压力式谷物产量监测系统优化与试验验证

为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置.以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测...     

基于北斗的农机作业大数据系统构建

针对全国范围农机作业动态监测和量化统计的应用需求,该研究通过在农业机械上安装北斗终端,制订数据传输规范,完成了基于北斗的农机作业大数据系统建设。该系统由农业机械及北斗终端、农机制造企业物联网平台和农机作业大数据管理服务平台3部分组成。系统共接入农机290 153辆。经数据清洗、轨迹分割和参数提取3个数据处理步骤,可获得农机的工作时长、行驶里程和作业面积等基本统计量。以2021年夏小麦机械化收割为例,利用该系统进行数据获取、处理和统计分析,输出收割机分布热力图和作业重心转移图,进行了收割时长、收割效率与收割面积等统计,分析了小麦主产区对跨区作业的依赖程度。麦收期间在线收割机累计35 243辆,日均18 568辆,收割时长中位数均值为8.3 h/d,收割面积中位数均值为5.5 hm2/d,约75%的小麦收割机进行了跨区作业,跨区距离中位数约为597 km。应用结果表明,农机作业大数据系统可准确开展数据处理和作业统计,可以向农业农村部门、农机制造企业、农机合作社和农机手提供作业动态监测和数据分析服务。     

光电信号与收割机谷物产量数据转换模型的构建与验证

为了准确获取联合收割机作业过程中的谷物产量信息,自主研发了基于光电漫反射原理的联合收割机谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据采集模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。在研究了联合收割机田间工作状态和籽粒升运器刮板谷堆近似模拟形状的基础上,提出了分段式光电信号与收割机谷物产量数据转换模型。同时为了进一步消除收割机作业过程中产生的奇异点数据,提出了基于籽粒升运器转速的双阈值动态均值滤波的数据预处理方法。结果表明,采用该方法可以有效剔除奇异点数据,提高产量数据整体平滑度。田间试验结果表明,在考虑升运器转速条件下,该研究提出的分段式谷物产量数据转换模型动态验证误差小于3.50%,满足联合收割机谷物产量计量的实际需要。     

谷物联合收割机远程测产系统开发及降噪试验

为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响,同时增加测产系统的实用性,设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分,实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器,提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响,采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度,并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分,其最大测产误差为8.03%,测产平均误差为3.27%,最大测产误差比直接差分方式降低了7.12个百分点,最后绘制了试验地块的产量分布图。另外,系统的远程监控部分开发了界面友好的收获作业管理系统,实现了谷物产量的远程监测与管理。系统总体运行性能良好,满足了测产需要。     

基于线结构光源和机器视觉的高精度谷物测产系统研制

针对精准农业中谷物产量信息的高精度获取需求,设计了基于计算机视觉的谷物测产系统,由工业相机、线结构光发生器、电感式接近开关和工控机等组成。提出了基于线结构光的谷堆厚度测量方法,根据所建立的谷物几何模型计算出谷堆的体积,并采用电感式接近开关克服了传统光电式谷物测产系统存在的误触发问题。同时,研究了不同转速下结构光测量误差,建立了基于转速的线结构光测量修正模型,使得测量误差从1.1%减小为0.33%。在室内台架上进行了测产试验,试验结果表明,未使用线结构光修正模型的最大测产误差为12.73%,在使用了线结构光测量修正模型之后,相对测产误差在4.27%以内,该研究可为谷物测产研究提供理论依据。     

基于达芬奇技术的收割机视觉导航图像处理算法试验系统

为缩短收割机视觉导航系统研发周期、降低确定图像处理算法的试验成本,该文阐述了达芬奇技术软件框架,分析了H.264视频编解码算法工作原理,研制了基于达芬奇技术的收割机视觉导航图像处理算法试验系统。该系统以双核数字视频处理器DM6446为核心,在达芬奇平台上实现了田间试验视频图像编码采集和室内视频图像解码与处理的功能模块。经试验验证,编码后的视频压缩率可达47～103倍,解码后视频帧率30帧/s,系统实时性高、工作稳定可靠,同时可进行多种图像处理算法试验。该试验系统对于收割机视觉导航图像处理算法研究提供了有效的分析手段。     

