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摘要:在經(jīng)歷了長期的摸索和積累后，全球采摘機(jī)器人的產(chǎn)品化進(jìn)程正在不斷加速,。隨著我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)采摘機(jī)器人需求的快速剛性化，眾多企業(yè)紛紛加入,，生產(chǎn)銷售逐步展開，但作業(yè)效率不足已成為其全面產(chǎn)業(yè)化和生產(chǎn)應(yīng)用的核心障礙。本文在分析我國采摘機(jī)器人效率現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,，歸納了機(jī)器人采摘的提效技術(shù)模式和多臂化途徑,，指出了國內(nèi)外采摘機(jī)器人多臂高速并行的發(fā)展態(tài)勢(shì),。在總結(jié)多臂采摘機(jī)器人臂型設(shè)計(jì)、視覺技術(shù),、任務(wù)與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,，提出了采摘機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展趨勢(shì)與目標(biāo)，認(rèn)為從手眼高精準(zhǔn)向綜合強(qiáng)容差,、從專用定制化向通用模塊化,、從專業(yè)性裝備向用戶型產(chǎn)品發(fā)展是采摘機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)走向,。

摘要:在設(shè)施番茄種植環(huán)境中,，果實(shí)重疊遮擋等情況會(huì)影響識(shí)別精度。因此,，本文提出了一種基于YOLACT的實(shí)例分割模型,，提高識(shí)別精度。首先,，對(duì)果實(shí)重疊遮擋的類別進(jìn)行細(xì)分并增加該類數(shù)據(jù)集,，從而接近真實(shí)采摘場(chǎng)景，并在采摘決策中改善重疊遮擋對(duì)識(shí)別精度的影響,；其次,，采用Simple Cope-Paste數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法提高了模型的泛化能力，降低了環(huán)境因素對(duì)實(shí)例分割效果的干擾,；然后,，在YOLACT基礎(chǔ)上，引用多尺度特征提取技術(shù)克服了單一尺度特征提取的局限性,，并降低了模型復(fù)雜度,；最后，引入Swin Transformer中的Swin-S注意力機(jī)制,，優(yōu)化了模型對(duì)于番茄實(shí)例分割的細(xì)節(jié)特征提取效果,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型能夠一定程度上緩解分割結(jié)果中出現(xiàn)的漏檢,、誤檢問題,，其目標(biāo)檢測(cè)平均精度為93.9%，相比于YOLACT,、YOLO v8-x,、Mask R-CNN、InstaBoost分別提升10.4,、4.5,、16.3,、3.9個(gè)百分點(diǎn),；平均分割精度為80.6%，相比于上述模型分別提升4.8,、1.5,、7.3,、4.3個(gè)百分點(diǎn)；推理速度為25.6f/s,。該模型綜合性能有較強(qiáng)的魯棒性,，兼顧了精度與速度，可為番茄采摘機(jī)器人完成視覺任務(wù)提供參考,。

摘要:為解決現(xiàn)有接觸式果徑測(cè)量過程耗時(shí),，長時(shí)間測(cè)量精度容易受試驗(yàn)人員主觀影響的問題,，結(jié)合機(jī)械設(shè)計(jì)、串口通信,、自動(dòng)控制等技術(shù)設(shè)計(jì)了一款手持式樹上蘋果果徑測(cè)量系統(tǒng),。該系統(tǒng)由手持式果徑測(cè)量工具和數(shù)據(jù)接收APP兩部分組成。在果園樹上果徑測(cè)量作業(yè)時(shí),，試驗(yàn)人員手持果徑測(cè)量工具的握柄,，通過按壓握柄帶動(dòng)傳動(dòng)模塊，夾持爪隨之張開,，從而實(shí)現(xiàn)夾持爪與被測(cè)果實(shí)表面貼合及果徑測(cè)量,，并通過藍(lán)牙通訊來將數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C(jī)端APP以進(jìn)行保存、刪減,、位置信息綁定及批量導(dǎo)出等操作,。為衡量手持式果徑測(cè)量工具精度，分別進(jìn)行公制塊規(guī)和蘋果果徑測(cè)量試驗(yàn),。公制塊規(guī)測(cè)量試驗(yàn)結(jié)果表明,，本文所提出的尺寸測(cè)量工具實(shí)現(xiàn)了亞毫米級(jí)別精度測(cè)量。蘋果果徑測(cè)量試驗(yàn)結(jié)果表明,，測(cè)量誤差隨著果實(shí)尺寸的增加而增加,，在測(cè)量成熟期果實(shí)時(shí)，尺寸測(cè)量工具獲取結(jié)果的平均絕對(duì)誤差（Mean square error，MAE）及均方根誤差（Root mean squared error,，RMSE）仍可控制在0.45mm以下,，可滿足蘋果果徑測(cè)量精度需求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有果園導(dǎo)航方法易受冠層密度,、光照條件、種植不規(guī)整,、地面不平整等條件影響,，導(dǎo)致用于實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的樹行方向估計(jì)方法與行尾識(shí)別方法穩(wěn)定性低的問題，本文提出基于3D點(diǎn)云分析的果園行間穿梭路徑規(guī)劃方法,，該路徑規(guī)劃方法包含樹行識(shí)別定位方法,、場(chǎng)景識(shí)別方法、路徑規(guī)劃方法,，用于密植果園機(jī)器人行間自主穿梭的導(dǎo)航系統(tǒng),。首先，設(shè)計(jì)了基于點(diǎn)云語義分割網(wǎng)絡(luò)的果樹樹干點(diǎn)云提取方法,，實(shí)現(xiàn)了樹行的識(shí)別與定位,；其次，設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的位置場(chǎng)景識(shí)別方法,，實(shí)現(xiàn)了行頭等位置的場(chǎng)景識(shí)別,；最后，設(shè)計(jì)了基于有限狀態(tài)機(jī)的行間行進(jìn)策略管理方法與基于RS曲線的行間路徑規(guī)劃方法,，實(shí)現(xiàn)了果園多行連續(xù)行走,。基于本文方法的樹干點(diǎn)云分割平均交并比為88.3%,，果樹平均定位誤差為2.04%(x方向),、1.54%(y方向)，樹行方向估計(jì)平均誤差為1.11°,，行尾識(shí)別正確率為96%,，行內(nèi)中線行走平均偏差為0.08m。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文所提出路徑規(guī)劃方法能夠滿足果園環(huán)境下樹行定位與位置場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確性要求,，有效規(guī)劃行間穿梭路徑，為果園激光自主導(dǎo)航提供有效參考,。

摘要:針對(duì)工廠化瓶栽金針菇自動(dòng)切根過程中,，夾持末端因結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)導(dǎo)致行程固定，進(jìn)而影響抓取效果甚至切根質(zhì)量的問題,，本文基于YOLO v8（You only look once）構(gòu)建改進(jìn)的Enoki-pick_region-YOLO v8(EP-YOLO v8)，實(shí)現(xiàn)瓶栽金針菇整體及最佳受力區(qū)域（關(guān)鍵抓取區(qū)域）的精準(zhǔn)定位與輪廓提取,，保障抓取參數(shù)的可靠性,。該方法在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化基礎(chǔ)上，基于最小歐幾里得距離（Euclidean distance,，ED）構(gòu)建掩膜關(guān)系歸屬與判斷模型,，明確金針菇菇體與關(guān)鍵抓取區(qū)域掩膜間父子關(guān)系并合并優(yōu)化。通過解析合并前后關(guān)鍵抓取區(qū)域的相對(duì)位置編碼,，確定抓取參數(shù)并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,，為建立末端控制映射模型實(shí)現(xiàn)末端機(jī)械手運(yùn)動(dòng)行程的精確控制提供基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文所提算法的金針菇菇體掩膜識(shí)別精確率達(dá)99.3%,，關(guān)鍵抓取區(qū)域掩膜識(shí)別精確率達(dá)99.6%。同時(shí),，對(duì)比發(fā)現(xiàn)掩膜質(zhì)量得到了提高,，獲取的參數(shù)抓取區(qū)域?qū)挾扰c實(shí)際寬度之間的誤差僅為0.7%，抓取參數(shù)基本滿足抓取條件,，能有效實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取位置的精準(zhǔn)識(shí)別與定位,。

摘要:為進(jìn)一步提升穗收型櫻桃番茄識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別速度,，實(shí)現(xiàn)設(shè)施環(huán)境番茄自動(dòng)采摘,，提出了一種基于改進(jìn)Transformer的輕量化櫻桃番茄穗態(tài)識(shí)別模型。首先,，構(gòu)建了包含不同光照環(huán)境和采摘姿態(tài)的櫻桃番茄數(shù)據(jù)集,，并對(duì)櫻桃番茄果穗姿態(tài)進(jìn)行了劃分。然后,，提出了一種基于改進(jìn)RE-DETR的輕量化穗收櫻桃番茄識(shí)別模型,，通過引入一個(gè)輕量級(jí)的骨干網(wǎng)絡(luò)EfficientViT替換RT-DETR原有的骨干網(wǎng)絡(luò)，顯著減少了模型參數(shù)和計(jì)算量;同時(shí)設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)細(xì)節(jié)融合模塊,，旨在高效處理并融合不同尺度特征圖,，并進(jìn)一步降低計(jì)算復(fù)雜度。最后，引入加權(quán)函數(shù)滑動(dòng)機(jī)制和指數(shù)移動(dòng)平均思想來優(yōu)化損失函數(shù),，來處理樣本分類中的不確定性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該輕量化模型在保持高識(shí)別準(zhǔn)確率（90%）的同時(shí),，實(shí)現(xiàn)了快速檢測(cè)（41.2f/s）和低計(jì)算量（8.7×109 FLOPs）,。與原始網(wǎng)絡(luò)模型、Faster R-CNN和Swin Transformer相比,，平均識(shí)別準(zhǔn)確率提高1.24%~15.38%,，每秒處理幀數(shù)（FPS）提高25.61%~255.17%，同時(shí)浮點(diǎn)運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)了69.37%~92.37%的大幅降低,。該模型在綜合性能上有著較強(qiáng)的魯棒性,，兼顧了精度與速度，可為番茄采摘機(jī)器人完成視覺任務(wù)提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對(duì)果園環(huán)境下果實(shí)重疊和光照等因素帶入的難濾除點(diǎn)云噪聲,，導(dǎo)致借助點(diǎn)云構(gòu)建的采摘位姿精度低的問題，本文提出了一種基于隨機(jī)采樣一致性（Random sample consensus,，RANSAC）擬合點(diǎn)云去噪的采摘位姿構(gòu)建方法,。該方法通過RANSAC擬合算法從預(yù)處理后的果實(shí)點(diǎn)云中檢測(cè)出多個(gè)潛在的球體，并以與點(diǎn)云采集設(shè)備垂直距離最短的球體球心作為目標(biāo)果實(shí)的基準(zhǔn)設(shè)置距離閾值,，以便進(jìn)一步濾除目標(biāo)果實(shí)點(diǎn)云中難濾除的點(diǎn)云噪聲,，提高目標(biāo)果實(shí)的位姿構(gòu)建精度。在此基礎(chǔ)上,，利用最小二乘法對(duì)去噪后的點(diǎn)云進(jìn)行球擬合得到球心坐標(biāo),，并作為目標(biāo)果實(shí)的采摘位置，然后結(jié)合實(shí)例分割算法獲取的二值化掩膜圖像質(zhì)心三維坐標(biāo),，構(gòu)造接近向量作為采摘姿態(tài),，完成采摘位姿的構(gòu)建。重疊果實(shí)點(diǎn)云去噪試驗(yàn)表明,，本文方法能夠有效濾除目標(biāo)果實(shí)中難濾除的點(diǎn)云噪聲;位姿構(gòu)建評(píng)估試驗(yàn)結(jié)果顯示,，在室外仿果園環(huán)境下采用提出的位姿構(gòu)建方法，果實(shí)定位精度達(dá)到15.0mm,，相較于直接使用RANSAC擬合球的定位方法,，定位精度最大提高28.1%，位置構(gòu)建穩(wěn)定性提高76.0%;果園采摘對(duì)比試驗(yàn)表明,，采用提出的位姿構(gòu)建方法定位成功率達(dá)到70.2%,，相較于現(xiàn)有同類方法,，定位成功率提高23.4%，采摘成功率提高38.4%,。本文提出的方法可為復(fù)雜果園環(huán)境下的果實(shí)位姿準(zhǔn)確構(gòu)建提供參考,。

