温室智能装备系列之一百零三 基于霍尔探测的新型温室轨道运输车规模化应用

正背景物料和设备搬运是温室内日常生产管理的重要方面,涉及果蔬采摘搬运、农资物料运输以及肥药管理设备转运等多项作业环节。依靠人工搬运存在低效率、高成本和安全性差等问题,而且温室内空间狭窄,重负荷的搬运作业不利于操作人员身体健康。近年来,随着北京市郊区温室规模逐步扩大,其内部物料运量和行程也不断增加,     

果蔬保鲜贮藏新技术

一、工艺流程新鲜果蔬→清洗→表面杀菌消毒→漂洗→涂膜→贮藏二、操作方法(一)原料选择保鲜的原料应选取鲜嫩(最好为8成熟)无腐烂、无严重虫害、无损伤的果蔬产品,采摘后需马上进行杀菌、保鲜处理,尽量减少采摘后与保鲜处理前之间的存放时间。(二)清洗采摘后的果蔬放入干净自     

温室采摘机器人末端执行器研究进展

采摘是温室果蔬生产工作中最耗费劳动力和时间的环节之一,随着机械化作业水平的提高,越来越多的温室采摘机器人被应用于温室果蔬采摘作业中。末端执行器作为温室采摘机器人的关键部件,在提高采摘机器人采摘效率和作业稳定性方面发挥着重要作用。文章概括了国内外番茄、黄瓜、草莓、甜椒等温室大宗果蔬的采摘机器人末端执行器的研究现状,通过分析已研制的末端执行器的功能、原理和主要结构,总结目前温室采摘机器人末端执行器研究过程中的主要问题以及未来的研究方向。     

自配涂膜保鲜剂贮藏果蔬新技术

1、工艺流程新鲜果蔬→清洗→表面杀菌解毒→漂洗→涂膜→贮藏 2．工艺要点 （1）原料选择。保鲜的原料应选取鲜嫩（最好为八成熟）无腐烂、无严重虫害、无损伤的果蔬产品，采摘后需马上进行杀菌，保鲜处理，尽量减少采摘后与保鲜处理前的存放时间。     

基于灰色粒子群算法的温室环境多目标优化控制

引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃,相对湿度从47.2%提升为59.35%,耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比,选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化,得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下,经过20 min温室内温度和相对湿度调控,即可达到茶苗生长的要求。     

常温下果蔬保鲜贮藏技术

水果、蔬菜保鲜贮藏,是降低果蔬损耗、提高经济效益的根本途径。然而,目前国内果蔬保鲜均采用低温贮藏法,成本高、投资大,不易普及推广。本文介绍的为常温下果蔬保鲜贮藏技术,不需设备投资,成本低、操作方便、保鲜周期长,中小企业及个体农户均可应用。一、原料选择应选择刚采摘、无腐烂变质、无破损的果蔬产品,采摘后用清水洗净表皮上的污垢及残留农药。二、灭菌处理果蔬在生长过程中受地表土壤、空气中微生物的影响,果蔬表面会有大量有害病菌,在贮藏过程中会大量     

可食用涂膜果蔬保鲜技术

可食用涂膜果蔬保鲜技术是根据果蔬采摘后生理变化的特点，科学地选用对人体无毒害的食用级抗氧化护色剂、杀菌刹、抑菌剂、成膜剂复合配成果疏涂膜保鲜液，只要将该液浸、喷或涂于果蔬表面即可形成一层透明质半透气性可食用保鲜薄膜，不需冷藏，常温下酱通果蔬保鲜期长达4个月以上，难保鲜的品种，（如荔枝、草莓等）保鲜期也达1个月以上，而每千克保鲜成本仅为3分钱左右。     

