不同熟性棉花品种冠层温度分布特点

[目的]明确不同类型棉花品种冠层温度的分布特点,探究冠层温度与光合特性之间的关系,寻求判断棉花熟性的可能指标.[方法]选择6个常用的供试棉花品种,利用搭载热红外测温仪的无人机获取棉花花铃期冠层温度的数字图像,同时测定同一时间段的蒸腾速率、气孔导度等光合指标.[结果]中棉所50不同部位气冠温差表现为上层>下层>中层,中棉...     

履带式全喂入稻麦联合收获机工作装置设计

针对当前履带式全喂入联合收获机存在的问题,设计了双动刀往复式切割器、叠加式切割器驱动机构、同轴差速轴流式脱粒滚筒、圆锥型离心式清选风扇和板齿式杂余复脱装置等工作部件。试验表明,改进的工作部件能明显提高切割效率,有效解决了损失率、破碎率和含杂率3项主要性能指标之间的矛盾,使3项指标同时下降至较理想状态。     

非圆齿轮行星轮系传动的栽植机构参数优化与试验

为了进一步优化栽植嘴的轨迹、姿态及其挖出的穴口形状,提高钵苗移栽的立苗率,提出了基于两级非圆齿轮行星轮系传动的栽植机构组合设计思路,运用变性椭圆-共轭非圆齿轮、变性偏心圆-共轭非圆齿轮、变性巴斯噶蜗线非圆齿轮、变性傅里叶非圆齿轮和变性正弦非圆齿轮5类非圆齿轮副,组合设计了25种不同的栽植机构。建立了基于非圆齿轮行星轮系传动的栽植机构通用数学模型,并将通用数学模型代入旋转式钵苗栽植机构多目标优化模型,根据给定的栽植农艺条件,优化得到了满足理想栽植要求的栽植机构类型及其对应的机构参数。选取其中的偏心-椭圆齿轮行星轮系栽植机构与变性椭圆齿轮行星轮系栽植机构进行对比分析,结果表明运用多种非圆齿轮副进行组合设计的栽植机构具有优越性。根据优化得到的栽植机构类型及其对应的参数进行结构设计和样机研制,并进行了运动学高速摄像试验和模拟田间栽植试验。由高速摄像试验得到的轨迹、姿态、速度等指标和理论计算的对比分析,验证了通用数学模型的正确性;由模拟田间栽植试验可得本栽植机构立苗率较高,约为95%。     

融合Harris与SIFT算法的荔枝采摘点计算与立体匹配

为了满足荔枝收获机器人对整串果实采摘作业的需求,提出一种融合Harris与SIFT算法的荔枝采摘点计算与立体匹配方案。首先在已识别的荔枝结果母枝部位进行Harris角点检测,结合提取已识别荔枝果实区域质心与最小外接矩形等特征信息,进行采摘点二维像素坐标的计算。然后通过对比分析,提出对计算采摘点采用带约束条件基于余弦相似度的SIFT双目立体匹配,最后进行采摘点计算与双目立体匹配实验验证。结果表明,计算采摘点的匹配成功率可达89.55%,且该方法更能满足在结构复杂的结果母枝上采摘点计算的精度需求。     

基于计算机视觉的胡萝卜外观品质分级系统与装备

为了实现胡萝卜的自动化分级分选,在前期胡萝卜青头、须根、开裂检测算法研究的基础上,参照国家标准需求,进一步提出了胡萝卜外观等级规格,如弯曲、断折等缺陷,以及衡量异品种的锥形度参数的检测方法,并以此为基础设计了基于计算机视觉的胡萝卜外观品质实时分选生产线。该生产线由下位机控制系统、上位机软件系统和机械分级装置组成。通过对软硬件环境和机械系统性能的测试表明:该分选生产线每秒钟可检测20个胡萝卜的等级;对520个胡萝卜含有不同种类缺陷和异品种的胡萝卜进行分级检测,分级正确率达到了93.5%,能够满足胡萝卜外观品质分选实时检测的要求。该分选线能够同步实现胡萝卜等级规格、质量、各种缺陷的实时检测与在线分选。     