摘要:為解決非結(jié)構(gòu)環(huán)境下，采摘機(jī)械臂路徑規(guī)劃時(shí)存在的效率低,、采摘成功率不高的問題,，提出一種結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法的四向搜索RRTstar算法,。首先通過人工勢(shì)場(chǎng)法對(duì)空間進(jìn)行分割,，獲取空間分割點(diǎn)xsplit，進(jìn)行四向搜索;其次結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法引導(dǎo)隨機(jī)采樣,，提高采樣節(jié)點(diǎn)質(zhì)量;然后基于節(jié)點(diǎn)歷史擴(kuò)展信息,，添加信息因子，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)步長擴(kuò)展,。最后通過貪婪回溯對(duì)生成路徑進(jìn)行優(yōu)化,。通過二維模擬實(shí)驗(yàn)、6自由度機(jī)械臂下的仿真實(shí)驗(yàn)與采摘實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出算法的有效性,。二維仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明：相比于RRTstar算法,，改進(jìn)算法路徑成本縮短2.01%，時(shí)間代價(jià)降低98.81%,，迭代次數(shù)減少92.49%,。在機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot operating system，ROS)中進(jìn)行6自由度機(jī)械臂下的仿真實(shí)驗(yàn),，相比于RRTstar算法,，規(guī)劃時(shí)間減少93.17%，路徑成本降低36.62%,，擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)減少97.00%,。最后使用6自由度機(jī)械臂進(jìn)行采摘實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法有效提升采摘成功率,，采摘成功率達(dá)85%,，并在結(jié)合姿態(tài)約束方法后，采摘成功率達(dá)95%,。所提出的路徑規(guī)劃方法在路徑規(guī)劃時(shí)間上存在一定優(yōu)勢(shì),，采摘實(shí)驗(yàn)證明本文算法可提高荔枝采摘成功率。

摘要:針對(duì)非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜果園環(huán)境下機(jī)器人無損采摘蘋果難度大等問題,，本文借鑒章魚捕食獵物方式，設(shè)計(jì)了一種集吸盤吸附與手指抓握為一體的復(fù)合氣動(dòng)式蘋果采摘手,。根據(jù)陜西富士蘋果的一般特征參數(shù),，完成了采摘手關(guān)鍵零部件設(shè)計(jì)及其尺寸參數(shù)確定。建立模型對(duì)吸盤吸附與手指抓握的運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)進(jìn)行仿真分析,，結(jié)果表明該采摘手具有良好的運(yùn)動(dòng)柔順性和吸附與抓握的穩(wěn)定性;通過搭建采摘手性能測(cè)試平臺(tái),，對(duì)采摘過程中的手指接觸壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，驗(yàn)證了該采摘手整體系統(tǒng)的可行性與采摘流程的合理性;以六臂蘋果采摘機(jī)器人為試驗(yàn)平臺(tái)開展了采摘手果園實(shí)地試驗(yàn),，試驗(yàn)結(jié)果表明,，該采摘手綜合采摘成功率為84.7%，綜合損傷率為0.88%,，可以完成復(fù)雜果園環(huán)境下機(jī)器人采摘蘋果工作,。

摘要:針對(duì)柑橘自動(dòng)化采摘末端執(zhí)行器剪切果柄難度大的問題,，設(shè)計(jì)了一種采用球形閉合進(jìn)行咬合剪切果柄的柑橘采摘末端執(zhí)行器,。對(duì)柑橘果柄進(jìn)行剪切力學(xué)特性研究，通過對(duì)果柄直徑,、剪切速度,、果柄斜角、樹葉阻擋數(shù),、刀片間隙5個(gè)因素進(jìn)行剪切試驗(yàn),，基于最小二乘法多項(xiàng)式擬合建立響應(yīng)面進(jìn)行影響因素分析;對(duì)末端執(zhí)行器進(jìn)行幾何建模，并以控制刀片間隙為主要約束條件,，以增大攏果定位容差為優(yōu)化目標(biāo)建立參數(shù)優(yōu)化模型,，優(yōu)化后攏果定位容差由9.2%~48.8%提升到26.0%~71.7%;對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行了有限元仿真，仿真得到球殼變形對(duì)刀片間隙的影響結(jié)果,。最后設(shè)計(jì)柑橘采摘末端執(zhí)行器樣機(jī),，在柑橘果園進(jìn)行實(shí)地采摘剪切性能測(cè)試，直徑小于等于4 mm的果柄采摘斷柄成功率達(dá)95%,，滿足柑橘采摘要求,。

摘要:針對(duì)菠蘿采摘機(jī)械化程度不高的問題,，設(shè)計(jì)了一種鏈喂入摘輥與柔性桿聯(lián)合撥斷式菠蘿采摘裝置,。分析了影響該裝置采摘效率的因素：摘輥長度、安裝高度,、間隙,、半徑和角速度。通過力學(xué)分析推斷出該采摘裝置工作時(shí)菠蘿果實(shí)與莖稈分離模式為折斷,。為提高折斷成功率,，在摘輥上方安裝一排旋轉(zhuǎn)的柔性桿，并對(duì)柔性桿半徑和角速度進(jìn)行計(jì)算,。該裝置最佳參數(shù)組合為：摘輥高度200 mm,、機(jī)具前進(jìn)速度0.6 m/s、摘輥半徑和角速度分別為35 mm和12 rad/s,、柔性桿半徑和角速度分別為20 mm和10 rad/s,，在該參數(shù)組合下,，試制樣機(jī)并進(jìn)行了田間試驗(yàn),，結(jié)果為菠蘿采摘率為82%，損傷率為34.14%,，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)為77.16%,。

摘要:末端執(zhí)行器是采收機(jī)器人重要組成部分,，針對(duì)單生朝天椒果實(shí)朝天生長特征,，本文設(shè)計(jì)了一款切割脫離式鮮食朝天椒采收末端執(zhí)行器。針對(duì)朝天椒果實(shí)長度55～80 mm,、果實(shí)最大直徑9～13 mm,、莖稈直徑2～3 mm、莖稈長度20～30 mm,，采用橫斷切,、斜切、削切切割方式對(duì)品種“高辣878”朝天椒進(jìn)行了生物特性試驗(yàn),，結(jié)果表明,，在入切角70°、80°下朝天椒莖稈最大切割力為13.1 N,。根據(jù)朝天椒生物特性設(shè)計(jì)了末端執(zhí)行器,，建立了末端剪切機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)態(tài)靜力數(shù)學(xué)模型,，并基于動(dòng)態(tài)靜力分析結(jié)果，以外部驅(qū)動(dòng)力最小為目標(biāo)采用遺傳算法對(duì)末端執(zhí)行器剪切機(jī)構(gòu)桿件尺寸進(jìn)行優(yōu)化,，優(yōu)化得到曲柄長度為33 mm,，連桿長度為60 mm，連桿延長桿長度為54 mm,。為實(shí)現(xiàn)朝天椒莖稈切斷,，優(yōu)化得到剪切機(jī)構(gòu)需要外部驅(qū)動(dòng)力矩0.94 N·m，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果選用舵機(jī)作為動(dòng)力源,。最后通過采收試驗(yàn)驗(yàn)證了朝天椒采收末端執(zhí)行器的可行性,。試驗(yàn)結(jié)果表明，末端執(zhí)行器整體采收成功率為91.3%,，驗(yàn)證了朝天椒末端執(zhí)行器具有良好的采收性能,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有的名優(yōu)茶采摘末端執(zhí)行器存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、單工位工作效率低或切口氧化發(fā)紅的問題,，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,、工作效率高、采摘質(zhì)量佳的采摘收集一體旋轉(zhuǎn)式兩工位末端執(zhí)行器,。執(zhí)行器兩端軟體采摘手指通過正反轉(zhuǎn)循環(huán)處于采摘和收集工位,，實(shí)現(xiàn)采摘與收集功能。通過對(duì)末端執(zhí)行器采收動(dòng)作進(jìn)行分析和預(yù)試驗(yàn),，得到影響末端執(zhí)行器采收成功率的因素：舵機(jī)臂轉(zhuǎn)角,、安裝板角速度和硅膠厚度。采用Box-Behnken研究各因素對(duì)茶葉采收成功率的影響,，以采收成功率為響應(yīng)值建立二次回歸模型,，得到影響顯著性的主次排序?yàn)椋喊惭b板角速度、舵機(jī)臂轉(zhuǎn)角,、硅膠厚度,。利用Design-Expert軟件，以采收成功率為目標(biāo),，對(duì)各因素進(jìn)行優(yōu)化得到最佳參數(shù)：安裝板角速度為265.329（°）/s,、舵機(jī)臂轉(zhuǎn)角為40°,、硅膠厚度為4.986 mm,。對(duì)優(yōu)化后的參數(shù)取整并進(jìn)行試驗(yàn),，試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差小于5%,。本文研究的旋轉(zhuǎn)式兩工位名優(yōu)茶采摘收集一體末端執(zhí)行器能夠?qū)崿F(xiàn)茶葉高質(zhì)高效采摘和收集。

