基于主成分回归的茎直径动态变化预测方法

影响植物茎直径变化的因素有很多,除了植物的自然生长外,气象因子和土壤含水率也是十分重要的因素。以空气温度、相对湿度、气压和光合有效辐射4个温室内的主要气象因子和土壤含水率为观测对象,对处于生长末期的4株温室向日葵样本和2株西红柿样本进行监测试验。以其中一株向日葵样本为对象,对其茎直径变化的影响因素作主成分分析并建立回归模型。将试验样本上的监测数据输入模型,对向日葵样本和西红柿样本的茎直径变化量进行预测,并分别与其各自实测值比较。结果显示,该回归模型对处于生长末期的温室向日葵和西红柿茎直径动态变化有较好的预测,预测值与实测值相关分析的决定系数为0.649~0.782,均方根误差为0.029~0.143。     

小区播种机电控系统设计与试验

为了提高小区播种机的工作精度和工作效率,研制了小区播种机电控系统,既可保证育种试验的准确性和科学性,也有利于降低试验成本和提高作物育种试验的效率。针对锥体格盘式排种机构,使用步进电机精确控制格盘排种器的旋转角度,采用直流电机对离心式分配器进行控制。应用双传感器对比检测方法,减少因地轮打滑所引起的排种器播种长度不准确的问题。通过室内台架试验表明,格盘排种器旋转角度控制系统,能确保在不同的转速下排种格盘旋转一周的角度误差均小于0.24%;播种不同种子时最佳分配器转速分别为油菜种子1 560 r/min;白菜种子1 020 r/min;芝麻种子1 560 r/min ;绿豆种子780～1 020r/min,在此分配器转速下工作,行间一致性变异系数最小,行间一致性最好;机具行走速度在2.5 km/h以上时,行内一致性变异系数在15.4％以下。机具行走速度越低,行内一致性变异系数越大。     

基于残差块与注意力机制的果蔬自动识别方法

针对果蔬识别中识别效率低、成本高等问题,本文提出了基于残差块和注意力机制的果蔬识别模型,并成功部署于果蔬智能识别设备。果蔬自动识别装置由Raspberry Pi、STM32F103ZET6、摄像头、称量传感器、处理器、显示屏、微型打印机、扎口机以及电源等部分组成。中央控制器与显示屏进行交互实时显示各种参数,通过摄像头与称量传感器采集待测物体图像与待测物体质量,由部署于Raspberry Pi的果蔬自动识别模型对果蔬进行精准识别,同时协同单片机STM32F103ZET6将果蔬相关信息打印并控制扎口机进行封口打包。本文以YOLO v5网络为基础,通过增加残差块与注意力机制构建果蔬自动识别模型RB+CBAM-YOLO v5。以自制的数据集训练网络,将6种网络进行对比试验,并选择最优网络进行设备端检测试验。试验结果表明,RB+CBAM-YOLO v5的精确率、召回率与mAP0.5分别为83.55%、96.08%、96.20%,较YOLO v5提升4.47、1.10、0.90个百分点。将RB+CBAM-YOLO v5模型部署于嵌入式设备Raspberry Pi中,设备可实现精准识别、自动称量、打印凭条以及快速打包等功能,可满足果蔬识别以及无人售卖装置的需求。     

基于茎流传感器的茎秆储水动态观测方法

植物茎秆储水每天都会发生周期性变化。针对目前缺少对草本植物茎秆储水无损测量传感器的问题,提出了一种基于茎流传感器的草本植物茎秆储水动态观测方法。该方法以温室盆栽向日葵为试验对象,通过茎流传感器及电子秤的输出,得出向日葵茎秆储水状况及其内部充放水状态切换时间。向日葵茎秆直径动态变化的观测结果进一步验证了该方法的有效性。同时,该方法还可以采集向日葵所处环境下的微气象因子变化,试验结果表明微气象因子变化是引起茎秆储水动态变化主要因素。     

无喉道槽在智能流量传感器中的应用

智能流量传感器通过超声波水位传感器测量水位,根据无喉道槽水位与流量的关系式计算得出流量,然后通过M-BUS总线将数据传输到上位监控计算机。基于无喉道槽的智能流量传感器已经成功应用于多个工程项目当中,并且取得了不错的效果。     

基于茎直径和茎流复合测量的植物根压无损观测方法

植物夜间补水依靠根压。根压是研究植物水分生理的重要指标之一,但是根压测量是一个迄今尚未解决的技术难题,尤其是对草本植物,因不允许采用开窗式测量,所以具有更大的技术挑战性。为此探讨了在茎直径与茎流速率复合测量基础上,对Steppe水分存储和流动数学模型作算法换序,实现植物根压的无损动态观测。实验样本选取3株温室茄子,得到了2个独立的、连续5 d的实验数据。结果显示夜间及次日凌晨茄子样本的茎流速率为零,茎直径缓慢增长,此时间段内根压开始出现;晴天时,白天茄子样本蒸腾作用强烈,茎流速率大,茎秆收缩明显,夜间根压增幅较快;阴天时,情况恰好相反,夜间茄子样本根压幅值较小。可见,根压动态均满足茎流速率和茎直径变化的信息解译与气象数据的影响,完全符合已知的植物水分生理调节规律。因此,算法换序对无损观测茄子样本的根压是可行的,可将该方法应用于其他植物根压的无损检测。     

花生复收机械分离清选装置设计与试验

针对花生在机械收获的过程中存在丢果率高、人工复收成本高等问题，且在复收时没有较好的分离清选装置，根据花生荚果的物理特性结合花生收获的农艺要求设计了一种用于复收的分离清选装置，并对其关键的部件进行了参数选择和机构设计。以前进速度、倾斜角度、滚筒转速为试验因素，以含土率、破损率、漏果率为试验指标对装置进行了三因素三水平二次正交旋转组合试验，分析其在作业状态下能达到最佳性能的工作参数，采用多目标优化方法，确定了前进速度、倾斜角度、滚筒转速与含土率、破损率及漏果率之间的相互关系。试验结果表明：在行进速度为1.48m/s、倾斜角度为20.32°、滚筒转速为275.82r/min时，装置的复收效果最好，此时的含土率为1.66%,破损率为1.30%,漏果率为2.32%。