基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别

监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。     

基于离散元法的油莎豆降阻挖掘装置设计与试验

目前油莎豆机械化收获方式以正旋旋耕挖掘为主,但工作过程中存在工作阻力大、碎土率低、埋果率高等问题,本文针对油莎豆旋耕挖掘方式进行反旋运动学分析,建立了旋耕刀与油莎豆团聚体离散元模型,结合EDEM进行挖掘过程离散元仿真试验,确定影响旋耕刀工作阻力和刀轴扭矩的结构参数和取值范围,利用Design-Expert进行试验优化与回归分析,确定旋耕刀的最佳结构参数为：弯折角130°、工作幅宽45mm,在相同参数设置下与正旋旋耕方式进行对比试验,工作阻力降低了8.6%,刀轴扭矩降低了5.9%,证明反旋挖掘具有降阻作用。为检验优化设计的旋耕刀作业性能,以埋果率和土壤破碎率作为试验指标进行对比试验,结果表明：反旋作业方式埋果率1.07%,土壤破碎率93.48%,与标准旋耕刀相比,新型旋耕刀油莎豆块茎埋果率减低了1.2个百分点,土壤破碎率提高了1.3个百分点。     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

全自动草莓钵苗移栽机构优化设计与试验

为了实现草莓钵苗机械化移栽,根据草莓种植农艺要求,提出了一种Hermite插值非圆齿轮行星轮系全自动草莓钵苗移栽机构,用一套回转机构依次完成取苗、输送、挖穴与栽植4个移栽工序,满足了草莓钵苗移栽所需的轨迹与姿态要求,保证了所取秧苗和所挖穴口的精准配合。根据移栽机构的工作原理,建立了运动学理论模型,并结合设定的优化目标,基于Visual Basic 6. 0设计了计算机辅助分析优化设计软件,通过优化得到了一组满足移栽要求的机构参数。根据优化的参数对机构进行了二维设计、三维建模,通过ADAMS软件完成了虚拟样机仿真,应用3D打印技术制作了物理样机。在所搭建的草莓钵苗移栽试验台架上,利用高速摄像技术对物理样机进行了轨迹与姿态验证试验,通过对比分析得到理论轨迹、虚拟仿真轨迹和台架试验轨迹基本一致,验证了机构设计的正确性。并进行了机构的性能试验,结果表明取苗成功率为92%,栽植成功率为85%,平均栽植株距为172. 9 mm,所挖穴口深度、长度和宽度效果良好,满足草莓钵苗移栽要求。     

探入式番茄钵苗移栽机构设计与试验

为了避免移栽机构在夹取秧苗过程中对秧苗茎秆造成损伤,针对夹取土钵的取苗方式,提出了一种探入式番茄钵苗移栽机构。依据结构特性和工作原理,建立了机构运动学理论模型,根据设定的优化目标开发了移栽机构优化设计软件,通过优化得到一组符合番茄钵苗移栽要求的结构参数。对栽植臂绝对转角和移栽机构绝对运动轨迹进行分析,验证了机构的合理性和可行性。建立了探入式番茄钵苗移栽机构的三维模型并虚拟仿真,对物理样机进行了高速摄影试验验证,通过对移栽机构实际工作轨迹与理论及仿真轨迹进行对比分析,验证了机构设计的正确性。对机构进行性能台架试验,取苗成功率为92. 8%,移栽成功率为89. 7%,栽植合格率为86. 4%,栽植优良率为59. 4%,符合移栽要求,验证了机构的实用性。     

三七土壤水蒸气消毒针结构设计与试验

针对连作障碍严重制约三七种植可持续发展的问题,设计一种针式水蒸气输出装置,对消毒针的结构参数进行优化,并通过土槽试验进行验证。通过Fluent软件对消毒针内部进行仿真,结果表明,消毒针出口流速、压力增大,出口温度无明显变化。土壤热传导试验表明,在5 min内即可将土壤加热到90℃,土壤加热基本规律为下层土壤加热效率较低、上层土壤加热效率高。为了探究消毒针不同结构参数对土壤升温效果的影响,选取单侧孔口数量、孔口直径和水蒸气出射角作为试验因素,选取土壤升温到90℃所需时间作为试验指标,进行了正交试验,确定消毒针最优结构参数组合为:消毒针单侧孔口数量为4个、孔口直径为2 mm、水蒸气出射角为45°,此时土壤升温到90℃时间最短,为116 s。通过Fluent多孔介质传热仿真得出,消毒针的最佳排布方式为6×6,最佳数量为36根,间距为250 mm。对消毒后的土壤有机质含量及pH值进行检测,表明消毒后土壤环境符合三七生长的环境要求。     

基于机器视觉的水下河蟹识别方法

为了探测河蟹在池塘中的数量及分布情况,为自动投饵船提供可靠的数据反馈,提出了基于机器视觉的水下河蟹识别方法。该方法通过在投饵船下方安装摄像头进行河蟹图像实时采集,针对水下光线衰减大、视野模糊等特点,采用优化的Retinex算法提高图像对比度,增强图像细节,修改基于深度卷积神经网络YOLO V3的输入输出,并采用自建的数据集对其进行训练,实现了对水下河蟹的高精度识别。实验所训练的YOLO V3模型在测试集上的平均精度均值达86. 42%,对水下河蟹识别的准确率为96. 65%,召回率为91. 30%。实验对比了多种目标检测算法,仅有YOLO V3在识别准确率和识别速率上均达到较高水平。在同一硬件平台上YOLO V3的识别速率为10. 67 f/s,优于其他算法,具有较高的实时性和应用价值。     

基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。     

基于改进残差网络的园林害虫图像识别

针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法。首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重。对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9. 6个百分点,加权平均分数分别提高16. 3、10. 8、4. 5个百分点。     

八轮四摆臂无人机动平台越障性能分析与试验

针对南方山区丘陵地带地形复杂、传统农田运输车辆通过性不足的问题,提出并设计了一种具有仿生液压驱动摆臂机构的八轮无人机动平台,其车体姿态可通过四摆臂协同动作进行调节,以适应不同形式地面障碍。越障性能是制约平台通过性的根本因素,建立了无人平台姿态规划模型和关键越障过程动力学模型,得到无人平台在典型垂直障碍的越障性能。为验证理论分析,在ADAMS建立了二次开发仿真平台,并进行了样机动力性试验。研究表明,八轮四摆臂无人机动平台可攀爬高度为轮胎直径1. 13倍的垂直障碍,具有良好的复杂地面环境通过能力,可满足丘陵地带农用运输车辆在复杂农田地形的行走需求。