大型收获机械发动机孔组位置度误差在线检测方法

发动机是收获机械的动力源，其安装位置精度将直接影响整机装配质量，进而关系机器的作业效率和可靠性。由于收获机械底盘机架结构复杂、表面粗糙度大，现有测量方法及设备难以满足大跨距孔组位置度误差测量需求，针对收获机械发动机安装孔位置度的自动化测量需求，提出了基于机器视觉的大跨距孔组位置度误差在线检测方法，通过建立孔组位置度误差模型，使用多部工业相机获取安装孔二维图像，通过相机在线标定、图像增强处理、特征提取、坐标变换等手段，实时测取并计算安装孔组之间的位置度误差。在此基础上，基于LabWindows/CVI平台，开发了自动检测软件，实现了发动机安装孔位置度的快速检测。以某型玉米收获机底盘机架发动机安装孔组为对象开展了试验研究，结果表明，利用该方法能够有效获取安装孔组的位置度关系，建立的孔组位置度误差模型能够进行误差分析与评定，在分辨率和测量精度上均优于传统测量方式，检测效率较高，能够满足生产线自动化检测需求。     

收割机作业速度多目标控制模型的鲁棒优化设计

本文围绕稻麦联合收割机作业速度控制策略问题,以收割机作业质量、作业效率、能效利用率为控制目标,基于模型鲁棒优化理论,建立了基于多目标控制的收割机作业速度控制模型;在分析各控制目标约束条件和满足收获损失率、作业效率和能效系数期望区间的基础上,考虑控制目标对田间作业参数变化的灵敏度,提出一种基于模拟退火算法的控制目标权重因子优化方法。田间试验结果表明,当草谷比变化率为40%,谷物密度变化率为29.9%时,本控制模型可将收获损失率控制在0.42%～0.43%范围内,脱粒滚筒功耗15.12～16.99kW,并能实现收割机复杂工作环境下作业速度的合理控制,进一步验证了控制模型的鲁棒性和可行性。     

基于恒力机构的香蕉落梳装置设计与自适应性分析

针对香蕉机械化落梳过程中出现的自适应性差的问题,设计了基于恒力机构的可自适应环抱蕉茎插切式香蕉落梳装置,并对落梳装置的径向自适应性和转动自适应性进行了分析。采用两斜置压缩弹簧的结构,引入负刚度,再与正刚度的水平压缩弹簧并联组成恒力机构,提高了落梳刀具组对果轴粗细的径向自适应性,对恒力机构的力-位移特性曲线和刚度-位移特性曲线进行分析,并优选关键参数,得出斜置压缩弹簧的刚度系数k1=12 N/mm,水平压缩弹簧的刚度系数k2=3 N/mm,初始状态斜置压簧的倾斜角θ0=36. 87°,恒力行程对应的落梳刀组包络圆直径范围为80～100 mm,对应的恒力f=180 N。在加载有扭簧的虎克铰链基础上设计了可释放两个转动自由度的落梳刀盘,根据测定的香蕉果轴弯曲度设置刀盘旋转角范围为±10°,根据建立的三维模型中的几何参数得出,落梳刀具末端的工作空间是一个半径为300 mm的球面。对落梳刀具末端的柔度矩阵进行分析,结果显示,落梳刀盘旋转角为0°,即刀盘与机架上底面平行时线柔度最大,最大值为0. 818 2 mm/N,落梳刀盘旋转角为10°时线柔度最小,最小值为0. 77 mm/N,说明落梳刀具末端的线柔度随刀盘旋转角的增大而减小。试验结果表明,梳柄切口符合试验指标的蕉梳占所有样本的81. 25%,切口质量良好,该装置设计合理,且满足实际落梳作业的要求。     

基于高光谱成像技术的青香蕉碰撞损伤检测

针对青香蕉早期轻微碰撞损伤无法用肉眼和RGB图像识别的问题，该研究利用光谱数据与图像信息，实现青香蕉早期轻微碰伤的检测和碰伤程度区分。通过高光谱成像仪获取碰撞损伤试验样品的光谱数据和图像信息，对原始光谱数据进行预处理和异常样本的剔除。通过特征波长提取，获取特征波长下的低维图像中创面区域像素点的分布数据，同时结合全像素点下的光谱反射率数据，将其作为BP神经网络模型的训练集和测试集，建立青香蕉碰撞损伤程度界定的无损检测模型。试验结果表明，利用高光谱技术可以识别肉眼不可见的轻微碰撞损伤，形成的BP神经网络检测模型的总体识别准确率为95.06%，并且可输出碰伤等级的可视化图像。研究为开发青香蕉碰伤快速无损检测系统提供理论依据。     

基于近红外的小麦植株含水率检测方法

针对小麦植株含水率快速检测需求，提出了一种基于近红外的小麦植株含水率检测方法。利用不同波长近红外感光元件组成的探测器研发了小麦植株含水率无损快速检测装置，利用该检测装置对采集的多组样品进行了测量，通过均值滤波与参考实时校正方法得到了小麦植株的近红外反射强度。基于测量数据，分别采用多元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘以及最小二乘支持向量机建立了含水率检测模型。结果表明，基于最小二乘支持向量机建立的模型效果最优，校正集决定系数R2达到0.9742。利用建立的检测模型对另一批样品进行含水率检测试验，结果表明：小麦植株含水率真实值与预测值的决定系数R2为0.9337，预测集均方根误差均小于等于3.00%。研究结果为小麦植株含水率无损快速检测提供了一种有效的方法与装置，能够满足联合收获机在作业现场对小麦植株含水率快速调整作业参数的需求。     

