苗间锄草机器人信息获取方法的研究

该文以移栽类蔬菜用苗间锄草机器人信息获取方法为研究对象,根据锄草机器人对实时性的要求,研究了以最小耗时和最大包容准确度为目标的信息获取方法。在RGB空间内利用植物G分量值的优势去除土壤等背景干扰,根据机器人前进方向上蔬菜苗株次序排列及苗株与杂草在形态特征和分布规律上的差异,设计了图像行像素直方图的参数组合方法,确定了苗株中心沿机器人前进方向的一维坐标。试验表明,锄草机器人前进速度在0～3km/h时,苗株一维坐标检测平均误差为±5mm,算法平均耗时小于20ms。该方法能够满足系统实时检测的技术要求,为锄草机器人田间作业奠定了基础。     

株间除草装置横向偏移量识别与作物行跟踪控制

株间机械除草技术与装置能有效摆脱田间除草的繁重体力劳动并消除化学除草方法所带来的危害,株间机械除草装置的牵引拖拉机在跟踪作物行时总会产生航向偏差,导致除草装置出现横向偏移,甚至无法进入除草的株间区域,同时还会增加伤苗率。为增大株间机械除草的作用区域和降低伤苗率,该文提出了通过作物行信息识别出株间机械除草装置与作物行横向偏移量的方法,并设计了株间机械除草作物行跟踪机构和控制器,实现了株间机械除草跟随作物行。采用正弦波和三角波2种标准信号作为横向偏移补偿量信号,对作物行跟踪控制器的性能进行了测试,试验结果表明：作物行跟踪控制器能较好地控制除草装置跟随横向偏移补偿信号,前进速度为0.5 m/s时正弦波信号跟踪最大误差10 mm,平均误差0.8 mm,三角波信号跟踪最大误差11 mm,平均误差1.2 mm。除草试验表明,作物行跟踪控制系统能较好地控制株间除草装置跟踪作物行,在0.5 m/s前进速度下跟踪最大误差为20.8 mm,平均误差2.5 mm;作物行跟踪控制明显减少了除草爪齿未进入株间区域的比例,在300 mm株距下,可保证93.3%的株间区域有除草爪齿进行除草作业,在200 mm株距下为85.9%;作物行跟踪控制降低了除草爪齿对作物的损伤,伤苗率从20%以上降到了12%以内,提高了株间机械除草的作业效果。     

基于里程信息融合的株间锄草刀定位数据优化方法

为提高株间锄草刀定位精度、降低机器视觉受外界因素的影响,该文提出里程信息融合机器视觉的方法对锄刀定位数据进行优化。通过分析定位数据校正和视觉滞后补偿的原理,设计了模糊逻辑校正器,通过模糊规则将模糊校正系统简化为单输入单输出形式,采用Mamdani模糊推理方法获得视觉数据可信度决策表,将可信度作为加权值生成校正锄刀定位数据,并提出采用实时里程信息作为视觉滞后补偿量的方法,给出补偿公式。田间刀苗距优化静态试验表明,视觉刀苗距误差为9.88 mm,优化后刀苗距误差为6.06 mm;动态试验表明,视觉数据出错率为4.8%～6.6%,刀苗距变化曲线显示,优化方法可有效过滤视觉坏点或不稳定的数据点,将视觉滞后纳入衡量标准,不同车速下动态优化后刀苗距平均误差为5.30～7.08 mm,较优化前降低了25%左右。研究结果表明,锄草刀定位数据优化方法可有效提高机器视觉静态和动态获取刀苗距的精度。该研究为提高株间锄草技术的锄刀定位精度提供了参考。     

基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法

株间机械除草技术可进一步减少化学除草剂的使用,有利于环境保护和农业可持续发展.为实现智能化的株间机械除草装置自主避让作物并进入株间区域,该研究提出了一种株间机械除草装置的作物识别与定位方法.利用2G-R-B方法将作物RGB彩色图像进行灰度化,再选用Ostu法二值化、连续腐蚀和连续膨胀等方法对图像进行了初步处理.根据行像素累加曲线和曲线的标准偏差扫描线获得作物行区域信息,以作物行区域为处理对象,利用列像素累加曲线、曲线标准偏差和正弦波曲线拟合识别出作物,并结合二值图像中绿色植物连通域的质心获得作物位置信息.试验结果表明,该方法可以正确识别出作物并提供准确的定位信息,能适应不同天气状况、不同种类的作物,棉苗正确识别率为95.8%,生菜苗正确识别率为100%,该方法为株间机械除草装置避苗和除草自动控制提供了基本条件.     

