),玉米穗轴含水率降低至65.72%以下收获机械粒收籽粒含杂率可降至3%以下。进一步分析发现,在相同收获期或穗轴含水率相近时,籽粒含杂率与穗轴弯曲强度关系不大。穗轴作为玉米机械粒收主要的杂质成分,其含水率能很好解释籽粒含杂率的变化。生产上选择和选育玉米穗轴脱水快、含水率低或通过推迟收获期在玉米穗轴含水率较低时进行机械粒收,可显著降低机械粒收含杂率。     

食葵籽粒双层振动风筛式清选装置设计与试验

针对食葵机械化收获清选环节损失率和含杂率均偏高等问题,该研究设计了一种双层振动风筛式食葵清选装置,主要由风机、导料齿板式上筛体、阶梯抖动板式下筛体及驱动机构等组成。根据不同品种食葵籽粒大小,清选装置上下筛分别配套筛孔尺寸为20、18 mm和18、16 mm的两组编织筛网。通过清选过程物料动力学分析,获得影响该装置工作性能的主要因素为气流方向角、曲柄转速及筛面倾角。应用Fluent-EDEM耦合技术仿真模拟食葵清选过程,验证清选装置结构合理性。以大籽粒“三瑞10号”和小籽粒“葵花363”两种食葵为试验对象,气流方向角、曲柄转速及筛面倾角为影响因素,含杂率和损失率为评价指标,在自制清选装置台架上分别开展正交试验,利用综合分析法得出影响清选性能的主次因素依次为曲柄转速、筛面倾角、气流方向角,较优参数组合为气流方向角21°、曲柄转速250 r/min、筛面倾角4°,此时含杂率低于3%,损失率低于2%,满足食葵机械化收获标准,且作业性能优于已有食葵清选装置。该研究可为食葵机械化收获过程中清选系统的改进优化提供技术支撑。     

光电信号与收割机谷物产量数据转换模型的构建与验证

为了准确获取联合收割机作业过程中的谷物产量信息,自主研发了基于光电漫反射原理的联合收割机谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据采集模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。在研究了联合收割机田间工作状态和籽粒升运器刮板谷堆近似模拟形状的基础上,提出了分段式光电信号与收割机谷物产量数据转换模型。同时为了进一步消除收割机作业过程中产生的奇异点数据,提出了基于籽粒升运器转速的双阈值动态均值滤波的数据预处理方法。结果表明,采用该方法可以有效剔除奇异点数据,提高产量数据整体平滑度。田间试验结果表明,在考虑升运器转速条件下,该研究提出的分段式谷物产量数据转换模型动态验证误差小于3.50%,满足联合收割机谷物产量计量的实际需要。     

黄淮海夏玉米机械化粒收质量及其主要影响因素

针对黄淮海夏玉米区机械粒收质量差及其主要影响因素不明确,该研究选择黄淮海夏玉米区2013-2019年机械粒收技术联合试验示范的1 250组测试样本进行籽粒含水率、破碎率、杂质率和损失率等粒收质量统计分析,结果表明,夏玉米机械粒收时籽粒含水率平均为27.38%,破碎率平均为9.29%,杂质率平均为1.68%,损失率平均为3.28%,籽粒含水率和破碎率明显高于全国平均值。从不同年份收获质量看,2018、2019年收获籽粒平均含水率下降至25.45%和25.05%,平均破碎率下降至9.07%和7.88%,虽仍然高出国家玉米机械收获规定的破碎率标准(≤5%)的要求,但收获质量已发生明显改善。破碎率与收获期籽粒含水率之间呈二次曲线关系,破碎率最低时籽粒含水率为21.08%。因此,破碎率高仍然是黄淮海夏玉米机械粒收存在的主要质量问题,而收获期籽粒含水率高是导致破碎率高、制约机械粒收的主要原因。针对黄淮海夏播区热量资源梯度分布差异较大,玉米收获季节窗口期短的特点,选择早熟、脱水快的品种,进行品种脱水与区域气候资源配置,进一步降低收获期籽粒含水率,规范宜机械粒收栽培技术以及收获机操作规程是破解黄淮海夏玉米粒收质量差的关键。     

