基于多维感知的玉米大田巡检平台设计与试验

为了提高对大田种植玉米生长动态、干旱胁迫和病虫害等方面的智能巡检监测能力，设计了一种基于多维感知的移动巡检平台。首先，对底盘总成的转向系统、驱动系统和控制系统进行设计，并基于Arduino UNO控制器实现了巡检平台的转向及行驶功能。其次，搭建了包括GNSS/INS(Global navigation satellite system/inertial navigation system)组合导航系统、激光雷达(Light detection and ranging, LiDAR)和工业相机的多维感知系统，对感知系统时间同步方案、数据通信结构和信息采集软件进行设计，实现了巡检平台对环境的感知和数据可视化。最后，在玉米大田对巡检平台进行了底盘行驶性能试验和感知系统环境感知试验。试验结果表明：巡检平台左转平均最小转弯半径为2 922 mm,右转平均最小转弯半径为2 736 mm,最大爬坡度大于26.7%,位置PID控制下直线行驶平均速度为0.523 m/s,与期望速度0.5 m/s的误差为4.6%,行驶15 m平均偏移量为0.636 m,平均偏移率为4.24 cm/m,满足田间行驶性能要求...     

基于阿里云的无土栽培营养液信息采集系统

为实现对无土栽培营养液中影响作物生长的各重要因子的精准测量与控制,笔者研制了一种基于阿里云的温室无土栽培营养液信息监测系统。该系统主要包括采集模块、控制模块、云平台和应用终端4个部分。首先利用传感器实时测量营养液的电导率、酸碱度、液温、液位和含氧量等影响因子信息,然后进行数据整合处理,并通过无线通信模块传送至控制模块及阿里云平台进行数据保存,最后通过Web端实时监控营养液各信息变化。研究结果表明,该系统能够实时准确监测营养液的信息,合理反馈供给作物所需营养液信息,达到功能设计要求,而且系统成本低,具有一定的实用价值。     

基于定标模型云共享的奶牛粪水微型NIR现场速测系统

针对还田利用中粪水成分现场获取困难的问题，该研究设计开发了基于定标模型云共享的奶牛粪水微型近红外（Near-Infrared，NIR）现场速测系统，并对系统进行了验证。该系统主要包括微型近红外光谱传感器、云服务器、Android客户端。微型近红外传感器采集被测样品光谱数据，通过蓝牙协议将数据传输给Android客户端，再通过移动网络将光谱数据传送到云服务器；云服务器利用部署在云端的定标模型对接收到光谱数据进行计算、分析得到定量预测结果，并将预测结果回送Android客户端，可以实现总氮（Total Nitrogen，TN）、总磷（Total Phosphorus，TP）、总钾（Total Potassium，TK）、铵态氮（Ammonium Nitrogen，NH4+-N）、硝态氮（Nitrate Nitrogen，NO3--N）、酰胺态氮（Amide Nitrogen，CONH2-N），有效磷（Available Phosphorus，AP）、有效钾（Available Potassium，AK）、有机质（Organic Matter，OM）、pH值共10种粪水成分的快速检测。结果表明：对粪水TN、TP、TK、NH4+-N、NO3--N、CONH2-N、AP、AK、OM、pH值的预测相对误差分别约为9.251%、4.261%、8.238%、8.906%、17.825%、15.123%、9.829%、5.507%、10.558%、2.969%。微型近红外光谱技术结合定标模型云共享能够实现粪水中多种成分的现场速测，完成了定量模型的资源共享，且因微型近红外光谱传感器的便携性、Android客户端的操作简便性、定标模型云共享的低成本和无需用户具备专业知识要求等优点，具有广阔的市场前景和重要的现实应用价值。     

基于激光雷达和Kinect相机点云融合的单木三维重建

为了更好地建立单木三维彩色模型，获得准确表型参数，提出了一种基于Kinect v2相机和激光雷达的单木点云信息融合检测方法。首先由激光雷达采集樱树单木所在区域的完整环境点云，生成点云地图；由Kinect相机采集樱树单木多视角点云得到完整的三维彩色点云；然后以激光雷达点云位置为基准，通过选取对应同名点的方式对2种点云进行初始配准，使点云之间具有良好的初始位置关系，再使用最近点迭代（iterative closest point, ICP）算法对点云进行精配准；最后使用彩色点云对雷达点云进行点云着色融合处理，实现樱树单木的三维重建。结果显示：与只使用Kinect v2相机生成的樱树单木表型参数对比，融合后的樱树单木的株高、冠幅和胸径的平均相对误差分别降低了1.52、6.46和18.17个百分点。研究结果表明，Kinect v2深度彩色相机和激光雷达在单木三维重建上能实现优势互补，提升点云配准精度，同时，既能降低光照气候条件的影响，又能增加测量距离，单木表型参数更准确。     

棉田信息采集云平台建设研究

我国是棉花生产和消费大国,年生产总量和营销量一直是世界首位,但棉花种植环节信息孤岛现象严重,没有实现棉花种植生产过程中信息的采集和融合,传统的手工记录或简单的办公软件操作繁琐、效能低下；近年来,棉花种植生产在病虫害影响下每年损失达 15%～20%,是棉花种植生产的重要影响因素之一。针对这些问题开发了一种棉田信息采集云平台,实现棉花种植生产过程信息的收集、统计和共享。病虫害综合防治是一个复杂的决策问题,采用以隐马尔可夫模型为基础的层次分析法将这一问题分为若干层次逐步进行分析,通过搜索文献以及专家打分的方式,采用1-9及其导数的标度方法对各因素进行量化处理,建立棉田灾害综合防治的层次结构模型。     