智能施药机器人关键技术研究现状及发展趋势

喷施化学农药是病虫害防治最主要的手段，对保证作物的产量起着至关重要的作用。传统的施药机械工作效率低，且使用同一施药量进行连续喷施作业易造成农药浪费、环境污染。随着农业智能化发展，机器人被广泛应用到农业植保作业中，智能施药机器人以减少劳动力投入、提高农药利用率、减少农药施用量以及减少环境污染为目的，实现了更加高效、精准的病虫害防治。智能施药机器人是集复杂农业机械、智能感知、智能决策、智能控制等技术为一体的现代农业施药装备，可自主、高效、安全、可靠地完成施药作业任务。为明确智能施药机器人及关键技术的国内外研究现状，本文总结了适用于不同作业场景的施药机器人的应用进展，从智能施药机器人的移动平台设计、喷雾装置设计、导航技术、智能识别技术4个方面进行分析，结合施药机器人作业环境的复杂多变性，分析智能施药机器人关键技术的现存问题，阐述智能施药机器人未来的发展趋势是精准变量施药、自主导航以及无人化作业，以期为智能施药机器人在未来的研究提供参考。     

基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置研制与试验

为了实现作物株间区域精确机械除草,设计了一种利用除草爪齿余摆运动原理的株间机械除草装置,研究了装置的除草和避苗工作原理,建立了相应数学模型并分析了除草爪齿余摆运动的参数对除草效果的影响,获得了合理的工作参数。在试验平台上进行了基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置避苗试验研究,试验结果表明,基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置除草爪齿避苗和除草切换控制快速可靠,室内试验的伤苗率小于8%;能够满足株距20cm及以上栽种的作物株间除草要求,可以保证每个株间区域均有除草爪齿进入实施除草;除草装置的前进速度不影响进入株间区域的除草爪齿数量,但前进速度的增加会导致伤苗率增大;进入株间区域的除草爪齿数量与作物栽种株距均匀性无关,仅与作物栽种的株距有关。该文为爪齿余摆株间除草装置精准控制提供依据。     

蔬菜嫁接机器人研制与试验

在中国,蔬菜嫁接仍以人工作业为主,为解决人工嫁接存在的作业效率低、成活率低、质量难以保证等问题,该文基于瓜、茄苗通用的"贴接法"嫁接技术,采用双工位上苗方式设计搬运装置、切削装置、上苗及送夹装置,利用虚拟样机技术构建瓜、茄类蔬菜嫁接机器人。经试验得出:切刀旋转半径为68mm,切刀转速为120r/min时,秧苗切削成功率98%,满足嫁接技术要求;嫁接速度为884株/h,嫁接成功率为95.7%,成活率为96.8%。因此,蔬菜嫁接机器人可有效解决人工嫁接存在的问题,取代人工嫁接作业。     

凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验

针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草。以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功耗为试验指标,采用响应面分析法,进行三因素三水平田间试验,分析各因素相互作用对作业性能指标的影响。试验结果表明,除草铲入土深度对除草率影响最显著（P＜0.01）,前进速度对伤苗率影响最显著（P＜0.01）,推程段凸轮转速和除草铲入土深度对株间除草单体避苗功耗影响最显著（P＜0.01）。在最优组合为前进速度0.56 m/s,推程段凸轮转速242 r/min,除草铲入土深度12.8 mm时,实际作业除草率为93.22%,伤苗率2.87%,单体避苗平均功耗 55.2 W,各项性能指标基本满足温室散叶生菜株间低伤苗除草作业需求。     

基于LabVIEW的八爪式机械株间除草装置控制系统

基于LabVIEW设计了八爪式机械株间除草装置的控制系统,采用除草铲齿与作物之间的距离作为阈值实现株间除草控制,对八爪株间除草装置控制进行了试验验证。通过对试验数据的分析,得到八爪除草装置在控制系统的作用下能够满足株间除草和绕苗的要求,使平均株距在30 cm以上的作物的伤苗率控制在10%以内,株间间隙覆盖率达到50%以上,并得出伤苗原因与台车位移误差、电磁装置吸合时间、铲齿初始位置有关。     