大豆玉米兼用清选装置的设计与试验

为解决大豆玉米间套作中收获机清选装置小,清选通用性差、清选时间不足导致的作业效果差等问题,该研究以4LZ-3.0Z小型自走式谷物联合收获机清选装置为基础,改进了一种大豆玉米兼用清选装置的试验台,首先使用EDEM建立玉米清选主要脱出物离散元模型,应用EDEM-Fluent耦合仿真对比原筛箱A（直上筛和下筛）、改进筛箱B（上筛分段、下筛凹面）、改进筛箱C（下筛凹面更大）的清选过程,验证设计合理性。然后选取振动频率、上筛倾角、下筛倾角为试验因素,以含杂率和损失率为试验指标,对大豆和玉米分别进行单因素试验和响应面试验,研究所选试验因素对试验指标影响,并分别获得两种作物最佳工作参数组合。仿真试验结果表明：筛箱B中籽粒透筛区域和物料移动趋势相对于A、C更加利于清选。试验结果表明：所选试验因素对试验结果均有显著影响（P＜0.05）,对于两种作物,当振动频率增大,损失率和含杂率均先降低后上升;当上筛和下筛倾角增大,含杂率先下降后上升,损失率持续下降。大豆响应面试验结果表明：当振动频率为5.9 Hz、上筛倾角为10.5°、下筛倾角为6.5°,最优清选效果含杂率均值为0.622%,损失率率均值为0.439%;玉米响应面试验结果表明：当振动频率为4.7 Hz、上筛倾角为10.3°、下筛倾角为8.6°,最优清选效果含杂率均值为0.956%,损失率均值为0.771%,对比原机的清选装置,改进后大豆清选时含杂率降低38.8%,损失率降低45.9%;玉米清选时含杂率降低29.9%,损失率降低30.1%。本文可为大豆玉米通用联合收获机设计提供理论基础。     

卧辊式摘穗机构摘穗辊高度差对玉米籽粒损失的影响

针对卧辊式摘穗装置存在的玉米籽粒损失严重、含杂率高等问题,该文通过理论分析和台架试验相结合的方法对摘穗过程中两辊高度差对玉米损伤的影响及趋势进行了分析。单因素试验和方差分析表明,θ(两辊轴线垂直的平面内,两辊中心连线与水平面的夹角用θ表示)对玉米籽粒损失率有显著的影响(P0.05)。θ在24°~30°范围内,玉米平均籽粒损失率呈现明显的下降趋势,θ在30°时玉米平均籽粒损失率最小,3次试验的平均籽粒损失为0.242%~0.483%;θ在33°、36°时,籽粒损失率较小,且相差不大。利用高速摄像技术对摘穗过程分析发现,θ较小时,果穗滞留摘穗辊和"弹跳"现象是造成果穗二次损伤的主要原因;θ较大时,玉米植株喂入困难,玉米秸秆弯曲严重甚至折断。为此,提出了在低位辊上安装弧形隔板的优化方案,试验验证表明,果穗通过弧形隔板滚动出摘穗区域,避免了低位辊对果穗的损伤,有效降低了玉米果穗的啃伤和籽粒损失率。该研究为卧辊式玉米摘穗装置的优化改进提供了参考。     

轮式刚柔耦合减损玉米摘穗割台的设计与参数优化

为解决玉米收获机械摘穗割台籽粒损失率高的问题,该文提出利用刚柔耦合原理进行割台减损的方法。通过对摘穗过程中的果穗和籽粒进行受力分析,理论计算果穗的碰撞过程,确定改变摘穗接触部件的结构和材料,以降低籽粒损失;设计了轮式刚柔耦合减损摘穗装置,对摘穗轮进行了受力分析,依据受力分析结果及尺寸边界条件确定了摘穗轮、支架及缓冲弹簧的结构尺寸;在拉茎辊转速、摘穗轮半径、柔性体厚度三因素下,进行了三因素三水平Box-Behnken响应曲面分析法的试验设计;通过试验建立了籽粒损失率与三因素的回归数学模型,确定轮式刚柔耦合摘穗机构最优参数为:拉茎辊转速700 r/min,摘穗轮半径15 mm,柔性体厚度4 mm;在籽粒含水率为21.8%、16.7%和13.4%下,进行了轮式刚柔耦合摘穗机构和板式摘穗机构的对比试验,籽粒损失率分别降低了53.4%、48.6%和47.0%。该研究为改进玉米收获机械割台提供了理论依据和设计参考。     

