基于激光对射阵列的谷物流量监测装置研究

针对联合收获机刮板式输粮装置内谷物分布不均、流量难以准确测量的问题,开展了刮板式输粮的联合收获机谷物流量监测方法研究,设计了基于激光对射阵列的谷物流量监测装置,主要由激光对射阵列、升运器转速传感器、数据处理模块和谷物流量计量显示终端组成。当升运器刮板输送谷物经过激光对射阵列时,会阻断激光发射器发出的红外光线,激光接收器由于无法接收到红外光信号,输出信号发生变化,通过定时采集激光接收器输出信号变化可获取谷物分布信息;同时,升运器转速传感器输出转速信号,谷物流量数据处理模块将采集到的升运器转速信号和激光对射阵列信号经滤波、整形后,与人工测定的谷物容重信息送至谷物流量计量软件系统,以分层积分法处理后,将谷物流量、谷物容重和升运器转速实时显示在终端上。为了验证基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置性能,选择含水率为14.7%的南梗5055号水稻,开展了室内台架试验。结果表明:谷物含水率相同的情况下,基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置室内台架试验测量结果相对误差≤3.00%,为田间谷物流量在线监测提供了技术基础。     

谷物联合收获机自动测产系统产量模型

为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的噪声干扰,在测产原始数据预处理时,先采用回归差分法降低振动噪声,然后采用双阈值滤波以及阈值取代法、前值取代法2种插值方法以消除差分电压中的奇异值,结果显示前值取代法效果较佳。此外,还提出了升运器速度归一化方法和冲量电压标准化方法以消除量纲影响并简化计算。田间测产试验结果表明,提出的电压/升运器速度模型比传统的质量-电压模型更能准确表征谷物运动实际情况,测产精度高,验证均方根误差为2.03%。     

基于结构光视觉的联合收获机谷粒体积流量测量方法

针对谷物联合收获机工作过程中需要实时测量谷粒流量的问题,提出应用结构光视觉测量技术实现谷物联合收获机测量系统谷粒体积流量的测量。采用普通滑槽作为测量谷粒体积流量的输送器,应用滚轮与编码器测量谷粒在滑槽中的流动速度。根据激光三角法测量原理构建结构光三维视觉系统,测量滑槽中流动谷粒的截面轮廓,应用试验参数标定法建立物长与像素偏移值的关系。在对结构光图像进行预处理的基础上,通过阈值判定法获取谷粒流截面轮廓;采用梯形微元求和法分别建立谷粒流截面计算模型与体积计算模型。试验研究了滑槽倾角和图像采集帧率对谷粒体积流量测量误差的影响,结果表明,当滑槽倾角在15°～30°、结构光图像采集帧率在40～100 f/s时,4种谷粒体积流量的测量误差小于等于5.2%,重复试验变异系数小于等于0.021,均方根误差小于等于1.268 L;当测量体积为17.6 L、滑槽倾角为30°、结构光图像采集帧率为100 f/s时,测量误差最小,为0.74%;当测量体积为39.2 L、滑槽倾角为20°、结构光图像采集帧率为40 f/s时,测量误差最大,为5.2%。采用结构光三维视觉测量系统,应用梯形微元积分求和法建立谷粒流体积计算模型,可以实现滑槽输送谷粒体积的在线测量。     

平贝母收获机反向升运器的设计与试验

针对4B-1200型平贝母收获机存在的因升运器升运效果不佳而堆土、因粘湿土壤进入输送带内侧引起的侧滑等问题,设计了一种链条刮板式反向升运器。通过理论分析的方法确定了升运器工作参数和结构参数,得到该升运器宽1.2m、线速度0.26m/s、升运倾角为45°。运用ANSYS软件对主动轴和刮板进行受力分析和强度校核,结果满足设计要求。通过两代样机的性能对比试验与分析,结果表明:该反向升运器运行平稳、工作可靠,升运效率较改进前提升了2倍,为平贝母收获机整机的研制提供了技术参考。     

基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统研究

针对谷物联合收获机产量监测系统成本高、结构复杂和稳定性较低的问题,设计了基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统,由对射式光电传感器、GPS模块、数据处理单元、数据存储单元和可视化单元组成。系统工作时,通过对射式光电传感器监测刮板上谷物遮挡与不遮挡两种电压信号,通过软件系统处理信号中高度对应的占空比,利用占空比与产量计量模型的关系获得产量数据,并连同系统的绝对时间、GPS数据存储到系统中。通过EDEM仿真和理论模型分析,推导了占空比测量值与谷物质量的正比例关系。利用台架试验对占空比测量值与谷物质量进行了全局模型和局部模型拟合,决定系数R²均不小于0.988。随后通过台架试验对全局模型和局部模型进行模型分析,台架试验结果表明,虽然局部模型可能对固定转速下的测量数据更优,但全局模型更具有通用性。随着系统测量数据的增加,相对误差逐步减小。田间试验中对系统测量的异常信号进行了统计和分析,为了减少异常信号对测产误差的影响,对系统测量值与实际产量进行了标定。田间试验结果表明,产量监测系统测产最大相对误差为3.83%,平均相对误差为0.40%,系统整体误差和误差波动均较小。     

基于不同机型的玉米收获机升运器设计试验研究

为使玉米收获机升运器在大量玉米果穗喂入下能够快速、有序地实现最大化运输,解决升运时存在的果穗含杂和果穗损伤问题,设计了一种玉米收获机升运器.升运器运输方式确定为反转输送方式,果穗升运时进行受力分析确定刮板宽度,果穗脱离刮板后进行抛送运动分析确定果穗落入剥皮装置的竖直位移.4 YZB-4 C与4 YZB-6 A玉米收获机...     

