基于EDEM的双螺旋奶牛饲喂装置给料性能分析与试验

奶牛精确饲喂技术的实施不仅能够促进奶牛业健康发展,而且还能够提高牛场经济效益。基于牛场现状,该文在设计的等径双螺旋精确给料的奶牛饲喂装置基础上,理论分析了物料输送速度与给料时间,通过Solidworks对双螺旋给料装置进行了三维建模,并利用EDEM软件分别对40 mm搅龙和70 mm搅龙不同转速(80、100及120 r/min)的给料过程进行了离散元仿真,分析了装置给料稳定性,结果表明,40 mm搅龙在转速为120 r/min时变异系数为0.052 2,70 mm搅龙在转速为100 r/min时变异系数为0.105 2,给料稳定性最优。为进一步验证仿真结果,在搭建的双螺旋给料饲喂装置上,对40 mm搅龙和70 mm搅龙进行了给料试验,试验结果显示,40 mm螺距搅龙转速120 r/min和70 mm搅龙转速100 r/min时给料稳定性最优,试验结果与仿真结果吻合。在验证装置给料稳定性基础上,对给料精度进行了试验,结果显示:40 mm搅龙和70 mm搅龙在80、100、120 r/min等不同工作转速组合下,给料精度均大于95%,当40 mm搅龙转速为120 r/min,70 mm搅龙转速为100 r/min时,给料时间为14.1 s,给料量为6.009 kg,装置给料精度不低于99.835%,符合奶牛精确饲喂效率与精度要求。     

基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断

【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利用计算机视觉虚拟技术快速精准判断作物生长营养状况、反演生长过程提供思路和方法。【方法】本研究以超级杂交稻‘两优培九’为试验对象进行了田间试验。设置4个施氮(N)水平:0、210、300、390 kg/hm^2。在水稻幼穗分化期及齐穗期,扫描获取水稻顶一叶、顶二叶、顶三叶叶片、叶鞘图像数据,共1920组。通过图像处理技术,获取19项水稻特征指标。分别应用BP神经网络和概率神经网络对19项水稻特征指标进行水稻氮素营养诊断识别,并对诊断指标进行了优化和标准化。比较了两个建模方法的灵敏性。【结果】1)幼穗分化期水稻的整体识别准确率均高于齐穗期水稻的整体识别准确率;三个部位叶片的图像数据,以顶三叶最为可靠;2) BP神经网络对幼穗分化期及齐穗期水稻19项特征指标进行氮素营养诊断的整体识别准确率均高于概率神经网络。其中BP神经网络对幼穗分化期顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达90%。概率神经网络对幼穗分化期顶二叶、顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达82%。【结论】幼穗分化期水稻顶3叶叶片特征最具区分度,易于进行氮素营养诊断识别,可作为氮素营养诊断的有效时期和部位。叶片的6项RGB、HSI颜色空间分量组合最能体现其氮素营养状况。识别效果以BP神经网络好于概率神经网络方法,其整体识别准确率达90%。     

基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究

为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性和效率，综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术，实现对鸡蛋表面裂纹的无损检测和分级。首先，通过计算机视觉系统获取鸡蛋表面的图像，对图像分析处理，提取了裂纹区域和噪声区域的5个几何特征参数。其次，将5个参数作为输入，建立结构为5-10-2的BP神经网络模型，对裂纹进行识别和鸡蛋的自动分级。试验结果表明模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了92.9%，对整批鸡蛋的分级准确率达到了96.8%。     

