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摘要:中國是世界上食用菌生產(chǎn)與消費第一大國,。隨著中國食用菌產(chǎn)業(yè)規(guī)模的持續(xù)擴大,，傳統(tǒng)的人工采摘方式已無法滿足高效率,、低成本的生產(chǎn)需求，迫切需要采用智能化控制技術(shù)解決生產(chǎn)中用工量最大的采摘問題,。本文首先以香菇機械化采摘為例,，分析了成熟待采香菇物理特性與層架式生長環(huán)境特性對圖像識別、機器視覺及柔性機械臂的要求,；闡述了香菇采摘,、平菇采摘、雙孢蘑菇采摘及黑木耳采摘等主要食用菌品種在目標(biāo)識別,、路徑規(guī)劃,、采摘方式和機器作業(yè)空間等方面的不同，強調(diào)了不同品種在采摘方面對復(fù)雜操作系統(tǒng)的獨特需求,。最后,，總結(jié)現(xiàn)有食用菌采摘技術(shù)在識別、減損及效率等方 面的局限性,，提出未來菇類采摘機器人的發(fā)展方向,。本文為菇類采摘機器人技術(shù)的發(fā)展提供了參考，助力我國食用菌產(chǎn)業(yè)全鏈條智能化生產(chǎn),。

摘要:農(nóng)業(yè)機械無人化作業(yè)離不開自主導(dǎo)航技術(shù),。隨著傳感器發(fā)展和計算機視覺技術(shù)的完善，農(nóng)業(yè)機器人在溫室大棚自主 視覺導(dǎo)航作業(yè)逐漸成為可能,。本文針對地栽草莓采摘機器人開展壟面視覺導(dǎo)航控制方法研究，分析地栽草莓種植農(nóng)藝,，基于YOLO v8 實例分割算法獲取草莓壟面特征,，采用Canny邊緣檢測算法對壟面邊緣信息進(jìn)行提取。提出兩條斜率分別為1和-1的直線遍歷壟面邊緣,，通過統(tǒng)計截距信息,，獲取壟面上下各2個端點。進(jìn)而得到壟面上下各2個端點的中心點坐標(biāo),， 連線壟面上下中心點成直線,，即可獲得壟面對應(yīng)導(dǎo)航線。采集溫室大棚環(huán)境下的地栽草莓壟面圖像數(shù)據(jù),，經(jīng)測試導(dǎo)航路徑 提取精度為 96%,，算法耗時30 ms。將算法部署至采用四輪阿克曼轉(zhuǎn)向底盤的草莓采摘機器人,，結(jié)合預(yù)瞄點跟蹤算法,，在仿真草莓壟上進(jìn)行導(dǎo)航試驗,。經(jīng)測試導(dǎo)航路徑提取精度為94%，算法耗時30 ms,。當(dāng)行駛速度為0.2 m/s 時,，橫向偏距最大為32.69 mm，均值為22.12 mm,，均方根誤差（RMSE）為5.37 mm,，滿足地栽草莓采摘機器人壟面自主導(dǎo)航控制。該控制方法配合采摘機器人自主采摘功能,，可實現(xiàn)草莓采摘機器人無人自主作業(yè),。

摘要:針對番茄采摘環(huán)境復(fù)雜,、可移動空間小等問題，設(shè)計了一種適用于寬溝窄畦溫室種植模式下高效率采摘的番茄自主采摘機器人,。采摘機器人的執(zhí)行機構(gòu)由四自由度伸縮機械臂,、多位姿腕關(guān)節(jié)及三指扭轉(zhuǎn)采摘末端手構(gòu)成。通過分析番茄的生長情況和作業(yè)環(huán)境,，設(shè)計了一種繩排式可伸縮移動關(guān)節(jié),，減少伸縮機構(gòu)的尺寸。針對實際番茄采摘時的動作,，采用三指式扭轉(zhuǎn)采摘末端執(zhí)行器,，增加多位姿腕關(guān)節(jié)實現(xiàn)多位姿多方位的扭轉(zhuǎn)采摘。采摘控制系統(tǒng)基于 ROS 集成采摘,、規(guī)劃等策略,，控制機械臂完成采摘功能?；趯挏险璺N植模式下番茄溫室的可移動空間,，設(shè)計了一款四轉(zhuǎn)四驅(qū)移動底盤，可實現(xiàn)在番茄種植壟間的移動和轉(zhuǎn)向,。研制了番茄采摘機器人樣機,，在番茄設(shè)施溫室中進(jìn)行了實地采摘試驗，果實采摘成功率達(dá)到88.7%,，采摘周期時間為13.4 s/個,，具有較高的采摘作業(yè)效率和采摘成功率，滿足溫室番茄采摘要求

