农业机械新技术的应用与发展

对CAD技术、液压技术、电子化和智能化技术、计算机视觉技术在农业机械中的应用进行了探讨,并在此基础上分析了农业机械的发展趋势,对促进农机企业的发展,提升农业机械的性能和水平,推动农业机械向自动化和智能化方向发展,实现"精细农业"的目标,具有重要意义.     

农业机械新技术的应用与发展

对CAD技术、液压技术、电子化和智能化技术、计算机视觉技术在农业机械中的应用进行了探讨,并在此基础上分析了农业机械的发展趋势,对促进农机企业的发展,提升农业机械的性能和水平,推动农业机械向自动化和智能化方向发展,实现"精细农业"的目标,具有重要意义。     

农业机械智能化与21世纪精细农业

精细农业已成为近年来国际上农业科学最富有吸引力的前沿热点领域，论述了21世纪精细农业的技术体系和应用。根据我国目前精细农业和农业机械化的现状，阐述了精细农业与农业机械智能化的相关关系和智能化农业机械的实现途径。     

浅析智能化技术在农业机械中的应用与发展

传统农业机械已难以适用现代农业发展需求,而智能化技术以其优势在农业机械中得到了广泛应用。为推动农业机械化的转型升级,笔者对自动控制技术、新能源技术、电子智能技术等智能化技术在农业机械中的实际应用进行层层剖析。实践表明:智能农机是农业现代化发展的标志,农业现代化离不开农业机械的智能化。     

计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用探析

【目的】在智能化农业机械中合理应用计算机视觉技术,为农业现代化生产提供强有力的技术支撑。【方法】笔者通过分析计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用优势,从田间作业机械、农业收获机械、农业导航机械、农产品加工与分选机械、病虫害防治农业喷洒机械这5个方面阐述了计算机视觉技术在智能化农业机械中的具体应用,并提出加大政府支持力度、注重专业人才培养等对策提高计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用效果。【结果】智能化农业机械与计算机视觉技术的有机结合,可以有效调整和优化农业生产模式,减少生产成本投入,促进农民增收,节能环保,助推我国农业可持续、高质量发展。     

机器视觉技术在精细农业中的研究进展

精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景.     

农业机械智能化对农业发展的影响

信息系统与现代化农机装备的有效结合产生了智能化农业机械设备,智能化农业机械在一定程度上推动了农业的发展与进步,使农业生产呈现更全面、健康的发展局面。文章以智能化农业机械为研究背景,对其在农业发展中的影响进行分析。     

传感器技术在农业机械中的应用进展与展望

传感器技术是推动农业机械智能化、高效化和精准化发展的重要技术支撑,通过监测农业生产各项数据实现科学决策和规划,使农业机械能够更好地适应复杂多变的农业环境。该文基于常见农业传感器的分类及应用特点,系统阐述了传感器技术在农业机械操作中的应用,并讨论其对资源利用和生产效率的影响,总结了当前传感器技术在农业机械领域中应用存在的挑战和未来发展方向,以期为农业机械操作的优化提供参考和启示。     

智能化技术在农业机械中的应用与发展

智慧农业是生物技术、信息技术、智能装备三大生产力要素的统一,是农业信息化发展的高级阶段.我国作为一个农业大国,发展智慧农业势在必行,必须大力推进智能化技术在农业机械中的应用.智能化技术包括自动控制、传感器、定位导航、计算机视觉、AI机器人等,现已广泛应用于农业生产领域,是当前研究领域的重要方向.分析智能化农业机械技术的...     

农业机械智能化技术在农业生产中的应用策略

随着科技的飞速发展,农业机械智能化技术已经逐渐融入农业生产的各个环节,其在提高生产效率、降低生产成本、确保食品安全和加强环境可持续性方面作出了显著贡献。笔者首先对农业机械智能化技术进行了概述,随后深入探讨了其在农业中的主要应用,如无人机、农业机器人、物联网等,分析了智能化技术在农业生产中的应用策略,突出了数据驱动决策和精准农业的重要性。最后,对智能化农业机械的经济与社会效益、当前面临的挑战以及未来发展趋势进行了全面的讨论。     

发变机组嵌入式保护联网管理系统的开发

在研究电力系统继电保护设备管理面临问题的基础上,开发出了一套基于嵌入式技术和Web技术的联网管理系统。同时,说明了嵌入式Linux系统的特点,给出了基于嵌入式Linux系统利用TCP/IP网络套接字机制实现客户机/服务器模式的网络通讯程序设计方法,并将该方法应用到嵌入式保护联网管理系统中,实现系统中嵌入式设备间的数据传输。     

电气施工布线原则浅析

根据现场布置和设计图纸,进行电气施工布线方案制定,内容涉及到预埋管、电线电缆管的铺设以及设备安装等;做好单位预算,总体布置的数量以及综合布线的数量等;同时做好材料、人力以及设备工具的周转与安排,做到"高速度、高质量、高效益"。     

下涧口砌石拱坝除险加固方案优化

根据下涧口水库的工程地质情况，结合水库大坝实际运行状况分析了砌石拱坝存在的主要病害问题，提出了针对坝体拉应力超强、重力墩稳定性不足等方面的除险加固初步方案，在技施设计中分析了初步方案的种种不足并结合工程自身的特点对方案进行了优化设计，使各方面的指标达到了规范的要求，在提高了工程安全性能的同时节省了施工工程量，同时给出了除险加固的具体措施，可供类似工程参考。     

