精准施药机器人关键技术研究进展

精准施药机器人是在及时获取作物病害信息的基础上,对病害部位进行准确的定量衡量,并根据其差异性采取变量施药,实现按需施药。精准施药机器人关键技术包括有针对性的作物病害识别技术、精准施药技术及自主行走技术,自主行走是基础,病害检测和精准施药是核心。根据目前的研究进展,综合阐述了精准施药机器人的技术分类及应用,总结了现有技术的局限性及重点需要解决的问题,并提出了未来精准施药机器人的发展方向。     

甘肃省临夏州高原夏菜产业机械化发展现状与对策

高原夏菜产业作为临夏州农业产业结构调整中大力发展的特色种植业,因其明显的经济效益,在临夏地区广泛种植。高原夏菜产业机械化发展能有效提高作业效率和土地产出率,节约成本,可有力推动临夏州高原夏菜产业高质量发展。介绍了临夏州高原夏菜产业发展现状和高原夏菜机械化发展的意义,分析了临夏州高原夏菜机械化发展中存在的问题,结合存在的问题,提出了应对的对策和建议。     

农作物智能识别定向施药除草机器人的设计研究

农田杂草不仅影响农作物的生长,还会间接助长病虫害的滋生和蔓延。针对目前使用的人工除草、化学除草等方法存在的问题,研究设计一种智能识别农作物定向施药的智能除草机器人,对其设计思路、工作原理以及关键结构等进行详细分析。该机器人采用自动化操作,除草效率高,可实现精准施药,有效保护生态环境。     

设施瓜菜病虫害识别技术研究

针对目前设施瓜菜病虫害识别工作量大、识别难度大、检测速度慢等问题,对设施瓜菜病害识别技术进行研究,提高了识别性能,实现了设施瓜菜病虫害快速精准检测,最终提高了设施瓜菜的检测质量,有利于设施瓜菜的病害防治,提高农作物品质.     

动态施药模糊控制系统研究与模拟

精准施药控制系统具有外界干扰变量因素复杂、非线性和强耦合等特点,解决这类复杂的肘变系统用传统的PID控制方法难以控制。。本文以“1YP-1．2F渔药喷施船”为研究载体,通过分析其动态模式喷药控制原理,结合实践的操作经验,试图利用模糊控制的方法,对其精准施药控制系统进行研究与模拟。通过MATLAB软件仿真实验表明,基于模糊控制的动态施药控制系统可以取得比较理想的控制效果,从而为精准施药控制领域的研究提供了一种新的理论方法。     

设施瓜菜病虫害识别技术的研发

针对目前设施瓜菜病虫害识别工作量大、识别难度大、检测速度慢等问题,文章对设施瓜菜病害识别技术进行了研究,提高了识别性能,实现了设施瓜菜病虫害快速精准检测,最终提高设施瓜菜的检测质量,有利于设施瓜菜的病害防治工作的开展,提高农作物品质.     

精准施药技术的研究与应用现状

介绍精准施药技术在国内外的研究现状.指出应用精准施药技术可以提高农药的利用率、降低农产品中的农药残留、减少农药漂移对环境造成的污染等作用,分析我国精准施药技术的应用现状及存在的问题,并提出了相应的对策.     

自动对靶施药系统中植物病害识别技术的研究

植物病害识别属于实时性较强的小样本模式识别。作为一种新机器学习方法支持向量机能够有效解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题。在提取图像颜色特征色度矩的基础上,利用SVM对患有红蜘蛛的棉花进行病害识别,获得较高的识别率和识别速度。     

基于YOLOv3算法与3D视觉的农业采摘机器人目标识别与定位研究

为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题,在原有农业采摘机器人的基础上,提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法,实现目标的准确识别和精准定位,并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能,并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较,研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度,识别准确率分别提高55%、9%、1.4%,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作,对于农业机器人的发展具有重要的参考价值。     

大田甘蓝作物行识别与对行喷雾控制系统设计与试验

对行喷雾技术可提高农药的利用率,有利于保护环境和减少农药残留。本文搭建基于机器视觉的大田甘蓝对行喷雾控制系统。通过改进的ExG算法提取颜色信息,采用最大类间方差法和形态学的开闭运算分割作物与背景。提出甘蓝作物行定位与多作物行自适应ROI提取方法,在条带分割的ROI内基于限定阈值垂直投影对特征点集进行采集,通过最小二乘法对特征点集进行线性拟合得到作物行中心线。利用中心线几何关系得到作物行偏移信息,根据对行机构的运动特性建立对行偏移补偿模型,并设计基于PID轨迹追踪算法的对行喷雾控制系统。试验结果表明,实验室作物行识别准确率为95.75%,算法平均耗时为77 ms。在田间试验中,识别算法在时间段09:00—11:00、14:00—16:00内测试效果最佳,识别偏差均值保持在2.32 cm以下。针对不同范围的杂草测试中,算法平均识别成功率为95.56%,说明算法具有较强的鲁棒性。在与其他识别算法对比测试中,本文算法平均耗时最短,识别成功率最高,能够为实时作业提供视觉引导。在对行喷雾控制系统田间试验中,对行准确率达到93.33%,对行控制算法可将对行偏差控制在1.54 cm,满足田间实际应用要...     

