基于DEM-CFD耦合的谷物多级风选模拟研究

为提高谷物风选效率,强化谷物风选效果,得到最佳风选参数,设计一款多级风选装置,采用离散单元法(DEM)与计算流体力学(CFD)耦合的方法,对多级风选过程进行仿真,并引入谷粒体积浓度来量化风选结果,讨论风速和吹风倾角对谷粒体积浓度的影响。结果表明,经过多级风选之后,谷粒体积浓度可达97.18%,相对初始混合状态而言,提高50.97%,并测得谷粒损失率为4.72%。风速和吹风倾角对风选结果有很大影响,风速为8 m/s,吹风倾角为0°时,可以得到较高的谷粒体积浓度,同时有较小的损失率。     

切纵流联合收获机田间小麦收获最优路径与速度试验

为研究切纵流联合收获机田间小麦收获时的最优行走路径和最佳前进速度,分析了割台宽度为4.75m的切纵流联合收获机在田间收获小麦时的3种典型路径,并从收获拐弯换向耗时最小的角度进行了理论推导,在田间进行前进速度与籽粒总损失速率之间的试验并建立数学模型,在室内依据等效喂入量进行前进速度与脱粒分离总功耗之间的试验并建立数学模型,得出最佳前进速度的数学模型。结果表明,切纵流联合收获机在田间应采用回转式收获路径,当前进速度为小于等于1.0m/s时,等效喂入量为小于等于7.79kg/s,籽粒总损失速率为小于等于19.33g/s,籽粒总损失率为小于等于0.609%,切纵流脱粒分离部分总功耗为小于等于83.94kW。     

集中水流冲刷条件下浅沟径流流速特征研究

在室内不同坡度和径流流量条件下,用电解质示踪法和染色剂示踪法进行浅沟径流流速测量的对比研究.用采自北京的粉壤土在室内试验模拟浅沟侵蚀,测量并计算浅沟径流流速.在坡度5°、10°、20°,流量64、128、256 L/min条件下,进行浅沟水流流速的测定试验.测量结果表明,浅沟径流流速随坡长增加略有减小,随流量和坡度增大而增大.电解质示踪法测量得到的流速在0.55 ～ 1.60m/s之间,而染色剂示踪法测量得到的流速为0.71～1.45 m/s,染色剂示踪法测量得到的流速略小于电解质示踪法测量结果.考虑到浅沟水流对示踪剂稀释及紊流对水流的扰动造成的视觉影响,电解质示踪法测量的流速具有其合理性.     

联合收获机谷物损失实时监测系统研究

为了实现联合收获机工作过程中谷物损失量的实时监测,设计了谷物损失实时监测系统。该系统以PVDF压电薄膜作为敏感元件,通过电压放大器、带通滤波器、精密全波整流、包络检波等构成信号调制电路来检测谷物冲击信号,为了减小联合收获机的振动干扰,设计了一种双层隔振结构。在1.1~2.6m/s范围内进行谷物冲击性能试验。结果表明,谷物冲击信号的电压峰值为2~4V,且电压峰值随冲击速度的增大而增加。以AT89C52单片机为核心开发了二次显示仪表,实时采集传感器输出的谷物冲击信号。田间试验表明,该系统能够有效获取谷粒冲击信号,实时显示联合收获机谷物夹带、清选损失率,具有预报警功能,且测量结果可以通讯输出。     

基于机器视觉的植物水势测量装置设计

压力室法判断水势测量终点需要对待测样本截面渗液状况进行观察,但由于观察者的判断标准不一致,容易造成较大测量误差。为此,根据待测样本截面出现渗液时光线发生折射、截面图像的灰度值出现变化的现象,提出了利用机器视觉代替人眼进行水势测量终点判断的方法。该方法使用USB摄像头采集待测样本截面图像,通过控制系统软件计算采集到的图像平均灰度值变化来判断水势测量终点。根据该方法设计了一种基于机器视觉的植物水势测量装置,并进行了试验验证,结果表明:该方法可行,且提高了水势测量速度和测量精度。     