分段螺旋式甘草茎秆揉切装置设计与试验

针对全混合日粮饲草料揉切需求，该研究设计了一种分段螺旋式甘草茎秆揉切装置，对分段螺旋叶片的主体结构和搅龙结构参数进行设计，建立了刃口曲线方程，分析了装置揉切机理，并试制了分段螺旋式甘草茎秆揉切装置试验台。以搅龙转速、加工时间、填充系数、刀片与底壳间隙为因素，以粒度、破节率、单位质量能耗为指标，开展四因素三水平Box-Behnken试验，对试验结果进行方差分析和二次回归拟合，得出各因素对粒度影响显著性由大到小为加工时间、搅龙转速、填充系数、刀片与底壳间隙；对破节率的影响显著性由大到小为加工时间、填充系数、搅龙转速、刀片与底壳间隙；对单位质量能耗的影响显著性由大到小为填充系数、加工时间、搅龙转速、刀片与底壳间隙。对交互影响因素进行响应曲面分析并进行参数优化验证试验，结果表明：当搅龙转速为25 r/min、加工时间为12 min、填充系数为0.46、刀片与底壳间隙为15 mm时，甘草茎秆的揉切粉碎粒度为11.76 mm，破节率为83.27%，此时单位质量能耗为9 959.82 J/kg，试验值与模型理论值误差不超过7%，参数优化模型合理，满足作业要求。研究结果可为全混合日粮搅拌机的研发提供理论依据。     

基于高光谱成像技术的青香蕉碰撞损伤检测

针对青香蕉早期轻微碰撞损伤无法用肉眼和RGB图像识别的问题，该研究利用光谱数据与图像信息，实现青香蕉早期轻微碰伤的检测和碰伤程度区分。通过高光谱成像仪获取碰撞损伤试验样品的光谱数据和图像信息，对原始光谱数据进行预处理和异常样本的剔除。通过特征波长提取，获取特征波长下的低维图像中创面区域像素点的分布数据，同时结合全像素点下的光谱反射率数据，将其作为BP神经网络模型的训练集和测试集，建立青香蕉碰撞损伤程度界定的无损检测模型。试验结果表明，利用高光谱技术可以识别肉眼不可见的轻微碰撞损伤，形成的BP神经网络检测模型的总体识别准确率为95.06%，并且可输出碰伤等级的可视化图像。研究为开发青香蕉碰伤快速无损检测系统提供理论依据。     

基于迁移学习的棉花叶部病虫害图像识别

针对传统图像识别方法准确率低、手工提取特征等问题,该研究以棉花叶部病虫害图像为研究对象,利用迁移学习算法并辅以数据增强技术,实现棉花叶部病虫害图像准确分类。首先改进AlexNet模型,利用PlantVillage大数据集训练取得预训练模型,在预训练模型上使用棉花病虫害数据微调参数,得到平均测试准确率为93.50%;然后使用数据增强技术扩充原始数据集,在预训练模型上再训练,得到最终平均测试准确率为97.16%。相同试验条件下,该研究方法较支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和BP(Back Propagation,BP)神经网络以及深度卷积模型(VGG-19和GoogLeNet Inception v2)分类效果更好。试验结果表明,通过迁移学习能把从源领域(PlantVillage数据集)学习到的知识迁移到目标领域(棉花病虫害数据集),数据增强技术能有效缓解过拟合。该研究为农作物病虫害识别技术的发展提供了参考。     

多特征融合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承变工况条件下卷积神经网络在特征提取过程中无法充分提取全局特征信息的问题,该研究提出一种MSCNN-Swin滚动轴承故障诊断方法。首先,在数据处理模块中利用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)将一维振动信号转化为二维时频图像,以保留原始信号的时频特性;然后,在局部感知模块中利用多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural networks, MSCNN)对故障信息的局部特征进行提取,并使用卷积块注意模块(convolutional block attention module, CBAM)提取关键信息;进一步构建特征提取模块,引入残差连接提高前后特征信息的利用效率,通过SwinT网络(swin transformer)学习故障信息的全局特征;最后使用全局平均池化代替全连接层进行故障识别。使用美国凯斯西储大学轴承数据集与自制数据集进行试验验证,试验结果表明,本文方法在可视化试验中的故障识别准确率为99.67%,在变工况试验中的故障识别准确率为95.01%～99.66%,不同编码方式试验中的故障识别准确率为100%。在自制数据集中,故障诊断准确率达到99.18%。与CWT-LeNet5、CWT-VGG16、CWT-ResNet18和CWT-Swin相比,本文方法在变工况条件下的平均故障识别准确率分别提高8.79、8.64、3.49和3.18个百分点,在自制数据集中分别提高5.23、2.74、1.40和1.26个百分点。本文方法实现了变工况等复杂条件下滚动轴承不同故障状态的识别,能够充分提取轴承故障的全局特征信息,具有较高的故障诊断准确率和良好的泛化能力,可为变工况条件下的滚动轴承故障诊断提供参考。     