摘要:根據(jù)種植模式的不同,，可將草莓分為壟作地栽和高架種植兩種模式。相比于高架種植,，壟作地栽種植成本較低,，在國內(nèi)占據(jù)較大的比例。為適應(yīng)壟作草莓種植農(nóng)藝,，實現(xiàn)壟作草莓采摘,，解決勞動力短缺、成本上升等一系列問題,，本文研制了一臺適用于壟作種植模式下的雙臂草莓采摘機器人,。該機器人能夠在草莓地壟間行駛并自動識別成熟草莓，完成采 摘,、收集,。以Arduino Nano V3.0 開發(fā)板為主控制器，基于Ubuntu20.04 進(jìn)行開發(fā),，以 NVIDIA 邊緣計算平臺Jetson Xavier NX 為核心,，機器人的移動平臺使用了高地隙四輪轉(zhuǎn)向底盤，采用RealSense L515 作為檢測識別草莓的傳感器,，通過YOLO v8- Pose網(wǎng)絡(luò)獲取草莓果實的目標(biāo)檢測框和關(guān)鍵點信息,，結(jié)合關(guān)鍵點與點云處理實現(xiàn)對草莓果柄姿態(tài)獲取和采摘點的定位;兩套機械臂安裝剪切-夾持一體式末端執(zhí)行器，實現(xiàn)對草莓果柄的剪切與夾持,。整個采摘系統(tǒng)由Arduino Nano V3.0開發(fā)板進(jìn)行驅(qū)動,，機械臂兩側(cè)均配有L515相機，通過相機的識別與捕捉,，再通過串行總線將草莓果實的坐標(biāo)數(shù)據(jù)傳輸給Jetson Xavier NX,，驅(qū)動機械臂末端，實現(xiàn)草莓采摘,。最后，在實地草莓大棚中進(jìn)行采摘試驗,。試驗結(jié)果表明,，在果梗處無遮擋情 況下采摘成功率達(dá)到85.4%，存在部分遮擋時采摘成功率為75.5%,，采摘單個草莓平均耗時為12.5 s,，損傷率為18.5%。

摘要:在雜交水稻制種過程中，父本倒播差插秧作為確保制種成功的關(guān)鍵策略之一,，對時間敏感性與空間精確性提出了極高要求,。視覺導(dǎo)航可顯著提升作業(yè)精度與效率，然而,，面對多樣化制種條件,，如母本作物的形態(tài)差異、作物行內(nèi)的漏插現(xiàn)象以及作物行的低直線度等問題,，實時且準(zhǔn)確地提取行間導(dǎo)航線成為制約制種智能化,、高效化發(fā)展的關(guān)鍵。針對上述問題,，提出了一種高效,、精確、實時的行間導(dǎo)航線提取方法,，并對其進(jìn)行了全面驗證,。構(gòu)建了一個包含不同播差的倒播差數(shù)據(jù)集，并基于此數(shù)據(jù)集,，優(yōu)選雙分支分割網(wǎng)絡(luò)（BiSeNet V2）訓(xùn)練模型提取母本作物行掩膜,。利用掩膜內(nèi)各像素的距離轉(zhuǎn)換結(jié)果，提取母本作物行的中心線,。使用分段篩選法提取最靠近父本廂左右兩側(cè)的母本作物行中心線作為父本廂邊界線,。使用旋轉(zhuǎn)掃描法配對兩側(cè)父本廂邊界線特征點，并將配對的特征點對中點作為導(dǎo)航線特征點,。采用樣條曲線將導(dǎo)航線特征點擬合連接,，形成最終的插秧導(dǎo)航線。語義分割試驗結(jié)果表明,，BiSeNet V2 分割結(jié)果的平均像素精確度,、平均交并比和推 理速度分別為88.73%、57.47% 和143.32 f/s,。導(dǎo)航線提取試驗結(jié)果顯示,，該導(dǎo)航線提取方法平均偏差為4.66 像素，標(biāo)準(zhǔn)差為2.73 像素,，導(dǎo)航線提取速度為12.52 f/s,。田間試驗進(jìn)一步驗證了本研究方法的有效性。試驗數(shù)據(jù)顯示,，自動導(dǎo)航插秧路徑與人工標(biāo)定的最佳路徑之間的平均偏差僅為64.93 mm,，標(biāo)準(zhǔn)差為51.96 mm,，其中80%以上的定位點偏差小于 83.26 mm。本文提出的雜交水稻制種父本倒播差行間實時導(dǎo)航線提取方法,，通過集成數(shù)據(jù)集的完整制備,、母本作物行的高效分割、作 物行中心線的準(zhǔn)確提取,、父本廂邊界線特征點的正確配對以及樣條曲線的精確擬合,，顯著提高了導(dǎo)航線提取的實時性、準(zhǔn) 確性和魯棒性,。為雜交水稻制種父本倒播差行間實時插秧導(dǎo)航提供了重要參考,。

摘要:針對三七種植區(qū)樹木遮擋引起的衛(wèi)星導(dǎo)航信號弱和相位失鎖等導(dǎo)致智能化設(shè)備定位精度差問題,，提出了基于偽距及多普勒雙差定位算法的三七聯(lián)合收獲機遮蔽環(huán)境改進(jìn)全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Global navigation satellite system, GNSS ）定位算法。由于偽距測量和多普勒頻移測量受影響因素的不同,，以偽距雙差及多普勒頻移雙差為輸入,，載噪比為權(quán)重，通過卡爾曼濾波實現(xiàn)測量值融合,，降低估計誤差校正偽距和多普勒頻移測量,。采用貝葉斯信息準(zhǔn)則選擇正則化參數(shù)，并通過 Lasso 回歸求解重加權(quán)最小二乘問題,，實現(xiàn)模型稀疏化,，得到改進(jìn)定位結(jié)果。使用 u-blox ZED-F9P 高精度全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收機采集 RINEX 格式報文,，并通過 Matlab 實現(xiàn)了數(shù)據(jù)提取與位置解算,。在開闊環(huán)境、蔭棚遮蔽和樹蔭遮蔽工況下進(jìn)行了實車 定位精度試驗,。試驗結(jié)果與傳統(tǒng)偽距定位算法相比,，靜態(tài)定位時，開闊環(huán)境,、蔭棚遮蔽環(huán)境和樹蔭遮蔽環(huán)境位置誤差分別降低13.43%,、56.08% 和46.35%，定位偏差均方根誤差分別減少 75.64%,、62.31%、50.21%;動態(tài)工況下定位誤差分別降低36.97%,、52.14%,、62.37%,，定位偏差均方根誤差分別減少45.34%、60.24%,、65.81%,。所提方法有效降低了 GNSS 衛(wèi)星信號差、相位失鎖帶來的定位誤差,，有效提高了復(fù)雜工況下農(nóng)機定位精度與定位可信度,，可為丘陵山區(qū)因樹木遮擋導(dǎo)致智能化 設(shè)備定位精度差問題提供理論和技術(shù)支撐。

