基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序

疏花是梨生产中的重要农艺措施,机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式,花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络（Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN）替换原始的路径聚合网络（Path Aggregation Network,PAN）结构,对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积,在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明,改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%,两种目标平均精度为91.3%,检测单张图像时间为29 ms,模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法,检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%,检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类,为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。     

酿酒葡萄果实振动脱粒特性研究

葡萄果粒在不同振动条件下的脱粒特性,可以为葡萄振动式采摘机构的设计研发提供理论依据和技术支持。为此,研制了振动式果粒脱粒试验台,主要包括振动台、高速摄影仪和单片机控制系统。通过对葡萄果粒的正交试验,得出了果粒脱粒特性与振动频率、果粒质量及振动振幅之间的关系,并通过高速摄影分析果粒在振动过程中运动规律,进而对果粒的疲劳特性进行了分析。试验结果表明:影响葡萄果粒脱粒特性唯一显著因素为振动频率,最佳频率为4~4.5Hz;振动葡萄脱粒的最大拉力应保证大于0.2N;振动频率应该选大于4Hz,振动脱粒对葡萄果粒的作功小于0.5J。     

玉米种子电磁振动定向装置仿真模型的建立与验证

针对实际电磁振动定向装置进行多因数多水平试验研究时存在周期长、受加工精度影响大等问题,利用ADAMS等软件建立参数化的玉米种子电磁振动定向装置和种子仿真模型,通过试验测定玉米种子与定向滑槽之间的接触参数,系统定义玉米种子与定向滑槽之间的接触。从振动分析、接触力和模型振动效果3方面对该模型进行验证。结果表明:该电磁振动定向装置和玉米种子的仿真模型振动效果符合实际,接触的定义准确,激振力与振幅线性相关,符合实际弹簧片变形规律和电磁振动理论,可以用来代替实际电磁振动装置进行电磁振动下玉米种子姿态翻转与定向传输的模拟仿真试验和优化试验。     

葡萄藤防寒土与清土部件相互作用的离散元仿真参数标定

为系统地研究中国北方地区沙壤土质地的葡萄藤防寒土及其与清土机清土部件常用材料(Q235钢、橡胶)相互作用的离散元仿真参数,以构建准确的土壤离散元仿真模型,该文选用整合延迟弹性模型(hysteretic spring contact model,HSCM)和线性粘附模型(liner cohesion model,LCM)作为土壤颗粒间的接触模型;基于土壤堆积试验,以土壤颗粒间恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数和土壤粘附能量密度为因素,以土壤堆积角为指标,利用EDEM进行通用旋转中心组合模拟试验,采用Design-Expert软件对试验数据进行回归分析,以实测的土壤堆积角作为优化目标值,获得土壤颗粒间的最佳接触参数组合;利用土壤屈服试验获得HSCM模型参数;基于斜面滑动法原理,利用倾斜板试验台测得土壤与Q235钢和橡胶之间的静摩擦系数,并以此为基础,采用土壤滑落试验,以滑动摩擦角为响应值,对土壤颗粒与Q235钢和橡胶之间的恢复系数和滚动摩擦系数进行寻优,得到最优解参数组合。为验证标定优化的离散元模型参数的准确性,采用刮土板土槽试验和仿真试验进行对比分析,获得刮土板在土槽试验和仿真试验中的水平前进阻力分别为228.36 N和213.79 N,两者之间的相对误差为6.38%,表明仿真模型中土壤的物理力学特性与实际土壤基本一致,验证了葡萄藤防寒土离散元仿真参数标定结果和研究方法准确可靠。研究结果可为基于离散元法研制适用于北方地区沙壤土质地的葡萄藤防寒土清土机提供理论基础和技术支撑。     

篱架式葡萄藤冬季埋土清除与防寒布回收机研制

针对中国新疆地区篱架式葡萄春季清土作业中存在的机械清土不彻底、防寒布回收困难以及效率低等问题,该文设计了一种葡萄埋土清除与防寒布回收机,由机架、清土部件、卷布部件和液压系统等组成。在EDEM软件中建立土垄和清土部件的仿真模型,以清土距离作为清土效果的评价指标,以刮土板工作面曲率半径、清土叶轮叶片数及其转速为试验因素,在行进速度为2 km/h的条件下设计并实施三因素五水平仿真正交试验,得到最优参数组合:曲率半径680 mm、叶片数4片、转速500 r/min,此时清土距离为294.27 mm。加工样机并对最优参数组合进行田间验证试验,得到清土距离为271 mm,与仿真试验结果的相对误差为8%,埋土基本清理干净,且对葡萄藤和防寒布的损伤小,作业效率高,为人工清土效率的10倍以上。研究结果可为新疆地区篱架式葡萄埋土清除作业提出新的思路,为后续葡萄清土机械的研制提供参考。     

