果园风送喷雾机出风口风场CFD建模与试验

塔式果园风送喷雾机是目前普遍使用的果园喷雾机,塔式结构易产生旋转和不规则的垂直气流,导致喷雾机出风口两侧风场分布不对称,且分布规律不易预测。为探究适用塔式果园风送喷雾机出风口风场建模方法,本研究基于喷雾机出风口风场计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）建模方法,提出了用户定义函数（User-Defined Function,UDF）分段式三维风速入口边界条件设置方法,并研究了湍流模型和计算域尺寸对喷雾机CFD风场模拟结果的影响特性。采用Fluent软件,建立了三种CFD模型：模型一以11个区域的平均风速作为边界条件;模型二采用UDF分段式三维风速入口作为边界条件;为进一步研究计算域尺寸对风场模拟的影响,建立了小计算域尺寸的模型三。三种模型均采用基于雷诺时均控制（Reynolds-Averaged Navier-Stokes,RANS）方程的k-\epsilon湍流模型和k-\omega湍流模型进行风场计算。为了验证模型的可靠性,设计了空间风场立体测量系统,实现了精确快速空间风速测量。验证结果表明,Standard k-\epsilon、Realizable k-\epsilon、BSL k-\omega和SST k-\omega湍流模型较适合风场CFD建模,其中Standard\text{?}k-\epsilon湍流模型运算结果最优,模型决定系数R²为0.81。基于UDF分段式三维风速入口边界条件设置方法不仅提高了仿真结果的准确性（提高了5%）,而且降低了计算的复杂性。在其他参数设置相同的情况下,大尺寸计算域模型的性能略优于小尺寸计算域。实际建模过程中建议根据计算机计算能力、仿真的实际要求设置合适的计算域尺寸。本研究结果可为喷雾机出风口风场CFD建模方法提供参考。     

基于密度估计和VGG-Two的大豆籽粒快速计数方法

为快速准确计数大豆籽粒,提高大豆考种速度和育种水平,本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two（VGG-T）的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题,提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结合的快速目标点标注方法,加快建立带标注的公开可用大豆籽粒图像数据集。其次构建了适用于籽粒图像数据集的VGG-T网络计数模型,该模型基于VGG16,结合密度估计方法,实现从单一视角大豆籽粒图像中准确计数籽粒。最后采用自制的大豆籽粒数据集对VGG-T模型进行测试,分别对有无数据增强的计数准确性、不同网络的计数性能以及不同测试集的计数准确性进行了对比试验。试验结果表明,快速目标点标注方法标注37,563个大豆籽粒只需花费197 min,比普通人工标注节约了1592 min,减少约\mathrm{96}\%的人工工作量,大幅降低时间成本和人工成本;采用VGG-T模型计数,其评估指标在原图和补丁（patch）情况下的平均绝对误差分别为\mathrm{0.6}和\mathrm{0.2},均方误差为0.6和0.3,准确性高于传统图像形态学操作以及ResNet18、ResNet18-T和VGG16网络。在包含不同密度大豆籽粒的测试集中,误差波动较小,仍具有优良的计数性能,同时与人工计数和数粒仪相比,计数11,350个大豆籽粒分别节省大约\mathrm{2.493}\text{?}\mathrm{h}和\mathrm{0.203}\text{?}\mathrm{h},实现大豆籽粒的快速计数任务。     

谷朊粉颗粒热风干燥动力学模型及水分迁移规律

为了探究谷朊粉颗粒热风干燥过程中的干燥特性及水分迁移规律,开展了谷朊粉颗粒2因素3水平全因素热风干燥试验,考察不同干燥温度（50、60、70 °C）和颗粒厚度（4.24、9.15、15.52 mm）下的干燥特性,运用低场核磁共振技术分析了干燥过程中的水分迁移规律,并建立干燥动力学模型和水分预测模型。结果表明:谷朊粉颗粒干燥速率和水分比随温度升高而显著降低（P＜0.05）;有效水分扩散系数随温度升高和颗粒厚度增加而增大。决定系数（R2）、离差平方和（\begin{document}$ {\chi }^{2} $\end{document}）、均方根误差（RMSE）计算结果表明,Modified Page薄层干燥模型对谷朊粉颗粒的干燥试验数据具有较高的拟合精度,而且建立了模型参数（k、n）与干燥温度（T）、颗粒厚度（H）的回归模型（R2＞0.926）。低场核磁共振横向弛豫时间（T₂）反演谱显示,随干燥时间的增加,各水分峰面积逐渐减小,而且峰位置逐渐向结合水靠近,并建立了含水率（M）与干燥时间（t）、颗粒厚度（H）、干燥温度（T）、弛豫反演图谱总峰面积（A）之间的回归关系,结果表明预测效果较好（R2=0.933）。研究结果可为谷朊粉颗粒干燥工艺提供参考。      