胡萝卜联合收获机智能监控系统设计与试验

针对目前国内胡萝卜联合收获过程中智能化水平低、无法对机具作业情况进行监测等问题,设计了一种可搭载在胡萝卜联合收获机上的智能监控系统。智能监控系统主要包括胡萝卜联合收获机自适应带速调节模块、胡萝卜堵塞监测模块、胡萝卜果实计数模块、人机交互模块及位置信息模块等。监控系统以STM32F103单片机为主控制器,信息采用CAN总线传输,应用多种传感器融合技术,实现胡萝卜联合收获作业信息采集与调控。胡萝卜联合收获机自适应带速调节模块基于模糊PID控制算法,通过传感器收集机具作业速度、夹持输送带带速及夹持输送装置倾角,采用脉宽调制控制电磁阀开度调节夹持输送带带速,实现胡萝卜收获过程中机具自适应调节作业状态。运用Matlab软件进行胡萝卜联合收获自适应带速调节模型对比试验,仿真试验结果表明,该模型鲁棒性好,超调量低;田间试验表明,各模块监测精度均大于等于96%,自适应带速调节模块误差小于等于0.1m/s,带速响应时间小于等于0.8s,调整时间小于等于1.6s。该智能监控系统满足机具田间作业要求,实现了对胡萝卜联合收获作业的实时监测与夹持输送带带速自动控制。     

胡萝卜联合收获机智能监控系统设计与试验

针对目前国内胡萝卜联合收获过程中智能化水平低、无法对机具作业情况进行监测等问题,设计了一种可搭载在胡萝卜联合收获机上的智能监控系统。智能监控系统主要包括胡萝卜联合收获机自适应带速调节模块、胡萝卜堵塞监测模块、胡萝卜果实计数模块、人机交互模块及位置信息模块等。监控系统以STM32F103单片机为主控制器,信息采用CAN总线传输,应用多种传感器融合技术,实现胡萝卜联合收获作业信息采集与调控。胡萝卜联合收获机自适应带速调节模块基于模糊PID控制算法,通过传感器收集机具作业速度、夹持输送带带速及夹持输送装置倾角,采用脉宽调制控制电磁阀开度调节夹持输送带带速,实现胡萝卜收获过程中机具自适应调节作业状态。运用Matlab软件进行胡萝卜联合收获自适应带速调节模型对比试验,仿真试验结果表明,该模型鲁棒性好,超调量低;田间试验表明,各模块监测精度均大于等于96%,自适应带速调节模块误差小于等于0.1 m/s,带速响应时间小于等于0.8 s,调整时间小于等于1.6 s。该智能监控系统满足机具田间作业要求,实现了对胡萝卜联合收获作业的实时监测与夹持输送带带速自动控制。     

基于立体视觉的智能农业车辆实时运动检测

为满足智能农业车辆的精确导航,提出基于立体视觉的车辆实时运动检测方案.该方案通过多线程特征点检测提高传统SIFT特征检测算法的效率,通过归一化综合距离法剔除误匹配的特征点,最后通过相邻时刻同一特征点坐标的变化反推车辆的运动.试验表明:多线程SIFT特征点检测能够缩短检测时间,提高计算效率.归一化综合距离法能够有效剔除传统SIFT算法的误匹配点.当车速为0.8 m/s,图像采集频率为5 Hz时,车辆在x方向和z方向单次测量误差小于0.004 5 m,当持续运动时间达到10s时,2个方向累积测量误差均小于0.15m.     

基于单目视觉的谷物联合收获机产量测量方法

为准确获取农田中作物产量信息,以联合收获机刮板式升运器为研究对象,提出了一种基于单目视觉的联合收获机产量测量方法。首先,根据真实的升运器内部谷堆图像,提出了一种更加精确的刮板上谷物堆积模型。然后,基于视觉测量和图像处理技术,开发了一种谷堆体积测量方法。在辅助光源照射下,通过工业相机采集升运器内刮板和谷堆的侧面图像。采用邻域微分法提取图像感兴趣区域,再利用Otsu法和形态学处理方法从背景中准确分割出谷堆。根据相机成像模型,计算谷堆在世界坐标系中的实际侧面积,并通过谷堆几何模型得到谷物的体积。最后,将每个刮板上的谷堆体积累加求取产量。为验证所提方法的有效性,搭建了基于单目视觉的谷物测产系统,并在升运器试验台上开展了试验验证。试验结果表明,在不同的升运器转速工况下,所提方法测量的相对误差为-4.08%~3.41%,能够满足联合收获机产量测量精度要求。     