基于北斗短报文的渔获信息压缩传输方法

在利用北斗短报文进行渔获信息的实时通讯中,由于北斗系统的民用报文存在通信频度和长度受限、丢包等问题,该文通过分析渔获信息和短报文空间特点,提出了一种渔获信息报文的字节空间分配策略。在此基础上,提出2种渔获数据压缩传输方法:鱼代号模式和索引码表模式。鱼代号模式一次性只能描述≤16种鱼产量信息,当超过16种鱼,只能分次传输。索引码表模式完全有能力适应一次性描述≥20种鱼产量的各种情况,当满足一定条件时,能够一次性描述21~31种鱼的产量,而鱼代号模式没有这样的可能。为了进一步提升索引码表模式压缩能力,该文讨论了采用基于霍尔曼编码的变长度方案来改造固定长度的索引码表,虽然可能会相对节省字节空间,但效果不明显,同时会增加编译码算法的复杂度。因此,在实践中采用了固定长度的索引码表模式,实测证明该方法能满足渔获信息实时短报文通信需求,具有算法可靠和简单易实现的特点。     

基于Mallat算法的谷物流量信号小波去噪方法

针对联合收获机在复杂噪声背景作业过程中难以获取可靠的谷物流量信息的难题,提出了利用小波变换(wavelet transform,WT)对谷物流量传感器输出信号去噪处理方法。根据流量原始信号和噪声的频谱特性确定小波函数和分解尺度,将采集的流量原始信号通过Mallat算法进行小波分解,滤除高频噪声分量重构流量有效信号,由单片机AD通道对流量有效信号进行标定,标定试验后的传感器在不同谷物流量下累积质量最大相对误差为1.68%。利用北斗定位模块进行差分定位提高定位精度,测产装置信息由8051F单片机存储用以绘制农田作业产量图,将设计的测产系统安装在联合收获机上进行模拟水稻作业试验,试验结果表明:对流量传感器输出信号进行小波分解后,谷物流量测量相对误差最大为6.18%,平均相对误差为5.37%。通过对流量传感器输出原始信息进行小波变换,对比小波去噪前后信号的频谱曲线,验证了基于Mallat算法的流量信号去噪和流量有效信息重构方法的可行性和准确性,该研究可为研究农业机械复杂作业环境下原始信息去噪与有效信息重构提供参考。     

基于ARM7和GPS的农田作业面积测量系统开发

为了实现实时测量农田作业面积的目的,该文基于ARM7和GPS开发了谷物联合收割机作业面积测量系统。优化了存贮器设计、COM口设计、GPS接口电路设计等系统硬件结构,并在C语言环境编写相应的驱动程序。试验结果表明,该系统能达到实时记录工作时间、工作地点、作业面积等信息的目的;同时,该装置不仅适合于规则图形的面积测量,并且对于不规则图形的面积测量也具有较高的精度,平均测量精度为95.2%,可为实时测量农田作业面积提供依据     

基于二维条码和ARM的谷物溯源采集传输系统

摘要：谷物在生产供应链中按照等级和用途进行混合配送和分销,多源头性决定了谷物追溯系统中信息识别的难点。针对这个问题,该文提出以表面喷印二维条码的追溯颗粒作为谷物追溯信息的载体。基于嵌入式系统开发了二维条码、GPS定位信息和谷物产地环境信息采集终端,终端采集到的数据通过GPRS网络传输。系统实现了谷物标示信息及产地环境信息（温度、湿度、光照、二氧化碳）的自动采集和传输,可作为快速、低成本的谷物追溯系统,为确保谷物质量与安全生产提供一种有效手段。     