温室高架栽培草莓空间姿态识别与采摘点定位方法

采摘目标空间位姿信息缺失和目标定位精度低是影响草莓采摘机器人采摘效果的关键因素之一。为此，本文首先设计了基于颜色信息和卷积神经网络的草莓图像目标定位与分割以及目标点云分割模型；其次，实现了基于图像的草莓可采摘性和遮挡程度识别模型；最后，设计了草莓空间定位和姿态估计模型并实现草莓采摘点定位方法。基于本文方法对完整草莓位姿估计平均误差为4.03%，对遮挡草莓位姿估计平均误差为9.06%，采摘定位综合误差为2.3mm。在实际采摘实验中，采摘成功率为92.6%，平均每个草莓的计算耗时约为92ms，单个草莓采摘动作的执行平均耗时约为5.7s。实验结果表明：本文提出的方法可在温室条件下较准确地估计草莓空间位姿和采摘点，为草莓采摘机器人提供有效的目标定位信息，有效满足实际采摘场景下的需求。     

应用大数据云平台提升生鲜乳运输安全及效率的研究

我国奶业正处于转型升级的关键时期,实时有效地利用大数据、云平台等信息化管理技术,可提高生鲜乳安全生产效率和质量,提升奶业综合竞争力。随着生鲜乳需求量与运输距离的不断提升,从生产牧场至乳品厂之间的质量监管成为生鲜乳安全生产的重要环节,如何高效实现生鲜乳运输车辆调度、运输状态可视化监控、生鲜乳质量实时监控,打通生产乳从生产、运输和乳品厂之间全程安全监管环节,是当前生鲜乳生产和加工企业关注和实践探索的重要方向。为了全程零盲区监管保障生鲜乳质量,本文介绍了如何利用大数据平台,实现生鲜乳运输车辆管理、调拨信息、过程监控、报表中心、后台信息等APP模块管理的互通,打破信息不共享孤岛,贯通牧场与乳品加工厂的信息对接,全程信息调拨、监管实现信息零延误,实时痕迹预警监管的经验做法,为生鲜乳安全生产最后一公里保驾护航。     

基于主成分和云模型的冬小麦种植信息提取研究

在对Sentinel-2卫星遥感影像进行预处理的基础上，利用主成分变化提取小麦主要信息，基于云模型算法开展光谱遥感图像分类。分类时，首先根据训练样本集，由逆向云发生器生成典型小麦的云模型，然后利用云发生器计算出各波段每个象元对小麦地物的平均隶属度，在对各波段的隶属度分析基础上，摒弃含有复杂信息的第1主成分，利用第2主成分和第3主成分信息实现对冬小麦种植空间信息的提取。结果表明，提取小麦种植信息制图精度和用户精度分别为92.78%和99.90%，小麦种植田块的隶属度值因小麦长势和密度的不同有较大的差异，云模型对长势较差、密度较低的小麦像元存在漏分现象。基于云模型的算法精度极高，对小麦地块的识别错分、漏分现象少。该模型有助于冬小麦种植面积的精确提取，对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有重要的支撑作用。      

基于三维点云的番茄植株茎叶分割与表型特征提取

针对当前温室番茄表型参数难以自动获取的问题，研究提出通过对三维点云进行配准、骨架提取以及分割从而自动获取苗期番茄植株株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的方法。首先通过机器人搭载机械臂在温室中自动获取多视角番茄点云，并通过配准得到完整植株点云；对番茄点云利用拉普拉斯收缩的骨架提取算法获取植株骨架，对骨架进行修正后分解为茎秆和叶片子骨架，实现茎秆叶柄分割；再通过基于区域生长的MeanShift聚类方法对叶片和叶柄进行分割；最后通过番茄点云获取株高、茎粗参数，通过骨架测量叶倾角，对叶片点云进行曲面拟合提取叶面积参数。试验结果表明，茎叶分割与叶片分割的精确率、召回率、F1分数和平均总体准确率分别为0.84、0.91、0.87、0.92和0.92、091、0.91、0.93。株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的提取值与人工测量值的决定系数分别为0.97、0.53、0.90和0.87，均方根误差分别为1.40 cm、1.52 mm、5.14°和37.56 cm2。结果表明该研究方法与人工测量值具有较强的相关性，可以为温室番茄的高通量自动化表型测量提供技术支持。     

物联网和PLC技术在鱼菜共生系统中的应用

物联网技术作为工业4.0的核心,成为全球的热点词汇。中国作为一个农业大国,在农业生产上,我们需要引用新型的技术,在有限的资源构造出消耗少、避污染、成本低、可量产的生产模式。本文介绍了物联网IOT技术结合西门子S7-1500控制器、Node-RED等物联网工具,连接传感器与PC站组成一套PLC控制的鱼菜共生系统。以TIA Portal作为编程组态软件,对传感器和被控对象进行组态、测试,对系统进行电气设计,组装外部控制系统电气柜,实现对鱼菜共生系统的自动控制。该设计改变了传统高密度养殖模式,是新型仿自然的种养一体复合农业模式,具有低能耗、高产出、高利润、产品好、无污染的特点。