无人机变量施药实时监控系统设计与试验

在航空施药过程中,为保证单位面积施药量的一致性、实现施药流量的实时控制,提出一种航空变量施药分级控制算法。该算法根据各参数的等级和阀门开度建立分级控制表,再结合分级控制公式计算作业参数变化时阀门对应的开度,从而计算出施药流量,实现施药流量的自动调节。基于该算法设计了基于单片机多信息融合的航空变量施药实时监控系统,通过软硬件设计实现了对作业航迹、作业高度、作业速度、施药流量及药液余量等信息的实时监测,进行了航迹监测试验、施药流量监测试验、液位监测试验和变量施药控制试验等。结果表明,该系统可以准确监测多种作业参数,并可根据参数变化精准调控施药流量;飞行航迹监测平均偏差为0.98 m,施药流量监测平均误差为3.57%,液位监测平均误差为1.97%,系统对流量控制的最大误差为9.26%。     

基于农药喷施溯源的精准变量喷药监控系统设计与试验

针对现有大田精准施药系统主要以药量变量控制为主,缺乏农药喷施作业数据远程监测与溯源管理等问题,本文设计了基于农药喷施溯源的精准变量喷药监控系统,可实现农药精准变量喷施,作业地块、作业时间、作业面积、农药种类与配比、喷施药量、喷雾压力、实时流量和作业速度等信息的在线监测、实时显示和溯源管理。基于该系统分别开展了施药量计算精度、作业面积计算精度、物联网数据传输稳定性、变量调控系统动态响应、变量调控精度和农药喷施均匀性等试验。试验结果表明,北斗定位测速最大误差为1.33%,平均误差为0.82%,施药量计算误差为1.73%,作业面积计算误差为2.61%,数据丢失率为3.51%;速度连续变化下系统稳定调节时间为4～5 s;不同设定施药量和作业速度下,变量调控精度误差为2.45%;雾滴沉积点密度大于20滴/cm²下,在喷雾机行走和喷雾方向上的喷雾覆盖率变异系数均小于10%,满足精准变量作业要求。本研究可在实现药量变量调控下对农药喷施数据进行溯源管理,为后续开展大田作物农药残留风险评估提供支撑。     

植保无人机动态变量施药系统设计与试验

针对我国植保无人机施药系统控制方式单一,施药流量无法根据飞行参数自动调整造成的雾滴分布不均匀、重喷、漏喷等问题,设计了基于ARM架构单片机的施药控制系统,提出基于PWM(脉宽调制)的施药流量控制方法,采用多传感器融合技术,实现施药参数的实时动态监测。设计了基于LabVIEW的地面站控制软件,实现对施药系统的远程控制和作业数据存储。基于3CD-15型单旋翼无人机平台对动态变量施药系统实际作业性能及施药效果进行了测试。试验结果表明,在飞行速度为0.8~5.8 m/s时,该动态变量施药系统可实现施药流量与飞行速度自动匹配,实际流量与理论流量之间平均偏差为1.9%,实际施药作业优选飞行速度为3.91~5.10 m/s,此时有效喷幅为5 m,雾滴覆盖密度为18~41个/cm~2,变异系数为34%~75%,雾滴沉积量为42.1~52.4μg/cm~2。     

自平衡精量施药施肥植保机的设计与试验

针对施药施肥植保机喷杆不平衡、施肥幅宽小及施肥量不均等问题,设计了一种自平衡精量施药施肥植保机。通过折叠机构、伸缩机构、平衡机构的设计,提高了植保机施肥幅宽;通过GPS定位,对行作业,实现不重施或漏施药肥;根据采集的机具速度,系统自动计算施药施肥量,通过控制药液的流量阀控制施药量,通过气力输送系统和送料量调节机构中容留槽的容留量来控制施肥量,使其与车速波动相匹配以达到精确施药施肥的目的。对植保机进行场地试验和田间试验,结果显示:施肥幅宽达16m,喷嘴排量一致性变异系数10.47%,施药施肥均匀性变异系数23.9%,均优于农业标准,作业效率4~5hm^2/h。     