基于种蛋图像血线特征和深度置信网络的早期鸡胚雌雄识别

为了实现孵化早期鸡胚雌雄识别,构建了机器视觉采集系统,在LED光源下获取180枚鸡种蛋孵化第4天的图像。首先对鸡种蛋图像进行RGB分量提取、中值滤波、感兴趣区域提取等预处理,然后利用限制对比度自适应直方图均衡化、形态学处理、最大类间方差阈值分割和八连通域去噪等方法凸显血线纹理,并通过方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)提取图像的全信息特征和利用灰度共生矩阵提取能量、对比度、相关性、熵、均匀度等5个特征,对HOG全信息特征采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,最后利用全信息特征和PCA降维特征-灰度共生矩阵特征组合的简化特征,分别构建支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传递(back propagation,BP)神经网络、深度置信网络(deep belief networks,DBN)3种鸡胚雌雄识别模型,并比较不同模型的识别准确率。试验中,全信息特征比简化特征构建的模型识别准确率高,基于简化特征的BP、SVM、DBN模型测试集识别综合准确率分别为51.67%、60%和58.33%,基于全信息特征的BP、SVM、DBN模型测试集识别综合准确率分别为58.33%、63.33%和83.33%。其中,基于全信息特征的DBN模型识别准确率最高,达到83.33%。结果表明机器视觉技术为孵化早期鸡胚雌雄识别提供了一种可行方法。     

采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断

针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP（Back Propagation）神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM（Self Organizing Maps）神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN（Controller Area Network）总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、PSO-SOMBP（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络及改进量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO）算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明, LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.111 8、平均相对误差为0.005 8、均方误差为0.000 3,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2 431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.000 6,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。     

玉米种子活力近红外光谱智能检测方法研究

为了实现玉米种子活力的快速无损检测,提出利用近红外光谱和BP神经网络来建立玉米种子活力智能检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,采集样本的近红外光谱。分别通过卷积平滑(S-G)和多元散射校正(MSC)及二者组合的方法消除光谱噪声和去除奇异光谱。然后分别用主成分分析(PCA)和离散多带小波变换(DWT)提取光谱特征,作为BP神经网络的输入。依据预处理及特征提取的不同构建出6种BP神经网络种子活力检测模型。试验结果表明,组合预处理方法与主成分分析特征提取结合构建的模型最优,其识别的准确率为95.0%,平均识别时间为26.25ms。研究结果为玉米种子活力的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。     

谷物联合收割机电控全液压转向系统建模与仿真

为研究谷物联合收割机视觉导航系统中电控全液压转向系统的操纵性能,该文介绍了联合收割机视觉导航系统结构,在建立了电控全液压转向系统各组成部分的数学模型基础上,构建了系统的仿真模型,并进行了Simulink 仿真。仿真结果表明：联合收割机的侧向速度和横摆角速度的稳态值与实车试验结果一致,横摆角速度稳态值约为-12.5°/s,侧向速度稳态值约为-0.25 m/s,二者的稳态误差小于5%;在信号瞬态响应过程中,仿真与实车试验的过渡时间相同,约为1.8 s,仿真试验的侧向速度及横摆角度的响应速度皆快于实车试验结果,但二者总体变化趋势相同。所建立的系统模型准确、可靠,较好地反映了联合收割机转向时动静态特性,为联合收割机视觉导航转向控制器设计提供参考依据。     

