智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

香蕉新品种‘南天红’

香蕉新品种‘南天红’由‘南天黄’的自然突变选育而成。假茎平均高度2.59 m，幼树假茎外表面暗红色，抽蕾后转绿。雄花苞片外表面常为深红色，花苞卷曲，常不脱落；从种植到收获11 ~ 13个月，单株产量25 kg，品质好。中高抗香蕉枯萎病4号小种，采用配套的栽培技术可在所有香蕉种植区推广。     

杏树采摘后的管理

杏树采摘后管理至关重要,关系到翌年果实的丰产,采摘后加强土肥水管理、整形修剪、病虫害防治、清洁田园等措施,能增加杏树营养积累,尽快恢复树势,保证树体正常生长。     

防止温州蜜柑采后大量落叶的办法

温州蜜柑采果后,由于突然间改变了树形及养料分布的平衡,容易产生大量落叶而来年树势弱,许多果农为此十分头痛。因此,预防温柑采果后大量落叶是保证树体年年高产稳产的基础。可以采用的保叶措施有:     

畦面种香蕉 水沟养青虾立体种养效益高

利用香蕉田沟养青虾是一项新兴的水产养殖业，是有机结合养殖业与种植业的一种高效生产模式，具有节水、节肥、节地、投资少、管理方便、经济效益高等特点。大力发展香蕉田养青虾，对调整农村产业结构，发展农村经济，增加农民收入，丰富城乡人民的“菜蓝子”，具有重要作用。一、养虾蕉田的选择和准备养殖青虾的蕉田，应选择水源充足、水质良好、无污染、进排水方便，保水性能好、交通比较方便的田块。在香蕉田四周离田埂1.5～2米处开挖一条环沟，在每两行行距之间开挖田间沟，田间沟与环沟相连。环沟和田间沟的沟宽为1.5米，深1.2～1.5米…     

采棉机作业技术规程

机械化采棉技术是我国植棉史上一次大的历史飞跃。在棉花生产过程中棉花采摘的劳动强度最大、投入的劳力最多、工作期最长,实现机械采收, 可大大提高劳动生产率,减轻职工负担,缩短采收期时间。为了更好地发挥机械效率,做到适时采收, 提高效率,保证质量,就必须对机械的技术状态、田间的作业准备、作业质量要求及人员等方面做出相关规定,做到各方面协调一致,统筹安排,使机采作业按规程进行。