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水稻种绳捻制机的研制与试验 总被引:1,自引:2,他引:1
介绍了一种水稻种绳捻制机,该机主要由排种机构、捻绳机构和卷绳机构3部分组成。它将稻种按照要求的穴距和每穴粒数卷在2cm宽的(无纺布)纸带内,制成种绳,并将种绳卷成盘后待播。直播时,将卷好稻种的种绳盘挂在研制的种绳播放器两侧,将绳的端部固定在地头,然后人工拉动种绳播放器前进,1次完成开沟、放种绳、覆土等作业。试验结果表明,加工种绳的平均穴距为2.5cm,空穴率为1.5%,平均每穴粒数为1.48,种绳绕劲个数为43个/m,基本上达到了设计要求。但卷绳速度为0.8m/s,有待提高。水稻种绳直播技术的突出特点是实现了种绳捻制作业的工厂化和田间播种作业的轻型化。 相似文献
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张芙玲 《农业机械化与电气化》2011,(4):52-53
水稻种绳捻制机就是在工厂内将水稻种子以精确的穴距和每穴粒数卷在20mm宽的纸带内并捻制成种绳,供大田播放。在前期研究的基础上,将捻制机的捻绳机构与卷绳机构分成独立工作的两部分,设计出一种新型的水稻种绳捻绳机构。该机构可提高机器的工作效率,保证种绳的捻劲个数,增强种绳的抗拉强度,降低种绳的漏种率,为制造出高质量的种绳奠定了基础。 相似文献
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水稻种绳捻制机就是在工厂内将水稻种子以精确的穴距和每穴粒数卷在20 mm宽的纸带内并捻制成种绳,供大田播放.在前期研究的基础上,将捻制机的捻绳机构与卷绳机构分成独立工作的两部分,设计出一种新型的水稻种绳捻绳机构.该机构可提高机器的工作效率,保证种绳的捻劲个数,增强种绳的抗拉强度,降低种绳的漏种率,为制造出高质量的种绳奠定了基础. 相似文献
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针对玉米在高速(12~16 km/h)播种时籽粒脱离种盘初速度大,与带式导种装置种腔内壁碰撞弹跳,发生碰撞异位,导致籽粒进入种腔精准度低等问题,以具有纳种机构的带式玉米高速导种装置为研究对象,建立籽粒夹取、转运和排放动力学模型,提出在拨指表面添加人字形纹路的改进方法,明确影响纳种稳定性与籽粒进入种腔精准度的主要因素。利用高速摄像与图像目标追踪技术进行单因素对比试验及多因素优化试验。单因素试验结果表明,播种速度较快时,有人字形纹路拨指轮纳种合格指数和种腔间隔变异系数均明显优于无人字形纹路拨指轮。为获得拨指轮改进后的纳种机构最佳性能参数,以轮心距、拨指轮转速及拨指长度为试验因素,以纳种合格指数与种腔间隔变异系数为评价指标,进行三因素五水平二次正交旋转组合试验,采用多目标优化方法,确定当轮心距为36.8 mm,拨指轮转速为584.97 r/min,拨指长度为10.8 mm时,纳种合格指数为98.23%,种腔间隔变异系数为0.24%。对优化结果进行验证试验,验证结果与优化结果基本一致。在相同条件下进行台架对比试验,结果表明,有带式玉米高速导种装置的作业性能远优于不安装带式玉米高速导种装置的作业... 相似文献
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为优化水稻钵盘精量播种机有关参数及提高播种性能,利用水稻钵盘精量播种机,通过二次正交旋转回归分析,分别以水稻品种为空育131(短粒)、垦鉴3号(长粒)为研究对象,建立了型孔直径、型孔厚度、种箱速度与性能指标间的非线性回归模型。结果表明:水稻品种为短粒时,对播种合格率和损伤率影响的主次因素均为型孔直径、型孔厚度、种箱速度;当水稻品种为长粒时,影响播种合格率和损伤率的主次因素不同,分别为型孔厚度、种箱速度、型孔直径(长粒)和型孔直径、种箱速度、型孔厚度(长粒),确定较优参数组合为10mm、4mm和0.2 9 0 m/s(短粒);1 1 mm、4 mm和0.2 4 0 m/s(长粒)。此时,播种合格率9 4.8 1%、损伤率0.4 7 9%(短粒);播种合格率95.37%、损伤率0.368%(长粒)。研究结果可为水稻钵盘精量播种机设计与性能改进提供依据。 相似文献
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提出了"振动排种不伤芽"的直播机理,利用振动技术,使得种子像液体一样自由地流过排种口,避免了脆嫩的芽种间互相缠绕,能适应水稻芽谷直播.为此,分别研究了振频与排量和伤芽率、振幅与排量和伤芽率以及振台倾角与排量稳定性等的关系,结果表明:在一定范围内,播量与振幅(偏心量)成正比,播量与振频(发动机油门)成正比.另外,还得到了机器正常作业时(油门处于中大位置)的振动频率和振幅(偏心大小)等参数. 相似文献
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针对光籽棉种难以进行精播的问题,设计了一种电磁振动式精密播种装置.在电磁振动作用下,棉种在排种盘上排列成队,按顺序依次进入分流通道,实现棉种的分流回收.通过对该装置进行排种试验,得出了影响排种速度的因素,确定了提高播种质量的实验方案.实验结果表明,该播种装置满足农艺要求. 相似文献
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提出了水稻种绳直播技术,进行了由种绳旱直播、种绳水直播、常规直播和常规插秧组成的4个处理5次重复的田间对比试验,对单位面积株数、穗数,每穗粒数、瘪粒数,株高、穗长、千粒质重、谷草比、产量以及用水量、用种量、作业效率和生产成本等指标进行了检测,并对成穗率、瘪粒率、株高、穗长、谷草比和产量等指标进行了方差分析。 相似文献
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针对玉米种粒在收获、脱粒、贮藏时因各种因素造成损伤和人工选种耗时耗力的问题,提出了一种基于机器视觉的玉米种粒破损检测方法。首先,利用图像获取装置得到单粒玉米种粒图像,通过差影法确定图像噪声种类,采用中值滤波方法对图像进行降噪;其次,标记图像边界,运用灰度阈值法完成玉米种粒图像分割。根据玉米种粒的形态特征分别提取玉米种粒的周长、面积、周长面积比、长轴长、短轴长、长宽比6个几何特征和矩形度、圆形度、紧凑度、7个Hu不变矩10个形状特征,共16个特征。完整玉米种粒和破损玉米种粒图像各50幅作为训练样本,将提取的16个特征分量作为输入量,对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,输出量为1、0,分别代表"合格""不合格",训练完成后获得玉米种粒的SVM识别模型;另取完整的玉米种粒和破损的玉米种粒图像各50幅作为测试样本,对训练好的SVM模型进行测试。结果表明:该检测方法对玉米种粒破损识别准确率达95%以上,识别100幅玉米种粒图像的时间为1.27s。研究结果为玉米种粒的实时破损检测提供了参考。 相似文献