基于机器视觉的乘用式智能采茶机设计与试验

针对目前乘用式采茶机作业时对采摘面的茶芽不能识别大小、老嫩茶叶一刀切下的弊端,设计了一种基于机器视觉的乘用式采茶机,提出了嫩茶自动识别与采茶机割刀的自动调平调高控制方法。通过对采茶机割台的位置伺服和水平度伺服控制,使得割刀面与茶陇蓬面有一个较好吻合,并能将割台与大地水平面保持一致;为了实现更为精准地切割,在采摘面的茶芽识别时采用2次最大类间差分法。首先获取采摘面的图像,利用B分量的阈值分割出茶叶区域;然后选取G和G-B分量的阈值,从茶叶区域中再分割出嫩茶区域;最后计算采摘面上嫩茶部分所占面积比例,以70%作为视觉伺服的控制基准。试验研究表明,提出的基于机器视觉的乘用式采茶机的嫩茶自动识别与采茶机割刀的自动调平调高控制方法能有效解决目前机采茶叶老嫩一刀切下的弊端,为今后全自动化茶叶采摘奠定了基础。     

基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法

为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。     

桂东农机部门给茶农赠送电动采茶机

<正>10月15日,桂东县农机局将统一购置的279台电动采茶机免费发放到清泉镇茶农手中。清泉镇依托其优越地理条件和种茶传统,大力发展茶叶产业,2015年茶叶种植面积已达3333hm2(5万多亩),仅靠手工采摘茶叶已不能满足茶叶生产的需求,尤其在茶叶生产旺季,劳动力紧缺导致茶叶来不及采摘损耗很大,而电动采茶机可大大提高采摘效率。近年来,桂东县农机局为解茶农采茶之忧,制定了一系列加快茶叶产业发展的扶助政     

采茶机的使用与保养

余姚市拥有茶叶种植面积5333hm2,为该市农业主要产业之一。但茶叶采摘一直以来多沿用传统手工采摘方式,一到茶叶上市季节需要大量劳动力,以致采茶工工资逐年提高,成本上升。采用机械化采摘具有机械损伤小、新鲜度好、完整芽叶多、单片少、嫩茎梗多、生产率高等特点。但采茶机购进以后,并非每个人都能驾轻就熟地     

履带式智能采茶机的设计与试验

目前,单人采茶机、双人采茶机多为背负式,工作时噪音大、劳动强度大、采茶效率低,也有跨行自走式采茶机,但不适用于密植型、非标准种植、行间距较小的茶园作业,进入丘陵茶园困难,不利于推广使用。为了解决上述技术问题,设计了一种履带式智能采茶机,并利用SolidWorks软件三维建模,对采茶机进行总体结构设计、运动分析和茶园试验。试验结果表明:采茶机结构设计合理,动力安全可靠,操作方便快捷,工作性能良好,满足了茶农对于采摘的需求,适用于我国大部分茶园的茶叶采摘工作。     

采茶机滚切刀的运动分析和设计

制茶的第一道工艺就是茶青的采摘,茶青采摘的及时与否直接影响到茶叶的品质和产量。现在优质茶青都是手工采摘,强度大,效率低,采茶机能够降低茶农采茶的劳动强度,提高采茶效率。为此,结合河南省科技重大烟机茶叶专项子项目烟叶编杆机,重点介绍了如何利用Solidworks软件对采茶机滚切刀进行运动分析和建模设计。     

采茶机操作要领

据统计,我国现有茶园面积达186万公顷,种植面积和产量居世界第一.近年茶叶采摘机械化得到快速发展.1台双人采茶机1天可采摘大宗茶鲜叶2000～3000kg,相当于120～150个采茶工的工作量,而1 kg鲜叶的机采成本不到0.35元(含机械折旧、油耗和机手工资),而目前手工采摘1kg的成本在1元以上.所以推广使用采茶机、修剪机等茶园管理机械可降低茶叶生产成本和提高茶园经济效益. 本文以川崎双人采茶机为例,简述采茶机的操作要领及保养要点.     

基于深度学习的茶嫩芽分割与采摘点定位方法研究

为实现茶嫩芽快速识别与采摘点定位,研究一种轻量级深度学习网络实现茶嫩芽分割与采摘点定位。采用MobileNetV2主干网络与空洞卷积相结合,较好地平衡茶嫩芽图像分割速度与精度的矛盾,实现较高分割精度的同时,满足茶嫩芽快速识别的要求,并设计外轮廓扫描与面积阈值过滤相结合的采摘点定位方法。试验表明：所提出的茶嫩芽分割算法在单芽尖及一芽一叶数据集中精度优异,平均交并比mIoU分别达到91.65%和91.36%;在保持高精度的同时,模型复杂度低,参数量仅5.81 M、计算量仅39.78 GFOLPs;在单芽尖、一芽一叶及一芽两叶数据集中各随机抽取200张图片进行采摘点定位验证,定位准确率分别达到90.38%、95.26%和96.60%。     

基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方

与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质.为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法.本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测.针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘.实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法.     

