基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积（dynamic snake convolution,DSConv）,增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络（path aggregation network,PANet）替换为加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）,强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块（simple attention module,SimAM）,提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率（precision,P）、召回率（recall,R）、平均精确率均值（mean average precision,mAP）、F1得分（F1 score,F1）分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。     

串番茄采摘末端执行器的设计与夹持实验

基于串番茄生长特性和采摘要求,设计了一种适应于采摘成串番茄的末端执行器。基于螺旋理论,建立了夹持接触力学模型,分析了夹持的力封闭性;同时,建立了稳定夹持模型,对夹指的可靠夹持力进行了分析,得出夹持力F≥8.24N。制作了物理样机,并对直径为3~8mm的串番茄母枝进行了负重干扰性能的夹持实验,实验结果表明:夹指所能承受的动态负重随母枝直径的增大而增大,最小动态负重为1.015kg,完全满足采摘串番茄时的夹持能力需求。     

不同播期夏播小豆产量性能动态指标与光温水效应

为探讨光、温、水等气象因子对夏播小豆产量的影响,达到合理利用气象资源、进一步挖掘小豆增产潜力的目的,以中晚熟小豆品种花小豆(V1)和中早熟品系德红5261(V2)为材料,设T1(6月17日)、T2(6月22日)、T3(6月27日)、T4(7月2日)和T5(7月7日)5个播期,形成不同的光、温、水生长环境,对夏播小豆产量...     

基于OFDM-MIMO移动通信模型的采摘机器人设计

为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。     

基于槽型凸轮传动的蓝莓采摘机设计与试验

为改善机械采摘蓝莓的果品质量,设计了基于槽型凸轮传动的蓝莓采摘机。样机关键零部件设计包括驱动元件计算与选择、传动系统减速比分配、凸轮运动曲线计算等,采用反转法推导凸轮廓形曲线,利用角分线法设计采摘系统末端执行装置。在ADAMS中建立采摘机模型,搭建仿真环境对采摘机进行动力学分析,研究凸轮设计参数、各杆件长度、驱动元件转速对采摘传动装置的影响。在种植园进行蓝莓采摘试验,得到槽型凸轮采摘机采摘效率4.6 kg/min、未成熟果实脱落率3.2%、成熟果实采净率83%、果实损坏率3.1%,对比分析得出:槽型凸轮采摘机的采果质量优于牵引式采摘机,采摘效率是人工采摘效率的13倍。     

气动球果采摘柔性手爪设计与实验

针对球形果实采摘问题,采用气动多向弯曲柔性驱动器设计了2种规格带有回转腕部功能的多自由度3指采摘柔性手爪.该采摘柔性手爪采用中心对称结构,其柔性手指与驱动器复合一体,在气压下可产生贴合球果表面的弧状变形,3指协同配合运动抓取球果,并通过腕部旋扭分离方式完成采摘.研究了“刚-柔耦合”驱动器的材料和制造工艺,建立了柔性驱动...     

基于标记的极半径极值红枣形状识别方法

形状是分级的最重要参数之一,本文采用标记法对红枣形状进行了识别。通过图像预处理获取红枣二值图像,通过边界追踪获取目标边界笛卡尔坐标,并将其转化为极坐标,对目标图像进行缩放旋转使均值圆成为基线,切割的4部分边界曲线能完整表达。对边界曲线进行多项式拟合,获取极值点坐标,将其映射回被拟合曲线上,获取对应极值点坐标。若两极小极半径差值大于阈值,则红枣畸形;若两极大极半径附近区域极半径过渡平缓,判红枣为规整,否则为较规整。取53粒红枣进行检测,其中16粒畸形,17粒较规整,20粒规整。检测结果表明:畸形枣识别准确率达100%,较规整枣的识别准确率94%,规整枣识别准确率95%,可基本满足红枣分级系统精度的要求。     

荔枝采摘器优化设计与仿真

为改善荔枝的采摘条件,提高其采摘效率,通过分析荔枝的栽培生长特性,设计了一种简易且不伤果的荔枝串果采摘器具;建立了采摘器剪切运动和剪切力模型,利用Matlab进行了结构参数优化;应用Adams和AN-SYS构建了采摘器虚拟样机及有限元模型,进行了运动仿真分析和强度分析,验证了采摘器整体设计和结构参数的合理性。采摘试验表明,采摘器样机可快速采摘且柔性接果。     

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验

油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。