不同玉米果穗位姿与含水率对穗柄断裂特性的影响

为解决现有摘穗机构功耗大、苞叶残留多的问题,该文以手工摘穗为研究模本,提炼出基于果穗位姿变化的穗柄受力断裂模型。以4种不同含水率的收获期玉米为试验材料,以果穗偏转角度为因素,进行了2组穗柄拉伸断裂随机区组试验。结果表明,随着果穗偏转角度增大,穗柄拉断力、断裂拉伸量及苞叶残留率会在一临界角度产生突变;当籽粒含水率分别为34.8%、30.2%、25.1%和20.3%时,该临界角度分别为50°～55°、50°～55°、45°～50°和45°～50°;穗柄偏转达到临界角度后,玉米穗柄拉断力分别降低了80%、86%、84%和80%,断裂拉伸量增加了72%、70%、93%和84%,苞叶去除率增加了41%、34%、32%和36%;结果表明,对茎秆施加拉力时对果穗施加横向载荷,使果穗发生大于临界角度的偏转,可实现低耗摘穗;分析发现,穗柄断裂行为突变的诱因是表层纤维的受力由拉应力变为弯曲正应力,导致裂纹的萌生和扩展机理发生变化。该研究可为新型摘穗机构的设计提供理论依据和数据支撑。     

基于相机位姿恢复与神经辐射场理论的果树三维重建方法

针对传统立体视觉三维重建技术难以准确表征果树多尺度复杂表型细节的问题,该研究提出了一种基于相机位姿恢复技术与神经辐射场理论的果树三维重建方法,设计了一套适用于标准果园环境的果树图像采集设备和采集方案。首先,环绕拍摄果树全景视频并以抽帧的方式获取果树多视角图像;其次,使用运动结构恢复算法进行稀疏重建以计算果树图像位姿;然后,训练果树神经辐射场,将附有位姿的多视角果树图像进行光线投射法分层采样和位置编码后输入多层感知机,通过体积渲染监督训练过程以获取收敛且能反映果树真实形态的辐射场;最后,导出具有高精度与高表型细节的果树三维实景点云模型。试验表明,该研究构建的果树点云能准确表征从植株尺度的枝干、叶冠等宏观结构到器官尺度的果实、枝杈、叶片乃至叶柄、叶斑等微观结构。果树整体精度达到厘米级,其中胸径、果径等参数达到毫米级精度,尺度一致性误差不超过5%。相较于传统的立体视觉三维重建方法,重建时间缩短39.50%,树高、冠幅、胸径和地径4个树形参数的尺度一致性误差分别降低了77.06%、83.61%、45.47%和62.23%。该方法能构建具有高精度、高表型细节的果树点云模型,为数字果树技术的应用奠定基础。     

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型.模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题.设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器.在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训...     

拖拉机后悬挂横向位姿调整的模糊PID控制

针对传统拖拉机后悬挂机构无法实现横向位姿自动调整,难以适应丘陵山地复杂地形作业需求,导致耕深均匀性差、作业效率低等问题,该文设计了—种采用双液压缸进行横向位姿调整的后悬挂系统。首先,对提升臂、提升杆、农具三脚架等构件进行运动学分析,并运用MATLAB对液压缸活塞杆位移与农机具倾斜角度进行仿真,得出当横向倾角为-15°~15°时,液压缸活塞杆位移与角度的函数关系;其次,设计了横向位姿调整机构液压系统,并建立了该液压系统的数学模型;运用Simulink搭建了横向位姿调整系统的液压系统仿真模型,并采用模糊PID控制方法对仿真模型进行控制性能仿真;最后,搭建了拖拉机后悬挂系统控制试验平台,进行了拖拉机后悬挂横向位姿调整试验。结果表明：在预定目标内（±2°~±15°）,最大误差为1%,平均误差为0.7%,仿真的系统调整时间较短,不足0.2 s,试验的调整时间为1 s左右,系统稳定时间仿真和试验都很小,在0.1 s左右,试验和仿真超调量为0 ,符合设计目标,能够满足山地丘陵作业的横向角度调节需求。     

4U2A型双行马铃薯挖掘机的设计与试验

针对粘重土壤马铃薯挖掘机作业阻力大、易堵塞、故障率高、机械损伤率高、分离效果差、明薯率低等突出问题,研究设计了4U2A型马铃薯挖掘机;通过对结构和工作原理的阐述及对由挖掘铲、分石栅、前导轮、压草轮、升运链等组成的防堵机构的理论分析及整机性能的试验研究,获得机具的具体作业性能参数,并与传统机型进行性能对比分析,证明各项性能参数的可靠性。试验结果表明：该机具解决了马铃薯收获机收获过程中阻力大、故障率高、夹草、堵塞、壅土等瓶颈问题,与传统机型相比耗柴油量每公顷少2.19 kg、机具的可靠性提高了3%、明薯率达98.8%,伤薯率为0.76%,破皮率为1.02%,提高了马铃薯收获的效率和质量。该研究为马铃薯收获机的研发提供理论支撑和技术参考。     

