稻田株间除草部件工作机理及除草轨迹试验

稻田杂草对秧苗生长有很大影响,特别是稻田中的稗草,稗草与秧苗严重争夺生长资源,且为杂草的主要种类。稻田行间杂草去除机械较为成熟,株间及靠近秧苗附近杂草去除技术成为了研究的重点。为此,利用秧苗和稗草的生长初期不同的特点,设计了一种株间除草盘,该部件以稗草为主要去除对象兼顾其它杂草,并对其除草机理与除草轨迹进行研究。该部件采用旋转工作方式,在配套动力的带动下前进,除草盘在旋转的过程中深入泥土,将杂草"挑出"或"打掉",使之根部浮于在水面上或搅动泥土将杂草掩埋,从而完成稻田株间除草作业。     

作物株间机械除草技术的研究现状

作物行间除草技术和装备已趋于成熟,而株间除草技术由于受到作物识别与定位技术的限制,至今仍是一个研究热点。为此,针对株间机械除草,国内外均从纯机械的株间除草机开始研究,后得益于传感器技术和计算机技术的发展,自动控制逐渐得以应用。目前,研究最多的是基于机器视觉和GPS导航的株间除草技术,而作物识别与定位依然是研究的关键点和难点。未来将着力研究用于杂草和作物检测的传感器技术,并利用"互联网+"、大数据、云计算等技术,以期实现作物株间除草的在线控制,进而实现全过程自动化。     

果园株间机械除草技术研究进展与分析

传统的果园除草机主要进行行间除草,但果树株间为非连续区域,株间机械除草难度较大。果园株间除草机可对果树行间和株间同时进行除草,作业效率高,除草彻底。为此,主要对近年来国内外株间除草机研究现状进行介绍,对避障装置、除草装置、驱动方式、工作速度等几个关键技术进行分析和比对,强调高效稳定的避障装置是果园株间除草机的核心。在此基础上,提出了果园农机、农艺与信息技术深度融合发展,研究了高效稳定的避障装置。结果表明:小型化模块化设计将是果园株间除草机的未来发展趋势,适应稳定作业要求的株间避障技术和高速、高效的机械除草技术,是我国果园株间机械除草的研究重点。     

智能化作物株间机械除草技术分析与研究

非化学除草方式是生产有机农产品的前提,传统的机械中耕除草技术可有效去除行间杂草,但株间杂草密集度大且分布区域不连续,目前以人工除草为主,效率低且劳动成本高。机械除草作为化学除草的有效替代,除草高效且无化学药剂残留,符合绿色精准农业的发展要求,引起国内外众多学者的关注。为此,介绍了传统除草技术及株间除草技术的现状,重点介绍了国内外株间除草装置的关键部件与智能化系统,并分析比较了各种除草技术的优势与不足,最后对智能化作物株间机械除草技术作了总结和展望。     

水田株间除草机械除草机理研究与关键部件设计

针对现有水田株间除草机伤苗率高等问题,进行机理分析和改进设计,采用左、右2组弹齿盘对称安装,通过软轴带动除草弹齿盘旋转,完成除草功能。通过对除草关键部件弹齿盘的运动学和水田植物(水稻稻苗和稗草)的强度分析,建立了弹齿盘的运动学模型以及水田植物的受力模型、应力模型。通过水田植物的应力模型分析,建立了水田植物的强度条件,并根据水田植物(水稻稻苗和稗草)的物理特性、弹齿盘基本参数,获得了除草盘转动角速度、弹齿数量的取值范围,并通过室内土槽试验确定了弹齿盘转动角速度为25.1 rad/s、弹齿数量为5。通过田间性能检测,结果表明,除草率为80%、伤苗率为4.5%,均达到了农艺技术指标的要求。     

稻田株间除草弹齿齿形及安装方式分析与试验

水田机械除草技术是提高稻米品质的一项重要生产技术,在水稻生长过程中进行机械除草作业,既去除杂草同时又实现了稻田的中耕管理,降低了长期以来化学除草带来的负面环境影响。目前,稻田机械除草技术在对行间杂草去除方面的研究较为成熟,株间杂草去除成为重点的研究方向。为此,设计了一种株间除草关键部件(即除草盘),并对除草盘上弹齿齿形进行了选型,对弹齿安装方式进行分析。按照确定的结构制造了除草盘,进行了室内土槽试验,表明该种形式的除草盘具有较好的除草效果。     

