基于数据融合的玉米种子内部机械裂纹检测方法

为深入研究玉米种子脱粒和输送等环节中产生的内部裂纹机理和检测技术,该文在体视显微检测基础上提出了基于融合技术的边缘检测方法。该方法采用改进的数学形态学方法和传统Sobel边缘检测算子对损伤玉米种子图像进行边缘检测,建立相应的融合规则,将2种方法检测出来的图像边缘进行基于小波变换的融合处理,并从新图像中提取玉米种子内部机械损伤的特征信息。结果表明,该检测方法结合了2种边缘检测方法的优点,有效提高了边缘检测准确性,在准确提取玉米种子内部裂纹特征同时能有效降低噪声,较单一边缘检测算法有更好的效果。     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。     

精密播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统研究

为实现精密播种作业中播种下压力和播深的实时监控和质量评价,设计了一种多行播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统。系统采用基于角度和轴销传感器的播深和下压力测量装置,优化设计了液压驱动和分区控制的气压驱动装置,开发了基于Co De Sys(Controlled development system)编程环境的智能终端交互界面和ECU(Electronic control unit)控制程序,实现了基于CAN总线通信的作业参数监测控制和质量评价。通过搭建的室内试验台完成了播深和下压力静态建模试验,建立了适应不同设定播深的下压力测量模型。分区控制系统响应测试试验表明,在调节范围(0. 2～0. 6 MPa)内,系统超调量低于5. 97%;响应时间与控制行数和设定气压正相关;在设定气压(0. 1～0. 6 MPa)范围内,6行播种机调节时间不超过2. 35 s。为测试系统工作性能,在25、50、75 mm 3种设定播深下,对左区控制(600 N)、右区控制(300 N)、机械调节和自重调节4种控制方式进行了田间性能试验。土壤压实和播种下压力控制效果试验表明,主动分区控制方式可实现更为稳定的土壤紧实度,且在浅旋地块环境下,右区控制方式可达到最优的下压力稳定性,其控制合格率不小于95. 78%;播深控制效果试验表明,随着设定播深的增大,播深质量显著降低,在设定播深25～75 mm范围内,左区控制、右区控制、机械调节和自重调节对应的最小播深合格率分别为91. 92%、92. 53%、70. 44%和58. 72%,对应的最大标准差分别为2. 22、3. 11、3. 69、7. 70 mm,对应的最大变异系数分别为3. 52%、4. 40%、4. 96%和14. 01%。相比机械调节和自重调节,分区控制系统提高了单体下压力和播深稳定性。     

玉米定向种子带恒张力卷绕系统自适应模糊PID控制

在玉米定向种子带的卷绕过程中,种子带的张力控制影响到种子带的质量。为此依据玉米定向种子带的要求,建立恒张力卷绕系统的传递函数,利用模糊控制技术实现玉米种子带的恒张力卷绕控制,创建了模糊自适应PID控制器,利用Matlab对其进行仿真,得到了较为合理的模糊控制算法,并将模糊控制算法通过西门子S7-200型PLC为核心的硬件控制电路应用于实际的张力控制,并进行了实际的卷绕试验。试验结果表明:模糊PID控制器与传统PID控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,张力产生阶跃时,系统过渡时间约为2 s,超调量在1.2%内,能够较好地满足种子带的卷绕要求。     

基于Fluent的大豆脱粒机旋风分离器模拟与优化

为了对大豆脱粒过程中未脱净荚果进行有效的分选、回收并进行二次脱粒,在已设计的有吊桶旋风分离器基础上,利用Fluent软件对有、无吊桶2种模型进行对比试验,结果显示2种模型压降无明显差异,有吊桶旋风分离器分离效率更高。建立了吊桶长度、吊桶直径两因素同逃逸时间、损失率及压降的数学关系模型,模拟试验结果表明：吊桶直径主要影响螺旋上升气流速度,吊桶长度主要影响入口区域气流场分布,确定吊桶最佳参数为长度94mm,直径为196mm,以该参数改进的模型进行试验验证,结果表明损失率降低为2.2%。     

