基于单目视觉与超声检测的振荡果实采摘识别与定位

针对采摘机器人在果实振荡情况下因难以精确定位影响采摘效率的问题,提出了一种基于单目视觉与超声检测的振荡果实识别与定位方法。首先对采集的振荡果树图像序列进行基于色差R-G的Otsu阈值分割和形态学处理,接着对图像果实区域进行灰度填充,将处理后的图像序列叠加得到复合图像和目标果实运动区域,求取振荡果实在图像运动区域的二维平衡位置坐标。然后机械手在视觉引导下运动,其末端指向振荡果实二维平衡位置坐标,同时超声传感器检测目标果实深度信息并提取超声回波信号峰峰值进行果实识别,当检测到果实处于适合采摘位置时,机械手爪抓取果实。采摘试验表明,采摘成功率为86%,验证了所采用方法的有效性,为实现采摘机器人实用化提供了参考。     

稻麦秸秆旋耕作业中受力与位移分析

常见稻麦秸秆在实际作业过程中与刀具作用发生2种变形:挤压秸秆发生弯曲变形和剪切秸秆发生剪切变形,根据2种变形设置弯曲试验和剪切试验,分别测试15~30 mm/min加载速率下弯曲强度和剪切强度。试验结果表明,小麦秸秆抗弯强度随着加载速率增加而减小;水稻秸秆抗弯强度随着转速增加,表现为先增加后减小。小麦秸秆剪切强度随着加载速率增加,表现为先增加后减小;水稻秸秆剪切强度随着加载速率增加而增加。其次在田间试验中,根据2种变形设置横纵向秸秆以及180~280 r/min的刀轴转速,并对其反旋作业。采用同位素示踪法,即根据标记秸秆前后坐标变化值来代替机具在幅宽范围内纵横向秸秆的位移变化,将得到的标记点坐标在三维坐标系中用Matlab绘制成曲线,该曲线形状与旋耕刀片在刀轴上排列相似。耕作后位移和坐标结果表明:水稻秸秆位移大于小麦秸秆位移,水稻秸秆标记点位移变化较小麦秸秆标记点位移变化均匀;2种秸秆排列方式对应2种分布情况:纵向标记秸秆坐标在X轴上以零点对称分布,横向标记秸秆坐标在X、Z轴上两侧对称分布。基于以上因素考虑,实际作业中,选择刀轴转速230 r/min以及改变秸秆在田间排列方式,以使秸秆还田效果达到更佳。     

低速智能农业车辆多分辨率自适应测速系统设计

根据智能化农业车辆低速工作的特点,采用CAN总线通信技术和多线程技术,设计并实现了基于脉冲式多普勒雷达的智能测速系统.通过速度分级和可变滑窗灰色预测,为系统建立了多分辨率自适应机制,在保证测量精度的同时降低其对系统资源的消耗.试验表明:启动分辨率自适应机制后,车辆速度为0.2 m/s时,测量平均误差为1.45％,分辨率发生器工作频率降低76.7％;车辆速度为0.8 m/s时,测量平均误差降低到0.61％,分辨率发生器工作频率降低90.0％.变速运动过程中,能够获得9.6Hz的稳定输出频率,同时大幅降低分辨率发生器工作频率.     

流变态土壤切削试验用室内土槽与测试系统设计

根据农业机械在水田作业的实际情况,设计了模拟田间实际作业的水田试验土槽。阐述了设计方案及设计过程,提出了解决湿基制备、土壤含水率控制等问题的方法。根据室内试验土糟的功能和特点,开发了与之配套的试验数据实时采集系统。     

犁面前部土体表层位移场分布有限元分析

由三坐标测量机获得犁体曲面的点云数据,然后利用Pro/E的逆向造型工具反求出犁体曲面,并将反求模型导入ANSYS/LS - DYNA软件中完成犁体耕作过程的动力学模拟仿真.仿真结果表明,在与土体-犁体接触点垂直的平面内,土体位移以与犁体接触点为中心呈环带状向四周逐渐减小.并将模拟结果与土槽试验的结果进行对比分析,验证了模拟过程的可行性.     