农业环境多路图像采集系统设计与实现——基于ARM和Linux

与视频采集卡等传统图像采集系统相比,嵌入式图像采集系统具有体积小、成本低、可靠性高等优点,在智能交通、远距离监控和计算机视觉等领域应用广泛。为此,主要研究了嵌入式Linux的数字图像采集技术在农业环境中的应用,详细讨论了s3c2440-Linux2.6.30.4平台下的多路图像采集终端设计和实现方法。系统下位机利用NandFlash模拟U盘存储介质,通过用户采集程序和USB图像采集设备采集现场农业环境;上位机采用VC++界面实现图像显示和保存。     

农业机器人切削过程仿真分析——基于计算机辅助设计

利用6自由度机器人切削加工平台,讨论了该机器人与计算机辅助设计工具的数据链结构,研究了其运动控制过程,并对设计结果进行有效优化。通过介绍切削加工控制系统整体结构,构建了机器人运动学模型,并根据计算机辅助设计工具,对机器人后续优化过程的坐标转换、各关节正逆运动学计算以及机器人运动控制程序生成过程进行了深入研究。同时,对系统进行了ADAMS软件仿真,并完成了3D样件的加工。试验结果表明:该系统可以自动生成机器人运动控制程序的加工指令,直接驱动机器人末端执行刀具的运动,实现零部件的加工生产,可行性高。     

基于移动互联网平台的“视频＋农产品”营销模式优化策略

基于“现象-问题-路径”的基本研究逻辑,梳理“视频＋农产品”销售现状,概括出“互动型、社交式,信息型、单项式,电商型、平台式,复合型、嵌入式”4种具体营销方式,并分析“视频＋农产品”销售模式中存在的“信息质量差异性、网络市场无序化,市场竞争激烈性、内容生产同质化,信息数据爆炸性、盈利模式单一化,农业产品特质性、品质保障复杂化”4大现实困境。在此基础上,提出了强化“监督管理、品牌建设、盈利能力、品质管理”4项重点举措,助力“视频＋农产品”营销模式优化升级,进一步畅通农产品销售渠道,全力推动农业农村经济高质量发展。      

基于CAN总线和Linux的微灌监控系统

为了节约农田灌溉用水,提高水资源利用效率,实现自动微灌控制,根据精细农业的实际需求,本文提出了基于CAN总线和Linux的微灌监控系统,该系统由数据信息采集模块、嵌入式中央处理模块、灌溉控制模块、CAN总线网络四部分组成,可按设定的时间间隔自动采集空气温湿度、光照辐射强度等信息,并结合作物生长信息,经理论计算,决策所需灌溉水量,利用电磁阀来自动调节控制水量补给,实现作物微灌的自动化,优化植物的生长环境,提高水利用率。系统运行稳定,效果良好,能够实现准确的信息采集和可靠的分布式控制。     

OSEK/VDX的混合动力汽车实时操作系统

OSEK/VDX是目前通用的汽车电子开放式软件接口.为了实现对混合动力汽车系统的实时控制,在控制策略的实现上有必要加入实时操作系统,以提高系统的响应速度,实现系统的模块化设计.阐述了混合动力系统的结构、系统的硬件构成以及嵌入式软件设计方法.以S12X为主芯片的硬件平台为RTOS的实现提供了硬件保证.软件设计方面阐述了实时内核的设计、基于数据流和主工况状态机的任务划分方法、CAN通信程序的设计等实时操作系统的构建方法.     

风洞6_PUS并联支撑机器人运动误差建模与补偿

针对风洞6自由度并联支撑机器人,利用单支链D-H参数方法和摄动法建立了其运动误差模型,编写了误差模型仿真程序。根据风洞实验所需的6种典型运动模式,分析了不同模式下并联支撑机器人输出运动位姿的误差,得到了典型运动模式的误差变化规律。在风洞并联支撑机器人的构件设计和装配过程进行了针对性的误差控制,使设计和制造的并联支撑机器人精度达到了风洞实验的要求,并通过在风洞实验中嵌入与运动误差仿真类似的误差估算程序,再对风洞实验中被试模型的位姿误差进行补偿,实验证明这种方法提高了风洞实验数据的精度。     

基于改进YOLO v4的单环刺螠洞口识别方法

针对养殖池塘内单环刺螠自动采捕和产量预测应用需求，提出一种基于深度学习的单环刺螠洞口识别方法，以适用于自动采捕船的嵌入式设备。该方法通过将YOLO v4的主干网络CSPDarkNet53替换为轻量型网络Mobilenet v2，降低网络参数量，提升检测速度，并在此基础上使用深度可分离卷积块代替原网络中Neck和Detection Head部分的普通卷积块，进一步降低模型参数量；选取带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration，MSRCR)增强算法进行图像增强；利用K-means++算法对数据集进行重新聚类，对获得的新锚点框尺寸进行线性缩放优化，以提高目标检测效果。在嵌入式设备Jetson AGX Xavier上部署训练好的模型，对水下单环刺螠洞口检测的平均精度均值（Mean average precision，mAP）可达92.26%，检测速度为36f/s，模型内存占用量仅为22.2MB。实验结果表明，该方法实现了检测速度和精度的平衡，可满足实际应用场景下模型部署在单环刺螠采捕船嵌入式设备的需求。