边缘计算在智慧农业中的应用现状与展望

互联网技术快速发展使得数据量剧增,云计算的数据集中处理模式存在实时性不足、能耗过高以及数据安全等一系列问题。边缘计算是在靠近数据源端执行计算的分散处理模式,与云计算相比具有低延迟、低成本、安全性高、个性化设计等优势。随着智慧农业迅速发展,结合深度学习的农业应用屡见不鲜,如作物病害检测、生长环境监测、作物自动采摘、无人农场管理等,边缘计算可以为农业多场景、复杂任务提供高效、可靠的新型数据处理方案。该研究概述了边缘计算的发展,计算架构及主要优势;介绍了边缘计算在农业中的应用背景,结合文献量分析,归纳了边缘计算在农业上的主要应用场景及相关智能农业装备,调研了现有常用边缘计算设备及性能参数,总结了适合边缘计算的主流深度学习算法及模型压缩方法。研究表明边缘计算在智慧农业中的应用有效促进了农业的数字化、智能化,未来在多场景、多功能边缘计算智能农业装备开发等领域将面临重大挑战和机遇。     

夹持式鲜菱角脱壳机设计与试验

针对鲜菱角手工脱壳率低、菱仁损伤率高等问题,该研究以湖北省浠水县两角菱为对象,设计了一种夹持式鲜菱角脱壳机。对鲜菱角外形尺寸和力学性能参数进行了测量,确定采用夹持板与链条夹持输送、圆形齿刀横切菱角两侧弯角、对辊挤压碾搓脱壳的技术方案。对夹持板、弹性压紧装置、横切刀片和脱壳装置等主要部件结构进行设计和分析,确定了结构和运动参数。运用ANSYS Explicit Dynamics模块对横切过程进行仿真,根据理论分析和仿真结果试制了脱壳样机,开展了横切试验和脱壳试验。横切试验表明,成熟度、输送速度和刀片转速均对切壳率影响显著（P<0.05）,对菱仁损失率影响不显著（P>0.05）。运用Design Expert 12优化得横切装置最优工作参数为：脆熟菱角、输送速度0.1 m/s、刀片转速1 000 r/min,该参数下的平均切壳率为79.41%,平均菱仁损失率为9.82%。采用Box-Benhnken试验设计开展三因素二次回归正交组合试验,优化得到脱壳装置最优工作参数为：脆熟菱角、慢辊转速59 r/min,线速比1.5,验证试验的平均脱壳率为66.52%,平均菱仁破损率为12.83%。研究结果可为鲜菱角脱壳装备的研发提供参考。     

气送式油菜飞播装置投种过程分析与试验

针对气送式油菜飞播装置作业时种子在离开投种管末端至到达土壤的过程中运移轨迹易受扰动而出现播种成条效果不佳甚至串行的问题,该研究对折叠式投种装置的投种过程进行了分析和优化。通过理论分析建立种子在投种管内和投种过程中的运动学模型,根据DEM-CFD（Discrete Element Method- Computational Fluid Dynamics, DEM-CFD）气固耦合仿真和高速摄像对种子在输送气流和无人机旋翼气流场中的运动轨迹和速度变化情况进行分析,并以此为基础对投种装置的结构及工作参数进行优化。混合正交仿真试验结果表明：种子在竖直投种管内速度变化的影响因子主次顺序依次为输送气流速度、投种管长度、投种管内径,其中输送气流速度、投种管长度对油菜种子在投种管内速度的变化的影响为极显著（P<0.01）,投种管内径对油菜种子在投种管内速度的影响一般显著（0.05≤P<0.1）。高速摄像及地面泥盒试验结果显示,将原有气固分离器改为种子加速器,即增加输送气流速度参与投种后,投种管末端气流速度为4.5 m/s时,竖直位移30 cm处种子的平均水平分位移为4 cm,投种管正下方30 cm处泥盒内种子落地条带宽度为5.2 cm,比有气固分离器的结构,种子平均水平分位移减少3.1 cm,条带宽度减少7.9 cm,与仿真分析结果基本保持一致,满足油菜成条飞播的作业要求。     

盆栽植物造景技艺

简要说明了盆栽植物的作用,并从植物与容器的搭配、盆栽植物造景类型(按季节变换造景,按摆放形式造景,按植物生活习性及其它需求造景)两方面对盆栽植物造景技艺进行了阐述。     

基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型

病虫害的发生将会严重影响莲藕品质与产量,开展病害诊断与识别对藕田病虫害及时对症对病诊治、提升莲藕生产质量与经济效益具有重要意义。该研究以荷叶病虫害高效、准确识别为目标,提出了一种基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型。采用分支结构对模型的浅层特征提取模块进行改进,并在Dense Block与Transition Layer中引入Squeeze and Excitation注意力机制模块和锐化的余弦卷积,最后基于Plantvillage数据集进行迁移学习,实现了91.34%的识别准确率。该研究实现了对荷叶腐败病、病毒病、斜纹夜蛾、叶腐病、叶斑病的识别,并将改进后的模型推广应用于基于无人机图像的藕田病虫害检测,实现了病害分布可视化,可对莲藕病虫害的智能化防治提供有益指导。     

