基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法

株间机械除草技术可进一步减少化学除草剂的使用,有利于环境保护和农业可持续发展.为实现智能化的株间机械除草装置自主避让作物并进入株间区域,该研究提出了一种株间机械除草装置的作物识别与定位方法.利用2G-R-B方法将作物RGB彩色图像进行灰度化,再选用Ostu法二值化、连续腐蚀和连续膨胀等方法对图像进行了初步处理.根据行像素累加曲线和曲线的标准偏差扫描线获得作物行区域信息,以作物行区域为处理对象,利用列像素累加曲线、曲线标准偏差和正弦波曲线拟合识别出作物,并结合二值图像中绿色植物连通域的质心获得作物位置信息.试验结果表明,该方法可以正确识别出作物并提供准确的定位信息,能适应不同天气状况、不同种类的作物,棉苗正确识别率为95.8%,生菜苗正确识别率为100%,该方法为株间机械除草装置避苗和除草自动控制提供了基本条件.     

采用双目视觉和自适应Kalman滤波的作物行识别与跟踪

针对传统作物行识别方法在相邻图像间的识别结果偏差较大,作物行的定位精度和稳定性低等问题,该研究提出一种基于双目视觉和自适应Kalman滤波技术的作物行识别与跟踪方法。对于作物行识别,首先建立图像预处理算法,基于改进的超绿-超红模型和最大类间方差法分割植被灰度特征;建立作物行特征提取算法,基于特征点检测技术和双目视差测距方法计算植被角点特征的三维坐标,根据三维阈值提取作物行特征点,进而建立作物行中心线检测算法,建立基于主成分分析的直线拟合模型,根据作物行特征点的频数统计规律检测作物行冠层中心线。对于作物行跟踪,建立跟踪目标规划模型,提取位于图像中央区域的作物行作为跟踪目标;建立目标状态方程,基于自适应Kalman滤波技术构建作物行中心线跟踪模型。以棉花图像开展试验研究,图像数据包括阴影、杂草、地头等田间场景。试验结果表明,该研究方法的作物行识别准确度、精度和速度均较高,识别正确率约为92.36%,平均航向偏差为0.31°、标准差为2.55°,平均识别速度约80.25 ms/帧;经目标跟踪后,航向角和横向位置估计的标准差分别为2.62°和0.043 m、较无跟踪状态分别减小22.94%和10.42%,作物行中心线的方位估计精度进一步提高。研究成果可为导航系统提供连续、稳定的作物行导引参数。     

基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置研制与试验

为了实现作物株间区域精确机械除草,设计了一种利用除草爪齿余摆运动原理的株间机械除草装置,研究了装置的除草和避苗工作原理,建立了相应数学模型并分析了除草爪齿余摆运动的参数对除草效果的影响,获得了合理的工作参数。在试验平台上进行了基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置避苗试验研究,试验结果表明,基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置除草爪齿避苗和除草切换控制快速可靠,室内试验的伤苗率小于8%;能够满足株距20cm及以上栽种的作物株间除草要求,可以保证每个株间区域均有除草爪齿进入实施除草;除草装置的前进速度不影响进入株间区域的除草爪齿数量,但前进速度的增加会导致伤苗率增大;进入株间区域的除草爪齿数量与作物栽种株距均匀性无关,仅与作物栽种的株距有关。该文为爪齿余摆株间除草装置精准控制提供依据。     

基于LabVIEW的八爪式机械株间除草装置控制系统

基于LabVIEW设计了八爪式机械株间除草装置的控制系统,采用除草铲齿与作物之间的距离作为阈值实现株间除草控制,对八爪株间除草装置控制进行了试验验证。通过对试验数据的分析,得到八爪除草装置在控制系统的作用下能够满足株间除草和绕苗的要求,使平均株距在30 cm以上的作物的伤苗率控制在10%以内,株间间隙覆盖率达到50%以上,并得出伤苗原因与台车位移误差、电磁装置吸合时间、铲齿初始位置有关。     