冲量式谷物流量传感器测产信号处理方法

为研究冲量式谷物流量传感器背景振动噪声的提取及剔除方法,以减小背景振动噪声对其测产精度的影响,设计了一套冲量式谷物流量传感器室内标定台架,通过变频调速器控制驱动电机实现输粮搅龙和刮板升运器转速的改变以模拟联合收割机的不同田间工况,并对双板差分冲量式谷物流量传感器的测产信号处理方法进行了研究。通过算术均值滤波初步滤除测量板和参考板输出信号中的随机噪声,通过对参考板滤波输出信号的离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)提取背景噪声的频谱特性,通过测量板和参考板DFT结果的频域差分实现测量板输出信号中背景噪声的剔除,对频域差分结果进行离散傅里叶逆变换(inverse discrete Fourier transform,IDFT)即可得到剔除了背景振动噪声后的传感器输出信号,再对其进行二次算术均值滤波,即得到最终的测产输出信号。通过室内台架标定,建立了谷物籽粒流量与测产输出信号和升运器速度之间的标定模型,并进行了室内模拟测产试验。试验结果表明:谷物流量范围为0.5~2.3 kg/s时,在不同的变频调速器输出频率下,最大测产误差不大于3.1%,测产精度较高且比较稳定,频域差分处理方法能较好地实现双板差分冲量式谷物流量传感器背景振动噪声的剔除。该研究可为冲量式谷物流量传感器测产系统的开发提供参考。     

履带式联合收获机水田作业转向运动学分析与试验

为设计适于水田土壤环境的履带式联合收获机导航控制器,需准确分析履带联合收获机在水田中的运动规律。该研究在建立履带联合收获机转向运动学模型的基础上,推导了低速侧履带转向滑移率和高速侧履带转向滑转率与转向半径、转向角速度、履带卷绕速度的关系,搭建了履带联合收获机转向运动参数测试系统,采用限幅平均滤波处理转速信号,滤波窗口宽度为10个采样值时,转速信号方差减小了60.8%;采用扩展Kalman滤波器融合定位数据和IMU传感器数据记录履带式联合收获机行进轨迹和航向角,航向监测标准差比滤波前减小53.6%。田间试验表明,水田中履带式联合收获机的转向半径和转向角速度主要与前进速度和滑转率、滑移率相关,高速度侧履带滑转率随前进速度的增加而增大,变化范围为0.066～0.378,低速侧履带滑移率接近1,由于履带转向时的滑移滑转,实际转向半径大于理论转向半径,转向半径修正系数的变化范围为1.737～2.947,与前进速度呈二次函数关系;实际转向角速度小于理论转向角速度,转向角速度修正系数的变化范围为0.315～0.677,与前进速度呈幂函数关系。研究结果可为水田作业的履带式联合收获机导航控制器设计提供理论依据和参考。     

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。     

光电漫反射式联合收割机谷物产量计量系统研发与性能试验

为了进一步提高联合收割机谷物产量计量系统的精度,自主研发了基于光电漫反射原理的谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据处理模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。光电式谷物产量计量系统计量作业时,当联合收割机籽粒升运器刮板输送谷物经过漫反射型谷物体积传感器时,会间歇性的阻断光路,从而产生脉宽信号,脉宽信号大小与刮板上谷物厚度成正比,同时升运器转速传感器输出转速信号,谷物产量计量数据处理模块将采集到的2路传感器信号进行放大、滤波和A/D转换后与GPS模块采集的联合收割机行进速度、经纬度信息由RS485总线传输至光电谷物产量计量软件系统,经光电式谷物产量模型处理后,将产量信息、速度信息、位置信息等实时显示在终端上。为了验证光电式谷物产量计量系统的性能,分别开展了室内主要传感器性能台架试验和系统田间动态性能验证试验,试验中谷物喂入量在0.1~6 kg/s范围内,台架试验表明升运器转速传感器测量误差小于2.00%,漫反射型谷物体积传感器测量误差小于3.50%。田间动态性能验证试验结果表明光电式谷物产量计量系统运行稳定,系统检测结果与实际测量结果决定系数R~2达到0.848 4,测产误差最大为3.51%,满足田间实际测产需要,为精准农业变量作业提供了科学依据。     

