近红外光谱分析在番茄植株生长监测中的应用

为了克服传统化学检测方法的缺陷,研究了不同氮营养下番茄叶片的近红外光谱特征,利用偏最小二乘回归算法建立了光谱数据与植物生化组分信息的定量分析模型,并采用决定系数R2、交叉校验定标标准差RMSECV、相对分析误差RPD和预测标准差RMSEP验证了模型的优劣。实验表明,所建立的水分、全氮NIR模型的R2分别达到92.35%、86.15%,RMSECV分别为0.346、0.129,RPD分别为3.62、2.69,RMSEP分别为0.209、0.111,预测精度满足实际的测定需求,说明运用近红外漫反射光谱监测番茄植株的生长状况是可行的。     

苹果采摘路径规划最优化算法与仿真实现

采摘路径规划对苹果采摘机器人的工作效率有很大的影响,为了提高苹果采摘机器人采摘效率,研究了采摘路径规划最优化方法。将苹果采摘的路径规划问题转化为三维的旅行商问题进行求解,结合图像识别得到的苹果位置特征,提出了有限域信息素自适应更新的改进蚁群算法,避免了基本蚁群算法求解过程中的早熟和局部收敛的问题,研究了三维模型的建模和驱动方法。试验结果表明将蚁群算法用于解决苹果采摘路径规划问题,当苹果数量达到250个时,改进蚁群算法迭代次数是基本算法的25.3%,而搜索到的最优路径是其94.3%,可见改进算法在搜索次数和最优结果上都有明显的优势。本研究为苹果采摘机器人采摘路径规划的提供理论参考。     

拖拉机自动驾驶系统上线轨迹规划方法

为解决现有拖拉机自动驾驶系统上线距离较长,且在上线目标点附近跟踪误差较大的问题,提出了一种基于量子遗传算法优化的B样条理论局部上线轨迹规划方法。综合考虑最大曲率约束、起止点航向约束和最大转向角约束,把最优轨迹规划问题转化为B样条控制点参数优化问题,采用量子遗传算法对目标函数进行寻优,从而求得距离最短的可行驶上线轨迹。设计了4种典型作业工况,仿真结果表明,对于不同作业工况,算法均可通过优化配置B样条控制点得到满足约束的上线轨迹,曲率和等效前轮转角变化平缓,有利于路径跟踪控制器进行曲线跟踪控制。田间试验结果表明,针对设计的复杂作业工况,单独采用纯追踪算法的上线距离为78.6 m,基于上线轨迹规划方法的上线距离为23.7 m,且后者在上线点附近的横向跟踪误差更小。     

基于电容法的棉管籽棉质量流量检测

针对传统平行板电容传感器易受环境干扰,设计了一种差分结构的电容传感器,以实现籽棉质量流量检测。研究了环境温度和棉花品种对传感器电容信号响应的影响,并在不同含水率条件下,确定了籽棉质量流量与电容响应关系,建立了基于籽棉含水率、籽棉质量流量与相对电容变化率的拟合回归模型,并对模型进行验证。试验结果表明:差分结构电容传感器能很好地消除环境温度干扰,所建立的回归模型针对籽棉质量流量检测的平均相对误差为5.16%。     

基于变量选择的小麦粗蛋白含量近红外光谱检测

小麦粗蛋白含量是其品质评价的重要指标,为探讨基于选择的短波近红外光谱变量定量判别小麦籽粒粗蛋白的可能性,采集了52份小麦籽粒样本,用湿化学方法分析其粗蛋白含量,获取其900~1700nm波段的光谱,进而利用该光谱进行预处理方法的优化研究及小麦籽粒蛋白敏感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于短波近红外光谱的小麦籽粒蛋白定量模型。结果表明：多元散射校正和小波变换结合是短波近红外光谱定量判别小麦籽粒粗蛋白含量较优的预处理方法;利用200次竞争性自适应重加权变量优选的统计结果,优选出1028、1158、1199、1367、1407、1445、1478、1494、1550、1584、1661、1686nm 12个变量为小麦籽粒蛋白敏感变量,占全谱的2%,该方法可稳定、高效地优选光谱变量,降低水分对模型的影响;结合预处理优化及变量优选建立偏最小二乘模型,模型预测决定系数和预测均方差分别为0.961和0.369。可见优选的短波近红外光谱变量可用于定量判别小麦籽粒粗蛋白含量。     

导航专用液压控制阀测试平台设计及性能试验

为了选用合适的方向控制阀,解决拖拉机自动转向系统中导航阀组的设计问题,研制了导航专用液压控制阀测试平台。应用 C＃语言开发监控系统软件,通过 CAN 总线与现场控制器通讯,实时采集被测阀各口流量、压力,通过RS485总线传输至上位机进行分析、处理。应用该平台分别对电液伺服阀和比例方向阀进行了性能试验。试验结果表明,电液伺服阀QDY12和比例方向阀KDG4 V-3 S-33 C22 A均可满足导航要求。     

电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用

研制了一套能快速对小麦活性进行识别的电子鼻检测系统。系统通过分析小麦的气味,对所测小麦的活性程度进行5个等级评判。该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,从每个传感器的响应曲线中提取2个特征值,采用PNN神经网络来进行模式识别处理。系统能快速、准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为91%。实验表明,该系统对小麦活性程度的检测是可行的、有效的。     

2F-6-BP1型变量配肥施肥机的研制与试验

针对国内与大马力拖拉机配套应用施肥机型缺乏的问题,该文应用变量配肥施肥技术,设计了2F-6-BP1型变量配肥施肥机。施肥机通过GPS系统获取车辆在田间的位置信息,通过预先加载的施肥处方图,获取当前位置的目标施肥量,采用称重法反馈肥料流量信息,并按照当前车辆行进速度,实时调整施肥量,进行变量配肥施肥作业,达到精准施肥目的。对2F-6-BP1型变量施肥机系统设计、工作原理及试验情况进行了介绍。室内外试验结果表明,该变量配肥施肥机称重系统的最大称量误差为0.65%,施肥精度可达到95%以上,可实现精准施肥作业,具有良好的经济性和实用性。     

一种变量施肥技术的实现及其台架试验

采用单片机作为CPU,结合压力传感器、AD采集卡以及伺服电动机,设计了变量配肥施肥控制系统,同时设计了与硬件配套的上位机软件,用来采集数据与发送命令,台架试验表明,该系统能实现变量配肥施肥,且结构简单,施肥精度达到     

农产品近红外光谱分析系统综述

近红外光谱分析系统是农产品品质检测的重要研究内容。为此,主要介绍了近红外光谱分析系统的研究现状,分析总结了建立数学模型、预处理方法、光学系统设计、光源控制系统设计和温度控制系统设计等近红外光谱系统的关键问题,旨在对近红外光谱分析系统的研究、设计提供新的思路与建议。