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实现智能化是提升保护性耕作机具作业质量和效率的重要途径,自动导航与测控技术作为智能化技术的重要组成部分,近年来在保护性耕作中的应用发展迅速。本文首先从接触式、机器视觉式和GNSS式三种免少耕播种自动导航技术入手,阐述了自动导航技术在保护性耕作中的应用现状;然后对作业参数监测技术的发展动态进行了详细介绍,包括地表秸秆覆盖率的快速检测技术、免少耕播种机播种参数监测技术及保护性耕作机具作业面积监测技术;之后阐述了保护性耕作机具作业控制技术的发展现状,主要介绍了免少耕播种机漏播补偿控制技术和作业深度控制技术。最后在总结自动导航与测控技术在保护性耕作中现有应用的基础上,展望了未来保护性耕作机具自动导航技术、作业参数监测技术和保护性耕作机具作业控制技术三者的研究方向。 相似文献
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伸缩指杆式玉米秸秆旋耕掩埋机设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对黄淮海小麦、玉米两熟区玉米秸秆全量还田后,现有旋耕整地作业存在表层土壤土秆混合秸秆量大、影响后续小麦播种质量的问题,设计了一种伸缩指杆式玉米秸秆旋耕掩埋机。通过偏心伸缩指杆组先接触秸秆,并低速近抛秸秆,旋耕刀后接触已被清理秸秆的土壤,并高速远抛土壤覆盖秸秆,实现“秆下土上”分离掩埋。对秸秆旋耕掩埋机的旋耕刀、伸缩指杆进行运动分析,确定了旋耕刀和伸缩指杆速度的关系,完成了偏心伸缩指杆组、栅栏、压秆齿等关键部件的结构和参数设计,并运用多体动力学RecurDyn软件对旋耕刀、伸缩指杆和压秆齿端点的运动轨迹进行追踪,分析了三者端点速度和角速度的变化规律,仿真结果表明速度和角速度变化规律与理论分析一致。对秸秆旋耕掩埋机和普通旋耕机进行了田间对比试验,测定地表50mm以下的秸秆掩埋率,结果表明:秸秆旋耕掩埋机的秸秆掩埋率为83.25%,比普通旋耕机提高了10.05个百分点。 相似文献
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基于高光谱成像的玉米收获后根茬行分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在华北一年两熟区,利用联合收获机留茬收获玉米后,玉米根茬行与行间秸秆及裸露地表颜色相近,采用传统的图像检测方法对其进行分割比较困难。针对该问题,采集了利用联合收获机留茬收获玉米后的根茬行高光谱图像,以根茬顶端切口为目标,提出了一种玉米根茬行高光谱图像的分割方法。首先,对黑白校正后的全波段图像进行主成分分析,根据主成分图像权重系数优选出3个特征波长,分别为1260、1658、2131nm;然后,对3个特征波长处的图像再次进行主成分分析,并对所得到的PC2图像进行单阈值分割;最后,通过中值滤波、形态学开运算、根茬行区域外噪声滤除对分割结果进行优化。为验证该分割方法的效果,利用采集的50幅玉米根茬行高光谱图像进行试验,并选取分割准确率、召回率和F1值对分割结果进行定量评价。结果表明:该分割方法下的玉米根茬行图像分割效果较好,分割准确率、召回率和F1值分别为91.85%、90.49%和91.16%。研究结果表明基于高光谱成像技术可对玉米根茬行进行分割。 相似文献
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基于土壤扰动与牵引阻力的深松铲结构参数优化 总被引:11,自引:0,他引:11
针对目前深松铲作业阻力大的问题,以3种深松铲(凿形、箭形、翼形)为研究对象,以深松铲的铲形、入土角α和张角β为试验因素,在辽宁省春玉米垄作区,进行了田间正交试验。检测了深松沟土壤扰动等指标和深松阻力F,计算了深松沟形面积与牵引阻力比值即沟形面积比阻。结果表明,α、β对耕后土壤特性、深松沟形面积和沟形面积比阻没有显著影响。α对阻力F有显著影响,F随α先减小,再增大,当α为21°时阻力最小。铲形对耕后土壤特性、深松沟形面积、阻力F和沟形面积比阻有显著影响,凿形铲、箭形铲和翼形铲作业对土壤扰动面积依次增大,翼形铲的扰动面积分别比凿形铲和箭形铲大49.8%、30.0%,箭形铲扰动面积比凿形铲大15.3%(P0.05);但翼形铲所受阻力分别比箭形铲和凿形铲大123.6%和36.6%,箭形铲比凿形铲所受阻力大63.7%(P0.05)。从凿形铲到翼形铲,沟形面积比阻依次增大,凿形铲的沟形面积比阻分别较箭形铲和翼形铲小42.4%和50.2%(P0.05),箭形铲的沟形面积比阻较翼形铲小5.4%(P0.05)。综合深松铲对土壤扰动疏松效果、牵引阻力及沟形面积比阻分析,入土角α为21°的凿形铲是相对最优的铲形。 相似文献
