基于ADAMS的油茶果采摘机械臂试验设计及优化

针对目前我国油茶采摘主要以人工为主,劳动强度大、采摘效率低等问题,设计了一种适合园艺化栽培的履带式油茶果采摘机,并在Adams软件中对机械臂进行试验设计和优化仿真。试验数据表明:油茶果采摘机工作区间与各机械臂的长度和液压缸安装距离呈线性相关,最佳组合处的机械臂长度总和减小25.67%,可为油茶果采摘机的机械臂设计提供参考。     

基于机器视觉的作物对行喷药控制的研究

设计了一套基于机器视觉的作物对行喷药控制系统.首先由CCD摄像机拍摄成行作物图像,提取其色调值图像并用最大类间方差法二值化后,经数学形态学腐蚀后用Hough变换方法拟合作物行中心线,最后步进电机移动其喷头标识来对准此作物行.实验验证了该方法的正确性.     

除草剂变量施药技术的研究现状与进展

除草剂的田间大面积均匀喷洒不仅造成了浪费,而且加剧了环境污染,作为精确农业关键技术的除草剂的变量施药能够精确地对准杂草喷洒除草剂,从而有效地减少除草剂用量,降低了农业生产成本、减轻了环境污染压力。文章介绍了基于颜色、形状、纹理、光谱、位置特征的计算机视觉杂草识别技术;给出了变量施药技术的概念和介绍了变量施药技术的国内和国外的研究概况,并探讨了该技术的实施难点和未来研究发展方向。     

电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验

油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。     

油茶果与油茶花苞生物力学特性试验研究

为探究油茶果与花苞的机械物理特性,降低花苞在采摘时的机械损伤,以种植面积最广的普通油茶为研究对象,进行油茶果与花苞的生物力学特性试验。测得油茶果和花苞的横向扭断力均值分别为11.082、6.941 N;纵向拉断力均值分别为7.979、5.706 N。分析结果表明:油茶果横向扭断力和纵向拉断力的均值分别大于花苞的均值;油茶果和花苞横向扭断力的均值大于其纵向拉断力的均值。试验结果可为寻求花苞低损伤采摘技术提供数据参考。     

基于标记信息的Hough变换检测早期的作物行中心线

作物行检测是一个难题，回顾了国内外的研究情况。针对农田作物种植和作物早期生长的特点，为了检测作物行位置，提出了一种基于标记信息的Hough提取作物行方法。该方法分别用直方图法和最大类间方差法二值化图像后，经过8连通区域标记后据其面积属性去除噪声，然后再经一次标记后找出各标记作物的重心点坐标，最后通过Hough变换检测过重心点的直线，即到得到过作物行的中心线，试验结果表明了该方法的有效性。     

油茶果生物力学特性便携式测试系统

为了能方便准确地测定油茶果的横向扭断力、纵向拉断力等生物力学特性,设计了一种野外便携式测试系统。该系统由伸缩杆、传感器、齿形末端装置、数字变送器及电源等组成,能够完成油茶果生物力学数据采集存储功能。测试系统设计成模块化,各部件能够快速拆装,以便于野外携带。试验表明:该系统性能稳定、测量准确,可满足油茶果生物力学特性检测的要求,为进一步研究油茶果的生物力学特性提供了方便。     

基于机器视觉的水稻种子质量在线检测机

作为水稻种子质量的一个重要指标,水稻种子纯度的检测对打击假冒品种和维护农民利益具有现实意义.为此,简要回顾了基于机器视觉的水稻种子质量检测的研究现状;针对检测中需要快速、无损和准确的要求,研制了基于机器视觉的水稻种子质量在线检测装置,其主要由落料机构、传动装置、光照箱和水稻种子排料机构组成.试验表明,该装置能实现水稻种子在线识别.     

基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统研究

概述了基于机器视觉的植保机械研究进展,针对目前大多数农作物粗放式喷洒现状,设计了一套基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统,它包括硬件系统和软件系统。模拟实验结果表明,系统中的喷头移动轨迹基本上与作物行中心线一致,两者间的标准差为2.13cm。     

基于分水岭算法的绿色作物与背景分割研究

分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。