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991.
针对弹齿滚筒式捡拾装置在工作过程中弹齿变形现象,对弹齿滚筒式捡拾装置弹齿进行静力学分析,以寻求解决的途径。通过对捡拾装置弹齿在3个工作阶段上的载荷进行分析后,获得各工作阶段弹齿的受力简图,通过比较判断出在捡拾升运阶段弹齿受力比较复杂。以9KJ-1.4A型压捆机捡拾装置为实例,经过计算在有随机载荷和无随机载荷时弹齿齿臂末端的应力情况,得出结论:在没有随机载荷的情况下,齿根处应力远小于其许用应力,弹齿产生弹性变形,有足够的强度;当有随机载荷时,对弹齿产生冲击,若随机载荷过大,垂直于弹齿轴向的分力大于24N,则弹齿会产生塑性变形。对捡拾装置进行静力分析,可为捡拾装置整体结构优化设计供理论依据。 相似文献
992.
针对田间环境复杂、秸秆形态多样、秸秆覆盖率判断主观性影响过大、补贴面积测量耗时耗力等问题,该文开展了秸秆覆盖率率自动识别方法研究和监测设备研制。首先,提出利用时频变换进行秸秆识别,设计高通滤波器提取了图像的频域特征进行自适应分割。基于集成分类器利用已有的秸秆识别数据训练支持向量机分类器,对秸秆图像进行再识别和筛选。最后,设计多尺度占比滤波器,对识别图像中的噪声和空洞进行修补,生成适应多种情况的秸秆覆盖率识别算法。与北斗定位模块、无线通讯模块、摄像头、传感器、服务器等设备共同组成秸秆覆盖率识别系统。试验结果表明,设备的秸秆覆盖率识别误差为4.55%,平均单张图像耗时0.05 s。研究结果满足保护性耕作中的自动化监测要求,可为保护性耕作作业质量评测提供有效的技术支持。 相似文献
993.
994.
995.
针对当前传统人工晾晒海贝柱效率低下、容易造成污染等问题。设计了海贝柱自动晾晒机械,采用阶梯式晾晒生产线对湿海贝柱分级晾晒,多条晾晒生产线分时、高效的工作,机器上方设有遮板以保证晾晒作业不被污染而且不受天气条件的影响。整机采用stm32单片机、传感器等技术实现自动化作业,机器控制系统监测到生产线发生故障或海贝柱出现堆积时会立即停止工作以便于检查故障、减少损失。试验结果表明:机械晾晒不会造成海贝柱内的营养成分的流失,机械晾晒海贝柱的干基含水率达到30%仅需12h,机械晾晒海贝柱能节省大量的干燥时间,显著的提高了晾晒效率,避免了人工晾晒过程导致的二次污染和损失。该研究为海贝柱自动晾晒机械的研制提供了技术参考。 相似文献
996.
997.
采用T型板式刀具和支撑切削原理进行秸秆粉碎还田,以双螺旋线形式合理布置T型刀具并设计还田机刀辊。该还田机刀辊转速低,功耗小,粉碎秸秆,破除根茬,作业质量高。 相似文献
998.
果园变量喷雾技术研究现状与前景分析 总被引:2,自引:12,他引:2
果园变量喷雾是提高农药有效利用率、提升果品品质的重要手段之一,已经成为国内外学者研究的热点课题。为明确果园变量喷雾技术与装备已处的研究阶段、所面临的挑战和未来发展的方向,该文从果园变量喷雾技术中冠层结构探测与重构、施药智能决策和变量喷雾执行系统3个主要环节,重点概述了冠层结构探测的主要技术手段及其优缺点,认为机器视觉技术、超声波传感技术、LIDAR(light detection and ranging)探测技术及其相互之间的组合传感技术是未来最主要发展的冠层结构探测技术;综述了当前所采用的基于果园面积GA(ground area)模型、基于冠层高度的LWH(leaf wall height)模型、基于树体面积的LWA(leaf wall area)模型和基于冠层体积的TRV(tree row volum)模型,在此基础上阐述了这4种模型之间的内在联系;在分析了对靶开关决策、离散型决策和连续型决策模型的现状和特点的基础上,提出基于模糊算法的施药量智能连续决策是未来重要的发展方向;从果园变量喷雾机所采用的传感技术、决策模型和所取得的技术指标方面论述了当前世界最典型的装备现状,进一步分析了施药量调控系统、风量调控系统和喷雾位置调控系统的研究现状,提出了风量快速调控系统和喷雾位置快速响应系统的发展方向,以期为果园变量喷雾技术与装备研究提供参考。 相似文献
999.
油桃外部缺陷的高光谱成像检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对中油9号油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。 相似文献
1000.