梯形组合刀盘设计及作业性能试验

针对免耕播种机开沟器工作中容易出现缠草堵塞、草土混杂及干湿土混杂影响播种质量的问题,设计了一种新型梯形组合刀盘,制作了试验装置,并进行了土槽和田间试验。试验表明:梯形组合刀盘在秸秆覆盖量不大于1.2kg/m2时,通过性满足要求;梯形组合刀盘工作时组合刀盘和开沟器先后开出"W"沟和"V"沟,草土分离系数达95%,干湿土分离系数可达91.7%。梯形组合刀盘破茬防堵性能可靠,实现了草土分离及干湿土分离,可为种子萌发及出苗创造良好条件。     

幼树靶标探测器设计与试验

针对果园对靶喷药中幼树靶标难以精准探测的难题,该文基于红外传感器设计了幼树靶标探测器,该探测器能同时探测喷药机两侧果树树干,根据用户设置的喷雾宽度和延迟距离等参数计算出靶标喷雾位置,并准确控制电磁阀开闭以进行对靶喷药。实验室试验表明,在传感器探测范围内探测距离和树干直径对探测器探测准确性几乎没有影响,速度对探测准确性有微小量影响,速度不大于1m/s时喷雾总宽度计算精度不小于96.1%。果园试验表明,行走速度不大于0.94m/s时,幼树靶标探测器能100%探测到树干并准确计算出喷雾位置和喷雾宽度。     

基于K-means聚类和RF算法的葡萄霜霉病检测分级方法

针对自然环境复杂背景下葡萄霜霉病检测分级困难的问题,提出了一种基于语义分割结合K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法,实现对葡萄霜霉病快速分级。构建了葡萄霜霉病数据集,采用HRNet v2+OCR网络建立葡萄叶片语义分割模型,提取复杂环境下葡萄叶片;采用K-means聚类算法将葡萄叶片分解为若干子区域图像,并标记少量数据集进行随机森林算法学习,实现葡萄叶片病斑分割与提取;同时在叶片提取和病斑提取过程中,设计一种像素尺寸变换方法,解决图像分辨率引起的精度低问题。基于HRNet v2+OCR网络的葡萄叶片分割模型的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%;融合K-means聚类和随机森林(RF)算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%、96.97%和92.98%。研究结果表明,基于K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法能够准确地分割自然环境复杂背景下的葡萄叶片和葡萄霜霉病病斑,并实现葡萄霜霉病分级,为葡萄霜霉病精准防治提供了方法和...     

玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统研究

针对玉米精密播种粒距偏差导致播量分布不均匀的问题,设计了玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统。该系统主要由车载计算机、排种监测ECU及相关传感器组成,设计了上位机监测软件和基于移动平均粒距在线监测的下位机程序,通过监测玉米精密播种作业过程中的粒距及其误差,完成漏播预警。首先,设计并进行了排种计数监测精度试验,结果表明,在模拟车速3～12 km/h范围内,以1 km/h递增变化的10个车速下,系统对指夹式排种器和气吸式排种器的排种计数监测平均准确率分别为99.12%、99.71%,标准差分别为0.52%、0.44%,总体排种计数监测误差平均值小于1%。其次,基于高速摄像的播种粒距测量试验台进行了实验室环境下的粒距监测精度试验,采用指夹式排种器进行排种,目标粒距为25 cm,在车速3～12 km/h范围内,以1 km/h为间隔的10个车速下,系统对粒距监测误差绝对值的平均值为2.34 cm,标准差为2.56 cm。针对试验结果存在较多的随机异常点问题,采用移动平均滤波对监测粒距进行分析,得出粒距监测误差绝对值的平均值为0.79 cm,标准差为0.62 cm,单车速下对应的粒距监测误差绝对值的平均值最大为1.69 cm,标准差为0.23 cm,经移动平均滤波处理后,粒距误差异常点明显减少,系统粒距监测误差小于2.00 cm。最后,基于气吸式玉米精密播种机设计了试验样机,设置播种车速为5.49、8.49 km/h,目标粒距为25 cm,进行了田间播种粒距监测精度试验,分别采集350个连续的出苗粒距进行对比分析,结果表明,与出苗粒距移动平均值相比,系统粒距监测误差的平均值分别为1.84、2.22 cm,标准差分别为1.61、2.13 cm,粒距监测值曲线与出苗粒距移动平均值曲线的变化趋势基本相同。     

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。     

喷杆式施药机对行喷雾控制系统设计与试验

针对现有大田喷杆式施药机喷雾过程中喷头无法精准对行喷施造成农药浪费的问题,基于机器视觉技术设计了喷杆式施药机对行喷雾控制系统。该系统包括作物行中心线位置提取上位机软件和电动喷杆控制系统,利用工业相机获取作物行RGB图像,采用G-RTG-BT算法及形态学处理实现作物行分割,基于改进的垂直投影法获取作物行中心线,利用坐标系转换实现将作物行中心线位置信息转化为喷杆横向偏移量,并经RS2 3 2串口传输至ATMega1 6控制器,控制推杆电机带动喷杆在滑轨上左右移动,借助位移传感器实时监测喷杆移动距离,以实现作物行追踪和对行喷雾控制。实验室和田间试验表明:改进的作物行中心线提取算法平均耗时12.51ms,喷杆横向偏移量计算误差小于0.44cm;电动喷杆右移最大误差0.3cm,左移最大误差0.5cm;小车速度为0.26m/s时,对倾角为5°、10°、15°模拟作物行的最大对行误差分别为3.22、2.86、2.51cm;小车速度为0.2 4 m/s,最大偏移1 4.0 2 cm时,对田间玉米幼苗的对行喷雾最大误差为4.8 6 cm,为实现作物行追踪和对行喷雾控制提供了一种有效的解决方案。     

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。     

基于仿生学原理的新型电子驱鼠器的设计与开发

基于仿生学原理,运用现代集成电路技术,设计和开发了一款新型电子驱鼠器.该驱鼠器主要包括超声波和音频两大模块.系统经过仿真、测试和现场试验表明:该驱鼠器工作稳定.     

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。