自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究

绿色柑橘具有与背景相似的颜色特征,自然环境下绿色柑橘的视觉检测比较困难。提出基于深度学习技术,利用Faster RCNN方法进行树上绿色柑橘的视觉检测研究。首先配置深度学习的试验环境,同时设计了绿色柑橘图像采集试验,建立了柑橘图像样本集,通过试验对批处理大小、学习速率和动量等超参数进行调优,确定合适的学习速率为0.01、批处理为128、动量系数为0.9,使用确定的超参数对模型进行了训练,最终训练模型在测试集上的平均精度(MAP)为85.49%。通过设计自然环境下不同光照条件、图像中不同尺寸柑橘、不同个数柑橘的Faster RCNN方法与Otsu分割法的柑橘检测对比试验,并定义F值作为对比评价指标,分析2种方法的检测结果,试验结果表明:Faster RCNN方法与Otsu方法在不同光照条件下检测绿色柑橘的F值分别为77.45%和59.53%;不同个数柑橘果实检测结果的F值分别为82.58%和60.34%,不同尺寸柑橘检测结果的F值分别为73.53%和49.44%,表明所提方法对自然环境下绿色柑橘有较好的检测效果,为果园自动化生产和机器人采摘的视觉检测提供了技术支持。     

欠驱动式柑橘采摘末端执行器设计与试验

为实现柑橘采摘的机械化、智能化,设计了一款欠驱动式柑橘采摘末端执行器。该执行器通过三指充分抓握与偏转的融合控制,实现对不同大小及椭圆度的柑橘的稳定采摘。针对不同尺寸柑橘采摘需求,设计了双连杆并联式手指,在抓握直径差异较大的柑橘时,手指能够自动进行抓取或捏取动作,并实现被动柔顺。通过静力学分析,得到抓取力与电机输出力矩间的关系。针对不同椭圆度柑橘采摘需求,为手指根部添加旋转关节。在建立电机驱动控制系统模型的基础上,提出基于电流反馈的主动柔顺控制策略,指根能够旋转合适的角度使指面与柑橘表面紧密贴合,在防止手指棱边刮伤柑橘表皮的同时,增大接触面积、提高摩擦力。仿真结果表明,该末端执行器结构在运动学方面满足设计要求。制作物理样机并在实验室环境下进行了柑橘抓取试验,试验结果表明采摘执行器针对直径30~100mm的柑橘抓取成功率为98.3%,平均耗时5.3s。该末端执行器能够针对不同尺寸、不同形状的柑橘实现采摘功能,具有适应性强、抓取稳定、不损伤果实等优点。     

面向机器人柑橘采摘的控制系统设计与试验

面向柑橘采摘,构建以上位机、RealSense Camera R200深度相机、VS-6556垂直多关节工业用机械臂、三指柔性手爪等组成的采摘机器人硬件平台。以Windows10为开发环境,采用librealsense相机软件开发工具包、OpenCV计算机视觉库、TensorFlow-GPU和Keras深度学习框架、ORIN2机械臂控制软件开发工具包、Arduino IDE函数库以及SerialPort串口通信软件开发工具包等,研究基于深度相机、机械臂二次开发的采摘控制系统设计,包括视觉识别定位、手爪动作控制、机械臂运动控制以及采摘控制等模块的程序设计。采摘控制系统柑橘定位试验和柑橘采摘试验的测试结果显示,在实验室环境下面对随机布置的柑橘,视觉识别定位模块的平均定位精度误差为1.22 cm,采摘过程中柑橘识别成功率达到100%,平均识别时间约为47 ms,机器人柑橘采摘成功率达到80%,平均采摘时间约为15.2 s,验证了采摘机器人平台控制系统程序的可行性,表明所开发的采摘控制系统能够正确、高效地完成整个柑橘采摘作业流程。     