水稻苗间除草装置工作机理分析

为了满足绿色环保大米生产需要,设计了一种水稻中耕苗间除草装置。对总体结构、关键部件的设计及工作原理进行了分析。选择秧苗插秧后第7 d进行除草试验,秧苗行距为30 cm,株距为14~16 cm。采用二次旋转正交试验方法,利用Design-Expert软件进行数据处理与分析,获得了弹齿式苗间除草盘转速、机器前进速度、除草深度之间交互作用对除草率及伤秧率的影响。得到影响除草作业质量的指标主次因素和各因素的显著性水平。根据田间试验结果,插秧7 d时除草装置的较优工作参数为：除草盘转速186 r/min,机器前进速度为0.47 m/s,除草深度为37 mm,此时伤秧率为3.9 %,除草率为75 %。研究结果为整机的设计提供了可靠依据。     

基于线性自抗扰的稻田除草对行控制系统设计与试验

为降低水稻机械除草的行间伤苗率,该文基于线性自抗扰技术开展水稻田间除草对行控制系统研究。在苗带信息获取的基础上,针对水田作业环境设计了一种基于线性自抗扰的对行液压控制系统。采用内、外滑梁结构,实现对行执行机构对除草部件作业路径的避苗调控。应用Amesim与Matlab联合仿真方法,构建了对行液压控制系统仿真平台,分别对线性自抗扰算法和PID算法进行了控制器设计及仿真比较,仿真结果表明:在加入扰动情况下,线性自抗扰控制系统达到期望的对行调控时间比PID减少0.1s,且抗干扰性及鲁棒性均优于PID控制算法。田间试验结果表明:行进速度和作业深度对伤苗率影响显著,最优作业参数组合为行进速度0.5 m/s,调节间距60 cm,作业深度20 cm,此时伤苗率为3.6%;性能比较试验表明:有对行控制系统的平均伤苗率为3.9%,没有对行系统控制的伤苗率为18.6%。该系控制统满足机械除草对行控制的要求,可为水田作业环境下的精准控制问题提供借鉴。     

凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验

针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草.以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功...     

基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法

为准确控制以余摆运动为原理的株间机械除草装置的除草爪齿避让作物,提出了基于余摆运动的株间机械除草爪齿避苗控制算法,介绍了爪齿余摆运动株间机械除草爪齿避苗控制算法的基本原理,根据余摆线运动特点推导出了除草爪齿避苗判断表达式,并设计了除草爪齿的旋转角速度控制器和除草爪齿避苗控制器。利用MATLAB对除草爪齿避苗控制算法进行了仿真分析,结果表明该算法能准确控制除草爪齿避让作物,前进速度对株间区域除草覆盖率影响小,但会受除草爪齿爪尖旋转半径影响,除草爪齿旋转半径越大,进入株间区域的除草爪齿根数越少,株间区域除草覆盖率降低。在试验平台上进行了验证试验,平均每个株间区域进入的爪齿根数和株间区域除草覆盖率与仿真分析结果一致。     

基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现

识别作物行中心线并实现喷药喷头的自动对准是精准施药系统实现的关键技术。为克服作物行识别算法的单一性和适应性不强的缺点,该文以生长早中期的玉米图像为研究对象,利用改进的过绿特征法和改进的中值滤波算法分割出作物行,减少处理时间和去除噪声;然后在行提取时只保留包含作物行信息的中间作物行,通过随机Hough变换检测出作物行中心线,并根据世界坐标与图像坐标的转换和相对距离得到偏差信息:最后实现了系统的硬件搭建并给出了实际运行效果。不同图像的试验和处理结果表明,该算法在背景分割、作物行提取和偏差信息获取方面具有一定的优势,可适用于不同作物及不同视野图像的作物行算法识别,对精准施药的研究具有一定的参考价值。     