物理保鲜技术在果蔬贮运中的应用

果蔬的营养价值极高,但在采摘后极易变质腐烂,如果不能做到有效的保鲜,往往易失去其营养价值。果蔬的保鲜技术主要分为物理措施、化学措施和生物措施等,其中物理保鲜技术应用最为广泛。物理保鲜技术通过调节贮存环境中的温度、湿度、气体环境、光照,以及覆膜材质等来达到减弱果蔬呼吸作用、水分蒸发和微生物活动等目的,能有效地延长果蔬运输的储藏时间。本文从物理保鲜角度出发,阐述了各种保鲜的作用原理、作用方法与特点,并指出各种保鲜措施存在的问题,以期为日常生活中的果蔬储藏保鲜提供参考。     

常温下果蔬保鲜贮藏新技术

水果蔬菜保鲜贮藏,是降低果蔬菜损耗、提高经济效益的根本途径。然而目前国内果蔬保鲜均采用低温贮藏法,成本高、投资大、不易普及推广。本文介绍的一种常温下果蔬保鲜贮藏技术,成本低、操作方便、保鲜周期长,中小企业及个体农户均可运用。1 原料选择 选择无变质腐烂、无破损,刚采摘新鲜的果蔬产品。采摘后用清水洗净表皮上的污垢及残留农药。     

常温下果蔬保鲜贮藏新技术

<正> 水果蔬菜保鲜贮藏,是降低果蔬菜损耗、提高经济效益的根本途径。然而目前国内果蔬保鲜均采用低温贮藏法,成本高、投资大、不易普及推广。本文介绍的一种常温下果蔬保鲜贮藏技术,成本低、操作方便、保鲜周期长,中小企业及个体农户均可运用。1 原料选择选择无变质腐烂、无破损,刚采摘新鲜的果蔬产品。采摘后用清水洗净表皮上的污垢     

生物工程视域下电商果蔬贮运保鲜技术应用研究

发展生物工程保鲜技术是解决电商果蔬贮运难题的必然举措与有效尝试。文章从生物工程的角度分析当前电商果蔬贮运生物保鲜的原理,重点分析生物保鲜技术的应用现状、问题及原因,最终对生物保鲜技术的发展趋势进行判断,结论显示:在电商果蔬贮运的过程中,生物保鲜的技术原理是通过生物方法降低果蔬与空间的接触,并通过各种生物试剂抑制果蔬的氧化作用,降低乙烯的产生速度,从而有效延缓果蔬的成熟速度;目前生物保鲜技术应用较为广泛,但是保鲜剂类型还相对单一。随着技术的发展,未来生物保鲜技术在电商果蔬贮运中会应用的越来越广泛,其应用趋势是生物保鲜与其他保鲜技术相融合、生物保鲜技术产品的将由单一型保鲜剂到多元型保鲜剂,在确保果蔬保鲜安全的情况下,提升果蔬的保鲜效果。     

杨梅采后保鲜技术研究进展

一般果蔬保鲜技术有物理保鲜和化学保鲜。物理保鲜包括热处理,低温处理,气调,辐照,臭氧,抽真空或者以上数种方式结合使用。化学保鲜有涂膜。也有生物方面,利用基因工程抑制果蔬成熟期乙烯生成等。本文主要阐述杨梅采摘后的保鲜技术。     

生鲜农产品物流中心选址的优化研究

基于生鲜农产品具有保鲜时间短、易变质等特点,对生鲜农产品物流中心的选址进行优化,可缩短其流通时间并提高农产品保鲜率。以最低的生鲜农产品配送成本为目标,构建了选址优化模型,提出了相应的求解算法,并通过仿真试验验证了模型的可行性。     