摘要:稻田中秧苗與稻種規(guī)范化精準(zhǔn)識別檢測是實現(xiàn)水稻種植機械作業(yè)質(zhì)量檢測的前提，為解決水稻種植圖像識別研究過 程中存在稻田背景復(fù)雜,、機械運行速度快,、形態(tài)特征難以提取等造成識別準(zhǔn)確率較低的問題，提出一種基于改進(jìn) YOLO v8s 的輕量化質(zhì)量檢測方法,。首先,，通過由井關(guān) PZ60 型水稻插秧機的研制而成的稻田種植質(zhì)量檢測裝置，搭建作業(yè)質(zhì)量檢測 圖像采集平臺,，拍攝獲得作業(yè)質(zhì)量的圖像構(gòu)成 ImageSets 數(shù)據(jù)集,，根據(jù)國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定質(zhì)量檢測評價指標(biāo)。隨后通過引入 輕量化 GhostNet 模塊,，減少網(wǎng)絡(luò)模型的運行參數(shù)量;同時為了提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測性能,，將 CPCA 注意力模塊引入到檢測算法中，有效地增強對水稻作業(yè)質(zhì)量的特征提取,，抑制稻田復(fù)雜的背景信息,，準(zhǔn)確獲得作業(yè)圖像的關(guān)鍵特征，對秧苗與稻種這種數(shù)量多,、體積小的目標(biāo)的檢測效果有較為明顯的提升;其次,，將 YOLO v8s 模型中的 CIoU 損失函數(shù)替換為 EIoU 損 失函數(shù)，使模型具有更快更好的收斂速度與定位效果,，實現(xiàn)作業(yè)質(zhì)量的精確識別,。試驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的 YOLO v8s 模 型在測試集上的平均精度均值為 92.41%,， 精確率為 92.11%,， 召回率為 92.04%;與 YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8s,、 Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)模型相比,，平均精度均值分別提高 7.91、7.71,、4.28,、1.03 個百分點。改進(jìn)后模型檢測速度與內(nèi)存占用量 分別為 88 f/s,、19.2 MB,，與 YOLO v8s 模型相比分別減少12.8%、10.7%,，經(jīng)種植環(huán)境測試能夠檢測出作業(yè)質(zhì)量是否合格,，能夠?qū)崿F(xiàn)質(zhì)量檢測的作用。改進(jìn) YOLO v8s 網(wǎng)絡(luò)模型對稻田作業(yè)質(zhì)量檢測具有快速準(zhǔn)確的識別能力,，具有較好的魯棒性,，在水稻種植質(zhì)量檢測方面有顯著成效，可為水稻種植機械化質(zhì)量檢測提供新的檢測方法,。

摘要:小麥成熟期在線精準(zhǔn)分類識別將為實現(xiàn)聯(lián)合收獲機的智能化調(diào)控提供有效支撐,。本文提出一種基于車載相機和深度 學(xué)習(xí)結(jié)合的冬小麥成熟期在線分類方法。以車載相機拍攝的實時圖像為主,，無人機拍攝的圖像為輔,，構(gòu)建小麥乳熟-蠟熟初期、蠟熟后期-完熟初期,、完熟后期-枯熟期和已收割區(qū)數(shù)據(jù)集（4400 幅）,。針對機收環(huán)境復(fù)雜、小麥圖像模糊等問題,，以 MobileNetV2 為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，在特征提取后添加卷積注意力模塊（Convolutional block attention module, CBAM ）提升對 圖像特征的自適應(yīng)提取能力。為了評估模型可信度,，采用可視化技術(shù)觀察模型對圖像的關(guān)注區(qū)域,。以不同分類模型為對比，對建立的 MobileNetV2-CBAM 模型性能進(jìn)行評價,。試驗結(jié)果表明,，MobileNetV2-CBAM 模型在測試集中的分類識別準(zhǔn) 確率達(dá)到 99.5%,，相比于MobileNetV2 高 0.7 個百分點;與 ResNet 和 Swin Transformer 模型相比，在分類精度未發(fā)生明顯差異的前提下,，MobileNetV2-CBAM 模型內(nèi)存占用量（ 8.73 MB ）僅為其1/8 和1/11,。為了驗證模型實際應(yīng)用效果， 田間試驗結(jié) 果表明,，在車速4~6 km/h 條件下，每隔1 s識別1幅圖像,，成熟期分類識別精度為 96.8%,，滿足機收場景下的小麥成熟期在 線分類準(zhǔn)確性和實時性要求。

