牵引式甜菜联合收获机自动对行系统研制

为了提高甜菜联合收获自动化水平、降低收获损失,该文结合垄作甜菜种植模式,以牵引式甜菜联合收获机为载体,采用液压技术、传感器信号采集技术和微处理器控制技术设计了一套甜菜联合收获机自动对行控制系统。该系统具体包括对行探测机构、偏移牵引调整机构、液压控制系统、电子控制系统和控制软件。标准信号跟踪试验显示,跟踪最大延时小于1 s,超调量小于15%,最大误差为2.5°,表明系统具有快速响应特性和稳定性。田间收获对比试验显示,采用该自动对行控制系统后,甜菜联合收获机漏挖损失率降低2.03%,根体折断率降低1.48%,根块损伤率降低2.64%。该研究可为其他土下果实收获机械对行系统研发提供有效借鉴。     

基于线性自抗扰的稻田除草对行控制系统设计与试验

为降低水稻机械除草的行间伤苗率,该文基于线性自抗扰技术开展水稻田间除草对行控制系统研究。在苗带信息获取的基础上,针对水田作业环境设计了一种基于线性自抗扰的对行液压控制系统。采用内、外滑梁结构,实现对行执行机构对除草部件作业路径的避苗调控。应用Amesim与Matlab联合仿真方法,构建了对行液压控制系统仿真平台,分别对线性自抗扰算法和PID算法进行了控制器设计及仿真比较,仿真结果表明:在加入扰动情况下,线性自抗扰控制系统达到期望的对行调控时间比PID减少0.1s,且抗干扰性及鲁棒性均优于PID控制算法。田间试验结果表明:行进速度和作业深度对伤苗率影响显著,最优作业参数组合为行进速度0.5 m/s,调节间距60 cm,作业深度20 cm,此时伤苗率为3.6%;性能比较试验表明:有对行控制系统的平均伤苗率为3.9%,没有对行系统控制的伤苗率为18.6%。该系控制统满足机械除草对行控制的要求,可为水田作业环境下的精准控制问题提供借鉴。     

土下作物自动对行挖掘收获试验台研制

为了提高土下作物机械化收获质量和效率,解决土下作物收获机械田间试验成本高、效率低、数据采集不便且受天气因素影响大等问题,该研究设计了一种土下作物机械收获自动对行挖掘试验台。该试验台主要由传动装置、速度调节装置、偏离行中心距调节装置、块根固定及株距调节装置、偏离探测装置、液压纠偏执行机构和挖掘模拟装置以及测控系统和液压系统组成。在分析试验台工作原理的基础上,进行了关键部件的结构设计及参数确定,设计了集成角度传感器、位移传感器、速度传感器的机电液一体化测控系统。以甜菜收获为研究对象,以株距、偏离行中心距离和前进速度为试验因素,以漏挖率为指标进行试验台准确性田间对比正交试验。试验结果表明,在不同前进速度、偏离行中心距离、株距等参数组合下,试验台试验漏挖率为2.33%～2.72%,田间试验漏挖率为2.38%～2.92%。与田间试验相比,漏挖率绝对偏差率范围为2.10%～6.85%,平均偏差率为3.67%,且漏挖率越大,偏差率越大,试验台具有较好的准确性。该研究可为甜菜、萝卜、土豆等土下作物的自动对行挖掘收获系统设计提供参考。     

