基于高速摄像技术空气喷嘴雾化特性研究

为提高农药有效利用率,基于2400×1500×1500(mm)透明雾化实验平台选用外混式空气雾化喷嘴,利用激光检测和高速摄相机拍摄,针对雾化液滴在3个自变量:气体压力、液体流量、液体温度工艺条件下,同时引入索太尔平均粒径(SMD)计算公式,展开喷嘴雾化液滴粒径特性影响的研究。并基于ANSYS Fluent17.0软件,仿真模拟喷嘴外雾化粒径。由实验获得了影响最佳工况液体流量15kg/h、气体压力0.20MPa、液体温度30℃。同时获得结论:随着液体温度、气体压力的增大,SMD值逐渐减小,雾化效果逐渐上升,农药利用率逐渐提高。     

基于计算机辅助的玉米芽种物理机械播种研究

玉米是我国主要农作物之一,其生产效率与生产质量的好坏,直接关系着我国粮食安全。传统的玉米芽种机械播种方式,生产成本虽低,但无法实现高效率全自动大面积玉米播种或者套种的实际需求。为此,采取室内试验的方法,选取了我国北方某农业大省玉米作物生产作物为研究对象,进行试验研究。现阶段,关于玉米精密排种器的相关研究,集中体现在排种器相关物理机械性能上,包括机械的设计及机械性能的检测等。在试验方法的选择上,国内行业内现有高速摄像检测方法、虚拟仪器检测方法及图像处理检测等。本文在这里重点运用了高速摄像检测技术。     

基于改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测与定位方法

蟹塘中不定期放置不同类型、不同大小的养殖装置影响无人作业船的自动巡航作业,为了提高无人作业船的工作效率和安全性,该研究提出一种改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测模型,并结合深度相机对蟹塘障碍物进行定位。改进模型从平衡检测速度和检测精度的角度出发,首先将ShuffleNetV2轻量化网络作为主干特征提取网络,大幅缩减模型体积;其次在不增加计算量的同时引入SENet注意力机制,加强对蟹塘障碍物目标的特征感知;接着将SPPF模块改进为SPPFCSPC模块,增强不同尺度下蟹塘障碍物的检测效果;最后采用SIoU损失函数加速模型收敛,提高检测的准确性。改进模型结合RealSense D435i深度相机获取的彩色图像对障碍物进行检测,并得到障碍物中心点在蟹塘坐标系下的三维坐标和障碍物的投影宽度。试验结果表明,改进模型对竹竿、蟹笼、增氧机3类障碍物具有良好的区分度和识别效果,与原始YOLOv5s模型相比,改进模型的参数量和计算量分别减小了62.8%和80.0%,模型大小仅为5.5 MB,单张图像的检测速度达15.2 ms,检测速度提升了44.5%,平均精度均值（mean average prec...     

Proteome profile comparison of two differently fed groups of Atlantic cod (Gadus morhua) larvae

Proteome analysis was used to study the effects of feeding early Atlantic cod (Gadus morhua) larvae with a saithe (Pollachius virens) protein hydrolysate (SPH). Protein hydrolysates have previously been shown to beneficially affect fish larval development. Feeding was initiated on day 2 post hatch (ph) or as soon as the larvae opened their mouth and the protein expression was monitored 4 days later or in 6‐dph cod larvae. The results demonstrated changes in the abundance of 13 protein spots in the cod larvae fed SPH. Of these, seven protein spots were up‐regulated and six protein spots showed down‐regulation. Five of the up‐regulated proteins in cod larvae are known to be involved in energy metabolism. A few early larval specific proteins were down‐regulated in the SPH‐fed cod larvae possibly because of an enhanced development in this group relative to the control group. Two trypsin isoforms were detected within the cod larval proteome. The detection of the trypsin spots was made possible by co‐electrophoresis of known cod trypsins with the cod larval protein extract. Surprisingly, no difference in trypsin content was observed between the SPH‐fed and the control larval groups.     

深施型液态施肥装置施肥过程高速摄像分析

在行星架转速110 r/min、液泵压力0.3 MPa、分配器阀芯孔直径3 mm和喷肥针孔直径2 mm的条件下,采用高速摄像对扎穴机构扎穴和喷肥工作过程进行拍摄。借助高速摄像及图像处理技术对扎穴和喷肥的运动规律进行分析后得出：喷肥针入土后开始喷肥到离土前停止喷肥的时间为0.1 s、液态肥施肥损失率为0.48%、喷肥针真实运动轨迹宽度变化256 mm和高度变化502 mm。结果表明：扎穴机构扎穴过程和喷肥过程具有较好的同步性,且施肥损失率远小于3.5%的作业要求。     