改进蚁群算法在果蔬采摘机器人路径规划中的应用

果蔬采摘机器人如何在复杂多变作业环境中,特别是多丘等特殊地理面貌中,能够快速选择最佳路径实现安全避障完成作业任务,就涉及到果蔬采摘机器人路径规划问题。针对基本蚁群算法(Traditional Ant Colony Algorithm,TACO)搜索效率低、易陷入局部最优及易出现早熟收敛等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法(Improved Ant Colony Algorithm,IACO)的果蔬采摘机器人路径规划方法。首先,采用栅格法建立4种不同规格环境模型;其次,为缩减路径搜索初期时间消耗、加快搜索速度和扩大全局寻优能力,综合考虑搜索路径上当前节点、下一节点和目标节点间的几何关系,设计新的启发函数因子,并在此基础上对状态转移规则进行改进;为保留每次循环最优路径的信息优势,增加路径选择多样性和改善算法收敛性能,通过引入精英策略和信息素局部与全局相结合的更新策略对信息素更新规则进行改进。最后,通过与其他算法仿真试验结果比对分析,证实改进算法在解决复杂特殊地理环境下果蔬采摘机器人最优避障路径规划具有有效性和优越性。     

高杆摘果器

产品特点及使用方法：人站在地面可采摘4,5米高的各种水果、花椒等果蔬产品。其前端斜面上有一剪刀,将需采摘的果蔬套人剪刀口时,按动把手上的开关,将果蔬剪下落人摘果筐内,再进行第二次采摘,至筐内装满果蔬后,倒入地面上的容器内。可连续采摘。经济实用。     

温室甜椒采摘机器人

<正>温室内蔬菜采摘,尤其是茄果类蔬菜采摘是世界难题,人力成本的不断上升,种植者不断呼吁降低劳动强度,机器代替人们进行工作终将成为大趋势。随着人工智能技术的发展,温室果蔬采摘机器人研究成为当今热点。2018年7月,在荷兰举办了一场甜     

温室采摘工具研究进展

正目前,随着劳动力成本持续上升,绿色产业的发展呈现不稳定状态。因此温室种植者需要不断探索新的方法来提高温室的生产效率,降低运行成本。个别地区的温室种植者通过改进采摘工具,将传统的手持采摘设备发展为全自动采摘机械,从而提高收获的工作效率。采摘工具N a t e是一家采摘工具制造商,为了尽量简化温室作物的采摘程序,Nate的公司生产了3个不同型号的产品来提高收获过程中的生产效率。Nate认为每个温室种植者都应该备     

双鸭山农场休闲农业破茧成蝶

正莲叶接天,荷花映日。夏天里的果蔬王国像披上了一件彩色的霞衣,簇簇鲜绿,朵朵金红。棚室里,果实累累,香气馥郁。远处,采摘嬉戏的游客,络绎不绝。这是黑龙江农垦双鸭山农场推进田园综合体建设过程中打造的一处温室采摘点。"农场耕地少,所以我们要利用丰富的生态、林业和区位等优势,加快建设田园综合体,放大洼地效应,使人流、物流、资金流向农场不断汇聚。"农场党委书记、场长、农场社会行政管理委员会主     

浅析江心沙农场果蔬生产现状、问题与对策

为确保江心沙农场果蔬生产的持续健康发展,从果蔬生产的产品、种植方式、生产规模、产量水平、生产组织与销售等方面分析了江心沙农场果蔬生产的现状,同时从土地资源的制约和占用、产品的结构、生产季节与劳动力等方面分析了农场发展中存在的问题,并针对上述问题提出了江心沙农场果蔬生产发展思路和相关解决对策,以供参考。     

苹果采摘机械手的逆运动学求解研究

为了提高苹果采摘机械手的采摘成品率,保证采摘后苹果质量,提出一种引入采摘综合因素的苹果采摘机械手的逆运动学求解方法。首先,采用Denavit Hartenberg模型对苹果采摘机械手进行建模,并将逆运动学求解问题转化为规划问题,其中,目标函数为所求得逆运动学参数对应的机械手末端中心坐标与待求坐标欧式距离。然后,在遗传算法选择、交叉、变异算子进行全局搜索的基础上,结合非线性规划对目标函数进行局部搜索。最后,借助随机森林算法将逆运动学求解结果分为3个姿势等级。试验表明,非线性遗传算法在苹果采摘机械手的逆运动学求解上相比遗传算法精度提高了8～25 mm,随机森林算法可以很好地对其求逆结果进行优化,从而提高苹果采摘成品率。