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植物工厂中多采用立体栽培架进行育苗与栽培,立体栽培架上的栽培床搬运是其中重要一环。目前,栽培床多为人工搬运,存在劳动强度大、自动化水平低等问题。针对此问题,该研究研制了一种多功能作业平台,可实现自主循迹、定位和栽培床的自动搬运和输送。根据栽培床质量和立体栽培架高度要求,设计了升降机构,并确定了关键参数;研究了栽培床自动对接和自动输送机构,实现了栽培床的自动装卸;确定了基于RFID(Radio Frequency Identification)传感器的定位系统方案。采用STM32单片机作为自动控制系统的主控制器,自动控制系统主要包括导航系统、定位系统、通信系统、行走系统、升降系统、自动对接系统和自动输送系统等部分,并基于Android平台设计了人机交互界面,通过设置相应指令实时监控多功能作业平台的运动状态和作业参数。为评价多功能作业平台作业效果,以升降机构高度范围、前后定位偏差、高度定位偏差和平台与立体栽培架对接成功率为试验指标,进行了性能试验。试验结果表明,多功能作业平台升降高度范围为833~2 460 mm,前后定位偏差小于9 mm,高度定位偏差小于5 mm,对接成功率不小于96%,满足作业要求。该研究为进一步提高植物工厂立体栽培自动化水平提供了参考。 相似文献
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针对基于圆周电磁振动的玉米种子定向排序输送装置的优化缺乏理论指导的问题,该文以角振幅θ0、玉米种子所处圆周半径r以及正向圆周运动角速度θ?为主要参数,采用柱坐标系对圆周电磁振动下单粒玉米种子的运动特性进行了理论研究和试验分析,得到以下结果:1)玉米种子相对运动特性表现为:其正向圆周运动、反向圆周运动、抛掷运动和离心运动都有着与之对应的临界角振幅(θ01、θ02、θ03和θ04),其中θ01θ02θ03,θ03为0.012 9 rad不变,θ01、θ02和θ04随玉米种子所处圆周半径r的增大而减小;2)玉米种子自身运动特性表现为:只有当胚面朝上时,玉米种子才表现出通过自身运动使尖端朝向与圆周运动切线方向一致的规律;3)圆周电磁振动器的最佳工作角振幅为0.008 rad,此时无论胚面朝上或朝下,玉米种子正向圆周运动角速度θ?均达到最大(胚面朝上时4.15°/s、胚面朝下时4.03°/s)。该研究丰富了圆周电磁振动下物料的运动理论,为玉米种子定向排序输送装置的优化提供了理论基础。 相似文献
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针对实际电磁振动定向装置进行多因数多水平试验研究时存在周期长、受加工精度影响大等问题,利用ADAMS等软件建立参数化的玉米种子电磁振动定向装置和种子仿真模型,通过试验测定玉米种子与定向滑槽之间的接触参数,系统定义玉米种子与定向滑槽之间的接触。从振动分析、接触力和模型振动效果3方面对该模型进行验证。结果表明:该电磁振动定向装置和玉米种子的仿真模型振动效果符合实际,接触的定义准确,激振力与振幅线性相关,符合实际弹簧片变形规律和电磁振动理论,可以用来代替实际电磁振动装置进行电磁振动下玉米种子姿态翻转与定向传输的模拟仿真试验和优化试验。 相似文献
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设计了由机架、液压站、行走机构、弓齿脱粒机构及葡萄果串藤架组成的酿酒葡萄篱架梳脱运动试验台,通过螺旋对辊、两侧梳脱装置的空间位置、对辊转速和行进速度等关键参数的调节,可进行柔性梳脱装置的试验,研究运动中柔性弓齿梳脱作业机理和各因素对梳脱的影响。通过脱粒过程运动学、动力学分析,研究了影响酿酒葡萄运动梳脱效果的主要因素为行进速度、对辊转速和弓齿螺旋角。在室内进行正交试验,结果表明,行进速度和对辊转速对脱粒率有一定影响,弓齿螺旋角的影响不显著,对辊转速从200 r/min增加到300 r/min,脱净率从75.7%提升到了92%,行进速度从0.4 m/s增加到0.7 m/s,脱净率从94.7%降低到78%;对于破损率,3个因素均不显著,约为20%左右。 相似文献
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植物工厂中移动平台导引系统的路径校正控制方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在植物工厂的物料自动化运送中,自动导航系统非常重要。为此,针对移动平台在行驶过程中出现偏离误差较大的问题,采用磁感应传感器搭建导航系统,并对采样信号进行插值处理,并采用模糊控制方法。通过Simulink对信号采集过程进行仿真分析与优化,得到了较为合理的模糊控制算法,建立了一套路径校正的系统。利用STM32系列单片机搭建了控制系统,并进行了道路行驶试验。试验结果表明:该系统能够对行驶路径进行校正和追踪,模糊校正的直线行驶能力提高了20.13%,稳定性提高了17.24%,均值直线行驶偏差μ控制在5 mm以内,具有较高的精度和稳定性。 相似文献
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作物株间机械除草技术的研究现状 总被引:8,自引:0,他引:8
作物行间除草技术和装备已趋于成熟,而株间除草技术由于受到作物识别与定位技术的限制,至今仍是一个研究热点。为此,针对株间机械除草,国内外均从纯机械的株间除草机开始研究,后得益于传感器技术和计算机技术的发展,自动控制逐渐得以应用。目前,研究最多的是基于机器视觉和GPS导航的株间除草技术,而作物识别与定位依然是研究的关键点和难点。未来将着力研究用于杂草和作物检测的传感器技术,并利用"互联网+"、大数据、云计算等技术,以期实现作物株间除草的在线控制,进而实现全过程自动化。 相似文献
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为了实现葡萄硬枝嫁接苗木切削面粗糙度的检测,该文基于光切法测量原理,搭建了切削面粗糙度图像检测系统,研究了特征提取的图像检测算法。为获取较长的取样长度,采用了图像拼接技术,并提出了一种自动制取匹配模板的方法,拼接算法测试结果表明:每多拼接一幅粗糙度特征图像,运行时间平均增加1.104 s,取样长度平均增加1 131.77μm;采用了模糊集合理论对拼接后的粗糙度特征图像进行灰度变换,可以有效保证图像分割后单侧边缘的完整;采用了人机交互的方式对粗糙度特征二值图像像素进行区域操作,可以滤除因切削面自身含有的导管腔、管胞腔而导致的缺陷轮廓,从而提高粗糙度计算的准确度;提出了一种逐列遍历图像提取单侧边缘的方法,通过对单侧边缘进行计算,可以得到粗糙度高度参数Ra与Rz的值。将该粗糙度图像检测算法与基恩士VK-X200形状测量激光显微系统进行了粗糙度检测对比试验,结果表明,该文提出的粗糙度图像检测算法测得Ra的相对误差为6.73%,在测量误差允许范围内,该文基于光切法测量原理的图像检测算法,用于检测葡萄硬枝嫁接苗木切削面粗糙度,具有较高的精度和良好的可行性,为进一步研究切削参数对切削面粗糙度以及对苗木嫁接成活率的影响提供了技术支撑。 相似文献
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