联合收割机行走半轴载荷测试系统构建与性能试验

为了给联合收割机行走半轴载荷谱的编制提供真实全面的载荷—时间历程,需要准确获取联合收割机行走半轴在典型作业工况下的载荷信号。该文在分析联合收割机工况特点和行走底盘结构特点的基础上,基于无线传感测试技术,通过选用合理的扭矩、转速传感器和数据采集系统,构建了一种联合收割机行走半轴扭矩和转速无线测试系统,并以沃得巨龙280型履带式联合收割机为样机搭载该系统,并进行了载荷测试性能试验,分析了该样机行走半轴在不同路面起步、直行、转弯时的扭矩和转速,确定了载荷测试性能的稳定性和可靠性。试验结果表明,该载荷测试系统方案合理、技术可行,所获数据稳定可靠。     

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。     

联合收割机稻麦收获边界激光在线识别系统设计与试验

针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会产生大量的灰尘,会对激光探测距离及信号反射产生影响。通过与作物特征阈值比较,对受灰尘影响的错误数据进行有效识别与剔除。采用移动平均数字滤波算法,消除系统测量噪声。通过信号阶跃变化模式识别算法,实现了收获边界的在线检测,准确推算出联合收割机作业割幅,并进行了田间试验研究。试验结果表明,该系统可实现在线监测,收获边界测量误差不大于12 cm,可为联合收割机智能监控系统的实际应用提供参考。     

稻麦联合收获机割台参数按键电控调节装置设计与试验

针对目前国产水稻联合收获机割台参数调整依赖于经验手工调节、操控不方便等问题,该文设计了水稻联合收获机割台参数按键调节装置,提出了拨禾轮转速自动控制方法,建立拨禾轮转速自动控制模型,结合模糊PID控制算法实现拨禾轮转速自动控制。割台参数按键调节装置由传感器、PLC控制单元、显示器、按键、驱动等模块构成。PLC接收按键信息发送控制信号驱动割台部件电动调节,传感器将检测信号送入PLC,由显示器实时显示调整情况。测试结果表明,通过割台参数按键调节装置能实现割台高度、拨禾轮高度、前后位置及转速参数的自动调节,调节相对误差分别为7.4%、3.4%、2.0%和7.8%;作业速度相对误差为3.4%;拨禾轮转速自动控制响应时间≤0.8 s,调整时间≤1.7 s,最大相对误差8.5%,控制精度达到91.5%,基本满足水稻收获机割台参数调节要求,可为水稻联合收获机智能操控提供技术支撑。     

纵轴流联合收获机籽粒夹带损失监测方法及传感器研制

针对联合收获机在收获高产水稻时籽粒夹带损失率偏高,籽粒夹带损失实时直接测量难度大的问题,该文提出了一种对纵轴流联合收获机籽粒夹带损失进行实时间接检测的新方法。试验研究了不同喂入量下纵轴流滚筒下脱出混合物中籽粒沿滚筒纵向与横向的分布规律,推导了籽粒沿纵轴流脱粒滚筒径向、轴向的分离概率模型并建立了籽粒夹带损失间接监测数学模型。为准确获取籽粒碰撞信息,试验研究了不同压电材料下籽粒碰撞输出信号特征及籽粒与不同材料敏感板间的碰撞过程,以此为基础研制了性能优良的籽粒损失监测传感器并对其进行了隔振结构设计。将研制的籽粒损失监测传感器安装到纵轴流联合收获机上,运用籽粒夹带损失间接监测方法进行了田间试验,试验结果表明,该文提出的籽粒夹带损失监测方法切实可行,研制的籽粒损失监测传感器工作性能稳定、准确,收获高产水稻时籽粒夹带损失最大测量相对误差为3.03%。该文的研究实现了籽粒夹带损失的实时自动监测,为工程实际运用奠定了良好的基础。