摘要:針對(duì)長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)稻茬田寬苗帶小麥播種機(jī)曲線作業(yè)時(shí)各行播量不均勻的問題,，設(shè)計(jì)了一種寬苗帶小麥播種機(jī)多行勻播分控系統(tǒng),。通過多速率GNSS/IMU組合導(dǎo)航系統(tǒng)獲取播種機(jī)組運(yùn)動(dòng)信息，根據(jù)機(jī)組剛體空間運(yùn)動(dòng)學(xué)模型計(jì)算各播種單元?jiǎng)蚍N器地面速度,，結(jié)合寬苗帶播種農(nóng)藝要求得出排種器驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制量;基于CAN通訊和PID控制器,，應(yīng)用STM32單片機(jī)分別控制各排種軸轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)寬苗帶小麥播種機(jī)曲線作業(yè)多行勻播,。路面試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)IMU傳感器、RTK-GNSS采樣速率分別為20,、10 Hz時(shí),，組合導(dǎo)航系統(tǒng)播種機(jī)組運(yùn)動(dòng)信息估計(jì)精度優(yōu)于其它組合，此時(shí)勻種器地面速度估計(jì)平均相對(duì)誤差為4.18%,，其方向同播種機(jī)組航向夾角估計(jì)平均相對(duì)誤差為11.26%,，各行播種均勻性變異系數(shù)平均值為7.68%;田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，不同作業(yè)路徑下,，寬苗帶小麥播種機(jī)多行勻播分控系統(tǒng)各行播量合格指數(shù)不低于94.90%，各行變異系數(shù)不高于0.97%,，滿足長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)小麥寬苗帶播種農(nóng)藝要求,。

摘要:針對(duì)西北旱區(qū)現(xiàn)有直插穴播機(jī)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)運(yùn)行不平穩(wěn)、運(yùn)轉(zhuǎn)空間尺寸較大等問題,，提出一種非圓齒輪驅(qū)動(dòng)式前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu),，基于此研制一種新型玉米直插穴播機(jī)。對(duì)整機(jī)結(jié)構(gòu)組成,、工作原理和技術(shù)參數(shù)進(jìn)行闡述;對(duì)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)和穴播器進(jìn)行深入理論分析,。優(yōu)化得當(dāng)穴距為330 mm,、前進(jìn)速度為0.5 m/s和播深為45 mm時(shí)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)傳動(dòng)比和中心距，基于此生成非圓齒輪機(jī)構(gòu)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu),。結(jié)合玉米種子尺寸確定取種輪上異形窩眼結(jié)構(gòu)尺寸范圍,，并優(yōu)化得當(dāng)異形窩眼寬度為11.79 mm、異形窩眼高度為7.23 mm,、異形窩眼開口角為15°時(shí)排種效果較好,。田間驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明，穴播機(jī)空穴率,、穴粒數(shù)合格率,、播種深度合格率平均值分別為2.0%、90.1%和92.3%;成穴器破膜膜孔較小,，膜孔錯(cuò)位率為4.3%;成穴器水平方向土壤擾動(dòng)量平均值為15 g,，垂直方向?yàn)?5 g。試驗(yàn)結(jié)果滿足西北旱區(qū)玉米直插播種實(shí)際要求,。

摘要:針對(duì)目前玉米寬窄行品字形密植模式下精量排種器高速（10~16 km/h）作業(yè)時(shí)排種均勻性差且對(duì)品字形播種效果缺乏針對(duì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)的問題,，設(shè)計(jì)了一種雙腔雙盤交錯(cuò)同步回轉(zhuǎn)的氣壓式高速精量排種器,，并提出了品字合格指數(shù)對(duì)排種效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。闡述了排種器基本結(jié)構(gòu)與工作原理,，運(yùn)用理論分析與數(shù)值模擬的方法確定了排種盤的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),，建立了種子充種過程的力學(xué)模型，確定充種高度,、作業(yè)速度,、氣腔正壓是影響排種器性能的主要因素;以充種高度、作業(yè)速度,、氣腔正壓作為試驗(yàn)因素,，以品字合格指數(shù)、雙行株距變異系數(shù)作為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了三因素五水平中心組合試驗(yàn),，得到了排種器最優(yōu)參數(shù)組合并對(duì)其進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,，選用“和育187”、“迪卡C2235”,、“奧洋紅A9”,、“法爾利1439”4種類型的玉米種子進(jìn)行了排種器適播試驗(yàn)。結(jié)果表明：排種器最優(yōu)參數(shù)組合為：充種高度40.598 mm、氣腔正壓3.763 kPa,、作業(yè)速度11.358 km/h,，驗(yàn)證試驗(yàn)表明該參數(shù)組合品字合格指數(shù)為94%、雙行株距變異系數(shù)為6.11%,，與優(yōu)化結(jié)果相符,，可滿足玉米寬窄行品字形密植模式的高速精量播種要求。

摘要:針對(duì)油菜氣力式精量排種器種子精準(zhǔn)吸附過程中因配氣管路負(fù)壓實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)困難且易導(dǎo)致排種性能下降問題,，設(shè)計(jì)了一種基于虛擬儀器技術(shù)的油菜多行精量排種管路負(fù)壓同步監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。以壓力傳感器為測(cè)量元件實(shí)時(shí)采集干,、支管路負(fù)壓,，NI-9205型數(shù)采卡為數(shù)據(jù)采集模塊，電動(dòng)閥門對(duì)干路負(fù)壓進(jìn)行控制,，在LabVIEW軟件中進(jìn)行壓力轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示,、分析、保存以及故障報(bào)警等,。對(duì)管路負(fù)壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)精度進(jìn)行了標(biāo)定,，結(jié)果表明：當(dāng)種盤轉(zhuǎn)速為20~60 r/min、閥門開度為18.3%~33.5%（干路靜態(tài)負(fù)壓1 000~3 000 Pa）時(shí),，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)值與風(fēng)壓計(jì)實(shí)測(cè)值相對(duì)偏差均不大于3.63%,，負(fù)壓穩(wěn)定性變異系數(shù)不大于2.97%。臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)種盤轉(zhuǎn)速為20~60 r/min、閥門開度為18.3%~33.5%(1 000~3 000 Pa)時(shí),，具有錐柱錐列式配氣機(jī)構(gòu)短程配氣系統(tǒng)負(fù)壓損失率不大于18.99%,，支路負(fù)壓均勻性變異系數(shù)不大于2.3%，各行排量一致性變異系數(shù)不大于4.27%,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)播種作業(yè)種盤轉(zhuǎn)速分別為23.1、34.2、44.5 r/min時(shí),，負(fù)壓損失率均不大于18.75%,，支路負(fù)壓均勻性變異系數(shù)不大于2.95%，各行排量一致性變異系數(shù)不大于4.52%,。該研究為解析氣力式油菜精量排種器種子精準(zhǔn)吸附及穩(wěn)定運(yùn)移機(jī)制與優(yōu)化改進(jìn)配氣管路布局提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對(duì)長江中下游稻-油輪作區(qū)土壤黏重板結(jié),、秸稈量大，油菜直播機(jī)采用普通旋耕時(shí)易導(dǎo)致種床耕層淺,、秸稈埋覆率低,，現(xiàn)有犁旋一體機(jī)作業(yè)時(shí)縱向尺寸大的問題，結(jié)合油菜直播農(nóng)藝要求和合理耕層構(gòu)建需求,，設(shè)計(jì)了一種平行扣垡犁組,，提出了一種“圓盤犁刀切茬-壓茬，平行犁組翻扣埋茬,，旋耕刀輥碎土-勻土”的組合式耕整作業(yè)方案,。采用直紋面法對(duì)扣垡犁的犁體曲面進(jìn)行設(shè)計(jì)，構(gòu)建了犁體曲面解析參數(shù)方程,，建立了基于離散元方法的耕作部件-土壤-秸稈互作仿真模型,，應(yīng)用EDEM軟件開展了二次正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)，分析了扣垡犁扣垡性能,。仿真結(jié)果表明：當(dāng)偏轉(zhuǎn)角θ取12°,、元線角差值Δθ取11°時(shí)，犁體扣垡效果最優(yōu),。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)耕深為230 mm,、作業(yè)速度為5.15 km/h時(shí)，扣垡犁平均扣垡率為91.3%,，有較好埋茬效果;平行扣垡犁組在高茬秸稈工況下有較好的通過性,，秸稈平均埋覆率達(dá)到82.5%，平均耕深達(dá)到218.6 mm,，耕深穩(wěn)定性系數(shù)達(dá)到90.2%,。田間對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明：在水稻收獲后平均留茬高度為513 mm的工況下，平行犁組翻扣與旋耕組合式油菜種床制備裝置平均耕深達(dá)229.7 mm,，秸稈埋覆率為87.5%,，碎土率為89.7%,，廂面平整度為31.8 mm，相比于普通旋耕機(jī)作業(yè)效果,，平均耕深增大90.9 mm,，秸稈埋覆率和碎土率分別提高7.2個(gè)百分點(diǎn)和6.5個(gè)百分點(diǎn)，作業(yè)質(zhì)量滿足油菜播種要求,，符合油菜“深翻埋茬,，上松下緊”的種床合理耕層構(gòu)建要求。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)舀種勺式穴播器在工作過程中，種群被舀種勺種室兩側(cè)分流,，播種滾筒內(nèi)種量較少時(shí),，舀種勺腔充種不完全的問題，基于胡麻種子物理特性和種植農(nóng)藝要求,，設(shè)計(jì)一種種群聚集,、直接舀種的胡麻精量穴播器。通過分析穴播器工作原理確定其組成,、聚種斜槽結(jié)構(gòu)和直流舀種勺結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍,，對(duì)直流舀種勺舀種過程和清種過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析，確定穴播器角速度范圍;以直流舀種勺深度,、過橋槽夾角和穴播器角速度為試驗(yàn)因素,，以穴播器排種合格率、漏播率和重播率為試驗(yàn)指標(biāo),，借助EDEM離散元仿真軟件開展二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn),，結(jié)果表明：當(dāng)直流舀種勺深度為2.75 mm、過橋槽夾角為56.56°,、穴播器角速度為2.71 rad/s時(shí)性能最佳,，此時(shí)穴播器排種合格率為94.27%，漏播率為5.67%,，重播率為0.06%,。臺(tái)架試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)排種合格率、漏播率和重播率平均值分別為89.00%,、8.33%,、2.67%，臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果與仿真試驗(yàn)結(jié)果基本一致,。直流舀種勺和勺舌式舀種勺排種效果對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明，直流舀種勺的排種效果優(yōu)于勺舌式舀種勺的排種效果，穴播器排種合格率提高3.39個(gè)百分點(diǎn),，漏播率下降2.68個(gè)百分點(diǎn),，重播率下降2個(gè)百分點(diǎn)。

