采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯

为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型。在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取。试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其他传统机器学习模型,MobilenetV3-YoloV4识别速度更快,马铃薯识别的全类平均准确率达到91.4%,在嵌入式设备上的传输速度为23.01帧/s,模型鲁棒性强,能够在各种环境下完成对正常马铃薯和机械损伤马铃薯的目标检测,可为马铃薯联合收获机智能清选以及智能收获提供技术支撑。     

抛膜钉齿式残膜弧形起膜捡拾装置设计与田间模拟试验

现有残膜回收机起膜装置难以彻底刨出土壤耕层内残留的多年废弃地膜,致使地膜继续沉积,严重破坏土壤再生能力。针对现有起膜装置碎片回收率低、漏收率较高的问题,设计了一种弧形起膜捡拾装置配合抛膜弹齿式残膜回收机使用,该装置主要由输膜辊、喂入辊、U形喂入齿、起膜杆齿、弧形钉齿等组成。在阐述整体结构、具体工作原理及主要部件设计特点的基础上,通过理论计算确定主要工作部件的结构参数。对弧形起膜捡拾装置主要部件进行受力分析和运动机理分析,并建立了运动学模型,分析得出弧形钉齿运动轨迹为余摆线,根据总体机构的运动学模型和钉齿尖运动模型的对比计算,得出残膜不漏扎、不漏挑的条件。利用Comsol软件对主要工作部件进行多体动力学和多物理场田间模拟试验,追踪粒子轨迹,以平均颗粒流速、平均横向颗粒速度、质量流率及旋转轴总力矩为试验因变量进行正交仿真试验,试验结果表明最优参数组合为工作速度1.2 m·s~(-1)、入土深度35 mm、挑膜转速55 r·min~(-1)。该工作参数下试验结果分别为平均颗粒流速0.9738 m·s~(-1),平均横向颗粒速度0.0278 m·s~(-1),质量流率0.0091 kg·s~(-1),钉齿总力矩38.9576 N·m。     

自走式青饲料收获机仿形系统设计与试验

针对复杂环境下自走式青饲料收获机地形适应性差和留茬高度难控制等问题,采用两点探测-电液控制的方式,设计了一套适用于自走式青饲料收获机的割台仿形系统,并开展仿形系统相关试验。在阐述系统整体架构及工作原理的基础上,通过理论计算确定了仿形探测机构、横向仿形调节机构等主要关键部件的结构参数。建立静应力分析模型,得出割台与喂入箱体连接处相关力学特征。利用ADAMS仿真软件创建油缸负载特性模型,完成仿形系统的设计与相关优化,确定油缸的最佳作业参数范围。为验证仿形系统的功能,将系统搭载在4QZ-30型自走式青饲料收获机上进行试验,以试验过程中割刀前端距地面高度处于100~150mm内的时间所占总试验时长的比率为试验指标,安排道路模拟试验与仿形样机测试,并利用控制系统实时获取割台高度及响应时间,结果表明：仿形探测机构探测高度信息可靠,线性拟合R2为0.9987;仿形调节电液控制系统的响应时间均值在0.16s内;仿形系统能够在行驶速度0~6km/h下,对坡度0°~6°内的地面进行仿形工作,道路模拟试验过程中,割刀前端距地面高度处于标准范围内的时间所占总试验时长的比率β为90.76%,且3组仿形样机测试合格率分别为86.67%、86.67%、93.33%,提高了自走式青饲料收获机的地形适应能力,降低了留茬高度的控制难度,可为自走式青饲料收获机的仿形技术提供参考。     

丘陵山区小型马铃薯收获机设计与试验

针对中国西南丘陵山区马铃薯收获作业中存在的引进机型适用性低、明薯率低、伤薯率高、破皮较严重、机械化收获程度低的问题,设计一种适用于丘陵山区的小型马铃薯收获机,整机主要由三点悬挂装置、挖掘装置、激振式分离筛、多级振动调整装置、挖掘调整装置、变速箱、传动装置等组成。结合具体作业要求,对挖掘装置和升运分离装置进行参数确定和选型设计。挖掘铲为设有圆弧过渡曲面的二阶铲,增强了碎土剪切性能,提高了顺土能力。建立挖掘过程的挖掘装置阻力模型和运动学模型,并对挖掘装置进行有限元分析,得出挖掘装置的最大应变为5.05×10^-8 m·m^-1,最大应力为9 327.7 Pa,最大变形为2.98×10^-4 mm。建立马铃薯升运过程的运动学模型,对薯土混合物的运动形态进行分析,根据所计算的相关参数设计了二次正交旋转组合试验,分别对各试验指标进行响应曲面分析。发现影响明薯率的主要因素为作业速度和分离筛倾角,影响伤薯率的主要因素为作业速度和分离筛倾角,影响破皮率的最主要因素为入土角和分离筛倾角。田间试验结果表明:当作业速度为1.05 m·s^-1,入土角为17°,分离筛倾角为15°时,试验条件下的明薯率为96.7%,伤薯率为1.3%,破皮率为1.5%,上述指标优于国家标准,符合马铃薯收获作业要求。     

多级分离缓冲马铃薯收获机设计与试验

针对云南山地黏土条件下马铃薯机械化收获分离效果差、明薯率低、伤薯率和破皮率较高等问题,采用多级分离振动、多重缓冲和低位侧铺的方式,设计了一种多级分离缓冲马铃薯收获机。在阐述机具整体结构及工作原理的基础上,通过理论计算确定了挖掘装置、多级分离缓冲装置、主动振动装置等主要关键部件的结构参数;建立抛送分离阶段薯土运动模型,获取微波浪形薯土分离相关技术特征;建立马铃薯筛面滑动模型,对薯块的运动特性进行理论分析,得出薯块顺流、回流的运动规律;分析土块在输送分离过程中的碰撞特性,确定了影响分离破碎效果的因素。以含杂率和土壤覆盖度为试验指标,采用二次旋转正交组合试验设计方法进行了空载试验,并利用高速摄影和三轴姿态传感器实时获取分离筛上土壤的分布状态和运动规律,结果表明,分离筛最佳工作参数组合为:一级分离筛线速度1.42 m/s、二级分离筛线速度2.2 m/s、侧输出线速度1 m/s,此时土壤覆盖度69.11%,含杂率2.56%。在分离筛最佳工作参数组合下,以明薯率、破皮率和伤薯率为试验指标进行了田间收获试验,结果表明:当工作速度1.05 m/s、挖掘深度180 mm、振动强度Ⅱ级、筛面倾角22°时,明薯率为99.1%、破皮率为1.41%、伤薯率为1.32%,各项性能指标均符合国家行业标准要求。