基于TMS320F28335的变量喷雾控制系统的研制

针对目前国内喷药机具自动化程度低、缺少控制系统的现状,开发了一种基于TMS320F28335的变量喷雾控制系统。通过触摸屏实现了药液液位、喷药压力、喷药流量、作业速度、药液温度和作业面积的显示,以及药液液位过低报警;系统能够根据设定的亩喷量和采集的作业速度自动调节阀门开度,实现了变量喷雾施药的目的。田间试验结果表明:该系统工作稳定可靠,误差率低,对农业生产和提高经济效益具有重大的意义。     

3WP—650型智能变量喷杆喷雾机的设计与试验

针对中国大田作物病虫害防治存在的智能化程度低、劳动强度大、均匀喷药造成药液浪费和环境污染等问题,采用机电一体化技术和自动控制技术,研制3WP—650型智能变量喷杆喷雾机。该机可以实时监测并通过智能控制系统的人机交互界面显示作业速度、喷雾压力和流量、药液箱液位等参数。样机性能试验表明,在作业状态下,液位测量准确度误差在6%以内;药液不足时报警准确率为100%,能够防止因药液不足发生漏喷;同时能够实现根据机组作业速度变化实时调节的变量喷雾,提高喷量一致性和农药利用率,且变量喷雾下定量喷雾的一致性最大为4.4%,满足设计要求。     

植保无人机变量施药监测技术研究发展与展望

植保无人机凭借其低成本、高效率、精准作业等优点,已经广泛应用在林木病虫害防治中。但是无人机的植保作业质量无法得到及时有效的评价,因此航空变量施药监测技术显得尤其重要。对植保无人机变量施药监测技术的研究现状进行梳理和总结,提出基于多信息融合的无人机变量施药监测技术,分别从无人机飞行参数监测、施药参量监测和药箱液位监测进行阐述,展望航空变量施药监测技术的发展前景,为国内外科研机构的研究与发展提供参考。     

温室轨道施药机器人系统设计

针对温室人工施药效率不足,且容易中毒的现状,设计开发了温室轨道施药机器人系统。结合探测、限位传感器输入信号及输出执行元件的特点,系统采用三菱PLC作为控制核心,控制移动搭载平台、电机、电磁阀及药液泵等各个部分,通过探测传感器定位作物行,调控PWM波占空比实施变量施药作业,从而实现温室自动化精准施药。实验结果表明:机器人定位准确率高,喷头流量与PWM占空比呈正相关,随着施药距离的增加,药液沉积量呈递减趋势;系统操作简单,自动化程度高,可以有效提高温室施药工作效率和农药利用率。     

遥控喷杆喷雾机设计与试验

针对大田蔬菜种植病虫害防治需求,利用高地隙四轮转向液压底盘,设计一种遥控喷杆喷雾机。采用PID控制算法设计液压驱动系统和变量施药系统。液压驱动系统通过对比实时采集的实际车速和轮速计算各轮滑转率,以理想滑转率为控制目标进行实时动力分配;变量施药系统根据实时采集的实际车速和预设的目标单位面积施药量换算目标流量,以目标流量为控制目标进行实时喷雾流量调节。在韭菜田进行不同车速下的性能考核试验,结果表明：滑转率最大的车轮为左前轮,滑转率均值为6.14%,能稳定在理想滑转率范围内;滑转率最小的左后轮是轮上载荷最大的车轮,滑转率均值为0.76%,显著小于其他车轮;喷雾作业雾滴沉积率均值为93.4%,变异系数为21.6%,变量施药系统随速调节功能良好,但作业质量随着车速增加而略有下降。该喷雾机可为大田蔬菜种植智能化植保机械的研制提供参考。     

