山地果园钢丝绳牵引货运机超声波避障系统

为避免山地果园钢丝绳牵引式货运机运行时碰撞穿越轨道的行人或其他障碍物,提高果园轨道货运系统的安全性和稳定性,开发了山地果园钢丝绳牵引式货运机避障系统,包括STC单片机、超声波测距、红外光电检测、无线通信、语音报警及手动控制等模块.系统设计指标为:障碍物检测距离不小于150 cm,避障成功率达到100％.系统应用试验结果表明:使用静态障碍物,上坡避障完成后货运机前端与障碍物间最小距离为100 cm,下坡避障完成后该间距为90 cm;使用动态障碍物,上坡避障完成后货运机前端与障碍物间最小距离为98 cm,最小延时为0.64 s;下坡避障完成后该间距为66 cm,最小延时为1.30s.     

《工程图学》与素质教育

《工程图学》以“图”为核心,图必构物,源于工程。其学习过程由直觉到抽象、由感性到理性、由理性到实践,是“素质教育”增长点、“多种思维”交错点、“创新思维”生长点、“创造智能”发展点、“完善人格”着力点及“创新能力”持续点,对培养发展学生的完善人格和创新能力,具有其他学科不可替代的作用。     

遥控蔗叶切断还田机设计研究

根据蔗叶还田现状,设计研究了一种蔗叶还田机。该机采用遥控方式控制其行走,利用柔性刀高速旋转切断蔗叶,实现蔗叶还田。利用ANSYS软件对遥控蔗叶切断还田机机架进行了结构强度分析,表明其强度足够。初步试验表明:该机行走灵活稳定,蔗叶切断效果良好,结构简单,功耗小,具有一定的实用价值。     

虚拟仪器技术在温室测控系统中的研究

利用虚拟仪器软件开发平台LabVIEW，对温室测控系统进行了虚拟化设计。此系统由温度传感器和土壤湿度传感器将温室的空气温度、土壤含水量变化转化为电压变化，然后用虚拟仪器对输入到数据采集控制卡的电压信号进行实时采集。数据以spreadsheet类型文件格式存储起来，同时进行初步统计分析，最后通过数据采集控制卡输出开关信号，控制电动机实现温室天窗的开启，以调节空气温度和控制电磁阀，实现喷水的控制，调节土壤湿度，同时将反馈信号显示在操作平台上。     

抛秧机导苗管振动特性的有限元分析

导苗管是水稻抛秧机实现有序抛载的一个关键部件。利用有限元处理方法和ANSYS有限元软件。对2ZQP-1型水稻气力有序抛秧机导苗管建立了弹性壳元模型；对导苗管进行了模态分析，求出了其固有的频率及相应的振型；根据导苗管振动特性的有限元分析结果，对2ZQP-1型抛秧机导苗管的结构设计提出了改进意见。     

玉米秸秆髓芯热压瓦楞芯纸的试验

以玉米秸秆为对象，研究了热压制作瓦楞芯纸的工艺条件。结果表明：粘结剂和物料的粒度是影响热压薄层成型物性能的主要因素；骨胶是热压成型瓦楞芯纸较为理想的粘结剂。以玉米秸秆髓芯为热压成型的原料，制作的瓦楞芯纸具有一定的耐破强度和柔韧性。     

谷物收获超声波流量计的前期研究

以多普勒法的谷物收获超声波流量计为研究对象,进行谷物收获系统和超声波流量计的前期研究.超声波流量计是利用流体对超声波的影响来测量流量的仪表,传统的测量原理一般为时间差法,测量精度低,只能对液体或者气体进行流速测量;而采用多普勒测量法则可以达到更高的测量精度,并且尝试对谷物(固体)的流速进行测量.     

2JT-M-2014型茄果类蔬菜嫁接切削器的研制

针对茄果类蔬菜气动嫁接切削器价格较高、作业不方便等问题,研制出2JT-M-2014型手动切削器,有效解决了以上问题。为检测其性能,设计了以切削苗切削作业质量为目标函数,以刀片磨损度、切削苗茎径和切削速度为影响因素的三因素三水平试验。试验表明:刀片磨损度是主要的影响因素,植物茎秆直径和切削速度对切削效果影响不大;刀片磨损微小时,切削表面拉丝少而短,更有利于后期嫁接作业。另外,通过对切削器顶丝伸出高度和植物切削角度关系的测试,得出该切削器的切削角度可在35°~51°内调节。     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

梨果面坏损区域的计算机视觉检测方法

为检测梨的果面的坏损区域,提出了一种利用多台摄像机在多个角度进行拍摄,对多幅采集后的图像进行切割,提取各自特征并进行拼合的算法。试验证明,这是一种较为快速、准确检测梨的果面坏损区域大小的算法,识别梨的坏损面积的相对误差能控制在±0.2范围内,处理时间为250～350ms;识别梨坏损区域数的正确率为0.89,可以满足系统设计要求。