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棉花打顶机械是棉花高效生产急需配套解决的主要技术装备之一。应用三维参数化设计软件Solidworks设计一种基于超声波技术的棉花打顶装置,介绍该装置的总体结构和工作原理,阐述该装置的总体及关键部件的设计方案。使用该装置可实现棉花精确打顶。 相似文献
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目前,我国烟草、棉花打顶主要依靠人工,存在劳动强度大和效率低的缺点;现有的机械打顶主要采取割刀向前滚动切割的方式,存在打顶不精确、烟花无法收集等弊端。针对这些问题,设计了一种夹持打顶机构,主要由左右扶禾器、夹持皮带、浮动张紧轮、浮动张紧轮摆动铰链、切割刀、弹簧、直流夹持电机和割刀电机组成。该机构可实现烟芽的收拢、夹持切割、割刀消毒及抑芽剂喷施等作业,具有结构紧凑、功能齐全的优点。同时,通过烟草茎秆切割力学特性试验,得出剪切规律,为烟草打顶切割力的研究提供了试验依据。田间试验结果表明:该机构打顶准确率为97%,夹持准确率为98%,能够满足使用要求。 相似文献
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为降低人工打顶的劳动强度,减少化学打顶的环境污染,改善“一刀切”式打顶机构的过打顶情况,通过分析手工打顶过程,设计了一种双圆盘式打顶机构,并基于机器视觉,设计打顶装置单行样机,实现棉花打顶的全程自动化控制。该装置主要由打顶机构、视觉检测机构、运动机构和棉花顶尖识别及控制系统组成。基于棉田调研、结构计算和预试验,确定了打顶装置的整体结构和关键部件尺寸。结合视觉识别研究基础与实际应用,选用YOLO v3算法搭建棉花顶尖识别及控制系统,实现棉花顶尖的识别定位,完成打顶机构的运动控制。以打顶期棉花为研究对象,进行棉花顶尖识别试验、打顶机构性能试验和田间试验,结果表明:棉花顶尖识别试验平均识别率为93%;打顶机构性能试验平均打顶率为94.67%;田间试验平均识别率为85.33%,平均打顶率为78.22%。研究结果可为棉花精准化与智能化打顶的研究提供参考。 相似文献
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基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验 总被引:5,自引:0,他引:5
采用数码相机和CCD数字摄像头为图像监测设备,融合机器视觉技术,集成数字图像处理技术、农业物联网技术、Web远程控制技术、信息传输服务技术和数据库管理技术等构建了远程服务系统平台。通过2年试验对棉花的生长状况进行实时跟踪监测,获取其冠层图像,运用数字图像处理技术对棉花群体冠层图像进行分割,筛选棉花长势监测与氮素营养诊断反应敏感的特征颜色参数覆盖度,构建了覆盖度与棉花地上部总含氮量间的关系模型。研究结果表明,覆盖度与棉花地上部总含氮量间指数函数模型相关性最高,其决定系数为0.978,根均方差为1.479 g/m~2。依据棉花覆盖度与氮素营养诊断的最佳模型,搭建了棉花长势长相监测中心(田间监测)、网络信息服务控制中心(服务器)、图像分析与数据处理中心、决策诊断与评价中心以及用户浏览中心,形成一个大型环式一网三层五中心棉花监测管理诊断体系,初步实现对棉花生长信息和氮素营养状况快速准确的监测与诊断。 相似文献
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