大豆株间除草单体机构及关键部件设计与试验

3ZCF-7700型多功能除草机能够满足玉米、大豆等作物株间、行间松土除草农艺要求,但不适合在作物残茬、茎秆多的田间进行除草作业。为了解决除草机作业单体机构结构复杂、适应性差、前后梳齿驱动盘横向间距不能调整等问题,对作业单体机构进行了改进设计。针对株间除草作业过程中梳齿易缠草、堵塞和入土能力弱等问题,设计了行星轮梳齿式株间除草机构,确定了除草机构的主要参数。以除草率和伤苗率为评价指标,在自制的室内试验台架上进行了单因素试验,获得影响其作业性能的主要因素及各因素的取值范围。以梳齿入土角、梳齿最深入土位置和梳齿最深入土深度为试验因素,在大豆田间进行L9(34)正交试验,考察试验因素对除草机构作业性能的影响。试验结果表明,各因素对除草率影响的主次顺序依次为梳齿最深入土深度、梳齿最深入土位置、梳齿入土角;各因素对伤苗率影响的主次顺序依次为梳齿入土角、梳齿最深入土深度、梳齿最深入土位置;最优水平组合为:梳齿入土角10°、梳齿最深入土位置80 mm、梳齿最深入土深度47. 5 mm。以最优水平组合进行了田间验证试验,结果表明,株间除草率平均值为86. 3%,伤苗率平均值为2. 66%,作业性能稳定...     

稻田株间除草机构除草过程中伤秧影响的试验研究

稻田杂草是影响大米产量和质量的一个重要因素。鉴于化学除草的负面影响,机械除草技术一直是国内外科研攻关的重点,但如何降低除草过程中工作装置对秧苗的损伤和影响成为研究的难点。为此,对稻田机械式株间除草机构的主要因素的秧苗损伤情况进行了试验研究。试验在机插稻田进行,稻苗行间距28~31cm,株间距14~15cm。试验在秧苗移栽后7天左右进行,该时间为稻田第一个出草高峰期,试验采用二次旋转正交试验方法,应用Design-Expert进行试验分析,获得了株间除草主要工作因素机器前进速度、除草盘转速、除草深度之间单因子及交互作用对伤秧率的影响。移栽7天时,田间试验在保证除草率的前提下确定了低伤秧率株间除草机构的工作参数为机器前进速度为0.38m/s,除草盘转速162.75r/min,除草深度为43.9mm,此时除草率为80.5%、伤秧率为3.8%。     

倒V型稻田株间除草装置虚拟仿真及验证

针对现有稻田株间除草装置除草率低、伤苗率高的问题,对已设计的倒V型稻田株间除草装置进行有限元虚拟仿真。采用ALE多物质单元体算法建立土壤—水耦合模型,运用罚函数法,对除草爪与土壤—水模型进行流固耦合。采用二次正交旋转组合试验设计方法选取机器前进速度、除草爪转速与水层厚度进行虚拟仿真试验与分析,得到各因素及其一级交互作用对除草爪与土壤—水模型扰动率的影响规律,影响扰动率因素为除草爪转速>水层厚度>机器前进速度。通过对虚拟仿真试验结果进行优化设计,得到倒V型株间除草装置最佳因素参数组合为机器前进速度为0.53 m/s,除草爪转速为180 r/min,水层厚度为0.01 m。通过对仿真优化设计结果室内试验验证可知,倒V型稻田株间除草装置在最佳因素参数组合下进行除草作业平均除草率85.04%、平均伤苗率3.62%,满足稻田机械株间除草农艺要求。     

基于LS-DYNA的水田株间除草爪切削土壤仿真分析

为解决目前水田株间除草部件设计周期长、试验效果差等问题,以及更好地揭示黑龙江省水田除草机株间除草爪与土壤间的关系特性,采用集成建模思想研究株间除草对爪切削土壤问题。首先,采用Creo 5.0软件对除草爪与土壤进行三维建模;然后,将建好的三维模型导入Hyper Mesh2017软件进行模型修复与网格划分,利用LS-PrePost进行关键字定义;最后,利用LS-DYNA软件对除草爪切削土壤过程进行有限元仿真分析。采用有交互作用的正交试验方法选取除草爪入土深度、旋转角速度和机器前进速度3个因素,进行3因素3水平仿真试验分析,得到各因素及各因素间一级交互作用对试验评价指标土壤所受平均有效应力的影响规律。仿真结果表明：各因素对土壤平均有效应力影响主次顺序为：除草爪转速、机器前进速度、机器前进速度×除草爪转速、入土深度×机器前进速度、入土深度、入土深度×除草爪转速。仿真回归模型呈正态分布,表明该模型可靠,可以用作预测试验模型,可为水田株间除草爪在不同田间作业参数提供参考。     

农田杂草识别方法研究进展

杂草识别是实现精确除草的前提。为此,阐述了利用形态特征、颜色特征、光谱特征、纹理特征以及多特征融合方法识别杂草的原理、研究现状和难点。同时,介绍了模式识别等方法在杂草识别中的应用;分析并比较了行间、行内杂草识别方法的特点,指出行内杂草的识别远复杂于行间杂草识别,是精确除草的难点,对农田杂草识别和精确除草有较好的参考价值。     

麦田杂草的图像识别技术的研究

主要研究了麦田杂草的图像识别技术,设计了麦田杂草识别系统.该系统包括使用数码相机进行麦田图像数据的采集,实现对图像的预处理;绿色植物与土壤背景的分割包括图像的灰度化与格式转换和图像的二值化;作物与杂草的分割包括作物中心行的识别和作物行的滤除,最后获取杂草图像.在滤除作物行的过程中确定边界阈值时采用通过先计算手工标定的作物行宽度与计算机自动检测的作物行宽度之间的相对误差,然后选定合适的对应最小误差的作物行边界阈值的方法.该系统全程使用MATLAB语言编程,系统最终目的是根据杂草和作物分布的位置特征滤除作物行,识别出杂草.     

