农田二氧化碳浓度梯度原位同步测量系统优化设计与试验

为准确测量农田近地层二氧化碳浓度梯度分布,降低人为测量所产生的干扰误差,设计了一种二氧化碳浓度梯度原位同步测量系统。该系统由机械采集模块和系统控制模块组成,机械采集模块负责采集气体,系统控制模块实现二氧化碳浓度的自动测量,测量系统在农田中自动进行二氧化碳浓度梯度分布的测量,并采用无线传输技术将测量数据发送至服务器。阐述了测量系统的总体结构以及各模块设计方法,运用Fluent软件模拟了二氧化碳测量的抽气过程,分析优化了测量管路间隔与抽气速度、管道直径的关系,并进行了测量系统室内标定和现场二氧化碳浓度测量试验。试验结果表明,该系统能够较好地测量农田二氧化碳浓度梯度的分布,测量误差不大于4.17%,实现了农田信息的自动获取,对二氧化碳碳汇信息计算具有重要意义。     

原位混肥挖坑回填复式果树栽植机设计与试验

为避免土壤连作障碍,果树幼苗栽植时需将树穴土壤与菌肥充分混匀,以提高果树成活率。针对果树栽植过程中混肥质量差、作业流程分离且劳动强度大的问题,设计了一种原位混肥挖坑回填复式果树栽植机。根据栽植农艺要求对关键部件进行设计,挖坑混肥回填装置实现挖坑混肥同步进行,垂直挖坑进给、肥料计量排放及原位回填浇灌,根据原位作业距离确定举升装置各连杆长度,动力传动系统实现机器的行进及液压栽植动力分配。开发了相配套的栽植作业控制系统,并依据监测油压表征的作业负载,实现基于PWM控制的挖坑进给量实时调节。针对菌肥少土壤多的混匀难题,使用离散元(DEM)技术模拟不同转速、不同掺混时间下菌肥和土壤在掺混腔的掺混过程,通过相对标准偏差法分析树穴中不同深度土肥混合物的掺混均匀度变异系数,得到最佳理论掺混作业参数:转速250 r/min、掺混时间14 s。田间验证试验表明,样机单次栽植作业总时间在3 min内,树穴上、中、下3层掺混均匀度变异系数均不超过16%,作业深度为0～400 mm可调,作业直径为500 mm,样机各项指标符合果树栽植农艺要求。     

选择性收获机器人技术研究进展与分析

鲜食果蔬成熟度不一致,需依据着色、尺寸等指标有选择地收获,是人工消耗最大、影响产业发展的瓶颈环节。选择性收获技术是农业机器人的重要研究领域,能降低人工成本并提高果蔬利润,已成为国际上果蔬收获技术发展的重要方向。近年来,以白芦笋为代表等地下部和苹果、草莓、番茄等为代表地上部的鲜食果蔬选择性收获技术进展加快,成为农业机器人的研究热点。本文阐述了近年具有市场化前景的选择性收获技术发展与应用情况,梳理出技术研发的实现路径、应用对象和发展脉络。着重分析了末端执行器与收获机构、收获目标识别与定位技术、选择性收获协同控制技术的共性关键问题,归纳了该领域技术研究的开放性问题。最后,总结了我国选择性收获技术面临的挑战和机遇,针对少人化或无人化果蔬生产的应用场景,指出了产业未来发展与技术产品化需考虑的平衡点。     

基于光照无关图的苹果图像识别方法

为了解决苹果采摘机器人的果实识别率在不同光照条件下表现不稳定的问题,该文提出一种基于光照无关图的苹果识别方法。该方法首先采用中值滤波法对苹果图像进行预处理,然后对处理后的彩色图像提取光照无关图,消除光照变化的影响,再采用Ostu阈值分割法进行目标果实的提取。最后通过对苹果图像进行识别试验的结果表明,在4种不同的光照情况下,采用基于光照无关图的识别方法得出的识别率的稳定度是不采用光照无关图的识别方法的3倍,并且其平均识别率也高达90.45%。基于光照无关图的苹果识别方法能够克服光照变化对目标识别带来的负面影     

遥感图像中多分类问题的树型RBF神经网络方法

该文探讨RBF映射理论在遥感影像分类中的具体算法和实现过程，给出了基于自适应聚类间距的快速聚类算法(AGDFC)的RBF网络训练算法和树型RBF网络构造算法。然后以实际的遥感土地覆盖分类为例，通过与最大似然分类算法(MLC)相比较，对分类过程和结果进行了综合分析，实验结果表明树型RBF网络方法在学习速度、网络结构、分类精度等方面具有一定的优势。     

基于模糊系统的开度转速双变量施肥控制序列生成方法

为协调双变量施肥机车载电脑有限的运算能力与施肥精度和均匀性之间的矛盾,该文提出了一种基于模糊系统的开度转速双变量施肥播种控制序列生成方法。该方法综合考虑前、中、后连续3次施肥播种量的相互影响,实现了实时计算近优的施肥播种控制序列,避免了小施肥量下的大开度小转速现象,减小了外槽轮脉动性的影响。室内试验结果表明,该方法有效地协调了车载电脑运算能力不足和施肥精度等之间的矛盾,平均施肥误差比常用方法减小了4%,同时避免了极端情况下的电机无法驱动排料转轴的情况。田间作业试验证明,使用该方法的施肥机指令响应及时,播撒均匀、准确。     

