采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究

针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题，开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人，进行了采放果的工作空间与姿态分析，针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略，并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明，末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm，平均耗时为19.24s，其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s，中间识别与运算的平均耗时为3.82s，放果动作平均耗时为7.2s，机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。     

激光切割技术的发展现状及农业领域应用发展

激光切割技术是当今最具有竞争力的高新技术之一,是激光加工领域中的重要组成部分。为此,介绍了激光切割原理,并从工业金属和非金属以及医疗领域,对国内外激光切割技术的发展现状进行了综述,并指出了激光切割在农业领域的应用,最后总结了激光切割存在的问题和发展趋势。     

立式螺旋开沟器土槽试验装置

为了研究立式螺旋开沟器在不同前进速度、转速、开沟深度以及开沟角度组合工况下进行作业的功率消耗情况,设计了一套试验装置.该装置以上位机和数据采集卡为控制系统核心,利用LabVIEW编写的测控软件实现了开沟器转速、转矩等参数的采集、显示以及土壤切削功耗的处理和分析,以获得不同前进速度、转速、开沟深度以及开沟角度组合作用下土壤功耗的变化情况.利用该试验装置在转速为250 r/min,开沟角度为0°,开沟深度为250 mm的情况下,进行了前进速度分别为3,4,5 m/min的单因素土壤切削试验,并将试验参数代入切削功耗的理论计算公式中,从而对试验结果加以计算验证.单因素试验结果表明：该装置能模拟开沟器在不同前进速度、转速、开沟深度以及开沟角度组合作用下的土壤切削全过程,并且以前进速度为单因素变量的试验测得的土壤切削功耗与理论计算的最大误差为11.05%.     

高架栽培配套基质自动移动摊铺机设计与试验

针对现有高架栽培中的基质摊铺作业仅靠人工完成、劳动量极大等现状,设计了集基质运送、箱内出料、双侧分料落料和均匀摊填为一体的高架栽培配套基质自动移动摊铺机。根据栽培高架设施结构参数和基质流动特性测定结果,提出了基于少量人工操控介入的自动作业式基质架间双侧浮动移动摊铺方案,并设计了箱内折弯出料机构、双侧落料与架上摊平机构等关键部件,解决了箱内基质向上均匀出料及出料-排料协调难题,并实现了对高架竖直方向较大尺寸误差的补偿。完成了参数定型和样机开发,并进行了性能试验验证。试验结果表明,该机实现了330 m2/h的双侧4槽基质精量摊铺作业,能满足100 mm高度误差的仿形作业,4个槽内基质深度相对误差仅分别为7.72%、6.75%、9.33%和9.66%,各槽内基质深度平均误差仅2.01 mm,达到较好的4槽基质平均和均匀摊铺效果。该机为实现高架栽培的机械化配套作业提供了装备支持。     

小型升降式采摘机器人设计与试验

针对现有的采摘机器人机械臂自由度受工作空间限制的问题,进行了四自由度升降式采摘机器人的设计。根据国内果树矮化密植的栽培模式,为使机械臂能高效灵活地获取目标空间果实,同时尽量减少机械臂的自由度与结构尺寸,设计了一种小型升降式采摘机器人。对采摘机器人样机进行了单关节位置控制误差试验,结果表明:升降机构位置误差平均值为3. 02mm,最大值为4. 55mm;腰关节位置误差平均值为1. 21mm,最大值为2. 14mm;肩关节位置误差平均值为1. 55mm,最大值为1. 36mm;肘关节位置误差平均值为1. 06mm,最大值为2. 33 mm;腕关节位置误差平均值为1. 11 mm,最大值为1. 97 mm,基本满足果园采摘作业的要求。     