摘要:設(shè)計(jì)了一款面向核桃的電子果實(shí)系統(tǒng),，該系統(tǒng)整合了多點(diǎn)振動(dòng)參數(shù)采集及模擬脫落功能,，用于研究采摘過程中的動(dòng)力學(xué)行為及脫落條件。通過建立核桃與樹體的動(dòng)力學(xué)模型并確定核桃脫落判定條件,，研制了設(shè)備及其配套的室內(nèi)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),。通過室內(nèi)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了電子果實(shí)系統(tǒng)的功能可靠性。在戶外實(shí)地采摘實(shí)驗(yàn)中,，通過電子果實(shí)系統(tǒng)多點(diǎn)同步采集果實(shí)振動(dòng)數(shù)據(jù)并分析,，結(jié)果表明，核桃在振動(dòng)采摘過程中主要做法向振動(dòng),，核桃所受法向力是導(dǎo)致其脫落的主要因素,。整合了多點(diǎn)同步測(cè)量及模擬脫落功能的電子果實(shí)系統(tǒng)可為研究核桃的脫落條件提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

摘要:針對(duì)丘陵果園大型開溝施肥機(jī)無法進(jìn)入,，小型開溝施肥機(jī)因低功率限制無法達(dá)到所需開溝深度且功能單一的問題，設(shè)計(jì)了一種適宜丘陵地區(qū)25°坡度地形集開溝,、施肥,、覆土三大功能為一體的小型立式螺旋開溝施肥機(jī)。通過理論分析對(duì)開溝裝置,、施肥裝置和覆土裝置等關(guān)鍵部件進(jìn)行了設(shè)計(jì),。根據(jù)丘陵果園土壤板結(jié)的特點(diǎn)選擇Hertz-Mindlin with Bonding接觸模型建立了開溝仿真模型，并以降低開溝旋轉(zhuǎn)功耗,、前進(jìn)功耗,、比功為目標(biāo)，設(shè)計(jì)Box-Behnken試驗(yàn)對(duì)螺旋開溝刀結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,。刀具優(yōu)化仿真試驗(yàn)結(jié)果為：螺旋開溝刀的螺旋角,、齒數(shù)、刃角,、齒長分別取17.6°,、10,、30°、19.76 mm,，此時(shí),，開溝旋轉(zhuǎn)功耗、前進(jìn)功耗,、比功分別為6.74 kW,、0.132 kW、0.165 kW·h/kg,。將優(yōu)化后的螺旋開溝刀試制并開展仿真驗(yàn)證試驗(yàn),，結(jié)果表明，試驗(yàn)與仿真測(cè)得開溝旋轉(zhuǎn)功耗相對(duì)誤差為5.6%,，說明刀具優(yōu)化結(jié)果正確,。整機(jī)的田間試驗(yàn)結(jié)果表明，施肥機(jī)開溝深度穩(wěn)定性系數(shù),、溝底寬度一致性系數(shù),、施肥均勻性系數(shù)、覆土率分別為96.91%,、98.16%,、97.08%、77.38%,，各項(xiàng)指標(biāo)均滿足農(nóng)藝要求,。

摘要:為了提高玉米小區(qū)收獲機(jī)二級(jí)除雜作業(yè)效率和質(zhì)量，解決傳統(tǒng)清選除雜裝置體積大,、流場(chǎng)穩(wěn)定性差,、流場(chǎng)穩(wěn)定所需時(shí)間長等問題，本文基于氣流康達(dá)效應(yīng)設(shè)計(jì)了一種翼型曲面除雜裝置,，并結(jié)合流場(chǎng)理論分析及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)與模擬離散元法（CFD-DEM）耦合仿真試驗(yàn)確定其結(jié)構(gòu)參數(shù),。通過對(duì)流場(chǎng)中的顆粒進(jìn)行受力分析得知，曳力加速度主要受顆粒密度與直徑的影響,。設(shè)置單因素試驗(yàn)研究該裝置對(duì)不同密度,、不同直徑的顆粒混合物分離效果,，擬合并得出顆粒各密度,、直徑與其軌跡線偏轉(zhuǎn)角的關(guān)系方程,。通過臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證該裝置對(duì)玉米脫出混合物中輕質(zhì)雜質(zhì)分離功能的可行性，試驗(yàn)結(jié)果表明籽粒含雜率低至1.014%,，作業(yè)性能指標(biāo)滿足設(shè)計(jì)要求,。

摘要:空化是一種復(fù)雜的多相流現(xiàn)象，空化發(fā)展中液體和蒸汽之間瞬態(tài)相變的產(chǎn)生,，導(dǎo)致多尺度旋渦運(yùn)動(dòng),。瞬態(tài)空化動(dòng)力學(xué)與空化渦結(jié)構(gòu)的演化密切相關(guān)。采用對(duì)比結(jié)合Q準(zhǔn)則,、Omega判別法兩種渦識(shí)別方法,，探究設(shè)計(jì)流量Qd為0.321 m3/s下不同空化程度時(shí)離心泵葉輪區(qū)的空泡、渦旋特性及其對(duì)壓力脈動(dòng)的影響,?；赟chnerr-Sauer空化模型對(duì)立式單級(jí)單吸蝸殼式離心泵在空化初始階段、空化發(fā)展階段,、空化狀態(tài)轉(zhuǎn)變階段,、空化惡化階段4個(gè)不同空化程度時(shí)的全流道流場(chǎng)進(jìn)行數(shù)值模擬分析。結(jié)果表明,，空化情況下葉輪區(qū)域流動(dòng)復(fù)雜,，空泡形態(tài)與旋渦的生成變化相互影響，二者共同影響葉輪域內(nèi)壓力脈動(dòng)的變化,。Omega方法能夠精準(zhǔn)捕捉到葉輪進(jìn)口的回流渦,、葉輪流道內(nèi)通道渦和葉輪尾緣處的尾跡渦;空化初期，受通道內(nèi)大面積通道渦及蝸殼隔舌動(dòng)靜干涉的影響,，出現(xiàn)各葉片上空泡大小不同的情況;空化嚴(yán)重時(shí)受空泡脫落影響出現(xiàn)氣液混合的高速渦團(tuán),，導(dǎo)致低頻壓力脈動(dòng)信號(hào)增加，空泡移動(dòng)至高壓區(qū)潰滅釋放的能量導(dǎo)致出口壓力脈動(dòng)顯著升高,。

摘要:為解決在數(shù)據(jù)不平衡條件下甜櫻桃分類模型出現(xiàn)的長尾類不平衡問題,，提出了一種基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Deep convolutional generative adversarial networks,，DCGAN)的缺陷甜櫻桃圖像增強(qiáng)方法,。首先，在生成器部分引入多尺度殘差塊（MSRB）和CBAM注意力機(jī)制,，增強(qiáng)了模型特征表達(dá)能力和生成圖像細(xì)節(jié)質(zhì)量,，同時(shí)改善了梯度流;在判別器部分應(yīng)用譜歸一化技術(shù)，并引入Wasserstein距離和加梯度懲罰的損失函數(shù),，增強(qiáng)了模型訓(xùn)練穩(wěn)定性和收斂速度,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的GAN模型相比,，本文模型可以生成更高質(zhì)量的缺陷甜櫻桃圖像,，兩種缺陷甜櫻桃圖像的FID值（Fréchet inception distance)分別為64.36和59.97。本文模型生成的數(shù)據(jù)增強(qiáng)后,，VGG19和MobileNetV3的甜櫻桃分類準(zhǔn)確率分別提高16.44個(gè)百分點(diǎn)和13.94個(gè)百分點(diǎn),。

摘要:針對(duì)單一傳感器在面對(duì)復(fù)雜田間環(huán)境適應(yīng)性差的問題，本文提出了一種基于固態(tài)激光雷達(dá)(LiDAR)與RGB相機(jī)融合的玉米作物行檢測(cè)方法,。首先,，研究了固態(tài)激光雷達(dá)和RGB相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定方法，同步獲取玉米作物行圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,。然后,，將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云“著色”,，基于點(diǎn)云“著色”提出聚類感興趣密度區(qū)域算法,。利用“著色”點(diǎn)云完成聚類，并結(jié)合作物種植農(nóng)藝標(biāo)準(zhǔn)（行距）,，分別驗(yàn)證點(diǎn)云信息和顏色信息的可用性,，能夠選擇最優(yōu)信息完成作物行感興趣區(qū)域聚類。最后,，通過劃分點(diǎn)云水平條帶的方式確定目標(biāo)點(diǎn)云的特征點(diǎn)聚類區(qū)域,，取作物行特征點(diǎn)，并利用最小二乘法擬合作物行檢測(cè)線,。僅需調(diào)整行距參數(shù),，算法可實(shí)現(xiàn)全生命周期的作物行檢測(cè)，利用正常工況下玉米苗期、前期,、中期和后期數(shù)據(jù)開展算法驗(yàn)證,，作物行中心線平均誤差不大于1.781°，準(zhǔn)確率不小于92.69%,，平均耗時(shí)不超過102.7 ms,。此外，為驗(yàn)證算法魯棒性,，開展了復(fù)雜農(nóng)田背景環(huán)境,，如高雜草背景、斷行,、苗期雜草高度與玉米高度相近以及玉米完全封行4種工況作物行檢測(cè),，算法平均誤差不大于1.935°，準(zhǔn)確率不小于91.94%,，平均耗時(shí)不超過108.3 ms。通過討論闡述了基于點(diǎn)云“著色”開展作物行中心線提取的優(yōu)越性,，本文算法可為作物行中心線可靠檢測(cè)提供參考,。