摘要:針對東北黑土稻區(qū)水稻種植密度大、秸稈量多,，導(dǎo)致還田過程中秸稈拋撒不均勻影響后續(xù)整地和插秧的問題,，設(shè)計了一種水稻聯(lián)合收獲機主動離心式秸稈拋撒裝置。通過建立導(dǎo)流板導(dǎo)稈落盤,、拋撒盤離心拋稈,、秸稈空中拋離3個過程運動學(xué)模型并進(jìn)行理論分析，對導(dǎo)流單元,、離心拋撒單元等關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計,。運用 EDEM 離散元軟件進(jìn)行單因素仿真試驗，明確拋撒盤轉(zhuǎn)速,、扇葉偏角,、導(dǎo)流板傾角和還田速率對拋撒橫向均勻性變異系數(shù)的影響規(guī)律。以橫向均勻性變異系數(shù)和拋撒幅寬為試驗指標(biāo),，利用主動離心式拋撒試驗臺進(jìn)行 Box-Behnken 參數(shù)優(yōu)化試驗,，并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行田間驗證與對比。驗證試驗結(jié)果表明,，當(dāng)拋撒盤轉(zhuǎn)速為255 r/min,、拋撒扇葉偏角為 7°、導(dǎo)流板傾角為35°,、還田速率為3.5 kg/s 時,，拋撒橫向均勻性變異系數(shù)為17.34%，拋撒幅寬為4.58 m,，與預(yù)測值誤差小于5%,，滿足設(shè)計要求。通過與水稻聯(lián)合收獲機原裝的導(dǎo)流式秸稈拋撒裝置進(jìn)行性能對比試驗，得出設(shè)計的主動離心式秸稈拋撒裝置拋撒效果更優(yōu),。

摘要:針對圖像中多種復(fù)雜環(huán)境干擾,，本文結(jié)合秸稈在東北黑土地上具有的顏色優(yōu)勢，提出一種基于白平衡特征增強的秸 稈目標(biāo)分割模型,。DLv3+/CPM/SEM 模型采用編解碼結(jié)構(gòu),，在DLv3+模型基礎(chǔ)上融合了顏色感知模塊 CPM 與空間增強模塊 SEM，利用白平衡技術(shù)提高秸稈目標(biāo)在圖中的對比度使其在多種干擾因素的影響下仍能保持對秸稈目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率,。其中編碼部分利用殘差網(wǎng)絡(luò)組成雙分支特征提取結(jié)構(gòu),，通過全反射算法增強秸稈顏色特征的同時，消除光線條件對圖像顏色顯現(xiàn)的干擾,，雙分支特征通過級聯(lián)的感知方式并入顏色感知模塊 CPM,，以加強補色的形式對圖像中偏色嚴(yán)重的秸稈進(jìn)行多層級的顏色特征增強，從而提取準(zhǔn)確的秸稈特征表達(dá);解碼部分將整合的特征代入具有 ASPP 的解碼模型中,，加入空間增強模塊 SEM 提高秸稈和農(nóng)田背景的區(qū)分度,，優(yōu)化秸稈目標(biāo)分割模型性能。經(jīng)試驗驗證,，提出的 DLv3+/CPM/SEM 改進(jìn)模型 在準(zhǔn)確率和 MIoU 的模型整體評價指標(biāo)上都高于其它對比模型,，在不同光源條件、秸稈長度,、壟溝深淺和土塊大小的干擾 條件下均有較好的分割效果,，同時結(jié)合距離劃分結(jié)果后，對非單一農(nóng)田背景的秸稈監(jiān)測圖像的覆蓋率計算精度更為準(zhǔn)確。

摘要:大田作物冠層包含豐富信息,，可為開展作物表型和作物行感知方法研究提供數(shù)據(jù)資料。當(dāng)前信息采集過程通常面臨 作物高度變化不均,、不同生長期作物表現(xiàn)差異大等問題,，對地面采集裝備適應(yīng)性和作業(yè)效率造成較大困難,。為此，本文設(shè)計了一種具備輪距與地隙可調(diào),、人工遙控和自動導(dǎo)航雙?？刂乒δ艿姆植际诫婒?qū)輪式平臺。首先,，分析典型大田作物的農(nóng)藝性狀,，確定平臺結(jié)構(gòu)邊界參數(shù)，開展整機構(gòu)型設(shè)計,。開發(fā)底盤控制系統(tǒng),，建立以 STM32F103 芯片為核心控制器的運動控制系統(tǒng)，支持前輪阿克曼轉(zhuǎn)向,、四輪阿克曼轉(zhuǎn)向和原地轉(zhuǎn)向等多種轉(zhuǎn)向模式;構(gòu)建以 Xavier 為決策控制器、GNSS/INS 組合 導(dǎo)航定位的導(dǎo)航控制系統(tǒng),。開展底盤運動性能試驗,，試驗結(jié)果表明，所建平臺直線對中性能穩(wěn)定,、轉(zhuǎn)向靈活,，對于遙控直 線行駛試驗，橫向偏差平均值為 0.019 m,、標(biāo)準(zhǔn)差為 0.017 m;航向偏差平均值為1.67°,、標(biāo)準(zhǔn)差為1.03° ; 對于轉(zhuǎn)向性能試驗，前輪阿克曼轉(zhuǎn)向平均精度為 96.57%,、四輪阿克曼轉(zhuǎn)向平均精度為 96.64%,、原地轉(zhuǎn)向平均偏移量為 0.034 m。以玉米為 代表性作物,，開展作物冠層圖像采集試驗,，驗證所建平臺的有效性，結(jié)果表明：所建平臺能夠自動跟蹤規(guī)劃路線進(jìn)行對行行駛,、地頭換向,、跨行對中等動作，完成冠層圖像無損采集;對行行駛橫向偏差平均值不大于 0.052 m,、標(biāo)準(zhǔn)差不大于 0.029 m,，航向偏差平均值不大于5.653°、標(biāo)準(zhǔn)差不大于3.843°,。