草莓穴盘苗移栽末端执行器设计与试验

穴盘草莓的长苗、大苗株特点和弓背向外的特殊移栽要求,使其自动化移栽存在困难。首先进行了草莓苗坨的单指刺入力和拔苗阻力试验,进而提出并开展了有约束苗坨的双指夹拔破坏试验。试验发现双针取苗指的苗坨刺入阻力与刺入速度、深度、含水率相关,50 mm和100 mm深度的最大刺入阻力分别可达21.47 N和57.09 N。双指的夹茎拔苗阻力可达9.64 N,而当取苗针滑移量为20 mm和40 mm时约束夹拔力分别可达10.85 N和42.5 N,但过大滑移量对精准可靠移栽极为不利。根据草莓穴盘苗的物理特性、苗坨的力学特性,设计了带双爪可同步换向变距的四针式移栽末端执行器。以有效缩减取苗爪宽度和摆动传动角为双重目标进行了多连杆定角斜插式双指四针取苗爪的非线性规划,得到了优化的机构参数。换向变距装置通过微型行程开关与微型电磁吸盘配合,实现了双取苗爪的快速同步换向变距和可靠定位。验证试验表明,在加速度不大于0.20 mm/s2时取出率和取苗成功率分别在93%和90%以上,加速度过大则可能造成取苗针滑脱和苗坨下部断裂,换向变距装置有效解决了弓背朝外问题和相邻两列同时移栽的间距调整问题,栽苗试验中放苗顺利且直立度和深度均达到移栽要求,且移栽后10 d草莓苗完全成活,该末端执行器可满足草莓穴盘苗的移栽作业需要。     

改进AOA模式的大田农机无人驾驶导航参数检测系统设计

卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。     

太湖流域农业结构多目标优化设计

该文运用线性规划模型,以农业面源污染削减、粮食及副食品供应安全和农业经济发展为多重目标,设置了流域6大分区农、牧、渔共72个变量,进行了太湖流域农业结构的优化设计。研究结果得到了流域及其6大分区不同农田利用方式、畜禽和淡水养殖结构的优化方案,可以在保证流域粮食及副食品安全和目前产值水平的前提下,达到农业面源污染35.1%的削减率。根据优化设计结果,提出了保持水田面积、旱地栽培大幅压缩,蔬菜生产设施化、园地生产保持稳定、猪与家禽养殖明显压缩、淡水养殖“压中有保”的太湖流域农业结构调整方向,并对不同分区的调整重点进行了分析。     

高架草莓摆动式小型施药机设计与试验

针对温室高架草莓的机械化施药需要,在对高架栽培环境、草莓植株特性和病虫害防治等调研的基础上,设计开发了高架草莓摆动式小型施药机。利用CFD仿真模拟技术对不同竖直施药角度和辅助风速进行雾滴群体沉积运动模拟仿真实验,结果表明:风速越大雾滴沉积距离越远,角度越大雾滴沉积距离越远,雾滴在空间内的运动轨迹可以看作是圆锥形雾柱;喷筒角度在10°～50°、风速为12m/s时,雾滴沉积密度最大,且纵向喷幅范围最广,喷幅范围为0.5～5.1m。进行了棚内实地喷雾试验,结果表明:雾滴沉积量随风速增大而增大,沿纵向方向呈"近大远小"的分布特点,沿横向方向呈周期性"波浪线"分布,在0.5m/s行进速度和15°/s喷筒摆动速度下,雾滴横向沉积均匀性和覆盖率最佳。     

基于视觉伺服的温室番茄植株主茎跟踪与测量方法

根据温室番茄智能管理作业视觉信息获取需求，研究了番茄植株主茎动态跟踪与立体测量方法，以提高对叶、果和花等目标的搜索效率。结合工厂化番茄种植特征，采用二自由度双目云台摄像机采集植株主茎图像；在对摄像机与旋转云台之间坐标关系进行标定的基础上，提出针对番茄植株主茎图像跟踪采集的云台伺服控制方法，对作业区域内植株进行自下而上多视角图像动态采集；对相邻视场主茎重叠区域的图像匹配方法进行研究，实现了植株离散图像的拼接和形态恢复；基于主茎跟踪参考点的空间坐标信息，研究了作业区域主茎长度、高度和生长倾角等立体形态参数的测量方法；最后，通过现场试验对主茎拼接与测量方法进行验证。结果表明，在距地面高度600~1500mm作业区域内，视觉系统跟踪采集的主茎3个区域图像的平均拼接偏差为3.77°；以人工测量结果为对照，采用视觉系统测量主茎长度、高度和生长倾角的决定系数分别为0.9933、0.8426、0.9793，平均测量偏差分别为46.20mm、18.60mm和4.33°。本研究可为番茄智能化整枝、采摘和授粉等作业视觉信息获取提供技术支撑。