抛土率估算的模糊动态聚类分析方法

为获得潜土逆转旋耕抛土率的定量数据，以揭示抛土性能与工作参数的关系，提出了土粒流图像的模糊动态聚类分析方法和实现途径，建立了抛土量线性识别函数、动态聚类权重函数、模糊动态聚类隶属函数数字模型，为分析混合重叠、灰度土质比不稳定的土粒流图像提供了理论基础和数学方法。     

潜土逆转旋耕被抛土粒与罩壳碰撞分析

研究了潜土逆转被抛土粒与罩壳的碰撞机理,建立了碰撞数学模型,利用计算机进行碰撞过程的动态仿真、分析了罩壳的结构与位置参数对抛土性能的影响,为罩壳的优化设计提供了理论依据。     

潜土逆转旋耕抛土研究

对潜土逆转逆耕过程中刀片的抛土问题进行了分析研究，建立了抛土理论模型并进行了试验验证。     

不动形心线对逆转耕耘抛土性能的影响

在分析逆转旋耕工作的基础上,提出了不动形心线(Fixed Centroid Line-FCL)对逆转耕耘方式影响的思想。在旋耕刀片运动轨迹、逆转旋耕切削角度及逆转旋耕抛土后向性等方面,详细分析了FCL线的影响性质,建立了逆转旋耕被抛土垡瞬时初速度的方向模型,并对模型进行了仿真,为茶园耕作机械的设计提供了参考依据。主要结论:FCL线距刀辊轴的距离小于刀辊回转半径时,旋耕刀片才能够正常工作,且FCL线位于刀辊轴的上方为逆转耕耘方式,位于刀辊轴的下方为正转耕耘方式;在逆转旋耕方式下,当刀片运转到FCL线时,动态切土角最小;当FCL线位于刀辊轴之上,且同时又在地表之下时,逆转旋耕才具有抛土后向性。     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。     

逆转旋耕抛土土量分布计算研究

通过对逆转旋耕抛土过程的分析,根据现有抛土模型及某新型旋耕灭茬施肥播种联合作业机工作参数,运用MatLab计算了抛土率,拟合了旋耕刀轴在270r/min下的抛土轨迹,确定了旋耕刀向前抛土时的角度位置,推导出了土垈碰撞后的运动轨迹,并运用MatLab计算了抛土分布效果。该研究为新型旋耕灭茬施肥播种联合作业机排种管、排肥管的设计与布置提供了理论依据。     

野外非结构化环境下番石榴视觉三维感知研究

自然环境下的番石榴与背景颜色相似,视觉特征稀缺,光照条件复杂,对其进行准确的识别和测量是一项具有挑战性的工作.为此,结合全卷积神经网络与双目立体视觉原理,基于具有强鲁棒性的图像分割算法及高精度视觉三维测量算法,构建了适用于野外番石榴采摘的实用和稳定的视觉算法框架.试验结果表明:图像分割的均交并比为85.3％,双目视觉系...     

基于双目立体视觉的植株生长状态无损监测方法的研究

基于双目立体视觉的植物生长状态无损测量方法研究,能快速地对植株生长进行无损监测,尤其能准确测量倾斜生长的植株高度,对于农业工程研究有重要意义。本研究在实验室搭建计算机双目立体视觉平台,对大豆植株生长进行无损监测。由于植物的形态与生长条件限制,双相机光轴与基线的夹角未能构成最佳双目测量系统,因此本研究对双目立体视觉平台本身的精度进行了校验。利用VC＋＋6.0编制的图像分析处理软件,结合界跟踪算法与斜率计算对植株的顶芽进行识别,能取得很好的效果。研究表明,实验表明双目立体视觉可应用于植物无损监测,具有广阔的应用前景。     

遗传算法在潜土逆转旋耕刀参数优化中的应用

将建立的一种基于混合选择机制的遗传机制的遗传算子和引入的小生境技术应用于潜土逆转旋耕刀片几何参数运动参数的优化设计中，给出了潜土逆转旋耕刀片组合参数的功耗模型，优化结果与实验相吻合。     

基于双目立体视觉的植物三维重建系统

为推进农林业科技发展,将虚拟现实的三维重建技术进一步应用于农林业领域将受到更加广泛的关注.本文通过拍摄两幅不同视角的拟南芥图片来获得二维图像信息转换为三维信息,重建出三维模型,并建立人机交互系统.选择双目立体视觉系统来进行拍摄不同视角的拟南芥图片,采用相机标定参数对获取的图像进行畸变校正和极线校正,同时对图像进行图像分...     