摘要:為解決農(nóng)機在丘陵山地坡度大,、地塊小等復(fù)雜地形下作業(yè)的穩(wěn)定性差,、效率低與駕駛安全舒適性差等問題，本文提出了一種丘陵山區(qū)小型農(nóng)機底盤的自動調(diào)平系統(tǒng)設(shè)計方案,，該系統(tǒng)整合了行駛系統(tǒng),、控制系統(tǒng)和調(diào)平執(zhí)行機構(gòu)。設(shè)計了自平衡的三點調(diào)平系統(tǒng),，前方調(diào)平機構(gòu)采用被動減震技術(shù)處理高頻擾動,，后方則利用雙導(dǎo)柱式伺服電缸確保運動軌跡的精確與穩(wěn)定;開發(fā)了以單片機為核心的控制系統(tǒng)，結(jié)合以伺服電缸為主的電控技術(shù),，實現(xiàn)作業(yè)底盤傾斜角度的自動調(diào)節(jié),，提高農(nóng)機在丘陵山區(qū)多樣性地形下的穩(wěn)定性和作業(yè)效率。為滿足農(nóng)機在復(fù)雜地形中對承載與穩(wěn)定性的要求,，調(diào)平策略采用了設(shè) 定點不動調(diào)平法并對其運動過程進(jìn)行了分析,。最后經(jīng)過靜態(tài)試驗驗證，該系統(tǒng)可以使不同初始俯仰角和橫滾角傾斜狀態(tài)調(diào) 整為-0.2°~0.2° 的設(shè)定狀態(tài),，動態(tài)試驗驗證了實際工作時可以在2 s 內(nèi)將底盤傾角調(diào)整為-1.2°~1.2°且標(biāo)準(zhǔn)偏差約為 0.8°, 達(dá)到設(shè)計預(yù)期目標(biāo),。

摘要:為了提升自走式寬幅作業(yè)平臺行走作業(yè)時的穩(wěn)定性和安全性，以自走式寬幅作業(yè)平臺為研究對象,，設(shè)計了基于四點液壓主動懸架的自適應(yīng)全向調(diào)平系統(tǒng),。采用 LUDV 負(fù)載敏感技術(shù)以提高液壓系統(tǒng)控制性能，實現(xiàn)四點式懸架液壓系統(tǒng)中多負(fù)載并行工況下的同步控制,。采用多傳感器實時感知作業(yè)平臺姿態(tài),，結(jié)合“追中調(diào)平”和“防虛腿”的控制策略，采用抗飽和積分的雙環(huán) PID 算法計算并輸出控制信號,，并與懸架油缸保護(hù)邏輯算法和防虛腿邏輯算法的輸出結(jié)果進(jìn)行校對,，最終以控制懸架油缸實現(xiàn)作業(yè)平臺姿態(tài)的實時全向調(diào)整。為測試 LUDV負(fù)載敏感技術(shù)在四點液壓主動懸架中的有效性,，在 AMESim 中建立了懸架系統(tǒng)仿真模型并開展了試驗,。試驗結(jié)果表明，在同開度不同負(fù)載的情況下,，各柱塞缸最大行程偏差為19.51 mm,，最大偏差率為6.27%,。為說明各執(zhí)行器的流量與負(fù)載無關(guān)，在不同負(fù)載且開度控制信號比例為1:1.35:1.71:2.07 的條件下,，柱塞缸的運動行程比例偏差為1:1.35:1.71:1.92,，說明各執(zhí)行器的流量與負(fù)載無關(guān)且同步性良好，證明 LUDV 負(fù)載敏感技術(shù)對四點液壓主動懸架的有效性,。在實車試驗中,，靜態(tài)試驗結(jié)果表明系統(tǒng)可以將車身傾角收斂在0.5° 以內(nèi)，動態(tài)試驗結(jié)果表明自適應(yīng)調(diào)平系統(tǒng)在平臺橫行和縱行的狀態(tài)下分別使車身最大傾角降低58.0% 和55.4%,，并避免了虛腿現(xiàn)象發(fā)生,，能夠有效提高作業(yè)時的穩(wěn)定性與安全性。

摘要:針對松耙聯(lián)合整地機在秋季黏重土壤條件下作業(yè)后土塊較大、地表不平,、種床秸稈與土壤混拌不均等生產(chǎn)實際問 題，設(shè)計一種具有種床土地平整及秸稈殘茬梳理功能的1ZLZ-300 型全幅復(fù)式種床整地機,。根據(jù)覆混耕作春整地技術(shù)要求及黏重土壤特點確定種床整地機的總體設(shè)計方案,，分別對自激振土壤水平剪切單元、彈性梳理單元進(jìn)行研究,。借助 EDEM 離散元仿真技術(shù),，根據(jù)田間測量數(shù)據(jù)與相關(guān)文獻(xiàn)建立東北黑土區(qū)秸稈混埋土壤仿真模型，通過對種床整地機作業(yè)過程的模 擬仿真得出各入土部件的工作機理以及對土壤的擾動效果,。以松土鏟入土深度,、彈齒入土深度、彈齒入土角度為試驗因素,，以地表秸稈覆蓋率,、地表平整度為評價指標(biāo)，進(jìn)行 Box-Behnken 正交試驗,，確定了1ZLZ-300 型全幅復(fù)式種床整地機在 作業(yè)速度為10 km/h 時最優(yōu)工作參數(shù)為：松土鏟入土深度10.0 cm,、彈齒入土深度 8.0 cm、彈齒角度 0°,。在上述工況下,，通過田間試驗測得秸稈覆蓋率平均值為50.7%、地表平整度平均值為3.2 cm,、深度 0~10 cm 種床土壤緊實度平均值為73.3 kPa,、深度10~20 cm 種床土壤緊實度平均值為690.2 kPa,、碎土率平均值為 89.7%。試驗結(jié)果表明,，機具各項性能指標(biāo)均滿足覆混耕 作春整地技術(shù)要求,。1ZLZ-300 型全幅復(fù)式種床整地機的研制為吉林省中東部地區(qū)黑土地保護(hù)性耕作玉米秸稈覆混還田技術(shù)的推廣提供了裝備支撐。