光电漫反射式联合收割机谷物产量计量系统研发与性能试验

为了进一步提高联合收割机谷物产量计量系统的精度,自主研发了基于光电漫反射原理的谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据处理模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。光电式谷物产量计量系统计量作业时,当联合收割机籽粒升运器刮板输送谷物经过漫反射型谷物体积传感器时,会间歇性的阻断光路,从而产生脉宽信号,脉宽信号大小与刮板上谷物厚度成正比,同时升运器转速传感器输出转速信号,谷物产量计量数据处理模块将采集到的2路传感器信号进行放大、滤波和A/D转换后与GPS模块采集的联合收割机行进速度、经纬度信息由RS485总线传输至光电谷物产量计量软件系统,经光电式谷物产量模型处理后,将产量信息、速度信息、位置信息等实时显示在终端上。为了验证光电式谷物产量计量系统的性能,分别开展了室内主要传感器性能台架试验和系统田间动态性能验证试验,试验中谷物喂入量在0.1~6 kg/s范围内,台架试验表明升运器转速传感器测量误差小于2.00%,漫反射型谷物体积传感器测量误差小于3.50%。田间动态性能验证试验结果表明光电式谷物产量计量系统运行稳定,系统检测结果与实际测量结果决定系数R~2达到0.848 4,测产误差最大为3.51%,满足田间实际测产需要,为精准农业变量作业提供了科学依据。     

谷物联合收获机在线测产技术研究现状与进展

为加速推进中国智慧农业发展,深入了解精准农业技术体系中田间谷物产量在线监测技术的研究现状,该研究重点概述了国内外谷物联合收获机在线测产方法,包括动态称量测量、体积测量、冲击力测量、射线测量及其他测量方法,介绍了不同测量方法的原理和测产传感器的关键技术与应用。从可行性、通用性、稳定性与准确性方面,分析归纳了中国当前谷物产量在线监测技术所存在的主要问题,指出冲击力测量方法应用广泛,但尚未考虑谷物与冲击板碰撞时对谷物造成的机械损伤等问题。同时,该研究提出了谷物联合收获机在线测产技术未来的研究重点与发展方向,旨在为作物产量信息监测技术与智能化农业机械装备的发展和应用提供理论依据和技术参考。     

纵轴流联合收获机籽粒夹带损失监测方法及传感器研制

针对联合收获机在收获高产水稻时籽粒夹带损失率偏高,籽粒夹带损失实时直接测量难度大的问题,该文提出了一种对纵轴流联合收获机籽粒夹带损失进行实时间接检测的新方法。试验研究了不同喂入量下纵轴流滚筒下脱出混合物中籽粒沿滚筒纵向与横向的分布规律,推导了籽粒沿纵轴流脱粒滚筒径向、轴向的分离概率模型并建立了籽粒夹带损失间接监测数学模型。为准确获取籽粒碰撞信息,试验研究了不同压电材料下籽粒碰撞输出信号特征及籽粒与不同材料敏感板间的碰撞过程,以此为基础研制了性能优良的籽粒损失监测传感器并对其进行了隔振结构设计。将研制的籽粒损失监测传感器安装到纵轴流联合收获机上,运用籽粒夹带损失间接监测方法进行了田间试验,试验结果表明,该文提出的籽粒夹带损失监测方法切实可行,研制的籽粒损失监测传感器工作性能稳定、准确,收获高产水稻时籽粒夹带损失最大测量相对误差为3.03%。该文的研究实现了籽粒夹带损失的实时自动监测,为工程实际运用奠定了良好的基础。     

