基于双圆盘覆土的种肥分施装置设计与试验

【目的】针对免耕条件下玉米播种施肥时,采用自然回土方式存在的种肥间距不稳定、种子覆土量不足等问题,采用主动覆土方法,设计一种基于双圆盘覆土的种肥分施装置。【方法】设计基于双圆盘覆土的种肥分施装置,利用EDEM对该装置的作业性能进行离散元仿真,研究圆盘直径、圆盘入土深度、圆盘张角、排种管前后间距及圆盘后方开口间距对种肥间距和种子覆土厚度的影响,并在此基础上选取圆盘直径(150,175,200,225,250 mm)、排种管前后间距(60,80,100,120,140 mm)及圆盘后方开口间距(110,135,160, 185,210 mm)为试验因素,利用3因素5水平二次正交回归试验,分析各关键因素对种子覆土厚度的影响。与不加覆土圆盘的装置进行田间对比试验,对基于双圆盘覆土的种肥分施装置作业效果进行验证。【结果】利用Design-Expert软件得出了影响种子覆土厚度的主次因素:圆盘后方开口间距、排种管前后间距、圆盘直径;最优组合是圆盘直径201 mm,圆盘后方开口间距103 mm,排种管前后间距115 mm。田间试验表明,设计的装置种肥间距与种子覆土厚度与仿真优化结果的相对误差分别为7.63%和11.45%;设计的装置种肥间距和种子覆土厚度较不加覆土圆盘的装置分别增加了14.30%和19.30%,种肥间距与种子覆土厚度的变异系数分别为5.21%和7.26%。【结论】所设计的基于双圆盘覆土的种肥分施装置作业效果满足种肥分施要求,为后续种肥分施技术与装置的研发提供了依据。     

一种农业科技推广的动力学模型

农业科技推广本质上就是农业新技术扩散的过程。为此,把农业科技推广系统视为一种复杂网络,主要利用复杂网络中的信息传播理论构建农业科技推广数学模型,研究农业新技术的扩散动力学行为。从模型可知:影响农业新技术传播的关键因素是传播强度;技术已知者数目越多,则技术传播的越快;要重视科研等关键节点建设。     

玉米秸秆炭和典型农业废弃物混合成型与燃烧特性试验

以玉米秸秆炭和玉米秸秆、苹果枝、沼渣、菌渣为原料,在成型压力为6 MPa的条件下,研究了不同混配比例混合燃料的成型特性,并在此基础上探讨了特定混配比例下的混合样品燃烧特性。研究结果表明:农业废弃物质量分数、种类对混合成型燃料稳定性均有影响,农业废弃物占70%比例时混合成型燃料的抗跌碎强度均大于99.50%;玉米秸秆对成型燃料的稳定性影响最为明显,其质量分数大于30%时,成型燃料抗跌碎强度达到99.68%以上,而沼渣和菌渣质量分数大于50%时,其成型燃料的抗跌碎强度分别超过99.11%和99.71%;苹果枝质量分数大于60%,其成型燃料抗跌碎强度超过99.34%;4种成型燃料的能量密度与原料相比分别提高14.93、11.36、11.74、14.53 GJ/m~3;堆积密度分别提高792.99、596.92、605.63、820.12 kg/m~3。该研究为农业废弃物新型成型燃料的开发提供了基础支撑。     

基于GSM的设施农业气肥监控系统设计与实现

针对现有CO2监控设备存在操作复杂、控制方式不科学、CO2利用率低等不足,结合我国家庭式小规模农业生产现状,设计了一种基于GSM的设施农业气肥监控系统。系统以STC12C5A60S2单片机为中央处理芯片,以SIM900为通信模块,可通过SMS短信业务与现场控制两种操作方式对设施农业CO2浓度进行监控及预警。结果表明,系统具有稳定性高、操作简单、成本低等特点,为我国小规模农业生产提供了一种可行、高效的CO2浓度监控方法,有效提高了设施农业生产管理水平。     

农业机械自动导航技术研究进展

农业机械自动导航技术作为智能农机的一项关键技术,是"精准农业"技术体系的重要组成部分,具有广阔的应用前景。目前,农业机械自动导航技术的研究重点主要集中在环境感知和导航控制策略等方面。为此,对环境感知技术和导航控制策略的国内外研究现状进行了详细综述,分析了目前常用的环境感知技术和导航控制策略的优缺点。分析表明:农业机械自动导航技术的未来发展趋势是采用深度学习的障碍物检测技术与智能避障策略并结合多传感器融合的环境感知技术、农业物联网技术、多机协同导航技术及集群控制策略。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。     

新型声光组合农田驱鸟装置设计

介绍了一种新型声光组合农田驱鸟装置的创新设计。该装置将激光扫描驱鸟与随机语音驱鸟的优势相结合，设计了旋转透镜配合激光形成持续性激光闪光驱鸟，以扩大驱鸟面积，增强驱鸟效果。在农田（55 m×75 m）驱鸟试验中发现，使用该装置后，鸟类停留数量较使用前（5.28只）减少了29.5%，经统计学处理，具有显著性差异（P＜0.05）。该新型农田驱鸟装置的创新设计对种植业防护，以及减少农业生产过程中形成的鸟害损失可发挥一定积极作用。      

设施农业高效用水信息化发展及其技术体系探讨

发展设施农业用水信息化是提高水资源利用效率与效益,实现水资源优化配置的重要途径。在分析国内外设施农业用水信息化发展现状的基础上,结合信息化发展的需求,研究了设施农业高效用水信息化的技术体系,重点分析了基础数据的监测网络及共享平台、作物需水信息评价与检测、输配水系统的构成、功能及工作过程,旨在为提高设施农业用水信息化水平提供决策依据。     

Kinect在现代农业信息领域中的应用与研究进展

2010年微软公司推出的Kinect体感设备不仅在游戏界引起了巨大的轰动,在其它多个研究领域也得到了越来越多的重视。本研究对Kinect在农业信息领域的应用现状和发展趋势做了深入分析,阐述了Kinect在果实目标检测识别、植物三维形态重建、畜牧养殖监督系统及农业虚拟教学等领域的应用,探讨了Kinect在农业领域应用中存在的问题及其在农业应用上的优缺点,并提出了Kinect在信息农业领域未来的发展方向及前沿问题。     

基于高斯自适应拟合的苹果目标分割方法研究

苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。