主动润滑减阻曲面深松铲设计与试验

针对深松作业阻力大、牵引能耗高、作业效率低等问题,提出了一种针对低含水率、高紧实度耕作土壤的曲面深松铲主动润滑减阻和土壤改良复合作业方案。首先,在三维扫描获得曲面深松铲三维模型的基础上,通过离散元法分析了曲面深松铲作业过程中深松铲与土壤颗粒间的互作特性,确定了铲体最大摩擦接触面作为主动润滑减阻面;其次,提出了主动液体润滑减阻思路,并借鉴蚯蚓体液分布构形与体表织构,分别在铲面和铲尖的最大摩擦接触面上,设计了沟槽形式的表面构型与节流孔等润滑面结构以及润滑介质泵送系统,形成了主动润滑减阻曲面深松铲;最后,以作业速度、润滑液流量为试验因素,以水平方向作业阻力为主要指标,在两种土壤条件下进行了大田试验。试验结果表明：在褐土地作业环境下,当作业速度为3 km/h、润滑液流量为12 L/min时,减阻率可达13.48%;在盐碱地作业环境下,当作业速度为1.87 km/h、润滑液流量为12 L/min时,减阻率可达19.87%;初步证明主动润滑减阻作业模式在低含水率、高紧实度土壤中具有较好减阻效果。     

农业机器人关键技术研究现状与发展趋势

农业机器人是机器人领域重要分支,农业机器人代替人工作业成为现代农业发展的重要趋势。本文给出了农业机器人定义和分类,分析了农业机器人国内外发展现状、应用需求和技术挑战,划分了农业机器人3个发展阶段。通过对各类应用场景农业机器人的研究分析,提出了农业机器人的物境信息智能感知、智慧决策与智能控制、灵巧臂手精准作业、自主导航稳定行走、端-边-云协同机器人系统5大技术要素,阐明了农业机器人关键技术发展趋势,给出了其技术标准体系架构方案。指出了农业机器人共性关键技术是助推智能农机升级、智慧农业产业快速发展的重要抓手,同时指出我国农业机器人正进入快速发展期,也是我国追赶国际技术前沿的战略机遇期,最后为我国农业机器人产业发展提供了方向性建议。     

白芦笋采收机器人视觉定位与采收路径优化方法

依据笋芽出土状态的选择性收获是目前白芦笋公认的最佳收获方式。针对采收过程中机器视觉识别笋尖存在笋尖与垄面纹理和颜色相近等识别难题,本研究提出了一种变尺度感兴趣区域（ROI）检测方法,融合图像色域变换、直方图均值化、形态学和纹理滤波等技术,研究了笋尖识别与精准定位方法;在定位多笋尖坐标基础上,提出了多笋芽的采收路径优化方法,解决了因采收路径不合理导致的采收效率低的问题。首先,通过机器人视觉系统实时采集采收区域图像并进行RGB三通道高斯滤波,采用HSV色域变换并进行直方图均值化处理。在此基础上,对笋尖、土壤进行特征聚类分析,根据笋芽抽发程度研究变尺度ROI检测方法,对采集图像中笋尖的形态学以及笋尖和土壤的纹理进行统计学分析,设定笋尖的似圆度阈值,并参考纹理特征参数,判定笋尖位置,计算其几何中心,获得笋尖轮廓中心坐标。其次,为实现白芦笋的高效采收,根据多目标点与集箱点的位置分布,本研究设计了一种基于多叉树遍历的采收路径优化算法,以获得多个目标笋尖的最优采收路径。最后,搭建采收机器人试验平台开展了笋尖定位与采收验证性试验。结果表明,视觉系统对白芦笋的识别率可达98.04%,笋尖轮廓中心坐标的定位最大误差X方向为0.879 mm,Y方向为0.882 mm,采收笋的个数在不同情况下,采用路径优化后的末端执行器运动距离平均可节省43.89%,末端执行器定位成功率达到100%,在实验室环境下的白芦笋采收率达到88.13%,验证了采用视觉定位的白芦笋采收机器人选择性采收的可行性。     

基于迭代式RELIEF算法的农业环境地形标记

为了能够根据当前场景内容在线提取优势推理特征,使得提取后的优势特征集能更好地区分当前场景的地形类别,满足农业机器人室外导航环境要求,提出一种基于迭代式RELIEF算法的农业机器人地形标记方法。该方法通过超像素分割产生训练样本,由迭代式RELIEF算法输出一个特征权重向量,向量每个元素的值代表其所对应的候选特征对地形标记的影响程度,通过对特征权重设定阈值来剔除大量无关特征。地形标记试验结果表明,该方法不但能够将地面标记准确率与障碍标记召回率分别提高1%与0.8%,还能将SVM地形分类器的计算复杂度降低40%左右。在导航试验中,该方法能够使农业机器人的导航效率提高15%左右。