基于全景视觉的智能农业车辆运动障碍目标检测

为了满足智能农业车辆安全正常作业,提出了基于全景视觉的运动障碍目标检测。与传统的单目和双目视觉相比,全景视觉具有360°无盲区检测的优点。首先系统使用多线程技术采集多目视觉图像,并用改进RANSAC-SIFT算法进行特征点提取与匹配,进而拼接全景视觉图像;其次采用改进的CLG光流法处理全景图像,检测运动障碍目标。试验表明：基于多线程技术和改进RANSAC-SIFT的全景拼接算法,与传统SIFT算法相比,平均提高特征点匹配准确度25.6%,加快运算速度25.0%;采用改进CLG光流法进行运动障碍检测,平均检测时间为1.55 s,检测成功率为95.0%。     

基于近红外光电效应的联合收获机谷物厚度测量方法

谷物在刮板升运器中的堆积状态是影响光电式流量测量精度的重要因素。为了提高联合收获机容积式谷物流量传感器的测量精度,开展了基于近红外光电效应的谷物厚度测量方法及其传感器的研究。通过激光发射器生成850～980 nm的近红外光,采用硅光电池接收透射谷物的红外光线,根据光强的变化获取谷物的厚度。设计了以T型反馈网络为核心的I/V转换处理电路,根据试验测量的输出电压与谷物厚度的变化关系,拟合建立了Gaussian函数方程,分析了激光发射器功率、红外线波长对不同品种水稻厚度测量性能的影响。结果表明:当红外线波长为940 nm时,回归方程的拟合精度最高,水稻厚度测量误差小于0. 5 mm;随着激光发射器功率的增加,水稻厚度测量量程随之增大,当功率为500 m W时,谷物厚度的有效测量距离约为50 mm;红外线的穿透能力随着波长的增加而增强,随着籽粒含水率的降低而减弱。提出的谷物厚度测量方法可以提高容积式谷物流量测量精度。     

玉米联合收获机纹杆式脱粒元件设计与试验

我国华北地区玉米收获时籽粒含水率较高,采用钉齿式及杆齿式脱粒元件进行籽粒直收时,籽粒破碎率较高,为降低脱粒过程中籽粒破碎率,设计了一种纹杆式脱粒元件,分析其前倾角变化对果穗受力的影响规律,以籽粒破碎时压缩量为依据,对纹杆块顶端弧面形状进行设计。基于EDEM研究纹杆元件顶端参数对果穗受力的影响,采用拟水平法设计四因素四水平正交试验,试验结果表明:较优纹杆参数组合为前倾角75°、凸棱倾角25°、凸棱宽度6 mm、凸棱高度10 mm;通过台架试验探究滚筒转速、凹板间隙等工作参数对纹杆式滚筒脱粒效果的影响规律,当籽粒含水率为28.5%时,最优滚筒转速为300 r/min,凹板间隙为50 mm,此时籽粒破碎率为5.34%。在最优工作参数下,对比不同脱粒元件脱粒效果,发现籽粒破碎率分别由杆齿式元件的9.91%、钉齿式元件的7.83%下降至纹杆式脱粒元件的5.34%,证明所设计的纹杆式脱粒元件能够有效降低脱粒过程中籽粒破碎率。     

基于Android手机的水稻剑叶角测量系统

为了快速、无损地测量水稻剑叶角,设计了基于Android智能手机的便携式水稻剑叶角无损测量系统。采用智能手机后置摄像头获取水稻剑叶基部图像,经过图像预处理、直线检测、K-means聚类和向量方法等处理过程,得到水稻剑叶角。基于Android编程技术对系统软件进行设计,实现了在Android平台下利用JNI和Android NDK调用基于Open CV库的剑叶角提取图像处理算法,实现了新建试验、材料信息输入、摄像头获取剑叶基部图像、计算输出剑叶角及保存数据等界面操作流程。利用该测量系统在田间对4个品种的80株水稻进行剑叶角测量试验,以验证系统性能。试验结果表明,和人工用量角器测量结果相比,该系统测量的平均绝对误差为1.34°,相对误差为2.7%,测量值和真实值相关系数为0.997,能有效测量剑叶角。     