摘要:中后期玉米行間路徑存在光照不足,、遮擋等因素的干擾,，不利于農(nóng)業(yè)機(jī)器人自主作業(yè)時(shí)導(dǎo)航線的檢測(cè)。針對(duì)此問題,，本文提出一種基于改進(jìn)Fast-SCNN語義分割模型的中后期玉米行間路徑導(dǎo)航線檢測(cè)算法,。首先，針對(duì)目前路徑語義分割模型在中后期玉米環(huán)境下邊緣分割不夠準(zhǔn)確的問題,，提出一種Edge-FastSCNN模型,，在模型分支中引入本文提出的邊緣提取模塊（Edge extraction module, EEM）以獲取準(zhǔn)確的路徑邊界信息，并在模型中引入空間金字塔池化（Atrous spatial pyramid pooling,， ASPP）模塊以融合圖像邊界信息和深層特征,。然后，基于模型預(yù)測(cè)的行間路徑掩碼,，通過像素掃描法檢測(cè)路徑掩碼左右邊界點(diǎn),，通過加權(quán)平均法求得路徑掩碼中點(diǎn)。最終利用最小二乘法擬合導(dǎo)航線,，實(shí)現(xiàn)中后期玉米行間路徑導(dǎo)航線的檢測(cè),。為驗(yàn)證所提出方法的性能，基于中后期玉米正常光照無遮擋,、光照不足,、陰影,、雜草遮擋、葉片遮擋等5種環(huán)境,，進(jìn)行了模型性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)和導(dǎo)航線檢測(cè)實(shí)驗(yàn),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型平均交并比為97.90%,，平均像素準(zhǔn)確率為98.84%,，準(zhǔn)確率為99.39%，推理速度為63.0 f/s;模型在上述5種環(huán)境下的平均交并比為96.93%~98.01%,，平均像素準(zhǔn)確率為98.33%~99.03%,，準(zhǔn)確率為98.53%~99.12%;預(yù)測(cè)導(dǎo)航線與真實(shí)導(dǎo)航線在上述5種環(huán)境下的航向角偏差平均值為1.15°~3.16°，平均像素橫向距離為1.89~3.41像素;導(dǎo)航線檢測(cè)算法的單幀圖像平均處理時(shí)間為90.04 ms,。因此,，本文提出的導(dǎo)航線檢測(cè)算法滿足中后期玉米行間路徑導(dǎo)航任務(wù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求。

摘要:葡萄簇幼果果實(shí)受背景色,、遮擋和光照變化的影響,，檢測(cè)難度大。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)背景色,、遮擋和光照變化具有魯棒性的葡萄簇幼果檢測(cè),，提出了一種融合隨機(jī)注意力機(jī)制（Shuffle attention，SA）的改進(jìn)YOLO v8n模型（SAW-YOLO v8n),。通過在YOLO v8n模型的Neck結(jié)構(gòu)中融入SA機(jī)制,，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)多尺度特征融合能力，提升檢測(cè)目標(biāo)的特征信息表示,，并抑制其他無關(guān)信息,，提高檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)精度，在不明顯增加網(wǎng)絡(luò)深度和內(nèi)存開銷的情況下,，實(shí)現(xiàn)了葡萄簇幼果的高效準(zhǔn)確檢測(cè);采用基于動(dòng)態(tài)非單調(diào)聚焦機(jī)制的損失（Wise intersection over union loss,，Wise-IoU Loss）作為邊界框回歸損失函數(shù)，加速網(wǎng)絡(luò)收斂并進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確率,。構(gòu)建了葡萄簇幼果的數(shù)據(jù)集GGrape,，該數(shù)據(jù)集由3 780幅復(fù)雜場(chǎng)景下的葡萄簇幼果圖像及對(duì)應(yīng)標(biāo)注文件組成。通過該數(shù)據(jù)集對(duì)SAW-YOLO v8n模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,。測(cè)試結(jié)果表明,，基于SAW-YOLO v8n的葡萄簇幼果檢測(cè)算法的精度（Precision，P）、召回率（Recall,，R）,、平均精度均值（Mean average precision，mAP）和F1值分別為92.80%,、91.30%,、96.10%和92.04%，檢測(cè)速度為140.85 f/s,，模型內(nèi)存占用量為6.20 MB,。與SSD、YOLO v5s,、YOLO v6n,、YOLO v7-tiny、YOLO v8n等5個(gè)輕量化模型相比,，其mAP值分別提高16.06%,、1.05%、1.48%,、0.84%,、0.73%，F(xiàn)1值分別提高24.85%,、1.43%、1.43%,、1.09%,、1.60%，模型內(nèi)存占用量分別降低93.16%,、56.94%,、37.63%、47.00%,、0,，是所有模型中最小的，具有明顯的輕量化,、高精度優(yōu)勢(shì),。討論了不同遮擋程度和光照條件的葡萄幼果檢測(cè)，結(jié)果表明,，基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果檢測(cè)方法能適應(yīng)不同遮擋和光照變化,，具有良好的魯棒性。結(jié)果表明,，SAW-YOLO v8n不僅能滿足對(duì)葡萄簇幼果檢測(cè)的高精度,、高速度、輕量化的要求，且具有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性,。

摘要:可見光成像以其快速,、經(jīng)濟(jì)和非破壞性等優(yōu)勢(shì)，正成為高通量植物表型和遺傳研究的有效工具,，但仍有待解決基于可見光圖像評(píng)估肉眼不可見的產(chǎn)量表型特性,。本文針對(duì)植物葉片遮擋重疊及變量尺度單一導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)精度受限的問題，提出了一種利用多視角圖像融合多類別特征評(píng)估高粱地上生物量的技術(shù)方法,。對(duì)15個(gè)種質(zhì)基因的300株高粱進(jìn)行了雙因素（水分和養(yǎng)分）雙水平（高和低）試驗(yàn),。基于旋轉(zhuǎn)平臺(tái),，利用可見光相機(jī)對(duì)每株高粱等角度間隔自動(dòng)采集10幅側(cè)視圖像和1幅俯視圖像,，通過植物掩膜圖像提取每株高粱形態(tài)特征（俯視、側(cè)視投影面積）,、顏色特征（RGB像素值）與紋理特征（均值,、協(xié)方差、同質(zhì)性等）,，將多個(gè)視角下的信息平均化處理,，并基于圖像R、G,、B像素值構(gòu)建16個(gè)顏色植被指數(shù),。結(jié)果表明，相對(duì)于考慮單一類型變量和單視角下的圖像信息,，基于多視角平均化圖像信息融合形態(tài),、紋理、顏色特征能顯著增加對(duì)高粱地上生物量表型的獲取能力,。利用SVR,、RF、BPNN算法融合21組優(yōu)化圖像數(shù)據(jù)變量構(gòu)建高粱地上生物量回歸模型,，精度最高的RF算法模型測(cè)試集決定系數(shù)R2為0.881,，均方根誤差(RMSE)為60.714 g/m2，平均絕對(duì)誤差(MAE)為42.364 g/m2,。為進(jìn)一步優(yōu)化RF算法模型的參數(shù),，選取GA,、GS、SSA對(duì)RF算法模型進(jìn)行超參數(shù)尋優(yōu),。結(jié)果表明,，SSA-RF優(yōu)化模型測(cè)試集R2提升至0.902，RMSE為48.706 g/m2,，MAE為39.877 g/m2,。基于多視角圖像形態(tài)-顏色-紋理特征融合能從有限的信息中衍生得到更多有效信息用于估測(cè)高粱地上生物量,，從而為高粱生長監(jiān)控,、脅迫檢測(cè)、水肥精確施用和良種快速篩選提供理論依據(jù)和技術(shù)支持,。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有豬只行為識(shí)別模型體積大,、識(shí)別場(chǎng)景單一,、部署應(yīng)用硬件要求高等問題，本文提出輕量級(jí)多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為識(shí)別模型YOLO v5n-PBR（YOLO v5n for pig behavior recognition）,。首先通過拍攝和收集不同養(yǎng)殖場(chǎng)景,、不同豬只數(shù)量及不同角度的群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)構(gòu)建多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)集，并根據(jù)該數(shù)據(jù)集中豬只行為目標(biāo)的特點(diǎn)引入遷移學(xué)習(xí)方法和OTA（Optimal transport assignment）標(biāo)簽分配方法對(duì)YOLO v5n模型進(jìn)行訓(xùn)練,，加快模型收斂速度并提升模型精度,，構(gòu)建高精度多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為識(shí)別模型;然后利用L1-norm剪枝算法篩選并刪減模型中不重要的通道，去除冗余參數(shù);最后通過微調(diào)訓(xùn)練和中間特征知識(shí)蒸餾去除剪枝帶來的性能劣化,，從而得到輕量級(jí)多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為識(shí)別模型YOLO v5n-PBR并進(jìn)行嵌入式設(shè)備部署。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，YOLO v5n-PBR模型平均精度均值 (mean average precision,，mAP)為96.9%，參數(shù)量,、計(jì)算量和內(nèi)存占用量分別為4.700×105,、1.20×109和1.2 MB，在兩種不同系統(tǒng)和不同硬件配置的嵌入式設(shè)備上的部署實(shí)時(shí)識(shí)別幀率分別為12.2幀/s和66.3幀/s,，與原始模型YOLO v5n相比,，mAP提高1.1個(gè)百分點(diǎn)，參數(shù)量,、計(jì)算量和內(nèi)存占用量分別減少73.3%,、70.7%和68.4%,，部署實(shí)時(shí)識(shí)別幀率分別提高74.3%和83.1%。此外,，基于多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到的YOLO v5n-PBR模型在4個(gè)單場(chǎng)景或雙場(chǎng)景的群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)集上的mAP均能達(dá)到98.1%,，對(duì)2種不同養(yǎng)殖場(chǎng)景的6段豬只行為視頻的嵌入式設(shè)備部署識(shí)別統(tǒng)計(jì)結(jié)果與人工統(tǒng)計(jì)結(jié)果相近，平均精確率和平均召回率均為95.3%,，以較少的參數(shù)達(dá)到較強(qiáng)的泛化性,。本文提出的YOLO v5n-PBR模型具有精度高、體積小,、速度快,、泛化性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可滿足嵌入式設(shè)備部署要求,，為豬只行為的實(shí)時(shí),、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)及豬只行為識(shí)別模型的部署應(yīng)用提供技術(shù)基礎(chǔ)。

