我国农业机械发展趋势分析

20世纪60年代初，我国根据当时的国情对农业发展提出了一个口号——农业的根本出路在于机械化。多年过去之后，我国许多地区在一些作物的主要生产环节上已经基本实现了机械化作业。面对国内外农业生产出现的新形势和新特点，农业机械发展也必须与之相适应。借鉴国外农业机械发展的经验，我国农业机械也应该逐步向自动化、智能化方向发展。     

基于RGB彩色模型的草莓图像色调分割算法

针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。     

蔬菜嫁接机器人

嫁接载培是克服设施瓜菜连茬病害和低温障碍的最有效的途径。嫁接机器人技术，是集机械、自动控制与设施园艺技术于一体的高新技术，它可大幅度提高嫁接速度、明显降低劳动程度，并可提高嫁接成活率，被视为嫁接育苗的革命性技术。项目解决了蔬菜幼苗柔嫩性、易损性和生长的不一致性等难题，研制成功了具有自主知识产权的自动嫁接机器人系     

我国草莓生产作业机械的设计特点探讨

在农村经济结构调整中,草莓逐步成为部分农村地区的支柱产业之一。但草莓的种植仍然停留在人工作业上,限制草莓生产的发展。根据草莓生产中的作业工序,本文着重对育苗机械、铺膜机和残膜回收机、移栽机械、灌溉施肥机械、喷药机械、收获机械以及分选机械的设计特点以及目前的技术水平进行了分析,为促使草莓生产实现机械化奠定了基础。     

大容差高效草莓采摘末端执行器设计与试验

针对目前草莓果实视觉识别中的定位重叠和被遮挡果实的算法复杂、耗时长,末端执行器对定位精度要求高且无法采摘重叠果实和被遮挡果实等问题,设计了一次可采摘多粒果实的大容差末端执行器。该末端执行器采用从下向上拢起果实、在避开障碍后再进行夹持和切割果梗的采摘方式,主要由机械爪拢夹切断机构和垄壁仿形机构组成。将末端执行器安装在采摘机械臂上进行了果实采摘试验。试验结果表明：该末端执行器在定位误差±7mm范围内都能完成采摘,容差范围大;无需进行重叠成熟果实的分割和目标果梗位置的计算,可一次采摘3粒重叠成熟草莓;对含1、2、3粒果实的果实域,采摘一次平均耗时分别为2.00、2.13、2.28s,采摘成功率不低于97.7%。     

针式嫁接法与靠接法的比较试验

蔬菜嫁接是一项费工、费时的作业。传统的嫁接方法有靠接、斜接、劈接、插接等,这些嫁接方法已经广泛应用于蔬菜生产中。针式嫁接法是日本蔬菜生产者开发出的一种新的嫁接方法,主要适用于番茄、茄子、西瓜、黄瓜、甜瓜等果菜类蔬菜。     

套管式蔬菜自动嫁接机出套装置设计与试验

针对套管式蔬菜自动嫁接机中套管的供给功能,设计套管排列振动盘、输送导管、套管逐次出套机构,采用基于可编程逻辑控制器(PLC)的控制系统,设计套管式蔬菜自动嫁接机出套装置。通过试验得,在输入电压为185 V时,套管排列振动盘工作性能较为稳定,套管输出时间间隔变异系数为61.75%,套管能够较为稳定连续地进行有序定向输出。该装置的出套成功率达100%,可充分保证后续嫁接作业的套管供给。     

基于模式识别的农田目标定位线检测

根据农田图像的特点,采用K-means模式识别算法,实现农作物与背景的分离.通过对二值图像进行水平扫描.检测定位区域和定位点,利用定位点的坐标信息确定聚类判别函数,实现农田目标定位线的检测.多幅农田图像实验表明,定位线能够正确提取出来.该算法处理640×480像素的彩色图像蒂要0,12 s,在自动导航系统中是一种有效、快速的图像处理算法.     

茄子收获机器人视觉系统图像识别方法

设计了一种实现田间茄子收获机器人视觉系统的图像识别方法.通过判断茄子图像每点像素值差值实现分割;通过模板操作及形态学上的闭运算操作去除残留物,最终找到茄子图像的外接矩形完成提取.经实验测定,对实验样本茄子图像提取试验成功率为97%,平均用时0.152 s.     

培养瓶内黄杨苗位置的机器视觉识别方法

根据培养瓶内黄杨组培苗的形态特点,提出从苗瓶底部识别瓶中单株苗位置的方法.200棵苗的实测数据表明,97%的苗株在根块上的生长位置距根块中心在1.5 mm之内,该方案是可行的.建立了苗瓶图像采集系统,开发了从瓶底图像中提取根块图像,进行各根块区域标记,进而计算各根块中心的图像处理算法.对60瓶共240棵苗进行了图像识别,并测取根块中心位置计算值与实际苗株中心间的距离,试验结果表明:根块个数的识别成功率为92.05%,计算出的根块中心与实际苗株中心间的平均距离为0.85mm,满足了移苗作业的精度要求.