勺夹式藠头排种器设计与试验

针对藠头（Allium chinense）种植劳动强度大、人工成本高等问题,该研究设计了一种由排种盘、取种勺、取投种凸轮、种箱、安装板等组成的勺夹式藠头排种器。对该排种器工作原理和取种、携种、投种过程进行理论分析,建立离散元仿真模型,对取种过程进行仿真分析,确定了最优种勺结构。以大叶藠为对象,以取种合格率和漏取率为试验指标,进行种勺直径、种勺深度、取种起始角、种面高度与种箱高度之比和取种速度5因素显著性筛选试验,并以种勺直径、取种起始角、种面高度与种箱高度之比为试验因素进行回归正交试验;采用Plackett-Burman试验法和Box-Behnken中心试验法建立取种合格率和漏取率的回归模型,并进行参数优化,获得最优参数组合为种勺直径27mm、取种起始角30°和种面高度与种箱高度之比92.5%。在最优参数组合下进行台架试验,得到取种合格率91.17%,漏取率6.17%。田间试验结果表明在前进速度0.1～0.2 m/s的条件下,该排种器平均播种合格率、平均重播率和漏播率分别为63.10%、12.76%和24.14%。研究结果可为藠头播种机械的研究与设计提供参考。     

基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别

针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F_0.02、F_0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。     

饲料中肉骨粉含量的近红外反射光谱检测方法

收集28份鸡饲料,31份猪饲料,25份牛饲料和肉骨粉7份,在饲料中掺入不同比例(0.5%～6.0%)的肉骨粉,制成分析样本.采用偏最小二乘(PLS)法,分别对光谱进行散射校正、平滑、一阶导数和二阶导数预处理,建立了鸡饲料、猪饲料和牛饲料中肉骨粉含量的近红外定量分析模型.利用验证集样本对定标模型进行了检验,鸡饲料、猪饲料和牛饲料中肉骨粉含量的真值与预测值之间的决定系数分别为0.9694、0.9846和0.9788;标准差分别为0.279、0.252和0.287;相对分析误差分别为5.663、6.865和5.889.结果表明,利用近红外光谱法测定饲料中的肉骨粉含量具有较高的预测精度.     

基于变密度法的油菜割晒机割台机架拓扑优化与试验

为减少履带式油菜割晒机割台在不同工况下的振动,应用Hypermesh软件建立割台拓扑优化空间,利用多体动力学方法建立基于RecurDyn的油菜割晒机虚拟样机模型,获得部件调试工况、转运工况和田间作业工况下割台运动副的动态载荷;采用折衷规划法构建割台静态刚度和动态频率的综合目标函数,根据层次分析法确定各子目标的权重;以体积分数、运动副极大值载荷为约束条件,得到割台空间结构的理想材料密度分布,综合考虑实际工程应用,对优化得到的割台机架进行规则化处理;建立优化后割台机架的有限元模型并开展有限元静力分析与模态分析,对比分析优化前、后割台测点处的振动幅值。结果显示：优化后最大应力值由107.99 MPa下降到65.45 MPa,最大变形量由0.82 mm下降到0.36 mm;前三阶固有频率有不同程度提高,第一阶固有频率提高到24.187 Hz。实际振动测试结果表明,优化后割台各测点振动幅值下降,割台整体振动减小,其中纵向切割器支架振幅值由4.83 m/s2下降到1.49 m/s2。     

基于改进MobileNetV2的柑橘害虫分类识别方法

为提高柑橘害虫识别精准度和防治效果,本研究构建包含10类对柑橘危害程度较重的害虫图像数据集,基于神经网络MobileNetV2与注意力机制ECA开发轻量化且高识别精度的ECA＿MobileNetV2模型,并基于该模型开发一款边缘计算App。将ECA注意力机制嵌入MobileNetV2网络的反残差结构尾部,以增强原网络的跨通道信息交互能力,提升原网络的特征提取能力。测试结果显示,ECA＿MobileNetV2模型对柑橘害虫的分类准确率达到93.63%,相比于MobileNetV2、GoogLeNet和ResNet18模型分别提高了1.68、1.44和2.40个百分点,而模型参数量、浮点运算数和模型大小分别为3.50×10⁶、328.06×10⁶和8.72 MB,复杂度仅略高于MobileNetV2,可以在手机上以边缘计算的形式运行。研究结果表明,本研究开发的智能识别工具能够对不同种类的柑橘害虫进行快速、有效的分类识别。