反旋深松联合作业耕整机设计与试验

针对现有深松旋耕联合作业机多为深松部件在前、旋耕部件在后的组合结构,较少考虑各工作部件作业时之间的相互影响,本文基于深松部件、旋耕部件作业之间的交互作用,设计一种用于深耕的反旋深松联合作业耕整机,通过旋耕、深松、镇压多工序实现表层土壤细碎、秸秆埋覆,深层土壤疏松目的。整机以提高作业质量、减少作业阻力为设计目标,运用离散元仿真与正交试验、有限元仿真结合进行整机参数优化。离散元仿真结果表明:机具作业速度v_m为1.8 km/h、刀轴转速n为350 r/min、旋耕刀类型X为IIT195弯刀时,机具作业壅土量为5 283个土壤颗粒,植被覆盖率为98.37%,此时综合作业质量较优;有限元仿真结果验证了深松铲设计强度满足作业要求。以较优参数组合为基础的田间试验结果表明:反旋深松联合作业耕整机旋耕深度、深松深度、地表平整度、土壤膨松度分别为182.8 mm、388.4 mm、18.3 mm、17.22%;旋耕深度稳定性、深松深度稳定性、植被覆盖率均在90%以上,完全满足深层土壤整地需求;与深松旋耕联合整地机相比,反旋深松联合作业耕整机在不影响作业效果前提下,提高了耕深稳定性、植被覆盖率,同时使牵引阻力降低了16.21%,作业稳定性、可靠性较好。     

水稻秸秆全量深埋还田机设计与试验

针对水稻秸秆全量深埋还田机作业时刀辊前方壅土问题,结合水稻秸秆全量深埋还田机作业过程,分析作业过程中刀辊前方壅土原因,通过运动学及动力学分析,建立在加速阶段及抛运阶段土壤颗粒与还田刀间相对位移模型及在空转阶段土壤颗粒运动模型,利用Matlab对已建立模型求解,确定还田刀的弯折线角为55°、刀辊转速为190 r/min、还田刀弯折角为77°、还田刀宽度为80 mm,并对整机进行配置。以前进速度、留茬高度、离地间隙作为影响因素,以还田率、碎土率、地面平整度及耕深作为响应指标,设计田间试验,并在相对潮湿、粘重的土壤环境下进行适应性试验。田间试验结果表明:水稻秸秆全量深埋还田机可在牵引功率66 k W、留茬高度不大于260 mm、作业速度不大于3 km/h的作业条件下完成作业,还田率达到85%,碎土率与地面平整度均达到95%,前方壅土现象得到明显减轻,且能在相对潮湿、粘重的土壤环境下进行作业,各项指标均优于农艺要求,证明了机具的适用性。     

基于改进Harris角点提取的摄像机神经网络标定技术

以前馈型BP神经网络进行双日立体视觉系统的摄像机标定研究,基于Harris角点提取,提出了增加约束的改进方法,从而提高网络训练样本集的数据精度;探讨了神经网络的欠泛化、过泛化问题,综合运用归一化、提前终止等多种策略,进一步提高网络泛化能力,并与经典标定方法进行对比.试验结果表明,该方法能够获得较高的摄像机标定精度.     

基于RBF神经网络的土壤有机质空间变异研究方法

通过研究土壤性质的空间变异和空间插值方法,快速准确获取土壤性质的空间分布是精确农业和环境保护的基础。该文以四川眉山一块约40 km2的区域为试验区,采集表层土壤（0～20 cm）样点80个,利用径向基函数(RBF)神经网络建立空间坐标和邻近样点与土壤有机质间的非线性映射关系（RBF2）,模拟土壤有机质的空间分布。与普通克里法（OK）和仅以坐标为网络输入的神经网络方法（RBF1）相比,RBF2的插值精度有显著的提高;相同样点密度下其相对预测误差分别较OK和RBF1减小了9.87%、1.97%（样本A）和13.09%、2.36%（样本B）;即使样点数减半的情况下RBF2的相对预测误差也分别较OK和RBF1减小了10.23%和2.33%,并且插值图差异相对较小,可以更好地反映土壤有机质空间分布的异质性。因此,利用以坐标和邻近样点为输入的神经网络方法可以相对准确、快速地获取区域土壤性质空间分布的异质性信息。     

基于实例分割和光流计算的死兔识别模型研究

为实现自动化识别死兔,提高养殖管理效率,以笼养生长兔为研究对象,以基于优化Mask RCNN的实例分割网络和基于LiteFlowNet的光流计算网络为研究方法,构建了一种多目标背景下基于视频关键帧的死兔识别模型.该模型的实例分割网络以ResNet 50残差网络为主干,结合PointRend算法实现目标轮廓边缘的精确提取...     

