大蒜收获机参数优化试验研究

为了解决大蒜收获效率低、损伤率高的问题,设计了一种大蒜收获机,主要包括动力系统、传动系统、行走系统、操纵系统、振动系统及切割系统。同时,采用了二因素五水平二次正交旋转组合方法对影响其性能的入土深度和入土角度这两个主要因素进行了参数优化试验,获得取整后的最佳参数组合为:入土深度8cm,入土角度21°。田间试验结果表明:大蒜挖出率为97.96%,大蒜损伤率为1.03%。研究结果对大蒜收获机的研发提供设计依据。     

苹果两向异性力学特性和跌落试验研究

压缩和冲击力学特性是与农业物料的损伤密切相关的物理特性。为了确定苹果的力学特性,利用万能试验机对苹果果肉和果皮进行了力学试验,并分析了苹果果肉的压缩特性和果皮的拉伸特性。针对苹果的冲击力学特性,选择冲击材料、冲击材料的水平速度和苹果跌落方向3个因素设计跌落试验。压缩试验表明:苹果果肉径向和轴向的弹性模量分别为(2.81±0.37)、(3.96±0.69)MPa,两向的弹性模量和屈服强度都具有显著性差异,而果皮的横向和纵向在弹性模量上有显著性差异(p<0.05)。跌落试验表明:果实的轴向抗损伤能力强于径向,果实损伤量随着冲击材料的水平速度增大而减小,且冲击材料的表面粗糙度会影响果实损伤量。本研究可为深入理解果实压缩特性和冲击损伤机理提供帮助,并为建立更准确的果实模型提供基础依据。     

窝眼轮式小麦排种器参数优化试验研究

为了改善小区小麦精密排种器排种不均匀、重播漏播现象,设计了一种窝眼轮式小麦精密排种器。以"西农223号小麦"为试验对象,进行了基于离散元法的排种器优化设计,同时采用了三因素三水平二次正交旋转组合试验,建立了粒距合格率、种子重播率、种子漏播率与窝眼数量、端面间距、排种轮转速三因素之间的数学模型,并进行正交试验,分析了各因素对种子重播率、粒距合格率、种子漏播率的影响,确定了各因素的最佳参数组合为:窝眼数量为38个、端面间距为5mm、排种轮转速为20r/min。台架试验结果表明:粒距合格率为95.92%、种子重播率为2.50%、种子漏播率为1.58%,为窝眼轮式小麦精密排种器的研发提供了设计依据。     

果园环境下移动采摘机器人导航路径优化

针对移动采摘机器人在果园作业时,果树较大冠层与行人等障碍物易影响机器人行驶的突出问题,该研究提出了一种基于改进人工势场法的机器人行间导航路径优化方法。首先,通过移动采摘机器人搭载的固态激光雷达实现果园行间三维点云信息获取,运用地面平面算法去除果园地面点云,提取了果园垄行与果树冠层点云。其次,采用最小二乘法(Least Squares Method, LSM)、霍夫(Hough)变换和随机采样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)3种方法对果园垄行点云数据进行了垄行线和初始路径的提取。最后,通过舍弃引力势场,建立了果树冠层轮廓点云势场,优化初始路径以躲避较大的果树冠层与行人障碍物。从实时性与抗噪能力两个方面,分别对利用LSM、Hough变换和RANSAC方法所提取的初始路径结果进行了分析,结果表明3种方法均可成功提取垄行线与初始路径,其中RANSAC实时性最优,平均运行时间约为0.147×10-3 s,标准差为0.014×10-3 s,且具有较好的抗噪能力。在RANSAC提取初始路径的基础上使用改进人工势场法对初始路径进行优化,避免了传统人工势场法易陷入震荡的问题。经改进人工势场法优化后的路径将障碍物点云距导航路径的最短距离由0.156 m提高至0.863 m,且平均耗时0.059 s,标准差为0.007 s,表明该优化方法具备实时优化路径以避开障碍物的能力。该研究提出的基于改进人工势场法的机器人行间导航路径优化方法基本满足安全性与实时性要求,为移动采摘机器人在果园环境下自主导航提供了技术参考。     