大田甘蓝作物行识别与对行喷雾控制系统设计与试验

对行喷雾技术可提高农药的利用率,有利于保护环境和减少农药残留。本文搭建基于机器视觉的大田甘蓝对行喷雾控制系统。通过改进的ExG算法提取颜色信息,采用最大类间方差法和形态学的开闭运算分割作物与背景。提出甘蓝作物行定位与多作物行自适应ROI提取方法,在条带分割的ROI内基于限定阈值垂直投影对特征点集进行采集,通过最小二乘法对特征点集进行线性拟合得到作物行中心线。利用中心线几何关系得到作物行偏移信息,根据对行机构的运动特性建立对行偏移补偿模型,并设计基于PID轨迹追踪算法的对行喷雾控制系统。试验结果表明,实验室作物行识别准确率为95.75%,算法平均耗时为77ms。在田间试验中,识别算法在时间段09:00—11:00、14:00—16:00内测试效果最佳,识别偏差均值保持在2.32cm以下。针对不同范围的杂草测试中,算法平均识别成功率为95.56%,说明算法具有较强的鲁棒性。在与其他识别算法对比测试中,本文算法平均耗时最短,识别成功率最高,能够为实时作业提供视觉引导。在对行喷雾控制系统田间试验中,对行准确率达到93.33%,对行控制算法可将对行偏差控制在1.54cm,满足田间实际应用要求。     

自动对靶精准施药机研究——基于图像边缘检测和目标识别

为了提高施药作业的效率和实际着药量,降低喷药成本和给环境造成的负担,提出了准确精量的对靶施药系统的设计理念,并给出了施药平台的原理和结构构成,最后对施药平台的图像处理系统进行了重点设计。为了验证方案的可行性,以传统的施药机械为搭载平台,将PC图像处理器嵌入到了精准对靶控制系统中,选择地势平坦的果园为实验场地,对施药平台进行了实验研究。实验结果表明:基于图像边缘检测和目标识别的自动对靶施药平台即使在光线不好的条件下,仍可以准确地得到果树果实和枝叶的位置信息,施药平台的实际着药量要比传统施药平台更高,而成本却更低,从而验证了方案的可行性。     

树木保温材料缠绕、涂白与病虫害智能识别防治一体机的设计

随着城市绿化建设的不断推进,树木冻害、虫害的防治逐步成为园林绿化部门的工作重点。传统人工作业效率较低,一致性不高,因此,急需一种低成本、高质、高效的绿化树木防寒防治设备。通过分析研究连续缠绕机械装置的结构原理及其工作负载的产生机理,建立基于百度AI的Easy DL定制化训练和服务平台的病虫害图谱智能识别模型,优化涂白工艺参数,设计精准施药装置,开发了树木保温材料缠绕、涂白与病虫害智能识别防治一体机。实现了保温材料连续缠绕、涂白、病虫害图像智能识别及精准施药治理等功能的集成一体化设计,结构紧凑、功能多样、可操作性较强、地形适用范围广,可高质高效的完成绿化树木保温材料缠绕、病虫害监管与施药治理等工作。     

基于Mask R-CNN的复杂背景下柑橘树枝干识别与重建

为了获取自然环境下完整柑橘果树枝干信息,以引导采摘机器人进行避障采摘作业,提出了一种基于Mask R-CNN模型与多参数变量约束的柑橘果树枝干识别与重建方法。该方法采用网格化的标记方式对果树枝干进行标记,完成了对柑橘果树枝干的小区域识别;然后对该模型获得的离散mask进行最小外接矩处理,以获得更精确的目标区域;接着利用多参数变量约束完成同一枝干mask(掩码)的划分;最后为了使重建枝干更符合实际枝干的生长姿态,以及完善未识别区域的检测,对同一枝干mask中心点进行了四次多项式拟合。实验结果表明,模型在测试集下的平均识别精确率为98. 15%,平均召回率为81. 09%,果树单条枝干平均拟合误差为11. 47%,果树枝干整体平均重建准确率为88. 64%。     