智能化无人机植保作业关键技术及研究进展

搭载高性能传感器和施药装备的农业植保无人机系统是精准农业领域具有代表性的智能装备之一。本研究首先从前端田间作业环境动态感知技术出发,阐述了无人机光谱成像遥感、多传感器融合的SLAM实时环境建模等技术在无人机植保作业方面的应用情况;然后对精准施药过程建模与优化控制有关的前沿技术进行了分析,包括旋翼下方风场结构演化及雾滴沉积过程仿真建模、多区域全覆盖条件下的智能作业路径规划、精准变量施药控制等;最后论述了作业效果评估与过程监管相关技术的发展现状,包括施药作业质量评价方法、基于云平台数据管理的全过程可视化监管等。在总结现有技术发展现状基础上,对未来智能化无人机植保关键技术发展趋势进行了预测,阐明了光谱图像获取与计算智能的深度学习识别聚类、基于高精度雾滴谱和风场模型预测的精准变量施药作业路径规划、基于传感器实时数据的作业质量评估和作业监管等新技术手段,将在遥感信息反演、药液飘移抑制、作业效率优化、施药过程管控等方面带来革命性的进步,使植保作业数据化、透明化,全过程可观化可控制,推动农业生产管理从机械化向智能化和智慧化迈进。     

联合收割机自动报警系统的设计

介绍了应用单片微型计算机监视联合收割机工作时转动部件的转速，粮仓装载量的发动机水箱水温的方法。通过传感器对作业现场进行测试，将其信号传输给单片机，对现场进行实时检测，实现联合收割机的自动报警，降低故障频次，延长平均无故障工作时间，提高整机的工作可靠性。     

基于STM32的工厂环境监控与安防系统设计

为适应企业在环境监测和安防上高效实时、可拓展性强的发展趋势,提出一种基于STM32单片机的工厂环境监测与安防系统设计。该系统利用无线通信技术和手机App,结合各种监测传感器、蜂鸣器等元器件,运用无线通信模块和指纹识别模块,通过手机App远程监控环境数据和接收报警信息,实现环境的实时监测、数据传输、实时显示、指纹识别以及安防报警等功能。     

模拟动态施药喷洒试验车的研制

介绍了模拟动态施药喷洒试验车的总体配置方案、工作原理与各主要组成部分的系统设计计算。该喷洒车为在专用轨道上运行的可模拟植保机械田间试验的台架试验设备,由电力输送系统、移动式自动雾量分布测定仪、喷洒部件升降系统、压力液源供给系统、车体总成、测速系统、微机控制系统和缓冲架等组成。     

基于51单片机的大棚温湿度监测系统设计

针对大棚温湿度对蔬菜安全生产有着非常重要的影响，提出了一种基于51单片机的大棚温湿度监测系统的硬件、软件设计及系统测试。该温湿度监测系统采用STC89C52单片机对温湿度传感器实时采集的数据进行处理，利用光耦温湿度继电器控制大棚内的温湿度，温湿度的当前信息可以在1602液晶屏准确显示，并且能够接受手机端送来的指令，完成与手机端的信息交换。实现了对温湿度的自动监控和控制，有效地提升了温室大棚监控的自动化管理水平。      

农业自动化喷雾机械标靶害虫自动识别系统的研究

农业喷雾对象的识别和定位是农业自动化喷雾机械研究中的核心技术之一。对病虫害甘蓝进行精准喷洒农药,实现病虫害准确自动识别成为关键。为此,利用机器视觉的欧氏距离甘蓝夜蛾虫害自动识别检测系统,结合由Qualityspec光谱仪组成的光谱成像系统,对甘蓝正常叶片和遭受甘蓝夜蛾虫害的甘蓝叶片的颜色特征和光谱特征进行分析,并采用机器视觉分割阈值选取中的Otsu算法和自适应波段选择方法提取出了颜色差异的最佳几何阈值和两种叶片的特征波段。试验结果表明:综合机器视觉和光谱技术能够实现甘蓝夜蛾虫害的自动且准确的识别,准确率可达94%。因此,建立机器视觉和光谱技术综合识别体系,可为农作物病虫害自动防治喷雾机器人的研制奠定基础,以达到农作物病虫害实时识别和及时治理的目的。     