双通道喂入式再生稻收获机研制

针对再生稻的头季稻机械化收获和低碾压率收获需要,该文设计了一种双通道喂入式再生稻收割机,主要由履带式底盘、割台、2套左右对称布置的脱粒清选装置和秸秆粉碎器、粮箱及动力与传动系统等组成。基于再生稻头季稻机械收获稻茬碾压模型确定其割幅为3000 mm,底盘轨距1500 mm,履带宽度400 mm,履带接地长度1800 mm。对双通道割台、秸秆粉碎器等关键部件进行设计分析,确定搅龙中部2个螺旋叶片起始位置的周向夹角为180°、秸秆粉碎器排草尾板外侧板倾角为8.2°、内侧板倾角为6°、上盖板与垂直方向夹角为63°。田间试验结果表明:该机作业速度可达0.8 m/s,喂入量4.6 kg/s,总损失率2.1%,含杂率0.4%,破碎率0.2%。直行碾压率26.7%,作业性能稳定,作业过程顺畅,尾部秸秆粉碎器可将碎秸导入履带碾压区。与现有常规收割机相比,该机可使再生稻头季稻的直行碾压率降低16.2%,可使再生季每公顷增产23.9%。该研究可为长江中下游地区再生稻机械化收获技术与装备研究及推广提供参考。     

挖拔式木薯收获机的研制与样机试验

摘要：针对木薯块根在土壤中分布的复杂性,为了将木薯块根顺利地从各种松硬程度不同的土壤收获出来,模拟人工收获木薯的机理,借鉴马铃薯、大蒜、红薯等根茎类作物收获机械的基本原理和结构,以木薯生物和物理特性为依据,该文研制出一种可一次性完成薯块的挖掘、分离、输送等工作的挖拔式木薯收获机。该文主要介绍了挖掘铲、夹持输送机构及动力传输机构及关键参数的确定。该栅条式挖掘铲的关键参数为铲平面倾角为20°,铲长为550 mm,铲宽为1 000 mm。计算出整机总传动比为2.29,变速箱传动比为2,输出速度为500 r/min,链传动的传动比为1.15,输出速度为435 r/min。该机与中型拖拉机配套使用,通过样机的试制和田间试验结果表明：挖拔式木薯收获机整机运行平稳,总体达到挖拔结合收获木薯的要求。     

4YZT-2型自走式鲜食玉米对行收获机设计与试验

为解决国内鲜食玉米收获机械化程度低,玉米种植户劳动强度大的问题,该文设计了适应中国鲜食玉米小地块种植规模的收获机。由于鲜食玉米特殊的采摘条件,该机摒弃了传统摘穗模式,通过斜辊掰穗,完成鲜食玉米自上而下的掰穗过程,以降低对玉米果穗作用力,使果穗从茎秆上分离下来,实现了对脆嫩玉米的收获要求。为验证机器性能的可靠性、实用性,进行了田间试验,以摘穗台高度40～55 cm、拉茎带转速450～600 r/min、掰穗辊间隙25～34 mm作为试验因素对喂入姿态成功率和果穗损伤率进行三因素四水平二次回归正交试验;采用极差分析和方差分析对各因素的影响显著性进行判断,得出各因素对喂入姿态成功率和果穗损伤率的影响显著性顺序分别为:夹持拉茎带转速摘穗台高度掰穗辊间隙和夹持拉茎带转速掰穗辊间隙摘穗台高度。各试验因素最优化参数组合为摘穗台高度47.5 cm,夹持拉茎带转速525 r/min,掰穗辊间隙29.5 mm,在该组合下茎秆喂入成功率为81%,果穗损伤率为5.4%。将对应参数进行试验验证,得到优化后最佳工作参数下:茎秆喂入成功率为83%,果穗损伤率为4.7%,优化预测模型可靠。该研究可为玉米收获机械化提供技术路线,其摘穗方式可为其他类型的玉米收获机研发提供参考。