物理场辅助农业雾化施药技术的研究现状与展望

现阶段,用于辅助农业雾化施药的物理场主要有磁场、电场、热场、风场、超声场。磁电热等物理场可以优化雾滴特性、提高沉积率;风场可以扰动作物冠层、增强雾滴输运性能,提高雾滴穿透性和雾滴沉积量;超声场可以辅助雾化生成均匀、细微的雾滴。为进一步把握物理场辅助农业雾化施药技术的研究动态,分析了该领域的国内外研究成果,分别对磁场、电场、热场、风场、超声场辅助雾化喷施的应用范围、方式方法等进行总结并针对性地指出研究重点与难点。最后,依据农业雾化施药的需求与特点,结合现有的高新技术,展望了未来各物理场辅助雾化喷施技术的研究方向和思路。     

农业机器人采摘目标识别技术研究——基于FCM模糊聚类算法

介绍了FCM (Fuzzy C-Means)模糊聚类算法的原理，采用权重分配的方法对该算法进行了改进，通过建立模糊的相似矩阵，对目标对象的特征聚类图进行分析，并引入隶属度矩阵对FCM算法进行优化，以加快算法的迭代速度。实验结果表明：农业机器人采用该方法对农作物轮廓分割识别度较高，算法计算效率较快，验证了其可靠性，该方法可用于目标农作物的分割和目标识别。     

自主导航农业机器人全方位视觉目标识别与跟踪研究

随着我国信息化技术的逐渐提高,机械自动化、集成电路、智能控制系统和测试计量等行业得到了快速发展,使得移动机器人达到了一个全新的高度,农业机器人也因此被广泛应用。在机器人众多研究问题中,全方位视觉的目标识别与跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于全方位的自主导航技术,根据农业机器人工作特点和运动特性,建立了机器人工作空间的环境模型,提出了一种陆标导航和运动目标跟踪系统的视觉伺服方案,开发了以DSP控制器为核心的全方位视觉图像处理系统。试验结果表明:所设计的农业机器人全方位视觉目标识别与跟踪系统精准度高,可靠性和实时性强,各项性能指标优。     

设施农业可控雾滴智能施药技术研究与应用

为解决我国设施栽培作物病虫害防治过程中施药量大、农药利用率低,高效防治技术与装备匮乏等问题,利用高速摄影、激光粒度分析等方法,开展可控雾滴雾化机理研究,探明不同雾化器结构参数和工作参数(转速、流量)等对雾滴粒谱的影响主效应。基于离心雾化技术,生物最佳粒径理论等,完成可控雾滴雾化器等关键基础部件的创新研发;集成激光识别、自动化控制等技术,研制设施农业可控雾滴智能施药装备,完成自动识别、定位喷洒对象的自走式对靶喷洒作业,从而在保证防效的同时,提高农药有效利用率,减少农药使用量。通过田间试验可知,转速1 500～3 000 r/min条件下,可控雾滴智能施药装备的雾滴粒径在30～200μm无级可控,且水平射程≥8 m,实现人机分离作业,提高作业效率,避免化学农药对施药人员的危害。     

农业机器人全方位目标识别与跟踪研究 —基于MIMO-OFDM信道编码

首先介绍了MIMO-OFDM信道编码理论和在该技术上搭建的农业机器人架构,然后利用鱼眼镜头成像、标定与校正方法建立了全方位目标识别系统,并采用图像处理技术和粒子滤波法实现了全方位目标识别与跟踪系统。实验结果表明:农业机器人自主定位精度较高,目标识别与跟踪的准确率也非常好,证明了系统的有效性和可行性。     

农业机器人路径识别自主导航系统——基于STM32与物联网

我国人口众多,粮食需求量高,因此有必要提高农业生产效率以提高粮食产量。为此,开发了一套基于STM32及物联网的农业机器人定位及路径导航行走系统,跟踪端GSM芯片在STM32的控制下通过GPRS网络发送GPS定位数据信息,农业机器人视觉系统根据所在环境拍摄图像分析获得行走路径,完成导航任务。以农田垄沟环境为研究对象并进行仿真,将机器人视觉系统采集的图像进行优化,通过MatLab仿真处理,将机器人导航行走路线通过阈值分割和边缘检测提取出来,满足其定位导航的精度。该系统能够大量应用在农业生产技术中,包括种植管理、喷洒农药及果实采摘等,极大地减轻了我国农业生产人员的劳动强度,对于推动农业的现代化具有重要意义。