基于自动Hough变换累加阈值的蔬菜作物行提取方法研究

为解决机器视觉对生菜和绿甘蓝两种作物在整个生长时期内多环境变量对作物行识别影响的问题,同时提高机器视觉作物行识别算法的有效性,该文提出了一种基于自动Hough变换累加阈值的多作物行提取算法。首先,选用Lab颜色空间中与光照无关a分量对绿色作物进行提取,通过最优自适应阈值进行图像分割,并采用先闭后开形态学运算对杂草和作物边缘进行滤波。其次,采用双阈值分段垂直投影法对作物行特征点进行提取,通过对亮度投影视图中的目标像素占比阈值和噪声判断阈值设置,实现特征点位置判断和杂草噪声过滤,并对相邻特征点进行优化,剔除部分干扰特征。最后,采用Hough变化对特征点进行直线拟合,将不同Hough变换累加阈值获得的拟合直线映射到累加平面上,通过K-means聚类将累加平面数据聚类为与作物行数相同的类数,根据相机成像的透视原理提出基于聚类质心距离差和组内方差的最优累加阈值获取方法,将最优累加阈值下累加平面中的聚类质心作为识别出的真实作物行线。温室和田间试验表明,针对不同生长时期的生菜和绿甘蓝作物,该文算法均可有效识别出作物行线,最优阈值算法耗时小于1.5 s,作物行提取平均耗时为0.2 s,在田间和温室中作物行的平均识别准确率分别为94.6%、97.1%,识别准确率为100%的占比分别为86.7%和93.3%。研究结果为解决多环境变量影响因素下的算法鲁棒性和适用性问题提供依据。     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

基于机器视觉的菠萝自动去眼方法与试验

菠萝加工过程中的去眼作业目前主要依赖人工手动操作,劳动成本高且作业效率低。为实现自动化菠萝去眼作业,该研究运用YOLOv5l目标检测算法对菠萝眼进行快速识别,将所有角度相差90o的两张图片作为一组进行立体匹配分析以获取菠萝眼的三维位置信息。通过旋转菠萝和轴向移动去眼刀具将专用去眼刀具依次对准每一个菠萝眼并快速去除。试验结果表明：YOLOv5目标检测算法对菠萝眼识别效果良好,验证集的准确率、召回率和平均精度均值均高于96%;菠萝眼实际中心与探针刺入位置的平均误差为1.01 mm,最大误差为2.17 mm,均方根误差为1.09 mm;菠萝眼的完全去除率为89.5%、不完全去除率为6.2%,漏检率为4.3%,单个菠萝去眼时间为110.9 s,基本满足自动化去眼作业需要。研究结果可为菠萝自动去眼机研发提供技术参考。     

基于区间分析的自动移栽机苗盘定位控制方法

苗盘输送部件是自动移栽机的关键部分,由于国内标准塑料苗盘易变形造成苗盘外表面的光反射率不稳定,导致单个光电传感器识别苗盘到位信息误差大,苗盘定位不准确。针对这一问题,该研究设计了一种推杆平移输送、双传感器融合定位的苗盘输送装置,并提出一种苗盘精确定位控制方法。该方法首先通过双传感器分别感知苗盘与推杆的到位信息,并融合输送装置的结构信息,得到苗盘从起始位置输送至取苗位置的精确输送距离;然后设计了一种苗盘与推杆之间放置位置的判定方法,判定苗盘当前放置位置后输入对应的位移量将苗盘输送至取苗位置,最后驱动伺服电机实现苗盘输送的精确控制。以128穴标准PVC硬塑苗盘为测试对象,开展了苗盘输送定位及取苗性能试验,结果表明：控制系统可以准确判定苗盘任意放置在输送链推杆上的具体位置,在苗盘不同放置位置及不同输送速度下,电机脉冲频率越快,定位偏差越大。当电机脉冲频率为800 Hz时,输送定位偏差最大值为1.35 mm,最小值为0.79mm,此时定位偏差平均值最大为1.07 mm,定位偏差变异系数最大为14.1%。在不同输送速度下,取苗成功率均达100%,满足精确输送定位要求,解决了单个光电传感器定位不稳定的问题,为自动移栽机适应标准塑料苗盘提供了技术保障。     

基于视觉伺服的联合收割机群协同导航从机定位方法

针对收割机群协同导航从机实际定位需求,在分析主机与从机间相对位置关系的基础上,提出了一种采用视觉系统求解靶标投影矩形区域形心坐标,并以此作为导引信息,引导相对位姿测量装置测量从机相对主机位姿,实现从机精确定位的方法。重点对从机定位方法中需解决的运动靶标跟踪和对靶控制2个关键问题进行了研究,提出了一种基于双重波门的运动靶标跟踪方法和一种基于变尺度变论域模糊控制的对靶控制方法。试验结果表明,该文所提定位方法基本不受收割机前进速度的影响,不同速度最大偏差的标准差为0.003 5 m,平均偏差的标准差为0.002 3 m。     