基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱估测模型

提出了一种基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱快速检测方法。分别在萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期,使用ASD Field Spec 3光谱仪采集了柑橘叶片的反射光谱,并同步采用凯式定氮法测定叶片的氮含量。首先采用正交试验确定各个生长期小波去噪的最佳参数组合,然后分别采用主成分分析、多维尺度变换、局部线性嵌入、等距映射和拉普拉斯特征映射5种流形学习算法对原始光谱和经小波去噪后的光谱数据进行特征提取,将特征数据导入支持向量机回归建立柑橘叶片氮含量预测模型,4个生长期的最佳验证集模型决定系数依次为0.901 4、0.934 4、0.895 4和0.877 9。试验结果表明,这5种流形学习算法都能有效地用于柑橘叶片氮含量预测,为柑橘叶片氮含量快速无损检测、生长态势监测和变量施肥提供了理论依据。     

小型甘蔗收获机切梢装置液压系统的设计及试验

针对蔗梢在榨糖过程中会降低甘蔗的出糖率,以及蔗梢部分进入甘蔗收割机物流系统不利于物流系统的正常运转、堵塞物流通道等问题,在原有物理样机上加装切梢装置。通过对切梢装置运动要求的分析,设计了切梢装置的液压传动系统,并用AMESim软件对系统进行了建模仿真分析;同时,试验分析了切梢装置马达的动态特性,并得到马达在不同状态下的动态特性变化,验证了方案的可行性;最后,通过田间试验测试了切梢装置液压系统流量及压力的变化,并获得了其在田间实际工作时消耗的功率。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

河源市柑橘生长气候适宜性及气象灾害影响分析

利用河源市5个国家气象站1992—2022年逐日气象观测资料,研究分析了河源市柑橘生长发育气候适宜性以及柑橘各生长期受到的主要气象灾害影响。结果表明：河源市气温、降水、日照等气象条件均满足柑橘生长发育需求。春梢期影响柑橘的气象灾害主要有低温霜冻、低温阴雨和暴雨。夏梢期和秋梢期,暴雨、大风和高温呈多发时期,暴雨是影响当地柑橘的主要气象灾害,其中,东源是暴雨日数最多的地区,龙川是高温日数最多的地区,龙川在夏梢期应重点防御高温。在冬梢期,低温霜冻在北部地区最为严重,其中,和平和连平是防御的重点区域。本研究可为河源市柑橘种植生产优化布局、防灾减灾等提供科学参考。     

基于双视觉系统的柑橘辅助采摘器设计

为减轻柑橘采摘过程中劳动强度大、效率低及传统采摘器易损伤果实从而影响果实保鲜及品相等问题,设计了一种可高效、安全、精准地实现快速采摘柑橘果实的采摘器。采摘器通过光学视觉、机械视觉双视觉辅助定位系统,对果实进行精准定位,由漏斗式捕捉口对果实进行捕获,由双圆盘滑切锯片将果梗切断,果实落入缓冲管道中。试验结果表明:柑橘采摘器可以有效提高采摘效率,减轻果农的采摘劳动强度。     

大疆T20植保无人机在防治柑橘害虫中的应用研究

为了调查植保无人机在柑橘害虫防治中的作用,并对比其与传统人工施药成本,本研究利用大疆T20植保无人机进行药剂喷雾防治柑橘木虱、锈蜘蛛、介壳虫的试验。结果表明,利用大疆T20植保无人机对柑橘木虱进行飞防试验,防治效果达到100%,效果显著,可以成为代替传统人工防治柑橘木虱的方法之一。但是在果园郁闭情况下,无人机对锈蜘蛛、介壳虫的防治效果则不理想。另外,无人机施药的单位成本比人工施药更低,可以节省96%的药液量,节省69.65%的单位成本。综上,大疆T20植保无人机在防治柑橘害虫方面有较大的推广应用价值。     

