光束阻断式小粒蔬菜种子漏充与堵孔同步检测系统研究

针对气力式排种器直播小粒蔬菜种子时易产生漏充与堵孔的问题,设计了一种光束阻断式小粒蔬菜种子漏充与堵孔同步检测系统。该检测系统调用ARM嵌入式系统的中断资源,采用旋转编码器实时测定排种盘转速,实时调整时间窗口与理论脉冲频率;在时间窗口内采集对射型激光传感器的输出脉冲,计算实际脉冲频率;通过对理论脉冲频率和实际脉冲频率实施运算,同步测定漏充率与吸孔堵塞率,并在触摸屏上显示。选用雪白玉萝卜、中双11号油菜和上海青3种蔬菜种子为研究对象,以排种盘转速和吸室真空度为试验因素,以漏充率和吸孔堵塞率为试验指标,在气力式精量排种器上进行该系统与高速摄像同步检测试验验证。试验结果表明,该系统可根据排种盘转速变化自行调整时间窗口,对漏充判断相对偏差不大于1.67%,对吸孔堵塞判断相对偏差不大于0.95%。该方法能够有效实现小粒蔬菜种子漏充与堵孔的实时同步检测,为解析排种器漏播成因与排种器改进设计提供依据。     

基于Cortex-M3的免耕播种机监控系统设计与试验

针对目前国内免耕播种机的监测传感器抗尘效果差、监测精度低,且施口肥量不能变量调节,施用不当易引起烧种、烂种的问题,设计了一种基于Cortex-M3处理器的免耕播种机监控系统。该系统采用面源无盲区抗尘监测技术设计种子传感器,消除了监测盲区,提高了系统对多尘环境的适应性和监测准确性;采用离散增量式PID控制算法,根据预设施肥量和采集作业速度,实时调节口肥量与作业速度相匹配,实现了播种、施肥状况的监测和作业面积的统计,进一步实现了作业过程中缺种、堵种、缺肥、堵肥等故障报警,并可显示故障类型和故障行号。室内和田间试验验证结果表明:该监控系统工作稳定可靠,播种量计数和施肥量变量调节准确率较高,播种量计数偏差在4%以内,当施口肥量设定为75 kg/hm2时,不同作业速度下,实际施肥量与理论施肥量的偏差在5%以内,满足了实际生产需求,提高了播种机的工作效率和施肥精度。     

温度效应下磁流变阻尼器动力学仿真建模与试验

为了精确预测磁流变阻尼器在温度效应下的动力学性能规律,提出一种参数化的仿真建模方法。采用磁流变液试验实测数据拟合方法,建立粘温特性相关非线性物理参数方程;基于Bingham力学模型及对温度效应的影响分析,运用ANSYS软件编译UDF程序、设置模型参数进行参数化仿真建模,以Fluent模块求解粘滞阻尼力,以Emag模块求解库伦阻尼力。搭建温度效应下磁流变阻尼器力学试验平台,并通过试验对仿真模型进行修正、对比与验证,讨论不同温度对阻尼力、能量耗散的变化规律。结果表明,温度效应主要影响粘滞阻尼力,仿真结果与试验实测值高度吻合;不同温度和电流下阻尼器的能量耗散与温度成反比,与库伦阻尼力成正比。仿真建模方法可预测分析输出阻尼力特征,以对磁流变阻尼器进行结构设计和参数优化。     

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。     

深松处理对豫北农田土壤水分与作物耗水的影响

为探索豫北潮土区冬小麦-夏玉米周年复种连作合理的深松技术指标,于2017—2018年在河南省获嘉县冬小麦播种前进行深松田间试验。采用2种深松机具(T,传统深松机; A,深松+施肥一体机),在传统深松机(T)上设置3个深松深度(D1,30 cm; D2,35 cm; D3,40 cm)和深松+施肥一体机(A)上设置1个深松深度(D2,35 cm),同时以常规旋耕(CK,平均耕作深度为15 cm)为对照,通过测定土壤容重、作物生育期内不同时间段的土壤含水率以及作物收获后的产量和产量性状,分析各深松处理对作物产量和水分利用效率的影响。结果表明,深松方式能够改变土壤容重,显著降低豫北农田10～30 cm土层的土壤容重。不同深松处理可以显著影响土壤含水率,增加田间蓄水能力,周年0～100 cm土层贮水量两季作物不同处理由大到小依次为TD2、TD1、TD3、AD2、CK,且各处理较旋耕对照依次分别显著增加34. 9%、28. 9%、28. 5%、27. 0%(p 0. 05)。深松处理还可以显著增加作物的穗数和穗粒数,提高作物产量,各处理两季产量较旋耕对照平均增加8. 3%,且冬小麦的增产效应大于夏玉米。同时,深松还能较大幅度地提高冬小麦-夏玉米复种体系作物的水分利用效率,深松处理两季较旋耕对照平均提高12. 4%,并显著降低了作物的耗水量和耗水强度,其中以传统深松机深松40 cm处理的效果最优。因此,在冬小麦播种前深松,有利于土壤耕层合理构建,并提高作物产量和水分利用效率,对以旱作冬小麦-夏玉米复种体系为主的豫北地区有很高的推广价值。     