振刷式枸杞采收机设计与试验优化

为了实现枸杞机械采收的高效、低损,融合振动和梳刷原理,设计了一种便携振刷式枸杞采收机,同时,根据枸杞鲜果与果柄脱离机理,采用单个集中质量力学模型,建立了采收机动力学模型,得到了采收机作用于枸杞鲜果的接触点位移、速度和加速度方程。运用ADAMS对采收机进行了运动学与动力学仿真,仿真结果表明:梳刷转速60～70 r/min、凸轮转速25～35 r/min、梳刷样式Ⅱ型时,熟果可以从果柄上脱离且不受损伤。采用三因素三水平二次正交旋转组合试验,建立了熟果采收率、青果错采率、熟果破损率与梳刷转速、凸轮转速、梳刷样式之间的数学模型,分析了各因素对熟果采收率、青果错采率、熟果破损率的影响,确定了最佳参数组合:梳刷转速64. 52 r/min、凸轮转速29. 68 r/min、梳刷样式Ⅱ型,并进行了田间试验验证。田间试验表明,熟果采收率为89. 12%,青果错采率为5. 87%,熟果破损率为6. 24%。     

基于单垄双行种植农艺的马铃薯挖掘铲设计与试验

针对目前丘陵山区马铃薯收获劳动强度大、机械化程度低和现有马铃薯挖掘铲作业效率不能满足实际需求等问题,设计了一种适合单垄双行种植农艺使用的马铃薯挖掘铲。通过分析和设计马铃薯挖掘铲结构,确定了马铃薯挖掘铲入土倾角为21.5°、铲刃张角为19°、铲宽为1230mm、铲长为220mm等参数;借助Ansys 2020有限元分析软件,获得了马铃薯挖掘铲模拟工作时最大应力为31.491MPa、最大应变为1.5797×10^-4和总变形为0.81716mm等结果,且均符合要求。完成马铃薯挖掘铲实际加工后,进行了收获田间试验,结果表明：马铃薯收获明薯率为98.54%,破皮率为1.51%,伤薯率为1.31%,均符合且优于相关国家标准要求。所设计的马铃薯挖掘铲达到了预期目标,可为今后相关工作提供参考。     

融合轻量化网络与注意力机制的果园环境下苹果检测方法

为提高复杂果园环境下苹果检测的综合性能，降低检测模型大小，通过对单阶段检测网络YOLOX-Tiny的拓扑结构进行了优化与改进，提出了一种适用于复杂果园环境下轻量化苹果检测模型（Lightweight Apple Detection YOLOX-Tiny Network，Lad-YXNet）。该模型引入高效通道注意力（Efficient Channel Attention，ECA）和混洗注意力（Shuffle Attention，SA）两种轻量化视觉注意力模块，构建了混洗注意力与双卷积层（Shuffle Attention and Double Convolution Layer，SDCLayer）模块，提高了检测模型对背景与果实特征的提取能力，并通过测试确定Swish与带泄露修正线性单元（Leaky Rectified Linear Unit，Leaky-ReLU）作为主干与特征融合网络的激活函数。通过消融试验探究了Mosaic增强方法对模型训练的有效性，结果表明图像长宽随机扭曲对提高模型综合检测性能贡献较高，但图像随机色域变换由于改变训练集中苹果的颜色，使模型检测综合性能下降。为提高模型检测苹果的可解释性，采用特征可视化技术提取了Lad-YXNet模型的主干、特征融合网络和检测网络的主要特征图，探究了Lad-YXNet模型在复杂自然环境下检测苹果的过程。Lad-YXNet经过训练在测试集下的平均精度为94.88%，分别比SSD、YOLOV4-Tiny、YOLOV5-Lite和YOLOX-Tiny模型提高了3.10个百分点、2.02个百分点、2.00个百分点和0.51个百分点。Lad-YXNet检测一幅图像的时间为10.06 ms，模型大小为16.6 MB，分别比YOLOX-Tiny减少了20.03%与18.23%。该研究为苹果收获机器人在复杂果园环境下准确、快速地检测苹果提供了理论基础。