茶叶采摘机的造型优化设计和人机因素研究

针对现有茶叶采摘机在人机设计上的诸多不足,运用人机工程学的原理以及实验归纳的方法,从采茶机的总体造型与把手设计等方面入手,加入工业设计造型设计理念对茶叶采摘机进行优化设计,设计出新型的茶叶采摘机器。     

便携式采茶机切割器运动仿真与试验

利用ADAMS软件对双动割刀往复式切割器进行运动仿真研究,依据仿真结果,应用响应面法对一次切割率、重割率和漏割率进行分析,确定齿距20mm、齿高19mm、刀机速比1.05为最优组合。此时,一次切割率、重割率和漏割率分别为76.45%、21.34%和2.50%。利用双动割刀往复式切割器进行田间试验,并与仿真结果进行对比分析。结果表明,一次切割率实测值与模拟值绝对误差小于6%,漏割率实测值与模拟值绝对误差小于2%。此方法可为便携式采茶机切割器的参数优化提供理论依据     

分体刀具式名优茶采摘末端执行器设计与试验优化

针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,根据顶芽、侧芽及茶梗的相关参数并结合茶园环境设计了一种末端执行器,利用分体式刀具的刀齿弯曲变形适应茶梗的干扰从而采摘侧芽。通过有限元仿真刀具切割侧芽得到采摘成功率的影响因素为刀齿宽度、刀齿长度及刀具厚度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面分析法研究各因素对采摘成功率的交互影响;以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,确定各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为：刀齿长度、刀齿宽度、刀具厚度。以采摘成功率为目标对各试验因素进行优化,得到优化后的刀齿宽度、刀具厚度、刀齿长度分别为2.6、0.9、20.0mm。采用优化后的参数进行茶园采摘试验,结果表明,末端执行器能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。     

茶鲜叶铡碎机的设计研究

针对我国机采后茶鲜叶难以用人畜力以及常规机械切碎加工的生产实际,研制了茶鲜叶铡碎机;同时,介绍了整机的结构、工作原理和主要技术参数,并完成了主要工作部件设计。通过生产试验表明:该机切碎合格率为98%,生产率为3～4.5t/h,单位能耗为0.52kW.h/t,各项技术指标均达到了茶鲜叶机械化切碎加工技术要求。     

茶叶嫩芽机器视觉识别算法研究

针对自主采茶机器人,研究了在茶园自然光环境下如何高效识别茶叶嫩芽。针对自然光条件下采集的茶叶图像含有大量噪声的情况,为了避免一些像素值变化剧烈的像素点,根据分析,最终选用双边滤波去噪算法,对茶叶原始图像进行平滑滤波的同时,还能有效保留图形的边缘等有用信息。采用一种新的基于颜色通道调换的算法来增大茶叶嫩芽和老叶以及环境的对比度,然后提取茶叶的颜色特征,进而分割提取出茶叶嫩芽。实验结果表明:基于颜色通道变换的算法具有高效稳定等优点,能够很好地识别茶叶嫩芽,可以满足自主采茶机器人对茶叶嫩芽识别的要求。该算法为后续自主采茶机器人的研发提供了技术支持。     

桑叶采摘机桑枝间歇拨动装置的建模及仿真分析

针对摇杆式桑叶采摘机中桑枝拨动与桑叶采摘之间的时间协调匹配要求,选用圆柱分度凸轮机构作为间歇拨动装置,通过间歇拨动装置和桑叶采摘装置的协调配合,使桑枝能够及时进入圆环刀具口所在位置,保证桑叶的顺利采摘。采用空间包络曲面共轭原理建立了圆柱分度凸轮的数学模型,然后使用Pro/E三维软件的参数化建模功能进行三维设计和建模,结合在摇杆式桑叶采摘机设计中的相关结构参数建立了圆柱分度凸轮机构的虚拟样机模型,通过干涉分析验证了该机构设计的合理性,并将模型转换格式导入ADAMS软件中对其进行动力学仿真。仿真结果表明:该机构模型建立正确,各运动性能较稳定,满足了在桑叶采摘机中的实际应用价值,对该机构的优化设计、加工和安装起到了一定的指导作用。     

模拟手枸杞采摘机设计

为解决现有采摘机对果实损失较大以及采摘效率低等技术问题,根据枸杞果实成熟自然特性,设计模拟手枸杞采摘机。手持采摘头内两旋转体的表面相对称凸出设有若干胶环。两旋转体通过直流电机的传动进行相对运动,实现了模拟人手采摘动作采摘果实。整机性能测试结果表明,手持采摘头质量约300 g,直流电机转速在120 r/min,运行平稳可靠,采摘枸杞果时对树叶和不成熟果实没有损伤,不影响采后产量和生长。每小时可采摘成熟枸杞果15～20 kg,而每小时手工采摘成熟枸杞果只有2～3 kg。该机具可以满足大面积枸杞采摘的需要,采摘速度是人工的7～8倍。     

基于Faster R-CNN网络的茶叶嫩芽检测

为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树,针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题,探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理,制作VOC2007数据集;其次在计算机上搭建深度学习环境,调整参数进行网络模型训练;最后对已训练模型进行测试,评价已训练模型的性能,并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型(单芽和一芽一叶/二叶)的检测精度。结果表明,当不区分茶叶嫩芽类型时,平均准确度(AP)为54%,均方根误差(RMSE)为3.32;当区分茶叶嫩芽类型时,单芽和一芽一叶/二叶的AP为22%和75%,RMSE为2.84;另外剔除单芽后,一芽一叶/二叶的AP为76%,RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法(传统目标检测算法),表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法(RMSE为5.47),可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。     

4J-1型自走式中药材捡拾机的设计与试验

针对根茎类中药材收获时需要大量人工配套捡拾的问题,本文设计了一种自走式中药材捡拾机。该机主要由收获捡拾铲刀、喂入器、限深轮、多级输送链、多级输送液压总成、行走驾驶位、集装箱、履带行走总成、机架等重要部件组成。对铲刀进行静力学分析,确定关键部件设计参数。经过对样机多次下地试验,机具损失率＜5%,破损率＜5% ,试验结果表明该机各项试验指标达到设计要求,能满足苦参、党参、黄芩、黄芪、丹参等根茎类中药材捡拾收获作业要求。