DX1B型竹根挖掘机的设计与试验

为了解决竹根挖掘过程中机械化程度低的问题,针对竹林复杂的地形条件和农艺要求,设计了一种DX1B型自动竹根挖掘机。该文阐述了该机器主要的工作原理、主要结构和关键部件的结构设计与主要参数计算,并对刀筒及其内部的压力弹簧进行有限元力学分析,对机器的强度进行验证。同时,对支架进行模态分析获得前四阶固有频率和振型,并进行机器的动态平稳性分析以便结构设计时避开共振频率激励。最后,制作小型的物理样机进行竹林间性能试验来验证竹根挖掘性能。试验结果表明:样机的刀筒外径为40~120 mm,挖掘竹径为30~70 mm的竹根,最大挖掘深度为250 mm,大多数竹根挖掘到150~200 mm左右的深度时,就可将竹底部根须扭断从而将竹根带出,且竹根形状保持良好;当样机掘根的速度为2 mm/s左右时,工作机构的平稳性和效率最优,整个掘根工作过程一般需要2~5 min,竹根挖掘效率相对于手工挖掘提高60%以上。该机器可实现自动掘进挖根和自动取根的效果,还能实现自动排土、排根的功能,整个挖掘过程无需人与竹根或者土壤接触。该研究可为丘陵山区等复杂地况的竹根清除问题提供解决方案,为竹根挖掘机实现全自动操作提供参考。     

4U1Z型振动式马铃薯挖掘机的设计与试验

为解决南方、西南一二季混作区马铃薯机械化收获问题,针对该地区复杂耕地条件和农艺要求,研究设计了4U1Z型振动式马铃薯挖掘机。阐述了该机器主要结构、工作原理和关键部件的结构设计,对挖掘铲和振动分离筛机构进行运动学分析,理论与仿真相结合,分析整机的稳定性。以作业速度、振动分离筛倾角和振动频率为影响因素,以明薯率、可靠性、伤薯率为评价指标进行田间试验,对影响收获性能的参数进行分析,获得相关最佳参数组合,并与国家行业标准相比较进行验证。结果表明：挖掘铲、振动分离筛相反方向的振动抵消了部分惯性力,提高了机器的稳定性;作业速度为0.8 m/s,振动分离筛倾角为5o,振动频率为10 Hz时,试验指标明薯率、可靠性、伤薯率分别为94.89%、93.41%、1.22%,此时挖掘作业效果及机器运行状态较好,收获性能指标满足标准要求。该研究为丘陵山区等小地块马铃薯收获问题提供了解决方案,同时为南方、西南山区间套作及丘陵山地等复杂耕地条件的小型马铃薯挖掘机的研究提供参考。     

夹茎式非圆齿轮玉米钵苗移栽机构设计与试验

为了更好地满足玉米钵苗机械化移栽的要求,该研究提出了一种夹茎式非圆齿轮五杆玉米钵苗移栽机构。以玉米钵苗为对象,分析了钵苗的物理力学特性,为移栽机构的设计提供理论依据;分析了非圆齿轮五杆机构的工作原理,建立了机构的运动学模型;建立了精确四位姿非圆齿轮五杆机构的数学模型;结合玉米钵苗的物理力学特性和移栽农艺要求,确定了移栽机构设计的优化目标;基于Matlab平台编写了辅助优化设计软件并优化出一组合适的机构参数;对非圆齿轮五杆玉米钵苗移栽机构进行了三维结构设计、仿真分析和试验验证。结果表明：移栽机构实际轨迹、仿真轨迹和理论设计轨迹基本一致;台架试验在移栽株距为300mm,频率60株/min时,取苗成功率为95.04%,栽植合格率为90.08%;移栽株距符合要求,钵苗直立度高,移栽效果好,满足玉米钵苗的移栽要求,验证了所提理论方法的正确性和移栽机构的可行性。     