国内外田间机械除草技术研究现状

农田草害一直是阻碍农业生产快速、持续发展的一个重要因素。虽然我国农田杂草综合治理已经取得了长足进步,但杂草危害、演替、抗药性、除草剂药害等问题仍相当严重。为此,从除草作业的缺陷出发,分析了当今国内外田间除草技术的研究现状以及化学除草技术与机、电、光等技术的结合情况;通过与美国、德国等西方发达国家先进除草技术的比较,分析了我国除草技术的不足之处,并指出了除草技术的发展趋势。     

辽宁有机水稻栽培技术要点

有机水稻是效益较高、前景广阔的优势特色产业。分析辽宁有机水稻发展的主要原因,介绍有机水稻生产过程中营养土无纺布旱育苗、合理稀植、问题灌溉和病虫害综合防治等技术要点,为辽宁有机水稻生产提供技术指导。     

基于改进DeepLabv3+的水稻田间杂草识别方法

针对实际稻田环境中水稻与杂草相互遮挡、难以准确区分的问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的水稻杂草识别方法。以无人机航拍的复杂背景下稻田杂草图像为研究对象,在DeepLabv3+模型的基础上,选择轻量级网络MobileNetv2作为主干特征提取网络,以减少模型参数量和降低计算复杂度;融合通道和空间双域注意力机制模块,加强模型对重要特征的关注;提出一种基于密集采样的多分支感受野级联融合结构对空洞空间金字塔池化模块(ASPP)进行改进,扩大对全局和局部元素特征的采样范围;对模型解码器部分进行改进。设置消融试验验证改进方法的有效性,并与改进前DeepLabv3+、UNet、PSPNet、HrNet模型进行对比试验。试验结果表明,改进后模型对水稻田间杂草的识别效果最佳,其平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(mPA)、F1值分别为90.72%、95.67%、94.29%,较改进前模型分别提高3.22、1.25、2.65个百分点;改进后模型内存占用量为11.15 MB,约为原模型的1/19,网络推算速度为103.91 f/s。结果表明改进后模型能够实现复杂背景下水稻与杂草分割,研究结果可...     

杂草信息实时获取技术与设备研究进展

杂草信息的实时获取技术是田间杂草精准控制研究的首要问题,杂草实时获取设备是制约精准除草作业实现的瓶颈.综述了基于光谱、图像和光谱成像技术的杂草实时获取技术与设备的国内外研究现状,以促进精准杂草管理技术在我国的应用和发展.基于光谱的杂草信息获取方法较适用于实时防除作物出苗前的杂草,国外已有WeedSeeker、Weed-IT等杂草传感器.基于图像的杂草信息获取方法较适用于识别行间杂草,国外已有Autopilot、Cam Pilot、Robocrop等视觉导航产品和Robocrop InRow机械除草机防除行内杂草.基于光谱成像的杂草信息获取方法较适用于识别行内杂草,中、澳正联合研发微光子植物判别和杂草控制传感器.需要继续深入研究在复杂的开放式非结构的农田环境中,快速、准确地实时获取农田杂草信息技术.     

八爪除草机构的设计与实验-基于虚拟样机技术

为了实现田间株间精确机械除草,设计了一种八爪式智能除草机构,并重点研究了在实现不同株距株间除草时所需的前进速度和转速,进行了ADAMS动力学仿真实验和土槽中的物理样机实验.仿真和实验结果表明:该结构的设计能使工作爪端的割刀伸入株间进行除草,仿真实验中的割刀中心轨迹能够有效完成株间除草,并在样机试验中得到了验证.     

八爪式株间机械除草装置虚拟设计与运动仿

设计了一种适合作物株间作业的八爪式机械除草装置,采用Pro/E进行了虚拟样机设计,建立了除草装置的装配模型,利用ADAMS软件对该装置进行运动学仿真,得出在不同速比下的除草铲齿运动轨迹,通过计算得到除草铲齿与土壤接触部分的面积,并对每个铲齿的覆盖区域以及相邻铲齿覆盖的重合区域进行分析,确定的合理速比为λ=0.754,优化了装置的结构和运动参数.     

非化学方法在农田杂草防治中的应用

杂草防治的非化学方法在保证当今粮食安全和食品安全方面的作用引起了越来越多的关注。非化学方法概括起来包括各种能够增强作物竞争力的栽培措施和利用非化学方法对杂草进行直接控制。综述了国内外在这些方面的研究进展，提出了今后研究的方向。