基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别

果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。     

全膜垄作对旱作马铃薯土壤含水率、酶活性及产量的影响

为明确全膜垄作对黄土高原旱作马铃薯土壤保水改土效果及产量形成的影响,设全膜双垄垄上播(A1)、全膜单垄垄上播(A2)、全膜单垄垄上微沟播(A3)和露地常耕平作(CK)4种方式进行田间试验,分析了不同耕作方式对马铃薯田间土壤含水率、土壤酶活性和产量的影响。结果表明,全膜垄作均能提高各生育阶段0~100 cm土层土壤含水率,特别是对0~20 cm土层影响最为显著,在马铃薯需水关键期块茎形成期和块茎膨大期,0~100 cm土层土壤含水率A1、A2、A3处理较CK分别提高了27.93%、19.23%、34.93%和25.12%、26.94%、57.00%;全膜垄作均能显著提高马铃薯0~60 cm土层土壤蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶、磷酸酶活性,以0~10 cm土层酶活性最高,随马铃薯生育期推进,土壤酶活性呈先增加后降低趋势,在块茎膨大期达到最大;同时,全膜垄作均能增加马铃薯产量,由高到低次序为A3处理A1处理A2处理CK,其中A3处理比A1处理增加5.53%,比A2处理增加14.23%;A1、A2、A3处理的产量分别较CK提高了75.77%、66.56%、53.88%;与CK相比,全膜垄作不仅提高了马铃薯产量,而且降低马铃薯烂薯率和青薯率,其中全膜单垄垄上微沟播(A3)优于其他处理,可作为内蒙古黄土高原旱作区节水高产栽培模式。     

县域“旱改水”项目遴选布局方法与实证研究

从分析遂溪县"旱改水"建设适宜性和空间稳定性入手,提出了基于耦合协调度模型和冷热点分析方法的"旱改水"建设项目遴选布局方法。结果表明,遂溪县开展"旱改水"建设潜力较大,其中高、中适宜区占耕地总面积的81.08%,主要分布在中东部乡镇;稳定性与适宜性的空间分布差异显著,高稳定性地块主要集中在北坡镇和广前公司,在其余乡镇也有分布;容易改造地块占耕地总面积的41.04%,主要分布在北坡镇、界炮镇、杨柑镇和广前公司等,该类耕地自然禀赋较好、基础设施完备,并且与城镇、交通干线有一定距离,建设占用的可能性较小;"旱改水"建设适宜性和空间稳定性耦合协调的热点区主要分布在杨柑镇、北坡镇、界炮镇和广前公司等中部乡镇,是"旱改水"项目布局的优先选择区域;结合研究区实际,确定遂溪县"十三五"期间"旱改水"建设区总面积462.75 hm2。该研究为科学遴选、布局"旱改水"建设项目提供了方法借鉴。     

永磁变刚度机构柔性机器人力学特性研究

提出了一种柔性机器人用永磁变刚度机构。由于电动机转矩有限,在不用增加绳索拉力的情况下,通过该机构实现了柔性机器人关节更强的变刚度能力。该永磁变刚度机构主要由磁弹簧单元和滑轮绳索单元构成。通过虚位移法建立了弹簧磁力和绳索拉力解析模型,通过实验对永磁体间磁力和绳索上的拉力进行测量,测量结果和模型计算结果基本吻合。其结果表明,永磁体间磁力、绳索拉力和刚度随永磁体间气隙减小呈非线性增加,随永磁体长度和平均半径的增加而增加,保持三角形结构高不变,绳索拉力和刚度随着三角形结构底长的增加而增加,减小滑轮半径,可以进一步增加绳索刚度变化范围。     

基于图谱特征的番茄种子活力检测与分级

为解决现存分级过程中损伤种子问题,替代仅根据种子表面特征评价的粗筛查方法,本研究基于高光谱的图谱融合技术,提出了一种番茄种子图像采集并辨识种子特征进而将种子分级的算法。试验随机选取170粒番茄种子作为样品,校正集与验证集比例约为3∶1。通过标准发芽试验得到种子活力结果,基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)求得反映番茄种子活力的特征波长为:535、577、595、654、684、713、744、768、809、840 nm。对特征波长下的光谱图像进行解析,通过双边滤波法、大津法、形态学变换算法提取了种子边缘轮廓,计算求出每粒种子的面积、圆形度以及图像灰度平均值。基于统计学分析,利用校正集128粒种子的特征值及其标准发芽试验结果求出分级阈值,其中有活力为合格,无活力为不合格。然后,利用验证集42粒种子的特征值对阈值进行验证,结果显示,在713 nm波长下的图像特征对活力结果判断分级的正确率最高,校正集和验证集的正确率分别为93.75%和90.48%。