不同机械种植方式对肇庆水稻生产经济效益的影响

为探究不同机械种植方式对水稻生产经济效益的影响,2010—2012年在广东肇庆怀集县,对钵毯机插、毯状机插、机直播和人工手插4种种植方式进行了比较试验。结果表明：在产量上,2010年早稻,钵毯机插、毯状机插和机直播均比手插低,分别低1.28%、0.96%和7.69%;2011年早稻,也分别较手插低了0.45%、0.67%和8.29%;2012年早稻,则比手插分别提高了12.52%、11.22%和0.00%。3年中,机直播的平均日产量都高于其他种植方式。在经济效益上,2010年早稻,钵毯机插秧、毯状机插和机直播的成本均比手插低,净利润分别增加1.43%、2.14%和-10.84%,而2011年的成本分别较手插变化2.28%、2.28%和-5.90%,净利润分别下降了3.68%、3.20%和10.62%,2012年的成本分别较手插变化2.28%、2.28%和-5.90%,净利润均有提高。由此得出,毯状机插和钵体机插较适用于肇庆早稻生产,而机直播不同年份间产量波动较大。     

基于模糊聚类的玉米大斑病害图像的分割技术

通过颜色空间的转换,将RGB颜色空间转化为HSI颜色空间,在色度H空间对玉米大斑病图像进行分割。应用模糊聚类分析的方法,确定了图像分割的阈值。对186幅玉米大斑病图像进行分割试验,分割的准确率为97．8％。分析表明,准确的病害图像分割可以为病害的特征值提取和病害的模式识别做好准备。     

土壤孔隙结构检测技术研究现状与展望

土壤孔隙是水气运移和生物运动的通道，在调节土壤肥力和生态功能中起着至关重要的作用。土壤孔隙结构的量化研究是认识土壤结构、明晰孔隙结构与宏观功能关系的前提。然而，受土壤自身复杂性的限制，目前土壤孔隙结构检测技术普遍存在精确度低、重复性差和操作复杂等问题。针对获取和量化土壤孔隙结构中的重点和难点，归纳了现有方法的优缺点、潜在误差源及应用场景。现有方法总体可分为两大类：间接法和直接观察法，间接法是利用土壤中水、气、声、热等特性获得孔隙直径、体积或孔固体表面积等信息，主要包括水分特征曲线法、压汞法、气体吸附法、声波法、热脉冲-时域反射法、变压法、回归分析法等；直接观察法可以通过几何可视化来直接观察土壤孔隙空间，并借助图像处理技术，从图像中提取大量的定量形态学和拓扑描述符进行评估，例如切片观察法、扫描电子显微镜技术、计算机断层扫描技术、核磁共振技术等。对表征土壤孔隙结构的定量化方法进行了总结，梳理了近5年常规统计法、地统计学和分形理论在土壤孔隙结构定量化研究上的应用和成果。最后对今后田间原位土壤孔隙结构检测的发展方向进行了展望，尝试为土壤孔隙结构的现场检测装置研发提供理论参考和新思路。     

基于茎基部分区边缘拟合的稻株定位方法

准确地定位稻株是水稻株间除草机械作业的前提,提出了侧位俯拍的图像采集方式获取稻株茎基部图像,采用茎基部分区边缘拟合的方法定位稻株,解决了除草期内水稻冠层接连引起的定位不准确问题。首先分析稻株生长形态,探究侧位俯拍稻株茎基部的相机安装参数设定,以及影响成像质量的相关因素,提出了遮光条件下采集图像的方法,构建了具有遮光功能的图像采集系统;其次采用2G-R-B彩色图像灰度化、自动阈值、形态学操作等方法处理并分割稻株图像,检测茎基部边缘并分析其形态特征,并提出了分区边缘拟合定位方法:划分拟合区间为3个子区间,在子区间内进行边缘拟合,以拟合边缘线段中点坐标均值作为子区间茎基部中点,根据中点拟合茎基部中线,以中线中点作为定位的茎基部中心。最后进行了基于茎基部与冠层的稻株定位精度田间对比试验,结果显示:插秧后10~20 d内,基于茎基部的稻株定位误差均在7.0 mm以下,其中10 d、15 d、20 d时的定位误差分别为6.9mm/6.8 mm、5.9 mm/5.8 mm、6.3 mm/6.5 mm(有水条件/无水条件);基于冠层的稻株定位误差在8.0 mm以上,其中插秧20 d后,定位误差超过15 mm以上。试验结果表明,所提出的基于茎基部分区边缘拟合的稻株定位方法,定位精度高,除草适用期长,可满足株间机械除草过程中对稻株精准定位的技术要求。     

窝眼窄缝式气吸滚筒排种装置的试验

为了实现超级稻工厂化育秧，保证作业质量，研制了窝眼窄缝式气吸滚筒排种试验装置。以超级稻“培杂泰丰”为研究对象，采用4因素3水平正交试验设计方法，研究了窝眼半径、窄缝宽度、真空度和滚筒转速对播种空穴率、重播率和合格率的影响规律。通过对试验结果的分析，得出了影响空穴率和合格率的主次顺序为窝眼半径＞真空度＞滚筒转速＞窄缝宽度；影响重播率的主次顺序为窝眼半径＞滚筒转速＞窄缝宽度＞真空度；最佳参数组合为窝眼半径5.5 mm、真空度4 kPa、滚筒转速为0.82 rad/s和窄缝宽度1 mm。经验证，在最佳参数下，播     

