联合收获机粮箱内稻谷含杂率传感器采样盒设计

针对收割过程中通常只在开机时设置一次作业参数,不能经常停机观察籽粒的清洁度进而随时调节作业参数这一问题,需要研制一种能够自动获取联合收获机作业过程中含杂率数据的装置。但是,迄今为止,在收获过程中监测籽粒含杂率的研究还处于探索阶段。针对以上问题,结合联合收获机作业过程中谷物的流变特性,该文设计了一种谷物含杂率传感器,通过电磁铁(弹簧)控制挡板的伸出(复位),以使采样盒可视玻璃窗口前聚集(卸载)谷物,通过采样盒内CMOS相机获取数字图像,应用数字图像处理技术获得含杂率。依据图像直方图优化LED光源的照射及安装方法以获取高质量图像,分析了电磁铁提供的拉力和弹簧提供的推力、采样盒入口尺寸,采用全局阈值迭代算法,使用三个迭代步提取稻谷、茎秆和细柄连通域,计算每个连通域的像素,最终从形态上识别了谷物和杂质,同时测量稻谷千粒质量、茎秆面密度和细柄线密度,建立了计算谷物杂质质量的数学模型。结果表明:在采样盒内两侧各安装2个LED,间接照射视窗时获取的图像质量较好,有效避免了图像强度直方图中出现的峰值;额定拉力为60 N的电磁铁可以提供足够的拉力;采用线径为1 mm的弹簧能提供足够的推力,由于在收割过程中出现的短秸秆和细柄的长度在10 mm到30 mm之间,因此采样盒的设计高度为95.7 mm,宽度为76.5 mm,入口宽度为31.9 mm,视窗长度为57.1 mm,宽度为57.4 mm,如此稻谷、秸秆和细柄可以顺利流入采样盒,并且在视窗中可以看到约200粒谷粒。在不同含杂率下进行了籽粒含杂率传感器监测精度的台架试验,结果表明:该装置监测的籽粒含杂率与人工获得的籽粒含杂率具有一致的变化趋势,能够监测在0～2.88%范围内的籽粒含杂率。为了满足田间作业监测需求,同时设计了采样盒的防水防尘罩,为相机提供一个稳定抓取图像的工作环境。于2017年11月17日,在苏州九里湖进行了不同喂入量下含杂率监测试验,试验使用Yamma4LZ2.5联合收割机,结果表明,田间试验的相对误差在9.44%和19.67%之间。该研究可为田间收获过程中自动获取谷物含杂率提供参考。     

基于YOLO深度卷积神经网络的复杂背景下机器人采摘苹果定位

为提高苹果采摘机器人的工作效率和环境适应性,使其能全天候的在不同光线环境下对遮挡、粘连和套袋等多种情况下的果实进行识别定位,该文提出了基于YOLOv3(you only look once)深度卷积神经网络的苹果定位方法。该方法通过单个卷积神经网络(one-stage)遍历整个图像,回归目标的类别和位置,实现了直接端到端的目标检测,在保证效率与准确率兼顾的情况下实现了复杂环境下苹果的检测。经过训练的模型在验证集下的m AP(meanaverageprecision)为87.71%,准确率为97%,召回率为90%,IOU(intersection over union)为83.61%。通过比较YOLOv3与Faster RCNN算法在不同数目、不同拍摄时间、不同生长阶段、不同光线下对苹果的实际检测效果,并以F1为评估值对比分析了4种算法的差异,试验结果表明YOLOv3在密集苹果的F1高于YOLOv2算法4.45个百分点,在其他环境下高于Faster RCNN将近5个百分点,高于HOG+SVM(histogram of oriented gradient+support vector machine)将近10个百分点。并且在不同硬件环境验证了该算法的可行性,一幅图像在GPU下的检测时间为16.69 ms,在CPU下的检测时间为105.21 ms,实际检测视频的帧率达到了60帧/s和15帧/s。该研究可为机器人快速长时间高效率在复杂环境下识别苹果提供理论基础。     

齿梳式油茶果采摘机采摘执行机构的研制与试验

为了实现油茶果采摘的机械化,该文论述了齿梳式油茶果采摘机执行机构的研制和试验,重点论述了可避让式采摘头、多自由度采摘臂的设计.建立了空间坐标系,应用D-H矩阵变换,建立了采摘执行机构中采摘齿的空间运动方程.现场采摘试验表明,当齿梳式采摘头上升速度约为0.8 m/s左右,采摘头回转速度约为15 r/min时,既可以获得较高的采摘效率,又能使采摘范围内的漏摘率控制在3.2%以内,同时保证花蕾的掉落率控制在3%以内,从而验证了齿梳式油茶果采摘机的可行性.     

4GX-100型小区小麦种子联合收获机关键作业参数优化

摘要：为了避免因收获机罩壳内部种子残留与混杂所带来的育种试验数据失真问题,结合自行研制的4GX-100型小区小麦种子联合收获机进行田间育种收获试验,利用二次回归正交旋转试验设计,探讨了无滞种残留率与脱粒滚筒转速、喂入量、吸杂风机转速的关系,建立了各个作业参数与无滞种残留率之间的数学模型。由试验结果分析可得：3个因子对无滞种残留率影响大小的顺序为脱粒滚筒转速、喂入量、吸杂风机转速;通过方程模拟选优得出4GX-100型小区小麦种子联合收获机田间育种收获关键作业参数的最优组合为：脱粒滚筒转速1 586 r/min、喂入量为0.305 kg/s、吸杂风机转速1 076 r/min,即无滞种残留率为最大值99.98%,且收获机其余各项指标满足小区育种收获要求。     