摘要:為提升板結(jié)羊草草地機械化改良效果,，提出了一種板結(jié)羊草草地機械化改良工藝并設(shè)計了一種草地切根松土鎮(zhèn)壓 機。通過探究羊草草地根土復(fù)合體層物理結(jié)構(gòu)特征和農(nóng)藝農(nóng)機融合,，提出了板結(jié)羊草草地切根松土鎮(zhèn)壓改良新工藝,，設(shè)計了專用于板結(jié)草地改良作業(yè)的斜柄式切根刀、折翼式松土鏟,、V形鎮(zhèn)壓輥,，集成創(chuàng)制了草地切根松土鎮(zhèn)壓機，并通過草地試驗驗證了該機作業(yè)性能,。試驗結(jié)果表明,，松土、切根松土作業(yè)后草地土壤堅實度分別降低59.99%,、59.77%,，容重分別降低23.62%、22.99%,，孔隙度分別增加20.71%,、20.16%，切根松土作業(yè)后溝槽縫隙寬度,、土壤隆起高度,、壟形輪廓面積、土壤蓬松度,、翻垡率和地表平整度均小于松土作業(yè);松土和切根松土作業(yè)深度穩(wěn)定性系數(shù)均不小于 95.17%,，但在相同作業(yè)速度下，切根松土作業(yè)深度穩(wěn)定性系數(shù)始終高于松土作業(yè),，且切根松土比松土更接近預(yù)期作業(yè)深度(15 cm);鎮(zhèn)壓作業(yè)可將切根松土作業(yè)產(chǎn)生的溝槽縫隙適度填合,。

摘要:離散元仿真是研究播后鎮(zhèn)壓過程中土下種子受力特性與移位規(guī)律的有效途徑,，土壤-種子離散元模型及其參數(shù)顯著 影響仿真結(jié)果。但長江中下游濕黏地土壤含水率高,、黏性強,，常規(guī)土壤參數(shù)無法與其物理性質(zhì)相匹配，缺乏準(zhǔn)確的土壤- 小麥離散元模型參數(shù),。本研究對播后鎮(zhèn)壓過程中濕黏土與小麥交互模型的接觸參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,。基于物理實測試驗與顯著性分析試驗,，初步獲取參數(shù)取值范圍,，篩選出對自然堆積坡度系數(shù)影響顯著的參數(shù);通過響應(yīng)面試驗，獲取各關(guān)鍵參數(shù)與坡 度系數(shù)的回歸模型和多組較優(yōu)土壤-土壤參數(shù),、土壤-小麥參數(shù)組合方案,，對比實際壓縮試驗與仿真試驗的位移-力曲線誤差，篩選出最佳參數(shù)組合方案;通過對比準(zhǔn)靜態(tài)壓縮試驗,、滾動壓縮試驗及田間試驗的模擬值與實際值,，評估參數(shù)模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明 ：土壤-土壤恢復(fù)系數(shù)（ CR1）,、 土壤-土壤滾動摩擦因數(shù)（ RF1）,、 土壤-土壤表面能（ SE1）對濕黏土自然 堆積坡度系數(shù)（ CS1）有顯著影響;土壤-小麥靜摩擦因數(shù)（ SF2）、 土壤-小麥滾動摩擦因數(shù)（RF2）,、 土壤-小麥表面能（ SE2）對 土壤-小麥混合物坍塌堆積坡度系數(shù)（ CS2）有顯著影響;獲得最優(yōu)參數(shù)組合方案：CR1為0.12,、RF1為0.35,、SE1為3.90 J/m2,、SF2 為 0.48、RF2 為 0.29,、SE2 為1.69 J/m2;優(yōu)化模型下各驗證試驗的相對誤差分別為 7.16%（準(zhǔn)靜態(tài)壓縮試驗）,、10.41%（滾動 壓縮試驗）、14.42%（田間試驗）,。研究結(jié)果可為鎮(zhèn)壓過程中土壤-種子互作特性研究和濕黏地小麥播種機設(shè)計提供參考,。

摘要:針對膜雜風(fēng)選機作業(yè)過程不穩(wěn)定,，數(shù)值模擬缺乏參數(shù)難以仿真的問題,，通過單因素和多因素試驗研究，構(gòu)建了花生秧根莖與機械工作部件之間的碰撞模型,，實現(xiàn)了恢復(fù)系數(shù)的準(zhǔn)確測定,。試驗基于花生秧根莖力學(xué)特性差異，選取碰撞材料,、碰撞角度,、下落高度、含水率作為試驗因素進(jìn)行試驗,，研究試驗因素對花生秧根,、莖恢復(fù)系數(shù)的影響，建立試驗因素與恢復(fù)系數(shù)之間的回歸模型,，進(jìn)行試驗因素回歸分析,。單因素試驗結(jié)果表明：花生秧根恢復(fù)系數(shù)大于花生秧莖恢復(fù)系數(shù)，花生秧根,、莖與45號鋼,、亞克力板、花生秧,、橡膠,、地膜之間的恢復(fù)系數(shù)依次減小，恢復(fù)系數(shù)偏差隨之降低,，平均偏差為 0.0684;花生秧根,、莖與45號鋼之間的恢復(fù)系數(shù)，隨碰撞角度增大而增加,，恢復(fù)系數(shù)偏差先減小后增大,，平均偏差為0.0926;隨下落高度增大而增加，恢復(fù)系數(shù)偏差上下波動,，平均偏差為 0.087 8;隨含水率增大而減小,，含水率達(dá)到40%，恢復(fù)系數(shù)偏差急劇下降,，平均偏差為 0.0827,，回歸方程決定系數(shù)均大于 0.97。正交試驗結(jié)果表明,，影響恢復(fù)系數(shù)各因素的主次順序為：碰撞材料,、碰撞角度、下落高度,、含水率,。驗證試驗結(jié)果表明：花生秧根、莖平均相對誤差分別為3.928% 和4.146%。 研究結(jié)果可為秧膜分離,、膜雜風(fēng)選機等設(shè)備數(shù)值模擬參數(shù)設(shè)置提供參考依據(jù),。

