气吸式育苗穴盘自动摆放机的设计与试验

工厂化育苗中广泛使用育苗穴盘,播种前育苗穴盘的摆放工作枯燥费时、劳动强度大。为实现育苗穴盘的自动摆放,设计了一种气吸式育苗穴盘自动摆放机,使用真空吸盘吸取育苗穴盘。同时,设计了真空取盘装置、运动装置和控制系统,并试制了样机。试验表明:真空泵供电电压、吸盘座缓冲弹簧、吸盘间距3个因素对摆放成功率的影响均不显著。在ZQ370-02PM真空泵供电电压(18.0±0.05)V的条件下,使用4个9mm三层风琴型真空吸盘,摆放500次,摆放成功率为99.6%。气吸方法可实现50穴育苗穴盘的自动摆放。     

基于机器视觉的嫁接幼苗特征识别方法

幼苗子叶方向的正确识别是瓜科嫁接机实现全程自动化的关键技术之一。该文研究了在自然光照条件下,对白籽南瓜砧木子叶方向特征的识别方法。首先对采集的幼苗图像进行预处理,提取出子叶边界;然后利用区域标记,依次提取目标幼苗子叶边界的最小外接矩形,在外接矩形内对幼苗边界进行椭圆形Hough变换,拟合两片子叶的轮廓曲线;最后依据子叶轮廓的椭圆形数学模型,求取幼苗子叶方向,幼苗生长点位置以及子叶叶片面积等特征信息。对100幅幼苗图像进行识别试验,成功率为85%。该文提出的方法可对嫁接南瓜幼苗的子叶方向特征进行有效的识别,并且通过调整参数,可用于其他幼苗的特征识别研究。      

基于果萼图像的猕猴桃果实夜间识别方法

根据猕猴桃的棚架式栽培方式,提出了一种适用于猕猴桃采摘机器人夜间识别的方法。采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,以果萼为参考点,进行果实的识别,并测试该方法对光照的鲁棒性。试验结果表明:基于果萼能够有效的识别猕猴桃果实,成功率达94.3%;未识别和误识别的果实一般出现在5果及5果以上的簇中,原因是果实相互挤压导致的果萼部分不在果实图像的中心区域,以及果实之间的三角区形成暗色封闭区域;光照过小或过大会导致成像模糊或过曝,对正确率有细微影响;识别速度达到了0.5 s/个。因此,基于果萼的猕猴桃果实夜间识别方法在正确识别率和速度上都有很大提升,更接近实际应用。     

微波等离子体处理木材表面光电子能谱分析

XPS是固体木材表面组成分析最有效和最灵敏的工具之一。本研究使用XPS研究木材微波等离子体处理前后表面化学组成的变化。经微波等离子体处理后 ,C1的含量降低而C2 、C3含量增加 ,并伴随C4生成 ,表明纤维素和 /或木素上羟基含量的增加。微波等离子体处理还在木材表面引入了N元素 ,推测有亲水的 -NH2 生成。比较了相同工作条件下 ,N2 、O2 及空气等离子体对木材表面化学组成影响 ,结果表明 :O2的影响最显著而N2 最弱 ,氧的影响还存在其特殊性。     

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...     

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...     

基于改进YOLOv5s的自然环境下猕猴桃花朵检测方法

为实现对猕猴桃花朵的快速准确检测,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的猕猴桃花朵检测模型YOLOv5s＿S＿N＿CB＿CA,并通过对比试验进行了精度验证。在YOLOv5s基础上引入C3HB模块和交叉注意力(criss-cross atte ntion,CCA)模块增强特征提取能力,结合样本切分和加入负样本处理方法进一步提升模型精度。改进模型的检测精确率为85.21%,召回率为90%,模型大小为14.6 MB,交并比(intersection over union,IoU)为0.5下的均值平均精度(mAP_0.5)为92.45%,比仅进行样本缩放处理的原始YOLOv5s提高了31.91个百分点,检测速度为35.47帧/s,比原始YOLOv5s提高了34.15%。使用改进模型对自然环境下不同天气、晴天不同时段光照强度下的猕猴桃花朵进行检测,结果表明模型检测晴天、阴天下猕猴桃花朵的mAP_0.5分别为91.96%、91.15%,比原始YOLOv5s分别高出2.55、2.25个百分点;检测晴天9:00-11:00、15:00-17:00光强下猕猴桃花...     

深度学习方法在农业信息中的研究进展与应用现状

为使农业信息领域的研究人员能够系统和快速地了解深度学习在农业中的研究进展以及应用现状,对深度学习在农业信息领域的应用进行归纳、梳理、分析和展望。对涉及农业领域且应用深度学习技术的90项研究中所涉及的农业问题、具体模型和框架、数据集的来源和特征以及预处理方法、模型评价指标等进行归纳总结分析,并讨论深度学习的优点和局限性,进而展望深度学习的发展趋势。农业领域中的应用包括作物及其器官分类、病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别、行为识别和分类、植物养分含量估计、植物叶片或种子表型分析等方面;大多数研究采用卷积神经网络,如AlexNet、VGG16和Faster R-CNN。在框架方面,Caffe使用频次最高,其次是Tensorflow和Keras/Theano;分类准确度是最常用的模型评价指标,其次是F1得分和平均精度。与其他常用方法和技术相比,深度学习不仅精度高,而且性能优于现有的常用图像处理技术。其他涉及计算机视觉技术的农业应用有望通过深度学习技术的使用获得更好的效果。     

用于草莓收获机器人的果实定位和果柄检测方法

介绍了一种用于草莓收获机器人的果实定位和果柄检测方法。利用基于OHTA颜色空间的图像分割方法从背景中分割草莓通过计算二值化草莓blob的惯性主轴来判断草莓的姿态,根据草莓的成熟度实现了果实的选择性采摘。试验证明这种方法的平均判别速度为1 s,果柄误判率为7%,在采摘过程中仅对5%的果实造成损伤,满足草莓机器人的收获速度和精度要求。