高速插秧机横向仿形插深自适应系统的开发

为解决高速水稻插秧机在农田作业时,插秧盘随水田表面横向起伏导致秧苗插植深度不一致的问题,开展了基于插秧机插植部倾角检测的秧苗插深自适应调节系统的研究与开发。通过角度位移传感器实时检测两浮板相对位置的变化,由数据采集及插深控制单元控制步进电机装置输出,通过动力传输机构来改变整个秧盘的横向侧倾角度,使秧盘与浮板保持一个稳定的相对位置关系,从而达到稳定插秧深度的目的。插秧机仿真实验平台上的静动态实验分析表明,该系统具有良好的控制精度,工作稳定可靠,可以满足农田插秧实际工作的要求,但需要进一步开展大量农田现场实验,在实际工况中对系统的实用性和稳定性进行分析,从而提升系统的工作性能。     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析

为研究土壤养分含量分布信息,以从北京郊区一块试验田采集的72个土壤样品为试验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术分析了土样的全氮、全钾、有机质养分含量和pH值。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。结果表明,利用该模型与光谱数据对土壤全氮、全钾、有机质养分含量和pH值进行预测,结果与实测数据具有较好的一致性,最高决定系数R2达到0.9544。偏最小二乘回归方法建立的养分预测模型能准确地对北京地区褐土土质全氮、有机质、全钾和pH值4种养分进行预测。     

基于改进Harris角点检测的虚拟樱桃叶片重建方法

为了分析樱桃树叶片的形态结构,为樱桃树冠层光照分布及樱桃果树整形修剪提供理论基础,提出了一种基于改进Harris角点检测及NURBS曲线的樱桃树叶片重建方法。利用中值滤波法及经典边缘检测算法对获得的原始樱桃树叶片图像进行预处理,得到树叶轮廓。针对传统NUBRS曲线原理重构轮廓时无法构成闭合曲面,特征点之间相互干扰等问题,提出了一种新的算法来重构轮廓。该算法首先将特征点分为左右两部分,分别重建左右两侧轮廓,再将两者连接得到完整的轮廓;其次运用改进的Harris角点检测法提取角点来作为特征点;再次,通过检测窗口中心点灰度与其周围n邻域内其他像素点灰度的相似程度,计算灰度之差来设定一个阈值,并根据该阈值范围提取角点;最后,根据虚拟轮廓构建虚拟叶片。实验结果表明,改进后的算法大大减少了计算量,平均消耗时间由4.61s减少到2.30s。本文方法较真实地重构了樱桃树叶片边缘形状,为樱桃树冠层光照分布计算提供了技术支持。     

花生联合收获机作业在线监测与故障预警系统研究

基于4HBLZ-2型单垄小型自走式花生联合收获机,设计摘果辊、清选筛、夹持轴、夹持链以及各转动部件工况的在线检测方法。利用LabView开发了基于CAN1939总线通信网络的花生收获机械作业在线监测系统,实现了整机控制状态、收获模式、发动机参数、行走轨迹、核心工作部件工况等的实时监测;采用多传感器信息融合算法,建立了作业状态的自诊断与故障预警模型,能够在拨果辊堵塞、跑粮及链条断裂等异常作业工况下为驾驶员提供田间实时报警信息。试验表明,本系统达到了花生收获机田间作业工况实时监测的功能和精度需求,且故障预警的自动诊断时间低于2 min,故障检测准确率大于90%。     

基于激光测距的脱粒滚筒焊接质量在线检测方法

针对稻麦收获机脱粒滚筒焊接质量人工检测误差大、效率低的现状,提出了一种基于激光测距的在线检测方法。同时,由工控机和运动控制卡驱动伺服电机以实现对脱粒滚筒和激光传感器的控制,进而完成距离信息的采集,再通过信号处理和数据分析,得出脱粒滚筒圆柱度和垂直度的检测结果。试验结果表明:脱粒滚筒圆柱度检测最大误差为2.15%,垂直度检测最大误差为1.42%,满足脱粒滚筒焊接质量快速、准确的检测要求。     

基于温-湿-CO融合传感的棉垛阴燃预警系统设计

棉花是关系国计民生的战略物资,同时棉纤维是各类天然纤维中最具燃烧危险性的一种。依据籽棉垛内部阴燃起火机理,分析选定棉垛火情预警监控要素;研制了基于多传感阵列的籽棉垛温湿度、CO浓度实时监测的阴燃预警与火情防控设备;基于LabVIEW开发了移动电脑上位机数据监控程序。试验证明,系统可以实时监测不规则棉垛内部的温湿度及CO气体信息态,可以为评定棉垛内部状态以及判定棉垛阴燃安全状态提供重要依据。      

冬小麦土壤电导率与其产量的相关性

以冬小麦品种京冬12为试验对象,采用1：5土水浸提液的方法在整个冬小麦生长周期测量了土壤电导率。冬小麦产量由带有全球定位系统的联合收割机获得,定位系统可以记录小区位置。使用统计方法对冬小麦在不同生长期的土壤电导率和产量进行了相关分析,线性分析结果表明冬小麦在抽穗期以后两者间有一定线性关系。建立了冬小麦在抽穗期、乳熟期和灌浆期土壤电导率值和产量的关系模型,模型的决定系数R2均大于0.630,其中灌浆期模型的决定系数最高达到0.678,表明应用土壤电导率建立产量预测模型可以得到较好的结果。试验结果表明,土壤电导率作为一种复杂的土壤理化参数,可以作为土壤生产潜力的评价指标,可以用来评估作物产量、定义管理区和为精细农业提供变量处方管理。     

番茄种子包衣丸粒化装置的设计与试验

为解决番茄种子扁圆轻薄、人工播种效率低及无法机械化播种等问题,设计了一种番茄种子自动包衣丸粒化装置,并利用该装置进行了试验。该装置主要由喂料器、转盘、滚筒、供液设备、控制箱及支座组成。在5g番茄种子与400 r/min的供液泵转速条件下,以滚筒转速、包衣时间、包衣剂质量及胶悬液体积为试验因素进行了正交与回归试验,并通过DPS数据处理软件对试验数据进行统计分析,得出试验范围内试验因素对丸粒化后种子抗压强度、有仔率和单仔率等指标的影响规律。同时,优化确定了包衣装置包衣丸粒化番茄种子的最佳参数组合:在滚筒转速为500r/min、包衣时间为300s、包衣剂质量为55g及胶悬液体积为40m L时,抗压强度、有仔率、单仔率分别为316.8 g、87%、93%。该研究可为番茄、辣椒等茄果科种子包衣丸粒化的研究提供参考。     

中国智能农机装备标准体系框架构建与研制建议

针对中国智能农机装备标准化工作中缺乏系统性标准体系指导的问题，本研究构建了中国智能农机装备标准体系框架。首先从标准体系、具体标准、国际化水平等方面分析了中国智能农机装备标准化现状及存在问题；依托智能农机装备标准体系框架构建的目标及原则，总结了级别、约束力、通用性、性质、对象、标准类别、参考模型、行业分类、产业环节等构成标准体系框架的维度。之后利用级别、类别、产业环节构建了中国智能农机装备标准体系三维框架结构，并将其二维分解为基础层、共性通用层和应用领域层。最后提出了中国智能农机装备标准研究与编制的建议。本研究可为中国智能农机装备标准的制修订、实施与服务提供系统性指导，引领中国智能农机装备产业快速发展。     

基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别

为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。