陕西省A区猕猴桃分级现状及发展对策

猕猴桃分级能增加猕猴桃的附加价值,从而提高其市场竞争力,对猕猴桃产业发展起重要作用。2013年3月31日-4月1日,以猕猴桃分级相关的种植农户、果商、果品公司及消费者为对象,在陕西省A区7个镇进行抽样调研,发放问卷300份,回收有效问卷297份。调研内容以分级现状、品种、分级指标、分级装备、分级意识等为主。在调研的基础上,整理制作了猕猴桃分级生产流通系统图,分析了A区猕猴桃分级现状,发现了分级意识、分级标准、分级方法、分级装备等方面存在的问题。针对这些问题,提出了完善服务监督体系、制定科学灵活的分级标准、研究基于果实图像信息的分级方法和研发适合不同分级规模装置的发展对策。     

基于高速摄影的冬枣果实振动脱落规律分析

为研究冬枣振动采收过程中果实的运动规律和脱落轨迹,采用改装的电动往复锯连接自制振动采摘头对树枝进行高速振动,用高速相机记录不同振动频率(15、20、25 Hz)下冬枣果实的运动轨迹,对高速视频进行分析,计算在振动过程中的枣果脱落类型、脱落时间和运动轨迹,以及果实脱落时的速度、加速度和惯性力。结果表明:1)冬枣果实的主要脱落类型是旋倾型,15、20和25Hz时,旋倾型脱落的果实个数比例分别为81%、66%和78%,参考已有研究经验,冬枣机械收获宜选用连续式振动设备;2)随着振动频率的增大,果实的平均脱落时间减小,3个频率的果实脱落时间分别为1.71、0.54和0.43s,15Hz时果实脱落时间与20和25Hz时的果实脱落时间存在显著性差异,而20与25Hz时的果实脱落时间无显著性差异;3)果实的速度和加速度随着振动频率的增大而增大,但不同频率的果实平均脱落惯性力不存在显著性差异,3个频率下分别为0.48、0.43和0.49N。本研究结果可为机械收获装备的设计选型与研发提供理论依据。     

水培生菜整株低损收获装置设计与试验

为解决水培生菜收获品质低、人工收获劳动力成本高等问题,设计了一种整株低损收获装置。通过夹持杆对菜叶的低损聚拢、割刀对生菜茎部的精准切割,实现单株水培生菜的整株低损收获。设计了各关键部件结构参数,分析了影响菜叶损伤的因素,利用图像处理方法测量了菜叶损伤面积;采用正交试验,研究了聚拢速度、聚拢角、聚拢高度、压菜速度对菜叶损伤面积的影响;通过力学分析和高速摄影,分析了聚拢角、聚拢高度对菜叶损伤面积的影响。正交试验结果显示:试验因素的显著性主次顺序为聚拢角、聚拢高度、压菜速度、聚拢速度;最优组合参数为聚拢速度100 mm/s、聚拢角15°、聚拢高度70 mm、压菜速度100 mm/s。验证试验表明:最优组合下生菜均为整株收获,菜叶损伤面积平均值为432 mm2,损伤程度平均值为0. 13%,优化效果明显。     

基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别

为了提高猕猴桃采摘机器人的工作效率和对猕猴桃复杂生长环境的适应性,识别广域复杂环境下相互遮挡的猕猴桃目标,采用Im-AlexNet为特征提取层的Faster R-CNN目标检测算法,通过迁移学习微调AlexNet网络,修改全连接层L6、L7的节点数为768和256,以解决晴天(白天逆光、侧逆光)、阴天及夜间补光条件下的广域复杂环境中猕猴桃因枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡所导致的识别精度较低等问题。采集广域复杂环境中晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的4类样本图像共1 823幅,建立试验样本数据库进行训练并测试。试验结果表明:该方法对晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的图像识别精度为96. 00%,单幅图像识别时间约为1 s。在相同数据集下,Im-AlexNet网络识别精度比LeNet、AlexNet和VGG16 3种网络识别精度的平均值高出5. 74个百分点。说明该算法能够降低猕猴桃果实漏识别率和误识别率,提高了识别精度。该算法能够应用于猕猴桃采摘机器人对广域复杂环境下枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡的准确识别。     

基于MatLab的多目标猕猴桃无损采摘路径规划

针对棚架式猕猴桃种植模式,为了解决多目标猕猴桃采摘中可能损伤的问题,设计了一种猕猴桃采摘顺序的方法。该算法首先在XOY平面上求解所有目标猕猴桃的中心点,以该中心点为圆心,然后求解各目标猕猴桃XOY平面上距离该中心点的距离,并以此为半径寻找同心圆。采摘的顺序采用由外圆不断向内采摘,避免机械臂采摘目标点的过程中不会因碰撞其他目标而造成损伤。同时,采用空间直线进行路径规划采摘,以提高采摘的效率。     

基于RSM和GA-BP-GA优化的油茶籽仿真参数标定

采用逆向工程技术,在EDEM软件中建立了油茶籽离散元模型;通过物理试验测得油茶籽堆积角为(27.93±1.46)°,以及密度、碰撞恢复系数和油茶籽-钢板间静摩擦因数的参数区间,采用Plackett-Burman Design和最陡爬坡试验筛选显著性因素;以堆积角为响应值,采用响应面(RSM)和机器学习对显著性参数进行优化和对比。结果显示,基于遗传算法(GA)的BP人工神经网络的预测能力与稳定性优于随机森林、支持向量机和BP人工神经网络;采用GA寻优得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.443、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.319、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.063,测得仿真堆积角为27.63°,与实际堆积角的相对误差为1.09%;采用RSM得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.383、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.335、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.064,测得仿真堆积角为26.99°,相对误差为3.33%。研究结果表明,在油茶籽参数标定中,GA-BP-GA的参数优化效果优于RSM,并且该研究所建油茶籽模型与参数标定结果可用于离散元仿真。     

