基于开沟施肥的撒肥圆盘设计与试验

针对传统果树开沟施肥机存在的肥料分布不均问题,设计了一种基于开沟施肥的撒肥圆盘。首先,建立撒肥圆盘的三维模型,对肥料颗粒在撒肥圆盘上的受力和运动进行分析,建立肥料颗粒的运动方程;通过离散元软件建立仿真模型,以撒肥圆盘的盘面倾角、母线极角、肥盘转速为试验因素,以肥料分布均匀性变异系数、施肥量偏差为实验指标,开展二次旋转正交组合试验。对撒肥圆盘的施肥效果进行仿真分析,结果表明：颗粒肥料在盘面倾角为0°、母线极角为120°、肥盘转速为72r/min时,肥料分布均匀性变异系数为14.42%,施肥质量偏差为4.50%,肥料分布均匀性较好,能够满足果树施肥的要求,可为撒肥圆盘在开沟施肥中的应用提供理论参考。     

基于YOLOv5的核桃品种识别与定位

为实现对不同品种核桃的分类与定位,提出一种基于深度学习的核桃检测方法。首先,以新疆南疆地区主产的三种核桃为对象进行图像采集,并对图像进行翻转、裁剪、去噪、光照变换等操作制作核桃数据集;然后,采用基于YOLOv5的检测模型进行试验,并与YOLOv3、YOLOv4和Faster RCNN算法进行比较。结果表明,基于YOLOv5的模型对新2、新光和温185核桃检测的平均精度均值分别为99.5%、98.4%和97.1%,单幅图像检测耗时为7 ms。在相同数据集、相同试验环境下,该模型的检测速度是Faster RCNN的7倍,该模型的检测精度比YOLOv4高2.8%且模型大小仅为YOLOv4的1/14。试验结果表明,基于YOLOv5的核桃检测方法在检测精度和速度上是所有对比算法中最高的,适合本研究的检测需求,可为机器人自主分拣核桃提供研究基础。     

基于Pro/E的打瓜取籽机关键机构设计

打瓜取籽机的关键机构如破碎滚筒、曲柄机构、清选机构等的参数设计在打瓜机设计中占有重要的地位,合理的参数设计可以使打瓜机籽瓤分离好、瓜子破损率减小、质量好、效率提高,并延长机器使用寿命。文章以振动筛式打瓜取籽机为例利用Pro E软件对其关键机构设计建模并利用ADAMS进行仿真分析,以对研制物理样机提供可靠的参考和依据。