气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。     

基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法

及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛,是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题,提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测,然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景,再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型,识别奶牛爬跨行为,最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明,本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%,召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中,为生产管理提供辅助决策。     

基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟

为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。     

3-RRPaR并联机构刚体动力学建模与分析

针对一种具有冗余结构的3-RRPaR并联机构,根据拉格朗日乘子法建立动力学模型,进而对冗余并联机构进行动力学分析。首先,分析了3-RRPaR并联机构的结构特征,确定了冗余结构的结构构型;然后,利用闭环矢量法建立并联机构的逆运动学模型,利用拉格朗日乘子法建立并联机构的动力学模型;最后,利用Matlab分别对并联机构空载和加载时的动力学方程进行数值求解,绘制了动力学响应曲线,根据拉格朗日乘子与约束力矩的关系求解出驱动杆的驱动力矩,将计算结果与ADAMS虚拟仿真结果进行对比分析,验证了动力学建模方法的正确性。结果表明,动平台加载后,驱动杆的驱动力矩也随之增大,但其数值变化规律与空载时基本相同。本研究为该并联机构的动力学控制和机构性能研究奠定了基础,也为其他结构冗余并联机构的刚体动力学建模提供了方法和思路。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型

在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。     

基于GIS与RS的北方防沙屏障带生态系统格局演变

研究北方防沙屏障带生态系统格局演变特征,对加强屏障带建设、改善生态环境具有重要意义。以北方防沙屏障带为研究区,根据2005、2010、2015年MODIS遥感影像,将北方防沙屏障带生态系统类型划分为森林、草地、湿地、农田、城镇、荒漠和裸地7类。采用空间统计、转移矩阵、景观指数分析法、PNTIL模型等方法,对北方防沙屏障带2005—2015年生态系统类型时空演变特征进行分析。结果表明,2005—2015年北方防沙屏障带生态系统整体呈稳定状态;从分屏障带看,内蒙古防沙屏障带荒漠面积明显减少,塔里木防沙屏障带森林面积迅速增加,而河西走廊防沙屏障带草地面积明显增加;从正/逆转换方向来看,屏障带内农田、城镇、荒漠及裸地生态系统正向转换率高于逆向转换率。10年间,在景观水平上,北方防沙屏障带斑块数量、斑块密度呈减少趋势;在类型水平上荒漠景观整体呈现破碎化萎缩的趋势特征,森林、草地向形状简单化的方向发展。研究表明,2005—2015年,北方防沙屏障带生态总体向好,治沙效果明显,但局部仍面临较大压力。     

基于评价模型的宁夏沙土春玉米最佳灌水施氮量研究

为分析不同水氮供应对宁夏沙土春玉米主要评价指标的影响,采用灌水和施氮2因素交互设计,灌水量设置3个水平(W0.6(0.6KcET0)、W0.8(0.8KcET0)和W1.0(KcET0),Kc为作物系数,ET0为潜在作物蒸发蒸腾量),施氮量设量4个水平:N150(150 kg/hm2)、N225(225 kg/hm2)、N300(300 kg/hm2)和N375(375 kg/hm2),进行了大田试验。结果表明:灌水量和施氮量的交互作用对产量、水分利用效率(WUE)和氮肥偏生产力(PFPN)有极显著影响,对地上部干物质累积量和籽粒氮素累积量有显著影响;在相同灌水条件下,春玉米地上部干物质累积量、产量、WUE均随施氮量的增加先增加后减小。主成分分析法、隶属函数分析法、灰色关联度分析法与基于组合赋权的TOPSIS模型两两之间具有良好的相关性,各模型之间相关系数均值为0.465～0.787;基于整体差异组合评价模型得出W0.8N300评价值最高。考虑试验区年际降雨量分布不均,经回归分析拟合得出,当春玉米生育期内灌水量与有效降雨量之和为544 mm、施氮量为260 kg/hm2时,春玉米综合指标评价值最高(1.47),为适宜的春玉米滴灌灌水施肥量。本研究可为沙土地区春玉米滴灌施肥过程中水氮科学管理提供指导依据。