设施栽培营养液自动调控装置设计与试验

针对设施栽培中营养液调控缺少监测管理、自动化程度低、稳定性难以保证等问题,设计了一种设施栽培营养液自动调控装置。通过传感器对营养液指标值的实时检测、控制器对检测数据的处理、执行部件对营养液指标值的调整,实现设施栽培营养液的自动调控。同时,设计了各关键部件结构参数及传感器检测子系统、数据融合与智能决策子系统和协同调控子系统的硬件和软件结构。采用响应曲面法试验,研究了均匀混合机构的纵向安装位置、横向安装位置、作业速度对营养液均匀混合时间的影响,并进行验证试验。响应曲面试验结果显示：试验因素的显著性主次顺序为作业速度、纵向安装位置、横向安装位置,最优组合参数为作业速度110r/min、纵向安装位置50mm、横向安装位置150mm。验证试验表明：营养液自动调控装置完成1次营养液调控所需时间约为135s,完成调控后营养液指标值pH值、EC、K⁺浓度、Ca²⁺浓度和NO₃^-浓度的误差分别为4.73%、3.28%、4.44%、4.15%、3.54%%。所设计的营养液自动调控装置具有结构简单、调控误差小的优点,可为...     

基于EDEM的甘蓝翻转卸料过程运动与损伤分析

针对甘蓝整修系统中卸料自动化程度低、损耗严重等问题,设计了一种甘蓝整修系统配套的翻转卸料装置。利用EDEM仿真软件,依据“秦选2号”甘蓝物理特性建立了甘蓝模型,并建立了翻转卸料装置模型,进而分析了翻转卸料过程中果箱内不同区域甘蓝的运动规律;研究了果箱翻转角速度、果箱翻转角度、上盖打开角速度对甘蓝损伤率的影响。仿真结果表明:果箱翻转角速度对甘蓝损伤率的影响无明显变化规律;随着果箱翻转角度的增加,甘蓝损伤率呈上升趋势;随着上盖打开角速度的增加,甘蓝损伤率先减小后增大,且在30°~70°/s范围内甘蓝损伤率较小。在相同工况下随机选取4种等级甘蓝,进行了验证试验,结果显示:验证试验结果与仿真基本相同,甘蓝损伤率最大误差为4.1%,且甘蓝损伤率与果箱翻转角速度、果箱翻转角度、上盖打开角速度的变化趋势一致。这表明,采用离散元法分析翻转卸料装置甘蓝卸料过程和损伤是可行的。该研究为甘蓝卸料装置及整修系统的设计提供了参考。     

均匀化育苗研究平台的设计与试验

标准苗的培育是机械嫁接过程的关键技术之一。为解决日光温室内植物幼苗向光弯曲的问题,且为探究不同LED光质对幼苗外观特征的影响,设计并研制了均匀化育苗研究平台。该研究平台由4个不同光质的培养小室组成,可根据幼苗生长期的不同,调节光源距离幼苗的高度,并利用机器视觉实时检测幼苗外观特征。以"北农亮砧"嫁接砧木为研究对象,在不同光照条件下进行了验证试验。试验结果表明:在不同光照条件下均可培育出长势均匀的幼苗,株高标准差小于7mm,茎粗标准差小于0.3mm,可用于培育外观特征一致的嫁接用幼苗;系统可实现对单株幼苗的外观特征无损检测,操作简单。     

采后甘蓝单体排序定向输送装置设计与试验

针对采后甘蓝人工上料及定向排序劳动强度大、生产效率低、人工成本高等问题,结合采后甘蓝商品化处理工艺及转动惯量特性,设计了采后甘蓝单体排序定向输送装置。该装置采用气缸传动对空间堆叠状态的采后甘蓝进行翻转卸料,随后在单层喂入辊和曲面缓冲轨道作用下采后甘蓝呈单层状态排出,再经限位辊和变螺距输送辊引导完成采后甘蓝的单体排序输送,最终基于转动惯量特性在4个锥形辊形成的稳定空间内实现定向输送。对翻转卸料机构、单层喂入缓冲机构、变螺距单体排序机构、锥形辊定向输送机构等关键部件进行了结构设计,并试制了采后甘蓝单体排序定向输送装置样机。以“中甘15号”甘蓝为试验材料,以卸料气缸运行速度、单层喂入辊转速、变螺距输送辊转速和输送链条线速度为试验因素,以单体排序成功率和定向成功率为试验指标进行了正交试验。结果表明,最优参数组合为卸料气缸运行速度10mm/s、单层喂入辊转速50r/min、变螺距输送辊转速30r/min、输送链条线速度300mm/s,在最优参数组合下,采后甘蓝单体排序成功率平均值为96.50%,定向成功率平均值为95.17%,标准差分别为2.54%、3.28%,单通道作业效率约为1004kg/h。本研究为深入研发采后甘蓝多通道高通量单体排序定向输送装置、实现采后甘蓝商品化处理机械化作业提供参考。