基于SOLOv2与点云空腔特征的奶牛瘤胃充盈度自动评分方法

瘤胃充盈度评分是反映奶牛个体采食量与能量摄入状态的直观指标,为实现奶牛瘤胃充盈度的自动评分,该研究提出了一种基于SOLOv2网络和空腔特征的瘤胃充盈度自动评分方法,首先对获取的奶牛背部深度图像进行预处理以提取目标奶牛;其次利用SOLOv2实例分割网络对奶牛瘤胃区域进行分割以获取瘤胃区域点云,将其投影至X-Z平面内采样得到二值图像,通过形态学处理得到空腔结构特征图;最后构建分类模型对特征图像进行分类以实现瘤胃充盈度的自动评分。试验结果表明,主干网络为ResNet-101-FPN时SOLOv2模型对测试集图像分割的平均精度达到86.29%,瘤胃充盈度自动评分的精准识别率为85.77%,评分误差在1以内的样本达到99.9%,平均识别速率为5.5 帧/s,并对肥瘦程度不同的奶牛具有较强的鲁棒性。该方法可实现规模化养殖中奶牛个体瘤胃充盈度的无接触评定。     

稻田开放式自动化养鸭设备的研制及试验

为了解决鸭稻共作过程中依靠人工饲养鸭子费时费力的问题,加速推广具有良好经济效益和社会效益的水稻生态农业模式,该文设计了一种以单片机为控制核心,在无人值守情况下在稻田中自动化养鸭设备。该设备放置在稻田的输水渠上不占农田,由太阳能电池板产生的能量驱动,能够按照昼夜变化规律运行,早晨05:30后自动开门,傍晚18:00奏音乐唤鸭回笼并能自动补料、给水和关门。由于料斗放置在田间,饲料容易受潮而结拱影响补料量控制的精准度,设计了振动式料斗破拱装置,试验确定了破拱装置的振动偏心距为30 mm、转速为1 200 r/min。田间试验结果表明,在自动门延迟关门1 min和声音响度100 d B时,鸭群回笼率达到97.5%以上;自动化养鸭设备饲养鸭群体质量增长与人工喂养无显著性差异(P0.05)。该研究成果对鸭稻共作技术的推广应用具有重要意义。     

高地隙折腰式水田多功能动力底盘设计与试验

针对目前水田农用底盘通用性差、转弯半径大、离地间隙低、田间行驶及爬坡越埂稳定性差等问题,结合东北地区水稻种植模式和农艺要求,该文设计了一种高地隙折腰式水田多功能动力底盘,阐述分析了底盘整体结构、传动系统与工作原理.在静态弯曲和扭转工况下进行了有限元分析,得到了满载量化状态下车架载荷分布和薄弱部位,有限元分析表明:在满载弯曲工况下,车架所受最大应力发生在平衡装置摇摆轴处为130.70 MPa,最大位移发生在后车架发动机安装梁处为1.56 mm;在满载扭转工况下,车架所受最大应力发生在右后悬架与纵梁连接处为255.44MPa,最大位移发生在车架左纵梁与后横梁连接处为9.44 mm,为后续开展车架薄弱区域的改进与轻量化设计提供重要依据.在此基础上,对动力底盘的转向性能、行驶性能和越埂性能进行了理论分析,并以行驶速度、最小转弯半径、最大爬坡角和最大越埂高度为试验指标,进行了田间性能试验.试验结果表明:多功能动力底盘田间道路行驶速度范围为1～14 km/h,水田行驶速度范围为1～6 km/h,水田行驶最小转弯半径为3 200mm,最大爬坡角为56°,最大越埂高度为533mm,整机工作性能满足田间管理作业要求,提高了水田综合作业的高效性和适用性,实现动力底盘的一机多用.该研究可为水田田间管理作业的有效实施提供综合应用平台和技术支撑.     