中国饲料营养大数据分析平台研制

饲料粮缺口的逐渐加大,导致中国饲料粮安全问题逐步转化为粮食安全问题。因此,全面整合饲料营养基础数据资源,提高一切可利用饲料资源的营养价值,成为中国今后长期保障国家粮食安全的技术措施之一。本研究依据16类中国饲料原料描述规范和属性数据标准,全面用数字化模式收集整理了自“六五”至“十三五”期间累积的50万条以上已有饲料资源的种类、空间分布、饲料成分含量及营养价值特性数据,利用MySQL网络数据库及PHP程序语言,开发了新一代饲料营养大数据分析平台（http：//www.chinafeeddata.org.cn/）并提供Web数据共享功能。首先,平台提供所有入库数据的可视化分析,可实现单个或多个饲料多种养分和多种图形模式的直观比对。通过二维码技术提供所有饲料营养属性数据及饲料实体样本溯源数据的移动端实时分享与下载服务。其次,平台构建了通过已知饲料概略养分在线预测其他有效养分的回归模型,为饲料原料养分变异提供动态分析。最后,平台基于地理信息系统技术,将饲料概略养分和主要矿物元素含量数据与其所处的地理位置分布相结合,实现了饲料营养数据地理信息图谱的分布查询及对比分析,同时提供各种数据的下载方式,为已有饲料数据的全面应用带来便利。研究表明,拓展饲料资源数据并提供饲料养分的预测分析模型,可最大化利用已有饲料养分数据的价值,进一步嵌入各类饲料配方的网络计算模块,可以达到饲料营养数据的一站式服务及数据的最大化升值服务。     

谷物联合收获机自动测产系统设计——基于变权分层激活扩散模型

为了使联合收割机具有自动测产功能,提出了一种基于变权分层激活扩散的产量预测误差剔除模型,并使用单片机设计了联合收获机测产系统。测产系统的主要功能是:在田间进行作业时,收割机可以测出当前的运行速度、收获面积及谷物的总体产量。数据的采集使用霍尔传感器和电容压力传感器,具有较高的精度。模拟信号的处理选用了ADC0804差分式A/D转换芯片,可以有效地克服系统误差,数据传送到单片机处理中心,对每一次转换都进行一次判断,利用变权分层激活扩散模型剔除误差较大的数据,通过计算将数据最终在LCD显示屏进行显示。将系统应用在了收割机上,通过测试得到了谷物产量的测量值,并与真实值进行比较,验证了系统的可靠性。     

重庆再生稻两季单产16500kg/hm~2

最近,重庆市组织专家对"重庆市中稻-再生稻高效模式攻关示范"项目千亩核心示范片和百亩攻关片中稻、再生稻产量进行了现场测产验收,该千亩核心示范片位于开县岳溪镇九亭村、岳溪村,示范面积80hm2,其中百亩攻关示范片14.67hm2,选用的是超级稻品种准两优527。现场测产结果显示:百亩攻关片中稻平均单产11 343kg/hm2,再生稻平均单产达到7 192.5kg/hm2,两季合计单产18 535.5kg/hm2;千亩示范片中稻平均单产10 449.45kg/hm2,再生稻平均单产6 313.5kg/hm2,两季合计平均单产     

