基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术

为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention, CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切...     

宿根蔗补种机均匀排种控制系统设计与试验

为了实现排种的均匀稳定，针对预切种式宿根蔗补种的难题，设计了一种宿根蔗补种机均匀排种控制系统，由辊耙、理蔗压板、种箱以及电控系统等组成。通过运用EDEM对排种机构的排种过程进行仿真分析及虚拟试验，探讨了系统主要工作参数对排种性能的影响，对机构进行了优化设计。通过单因素试验及Box-Behnken响应面正交试验，研究了辊耙角速度、理蔗压板压力、种箱内蔗种数量、理蔗压板活动角对排种均匀度的影响规律，建立了排种机构排种性能的响应面方程，构建了排种系统参数调节的控制模型和控制算法。以种箱内蔗种数量作为控制器输入量，控制器通过自动调整辊耙角速度和理蔗压板压力来控制排种系统排种过程的均匀性。试验结果表明，应用参数自调节排种控制系统进行排种作业时，排种合格率为94.44%,与未应用参数自调节的排种系统相比提高8.88个百分点；排种均匀度为0.46段²。研究可为提高甘蔗宿根补种的均匀性及稳定性提供技术支持。