猕猴桃果实相向运动采摘模式的研究

目前,国内外对于农业采摘机器人研究的关键仍是效率问题,猕猴桃果实的采摘模式决定了采摘机器人末端执行器的结构形式和工作原理,同时也决定了作业效率。现阶段的果蔬采摘机器人,大都是单个果实包络抓取,然后旋转折断或者切断实现采摘。猕猴桃单个果实抓取旋转采摘时间是22s,其实抓取果实到释放可以简化为一步采摘,对于猕猴桃的采摘作业可以抛弃用手指去夹持猕猴桃的动作。为此,提出了一种上行机构和下行机构相向运动的采摘模式,并采用正交试验以采摘力为评价指标研究了该采摘模式。结果表明:试验因素显著性居前两位的是上行机构作用位置和下行机构行进速度,采摘成功率为96.3%,单果采摘时间约为5.3s。该采摘模式的研究为今后末端执行器的设计提供了基础和依据。     

基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法

为实现田间条件下快速、准确地识别多簇猕猴桃果实,该文根据猕猴桃的棚架式栽培模式,采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,提出一种基于Le Net卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法。该文构建的卷积神经网络通过批量归一化方法,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器,对卷积神经网络结构进行优化。通过对100幅田间多簇猕猴桃图像的识别,试验结果表明:该识别方法对遮挡果实、重叠果实、相邻果实和独立果实的识别率分别为78.97%、83.11%、91.01%和94.78%。通过与5种现有算法进行对比试验,该文算法相对相同环境下的识别方法提高了5.73个百分点,且识别速度达到了0.27 s/个,识别速度较其他算法速度最快。证明了该文算法对田间猕猴桃图像具有较高的识别率和实时性,表明卷积神经网络在田间果实识别方面具有良好的应用前景。     

电动拖拉机机械电磁式振动馈能装置设计与性能研究

【目的】基于能量回收再利用的原理提出一种机械电磁式振动馈能装置,为解决电动拖拉机电池电量匮乏与持续工作时间短等问题提供参考。【方法】采用双单向离合器和齿轮齿条机构设计机械电磁式振动馈能装置,将其安装在电动拖拉机底盘与动力电池组之间,对装置的机械传动进行理论分析,考虑齿轮啮合副的啮合阻尼、时变啮合刚度、齿侧间隙、综合传递误差以及单向离合器储备间隙等因素,建立振动馈能装置的动力学模型。对该模型特性进行分析,并就位移激励频率、振幅和外部负载对装置能量回收性能的影响规律进行仿真分析。最后试制样机,进行台架试验。【结果】仿真和台架试验结果显示,在位移激励频率为4 Hz、振幅为6.0 mm和外部负载为120 Ω的工况下,振动馈能装置的能量回收率最大,分别为34.94%和33.04%。同时,根据装置的电能再生率曲线可知,当位移激励一定时,电能再生率随外部负载的增大而增大;位移激励振幅越大,频率越大,装置的电能再生率也越大。【结论】所设计的机械电磁式振动馈能装置可以满足电动拖拉机振动能量回收的要求,具有明显的能量回收性能,能够为电动拖拉机振动能量的回收和电能补给提供技术支撑。     

基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法

针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低。为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法。首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神经网络对这4个类别图像进行分类,自动选出花蕊图像;再通过形态学运算对花蕊图像进行去噪,计算余下各个区域形心,找到各花朵在图像中位置并标出,最终完成猕猴桃花朵识别。该算法识别成功率为92.5%,满足现有授粉机器人要求,利于提高其自动化程度。     

大粒种子调向排种机构的试验研究

为实现标准化幼苗的生产,提出了大粒种子定向定位排种方法,研制了调向排种机构。该机构主要由调向板、进种导向板和出种导向管构成,可实现对大粒种子长轴保持45°方向、种子发芽口朝向一致并位于穴孔中心位置定向定位排种。为此,以南瓜种子为研究对象,通过参数优化试验确定了结构设计参数,利用3D打印技术试制了机构,最后以单片机为控制单元、步进电机作为驱动源,结合基于机器视觉技术的大粒种子方向的判别方法和控制方法,对机构的定向定位排种性能进行了试验。结果表明:该装置的定向定位排种成功率为9 7.1%,9 4.7%的种子的发芽口分布在以穴孔中心为圆心、半径为1 0 mm的圆内,9 5.9%以上种子偏转角度小于1 5°,基本满足大粒南瓜种子的定向定位播种要求。     