计算机控制技术在自动修剪机中的应用

随着果园种植规模的扩大,果树修剪工作也越来越繁重,但传统修剪机智能化程度低,修剪质量不高,作业强度大,且工作效率低,导致果树修剪进度滞后,严重时会影响果蔬的产量。为克服这一难题、提高果蔬修剪效率,在自动修剪机中引入计算机控制技术、PLC技术等,对自动修剪机运行过程中的各类参数进行实时监控、实时共享和在线监测,完成了自动修剪机控制系统总体方案的设计。同时,对自动修剪机控制系统硬件进行了模块设计,完成了控制系统的I/O分配表设计,并对控制系统的软件运行流程进行优化设计。试验结果表明:基于计算机控制技术的自动修剪机具有远程控制和参数监控功能,能够实时掌握修剪机的运行状态,修剪效率高,果蔬修剪质量好,系统安全性和稳定性高,从而降低了劳动生产成本及生产强度,具有较大的推广价值。     

电动甩绳式疏花机在翠冠梨园中的试验研究

基于自主研制的电动甩绳式疏花机,分别在小冠疏层形和"Y"字棚架形翠冠梨园中进行疏花试验研究。首先通过室内台架试验,建立了疏花轴转速与疏花绳击打力的函数关系模型,确定了翠冠梨树最小疏花转速为436.9 r/min。其次在田间试验中,以50%花蕾保留率为疏花目标,研究疏花机疏花与人工定果联合作业方式相比于单一的人工疏果作业方式,对花蕾保留率、坐果率、作业效率及成本、果实产量及品质的影响。试验结果表明:试验梨树花蕾保留率在49.46%～52.52%的范围内浮动,花蕾保留率变异系数在3.66%～8.65%的范围内浮动,疏花机作业质量好;疏花机可显著降低梨树的绝对坐果率,以减少果树营养浪费,虽然对梨树坐果有少量的影响,但不影响最终果实的产量及品质;疏花机可分别缩短小冠疏层形梨园30.71%、"Y"字棚架形梨园48.68%的人工疏果时间,小冠疏层形和"Y"字棚架形梨园的机具盈利面积分别为769.23 m~2/台和833.33 m~2/台;2种树形中,试验梨树留果率与单树果实总产量、单树优质果产量成正相关,与优质果单果质量、糖度呈负相关。电动甩绳式疏花机的研发有助于提高果园疏花疏果环节作业效率,该试验研究可为翠冠梨园的机械化管理提供参考。     

基于改进YOLOv5m的采摘机器人苹果采摘方式实时识别

为准确识别果树上的不同苹果目标,并区分不同枝干遮挡情形下的果实,从而为机械手主动调整位姿以避开枝干对苹果的遮挡进行果实采摘提供视觉引导,提出了一种基于改进YOLOv5m面向采摘机器人的苹果采摘方式实时识别方法。首先,改进设计了BottleneckCSP-B特征提取模块并替换原YOLOv5m骨干网络中的BottleneckCSP模块,实现了原模块对图像深层特征提取能力的增强与骨干网络的轻量化改进;然后,将SE模块嵌入到所改进设计的骨干网络中,以更好地提取不同苹果目标的特征;进而改进了原YOLOv5m架构中输入中等尺寸目标检测层的特征图的跨接融合方式,提升了果实的识别精度;最后,改进了网络的初始锚框尺寸,避免了对图像里较远种植行苹果的识别。结果表明,所提出的改进模型可实现对图像中可直接采摘、迂回采摘（苹果上、下、左、右侧采摘）和不可采摘果实的识别,识别召回率、准确率、mAP和F1值分别为85.9%、81.0%、80.7%和83.4%。单幅图像的平均识别时间为0.025s。对比了所提出的改进算法与原YOLOv5m、YOLOv3和EfficientDet-D0算法在测试集上对6类苹果采摘方式的识别效果,结果表明,所提出的算法比其他3种算法识别的mAP分别高出了5.4、22、20.6个百分点。改进模型的体积为原始YOLOv5m模型体积的89.59%。该方法可为机器人的采摘手主动避开枝干对果实的遮挡,以不同位姿采摘苹果提供技术支撑,可降低苹果的采摘损失。     

