串番茄采摘末端执行器的设计与夹持实验

基于串番茄生长特性和采摘要求,设计了一种适应于采摘成串番茄的末端执行器。基于螺旋理论,建立了夹持接触力学模型,分析了夹持的力封闭性;同时,建立了稳定夹持模型,对夹指的可靠夹持力进行了分析,得出夹持力F≥8.24N。制作了物理样机,并对直径为3~8mm的串番茄母枝进行了负重干扰性能的夹持实验,实验结果表明:夹指所能承受的动态负重随母枝直径的增大而增大,最小动态负重为1.015kg,完全满足采摘串番茄时的夹持能力需求。     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率，采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统，该系统可自动识别不同种类的水果，并实现自动采摘，可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止，并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程，从而避免了大量的矩阵运算，使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真，验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中，为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调，采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位，在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集，分别对不同种类的果实进行识别模型训练，在GPU环境下进行测试，结果表明，每种果实识别的准确率均在94%以上，单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试，该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉，提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先，从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑，通过曲率分析，找出异常的轮廓像素点；其次，依次连接相邻两个异常像素点，分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离，在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割，并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点；再者，采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓，并获取柑橘的中心；最后，根据双目极线约束和图像相似度，对重叠柑橘中心点进行匹配，并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标，确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm，满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

苏粳815机插高产形成特点及其配套精确定量栽培技术

通过综合高产试验和机插行株距规格与氮肥组合试验,分析了苏粳815高产形成的特点,明确了其高产产量结构及其形成的主要生育指标,提出了目标产量650~700 kg/667 m~2相配套的精确定量栽培技术。     

杂交稻低播量精量播种育秧及机插取秧特性

【目的】明确杂交稻70 g以下低播量精量穴播和条播对育秧效果及机插特性的影响,突破生产中杂交稻机插的技术瓶颈。【方法】以中浙优1号和甬优1540两个杂交稻品种为材料,利用机插标准9寸盘,设置机械穴播和条播两个精量播种方式,并以机械流水线撒播为对照,穴播规格为16(纵向)×34(横向)穴,条播为纵向16条,以穴播5粒、3粒及2粒的播种量进行播种试验。考查了低播量下不同播种方式对秧苗生长影响及配套取秧效果【结果】1)低播量下不同播种方式对秧苗成苗率的影响不大。2)降低播种量提高秧苗生长一致性,且穴播和条播秧苗生长一致性好于撒播。3)与撒播相比,精量穴播和条播能够在低播量下提高秧苗根系盘结力和成毯性,中浙优1号和甬优1540根系盘结力比撒播平均高75.4%和81.0%,播量每穴3粒时即能有效成毯,穴播和条播差异不大。4)精量穴播和条播能够显著降低低播量下机插漏秧率,中浙优1号和甬优1540机插漏秧率平均分别比撒播低76.3%和74.6%,穴播和条播下,两个品种每穴播量3粒的漏秧率均在1%以下,与撒播相比降幅在10个百分点以上。5)精量穴播和条播机插取秧苗数均匀度比撒播要好,两个品种预期取秧2~5苗(5粒)、1~3苗(3粒)和1~2苗(2粒)比例均达80%以上,中浙优1号和甬优1540机插苗数均匀度平均比撒播高121.2%和67.0%,其中,穴播机插取秧苗数均匀度及预期取秧苗数比例高于条播。【结论】精量穴播和条播可以解决目前杂交稻机插用种量大、漏秧率高和机插取秧苗数均匀度差的问题。     

夹茎式番茄钵苗取苗机构设计与试验

为避免取苗机构在夹取钵苗过程中对钵体与根系造成损伤，该研究针对夹茎取苗方式，提出一种基于二阶椭圆齿轮行星轮系以及凸轮摆杆机构的夹茎式番茄钵苗取苗机构。依据二阶椭圆齿轮传动特性与机构工作原理，建立机构运动学理论模型，并对凸轮轮廓曲线进行设计，结合番茄钵苗取苗作业要求及机构特点，基于MATLAB软件开发机构分析软件对机构参数进行优化，并进一步分析优化后取苗轨迹与凸轮各工作段的对应位置关系，建立了夹茎式取苗机构虚拟样机模型，利用ADAMS软件对取苗机构运动过程进行仿真分析，验证机构参数优化结果及零部件结构设计的准确性与合理性。试制取苗机构物理样机开展高速摄影试验，通过对比分析实际工作轨迹与理论分析及仿真轨迹的一致性，验证了取苗机构设计的正确性。搭建自动取苗试验台进行取苗试验。试验结果表明，取苗机构工作性能可靠、稳定，取苗频率为80株/min时，取苗成功率为92%，投苗成功率为94.2%，伤苗率为2.9%。研究结果可为番茄钵苗全自动移栽机自动取苗机构的研发提供参考。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱，被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加，林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前，由于现有技术自动化和智能化程度不高，导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程，通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用，提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施，并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

畜禽精准饲喂管理技术发展现状与展望

传统的畜禽饲喂方式易产生畜禽营养不均、饲料浪费等问题,且人工劳动强度较大、生产率有待提高。随着信息技术的进步,以节省饲料和人工成本、促进畜禽营养均衡、保障畜产品品质及安全等为显著优势的精准饲喂管理技术应运而生,并逐渐研发应用。该文阐述了畜禽精准饲喂中饲养信息获取、饲料精准配方及智能饲喂技术的发展现状并分析了当前存在的问题及未来的发展趋势。     

树莓采摘机械研制必要性分析

随着树莓推广种植面积的不断增加,树莓人工采摘劳动强度大且效率低、成本高的问题已经严重影响到树莓产业的发展。在调查研究国内外树莓采摘机械化发展现状、市场需求情况和预期效益的基础上,分析研制树莓采摘机械的必要性,为促进我国树莓生产机械化发展提供依据。