摘要:為解決復(fù)雜環(huán)境中油茶果因遮擋造成的檢測(cè)與計(jì)數(shù)難題,，提出了一種基于雙主干網(wǎng)絡(luò)（Dual-backbone）和連續(xù)注意力特征融合模塊（Consecutive attention feature fusion，CAFF）的檢測(cè)模型,。該模型結(jié)合了兩種不同主干網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同特征的高效提取。此外,，設(shè)計(jì)了雙輸入單輸出的連續(xù)注意力特征融合模塊,，取代了傳統(tǒng)的拼接操作（Concat），優(yōu)化了多尺度特征信息的融合策略,。為了在精度與模型內(nèi)存占用量之間取得平衡,，采用了幻影卷積模塊（Ghostconv），并去除了空間金字塔池化層（Spatial pyramid pooling fast,，SPPF）,，加快了訓(xùn)練速度，減少了參數(shù)量,。改進(jìn)后的YOLO-DCL（YOLO dual-backbone & consecutive attention feature fusion & lightweight）模型在各類遮擋檢測(cè)任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀,，平均精度均值達(dá)到92.7%，精確率為90.7%,，召回率為84.9%,，而模型內(nèi)存占用量僅為5.7 MB。相較YOLO v8n模型分別上升4.0,、8.6,、2.3個(gè)百分點(diǎn),，內(nèi)存占用量下降9.5%。該模型還具備油茶果遮擋類別的自動(dòng)計(jì)數(shù)功能,，可降低人工統(tǒng)計(jì)的勞動(dòng)成本,，適合在野外復(fù)雜環(huán)境中部署應(yīng)用。

摘要:為探明黃淮海平原驟旱的時(shí)空分布及其對(duì)植被光合作用的影響,，基于ERA5氣候再分析資料和SMCI1.0土壤濕度數(shù)據(jù)集，分析了黃淮海地區(qū)2001—2020年氣候要素時(shí)空變化特征,，識(shí)別了驟旱事件并研究其演變規(guī)律和主要?dú)庀笥绊懸蜃?，?duì)比星載日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿olar-induced chlorophyll fluorescence，SIF）,、標(biāo)準(zhǔn)化差異植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index,，NDVI）以及增強(qiáng)植被指數(shù)（Enhanced vegetation index，EVI）對(duì)驟旱的響應(yīng),，探究了不同類型植被光合作用對(duì)驟旱的敏感性,。結(jié)果表明：黃淮海地區(qū)2001—2020年整體呈暖濕化趨勢(shì)，北部地區(qū)增溫明顯,。黃淮海北部和東南部地區(qū)驟旱頻發(fā),，大部分地區(qū)發(fā)生超過20次驟旱，累計(jì)受旱時(shí)長超過90候,，且驟旱多發(fā)生于秋季,。黃淮海地區(qū)年驟旱次數(shù)和累計(jì)驟旱時(shí)長整體呈上升趨勢(shì)，增加速率分別為0.6次/(10a)和2.2候/(10a),，且呈上升趨勢(shì)的格點(diǎn)主要位于驟旱頻發(fā)區(qū),。研究區(qū)驟旱次數(shù)與氣溫（顯著正相關(guān)）、風(fēng)速（負(fù)相關(guān)）以及降水量（負(fù)相關(guān)）的相關(guān)性較高,。相較于NDVI和EVI,，SIF隨土壤水分的變化更加同步，適用于驟旱監(jiān)測(cè),。黃淮海地區(qū)灌木植被SIF對(duì)驟旱最敏感，但存在較大的不確定性,，農(nóng)田,、森林和草地等植被類型光合作用對(duì)驟旱的響應(yīng)逐漸降低，但不同植被SIF與驟旱次數(shù)的最大相關(guān)系數(shù)均較為接近,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)Senninger i-Wob2型噴頭的噴灌流量精準(zhǔn)變量調(diào)節(jié),，在噴頭前安裝V型流量調(diào)節(jié)閥作為執(zhí)行機(jī)構(gòu),，通過閥體水力性能試驗(yàn)，建立閥前壓力,、閥體開度和噴頭流量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,，據(jù)此設(shè)計(jì)變量噴灌控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)噴灌流量的精準(zhǔn)調(diào)節(jié),。研究結(jié)果表明：確定壓力-開度-流量的數(shù)學(xué)模型特征流量系數(shù)KL為20.40,，閥后壓力預(yù)測(cè)系數(shù)KP為0.97，流量預(yù)測(cè)系數(shù)Kφ為7.08;噴頭射程和流量在相對(duì)開度為60%前,，隨閥體開度變化較為明顯;而在相對(duì)開度為60%后,，射程與流量隨相對(duì)開度的變化幅度越來越小;調(diào)節(jié)閥流量調(diào)節(jié)的穩(wěn)態(tài)相對(duì)偏差不超過6.67%，調(diào)節(jié)時(shí)間不超過42 s,，測(cè)量精度在96%以上,。該研究實(shí)現(xiàn)了基于流量調(diào)節(jié)閥噴灌流量的精準(zhǔn)控制，為流量調(diào)節(jié)閥在變量灌溉中的應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支持,。

摘要:在地下水埋深較淺的干旱半干旱地區(qū),，耕荒地分布較為分散破碎,，旱排控鹽是減輕土壤鹽漬化的重要管理手段。旱排控鹽使不灌溉的鹽荒地成為蒸發(fā)鹽匯區(qū)域,，接收鄰近灌溉農(nóng)田的水分和鹽分,。本研究以河套灌區(qū)一個(gè)典型的旱排單元（鹽荒地和相鄰的不同作物農(nóng)田）為例，利用Darcy定律計(jì)算并揭示了鹽荒地與相鄰農(nóng)田之間的水鹽分布及遷移規(guī)律,。結(jié)果表明：不同農(nóng)田類型騰發(fā)量（ET）存在較大差異,，玉米農(nóng)田平均ET比葵花農(nóng)田和鹽荒地分別高23.47%和88.97%，葵花農(nóng)田ET較鹽荒地高53.06%;不同作物根區(qū)土壤（0~100 cm）鹽分存在明顯差異,，葵花農(nóng)田含鹽量為玉米農(nóng)田的2.10~2.47 倍,，鹽荒地平均土壤含鹽量為耕地的2.81~6.95 倍。此外,，在春灌和作物生長階段,，灌溉和降水使農(nóng)田地下水埋深最大上升157 cm,，從而促使水鹽從農(nóng)田向未灌溉的鹽荒地遷移，減輕了耕地作物根系的鹽分,，維持了作物生長;在春灌時(shí)期,，葵花地灌溉水滲漏并快速排泄到未灌溉地類，導(dǎo)致水鹽通量達(dá)到最大值,，水分遷移量平均為0.045 cm/d,，鹽分遷移量為0.013 mg/（d·cm2）。鹽荒地作為耕地的排泄區(qū)域,，具有維持水鹽平衡的功能,，該研究量化分析了耕荒地間水鹽的遷移規(guī)律，可為干旱區(qū)水鹽平衡規(guī)律提供理論依據(jù),。

摘要:內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市達(dá)拉特旗黃河南岸由于氣候干旱，降水量少,，年蒸發(fā)量遠(yuǎn)大于年降水量,，靠近黃河地下水位高，導(dǎo)致土壤鹽漬化問題突出,。以達(dá)拉特旗黃河南岸鹽堿地為研究對(duì)象,，基于Sentinel-1、Sentinel-2,、Landsat-8和SRTM DEM多源數(shù)據(jù),，采取相關(guān)性分析和連續(xù)變量投影結(jié)合索套回歸（Lasso）、隨機(jī)森林回歸（Random forset,，RF）,、輕量梯度提升機(jī)模型（Light gradient boosting machine，LightGBM）,、極端梯度提升模型（Extreme gradient boosting,，XGBoost）、一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One dimensional convolutional neural networks,，1DCNNs）,、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep neural network，DNN）6種模型進(jìn)行春季裸土期與植被覆蓋期土壤含鹽量估算,。結(jié)果表明：XGBoost模型精度最高,，春季裸土期、植被覆蓋期測(cè)試集決定系數(shù)（R2）為0.76、0.58;均方根誤差（RMSE）為5.76,、7.22 g/kg;平均絕對(duì)誤差（MAE）為3.38、4.33 g/kg,。多源遙感數(shù)據(jù)結(jié)合變量篩選方法利用XGBoost模型揭示研究區(qū)不同季節(jié)土壤鹽分空間分布最有效,，含鹽量反演結(jié)果與野外實(shí)際調(diào)查分析結(jié)果基本吻合。變量重要性分析表明春季裸土期,、植被覆蓋期重要反演因子分別為：鹽分指數(shù)（48.3%）,、地形因子（33.8%）;植被指數(shù)（22%）、地形因子（47.9%）,。本研究為達(dá)拉特旗黃河南岸鹽堿地遙感反演提供了有效方法,，為春季裸土期與植被覆蓋期鹽堿化土壤監(jiān)測(cè)及預(yù)防提供了理論依據(jù)。

摘要:土壤類型圖反映了不同土壤類型的地理分布及其特征，為土壤資源利用,、保護(hù)和管理提供了科學(xué)基礎(chǔ),。基于土壤-環(huán)境關(guān)系的數(shù)字土壤制圖方法是快速獲取高精度,、高分辨率土壤空間分布信息的重要手段,，但針對(duì)不同地形單元的適用性及制度精度仍需進(jìn)一步探討。本文以北京市平谷區(qū)為研究區(qū),，將其劃分為山地丘陵區(qū)和平原區(qū)2個(gè)地形單元,，基于土壤調(diào)查點(diǎn)和隨機(jī)森林算法，構(gòu)建土壤-環(huán)境變量關(guān)系模型,，進(jìn)行不同地形單元的土壤類型數(shù)字制圖,。結(jié)果表明，山地丘陵區(qū)土類,、亞類,、土屬和土種數(shù)字制圖總體精度（Overall accuracy，OA）分別為100%,、93.1%,、89.7%和75.9%;而平原區(qū)土類、亞類,、土屬和土種數(shù)字制圖OA分別為73.7%,、55.3%、52.6%和23.7%。這表明在山地丘陵區(qū),，環(huán)境變量輔助的土壤類型數(shù)字制圖具有較好的精度,，而在平原區(qū)，這種精度會(huì)顯著降低,。隨著土壤類型分類單元從土類到土種的精細(xì)化,，環(huán)境變量輔助的土壤類型制圖精度也逐漸下降。建議在資源有限的情況下,，對(duì)于山地丘陵區(qū),，可以充分利用易獲取的環(huán)境變量數(shù)據(jù)來提升土壤類型制圖精度;而對(duì)于平原區(qū)，則需適當(dāng)增加土壤類型剖面數(shù)量以提高制圖精度,。研究結(jié)果為其他地區(qū)土壤類型數(shù)字化制圖提供了實(shí)踐案例和技術(shù)支持,。