基于Matlab的水田平地机运动学模型数值解求解

利用Matlab提供的数学函数ode45,对基于水田平地机调平系统运动学模型的方程组,以正弦输入电流为例,进行数值解求解,得到平地机平地铲倾角、角速度、扭簧扭转角度等状态变量与输入电流的数值关系。该方法可以准确地求解数值解,且能方便分析方程组中任意变量与已知变量的关系。该方法对于其他多输入多输出的农机具机械液压系统运动学模型的数值解求解与特性分析具有借鉴意义。     

基于机器视觉的采后荔枝表皮微损伤实时检测

利用机器视觉技术进行采后荔枝的品质检测与分级有重要意义。首先结合摄像机与荧光光谱仪进行了荔枝图像的光谱分析,荧光作为激发光进行荔枝果皮的发射光谱特性分析,确定了不同荧光照射荔枝果实表皮的视觉检测方法的可行性;然后设计了具有不同颜色光照转换控制功能的机器视觉系统,选定了红色、蓝色和绿色荧光灯,对正常和微损伤两种品质状态的荔枝果实荧光图像进行灰度直方图统计分析,确定了利用蓝色荧光作为照射光源以及HSV颜色空间的V分量进行微损伤荔枝果实图像识别的方法,利用探索性分析法对荔枝果实视觉检测试验结果进行统计与分析,确定了正常与微损伤荔枝果实图像分割的灰度图阈值范围,结合优化的圆拟合算法,实现了荔枝果实视觉智能分级系统的设计。试验结果表明:该研究方法对正常荔枝和表皮微损伤荔枝的识别正确率为92%,为荔枝产后智能化检测分级提供了技术支持。     

基于机器视觉的荔枝果实采摘时品质检测技术

为了在荔枝采摘时实时判断果实的品质状态,通过分析自然环境中荔枝不同生长期的图像,对荔枝果实未成熟、成熟、成熟后外表腐烂变质的3种情况进行了图像数据分析。选取了YCbCr颜色模型,利用探索性分析法对荔枝不同部位、不同光照、不同生长期的荔枝图像的Cr分量进行了数据分析与统计,确定了辨识荔枝果实未成熟与成熟的Cr分量的阈值范围;对于成熟的荔枝,采用边缘提取与Hough圆拟合方法对其Cr分量图进行处理,标记出图像的荔枝果实,然后利用纹理统计法、颜色特征与果实不同部分面积比值相结合的方法进行果实变质的判断,最终实现了未成熟、成熟以及腐烂变质的荔枝果实的视觉智能判断,建立了荔枝果实品质辨识的智能系统。试验结果表明,辨识荔枝品质状态的正确率达93%。     

扰动柑橘采摘的实时识别与采摘点确定技术

对成熟柑橘果实在扰动状态下的视觉识别定位技术进行研究。利用ANSYS进行了扰动柑橘的动力学分析,结合图像处理分析结果,确定了微扰动柑橘的运动规律为类单摆运动;对采集的微扰动柑橘视频进行图像处理,设定规则选取视频中的图像,利用改进的K-means聚类分割法结合优化Hough圆拟合方法实现柑橘果实的分割;根据图像分割结果,对柑橘的二值图像进行Hough直线拟合,结合直线斜率在-0.45~0.45的约束条件,确定扰动柑橘的有效采摘点。试验结果表明该方法能有效地识别自然环境中的微扰动柑橘,确定扰动果实采摘点的准确率达85%,采摘点确定的处理时间在7.58~9.24 s范围内。     

双电源架构的低功耗温室环境感知节点设计

为提高电池能量利用率,降低温室环境无线采集节点功耗,延长节点寿命,以16位低功耗MCU(MSP430F149)和CC1101射频模块进行温室环境无线采集节点硬件设计,电源管理模块采用TPS63031芯片实现双电源供电,即节点在工作和休眠状态下分别采用3节AA南孚电池和1节3 V纽扣电池供电,通过DC-DC转换,电池可使用能量提高22.8%。软件协议采用有限状态机(FSM)模型设计,实现节点工作模式和休眠模式的任务调度,使节点休眠时进入LPM3深度休眠,大大降低节点功耗。电池放电试验和节点性能测试试验表明,在设定30 min采集周期下,设计的供电方案可保证节点11 019.8 h(约459.2 d)的可靠使用寿命。