基于深度学习的杂草识别方法研究进展

伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分,而且还是多种病虫害的中间寄主,成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展,杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程,分析用于深度学习不同硬件的优缺点,阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤;并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大,目前无通用数据集,杂草、作物相互遮挡,光照环境复杂,机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。     

考虑喷雾高度的大田蔬菜对靶喷雾系统设计与试验

针对喷雾高度影响大田对靶喷雾准确性问题,该研究设计了融合喷雾高度的大田蔬菜对靶喷雾系统,适用于株间距大、冠层尺寸小的作物。介绍了大田蔬菜对靶喷雾系统的结构组成及工作原理,根据对靶喷雾作业环节的滞后特性,建立对靶喷雾滞后模型,提出融合靶标位置、靶标大小、喷雾机作业速度和喷雾高度的对靶喷雾控制方法,基于C37控制器设计了稳压喷雾系统和对靶喷雾控制系统,并进行试验验证。不同喷雾高度对靶试验结果表明,在作业速度为0.52 m/s的情况下,融合喷雾高度的对靶喷雾平均绝对误差和均方根误差分别不高于3.63和4.26 cm,比未融合喷雾高度的平均绝对误差平均减小4.30 cm,均方根误差平均减小4.57 cm,有效喷施率不低于92.6%,验证了融合喷雾高度对靶喷雾的可行性。田间试验结果表明,随着作业速度的增加,对靶喷雾有效喷施率和平均有效覆盖率下降。在作业速度不大于0.49 m/s时,对靶喷雾有效喷施率为93.5%,平均有效覆盖率为80.2%。较于连续喷雾方式,对靶喷雾节药率可达33.8%,可满足大田株间距大、冠层尺寸小的作物对靶植保作业需求。     

温室智能装备系列之一百 在线探测温室大棚暴雪厚度实时传感系统的开发

暴雪天气对温室大棚的损坏来自于积雪过多沉积未能及时清除,导致短时间内温室大棚结构荷载过大而发生坍塌。基于上述问题,研究开发了一种在线探测温室大棚暴雪厚度的实时传感系统,该系统将可以和预设阈值的实时扫雪控制系统一起运行,避免暴雪给温室结构带来的破坏。     

玉米自动化考种过程的粘连籽粒图像分割

针对玉米自动化考种过程籽粒粘连导致穗粒数统计准确率低的问题,提出一种遗传算法(GA)与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的分割方法(GA+改进PCNN),对粘连玉米籽粒图像的分割问题进行研究。采用数学形态学和wiener滤波对待分割图像去噪,基于小波变换进行多图像融合得到新图像;利用遗传算法寻找改进PCNN模型中参数β、αE和VE的最优解并进行图像分割。结果表明:1)本研究方法对粘连玉米籽粒的分割准确率为98%;2)本研究方法的交叉熵、区域内部均匀性、形状测度维和区域对比度指标依次为0.079 4、0.975 4、0.878 5和0.869 2,总体优于OTSU、改进分水岭、迭代法全局阈值和未改进PCNN分割算法;3)本研究方法的单幅图像处理时间为22.07s,用时长于各比较算法,但分割效果最理想。     

大豆脱粒机气力清选循环装置研制与性能试验

为提高大豆脱粒机的清选效果、降低脱粒损失与含杂率,该文利用农业物料漂浮速度试验台测得了大豆脱出物的漂浮速度:完好豆粒9.18～11.61m/s,瘪粒及豆瓣6.14～7.74m/s,未脱净豆荚3.81～5.48m/s,短硬茎杆2.53～4.04m/s,碎秸秆和荚壳1.95～3.75m/s;并根据漂移速度试验结果研制了气力式清选装置和旋风式杂余分离、循环装置并进行了性能试验。性能试验表明,改进的大豆脱粒机最佳风机转速526～611r/min、振动筛频率276～320Hz时,大豆清选后秸秆含杂率和清选损失率分别为0.70%和0.30%～0.32%。研究结果为优化大豆脱粒机气力清选系统设计、提高大豆脱粒机性能提供参考。