嵌入式设备的轻量化百香果检测模型

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型（MbECA-v5）。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络（ECANet）关注百香果整体,引入逐点卷积连接特征提取网络和特征融合网络,提高网络对百香果图像的特征提取能力和拟合能力。最后,运用跨域与域内多轮训练相结合的迁移学习策略提高网络检测精度。试验结果表明,改进后模型的精确率和召回率为95.3%和88.1%;平均精度均值为88.3%,较改进前提高0.2个百分点。模型计算量为6.6 GFLOPs,体积仅为6.41MB,约为改进前模型的1/2,在嵌入式设备实时检测速度为10.92f/s,约为SSD、Faster RCNN、YOLO v5s模型的14倍、39倍、1.7倍。因此,基于改进YOLO v5的轻量化模型提高了检测精度和大幅降低了计算量和模型体积,在嵌入式设备上能够高效实时地对复杂果园环境中的百香果进行检测。     

基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测研究

针对现有花椒簇检测算法模型参数量多、计算量大、检测速度低、很难部署到嵌入式设备的问题,提出一种基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测算法模型。首先将ShuffleNet v2主干网络替代原YOLOv5s中的主干网络进行重构;同时将SPPF嵌入至ShuffleNet v2骨干中;其次引入轻量级注意力机制CBAM;最后使用SIoU＿Loss代替CIoU＿Loss作为回归损失函数。试验结果表明：改进后的轻量化YOLOv5s网络参数降低85.6%,计算量降低87.7%,对花椒簇的检测精度mAP@0.5达到92.6%,较原YOLOv5s模型提高3.4%,mAP@0.5:0.95达到61.4%,检测时间为11 ms,相比原模型16 ms缩短31.3%,可以满足在现场环境下对花椒簇的检测。     

复杂环境中苹果树识别与导航线提取方法

为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。     

基于改进YOLOX的自然环境中火龙果检测方法

自然环境下果实的精准检测是火龙果采摘机器人执行采摘作业的先决条件。为提高自然环境下果实识别的精确性、鲁棒性和检测效率,本研究对YOLOX（You Only Look Once X）网络进行改进,提出了一种含有注意力模块的目标检测方法。为便于在嵌入式设备上部署,本方法以YOLOX-Nano网络为基准,将卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）添加到YOLOX-Nano的主干特征提取网络中,通过为主干网络提取到不同尺度的特征层分配权重系数来学习不同通道间特征的相关性,加强网络深层信息的传递,降低自然环境背景下对火龙果识别的干扰。对该方法进行性能评估和对比试验,经过训练后,该火龙果目标检测网络在测试集的AP_0.5值为98.9%,AP_0.5:0.95的值为72.4%。在相同试验条件下对比其它YOLO网络模型,该方法平均检测精度分别超越YOLOv3、YOLOv4-Tiny和YOLOv5-S模型26.2%、9.8%和7.9%。最后对不同分辨率的火龙果果园自然环境下采集的视频进行实时测试。试验结果表明,本研究提出的改进YOLOX-Nano目标检测方法,每帧平均检测时间为21.72 ms,F₁值为0.99,模型大小仅3.76 MB,检测速度、检测精度和模型大小满足自然环境下火龙果采摘的技术要求。     

基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序

疏花是梨生产中的重要农艺措施，机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式，花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络（Bi-directional Feature Pyramid Network，BiFPN）替换原始的路径聚合网络（Path Aggregation Network，PAN）结构，对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积，在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明，改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%，两种目标平均精度为91.3%，检测单张图像时间为29 ms，模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法，检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%，检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类，为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。     

用于复杂环境下果蔬检测的改进YOLOv5算法研究

针对不同光照,遮挡重叠,大视场等复杂环境下,自动采摘机器人无法快速准确地识别果蔬目标的问题,提出一种用于复杂环境下果蔬检测的改进YOLOv5(You Only Look Once v5)算法。首先,在主干网络Backbone中的CBL模块中嵌入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM),提高目标特征的提取能力。其次,引入完全交并比非极大抑制算法(Complete IOU Non-maximum suppression, CIOU-NMS),考虑长宽边长真实差,提高回归精度。最后,用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN)替换原始YOLOv5的路径聚合网络(PANet),融合多尺度特征提高识别精度和准确率。以苹果为例进行试验,结果表明：改进YOLOv5算法精准率为94.7%,召回率为87%,平均精度为92.5%,相比于原始YOLOv5算法AP提高3.5%,在GPU下的检测时间为11 ms,可以实现复杂情况下的果蔬快速准确识别。     