基于离散元法的种子玉米剥皮过程籽粒损失分析与试验

种子玉米在剥皮过程中存在大量的籽粒破碎、脱落等损失问题,严重影响种子玉米的单产与经济效益。因此,本研究采用理论分析、离散元仿真与正交试验相结合的方法,探究种子玉米果穗与剥皮机构的互作机理,确定剥皮机构的最优工作参数组合以优化种子玉米剥皮过程。首先,对种子玉米果穗在剥皮机构中的受力及运动进行了理论分析,探究了在剥皮过程中剥皮机构-种子玉米的相互作用关系,并确定了影响剥皮性能的主要因素。其次,基于DEM建立种子玉米果穗-剥皮机构相互作用仿真模型,通过对玉米果穗籽粒损伤及脱落分析,确定了剥皮辊转速、剥皮辊倾角和摆杆摆幅的较优工作范围。最后,根据Box-Behnken设计方法,设计了三因素三水平的正交试验,通过方差分析和响应面分析,筛选出种子玉米剥皮机构的最佳工作参数组合：剥皮辊转速为300r/min,剥皮辊倾角为10°,摆杆摆动幅度为5°,此时苞叶剥离率为94.13%,籽粒脱落率为1.564%,籽粒破碎率为1.292%。试验获得的剥皮装置的最优工作参数组合,明显提高了种子玉米的剥皮效果。     

基于SR300深度相机的褐蘑菇原位测量技术

褐蘑菇工厂化种植模式下,为了给蘑菇采摘机器人提供工作参数,采用结构光SR300深度相机采集菇床图像送入工控机进行原位测量。针对菇床上褐蘑菇的菌丝干扰背景,在深度图像中利用土壤表面深度的众数,结合蘑菇菌柄至少20mm的高度,自适应选择动态阈值,从菇床背景中提取蘑菇菌盖二值图;针对粘连的类圆形蘑菇,基于2-1圆形Hough变换初步检测其圆心、半径,进一步对蘑菇的边界点进行跟踪、去噪、插补,分割粘连的蘑菇,准确拟合单体蘑菇边界,获取蘑菇圆心和边界点的三维坐标;校准相机坐标系并基于陶瓷圆板验证原位测量方法的精度,由此计算世界坐标系中单体蘑菇的位置、直径、偏向角、倾斜角。现场试验表明,蘑菇直径最大误差为5.57mm,倾斜角最大误差为6.3°,视频帧的运行时间为206ms,单体蘑菇的运行时间为44ms,可满足蘑菇采摘机器人的现场需求。     

双层倾斜振动风筛式蓖麻清选装置设计与试验

蓖麻脱出物组分复杂,清选后含杂率高,且没有专用清选装置,清选效率低,为此设计一种双层倾斜振动风筛式蓖麻清选装置。首先对清选装置总体结构进行设计,采用双层风吹式同步振动结构。其次,对装置的振动筛、清选室、出料口等关键部件进行设计。采用离散元法对清选筛结构进行参数优化,以哲蓖4号为试验物料,测定物料离散元参数,通过单因素试验,分析上筛面筛孔排列型式、筛孔直径、筛面倾角对筛分效率和损失率的影响。确定最佳设计参数为U型筛孔排列、筛孔直径14mm、筛面倾角8°。为了获取最优的工作参数,采用离散元法与计算流体动力学（Computational fluid dynamics,CFD）耦合方法对清选过程进行仿真分析。对单目标函数进行参数优化,当振动筛振幅为8.43mm、振动筛振频为6.00Hz、气流横向角为40.00°时,蓖麻脱出物的最大筛分效率为98.20%。当振动筛振幅为7.00mm、振动筛振频为7.76Hz、气流横向角为40.81°时,蓖麻籽粒的最小损失率为2.02%。以振动筛的振幅、振频和气流横向角为试验因素,以筛分效率和损失率为试验指标,设计了正交组合试验,建立各因素与指标间的数学回归模型,并对模型进行参数优化。结果表明,当振动筛振幅9.00mm、振动筛振频6.16Hz、气流横向角40.00°时,蓖麻清选装置的筛分效率和蓖麻籽粒的损失率最优,分别为97.66%和2.32%。最后,设计出蓖麻清选装置,通过台架试验对最优参数组合进行试验,实际筛分效率与损失率分别为93.15%和6.94%,与预测结果误差在5%以内,同时实际所得到的籽粒含杂率为0.83%,满足使用要求。     