拨杆喂入式菠萝采收机构设计与试验

为解决菠萝采收效率低、成本高等问题，该研究根据菠萝果实的几何特征和花萼结合处易折断、茎秆较脆等生物学特性设计了一种拨杆喂入式菠萝采收机构，分析了影响收获效率的主要因素，包括：拨禾轮半径、拨禾轮转速、履带行走机的前进速度等，并确定了关键部件的结构和运动参数。在对菠萝果实与茎秆分离的运动学和动力学分析的基础上，确定了菠萝果实在花萼与茎秆连接处或在靠近花萼的茎秆处断裂的力学依据，其中成熟度较高时，菠萝花萼处的脱落区结合强度较小，受切应力作用而断裂；成熟度较低时，茎秆较细处因弯曲过大而断裂。建立采收过程的多体运动学仿真模型，分析了收获过程中菠萝植株的力学和动力学特征，求解不同运动情况下拨杆接触果实时的接触力峰值。两因素五水平正交台架试验表明，菠萝收获效果最佳的参数组合为前进速度0.4 m/s、拨禾轮转速22.8 r/min。最优参数组合的田间试验结果表明：拨杆喂入式菠萝收获机进行收获作业时工作顺畅，采收后的植株生长状态良好；菠萝果实收获成功率为84%，损伤率为9.53%，综合评价指标为85.94%。研究结果可为菠萝采收机械的研究提供参考。     

水稻液体肥变量施用调节系统设计与试验

目的 设计一种机电式流量调节阀，与已研制的气力引射式施肥器集成构建液体肥变量施用调节系统，实现水稻近根部微小流量液体肥精准施用。方法 通过试验标定了系统质量流率理论模型，建立控制系统传递函数模型，设计了基于模糊推理的PID控制器结构、规则和初始参数；通过仿真试验，分析了PID和模糊PID控制的调控响应能力。结果 仿真试验结果表明，模糊PID控制阶跃信号响应超调量、调节时间和稳态误差分别为0.12%、2.51 s和0.007， 与PID控制的对应值42.90%、4.44 s和0.010相比均较低，表明模糊PID控制动态调节和稳定性更好；在幅值为0.5、持续时间为0.1 s的脉冲信号干扰下，模糊PID控制的调节时间为0.61 s，比PID控制(1.67 s)更短，具有更强的抗干扰能力。性能试验结果表明，10种目标质量流率条件下，模糊PID控制的质量流率绝对误差均低于PID控制，控制精度为93.93%～96.88%，高于PID控制(90.00%～95.21%)；在施肥量变化时，模糊PID控制的超调量为12.2%，上升时间、调节时间和峰值时间分别为1.5、10.7和1.7 s，均低于PID控制的17.4%、2.1 s、13.3 s和2.3 s。结论 基于模糊PID控制的水稻液体肥变量施用调节系统具有较高的质量流率控制精度和跟踪性能，为研制水稻田液体肥变量施肥装备奠定了基础。     

我国杂草科学学科发展现状与展望

杂草科学是研究杂草生物学特性、生长发育规律、分类与鉴定、分布与危害、群落结构与演替、抗药性机制、防治技术的综合学科。本文重点阐述了近5年(2018年－2022年)来我国杂草科学学科在杂草生物学与生态学、杂草抗药性机理、除草剂安全剂作用机理、杂草防控技术等领域取得的系列研究进展, 并展望了今后杂草科学学科的发展方向。     

基于虚拟仪器技术的田间多光谱视觉系统设计

设计了一套田间多光谱虚拟仪器视觉系统.系统使用高分辨率的多光谱(近红外、红光和绿光)相机MS3100,拍摄作物生长期的多光谱图像,采用Labview及其视觉模块编写图像的采集、处理和分析程序,实时测取作物各个光谱波段的反射率.田间试验表明,该系统可以准确地对图像中的作物进行识别,求取作物的光谱反射特征,在2.4m×1.8m的视窗内,每组图像的采集和处理时间平均为311ms,满足田间精准变量投入的在线工作要求.     

基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划

为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平，该研究以菠萝采收机为研究对象，采用改进RRT*（Rapidly-exploring Random Trees Star）算法进行全局路径规划。首先在产生随机采样点时引入自启发式思想约束采样点的生成，在拓展新节点时借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束，同时计算权重wg合适的取值范围，采双向拓展加快迭代速度，后利用贪心算法修剪路径的冗余节点，并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理。根据农田道路存在的复杂情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境，分别对比RRT*算法、双向RRT*算法和改进后RRT*算法的性能进行测试。试验结果表明：3种环境下，本文算法的平均收敛时间是RRT*算法的17.97%，是双向RRT*算法的46.12%，平均规划速度是RRT*算法的4.7倍，是双向RRT*算法的2.2倍左右，平均拓展的节点数量比 RRT* 算法减少87.22%，比双向 RRT* 算法减少 52.52%，平均路径长度比 RRT* 算法减少 3.81%，比双向 RRT* 算法减少 6.08%。田间试验结果表明：本文算法的规划时间仅为RRT*算法的14.12%，为双向RRT*的20.34%，迭代次数比RRT*算法减少80.89%，比双向RRT*减少69.70%。另外，RRT*和双向RRT*算法规划出的路径上大于60°的转角分别是本文算法的1.56和2.06倍，大于100°的转角分别是本文算法的1.55和2.18倍，本文算法规划的路径更平滑。改进RRT*算法在农田里规划的路径符合菠萝采收机的路径导航需求，研究结果可为菠萝采收机的导航研究提供参考。