不同雾滴在柑橘树中的沉积分布及灭杀性研究

为寻找在柑橘树中沉积分布较好且能够高效灭杀柑橘木虱的雾滴粒径,选取了同一型号、不同粒径的4种喷头在柑橘树中进行试验,所选喷头型号为Lanao YZK8001、YZS8002、YZS8003、YZS8004等4种型号,并分别将4种喷头安装在搭建的龙门架上进行试验。选取的柑橘树树龄在3～5年,试验在密闭防虫网内进行,通过试验测定各个喷头在柑橘树树冠中的雾滴沉积分布。结果表明:2号防虫网在柑橘树冠层表面的雾滴沉积分布最好,为50.40%;3号防虫网内雾滴在冠层内部的穿透性最好,主要是因为雾滴太小飘移严重,雾滴太大无法穿过果树叶片。在喷施相同药液的前提下,不同粒径的雾滴对柑橘木虱的灭杀效果不同,对木虱灭杀效果最好的为2号防虫网,在施药1天后的虫口减退率达到80%。试验得出了在柑橘树中沉积分布性能好且对木虱灭杀性好的雾滴粒径,为实际喷雾作业参数的设置提供了参考~([1])。     

基于树莓派及深度学习的柑橘识别系统设计

随着现代农业技术的发展,柑橘的生产与采收自动化是必然趋势,而柑橘的目标识别是实现采摘自动化的重要环节。提出一种基于树莓派的柑橘识别系统,以树莓派作为软件程序平台,应用Python语言构建卷积神经网络模型,利用TensorFlow平台实现柑橘的识别。通过机器视觉采集柑橘树的相关数据,结合深度学习算法,对柑橘树上的柑橘进行识别及计数。经过测试,识别正确率约为92.4%。此外,利用GPS模块进行识别位置定位,确定区域内的柑橘密度及使用光照强度传感器测量环境光照强度对图像进行直方图均衡化处理,降低光照对柑橘识别的影响。     

基于无人机多光谱影像的柑橘冠层叶绿素含量反演

叶绿素是一种反映植物生长水平和健康状况的重要生理生化指标,为快速、无损地大规模获取柑橘冠层的叶绿素含量以精确指导果园管理,利用多旋翼无人机搭载多光谱传感器获取多波段反射率数据,使用多光谱阴影指数对冠层阴影和土壤背景进行剔除,计算得到植被指数与纹理特征,将地面实测的叶绿素含量作为验证,综合对比了全子集回归、偏最小二乘回归和深层神经网络的反演精度以选取最优模型。结果表明,植被指数与叶绿素含量的相关性良好;将仅使用植被指数与仅使用纹理特征的建模结果进行对比,仅使用纹理特征的模型在全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度均有明显提升;结合植被指数与纹理特征共同建模后,全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度相比仅使用纹理特征的模型均能获得提升;深层神经网络因其良好的非线性拟合能力,获得了最高的反演精度,R²、MAE、RMSE分别为0.665、7.69 mg/m²、9.49 mg/m²,成为本文最优模型。本研究利用无人机多光谱影像反演得到柑橘冠层叶绿素含量,为实现柑橘生长监测提供指导作用。     

一种新型联合整地机的开发与推广

我国传统的耕整地机械由于工作性能单一、作业层次低等原因已无法满足现阶段农田耕整地要求。为此,介绍一种新型联合整地机系列,它根据幅宽以及工作部件配置方式不同可组成18种不同机型。该系列机具采用多种工作部件联合作业,进地一次可完成平整土地、松土、碎土和镇压4道工序。该系列机型具有通用性好、结构新颖、作业质量好等特点。至2010年新疆已累计推广应用该系列机型1万台,累计作业面积600万hm2多,市场占有率达到82%以上。     

馒头成型机的研究与设计

简述了馒头在人们日常饮食生活中的重要地位;指出了随着社会生活各方面节奏的加快,馒头加工机械化的必然性和重要性;叙述了馒头成型机的总体结构及各部分的功用;分析了馒头成型机结构设计的主要依据;详细介绍了馒头成型机的主要工作装置-成型装置的结构组成、设计原理、设计方法及过程.     