农作物冠层结构参数自动测量系统设计与试验

农作物冠层的结构参数,如叶面积指数与平均叶倾角,是影响太阳辐射在农田内进行重新分配的重要参数。在农业工程中,以玉米与小麦为例,这些参数的测量以传统的手持仪器为主,需要消耗较大的人力和时间,难以被应用于大区域尺度、长时间序列结构参数获取。该文设计并实现了一种基于无线传感器网络技术的农作物结构参数自动测量系统。系统由冠层上、下部光强测量节点、数据汇聚节点以及数据无线传输的路由节点组成,通过测量不同太阳高度角下冠层透过率来求解冠层的结构参数。数值模拟结果与野外实测结果表明,该文所用的结构参数反演算法稳定,测量系统可以较好的探测一天之中不同太阳高度角下的植被冠层太阳辐射透过率,基于方向透过率计算得到的叶面积指数与LAI2000仪器测量结果有较好的相关性,平均叶倾角和理论分布模式计算结果基本一致。该系统可以应用于对大区域尺度上的农作物长时间序列连续观测,提高农作物结构参数测量的自动化程度。     

自动双环入渗仪设计与试验

为克服传统双环入渗仪的供水不稳定、读取和记录数据工作量大的问题,该文基于定水头法测量导水率的原理,设计了一种高效的自动双环入渗仪。该入渗仪采用非接触式电容感应液位传感器来监测内环和外环内的水位（精度<1.5 mm）;将激光测距传感器（精度<1 mm）安装在圆柱形蓄水器的顶部,以连续自动监测供水量;高精度液位控制系统与电磁阀组合以保持恒定水头。通过理论分析,增大蓄水器中的液面与双环中的液面之间的压力差,可使自动双环入渗仪的初始供水速率远高于马氏瓶的初始供水速率。自动双环入渗仪的精度和可靠性试验于2019年7月至2019年10月在中国农业大学绿苑试验场进行,并进行了该自动双环入渗仪和传统双环入渗仪之间的比较。试验结果显示,在选定土壤的稳定入渗阶段,用马氏瓶测量的稳定入渗速率为0.068 5 cm/min,该自动双环入渗仪的稳定入渗速率为0.068 7 cm/min,自动双环入渗仪实测数据与Philip的理论入渗模型计算结果吻合（R2>0.99）。结果表明,该自动双环入渗仪的自动化测量结果可靠,对今后土壤水分入渗过程研究提供了更加高效的手段。     

水稻秧棚苗床精平机自动调平系统设计与试验

针对水稻棚室育秧环节中苗床平整地缺失高效作业机械的现状,结合寒区水稻标准化棚室育秧技术要求,该研究设计了一种自走式水稻秧棚苗床精平机机电液一体化的自动调平控制系统。调平系统以液压油泵及直流步进电机为动力端,融合机具作业的姿态角数据,利用自动控制策略实时驱动机电式横滚角调平机构及液力式俯仰角补偿装置进行调平作业,保证苗床平整度。采用Simulink模块对横滚角调平进行仿真,结果表明：横滚角调平时间为1.62 s,超调量为1.5%,具有良好的响应速度及精度。将自动调平控制系统嵌入1ZJP-2型苗床精平机进行田间试验,搭载自动调平系统的作业机具横滚角平均值为-1.88°,均方根误差为1.95°,平均绝对误差为1.88°;对照组作业机具横滚角平均值为-2.37°,均方根误差为2.43°,平均绝对误差为2.31°;俯仰角补偿碎土刮板油缸动作的 平均均方根误差为0.145 cm,试验结果表明自动调平系统效果良好,满足稳定控制要求。利用光学水准仪检验平地作业效果,应用自动调平控制作业后苗床高程最大平均标准差比作业前降低了1.05 cm;而无调平系统的苗床高程最大平均标准差降幅仅为0.325 cm,平地作业效率比普通作业方式提高了229%～500%,每平方米内地高程标准偏差S_d值较比常规作业方式降低了268%～384%。该系统提升了水稻棚室育秧苗床平地机械作业自动化程度。     