谷物联合收获机测产系统设计与研究

谷物产量实时监测是联合收获机的重要性能,为实现联合收获机对谷物产量实时监测的功能,设计一种基于物位传感器和STM32处理器的产量实时监测系统。该系统以物位传感器为检测元件,根据测量电极的电容变化检测粮箱内谷物的体积,通过数据处理模块得出结果并上传至监控计算机。田间试验表明,该系统安装方便,实时性强,检测误差小于4%,能够满足联合收获机测产系统的实际需要。     

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。     

基于移动终端的谷物产量实时监测平台设计

作物产量的空间变异性反映了农田环境和管理等因素对产量的影响,获取准确的产量空间分布信息是实施资源按需最优化投入的前提。为了获取谷物产量空间信息,设计了基于移动终端的农田谷物产量空间分布信息实时监测平台,可实现对联合收获机实时位置、作业状况和产量数据的远程监测,进而对产量数据的空间分布状况进行分析。平台主要由数据接收及存储、数据传输、数据显示和数据分析4个模块构成。其中,数据接收及存储模块接收由收获机传来的位置、谷物流量、升运器转速、谷仓温湿度和割幅宽度等作业状况信息数据包,将数据解析并存入数据库。数据传输模块为移动终端提供Web service服务,提取数据库中相应数据供前端调用。数据显示模块在移动终端上实时显示联合收获机作业位置和作业状况等信息。数据分析模块通过调用ArcGIS Server GP服务,将谷物产量信息的空间分布进行插值分析,分析结果以产量空间分布图的形式显示。经过测试,该监测平台运行稳定,能够实时显示和分析农田谷物产量信息,为农田精细管理提供技术支持。     

螺旋升运式谷物产量传感器试验研究

为了对联合收割机收获过程中的谷物产量进行实时监测,设计了一种基于螺旋升运原理的谷物产量传感器。监测系统由基于ARM Cortex-M3的32位处理器芯片STM32F103VCT6的产量采集器、螺旋输送机构(本文中专指绞龙)及产量监测无线通讯监视模块组成。对谷物颗粒在进入螺旋升运腔体时和稳定螺旋升运过程中进行了动力学分析,并以此建立起绞龙驱动电机工作电流与谷物产量瞬时变化关系。在谷物产量螺旋升运试验台上进行了谷物产量实时检测试验以及上位机的谷物产量采集试验。试验结果表明:谷物喂入量在0~2kg/s范围内,螺旋升运电机参数与谷物产量关系的决定系数R2达到0.990 4,试验台谷物产量测量误差≤3.56%,系统在监测过程中性能可靠,为高精度收获过程测产提供了一种新的方法。     

农用车辆作业环境障碍物检测方

针对联合收获机视觉导航系统中的视觉测障,提出了一种基于单目彩色图像分割测障与立体视觉特征匹配测障相结合的测障方法:利用H、S颜色分量对单目图像实施固定阈值分割并二值化,获得潜在障碍物的位置及区域;采用尺度空间不变(SIFT)算法获取潜在障碍物区域特征;采用近似最近邻分类算法(ANN)进行快速特征匹配,获得潜在障碍物的世界坐标,由此进一步确认障碍物以及障碍物与车辆之间的距离.提出了提高算法效率的措施,分析了图像压缩比与运行时间、SIFT特征数以及匹配数之间的关系.试验表明,在有障碍物的情况下,检测时间不超过200ms.     

轮式谷物联合收获机视觉导航系统设计与试验

为提高联合收获机收获质量与效率,构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统,结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界,经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径,并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态;提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法,通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割,以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入,并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明,该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行,在田间照度符合人眼正常工作的情况下,收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%,单帧检测时间50 ms以内;以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%,随作业行数增多,割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。     

双板差分冲量式谷物流量传感器设

设计了一种双板冲量式谷物流量传感器及其差分消振电路,以消除车身振动对测产精度的影响.振动试验表明,在没有谷物输入时联合收获机车身振动导致前后2个检测板产生的2个振动信号是一对共模信号,可通过电路差分的方法消除;差分后传感器的输出电压的信噪比由2.5dB提高到62dB.在零喂入量情况下,振动产生的零点误差小于0.01g/s;在联合收获机正常作业的喂入量范围内(0.5～2kg/s),实验室测量误差小于3%.田间实际测量误差不大于5%.     

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。     

基于ARM的联合收割机谷物产量计量系统的研究

以联合收割机谷物产量计量为研究对象,利用压力测产传感器,采用S5PV210微处理器,设计了一套基于ARM的联合收割机谷物产量计量系统,实现了谷物产量的实时计量。田间动态试验结果表明:联合收割机谷物产量计量系统误差范围为3.93%～3. 91%,控制在4%以内,误差波动较小,准确率较高,能够达到设计要求,符合联合收割机的实际测产要求。