摘要:為了提高農(nóng)田土壤養(yǎng)分含量空間插值精度,，準(zhǔn)確掌握土壤養(yǎng)分的空間分布特征，以新疆瑪納斯河流域綠洲為研究區(qū)域,，測(cè)定土壤有機(jī)質(zhì)含量,、全氮含量、有效磷含量,、速效鉀含量,、pH值和鹽分含量，協(xié)同經(jīng)度,、緯度,、地形、氣象和植被指數(shù)因子作為環(huán)境變量,，經(jīng)過皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Person correlation coefficient,，PCC）、方差膨脹系數(shù)（Variance inflation factor,，VIF）和極端梯度提升（Extreme gradient boosting,，XGBoost）算法進(jìn)行變量篩選，采用決策樹（Decision tree,，DT）,、隨機(jī)森林（Random forest，RF）,、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial basis function,，RBF）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long short-term memory，LSTM）4種機(jī)器學(xué)習(xí)模型與普通克里格（Ordinary Kriging，OK）方法,，對(duì)研究區(qū)農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì),、全氮、有效磷和速效鉀含量進(jìn)行空間插值,。結(jié)果表明：研究區(qū)土壤有機(jī)質(zhì),、全氮、有效磷,、速效鉀含量分別為0.226~32.275 g/kg、0.117~1.272 g/kg,、3.159~53.884 mg/kg和81.510~488.422 mg/kg,，變異系數(shù)為30.636%~43.648%，均屬于中等程度變異,。PCC,、VIF和XGBoost變量篩選均表明，土壤有機(jī)質(zhì),、全氮,、有效磷和速效鉀間具有一定的關(guān)聯(lián)性，可用于目標(biāo)屬性空間插值的環(huán)境變量,，但不同變量篩選方法對(duì)經(jīng)度,、緯度、地形,、氣象和植被指數(shù)因子篩選結(jié)果具有一定的差異性,。XGBoost方法可以更有效地篩選出對(duì)空間插值結(jié)果重要的環(huán)境變量，且基于此方法篩選變量后建立的模型精度明顯優(yōu)于PCC和VIF篩選變量后建立的模型精度,，而且協(xié)同環(huán)境變量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型精度普遍優(yōu)于未加入環(huán)境變量的OK模型精度,，同一土壤養(yǎng)分含量空間插值模型精度從大到小依次為RF、LSTM,、RBF,、DT、OK,，其中基于XGBoost篩選出的變量對(duì)土壤有機(jī)質(zhì),、全氮、有效磷和速效鉀含量構(gòu)建的RF空間插值模型精度相較于未加入環(huán)境變量的OK模型有顯著提高,，決定系數(shù)分別提高43.02%,、101.00%、86.04%和137.89%,，均方根誤差分別降低27.39%,、42.78%、13.12%和28.39%，平均絕對(duì)誤差分別降低29.01%,、43.84%,、11.20%和29.62%。利用RF模型對(duì)研究區(qū)農(nóng)田土壤養(yǎng)分進(jìn)行反演得到土壤有機(jī)質(zhì)和全氮含量具有較強(qiáng)的空間分布一致性,，含量較高的主要集中在研究區(qū)南部和東部區(qū)域,，有效磷和速效鉀含量具有一定的空間相似性，東南部,、中北部區(qū)域含量較低,。綜上，XGBoost變量篩選方法結(jié)合RF模型可以更好地實(shí)現(xiàn)土壤養(yǎng)分空間插值,，可作為土壤養(yǎng)分空間插值的有效方法,。

摘要:氮是影響作物生長的關(guān)鍵因素,，精準(zhǔn)獲取土壤氮含量是實(shí)施各類農(nóng)田水肥管理技術(shù)的基礎(chǔ),。利用可見-近紅外光譜技術(shù)可以快速檢測(cè)土壤氮含量，預(yù)測(cè)模型精度和泛化能力是制約將光譜技術(shù)應(yīng)用于土壤氮含量檢測(cè)的瓶頸,。為此,，提出了一種基于稀疏自注意力和可見-近紅外光譜的土壤氮含量預(yù)測(cè)模型(Visible-near-infrared reflection spectrum and sparse transformer，VNIRSformer)用于提升預(yù)測(cè)精度和泛化能力,。模型由輸入層,、嵌入層、編碼器,、解碼器,、預(yù)測(cè)層和輸出層組成。采用大型公開數(shù)據(jù)集(Land use/cover area frame statistical survey,，LUCAS)訓(xùn)練模型以提升模型泛化能力,。實(shí)驗(yàn)測(cè)試VNIRSformer模型在15種不同光譜波長間隔下的性能，發(fā)現(xiàn)：隨著波長間隔增加,，預(yù)測(cè)精度先升后降,，模型規(guī)模不斷變小。波長間隔為1 nm時(shí)模型預(yù)測(cè)精度最低,，RMSE為0.47 g/kg,，R2為0.78。波長間隔為5 nm時(shí)模型預(yù)測(cè)精度最高,，RMSE為0.35 g/kg,，R2為0.89,。當(dāng)波長間隔從0.5 nm增加至1 nm時(shí)，模型規(guī)模下降最快,，下降比例約為72%,。當(dāng)增加至5 nm后，模型規(guī)模勻速下降,，下降比例約為5%,。綜合考慮模型規(guī)模及性能，最佳波長間隔設(shè)為5 nm,。與6種不同預(yù)測(cè)模型（2種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、傳統(tǒng)自注意力模型、偏最小二乘回歸,、支持向量機(jī)回歸和K近鄰回歸）進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),，發(fā)現(xiàn)：VNIRSformer模型性能最佳，RMSE為0.35 g/kg,，R2為0.89，RPD為2.95,。測(cè)試VNIRSformer對(duì)不同等級(jí)的土壤氮含量預(yù)測(cè)能力,，發(fā)現(xiàn)：VNIRSformer模型能夠較好預(yù)測(cè)小于5 g/kg的土壤氮含量。將VNIRSformer模型直接應(yīng)用于自采數(shù)據(jù)集,，發(fā)現(xiàn)：R2下降約0.17,，表明模型具有一定泛化能力。研究表明,，選取波長間隔為5 nm的光譜數(shù)據(jù)作為VNIRSformer模型輸入,，預(yù)測(cè)性能最佳，規(guī)模適中;稀疏注意力機(jī)制有助于提升模型預(yù)測(cè)精度,，降低模型訓(xùn)練時(shí)間;預(yù)測(cè)模型具有一定泛化能力,。研究結(jié)果可為基于可見-近紅外光譜的土壤氮含量預(yù)測(cè)技術(shù)田間實(shí)際應(yīng)用提供理論支持。

摘要:針對(duì)秸稈腐解產(chǎn)物復(fù)雜,，導(dǎo)致在線監(jiān)測(cè)困難的問題，提出以秸稈腐解CO2排放量作為反映秸稈腐解動(dòng)態(tài)特性的指標(biāo),。并針對(duì)市面CO2傳感器成本高,、體積大，在秸稈腐解監(jiān)測(cè)中普及困難的問題,，基于小型,、低成本非色散紅外（Non-dispersive infrared, NDIR）CO2傳感器,、環(huán)境傳感器及Arduino板，設(shè)計(jì)了秸稈腐解動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)秸稈腐解過程環(huán)境參數(shù),、秸稈溫度以及CO2濃度多位點(diǎn)的監(jiān)測(cè)，并結(jié)合微生物群落數(shù)據(jù),，分析了秸稈腐解規(guī)律,。以市面TR-76Ui CO2記錄儀為基準(zhǔn)，對(duì)每個(gè)低成本NDIR CO2傳感器進(jìn)行測(cè)試與校準(zhǔn),，1829個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的線性回歸模型決定系數(shù)R2為0.97~0.99,，RMSE為14.56~56.36 μL/L，表明低成本NDIR CO2傳感器具有良好的檢測(cè)精度和穩(wěn)定性,。秸稈堆體內(nèi)部CO2濃度具有周期性變化規(guī)律,，變化趨勢(shì)與溫度的變化趨勢(shì)一致，且振動(dòng)幅度隨秸稈干燥逐漸減弱,，該現(xiàn)象反映了微生物活動(dòng)的生物節(jié)律,，揭示了秸稈堆體內(nèi)部CO2變化能夠反映秸稈腐解的行為特征。分析表明,，秸稈腐解速率與溫度和含水率呈正相關(guān),，決定系數(shù)R2分別為0.813 7與0.892。調(diào)節(jié)秸稈含水率大于40%后,，秸稈腐解速率迅速下降,，至第4天趨于平穩(wěn)。添加微生物菌劑后秸稈腐解速率在第7天開始明顯下降,，至第12天開始趨于平穩(wěn),。監(jiān)測(cè)周期內(nèi)傳感器未發(fā)生明顯漂移，有較好的穩(wěn)定性,，檢測(cè)精度可以滿足秸稈腐解試驗(yàn)的分析需求,，小型、低成本硬件對(duì)于秸稈腐解動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)具有很好的推廣應(yīng)用潛力,。

摘要:針對(duì)顆粒飼料尺寸檢測(cè)操作繁瑣，自動(dòng)化水平低的實(shí)際問題,，為了實(shí)現(xiàn)顆粒飼料尺寸的自動(dòng)測(cè)量,，設(shè)計(jì)了基于圖像處理技術(shù)的振動(dòng)整流式顆粒飼料尺寸檢測(cè)儀。利用離散元軟件Rocky Dem建立顆粒飼料-槽型整流板相互作用的仿真模型,，以槽型整流板的振幅,、振動(dòng)頻率,、安裝傾角和滑槽轉(zhuǎn)向系數(shù)為試驗(yàn)因素，顆粒飼料滑移均速和滑移速度變異系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),，通過單因素仿真試驗(yàn),，分析顆粒飼料在槽型整流板滑槽內(nèi)的滑移運(yùn)動(dòng)特性，結(jié)果表明,，影響顆粒飼料滑移運(yùn)動(dòng)特性的主要因素為振幅,、振動(dòng)頻率及安裝傾角。采用正交組合仿真試驗(yàn),，建立各試驗(yàn)因素與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的數(shù)學(xué)模型,，并對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，當(dāng)槽型整流板安裝傾角為6.33°,、振動(dòng)頻率為101.49 Hz,、振幅為0.50 mm時(shí)，顆粒飼料的滑移均速和滑移速度變異系數(shù)綜合最優(yōu),，分別為0.31 m/s和4.10%,。分別采集環(huán)模孔徑為3,、4,、5 mm的顆粒飼料，對(duì)檢測(cè)儀的測(cè)量精度進(jìn)行驗(yàn)證,，通過與人工測(cè)量相比較，檢測(cè)儀對(duì)顆粒飼料直徑自動(dòng)測(cè)量結(jié)果平均絕對(duì)誤差分別為0.048,、0.020,、0.012 mm;顆粒飼料長度自動(dòng)測(cè)量結(jié)果平均絕對(duì)誤差分別為0.164、0.162,、0.103 mm,。研究結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的顆粒飼料尺寸檢測(cè)儀具有良好的準(zhǔn)確性和可靠性,，滿足實(shí)際生產(chǎn)檢測(cè)需求,。

