基于压电薄膜的免耕播种机播种深度控制系统

为使免耕播种机在秸秆覆盖地作业时自动保证播种深度的一致性和稳定性,设计了一种主动作用式播种深度自动控制系统。采用聚偏二氟乙烯(Polyvinylidence fluoride,PVDF)压电薄膜传感器将免耕播种机限深轮的胎面形变量转换为电压信号,信号处理电路对传感器产生的信号放大滤波,提取信号峰值,系统根据峰值信号实时监测播种单体对地表的压力,控制信号形成电路在压力不足时发出控制信号,控制安装在播种机机架与播种单体四连杆间的空气弹簧产生推力,使播种单体能够产生对地表的压力,从而保证播种深度的一致性。试验结果表明,所设计的主动作用式播种深度自动控制系统能够精确控制开沟深度,仿形性能可靠,作业速度为5~8 km/h时,播深合格率达到90%,作业速度大于8 km/h时,播深合格率明显高于被动作用式播种深度控制装置。     

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。     

葡萄深松施肥专用机械

最近,高密市益丰机械有限公司联合山东农业大学研制成功"葡萄振动深松施肥机",该机采用凿形开沟施肥复合装置,施肥深度可调,最大可达50cm,搅龙式排肥进行强制排肥,降低能耗,化肥及商品性有机肥一次性施入作物根部,振动深松、施肥同     

间接地下滴灌灌溉深度对枣树根系和水分的影响

为探讨间接地下滴灌及导水装置埋深(灌溉深度)对南疆极端干旱区矮化密植红枣根系生长分布特征及产量、水分利用率的影响,试验设间接地下滴灌(ISDI)3个导水装置埋深水平,分别为20、27、35 cm,以地表滴灌(DI)为对照,共4个处理,经过2~4 a的田间试验后,采用环状壕沟分层挖掘法对以枣树树干为中心,半径为1 m的90°扇形区域内0~100 cm土层进行根系取样。结果表明,相对于DI,ISDI下各根系分布较均匀,生长方向基本向下延伸;ISDI显著增加了根径小于5 mm根系根长密度,细根(根径小于2 mm)是DI的3倍,但减少了根径大于5 mm根系根长密度,相对增加了20~40 cm土层根系根长占总根长的比率;垂直方向上随着灌溉深度的增加表层根系根长密度相对减少,深层相对增加;水平方向上各处理根系根长密度基本呈现随着与树干水平距离的增加而减小的趋势,但在0~20 cm土层减小的幅度较大,在20~40 cm土层其减小的幅度较小;随着灌溉技术由DI到ISDI及灌溉深度的增加,细根分布基本呈现出由"宽浅型"向"深根型"发展的趋势。相对DI,ISDI具有较好的节水增产效果,提高产量及灌溉水生产率最大达20%。建议幼龄期南疆密植枣树的导水装置埋深为27~35 cm。研究为极端干旱区枣树适宜灌溉技术的选择及其技术要素的制定提供依据。     

泥石流入汇主河淤积规律的水槽试验研究

以试验为基础,研究了泥石流入汇主河后淤积规律,主要探讨了淤积量及淤积分布问题。通过试验分析认为,泥石流入汇主河后的淤积量基本随流量比的增大而增大,就其淤积速率而言,有先增大后减小的变化规律。淤积量在流量比大约为0.5时出现峰值,在流量比为0.65时出现谷值,淤积量与流量比关系变化曲线以倾斜向上的直线为对称轴,呈倾斜向上的正弦波形。各工况下淤积范围基本不变,但试验中反映出,淤积范围有随交汇角增大而增大的趋势。     

移栽机凸轮摆杆式扶苗机构设计与分析

移栽机扶苗机构结构参数和运动参数设计合理是保证移栽钵苗直立的关键。分析了无扶苗机构时钵苗落地后翻转运动过程，凸轮摆杆式扶苗机构栽植性能与运动参数关系，以及扶苗板运动规律。通过理论分析建立了扶苗板运动规律数学模型和扶苗机构初相角数学模型。设计的凸轮摆杆式扶苗机构已用于2ZB型导苗筒式移栽机上。试验表明：该机构工作稳定，栽植深度均匀，满足移栽要求。     

深施型液肥对靶点施装置设计与试验

针对液肥穴深施机具存在施肥位置不准确等问题,结合机械结构设计和自动控制技术,设计了一种深施型液肥对靶点施装置,该装置包括液肥深施开沟器和液肥对靶点施控制系统。设计液肥深施开沟器,构建了开沟器与土壤间力学接触模型和土粒质点运动学模型,确定了开沟器结构参数,解析了扰土和回土原理,应用EDEM软件建立开沟器-土壤离散元仿真模型,验证了液肥深施开沟器结构可行性。以单片机为核心开发一种液肥对靶点施系统,光电传感器感知作物植株位置,测速模块实时监测装置作业速度,单片机结合作物植株位置信息和作业速度控制电磁阀启闭,实现液肥对靶点施作业。通过田间试验验证了装置作业性能,在作业速度为0.4～1.0m/s时,平均回土深度52.8mm,平均对靶率84.03%,装置回土性能和对靶喷肥性能稳定,满足液肥深施农艺要求。     

基于改进SqueezeNet模型的多品种茶树叶片分类方法

为实现茶树叶片种类的准确、无损、快速分类,以复杂背景下6个品种的茶树叶片图像作为研究对象,通过卷积神经网络实现茶树叶片品种分类。选择经典轻量级卷积神经网络SqueezeNet,通过在Fire模块中增加批归一化处理,实现网络参数不显著增加的前提下大幅提升网络对多品种茶树叶片分类的准确率;通过将Fire模块中的3×3标准卷积核替换为深度可分离卷积,进一步缩小网络模型,降低网络对硬件资源的要求;通过在每个Fire模块中引入注意力机制,增强网络对重要特征信息的提取能力,提升模型分类性能。试验结果表明,原始SqueezeNet模型对多品种茶树叶片分类准确率为82.8%,增加批归一化处理后模型在测试集的准确率达到86.0%,参数量只有7.31×10⁵,相对于改进前参数量仅增加0.8%,运算量与改进前基本相同;将Fire模块中的3×3标准卷积核替换成深度可分离卷积后的模型在测试集的准确率为86.8%,准确率提高0.8个百分点,参数量下降至2.46×10⁵,模型参数量减小66.3%,运算量下降60.4%;引入注意力机制后的模型测试集分类准确率达到90.5%,...     

基于WGAN和MCA-MobileNet的番茄叶片病害识别

针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。     

不同玉米品种耐深播的相关分析

以11份玉米杂交种为材料,在播深5,10 cm和15 cm条件下进行出苗率、叶干重和根干重的相关分析.结果表明,随着播深的增加,田间出苗率、根干重和叶干重呈下降趋势.15 cm播深条件下可以反映不同品种的耐播深能力.因此,在15 cm条件下,筛选出耐深播玉米品种,为玉米生产栽培提供科学依据.