贵州薏苡联合收获机设计与试验

目前薏苡机械化收获主要采用稻麦联合收获机兼收薏苡,存在薏苡总损失率大,含杂率较高等一系列问题。为加强薏苡联合收获机的开发研究,针对薏苡植株较高和易脱粒的特性,通过对割台装置以及脱粒清选装置的设计,同时与稻麦联合收获机的田间作业性能进行对比,分析了总损失率、破碎率、含杂率和工作效率等指标。结果表明:改进后的薏苡联合收获机的总损失率、破碎率和含杂率分别低于稻麦联合收获机的7.12%、0.05%和1.81%,生产效率差距不大。改进后的薏苡联合收获机作业性能优于稻麦联合收获机。通过试验对比研究,为薏苡联合收获机的理论研究和优化设计提供参考和新的思路。     

基于位移传感器的多功能精密播种机监测系统

为了全方位掌握田间的环境和玉米免耕播种机的工作状态,提高播种质量,在一款玉米免耕播种机的基础上进行较大规模的改进,设计了一款多功能的田间测试系统,除了监测田间环境和传统播种机的数据外,还增加了图像识别的功能。该系统可以通过光电传感器和压力传感器检测播种机的漏播与重播,并可通过位移传感器检测播种及施肥深度,通过高清摄像头做图像识别计算秸秆覆盖率等。该系统还具有数据实时传输、数据查询和数据上传等一系列的功能。经过田间的测试,该系统可以稳定运行,具有进行大规模推广的潜质。     

基于无线传感器网络的鸡舍二氧化碳实时监测系统

为解决目前鸡舍二氧化碳监测系统存在的布线复杂、节点功耗大等问题,设计了一种基于无线传感器网络的鸡舍二氧化碳实时监测系统.该系统以Atmega16L为核心,NRF905射频芯片及其外围电路作为无线通信模块,二氧化碳红外传感器及其外围电路作为传感器模块,编写了通信协议和应用程序,对鸡舍内不同点的二氧化碳进行实时监测,并将数据发送给远程监控中心.试验结果表明:通过控制数据采样间隔和采取休眠等措施能降低功耗,系统能够实现鸡舍二氧化碳的远程、准确测量.     

基于MATLAB鸡舍春季温度的分析与预测

在蛋鸡饲养中,温度作为蛋鸡鸡舍的一个重要参数,对蛋鸡的健康、产蛋量、鸡蛋大小和蛋壳质量有着极大的影响。为此,结合鸡舍1个月内每天各个时段的实测温度,应用MATLAB软件对鸡舍温度进行了分析、数据的拟合(最小二乘法)及作图,并对结果进行分析预测,以此得出鸡舍模拟温度公式。结果表明,该方案设计合理,误差较小,研究成果具有较强的可操作性,便于实际应用。     

基于RSSI的笼内鸡只定位方法研究

为快速准确对笼养环境下鸡只多目标定位,设计了1种基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）融合混合滤波算法的笼内鸡只自动定位方法。首先设计了RSSI值采集系统,由PC机（笔记本电脑）、FU-M6-A型读写器、极化相匹配的天线和脚踝标签、读写器软件构成。其次,合理地布置天线,建立了信号衰减测距模型,使用狄克逊高斯混合滤波算法将原始数据预处理,优化笼养环境下信号传播路径损耗系数。最后计算脚踝标签到发射天线之间的距离,将测距值代入极大似然估计法求得脚踝标签的位置坐标初值,以标签坐标和测距值作为未知量采用牛顿迭代法求得最优的标签位置坐标。结果表明：所设计定位方法的定位误差在5 cm以内的概率接近83%,和传统的节点—节点定位算法相比,该方法提高了鸡只在移动过程中的定位精度,为鸡只行为分析提供了1种方法。     

2004～2008年《农机化研究》计量分析

以2004～2008年的《农机化研究》为研究对象,对该刊的载文、引文和作者等方面用统计学和情报计量学等科学方法进行详细分析,具体分析了载文量、发文时滞、基金项目论文、引文率、引文类型、引文语种、作者单位、核心作者及影响因子等项目。得出该刊多数指标都处于我国该领域期刊的前列,且在2006年改版之后期刊质量在不断提高。对于少数仍有提升空间的栏目提出相应改进建议,望能够对该刊的提高提供帮助。     

辽宁东港市无人机防控水稻病虫害技术推广

无人机低空喷洒施药是一项适应现代农业、现代植保需求的新型技术,国内外实践证明,农用无人机进行农业植保,技术非常成熟、效果十分显著。东港市作为水稻生产大县,引进和采用无人直升机喷洒农药,可以使农作物病虫害防治从人工地面防治变为无人机空中防治,高效安全,节省农民劳动力,节约农业投入成本,最终增加农民的经济效益。本文主要结合实际情况,首先分析了辽宁省东港市水稻病虫害防治存在的问题,然后论述了无人机防控水稻病虫害的优点,最后分析了无人机防控水稻病虫害技术推广措施,希望通过本次研究对同行有所帮助。     

机床电器与PLC控制技术课程教学方法探索

机床电器与PLC控制技术是机电院学生的一门必修重点课程,为了能够让学生更好的掌握这门课程的知识,针对其教学中存在的问题,从教学手段、教学方法,实验课教学等方面进行了改进,并取得了良好效果。     

基于改进空洞卷积神经网络的丘陵山区田间道路场景识别

基于机器视觉的自主导航是智能农业机械的主要导航方式之一。丘陵山区复杂的田间道路场景,使得智能农机在田间道路上的自主导航与避障存在较大的困难。该文根据丘陵山区田间道路图像特征,将田间道路场景对象分为背景、道路、行人、植被、天空、建筑、牲畜、障碍、水塘、土壤和杆等11类,构建了基于空洞卷积神经网络的田间道路场景图像语义分割模型。该模型包括前端模块和上下文模块,前端模块为VGG-16融合空洞卷积的改进结构,上下文模块为不同膨胀系数空洞卷积层的级联,采用两阶段训练方法进行训练。利用CAFFE深度学习框架将改进的网络模型与经典的FCN-8s网络模型进行了对比测试,并进行了道路阴影的适应性测试。语义分割测试结果表明:Front-end+Large网络的统计像素准确率、类别平均准确率以及平均区域重合度都最高,而FCN-8s网络最低;Front-end+Large网络在无阴影道路训练集和有阴影道路训练集上的平均区域重合度分别为73.4%和73.2%,对阴影干扰有良好的适应性。该文实现了丘陵山区田间道路场景像素级的预测,能为智能农业机械在田间道路上基于机器视觉的自主导航和避障奠定基础。     

马铃薯挖掘机的设计

马铃薯是贵州地区的主要经济作物,存在收获难度大、费时费力的问题.通过对马铃薯收获机的主要参数和结构进行设计,在参考现有马铃薯收获机的基础上,对挖掘部分进行详细的计算和设计,得出挖掘铲的主要参数,对主要零部件的设计进行理论计算.