激光控制水田打浆平地机设计与试验

【目的】满足水稻种植对田面平整度的要求,减少拖拉机进田次数,提高打浆平地质量和效果,实现一次进田完成水田打浆和平地作业。【方法】采用先打浆后平地原理,设计了激光控制水田打浆平地机、打浆机与平地铲自动调平机构、平地铲高程自动调节机构和通过集成带自动调平的激光平地控制系统,并进行田间试验;利用2台姿态航向参考系统分别测量拖拉机车身和打浆平地机的横滚角,采用水准测量试验田块作业前后的田面平整度。【结果】拖拉机横滚角在±4.5°内变化,打浆平地机的横滚角始终保持在±1°内,表明调平自动控制系统明显提高了水田打浆平地机构水平稳定性;打浆平地作业后田面最大高差从作业前的17.7cm降低到6.7cm,标准偏差值从作业前的4.08cm下降到1.75cm,绝对差值不大于3 cm的平整度采样点占比由作业前的62%提高到82%以上。【结论】激光控制水田打浆平地机打浆平地作业后可显著改善田面平整情况。     

1PJ-3.0型水田激光平地机高程系统动态特性试验研究

水田激光平地机的高程系统主要接收激光信号并用以控制平地铲处于设定平面,其动态特性是平地机平整作业质量的重要保证。为分析水田激光平地机的高程系统动态特性,进一步提高平地机的工作性能,以与插秧机配套的1PJ-3.0型水田激光平地机为平台,采用电流检测电路检测电磁阀线圈电流,直线位移传感器测量油缸和平地铲的运动行程,USB高速数据采集模块同时采集电磁阀线圈电压和直线位移传感器信号,从而获得油缸和平地铲的响应时间和运动速度。在平地机高程机械液压系统处于不同油门、不同初始高度,平地铲上升过程和下降过程的条件下进行试验。试验结果表明:在上升过程中,油缸的平均响应时间48.2ms,平地铲的平均响应时间59.4ms;而在下降时,油缸的平均响应时间73.6ms,平地铲的平均响应时间62.3ms;在平地铲上升或下降时,不同初始高度和不同油门开度等级下的,油缸和平地铲的响应时间基本稳定;油门等级越大,平地铲上升速度越快,上升速度在109.0~305.0mm·s-1之间;单向节流阀能保证平地铲下降速度稳定,不受油门开度等因素影响,油缸缩回速度为35.8mm·s-1,平地铲下降速度为126.1mm·s-1。     

基于FAT32文件系统的SD卡数据存储结构研究

SD卡是嵌入系统中首选的外部数据存储器,为使嵌入式系统中存储在SD卡上的数据可以被计算机识别和处理,详细讨论了基于FAT32文件系统的SD卡中主引导记录区、引导扇区、文件分配表区、文件目录表区和文件数据区的数据存储结构,并给出了各区域的访问方法.     

基于GPRS农田数据采集系统设计与实现

本文讨论了基于GPRS技术实现农田远程数据采集系统的设计,主要介绍系统的框架结构及二作流程、数据采集现场总线结构、农田数据采集系统软件的设计与实现。目的是解决农业信息技术研究中的实时数据缺乏的问题,为农业决策、生产管理提供有效的数据支持。     

基于RFID的种鹅个体产蛋智能监测系统设计与试验

为记录种鹅的个体产蛋数量,及时淘汰产蛋量较低的种鹅,提高种鹅生产管理效率,基于RFID技术设计了种鹅个体产蛋监测系统。该系统由无线射频识别(RFID)系统、STC12C5A60S2单片机、激光发射器、光敏电阻模块和无线模块组合而成。RFID系统实现对进出产蛋箱的种鹅个体身份信息读取,当确定进入产蛋箱的种鹅离开后,自动启动监测系统,激光发射器和光敏电阻模块实现产蛋箱内的产蛋情况监测及判断,最后由无线模块将个体信息及产蛋情况发送到远程计算中进行存储。测试实验表明:该系统能够在传感器距离底板高度3.5 cm,且光敏电阻模块间距为4 cm,外界环境光照强度在110 LUX的因素条件下实现准确监测,为鹅养殖管理提供可行的参考。     

农业试验数据智能采集系统的设计与应用

【目的】为了快速准确获取农业科研试验中具有体量大、种类繁多且复杂、可变性大、对真实性有严格要求等特点的田间植株表型数据。【方法】文章基于物联网与大数据技术构建了一个农业试验中大数据采集应用系统,用于辅助人工进行试验数据采集与应用。数据采集方法有基于NodeMcu开发板结合传感器获取环境数据、通过树莓派连接摄像头对试验区域进行图像采集并利用物联网设备上传至数据库、网络爬虫、通过终端设备记录作物单株形态等。获得数据后对不同来源数据进行清洗与处理,将原始数据与清洗处理后的数据分别存储至不同数据区域中并固化,通过分布式文件系统HDFS (Hadoop Distributed File System)读写操作,最后利用数据处理模块对数据进行监控与处理,将结果以图像、表格和视频等形式提交到前端交互网站。【结果】基于构建的大数据采集系统获得了5 450幅大豆叶片图像,然后利用yolov5的深度学习模型训练,最终实现了大豆叶形分类识别;利用株高测量设备获取了1 306株大豆株高数据,结果较为可靠。【结论】研究表明,该系统设计方案具有可行性高、用途广泛、构建成本低和可拓展性强等特点,将多种技术运用于农业...     

基于分层结构的智能农业车辆导航数据采集与处理系统

为了满足智能农业车辆导航数据多传感器采集的需要,提出了基于分层结构的数据采集与处理系统设计方案。该方案将系统分为设备层、采集层、通讯层、数据层和数据处理层5个层次。各层独立设计,且为相邻层提供接口。首次提出归一化综合距离理论,用于数据处理过程中的异常数据剔除,采用均值滤波抑制噪声。试验表明：系统能够实时、正确地对导航数据进行采集,各传感器工作正常,CAN协议合理,分层结构的设计方案可行。同时,采用归一化综合距离法和均值滤波能够正确剔除异常数据,有效抑制噪声数据。