基于模糊控制的肥液自动混合装置设计与试验

为提高混肥精度,该文在基于脉宽调制的文丘里变量施肥装置的基础上,对其结构进行了改进,并利用电导电极设计了一个电导率测量仪用以实时反馈肥液浓度,使之构成一个闭环控制的自动混肥装置。该装置采用粗细2级调节的控制策略,首先根据检测的入口水压调用对应的函数关系,自动调节电磁阀PWM（pulse width modulation）控制的占空比进行混肥;然后以电导率测量仪实时反馈混肥浓度,并采用模糊控制算法进一步细调PWM的占空比,使混肥浓度尽量逼近目标浓度。试验结果表明,电导率测量仪的有效测量范围为0~12.64 mS/cm,它所测量的电导率与肥液浓度呈显著的线性关系,其决定系数R2为0.997。对混肥装置进行了实测验证,结果表明混肥时的最大浓度误差为0.04%,控制装置达到稳态的响应时间为7.8～10.4 s,能满足实际应用的要求。     

放牧家畜质量自动称量系统的设计与试验

为解决放牧家畜在称质量过程中存在的费时、费力、精度差以及较危险等问题,利用RFID技术,通过自主开发的计算机程序,将家畜电子耳标、阅读器与电子秤有机结合,实现放牧家畜自动称质量功能。试验结果表明,与以往普通台秤或电子秤相比,这种新型的自动称质量系统可减少称质量时间70%以上,节省劳动力50%以上,同时避免称家畜质量时人员发生危险和对家畜造成的伤害。利用放牧家畜自动称质量系统可实现对家畜个体体重和体况等的有效监测。     

蛋鸡生产参数自动监测系统设计与实现

为了在蛋鸡自然状态下,实现对其采食量、饮水量、排泄量、产蛋时间、蛋质量等生产参数的长期自动采集,克服人工采集工作量大,鸡应激反应造成误差大等问题,设计并实现了基于传感器网络的蛋鸡生产参数自动监测系统。该装置运用人机工程学的设计方法,将传统鸡笼与传感器有机结合,实现了对蛋鸡生产参数无干扰远程监测。该文重点分析了鸡笼的机械结构设计、传感器通信原理、数据采集与分析利用问题。试验结果表明,系统运行稳定,采食量、饮水量、排泄量、蛋质量平均相对误差均小于0.2%。该研究提高了监测数据的精确性,为蛋鸡养殖中科研数据收集、分析和利用提供了新方法和手段,为进一步研究蛋鸡生长过程中生产参数的无干扰自动采集技术提供了参考。     

池塘养殖全自动精准投饲系统设计与应用

目前池塘养殖过程中需要人工搬运饲料,劳动强度大、人工成本高。现有投饲设备缺少称量和自动控制功能,存在投饲量控制不精准、自动化程度低、难以集成管控等问题。为此,该研究设计了一种全自动精准投饲系统,主要由机械设备、自动控制系统、信息管理系统等组成。基于“控制在本地、管理在云端”原则确定了系统结构。采用大料仓投饲机和散装饲料实现饲料出厂、运输、装料和投料全程机械化作业。开发了基于可编程逻辑控制器和称重传感器的自动控制系统,实现设备全自动运行和投饲量精准控制。控制系统与信息管理系统对接,实现投饲管控与企业生产经营管理的一体化。通过对视频监控设备的集成实现投饲过程的可视化监控。该系统在某大型养殖企业投入生产应用,建立了800 hm2的全自动投饲养殖示范基地,基本实现投饲过程的无人化作业。与传统小型投饲机、人工搬运和加装饲料的投饲方式相比,该系统可以减少劳动力成本70%、节约饲料用量3%,有效降低成本,取得了良好经济效益,具有实际工程应用价值。