甘蔗切割过程的有限元仿真

为了提高微型甘蔗切割器的性能,需要得到刀具倾角与切割速度对切割力,切割耗功,破头率等的影响。该文利用ANSYS/LS-DYNA对甘蔗切割过程进行有限元仿真。在仿真中建立了不同的刀具倾角以及切割速度组成的有限元模型,并使用LS-DYNA提供的MAT_WOOD材料模型以及接触侵蚀算法进行数值计算。仿真结果表明,切割速度变化对切割过程中的切割力,能量损耗和刀具最大应力的影响较为显著,倾角变化对切割力的影响较为显著。动刀倾角为0°时,切割力最小,动刀速度在0.5～0.9 m/s范围内,切割速度越大切割力越大。通过与试验的对比,发现在仿真中速度的变化对切割力大小趋向的影响与试验结果吻合,切割力最大值的相对误差小于20%。甘蔗切割的有限元仿真能降低试验成本,缩短试验时间,为样机的设计提供了依据。     

联合收割机工作过程智能监控装置的系统集成

基于模块化分布式系统理念,采用CAN总线,构建了联合收割机工作过程智能监控系统的总体架构,实现了联合收割机清选夹带损失监测装置、负荷反馈控制装置、机械系统故障监测装置、液压系统故障监测装置和电气系统开机自检装置的系统集成,并基于XScaleTM PXA270处理器设计了一套集成显示处理终端,实现了各装置模块工作参数的集中设置,各装置模块所测联合收割机工作状态参数的集中显示、报警和存储。田间试验表明,该系统工作正常,性能可靠,能够适应联合收割机的恶劣工作环境,实现各装置模块的协调工作和信息共享。     

甘蓝根茎切割力影响因素分析

为了合理设计4YB-1型甘蓝收获机切割装置,使其对甘蓝根切割效果更好.该文在微机控制多功能试验机上,进行单因素和多因素正交试验,研究了切割方式、切割刀片形式、切割速度和切割位置对甘蓝根茎切割力的影响.结果表明,切割位置对切割力的影响最大,切割力随着切割位置接近甘蓝顶层叶而减小,较优的切割位置距顶层着叶5~40 mm处,根径为22~30 mm用锯齿刀滑切时能大大降低甘蓝根茎的切割力;切割力随着切割速度的增加而减小,切割速度为150 mm/min 时有利于顺利切割,此时最大切割力为97.8 N;甘蓝根茎切割采用锯齿刀、滑切方式为宜.研究结果为4YB-I型甘蓝收获机切割器的设计和安装提供了理论依据.     

蓝莓采摘车车架刚度有限元分析及弯曲扭转刚度试验

蓝莓采摘车车架与传统车架不同,U型车架没有承受主要拉应力的下横梁,对受到静止满载工况弯曲刚度、扭转工况扭曲刚度等提出更高的要求.车架结构不但承受油箱、传输带、鼓风系统和采摘人员等重力,还承受弯曲扭转变形.对蓝莓采摘车车架进行有限元刚度分析,可以初步确定整个车架的刚度情况.对车架弯曲刚度进行有限元分析,对光车架和车架结构扭转工况进行刚度分析,并且进行刚度试验.结果表明,车架在极限扭转工况,整车变形不大,刚度足够.用实验验证蓝莓采摘车车架刚度,以便更好验证整车车架扭转恶劣工况稳定性.     

4B-1200型平贝母药材收获机的设计与试验

针对山区丘陵平贝母收获费时费工、机械化水平不高等现状,设计了一种与手扶拖拉机相配套的平贝母药材收获机。该机主要由刮土机构、挖掘铲、振动筛、筛下分贝土机构、装袋装置等组成。利用解析作图法对振动筛串联四杆机构进行分析,确定平贝母和土壤混合物能顺利通过筛面的驱动轴转速范围240~535 r/min;对反向螺旋叶片上的平贝母进行受力分析得出减小平贝母碰撞破损的筛下分土机构螺旋叶片转速小于4 m/s;平贝母收获试验样机田间试验表明:该机作业顺畅、性能稳定,匹配动力为13.2 k W的手扶拖拉机,平贝母损失率小于4.9%、损伤率小于4.1%,满足行业标准规定,筛后贝土输送螺旋能顺畅地将贝土分至畦面两侧。该研究为产品级平贝母药材收获机的研制提供技术参考。     

设施蔬菜收获切割影响因素优化试验

为实现设施蔬菜收获机在收获过程中具有最佳的收获效果,该文设计了SHQG-I型设施蔬菜收获切割试验平台,该试验平台可对各个因素有效工作范围进行调整,采用响应曲面试验法对收获过程中刀具切割蔬菜茎部的切割综合影响因素进行优化。该文以奶油生菜为研究对象,根据奶油生菜的生长状况及种植情况,对收获切割的过程进行了分析,选取设施蔬菜的切割部位、切割方式、切削速度、削切角度、夹持距离、夹持角度6个参数作为影响因素,切割力大小作为试验指标,设计了SHQG-I型设施蔬菜收获切割试验平台。利用响应曲面试验法进行了试验,并利用Design-expert软件对试验结果进行分析,确定最优的工作参数:切削速度675 mm/s,削切角度4.85°,夹持距离98.5 mm,夹持角度64.5°。最终确定最优参数下的理论切割力为17.9 N,实际切割力为17.4 N,保证了收获成功率100%的情况下,有效降低了收获过程中切割力3~8 N/棵。该研究结果将用于温室蔬菜收获机的改进,同时对设施蔬菜收获提供参考。