基于称重法的联合收获机测产方法

针对精准农业田间信息获取技术的研究,提出了一种基于称重法的联合收获机收获粮食产量分布信息测量方法。该方法利用传统联合收获机的粮食传输特点,采用了螺旋推进称质量式技术实现了联合收获机产量流量测量,解决了计量装置、动力直接传输和有效信号提取等问题。利用短时小波滤波等方法处理实时流量数据,结合全球定位系统（GPS）定位信息实现了联合收获机粮食流量动态计量以及田间粮食产量分布信息的获取。试验结果表明,台架试验误差小于2%。该方法可以完成粮食产量分布信息的获取工作。     

联合收割机脱粒滚筒焊接质量在线检测系统

为解决联合收割机脱粒滚筒焊接过程缺乏有效检测手段导致质量差的问题,采用基于激光测距的焊接质量在线检测方法,开发脱粒滚筒焊接过程中滚筒圆柱度及外辐盘焊接垂直度在线检测系统,设计在线检测试验台,通过数据处理实现焊接质量的在线检测与变形报警。试验表明,滚筒圆柱度检测精度达0.059 mm,外辐盘焊接垂直度检测精度达0.023 mm,圆柱度检测最大相对误差为2.17%,垂直度的检测最大误差为1.93%,满足脱粒滚筒在线检测要求,检测效率提高到手工方法的20倍以上。系统的研制保证了大型联合收割机脱粒滚筒焊接质量,对提高联合收割机制造水平、保障作业可靠性有重要意义。     

联合收割机制动系统虚拟样机仿真及试验

在农业机械产品快速设计系统中,农业车辆的制动性能应满足一定的安全技术标准,该文采用了一种基于虚拟样机技术研究联合收割机制动系统性能的方法,可为农机专业底盘制动系统的设计和性能评价提供参考。该文研究对象是前轮液压钳盘式制动系统,首先依据国产某型联合收割机参数,应用Pro/E建立整车及制动器三维模型,然后在此基础上导入ADAMS/View中建立整车和制动系统虚拟样机,并依据实测数据配置仿真模型属性,选定Ⅱ挡10 km/h、Ⅲ挡20 km/h 2种典型工况对虚拟样机进行制动性能仿真。对比硬路面条件下仿真和实车试验性能分析结果,踏板力实测95.6 N时,车辆III挡速度下,制动盘上接触力为4 272 N,制动距离为7.83 m,与踏板力为100 N时仿真结论(接触力为4 827 N和制动距离为7.398 m)较一致,表明该虚拟样机研究方法可行。     

切纵流联合收获机小麦喂入量预测的试验研究

为及时获知切纵流联合收获机在田间收获时的喂入量,该文将切纵流联合收获机的切纵流脱粒分离装置在室内建成切纵流脱粒分离试验台并进行喂入量为1～8kg/s的小麦脱分性能试验,通过采集切流滚筒,喂入轮和纵轴流滚筒的脱分功耗,对切纵流脱粒分离装置脱分功耗进行分析,推导出喂入量与纵轴流滚筒净脱分功耗之间的关系,并用采集小麦随机喂入量脱分功耗的方法对切纵流脱粒分离试验装置的喂入量进行预测验证。结果表明,利用纵轴流滚筒净脱分功耗可以较准确的预测切纵流联合收获机在小麦收获中的喂入量,在喂入量≤6kg/s时,预测误差≤0.89%;喂入量在7～8kg/s时,预测误差在1.02%～1.42%之间。     

谷物联合收割机测产数据中的误差分析与处理

产量分布图作为实施精细农业的起点与农业生产管理决策的基础，其精度至关重要，而产量数据误差分析与处理则是提高产量分布图精度的关键。通过连续两年使用带有测产系统的联合收割机进行收获试验，并对得到的产量数据进行分析，发现产量数据中主要存在三类误差，即割幅宽度设置误差、填充时间误差和延迟时间误差。讨论了这三类误差的产生原因、识别和处理方法，并对小麦和玉米在不同收获条件下的误差进行了比较。分析结果表明，割幅宽度设置误差数据所占的比例一般小于6%，填充时间误差数据大于10%，延迟时间误差数据小于1%。