采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。     

采摘机器人自主采摘学习能力研究 —基于LM-BP神经网络

为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。     

基于PLC控制的采摘装置自适应调控研究

为了实现果蔬采摘的无损采摘和果蔬的准确识别,本文基于PLC技术设计了果蔬采摘装置的自适应调控系统。系统主要由信息采集模块、图像处理模块、运动控制模块、运动执行模块和PLC控制器组成。通过机械手进行设计,使其在抓取果蔬时的抓取位置、位移和作用力具有自适应能力;对图像进行自适应均衡化处理,提高图像识别。试验数据表明:采摘装置可以对果蔬精准定位,保证果蔬的无损采摘。     

圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验

针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置。该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获。通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数。并以割茬高度差和采摘损失率为评价指标,以刀盘结构、刀盘转速、前进速度为试验因素进行三因素三水平的正交试验,在保证割茬高度差的前提下,以采摘损失率为主要指标,利用综合平衡法确定较优参数组合。田间验证试验表明：刀盘结构类型为波浪形,刀盘转速为600 r/min,前进速度为1.1 m/s时,平均割茬高度差为0.85 mm、平均采摘损失率为3.13%,切割过程平稳、损失率低,对种植农艺适应性好,满足蓖麻收获的田间作业要求。该研究可为蓖麻收获装备的研究和设计提供参考。     

一次短时强降水天气过程对农业的影响

本文利用NECP在分析数据及地面常规观测资料对2016年8月21日短时强降水天气过程进行分析.分析表明:本次降水过程主要是局地短时强降水,高空主要受低压槽和两个阻高的共同影响,存在上冷下暖的机制,高空存在明显的急流,低空存在切变,在动力上有高辐散低辐合的配置、较强的垂直速度、较强的不稳定能量,同时存在充足的水汽条件,卫...