摘要:糧食干燥生產(chǎn)中換熱損失大，存在煙氣熱量無法高效傳遞,，導(dǎo)致?lián)Q熱效率低等問題,。本文以集管殼與列管式換熱于一體的氣相旋轉(zhuǎn)螺旋槽管式換熱器為研究對(duì)象,，基于場(chǎng)協(xié)同與熱力學(xué)理論優(yōu)化螺旋槽管關(guān)鍵部件，探究螺旋槽管參數(shù)對(duì)換熱性能的影響,。以螺距,、槽深及內(nèi)外徑比為試驗(yàn)因素，以努塞爾數(shù)和阻力系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),，進(jìn)行三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),，采用多目標(biāo)優(yōu)化方法確定最優(yōu)參數(shù)組合，當(dāng)螺距為24.845 mm,、槽深為1.753 mm,、內(nèi)外徑比為0.897時(shí)，Nu為164.637,，〖KG*4〗f為0.348,。對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果基本一致,。螺旋槽管平均場(chǎng)協(xié)同角β相較于圓管降低約2°,，揭示了置于殼程內(nèi)的螺旋槽管管束進(jìn)口、出口及中間截面內(nèi)場(chǎng)協(xié)同角的分布特征,，整體范圍內(nèi)的場(chǎng)協(xié)同效果有所增加,，結(jié)論符合場(chǎng)協(xié)同原理。利用強(qiáng)化換熱綜合性能指數(shù)（Performance evaluation criteria, PEC）進(jìn)行評(píng)價(jià),，結(jié)果表明氣相旋轉(zhuǎn)螺旋槽管式換熱器PEC在1.031~1.267之間,，驗(yàn)證了螺旋槽管在換熱器應(yīng)用的合理性。

摘要:區(qū)塊鏈追溯對(duì)于保障食品安全、提升農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì),、維護(hù)消費(fèi)者權(quán)益至關(guān)重要,。針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中隱私數(shù)據(jù)安全與保護(hù)需求，提出了一種基于屬性的可搜索加密的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)塊鏈追溯隱私數(shù)據(jù)訪問控制方法,，該方法允許追溯供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)擁有者利用基于屬性的可搜索加密技術(shù)對(duì)訪問控制中的訪問控制策略進(jìn)行加密處理,，追溯供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)請(qǐng)求者通過生成陷門與加密策略進(jìn)行匹配，以確保訪問控制的安全性,，有效抵御惡意節(jié)點(diǎn)偽造信息非法獲取權(quán)限的行為,，隱藏用戶身份，避免策略信息泄露問題,，確保了隱私數(shù)據(jù)的安全性,。采用以太坊權(quán)威證明共識(shí)機(jī)制搭建私有鏈進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),，系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，可搜索密文生成時(shí)間為2.5 ms,，陷門生成時(shí)間為39.8 ms,，可搜索密文與陷門的匹配時(shí)間為8.6 ms，同時(shí)密文生成時(shí)間不隨屬性數(shù)量增加而線性增長,，具有穩(wěn)定性特征,。可搜索密文和陷門上傳至區(qū)塊鏈平均時(shí)間為2033 ms,，查詢匹配時(shí)間為3.54 ms,。因此，本研究提出的訪問控制方法實(shí)現(xiàn)了訪問控制策略隱藏,，保障了追溯隱私數(shù)據(jù)的安全共享,，適用于農(nóng)產(chǎn)品區(qū)塊鏈追溯環(huán)節(jié)中。

摘要:以一種用于220 kW拖拉機(jī)全動(dòng)力換擋變速箱為研究對(duì)象,，基于經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性為控制核心制定了道路運(yùn)輸和田間作業(yè)（犁耕）模式的標(biāo)準(zhǔn)型自動(dòng)換擋策略,，在全動(dòng)力換擋變速箱基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)換擋,。為進(jìn)一步提升不同工況下自動(dòng)換擋策略的工況適應(yīng)性，制定了智能型自動(dòng)換擋策略,，在道路運(yùn)輸自動(dòng)換擋策略中,，以燃油消耗總量為優(yōu)化目標(biāo)，換擋點(diǎn)車速和換擋延遲時(shí)間作為設(shè)計(jì)變量,，對(duì)控制策略進(jìn)行優(yōu)化;在犁耕作業(yè)自動(dòng)換擋策略中，引入滑轉(zhuǎn)率變化量和車速變化量2個(gè)修正參數(shù),，通過模糊控制規(guī)則實(shí)時(shí)修正換擋點(diǎn)車速,。基于AMESim和Matlab/Simulink建立了拖拉機(jī)仿真模型,，開展自動(dòng)換擋策略仿真,。仿真結(jié)果表明，相較于標(biāo)準(zhǔn)型自動(dòng)換擋策略,，道路運(yùn)輸工況下,，拖拉機(jī)燃油消耗總量下降6.71%;犁耕作業(yè)工況下，換擋次數(shù)降低36.5%,，燃油消耗總量下降2.85%,。通過臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了道路運(yùn)輸模式自動(dòng)換擋略的有效性,。

摘要:為克服輪轂電機(jī)響應(yīng)慢,，控制精度和抗干擾性差的難題，本文在滑?？刂疲⊿liding mode control, SMC）的基礎(chǔ)上,，開發(fā)基于轉(zhuǎn)速和角度在線狀態(tài)估計(jì)的超螺旋滑模（Super-twisting sliding mode control, STSMC）輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩聯(lián)合控制策略。采用單移線工況,，輪轂電機(jī)汽車勻速換變道時(shí)分別對(duì)各輪轂電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速控制,，滿足阿克曼轉(zhuǎn)向要求，變道后采用正弦過渡方法對(duì)各輪轂電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩控制,，電機(jī)快速平滑輸出期望轉(zhuǎn)矩,，車輛直線加速。為防止轉(zhuǎn)速和角度傳感器誤差或者損壞,，輪轂電機(jī)控制中采用最大相關(guān)熵平方根廣義高階容積卡爾曼算法（Maximum correlation entropy square root generalized high-order cubature Kalman filter, MCSRGHCKF）對(duì)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子角度進(jìn)行無傳感器估計(jì),，實(shí)驗(yàn)測(cè)試得到轉(zhuǎn)子角度估計(jì)誤差為－0.05 rad，轉(zhuǎn)速誤差為0.3 r/min,，滿足電機(jī)控制要求,。從電機(jī)啟動(dòng)到勻速運(yùn)行階段采用STSMC算法控制，轉(zhuǎn)速超調(diào)量為6.33%,，最大輸出轉(zhuǎn)矩為0.35 N·m,，響應(yīng)時(shí)間為0.22 s，穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速脈動(dòng)為±0.5 r/min,，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)為±0.01 N·m,，相比PID和SMC算法，控制效果更佳,。在轉(zhuǎn)速切換轉(zhuǎn)矩控制,，轉(zhuǎn)矩可按照正弦函數(shù)平滑過渡，最大超調(diào)僅為2.86%,，電機(jī)運(yùn)行平穩(wěn),。

摘要:傳統(tǒng)液壓系統(tǒng)采用1根閥芯同時(shí)控制液壓執(zhí)行器進(jìn)出口油路,，系統(tǒng)能耗大,、效率低，且在主動(dòng)型負(fù)載工況下,，易出現(xiàn)氣穴現(xiàn)象,。為防止液壓缸在主動(dòng)型負(fù)載工況下產(chǎn)生氣穴現(xiàn)象，本文分別對(duì)傳統(tǒng)液壓系統(tǒng),、負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng),、進(jìn)口壓差補(bǔ)償負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)和出口壓差補(bǔ)償負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)4種液壓系統(tǒng)防氣穴特性進(jìn)行了理論分析，獲得了進(jìn),、出口閥開口度比μ與空氣分離壓力Pm,、負(fù)載力FL等參數(shù)之間的關(guān)系，建立了4種液壓系統(tǒng)仿真模型,，設(shè)置相同負(fù)載力FL,、進(jìn)口閥開口度K1等仿真參數(shù)，仿真結(jié)果表明,，除傳統(tǒng)液壓系統(tǒng)外,，其他3種負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)均可以通過改變?chǔ)淌惯M(jìn)口壓力Pa大于0，從而避免氣穴現(xiàn)象,，且出口壓差補(bǔ)償負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)無需檢測(cè)負(fù)載力FL,。通過試驗(yàn)驗(yàn)證了仿真結(jié)果的可行性。

摘要:通過多路閥實(shí)現(xiàn)負(fù)載敏感電液控制（LS）系統(tǒng)等集中式液壓系統(tǒng)流量分配,，會(huì)產(chǎn)生較大的節(jié)流損失,，能量效率較低。分布式獨(dú)立電液控制系統(tǒng)（DIEHCS）采用單泵單執(zhí)行器的排量控制方式,，基本消除節(jié)流損失,，節(jié)能效果顯著，但普遍存在獨(dú)立式驅(qū)動(dòng)裝機(jī)功率大,、分布式安裝結(jié)構(gòu)不緊湊等問題,。為此，本文以6 t挖掘機(jī)為對(duì)象,，提出了一種分布式獨(dú)立二次調(diào)壓電液控制系統(tǒng)（DIEHCS-SPR）,。該系統(tǒng)主要由3個(gè)獨(dú)立布置于臂架上的開式電液執(zhí)行器（EHA）及1個(gè)恒壓控制的主泵（布置于艙室內(nèi)）組成,。各EHA根據(jù)執(zhí)行器預(yù)期速度和負(fù)載力方向?qū)崿F(xiàn)四象限工況的精確運(yùn)轉(zhuǎn),。6 t挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)仿真結(jié)果表明，在同一個(gè)工作周期下，提出的DIEHCS-SPR系統(tǒng)相比于LS系統(tǒng)節(jié)能率可達(dá)42%~46%,。相比于現(xiàn)有DIEHCS,，所提出系統(tǒng)各EHA峰值輸出功率最高可降低70%~74%，可顯著減小各EHA外形尺寸和質(zhì)量,，不僅節(jié)約了關(guān)鍵元件（EHA）的制造成本,，更降低了分布式安裝時(shí)自重所產(chǎn)生的額外能耗。