马铃薯联合收获机车身调平系统设计与试验

针对马铃薯联合收获机作业时车身不能随地形起伏变化自适应平衡,导致作业安全性低、收获损伤大、收获品质差的问题,设计了一种马铃薯联合收获机车身调平系统,该系统采用融合一阶惯性滤波的倾角传感器监测车身横向倾斜角度,干扰和抖动被有效抑制;通过车身调平机构动力学分析,建立了系统的数学模型;采用基于一阶惯性滤波的模糊PID算法控制比例阀驱动升降液压缸运动,从而实现马铃薯联合收获机车身自动调平。对车身调平系统进行仿真分析,结果表明：与传统PID算法相比,模糊PID具有更好的控制性能,系统调节时间缩短51.77%,上升时间缩短53.57%,最大超调量减小6.25%;对整机控制系统进行静态和动态试验测试,结果表明：在坡度-10°~10°范围内,系统自动调平时间小于4s,最大调平误差小于1°;车身在倾斜角10°工况下,使用模糊PID控制算法自动调平时间缩短约50%,静态试验结果与仿真分析结果相符;在起伏变化较大的路面以速度3.6km/h行驶时,车身倾斜角误差控制在±3°以内,较好地实现了马铃薯联合收获机车身自动调平控制,满足实际作业需求。     

牛肉激光动态散斑活性影响因素研究

以时间序列散斑图的惯性力矩作为散斑活性,研究新鲜牛肉图像散斑活性的相关影响因素,以优化激光散斑的测定效果。采用He-Ne激光器照射牛肉表面,通过工业相机获取图像,测得时间序列散斑图的散斑活性值,检测成像时图像的精度差异,研究不同条件下牛肉散斑活性的变化趋势。应用Box-Behnken试验设计,建立光照强度、激光波长和入射角度3个因素的二次多项式回归模型并进行分析。结果表明光照强度、激光波长和入射角度对牛肉散斑活性影响显著,得到牛肉图像散斑活性值最大时的优化测定条件为激光波长635 nm、光照强度30 m W、入射角度15°,在此条件下,散斑图像的散斑活性达到476.04,散斑活性预测模型的决定系数R2为0.992,均方根误差RMSE为8.14,偏差因子(Bf)和准确因子(Af)均在可接受范围内。明确不同因素对新鲜牛肉激光动态散斑图像的影响,可提高激光动态散斑活性的识别精度,为改进牛肉品质的测定方法提供了理论依据。     

基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置研究

谷物水分的快速测量对谷物准确测产、粮食快速收储、精准农业实施具有重要意义。针对联合收获机动态作业条件下小麦水分检测稳定性差、测量精度低等问题,基于小麦介电特性原理,设计一种联合收获机水分在线检测装置,提出一种动态连续取样、静态间歇测量的新方法,实现了联合收获机作业条件下,在线快速稳定检测小麦含水率。在线检测装置由机械动态取样部分、电机控制模块、传感器模块、数据采集模块、卫星定位模块和显示终端组成。其中传感器模块包括水分传感器、温度传感器和料位传感器。开展了静态验证试验和田间动态验证试验。试验结果表明,静态条件下,含水率在线检测误差在3%以内;在田间动态变化条件下,建立了基于介电常数和温度因子的水分检测模型,实测值和检测值相关系数达到0.92,在线检测误差小于5%。采用动态连续采样、静态间歇测量的方法显著提高了含水率在线检测的精度,为实现小麦精准生产提供了一种快速测量手段。