Numerical study on hydraulic performance of submerged propellers in oxidation ditch

The submerged propeller is an efficient diving mix device,which is applicable for oxidation ditch treatment in industry,city and village wastewater-treatment plant. The impeller structure and reasonable rotating speed are important factors that determine flow field distribution and energy conversion efficiency. So it is necessary to use modern design methods to develop new kinds of high efficiency submerged propellers,and research the flow field characteristics of submerged propellers. On the basis of the existing form drawing,three-dimensional model of submerged propellers and unstructured tetrahedral mesh were generated. Based on Navier- Stokes equations and standard k- ε turbulence model,the flow was simulated by using a simple algorithm. Through changing some design parameters of propellers,the corresponding numerical simulation results reveal that for the same impeller diameter and service area of submerged propellers,the power consumption could be reduced effectively by optimizing blade mounting angle,which can determine the best blade mounting angle and most suitable rotational speed under given conditions. The study can provide theoretical and project guidance for submerged propellers design.     

沉水植物干燥过程中去除硫酸钠的试验研究

为了降低沉水植物饲料中的硫酸钠给禽畜健康带来的不利影响和改善该饲料的适口性,探索在沉水植物干燥过程中含水率对硫酸钠析出的影响规律,采用机械碾压方式去除硫酸钠。试验结果表明:在含水率为45%时进行碾压,硫酸钠的去除率较高,营养物质损失最少,水草基本不破碎。随含水率的进一步降低,营养物质损失相应增加,而硫酸钠的去除量却不明显。因此,从沉水植物的物料特性和草产品加工工艺上来看,在干燥过程中当沉水植物的含水率为45%时去除硫酸钠较为合适。     

温室草莓采摘机器人设计与试验

为实现温室草莓采摘机械化和自动化,设计并制作一种应用于日光温室的草莓采摘机器人。该机器人能实现自主路径规划,行走过程中识别成熟草莓并完成采摘。设计以ROS分布式计算系为主控制网络,以激光雷达进行移动机器人的地图构建与定位,双目深度相机实现对成熟草莓的识别和定位,搭载柔性仿生夹爪6自由度机械臂实现目标草莓抓取和放置。设计机器人软件平台,使用改进A*算法实现自主路径规划和导航避障;利用R-FCN目标检测网络和双目视觉技术实现成熟草莓检测及定位。结果表明：该草莓采摘机器人可实现目标检测及定位,检测到的草莓坐标与机器人手爪坐标的误差在4 mm以下,成熟草莓识别率为95%,满足采摘要求。     

基于3D视觉的番茄授粉花朵定位方法

为了给设施番茄授粉机器人授粉提供可靠的定位技术,提出了一种基于3D视觉的番茄花朵定位方法。采用RGB-D结构光相机快速获取温室内番茄植株的彩色图和深度图信息,通过YOLO v4 (You only look once)神经网络对植株上番茄花束进行目标检测,并提取出授粉花束在图像中的二维区域;使用主动对齐方式结合PCL进行彩色图像和深度图像的粗对齐,利用区域内色系单视角线性遍历方法对提取的花束区域进行精配准,获得番茄花束的空间高精度点云信息;再使用统计滤波法剔除点云信息离群点后,结合双向均值法计算花束3D box的授粉质心坐标。定位试验结果表明,该方法在温室环境中能成功对花束进行识别定位,神经网络平均检测精度达97.67%,完成单幅图像花束提取时间为14.95ms,算法获取授粉质心坐标的平均时间约为300ms。后期在温室内验证,在花束被遮挡小于80%时,算法能够对番茄花朵进行精准定位,并成功执行授粉动作,为番茄授粉机器人提供了一种新的授粉点定位方法。     

翼柱型量水槽水力特性分析与对比

【目的】为探究翼柱型量水槽在自由出流和淹没出流时的量水性能。【方法】试验观测10种流量条件下,量水槽进口到出口13个测流断面的水位,对自由出流和淹没出流两种工况下的水面线、佛汝德数、测流精度等水力参数进行分析与对比。【结果】自由出流状态下在断面11到断面12之间形成了临界流,流量在0.044 m3/s以下时没有产生临界流从而得到了U形渠道翼柱型量水槽的最小工作流量。翼柱型量水槽过槽流量与上游水深具有良好的相关关系,通过拟合得到了自由出流和淹没出流状态下的流量公式,其中自由出流状态下最大误差为-2.54%,淹没出流下为6.50%,二者平均误差均小于0.3%,满足现行渠道量水规范的误差要求。本文拟合的淹没出流流量公式最大淹没度高达0.958,适用范围较大。此外,U形渠道翼柱型量水槽具有较大的自由出流范围,临界淹没度可达0.890。【结论】经试验确定临界流断面位于距进口约为量水槽4倍翼高处。翼柱型量水槽可满足小比降既成渠道的测流要求,进一步解决了量水槽流量公式在淹没出流情况下测流误差较大的问题。