激光雷达实时提取甘蔗垄间导航线

针对高地隙底盘悬挂机具田间作业存在车轮压苗严重的现象,该研究以甘蔗为研究对象,提出一种基于固态激光雷达的作物行垄间导航线实时提取方法.首先通过三维激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)实时获取高地隙底盘正前方甘蔗行点云,利用点云变换、直通滤波和半径滤波对点云进行预处理,获取作物行...     

玉米田间机械-化学协同除草的杂草防除效果

施用除草剂和机械除草是目前杂草控制的两种主要手段，受农田环境、机具作业能力等限制，单一机械或化学防治均存在一定的局限性。该研究以玉米田为研究对象，设置机械除草协同减量化学除草策略，选取2种机械除草方式（行间与株间）和3种化学减量比例（减量25%、50%、75%）及2种化学施药方式（全幅和苗行）组合进行除草试验。从除草效果和玉米生长方面综合研究了机械-化学协同除草方式的杂草防除效果。试验结果表明：机械除草方式能够疏松土壤，使除草区域的土壤紧实度降低64.4%以上。除草处理后2周，行间机械除草的株防效为83.4%，优于株间机械除草的株防效46.7%；玉米吐丝期，机械-化学协同处理的除草效果优于单一机械除草，行间机械除草协同除草剂减施处理的除草效果优于同水平施药量下的株间机械除草协同除草剂减施处理；无论是在吐丝期还是成熟期，机械-化学协同除草处理的玉米叶面积和干物质量大于单一机械除草或化学除草，机械-化学协同除草模式可促进植株营养元素累积和作物生长；行间机械-化学协同除草处理的平均产量分别高出单一机械和化学除草模式29.0%和20.4%，株间机械-化学协同除草处理的平均产量分别高出单一机械和化学除草模式55.9%和5.1%；从玉米产量及其构成来看，机械除草协同除草剂减施25%处理的增产效果最优，该处理下的千粒质量和产量均高于其他协同处理。该研究明确了机械-化学协同除草策略对农田杂草防除和作物生长的影响，机械协同除草剂减施处理能在不降低除草效果的前提下减少除草剂施用和增加玉米产量。该研究为杂草绿色防控提供了新思路，研究结果可为玉米田除草剂减施提供参考。     

中耕期玉米田间避苗除草装置设计与试验

针对现有旱田避苗除草装置多依赖于智能导航平台,机械式避苗除草装置无法确定秧苗位置的问题,该文基于除草执行部件间歇式旋转运动的思想,设计了一种针对中耕期玉米田间使用的避苗除草装置,该装置由软轴、行程开关、步进电机、除草梳齿和测控系统等组成。当该装置需要执行避苗除草动作时,除草梳齿会旋转120°以躲避秧苗。在吉林大学的土槽实验室,进行了三因素四水平的正交试验,试验结果显示,在秧苗株距为26 cm,梳齿入土深度为20 mm,前进速度为5 km/h时,该装置的平均伤苗率为5.9%,平均除草率为94.7%,方差分析结果显示,玉米的种植株距对于伤苗率的影响最显著(P0.05),梳齿的入土深度对于伤苗率和除草率均有显著影响(P0.05),但是作业速度对于伤苗率和除草率无显著影响(P0.05)。该装置可以满足玉米田间"避苗除草"作业的要求,研究结果可为农田机械除草的优化和设计提供参考。     

基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法

为准确控制以余摆运动为原理的株间机械除草装置的除草爪齿避让作物,提出了基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法,介绍了爪齿余摆运动株间机械除草爪齿避苗控制算法的基本原理,根据余摆线运动特点推导出了除草爪齿避苗判断表达式,并设计了除草爪齿的旋转角速度控制器和除草爪齿避苗控制器。利用MATLAB对除草爪齿避苗控制算法进行了仿真分析,结果表明该算法能准确控制除草爪齿避让作物,前进速度对株间区域除草覆盖率影响小,但会受除草爪齿爪尖旋转半径影响,除草爪齿旋转半径越大,进入株间区域的除草爪齿根数越少,株间区域除草覆盖率降低。在试验平台上进行了验证试验,平均每个株间区域进入的爪齿根数和株间区域除草覆盖率与仿真分析结果一致。     