基于计算机视觉的牛肉分级技术综述

在中国牛肉分级标准颁布后，牛肉的自动分级就成为一个值得关注的新课题。国外的牛肉自动分级技术已较为成熟，而中国对此研究还处于起步阶段。综述了国内外牛肉自动分级技术的研究进展。中国的研究人员利用计算机视觉技术进行自动分级，需要从生产工艺，信息获取方式，牛肉本身性状的研究等多方面结合。提取牛肉大理石纹作为分级的关键技术之一，不但适合中国的标准，同时也与国外标准相一致。     

中国南方水田土壤的承载能力和粘附性能预测

为了探讨中国南方水田土壤的力学性质及其影响因素, 测定了典型水田土壤的有关参数。据测定结果, 分析了水田土壤的承载能力与软泥层深度之间的关系和对钢与对橡胶的粘附力之间的关系。结果表明,承载能力与软泥层深度在一定程度上呈线性关系; 水田土壤对钢的粘附力(x)和对橡胶的粘附力(y) 之间的关系可用方程y = x 拟合, 即两者间没有显著差异。     

自主导航农业机械避障路径规划

【目的】实现自主导航农业机械作业时静态障碍物避障功能。【方法】在已知工作环境条件下提出2种避障路径规划算法。以农机运动规律为基础,依据障碍物位置和尺寸信息提出单障碍物避障算法。在单障碍物避障算法基础上,依据安全行驶区域大小,参考左右双向避障策略提出双/多障碍物避障算法。【结果】单障碍物位于不同位置、农机行驶速度为0.3 m·s~(-1)时,行驶路径分别比L算法减少35%、26%,行驶路径累计误差减少53%、82%,方差减少64%、66%;行驶速度为0.5 m·s~(-1)时,行驶路径减少38%、22%,行驶路径累计误差减少66%、62%,方差减少41%、71%。多障碍物路况,农机行驶速度为0.3、0.5 m·s~(-1)时,行驶路径累积误差分别为9.99、4.13 m,方差分别为0.022 1、0.027 0 m2。【结论】本文算法在行驶路径、行驶路径累计误差、规划路径跟踪稳定性和路况适应性上均体现出一定优势。     

梳割气吸一体式贡菊采摘机设计与试验

针对山地贡菊采摘仍以人工采摘为主、采摘效率低、费时费力、尚未实现机械化等问题,设计了一种适应山地采摘的贡菊采摘机。采花梳齿间隙大于胎菊直径,小于朵菊花托直径,利用采摘梳齿与分花齿之间的相对运动,从花托处碰撞拉断,实现采摘。在负风压机的风压差作用下,将花朵运输至集花箱。试验表明,贡菊采摘机能够实现山地贡菊花朵采摘及收集。在花朵含水率为87.20%,采花梳齿间隙为8~9 mm时,该采摘机效果较佳,花朵采收率为87.50%~93.11%,花朵破碎率为0~0.34%,花朵落地率为1.99%~2.39%,花朵杂质率为4.87%~6.48%,花朵漏摘率为3.30%~4.96%。正交试验表明,当梳齿采摘间隙为8 mm,进风口风速为8 m/s,梳齿齿形为50 mm,主动轴转速为30 r/min,贡菊采摘机采摘效果最佳,花朵采收率为94.54%,花朵落地率为2.05%,杂质率为1.48%,花朵破碎率为0.57%,花朵漏摘率为1.36%。     

水果采摘机器人智能移动平台的设计与试验

【目的】基于三自由度水果采摘机械臂,设计一种轮式智能移动平台。【方法】根据农田工作环境,设计了转向机构和防撞梁机构;借助ANSYS对车架在3种工况下的变形情况进行仿真分析;使用Simulink模块对车载电机进行了基于最大转矩电流比矢量控制(MPTA)以及ID=0模式下的仿真;使用VC++语言编写了运动控制程序,开发人机交互界面;在南京市江浦农场进行样机行走试验。【结果】弯扭工况下车架变形量最大为14.1 mm,应力值小于材料屈服极限;基于MPTA控制下的电机约0.8 ms达到稳定;该平台最大爬坡角度约为10°,1.5 m·s~(-1)行进时跟踪路径的横向偏差约为0.22 m。【结论】该移动平台结构合理,强度和刚度较高,运动精度高,符合实际工作要求。