青香蕉多次敲击力学特性及易损性评估

香蕉通常在绿硬期（即青香蕉）进行采运,在此过程中果指与作业部件和相邻果指之间易发生反复碰撞。为探明果指的机械性质,减少香蕉采运过程中的碰撞损伤,该研究针对不同生长位置的果指进行了敲击试验。通过方差分析检验了敲击次数、敲击能量和生长位置对果指力学特性（加速度峰值和恢复系数）及易损性（损伤尺寸和敏感度）的影响。结果表明,敲击能量越高,加速度越大,恢复系数越小,损伤尺寸和敏感度越大,果指越易损伤;在果指塑性变形对应的敲击能量阈值内,加速度、恢复系数与损伤尺寸随次数以非线性方式增加,但增量主要集中在初始5次,而损伤敏感度则以非线性方式递减,随着敲击次数的增加,果指的易损性呈非线性降低。越靠近果轴底端且在内排生长的果指,越易损伤。该研究成果可为香蕉采运等过程中的防护措施与风险因素的管理提供依据。     

光谱及成像技术在种子活力检验中的应用研究进展

种子是农业生产的重要资源,种子活力与作物发芽生长关系密切。传统的种子活力检测方式存在耗时长、花费大、对操作人员的技术要求高等缺点,难以实现自动化、大规模的检测。随着我国农业现代化水平逐步提高,实现高效快速无损的种子活力检验无疑是未来的发展趋势。本文分别论述了近红外、高光谱成像、拉曼光谱以及X射线在种子活力无损检测中的研究现状与进展。在数据处理层面,偏最小二乘回归(PLSR)仍然是应用最广的光谱数据线性建模方式,同时机器学习与深度学习等新技术也被用于光谱数据建模。在试验设计方面,区分有活力与失活种子的二分类模式仍然是研究主流,分类阈值的选取与结果密切相关。利用定量模型对活力高低的预测效果不佳,对种子活力变化这一缓慢过程的认识有待深入。对于某些作物种子,能够对与其发芽能力关系密切的特征波段进行提取。在仪器设备方面,缺乏专门用于种子光谱采集装置的设计研究。光谱及成像技术在种子活力检测方面具有成本低、快速和无损的特点,有助于农业生产中自动化和智能化的发展。     

适用棚架树形的鲜苹果局部对靶振动收获方法研究

目前，苹果最新的栽培模式是将果树整形为树枝水平生长的多层棚架结构，这种结构可以将机械收获控制在局部化的树枝水平，以实现鲜苹果的机械化采收。为此，提出一种实用的局部对靶振动收获方法，激振树枝并采用尽量接近方式收集果实。基于单自由度粘弹性阻尼系统，设计了树枝激振器，并设计了一套计算机测控系统，用于实时监控树枝的受迫振动频率。设计了与激振树枝方式相对应的水平型和倾斜型果实收集平台。最后，在美国华盛顿州普罗瑟附近的商业果园，以“墙形”结构的“爵士”苹果为例，开展了局部对靶振动收获试验，对比分析了4种收集方式（有无缓冲隔离带、水平或倾斜接收）对果实质量的影响。依据美国农业部鲜苹果质量等级标准，利用满足市场分级要求的果实所占的百分率对收获的果实质量进行评估。结果显示，满足市场分级要求的果实所占的百分率为89.5%~96.3%，且在这4种方式中并无显著差异。这表明，针对苹果最新的栽培模式，采用局部对靶振动收获方法是可行的。     

基于摆动冲击试验的青香蕉碰撞损伤敏感性评估

目的 评估一束适收期青香蕉果穗内梳层节点、节点嵌套的内外排层、果指表面区域和冲击水平对果实碰撞损伤敏感性的影响,为后续生产处理环节中确保果指质量的针对性防护提供参考。方法 嵌套、单因素和正交试验设计结合单因素及多因素方差分析,确定显著影响果实碰撞损伤敏感性的因素及主次关系。设计和搭建摆动冲击试验台,开展果实的碰撞损伤试验。通过测量碰撞部位的损伤体积和吸收能量,计算果实的碰撞损伤敏感性(单位吸收能量下的损伤体积)。结果 嵌套试验结果表明：梳层节点对损伤敏感性无显著影响;节点嵌套的排层对其影响极显著;根据多重比较分析结果节点嵌套排层的14个水平可分为4组。单因素试验结果表明：果指表面区域对损伤敏感性的影响极显著,近果顶端>果指中部>近果柄端;损伤敏感性随冲击水平的提高而显著增加。正交试验结果表明：影响果实碰撞损伤敏感性各因素的主次顺序为冲击水平>生长位置>果指表面区域。结论 一束香蕉梳层节点嵌套的内外排层及果指表面不同区域的碰撞损伤敏感性具有统计意义上的差异。