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秸秆后覆盖小麦播种机设计与试验 总被引:3,自引:0,他引:3
针对华北平原麦-玉两熟区,小麦在玉米秸秆覆盖地撒播易出现秸秆堵塞、麦种架空、晾籽等问题,利用正转旋耕抛土模型以形成土壤、秸秆顺序覆盖,设计了一种秸秆后覆盖小麦播种机,可一次完成旋耕、均匀撒播、覆土、覆盖秸秆、镇压等作业。旋耕刀采用对称螺旋线排列;通过抛土运动分析确定了被抛物料运动的最大高度为0.52 m,水平方向最大位移为0.79 m,并确定了导土板的位置参数;通过性能试验优选分种装置与水平方向夹角为35°,分种板间的距离为50 mm。在河北涿州试验站进行了整机田间试验,结果表明:正转旋耕装置能有效抛土、抛秸秆,避免秸秆、根茬堵塞分种装置,耕深稳定在148~152 mm内,耕深稳定性系数为95.5%,多功能行走轮滑移率约为5.3%,机具通过性能符合国家标准(GB/T 20865—2007)要求;机具作业后秸秆覆盖量平均为1.07 kg/m2,达到作业前秸秆覆盖量的80%;播深稳定在30~35 mm内,播深合格率为91.1%,不同位置幅宽内10 cm×25 cm矩形框内麦种数量稳定在29~30粒,符合农艺要求。 相似文献
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针对机械式小麦射播排种器作业过程中存在的种子碰撞力较大、破损率高的问题,该研究采用TRIZ(Theory of the Solution of Inventive Problems)理论对小麦机械式射播排种器的关键部件参数进行优化,通过对种子在排种器内部的运动学分析,确定了影响小麦种子与排种器内部碰撞程度的因素为排种器转速、叶片后倾部分曲率半径与叶片安装角度,采用EDEM软件模拟小麦种子在排种器内部的运动情况,以种子破损率、平均排种速度与播种深度变异系数为试验指标,进行台架试验,结果表明,当排种器转速为1 000 r/min,叶片后倾部分曲率半径为40 mm,叶片安装角度为15°时,种子破损率为1.1%,平均排种速度为32.5 m/s,播种深度变异系数为8.9%,满足小麦播种作业要求。 相似文献
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以‘3309C’、‘101-14M’、‘5BB’和‘金手指’为砧木,分别嫁接‘金手指’葡萄,评价了嫁接后第2、3年不同砧木对接穗生长和一些生理特性的影响。结果表明,4种砧木均降低了‘金手指’的生长势,其中3309C对新梢生长的抑制最明显。总体上看,4种砧木均提高了‘金手指’的光合速率、蒸腾速率和气孔导度,具体调节受砧木类型和发育阶段的影响;4种砧木能不同程度提高‘金手指’茎流速率,以101-14M的提高最为明显;4种砧木均能提高接穗总氮质量分数,但不能提高K+质量分数,对Ca2+、Mg2+、Zn2+、Fe2+离子质量分数也有不同的影响。 相似文献
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基于支持向量机的玉米根茬行图像分割 总被引:2,自引:2,他引:0
玉米根茬行的准确识别是实现玉麦轮作机器视觉式小麦自动对行免耕播种技术的前提。针对华北一年两熟区联合收获机玉米留茬收获后根茬行较难准确分割的问题,该研究以直立玉米根茬为研究对象,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的玉米根茬行分割方法。首先,利用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)对提取的目标(直立根茬)与背景(行间秸秆及裸露地表)的颜色和纹理特征进行分析,优选出21个特征,构成特征向量作为训练直立根茬SVM识别模型的输入;然后,根据图像坐标设置图像中间包含完整玉米根茬行的矩形区域为感兴趣区域(Region of Interest,ROI);最后,使用训练好的直立根茬SVM识别模型以25×25(像素)的窗口在ROI内滑动检测,采用阈值法分割根茬行并通过形态学处理优化得到最终的玉米根茬行二值图像。利用在农业农村部河北北部耕地保育农业科学观测实验站采集的100幅玉米根茬行图像进行试验,结果表明,本文方法对于不同行间秸秆覆盖量和不同光照条件下的根茬行分割表现出较好的准确性和鲁棒性,直立根茬平均识别准确率、平均分割准确率、平均召回率、平均分割准确率和平均召回率的加权调和平均值(F1avr值)分别为93.8%、93.72%、92.35%和93.03%,每幅图像的平均分割时间为0.06 s,具有较好的实时性。基于SVM的分割方法可实现联合收获机玉米留茬收获后根茬行图像的分割,为下一步检测玉米根茬行直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供良好基础。 相似文献