高架草莓的果实识别与果梗分割

在高架栽培环境下,精准识别草莓果实并分割果梗对提升草莓采摘机器人的作业精度和效率至关重要。该研究在原YOLOv5s模型中引入自注意力机制,提出了一种改进的YOLOv5s模型（ATCSP-YOLOv5s）用于高架草莓的果实识别,并通过YOLOv5s-seg模型实现了果梗的有效分割。试验结果显示,ATCSP-YOLOv5s模型的精确率、召回率和平均精度值分别为97.24%、94.07%、95.59%,较原始网络分别提升了4.96、7.13、4.53个百分点;检测速度为17.3帧/s。此外,YOLOv5s-seg果梗分割模型的精确率、召回率和平均精度值分别为82.74%、82.01%和80.67%。使用ATCSP-YOLOv5s模型和YOLOv5s-seg模型分别对晴天顺光、晴天逆光和阴天条件下的草莓图像进行检测,结果表明,ATCSP-YOLOv5s模型在3种条件下识别草莓果实的平均精度值为95.71%、95.34%、95.56%,较原始网络提升4.48、4.60、4.50个百分点。YOLOv5s-seg模型在3种条件下分割草莓果梗的平均精度值为82.31%、81.53%、82.04%。该研究为草莓采摘机器人的自动化作业提供了理论和技术支持。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法（Straight-RRT）。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

穴盘缺苗气吸式基质剔除装置设计与试验

针对穴盘缺苗穴孔内钵体松散易碎导致基质剔净率低的问题,设计了一种气吸式基质剔除装置。该装置首先利用深度学习模型检测缺苗穴孔并定位,随后输送带输送穴盘苗到达基质剔除模块,控制系统根据缺苗穴孔位置信息,控制直线模组带动气吸端口到达缺苗穴孔正上方位置,最终利用负压吸附的方式完成缺苗穴孔基质剔除任务。利用DEM-CFD耦合仿真方法对比分析了9种气吸端口结构对基质剔除性能的影响,结果表明,当气吸端口圆管直径为30mm、收缩管高度为50mm时,基质剔除率高且输送更均匀。搭建缺苗穴孔气吸式基质剔除试验平台,开展气吸式基质剔除多因素正交试验研究,结果表明：最优参数组合为：气压0.5MPa、基质含水率50%~55%、气吸时间为3.0s、有硅胶垫。开展性能验证试验,结果表明,穴盘缺苗穴孔检测模型平均正确率均值为96.1%,平均定位成功率为95.45%,基质平均剔净率在90%以上,整机作业效率为57s/盘,满足实际剔补苗作业要求。     

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为...     

电池位置纵向可调的电动拖拉机设计与试验

针对传统燃油拖拉机作业不可再生资源消耗大、环境污染严重以及人工调节配重费时费力等问题,基于世超1YZS150型燃油拖拉机底盘设计了一种电池位置纵向可调的电动拖拉机。电动拖拉机主要由电池、驱动电机、电机控制器、速度仪表、急停开关、BMS仪表、V型皮带、加速踏板、换挡杆、底盘、电池位置纵向调节机构及充电/DC-DC一体机等组成。分别对驱动电机、电池、电池位置纵向调节机构等关键部件进行了设计、样机试制并进行性能试验。试验结果表明:电动拖拉机最高行驶速度为21.3km/h,通过电池位置纵向调节可提升13.2%的牵引力,最大牵引力为4020N,可克服的最大犁耕阻力为3557N,功能性能均满足设计要求,可为电动拖拉机的设计及研发提供理论依据和技术支撑。