摘要:針對小麥寬苗帶播種主要以傳統(tǒng)外槽輪排種器搭配導(dǎo)種管末端勻種裝置為主，存在種流無序,、排量不穩(wěn)定,、供種脈沖，影響播種質(zhì)量,，基于拖帶擾動充種,、負(fù)壓吸種和種子自重投種原理，設(shè)計一種氣力錐盤式小麥寬苗帶精量排種器,。構(gòu)建了錐形排種盤作用下小麥種子充種,、攜種和投種過程的力學(xué)模型，明確種子在充種和攜種過程所需的臨界負(fù)壓與排種盤 錐度,、種子質(zhì)量,、三軸尺寸、型孔尺寸,、工作轉(zhuǎn)速和型孔分度圓直徑有關(guān),。利用 EDEM 仿真對比分析錐形排種盤不同錐度對小麥種群離散度影響程度，探究了帶動層,、靜止層和拖帶層種群中種子運動規(guī)律,，結(jié)果表明當(dāng)排種盤錐度為45°時，可兼顧種群擾動性好和被吸附種子運移阻力小的優(yōu)勢,。Fluent 仿真分析錐盤不同型孔類型的表面流速變化規(guī)律,。以各行排量 一致性變異系數(shù)、總排量穩(wěn)定性變異系數(shù),、排種均勻性變異系數(shù)為評價指標(biāo),，開展排種器結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作參數(shù)對排種性能 的影響試驗,。試驗結(jié)果表明,，直徑1.8 mm 的垂直狀型孔各項評價指標(biāo)優(yōu)于傾斜狀型孔;播種量隨吸種負(fù)壓和工作轉(zhuǎn)速的增大呈線性增大趨勢，當(dāng)工作轉(zhuǎn)速為30~40 r/min,、吸種負(fù)壓為5.2~5.6 kPa 時,，播種量可達(dá)220~290 g/min;最佳工作參數(shù)組合 為工作轉(zhuǎn)速30 r/min、吸種負(fù)壓5.4 kPa，各試驗評價指標(biāo)分別為1.93%,、1.26%,、9.52%;田間對比試驗結(jié)果表明氣力錐盤 式排種器寬苗帶播種時較外槽輪排種器寬苗帶播種均勻性提升，苗帶內(nèi)播種均勻性變異系數(shù)分別為11.77%,、22.51%,，滿足小麥精量播種要求。

摘要:針對新疆地區(qū)廣泛應(yīng)用的齒盤式穴播器無導(dǎo)種管結(jié)構(gòu),，常規(guī)光電傳感器無法安裝的問題,，研究一種基于微弱電容信 號獲取與分析的播種傳感器。通過對穴播器內(nèi)取種過程分析,，確定檢測位置及極板外尺寸,。以提高信號顯著性和檢測精度為目標(biāo)，以可靠性為邊界約束條件,，建立三因素三水平響應(yīng)面試驗對電極結(jié)構(gòu)參數(shù)尋優(yōu),，并對傳感器敏感單元屏蔽處理，集中場能,。經(jīng)改進(jìn)后傳感器敏感單元厚度 0.64 mm,，基礎(chǔ)電容平均值13.94 pF，電容變化量為 0.16 pF,，有效提升信號顯著性和檢測精度,。設(shè)計了以電容轉(zhuǎn)換芯片 AD7745 為核心的電容信號采集模塊。上位機通過對采集信號自適應(yīng)閾值正交小波 變換濾波,，基于二階導(dǎo)數(shù)尋峰獲取種子實時播量,。試驗結(jié)果表明 ：在采樣周期11 ms、穴播器轉(zhuǎn)速20~30 r/min 條件下,，傳 感器具有較高的檢測精度,，實際播量和測量播量之間相對誤差為-2.604%~1.836%，均小于5%,。本文所設(shè)計的播種傳感器為解決穴播器式播種裝備播種檢測問題提供了一種有效途徑,，對提高精量播種技術(shù)具有重要意義。

摘要:目前黃精種植生產(chǎn)環(huán)節(jié)仍以人工作業(yè)為主,，特別是黃精移栽人工作業(yè)方式存在工作強度大,、效率低、合格率差,、種苗損傷率高等問題,。為提升黃精移栽機械化水平，設(shè)計了一種黃精塊根苗橫向交錯移栽機具,。該移栽機主要由輸送組件,、傳動電控組件、開溝組件,、覆土組件,、鎮(zhèn)壓組件、地輪組件,、底架等組成,。基于黃精塊根苗移栽農(nóng)藝要求及形態(tài)學(xué)和力學(xué)特性參數(shù),，采用柔性帶式輸送方式確定輸送帶,、苗槽、開溝器等結(jié)構(gòu)參數(shù)和苗槽布置形式;離散元仿真結(jié)果表明,，開溝深度和前進(jìn)速度影響移栽作業(yè)效果及效率,，采用響應(yīng)面優(yōu)化最佳作業(yè)參數(shù)區(qū)間為：開溝深度 85~110 mm、前進(jìn)速度 0.3~ 0.5 km/h;設(shè)計試驗樣機并驗證,，得到平均傷苗率為 0.52%,，平均芽頭朝向合格率為 88.6%，平均株距為（10.99±1.75）cm,，株距變異系數(shù)為15.93%,，平均移栽深度為（9.525±0.48）cm，移栽深度變異系數(shù)為5.04%,。試驗結(jié)果表明,，整機結(jié)構(gòu)設(shè)計合理，作業(yè)效果可靠穩(wěn)定,，滿足黃精塊根苗移栽農(nóng)藝要求,。

