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991.
刘勇 《农业装备与车辆工程》2022,60(2):114-116
分析管道运输在当今社会生活中的重要性,提出了一种轮式可变径管道机器人机械结构和控制系统总体方案,能够适应机器人对120~220 mm管径变化的需求.设计了管道机器人驱动装置和自适应调节机构,同时设计了管道机器人的控制系统.该控制系统上采用了上、下位机控制方式,下位机以Arduino单片机为中央控制器,上位机使用LabV... 相似文献
992.
杭华 《农业装备与车辆工程》2022,60(2):140-142
加工钛合金Ti6Al4V时,常规切削的性能往往不能满足要求.鉴于此,比较了不同条件下加工Ti6Al4V的切削加工性能,研究超声振动切削钛合金机理.结果表明,积屑瘤增长阶段,随着速度的升高,积屑瘤逐渐变大,但积屑瘤并不会随速度的增加而无限增大,当积屑瘤增大到一个极限值时会随着速度的增加而逐渐减小.与常规切削相比,在积屑瘤... 相似文献
993.
994.
柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据,针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题,该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强,然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测,该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA),从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT(contextual transformer,CT)模块,融合静态和动态上下文表征特征,从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值(mean average precision,mAP)相较于原始模型增加了4.1个百分点,达到91.1%,满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署,试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求,总体的检测精度达到94.4%,为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。 相似文献
995.
群猪检测是现代化猪场智慧管理的关键环节。针对群猪计数过程中,小目标或被遮挡的猪只个体易漏检的问题,该研究提出了基于多尺度融合注意力机制的群猪检测方法。首先基于YOLOv7模型构建了群猪目标检测网络YOLOpig,该网络设计了融合注意力机制的小目标尺度检测网络结构,并基于残差思想优化了最大池化卷积模块,实现了对被遮挡与小目标猪只个体的准确检测;其次结合GradCAM算法进行猪只检测信息的特征可视化,验证群猪检测试验特征提取的有效性。最后使用目标跟踪算法StrongSORT实现猪只个体的准确跟踪,为猪只的检测任务提供身份信息。研究以育肥阶段的长白猪为测试对象,基于不同视角采集的视频数据集进行测试,验证了YOLOpig网络结合StongSORT算法的准确性和实时性。试验结果表明,该研究提出的YOLOpig模型精确率、召回率及平均精度分别为90.4%、85.5%和92.4%,相较于基础YOLOv7模型平均精度提高了5.1个百分点,检测速度提升7.14%,比YOLOv5、YOLOv7tiny和YOLOv8n 3种模型的平均精度分别提高了12.1、16.8和5.7个百分点,该文模型可以实现群猪的有... 相似文献
996.
997.
998.
999.
1000.
牵引附着性能是拖拉机最重要的性能之一,多年的研究表明,要提高牵引附着性能,进行保护性耕作,改善车辆在松软地面的通过性能,新的行走机构或装置就成为目前国内外研究的主要趋向。为此,介绍了国内外行走机构研究的现状,并指出了现存问题和今后发展的趋势。 相似文献