水田行间除草装置设计与试验

为减少化学除草剂的使用,解决现有水田除草机械除草效果差等问题,该研究设计了一种水田行间除草装置,包括压草浮板和除草辊等结构,工作时压草浮板先将压倒杂草,紧接着除草辊将压倒的杂草压入泥中。压草浮板先将杂草压倒,除草辊将杂草压入泥中的几率可提高9.98%。除草辊两端设有倒角,在避免或减少对水稻根系损伤的同时可扩大行间除草区域,最大可增加常规除草宽度的3%。对压草浮板和除草辊进行了参数设计,通过仿真试验分析了行间除草装置与土壤之间的相互作用规律,确定最佳作业条件为入土深度35 mm,前进速度0.8 m/s。以未除草、化学除草、人工除草和不同参数的除草辊为试验因素,以水稻植株高度、产量、产量构成因素和水稻根系参数为试验指标,进行田间试验,试验结果表明,行间除草装置平均除草率最高为87.51%,可以翻动土壤,增加土壤透气性。与常规宽度的除草辊相比,增加除草宽度,扩大行间除草区域最大可提高除草率7.3个百分点。不同的除草处理对水稻植株高度和产量等有显著影响（P<0.05）,机械除草可以促进水稻的生长发育,其产量可以达到甚至超过化学除草和人工除草水平。不同参数的除草辊对植株高度、产量和根系等有显著影响（P<0.05）,增加除草辊宽度同时两端设倒角,可以减少对水稻根系的损伤,有利于水稻的生长发育,提高水稻产量。研究结果可为水田除草机械装备的研究提供参考。     

苗间除草部件入土深度PID自动控制系统设计与台架试验

除草部件入土深度(松土深度)对苗间机械除草装置的作业性能有较大影响。为提高大豆苗间机械除草装置除草部件入土深度的稳定控制、降低伤苗率和埋苗率,该文提出了基于超声波测距的苗间机械除草部件入土深度控制方法。在梳齿式苗间机械除草装置研究基础上,设计了除草部件入土深度控制系统。建立了除草部件入土深度调节液压控制系统的数学模型,并对建立的传递函数在Matlab/Simulink中进行了仿真和PID校正。仿真结果表明:该系统采用PID控制算法对期望松土深度值进行跟踪调节,其稳态响应时间为0.48 s,静差为0.06～0.09 mm。在室内苗间除草台架上进行了超声测距动态试验与松土深度控制试验。超声测距试验表明:应用HC-SR04型超声波模块并结合设计的仿形台对地表进行动态测距不再受地表苗、草等影响,在0.278、0.556和0.833 m/s 3种行进速度下,针对各个样本点的位置与人工测量相比,二者平均对照误差分别为:4.95、5.36和5.90 mm,最大对照误差分别为:6.6、7.4和8.3 mm。除草部件入土深度控制台架试验表明:控制系统能够实现苗间机械除草作业松土深度的稳定控制,在土槽行进速度0.278 m/s时,松土深度可稳定控制在(30±8)mm范围内,满足苗间除草的深度控制要求。该研究为解决苗间除草部件松土深度稳定控制问题提供新思路和借鉴。     

智能高效株间锄草机器人研究进展与分析

非化学方式除草是摒弃除草剂、生产有机农产品的前提,传统的中耕锄草机主要解决行间锄草,由于株间苗草集聚,机械锄草难度较大,目前主要依靠人工,劳动成本高且效率低。智能株间锄草机器人是一种能够实时识别作物行和苗草信息,并能控制株间锄草刀高速作业的自动锄草装备,具有智能、高效、环保等特点,可大大减少劳动力,提高锄草效率,降低锄草成本。该文主要对近年来国外研究较为成熟的株间锄草机器人进行介绍,概述了中国该方面的研究进展,对苗草信息获取、对行、锄草装置、驱动方式、时速等几个技术点进行分析和比对,提出了如何提高信息获取速度,增强系统实时性,以及如何改进机器视觉标定方法,提高苗草定位准确性是苗草信息获取技术存在的关键问题,强调了锄草装置在系统中的重要性;针对不同形态作物、不同土质土壤研制针对性强、锄草效果好的锄草装置是锄草机器人的基础,同时由于系统集成性及动力系统与速度匹配仍无法满足田间高负载、高速的锄草作业要求,因此加强该方面研究力度,研制使用性强、效率高的株间锄草机器人仍是中国的研究重点和方向。最后,提出多传感器融合、模块化、小型化的株间锄草机器人将是未来发展趋势,是实现中国农业有机、精准、高效生产的重要依据。     