基于改进YOLO v4的自然环境苹果轻量级检测方法

针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算复杂度;同时,为弥补模型简化带来的精度损失,在网络关键位置引入坐标注意力机制,强化目标关注以提高密集目标检测以及抗背景干扰能力。在此基础上,针对苹果数据集样本量小的问题,提出一种跨域迁移与域内迁移相结合的学习策略,提高模型泛化能力。试验结果表明,改进后模型的平均检测精度为92.23%,在嵌入式平台上的检测速度为15.11f/s,约为改进前模型的3倍。相较于SSD300与Faster R-CNN,平均检测精度分别提高0.91、2.02个百分点,在嵌入式平台上的检测速度分别约为SSD300和Faster R-CNN的1.75倍和12倍;相较于两种轻量级目标检测算法DY3TNet与YOLO v5s,平均检测精度分别提高7.33、7.73个百分点。因此,改进后的模型能够高效实时地对复杂果园环境中的苹果进行检测,适宜在嵌入式系统上部署,可以为苹果采摘机器人的识别系统提供解决思路。     

自走式果园多工位收获装备设计与试验

为解决现代化果园水果收获过程中人工劳动强度大、作业效率低、配套机械匮乏等问题,结合果树矮砧宽行密植模式和农艺种植要求,本研究设计了一种自走式果园多工位收获装备。首先介绍了自走式果园多工位收获装备的整机结构和工作原理,然后根据“两侧、两高度、六工位”采摘作业模式,对履带自走式底盘、扩展作业平台、果实自动输送装箱及转运系统的关键部件进行了参数分析、计算与结构设计。田间试验结果表明,所设计的自走式果园多工位收获装备可同步于六工位人工采收速度,苹果采收损伤率为4.67％,装箱均布系数为1.475,装箱速度为72.9个/min,能够满足果园采收作业要求。     

基于改进YOLOv5s和多模态图像的树上毛桃检测

毛桃等果实的准确检测是实现机械化、智能化农艺管理的必要前提。然而,由于光照不均和严重遮挡,在果园中实现毛桃,尤其是套袋毛桃的检测一直面临着挑战。本研究基于改进YOLOv5s和多模态视觉数据提出了面向机械化采摘的毛桃多分类准确检测。具体地,构建了一个多类标签的裸桃和套袋毛桃的RGB-D数据集,包括4127组由消费级RGB-D相机获取的像素对齐的彩色、深度和红外图像。随后,通过引入方向感知和位置敏感的注意力机制,提出了改进的轻量级YOLOv5s（小深度）模型,该模型可以沿一个空间方向捕捉长距离依赖,并沿另一个空间方向保留准确的位置信息,提高毛桃检测精度。同时,通过将卷积操作分解为深度方向的卷积与宽度、高度方向的卷积,使用深度可分离卷积在保持模型检测准确性的同时减少模型的计算量、训练和推理时间。实验结果表明,使用多模态视觉数据的改进YOLOv5s模型在复杂光照和严重遮挡环境下,对裸桃和套袋毛桃的平均精度（Mean Average Precision,mAP）分别为98.6%和88.9%,比仅使用RGB图像提高了5.3%和16.5%,比YOLOv5s提高了2.8%和6.2%。在套袋毛桃检测方面,改进YOLOv5s的mAP比YOLOX-Nano、PP-YOLO-Tiny和EfficientDet-D0分别提升了16.3%、8.1%和4.5%。此外,多模态图像、改进YOLOv5s对提升自然果园中的裸桃和套袋毛桃的准确检测均有贡献,所提出的改进YOLOv5s模型在检测公开数据集中的富士苹果和猕猴桃时,也获得了优于传统方法的结果,验证了所提出的模型具有良好的泛化能力。最后,在主流移动式硬件平台上,改进后的YOLOv5s模型使用五通道多模态图像时检测速度可达每秒19幅,能够实现毛桃的实时检测。上述结果证明了改进的YOLOv5s网络和含多类标签的多模态视觉数据在实现果实自动采摘系统视觉智能方面的应用潜力。