苗间除草部件入土深度PID自动控制系统设计与台架试验

除草部件入土深度(松土深度)对苗间机械除草装置的作业性能有较大影响。为提高大豆苗间机械除草装置除草部件入土深度的稳定控制、降低伤苗率和埋苗率,该文提出了基于超声波测距的苗间机械除草部件入土深度控制方法。在梳齿式苗间机械除草装置研究基础上,设计了除草部件入土深度控制系统。建立了除草部件入土深度调节液压控制系统的数学模型,并对建立的传递函数在Matlab/Simulink中进行了仿真和PID校正。仿真结果表明:该系统采用PID控制算法对期望松土深度值进行跟踪调节,其稳态响应时间为0.48 s,静差为0.06～0.09 mm。在室内苗间除草台架上进行了超声测距动态试验与松土深度控制试验。超声测距试验表明:应用HC-SR04型超声波模块并结合设计的仿形台对地表进行动态测距不再受地表苗、草等影响,在0.278、0.556和0.833 m/s 3种行进速度下,针对各个样本点的位置与人工测量相比,二者平均对照误差分别为:4.95、5.36和5.90 mm,最大对照误差分别为:6.6、7.4和8.3 mm。除草部件入土深度控制台架试验表明:控制系统能够实现苗间机械除草作业松土深度的稳定控制,在土槽行进速度0.278 m/s时,松土深度可稳定控制在(30±8)mm范围内,满足苗间除草的深度控制要求。该研究为解决苗间除草部件松土深度稳定控制问题提供新思路和借鉴。     

篱架式栽培葡萄株间除草机自动避障机构优化设计

针对篱架式栽培葡萄株间自动避障除草机作业时需要避开葡萄藤的要求,该文设计了一种自动避障机构,分析了自动避障机构躲避葡萄藤的工作原理。自动避障机构包括平行四连杆机构和避障触发机构,避障触发机构的关键部件是触杆,触杆由两段直线及连接两者的圆弧部分构成。在ADAMS中建立了参数化除草机模型,以触杆较长直线部分的长度L、中间过渡圆弧的角度θ和触杆与除草部件边缘的3个距离d1、d2、d3的组合D为试验因素,以作业后未除杂草面积S3为指标进行正交试验,得出D为显著因素。以D作为优化变量,对S3进行优化。优化结果表明,当D为225、300、212 mm时,S3取得最优值。田间试验表明,优化后平均除草作业覆盖率比优化前提高8个百分点以上,除草作业覆盖率的标准差降低,作业稳定性较好,可为篱架式栽培葡萄株间自动避障除草机优化设计提供参考。     

改进MobileViT网络识别轻量化田间杂草

为解决现有的田间杂草识别方法无法兼顾高准确率与实时性的问题,该研究提出了一种基于改进MobileViT网络的轻量化杂草识别方法。首先,该方法使用高效的MobileViT网络构建杂草特征提取网络,在保证特征提取能力的同时实现更少的模型参数量与计算量;其次,通过高效通道注意力机制加强下采样后特征图中的重要特征,进一步提升模型的特征提取能力;最后,特征提取网络中的MobileViT模块被用于同时学习局部语义信息和全局语义信息,仅通过少量模块的组合便能够准确地捕捉到不同类别杂草与作物间细微差异。为验证该方法的有效性,该研究以农田环境下采集的玉米幼苗及其4类伴生杂草图像为数据进行了模型训练,试验结果表明,该方法的识别准确率、精准度、召回率和F1分数分别为99.61%、99.60%、99.58%和99.59%,优于VGG-16、ResNet-50、DenseNet-161、MobileNetv2等常用卷积神经网络;同时,可视化结果表明该方法能够有效提取杂草图像中的关键特征,并抑制背景区域对识别结果的影响。该研究提出的方法能够精准、快速地区分出农田环境下形态相似的多种杂草与作物,可为智能除草设备中的杂草识别系统设计提供参考。