圆盘栅式马铃薯挖掘机的研制与试验

针对目前中国马铃薯收获机械普遍存在的薯土分离不完全、易于堵塞、振动大和功耗过大等问题,该文研制了一种与四轮拖拉机配套的圆盘栅式马铃薯挖掘机。为提高分离效率,该机采用栅条式挖掘装置和圆盘栅式分离装置,通过计算确定了挖掘装置和分离装置各关键参数。改进了圆盘切刀结构,方便其切土的同时漏掉侧边细小土壤。田间试验表明:圆盘栅式马铃薯挖掘机挖掘、输运流畅、分离效果显著,伤薯率为4.3%、损失率为3.3%、明薯率为97.5%,3项指标结果均达到了技术规范设计要求。此外与拨指轮式马铃薯挖掘机进行的田间试验对比中发现,该机在明薯率和损伤率2项参数对比中占优。因此,圆盘栅式马铃薯挖掘机的研制成功为西北旱作农业区垄作马铃薯的挖掘提供了一种防堵、薯块易捡拾、功耗小和适应性强的马铃薯挖掘机。     

收获机与运粮车纵向相对位置位速耦合协同控制方法与试验

针对主从导航收获协同卸粮作业过程中作业车辆纵向相对位置控制需求以及拖车驱动系统非线性度较高的问题,该研究设计了一种适用于主从导航协同收获卸粮作业的纵向相对位置协同控制方法.根据协同系统几何关系获得纵向相对位置偏差的平行协同模型,基于动力学原理和位速耦合控制方法设计了纵向相对位置控制器;通过面积辨识方法获取车速系统传递函...     

融合激光三维探测与IMU姿态角实时矫正的喷雾靶标检测

基于高精度激光传感器的喷雾靶标特征检测是精准施药变量决策的重要依据。为了改善复杂地形条件对车载激光靶标检测的影响,进行了车载激光喷雾靶标检测与矫正研究。该文基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与UTM-30LX型激光传感器搭建靶标检测试验车,IMU实时获取车体姿态角的偏航角、俯仰角及侧倾角信息,车载激光传感器实时获取目标切面轮廓的极坐标数据。将获取的目标切面轮廓的极坐标数据与试验车姿态角信息相匹配,通过矫正算法获取精确的目标外形尺寸信息并重构目标三维图像。试验设计首先对长方体柜子与仿真树进行车体单一动态俯仰角的检测试验,然后以仿真树为试验目标,进行车体存在复合动态俯仰角与侧倾角的检测试验,最后在未知地形条件下对长方体柜子以及仿真树进行动态姿态角检测与矫正试验。利用MATLAB软件对数据矫正分析,对矫正后的目标尺寸信息进行误差分析并重构目标三维图像。试验结果显示矫正后长方体柜子的高度、宽度最大相对误差分别为8.89%和8.00%,仿真树的高度、宽度以及树冠高度最大相对误差分别为5.63%、10.00%和5.00%,矫正效果良好,验证了矫正算法的有效性。     

可见/近红外光谱技术无损检测果实坚实度的研究

该研究的目的是建立可见/近红外光谱与梨果实坚实度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损测量梨果实坚实度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(350～1800 nm),试验对比分析了不同测量部位、不同光谱预处理方法和不同校正建模算法的梨果实坚实度校正模型。结果表明：赤道部位吸光度一阶微分光谱的偏最小二乘回归所建梨果实坚实度校正模型的预测性能较优,其校正和预测相关系数分别为0.8779和0.8087,校正和预测均方误差分别为1.0804 N和1.4455 N。研究表明：可见/近红外光谱技术无损检测梨果实坚实度是可行的。     

基于多视图几何的白菜薹分割与关键表型测量

植物表型调查是选育优良品种和基因功能研究的重要依据,为理解植物生长发育规律及环境的作用提供有力支持。针对传统叶菜类植物表型分析方法存在速度慢、误差大、维度限制等问题,该研究提出了一种基于高通量重建和茎叶自动分割的白菜薹关键表型参数提取方法。首先,基于多视图立体几何技术对白菜薹进行多视角RGB图像三维重建、尺度恢复、均匀简化、背景去除及点云去噪等预处理。之后,提出基于超体素的改进植物器官自动分割算法,将植株分为茎、叶片等不同语义类别。在此基础上,给出有效的表型参数计算方法,完成了株高、叶长、颜色等7个关键性状的无损、精确测量。试验结果表明,该研究实现了白菜薹关键表型自动分析,茎叶器官分割的精确率、召回率及F1分数的均值分别为0.961、0.940、0.943;株高、株幅、叶长、叶宽的均方根误差分别为0.261、0.313、0.174、0.100 cm,叶面积及叶片数的均方根误差分别为1.608 cm2和0.283,平均绝对百分比误差分别为1.659%、1.643%、1.417%、2.486%、8.258%、6.000%。与其他方法相比,该研究具有较低的综合误差,可适应叶片形状不规则的植物表型参数提取研究。同时,克服了当前植物冠层幼叶难以分割、表型性状提取效率低等困难,为精准农业领域叶菜表型高效分析提供有效的技术手段,可在进一步的基因型到表型研究中发挥重要作用。