番茄钵苗整排取苗手定位的模糊PID控制

为解决自动移栽机作业过程中由于机械手定位误差导致的抓取失败、伤苗及漏苗问题,实现整排取苗机械手准确快速定位,该文采用模糊PID控制算法实现自动取苗机械手的步进定位控制。根据整排取苗试验平台分析了机械手水平和竖直方向的定位精度需求,以两相混合式步进电机为对象建立步进电机角速度控制模型,设计模糊规则,建立模糊PID控制器,通过对误差及误差变化率的在线修正,来满足不同误差和误差变化率情况下的控制要求。应用MATLAB/Simulink进行系统仿真,从超调量、响应时间和稳定性指标验证了控制方法的可行性;以单位阶跃信号作为激励,分析PID和模糊PID的控制效果,结果表明：通过固定参数PID仿真分析,获得系统最优PID参数为KP=20,KI=0.2,KD=1,达到稳态所需的时间为0.285 s。在此参数下,模糊PID控制达到稳态所需时间为0.25 s,响应速度优于固定参数PID控制,系统无超调。固定参数PID和模糊PID控制加入扰动后的控制效果分析表明,模糊PID控制系统超调量为40%,达到稳态所需时间为1.34 s,均明显小于固定参数PID控制43%和1.45 s,表明模糊PID在具有扰动的环境中控制效果明显优于固定参数PID控制,步进电机系统快速响应,控制稳定。系统试验结果,模糊PID控制算法的最大误差为2.8 mm,定位平均相对误差为0.81%,定位准确度高,可以满足机械手水平定位精度要求。     

玉米田间机械-化学协同除草的杂草防除效果

施用除草剂和机械除草是目前杂草控制的两种主要手段,受农田环境、机具作业能力等限制,单一机械或化学防治均存在一定的局限性。该研究以玉米田为研究对象,设置机械除草协同减量化学除草策略,选取2种机械除草方式（行间与株间）和3种化学减量比例（减量25%、50%、75%）及2种化学施药方式（全幅和苗行）组合进行除草试验。从除草效果和玉米生长方面综合研究了机械-化学协同除草方式的杂草防除效果。试验结果表明：机械除草方式能够疏松土壤,使除草区域的土壤紧实度降低64.4%以上。除草处理后2周,行间机械除草的株防效为83.4%,优于株间机械除草的株防效46.7%;玉米吐丝期,机械-化学协同处理的除草效果优于单一机械除草,行间机械除草协同除草剂减施处理的除草效果优于同水平施药量下的株间机械除草协同除草剂减施处理;无论是在吐丝期还是成熟期,机械-化学协同除草处理的玉米叶面积和干物质量大于单一机械除草或化学除草,机械-化学协同除草模式可促进植株营养元素累积和作物生长;行间机械-化学协同除草处理的平均产量分别高出单一机械和化学除草模式29.0%和20.4%,株间机械-化学协同除草处理的平均产量分别高出单一机械和化学除草模式55.9%和5.1%;从玉米产量及其构成来看,机械除草协同除草剂减施25%处理的增产效果最优,该处理下的千粒质量和产量均高于其他协同处理。该研究明确了机械-化学协同除草策略对农田杂草防除和作物生长的影响,机械协同除草剂减施处理能在不降低除草效果的前提下减少除草剂施用和增加玉米产量。该研究为杂草绿色防控提供了新思路,研究结果可为玉米田除草剂减施提供参考。