小型组合式王草铡切打浆机优化设计与试验

针对缺少适合家庭农户使用的王草专用铡切打浆机械问题,设计了一种小型组合式王草铡切打浆机,该机通过更换部件可进行王草的铡切、打浆加工.在现有研究的基础上,分析了轻简化王草铡切和打浆工艺,设计优化了喂入装置、铡切动刀和抛送板等关键部件;利用ANSYS/LS-DYNA软件对铡切机构切割过程进行计算机仿真,通过正交试验确定影响...     

基于高光谱成像和Att-BiGRU-RNN的柑橘病叶分类

为实现对柑橘叶片病虫药害种类的快速精准识别,针对多种类柑橘病叶设计一种融合注意力机制(Attention mechanism)的双向门控循环单元-循环神经网络(Attention-bidirectional gate recurrent unit-recurrent nural network, Att-BiGRU-RNN)分类模型。该模型在编解码模块分别采用BiGRU和RNN结构,能够利用高光谱数据前后波段光谱信息的关联性,有效提取光谱信息的深层特征;根据不同波段光谱信息的差异性引入注意力机制动态分配权重信息,提高重要光谱特征对分类模型的贡献率,提升模型的分类准确率。获取6类柑橘叶片高光谱信息,构建实验样本集,利用Att-BiGRU-RNN、VGG16、SVM和XGBoost分别建立柑橘病叶分类模型,Att-BiGRU-RNN模型总体分类准确率(Overall accuracy, OA)平均可达98.21%,相较于其他3种模型分别提高4.71、10.95、3.89个百分点,对光谱曲线重合度高的除草剂危害和煤烟病叶片的分类准确率有显著提升。实验结果表明,深度学习方法可有效利用高光谱不同...     

基于软X射线成像技术的柑橘内部浮皮和枯水检测

针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题,本研究自制了一套软X射线成像系统,包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置.本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数,以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准,通过调节成像装置参数,确定了最佳的成像参数为:X射线源的管电压60 kV,管...     

垄上深松灭茬起垄机的设计与试验

针对现有深松灭茬机深松灭茬作业效果差、阻力大、功耗大及作业效率低等问题,设计了一种五行垄上深松灭茬起垄机。设计深松铲的结构参数为:长度55mm,宽度22mm,高度600mm,圆弧部分入土竖直距离250mm,纵向距离300mm,入土角22°,切削刃角60°,楔刃高度19mm。设计灭茬刀的结构参数为:正切刃滑切角16°、弯折角112°、切削宽度41 mm、刀端点回转半径350mm、弯曲半径35mm、刀刃口厚度5mm,并安装在刀辊上。同时,设计了前端部下边长560mm、上边长390mm、后端部下边长360mm,上边长260mm、罩体长度650mm的起垄部件,与深松铲、灭茬刀辊组成深松灭茬起垄机。田间性能试验结果表明:相比于行业内标准,所有工况下深松灭茬起垄机深松深度稳定性系数平均提高3.15%、灭茬深度稳定性系数平均提高3.69%、灭茬率平均提高10.58%、碎土率平均提高8.26%,其作业后犁底层土壤容重明显降低,成垄高度和宽度满足农艺要求,作业性能与效果优良。     

智能化控制的精整地联合机设计及关键部件分析

精整地联合机可为农作物的种植与耕种提供良好先决条件。为不断提高精整地的作业效率,实现精准化、机械智能化控制目标,根据精整地联合机的工作原理,通过对其整机结构进行参数优化及关键作业部件的机理分析,将智能自动控制与调节技术应用到精整地联合机控制装置,完成联合机整机的设计与关键部件参数选定。同时,进行试验验证,结果表明:采用智能化控制的精整地联合机作业效果良好,整机的翻土、平整等多项性能均得到较好提升,效率提升约可达20%。此设计对于农业机具的发展具有一定的参考价值。