喷杆喷雾机变量控制特性测试系统设计与试验

为精准高效地完成喷杆喷雾机变量喷雾控制系统的控制特性测试,研制一种喷杆喷雾机变量控制特性测试系统,通过网络RTK采集机具行进速度,采用高精度流量与压力传感器获取管路流量和压力,利用CAN总线和无线数传的方式完成数据和指令的传递,通过Android设备进行人机交互完成数据的实时监测,结合数据处理软件完成测试结果的统计分析等功能。数据采集精度试验表明,网络RTK测速平均偏差为-0.02 km/h,流量传感器的平均误差为0.99%,平均重复性为0.31%,瞬时流量示值的平均标准偏差为0.04 L/min;压力传感器平均偏差为0.02 MPa。测试系统验证试验表明,针对某款压力调节式喷杆喷雾机,系统记录加速和减速阶段流量调节的平均滞后时间分别为1.31 s和1.70 s,平均调节偏差时间为0.56 s和1.47 s。研发的系统各项数据能准确反映机具工作状态,满足喷杆喷雾机变量量控制特性测试需求。     

履带自走式果园自动对靶风送喷雾机研究

为提高较小树龄或稀疏果园的雾滴沉积量和省药率,将风送施药技术与物联网技术相结合,设计了履带自走式果园自动对靶风送喷雾机。该机主要由机架、操控系统、动力部分、行走系统、传动系统和风送系统等组成,其中控制部分由超声波传感器感知层、单片机数据处理层、Wi-Fi无线传输层及手机上位机控制层组成。手机能实时显示施药状态参数并向微处理器发送操控指令。对样机进行了性能试验,试验结果表明：有风送时雾滴沉积量相对无风送时提高了34.57%,变异系数降低了13.39个百分点;自动对靶风送喷雾比普通喷雾综合省药率大于30%;风机气流提高了雾滴的靶标附着率和沉积均匀性;超声波传感器及在线处理喷药状态参数的控制系统实现了对有效靶标的间歇性喷药,节省了农药使用量,降低了农药残留量。该机尺寸小、行动灵活、通过性强,满足矮化果园植保机械作业要求。     

基于Android的玉米病虫害机器视觉诊断系统研究

为了使农业智能诊断系统更加廉价、便捷,有效地为普通农户服务,提出了一种基于Android手机的农业病虫害智能诊断系统。该系统使用Android智能手机对玉米病虫害部分进行图片拍摄,并将图像利用无线网上传至Web服务器,利用分割和匹配算法对病虫害部分进行智能化分析,最终将结果传输到手机用户端。为实现图像匹配的特征点提取,采用高斯差分的方法对图像进行分割和精确定位,使用聚类算法对匹配效果进行优化,并利用特征点的无限逼近,完成病虫害图像的匹配,从而诊断病虫害的类型。上传后的图像和Web服务器的规则库的图像进行匹配后可以生成病虫害的匹配结果信息,该信息可以通过Android智能系统接收,最终反馈给农户的手机客户端。通过测试发现:玉米病虫害诊断系统可从多幅图像里有效地对病虫害类型进行匹配,匹配成功率较高,系统的稳定性较好,具有很好的推广前景。     

基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性。小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害。介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥感监测研究进展。最后提出目前遥感监测小麦病虫害尚存的问题,如对病虫害光谱特征的专属性认识不足、缺乏多种小麦病虫害危害类型的比较研究及病虫害监测模型普适性较差等,并探讨遥感在监测小麦病虫害方面的发展趋势,建议通过综合多时相遥感数据、建立小麦病虫害光谱库、构建全国性病虫害遥感监测信息服务系统以及加强国际间的交流与合作来进一步开展小麦病虫害的研究,从而实现小麦病虫害大面积、实时、科学有效的防控。