基于骨架点的矮化密植枣树三维点云自动配准

为了实现枣园的自动化管理,针对枣树自动化选择性冬剪作业要求,需要重建出矮化密植无叶枣树枝干的三维模型。利用2台固定的Azure Kinect DK深度相机搭建获取枣树点云信息的三维重建系统平台,然后把系统平台逆时针旋转55°获取同一棵枣树的另一帧三维点云信息。为了自动完成2帧点云的配准,提出了基于骨架点的枣树点云配准方法：首先利用FPFH特征描述子计算骨架点的特征向量,并采用SAC-IA（采样一致性）算法对2个视角下的枣树骨架点云进行初始匹配;其次利用经典的ICP算法对初始位姿进行优化;最终只采用2个视角下的点云重建枣树枝干的三维模型。实验对比了在3种典型自然环境下（晴天、阴天、夜间）枣树点云的配准精度和配准时间,结果表明：晴天时对采集系统有一定的影响,使得配准后的枣树枝干有部分不完整;阴天和夜间对采集系统影响小,能够重建出完整的枣树枝干;相对于阴天和夜间,晴天时,枣树点云配准耗时最少,为0.09s,而配准误差最大,其拟合分数为0.00029;阴天时,枣树点云配准时间介于晴天和夜间之间,为0.12s,而此时配准误差最小,其拟合分数为0.00011;夜间配准误差介于晴天和阴天,且此时配准时间最长,为0.16s。     

基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法

玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGB-Depth（RGB-D）相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明：单株玉米株高的平均测量误差为1.62cm,均方根误差（RMSE）为1.86cm,测量精度满足实用要求。     

轴流泵装置进水漩涡对压力脉动的影响

轴流泵内压力脉动是引起机组振动和噪声的主要原因之一,为了研究漩涡诱发水泵内压力脉动的机理,采用Fluent软件对轴流泵装置进行非定常计算,得到了大流量工况下(1.2Qd)不同特征断面的频域特性,结合模型试验,利用高速摄像机对漩涡生成到消失全过程进行动态测量,观察到漩涡微观变化过程。结果表明:喇叭管下方漩涡发生位置与低压区位置一致,涡管底端的压力脉动幅值最大,其Cp值约为非中心点处的1.8~2倍,涡管中心处压力脉动次频发生在1倍叶轮转频处,在叶轮进口压力脉动与漩涡压力脉动在1倍叶轮转频处具有同步性,且压力脉动次频均在1倍叶轮转频处。在进水池底部压力脉动激励源为进水漩涡,进水漩涡影响叶轮进口压力分布,诱发叶轮进口压力脉动。通过研究进水漩涡从生成到溃灭的过程及对压力脉动的影响,可为泵站工程实际应用中消涡措施提供理论依据。     

玉米穗茎兼收割台夹持输送装置参数优化

为探明玉米穗茎兼收割台夹持输送装置参数对作物损失率、割台性能的影响机理,设计了一种玉米穗茎兼收割台。通过对夹持输送装置的工作原理、工作条件及影响因素的分析,确定以夹持输送链夹角、输入轴链轮速度、割刀安装位置及机器作业速度为试验因素,以果穗损失率、植株在x轴及y轴的最大偏移量为试验指标,根据Box-Benhnken Design中心组合试验设计原理,进行了四因素三水平正交旋转组合田间试验,试验中利用高速摄像系统记录玉米植株姿态,利用Pro Analyst运动分析软件分析玉米植株的最大偏移量,利用Design-Expert软件对试验结果进行响应面分析,得到各因变量与自变量间的数学模型。试验结果表明:4个自变量与果穗损失率、x轴最大偏移量有二次非线性关系,其中割刀安装位置影响最大,夹持输送链夹角的影响最小,4个因素对y轴最大偏移量无显著影响;因素的交互项仅对果穗损失率有显著影响;最优参数组合为:夹持输送链夹角19.96°、输入轴链轮齿数22.09、割刀安装位置22.33 mm、机器作业速度1.31 m/s,此时果穗损失率为0.4%,x轴最大偏移量为24 mm。对最优参数组合圆整后,取夹持输送链夹角为20°,割刀安装位置为22 mm,机器作业速度为1.30 m/s进行田间验证试验,验证试验表明回归模型有很好的可靠性。优化后的果穗损失率较优化前降低2.4个百分点,低于标准规定的指标值。     

基于定向摄像头的大拱棚运输车视觉导航研究

针对大拱棚中运输车导航问题,提出了一种适用性更高的导航方法。为了规避叶间空隙对Hough直线变换精度造成的影响,使用道路尽头横向中心点作为导航信息标定点,搭建摄像头云台使得摄像头视轴始终与道路平行。使用色度法对作物与道路进行分割处理,通过面积筛选所得的轮廓点集,能够准确计算出道路尽头的横向中心点像素坐标,从而得到运输车的位姿信息。通过运动学建模对运输车进行了轨迹仿真,得到了运输车不同速度下对识别误差的动态响应。基于Raspberry Pi平台搭建了导航信息提取装置,在不同道路长度的拱棚中对比了本文方法与Hough变换法的识别精度,并使用不同类型摄像头进行了静态导航信息提取实验,同时在不同速度进行了运输车的直线行驶实验。静态实验表明,相比于传统Hough变换,该导航方法能够显著提高识别精度,使用长焦摄像头比普通摄像头识别精度平均提高了25.7%,导航线平均识别偏差为2.4cm,检测速率为240ms/f,具有较高的精度和实时性。行驶实验表明,该导航方法在不同速度下均能保证较小的稳态误差,能够满足生产要求。