基于OpenCV的动态葡萄干色泽实时识别

为了实现新疆吐鲁番地区"无核白"葡萄干的自动化色泽识别,该文利用OpenCV对无核白葡萄干的表面色泽识别进行研究,设计了一套可以实时、动态、多条输送通道同时处理的葡萄干色泽识别设备。为保证葡萄干色泽特征提取的正确率,对实时获取的每一帧图像进行预处理,获得平滑无孔洞的葡萄干二值图像;去除每一帧二值图像两侧边缘处不完整的葡萄干轮廓,从而保证获取葡萄干的完整色泽信息;定义图像上、下2部分掩膜,并分别仅保留图像右侧第一个葡萄干轮廓,利用上、下掩膜对每一帧图像分别处理,实现2条输送带上葡萄干的同时识别,以提高葡萄干色泽识别效率;在HSV空间下对保留的图像右侧第一颗葡萄干提取各通道的均值,以绿色、黄色、褐色葡萄干各40粒进行测试取值,统计数据并分析,确定色调通道H值23、亮度通道V值80为阈值进行葡萄干色泽识别;以3种颜色葡萄干各150粒分3次进行试验,结果表明,绿、黄、褐色葡萄干的识别正确率分别为89.33%,92.00%和96.67%,识别效率为21s/百粒葡萄干,识别方法简单有效。该方法的识别效率高于人工分选方式的110s/百粒葡萄干,但识别正确率低于人工分选方式的100%;相比于现有研究方法对各色葡萄干93%以上的识别正确率,该识别方法对褐色葡萄干的识别正确率较高,但对黄、绿色葡萄干的识别正确率较低;市场上现有的葡萄干分级设备使用的识别方法几乎无法区分黄、绿色葡萄干,与其相比,该文提供了一个可以较好区分黄、绿色葡萄干的方法。该文基于OpenCV设计的葡萄干色泽识别算法具有分选可行性和较好的识别正确率,可为后续分选执行机构和控制系统的搭建提供算法基础,为葡萄干色选的商业化提供算法参考。     

篱架式栽培葡萄双边作业株间自动避障除草机设计与试验

针对现有篱架式栽培葡萄园中株间除草机作业效率不高、葡萄藤周围未除草区域较大等问题,该文设计了一种双边作业的株间自动避障除草机。通过对除草单体各部件进行理论分析,确定了行宽调节机构、信号采集机构、自动避障机构和除草刀盘等关键部件的结构及参数,其中避障液压缸行程为150 mm,除草刀盘半径为150 mm。在ADAMS中建立了除草机虚拟样机模型,进行单因素仿真试验,确定了避障液压缸速度、前进速度和控制系统预设的当触杆转动达到一定角度触发自动避障机构工作的阈值(简称"角度阈值")为主要影响因素。以仿真得到的3个主要影响因素为试验因素,以除草作业覆盖率为评价指标,设计了二次回归组合试验,建立了除草作业覆盖率的回归模型,得到最优参数分别为:避障液压缸速度160 mm/s,前进速度380 mm/s,角度阈值15.12?。在最优参数下进行了田间验证试验,得到平均除草作业覆盖率约为90.02%。采取双边同时作业方式,作业效率比单边作业方式提高约1倍。该研究为可用于篱架式栽培葡萄及其他作物株间除草机的进一步优化提供参考。     

基于EDEM仿真的有机肥深施机施肥控制系统的设计

针对林果园不同地块土壤肥力不均,林果在各生长阶段对有机肥需求量不同等问题,对有机肥深施机施肥控制系统进行设计。采用离散元仿真软件EDEM对施肥转盘旋转角度与施肥流量进行仿真,并进行线性拟合。结合机器行进速度、单位面积理论施肥量、施肥转盘旋转角度与施肥流量等因素,设计有机肥深施机施肥控制系统,主要包括测速模块、主程序模块(速度、施肥量、脉冲转换模块)、中断模块和液晶显示模块。室内施肥试验结果表明:当单位面积理论施肥量分别为7 500、9 750和11 250kg/hm~2时,实际施肥量分别为7 532.46、9 836.82和11042.28kg/hm~2,施肥变异系数CV分别为1.1%、1.3%和1.9%,施肥一致性良好。田间试验结果表明:该有机肥深施机施肥均匀,无断流现象,达到设计要求。本研究所设计的有机肥深施机施肥控制系统满足林果园有机肥深施的农艺要求,可以进行林果园有机肥深施作业。     

葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合比例的视觉检测方法

针对葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合过程发生在苗木内部,难以检测愈伤组织融合比例的问题,提出一种基于计算机视觉的无损检测方法。采用计算机断层扫描技术(CT)获取葡萄硬枝嫁接苗木嫁接口不同位置处断层图像;通过提取感兴趣区域、添加掩模,简化处理过程;采用最大类间方差阈值分割法将筛管、导管以及嫁接口未融合区域的特征分割出来;采用8邻域区域生长法标记连通域,并设置面积阈值,将嫁接口未融合区域的特征提取出来;采用累计概率霍夫变换直线检测的方法,细化嫁接口未融合区域特征;将嫁接口不同位置处的未融合区域特征叠加,得到总的未融合区域特征;分别计算出总的未融合区域特征面积和嫁接口面积,进而求得融合比例。试验结果表明:该算法的处理时间为92.39s,相对误差3.31%,可以快速并准确地检测出葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织的融合比例。本研究提出的视觉检测方法可以为研究葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合过程、融合机理及融合影响因素提供技术支撑。     

机施有机肥散体颗粒离散元模型参数标定

针对有机肥离散元模型接触参数和接触模型参数难以通过查阅文献或试验直接获得的问题,该文提出一种通过仿真试验建立回归模型并结合物理试验寻优的方法,对有机肥离散元模型参数进行标定。考虑到有机肥颗粒间的凝聚力,选择"Hertz-Mindlin with Johnson-Kendall-Roberts"接触模型。应用Plackett-Burman Design对有机肥离散元模型参数进行筛选,得到对休止角有显著影响的参数,即有机肥-有机肥滚动摩擦系数、表面能JKR和有机肥-钢板滚动摩擦系数;通过最陡爬坡试验确定了显著性参数的最优值区间,应用Central Composite Design建立并优化了休止角与显著性参数的回归模型,以实际休止角为目标,求解得到显著性参数最优值,即有机肥-有机肥滚动摩擦系数为0.10,JKR为0.015,有机肥-钢板滚动摩擦系数为0.11。在标定的参数下进行仿真验证试验,仿真休止角与实际休止角的相对误差为0.42%,无明显差异,表明标定的参数准确,可以为有机肥离散元模型参数的选取提供参考。