摘要:為了提高蔬菜移栽機的取苗效果，設(shè)計了彈性扎入式取苗爪,。通過試驗對缽體進(jìn)行了力學(xué)特性測量,，選用 EDEM 中的 Hertz-Mindlin with JKR 模型，以65 Mn 鋼材料搭建斜面平臺和仿真模型,，以滾動距離為響應(yīng)值對缽體顆粒與材料間的接觸參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定,。在 RecurDyn 軟件中完成了取苗爪的動力學(xué)建模，以標(biāo)定試驗所獲得的接觸參數(shù)在 EDEM 中完成了顆粒的離散元建模,，通過 EDEM-RecurDyn 對取苗爪的取苗過程進(jìn)行聯(lián)合仿真,，研究取苗爪扎深和扎入速度對缽體顆粒的影響，經(jīng)過分析可得當(dāng)取苗爪扎深為33 mm,、扎入速度為150 mm/s 時具有較好的取苗完整性,。搭建取苗試驗臺架，以扎深33 mm 和扎入速度150 mm/s 開展取苗試驗,，試驗結(jié)果與仿真結(jié)果一致,，取苗成功率均為100%，缽體基質(zhì)損失率低于5%,，具有較好的取苗效果,。

摘要:針對頂夾式取苗裝置苗盤精確輸送定位的需求,，提出了一種基于模糊 PID 與結(jié)合雙傳感器的苗盤精準(zhǔn)定位控制方法。該方法通過激光傳感器感知苗盤到位信息;通過角度傳感器獲取苗盤實時位置對應(yīng)的角度信息;通過以兩相混合式步進(jìn)電機為對象建立的步進(jìn)電機轉(zhuǎn)角模糊 PID 控制模型對苗盤進(jìn)行精確輸送,。以128穴標(biāo)準(zhǔn)育苗盤為輸送對象,，進(jìn)行苗盤輸 送定位精度分析，結(jié)果表明,，苗盤輸送定位誤差應(yīng)小于2.13 mm,，對應(yīng)角度控制誤差應(yīng)小于2.03°。然后,，根據(jù)頂夾式取苗裝置工作原理,，分析建立了苗盤輸送定位控制系統(tǒng)。仿真試驗表明,，在獲得的最優(yōu) PID 控制參數(shù) KP=40,、KI=76,、KD=3.2 下，模糊 PID 控制調(diào)節(jié)時間為 0.18 s,，受擾動后恢復(fù)時間 0.31 s,，響應(yīng)最大變化量為 0.94°, 小于2.03°, 動態(tài)性能與穩(wěn)態(tài)性能均優(yōu)于經(jīng)典 PID，滿足控制精度需求,。輸送定位控制試驗結(jié)果表明,，模糊 PID 控制定位平均誤差為 0.32 mm，定位平均相對誤差為 0.92%,，最大定位誤差為 0.53 mm,，小于2.13mm，滿足苗盤輸送位置精確定位需求,。該方法提升了系統(tǒng)抗干擾能力,，為蔬菜自動移栽機關(guān)鍵技術(shù)升級提供了技術(shù)支撐。

摘要:針對現(xiàn)有蔬菜移栽機栽植機構(gòu)作業(yè)時栽植器對土壤的擾動量大、回流量低,、穴口尺寸規(guī)則性差進(jìn)而造成成穴效果差,、露苗率高、直立度低的問題,，基于鴨嘴形狀設(shè)計了一種多葉片式鴨嘴栽植機構(gòu),。闡述了整體結(jié)構(gòu)組成及工作原理，通過理論分析和建立運動數(shù)學(xué)模型,，對關(guān)鍵部件進(jìn)行了結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)的初步設(shè)計;對影響土壤成穴效果的因素進(jìn)行分析,，以鴨嘴葉片數(shù)量、鴨嘴開合角度,、鴨嘴開合速度為試驗因素,，土壤擾動量、土壤回流量,、穴口尺寸規(guī)則性為成穴效果評價指標(biāo),，設(shè)計了三因素三水平正交組合試驗，運用 Design-Expert 軟件建立了評價指標(biāo)的回歸數(shù)學(xué)模型,，對試驗結(jié)果進(jìn)行了響 應(yīng)曲面對比分析,，比較了3種因素對評價指標(biāo)影響的顯著性;通過對回歸模型進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化，得到當(dāng)鴨嘴葉片數(shù)量為4片,、鴨嘴開合角度為22°,、鴨嘴開合電機轉(zhuǎn)速為 70 r/min 時,，土壤擾動量、土壤回流量,、穴口尺寸規(guī)則性分別為 0.559,、 0.788、7.136 mm,，此時土壤成穴效果最優(yōu);根據(jù)最優(yōu)試驗結(jié)果對關(guān)鍵部件的設(shè)計參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化和確定,，并開展了大田栽植作業(yè)試驗,。試驗結(jié)果表明,，栽植作業(yè)試驗與耦合仿真試驗間評價指標(biāo)平均誤差分別為2.2%、2.3%,、1.8%,，符合仿真試驗與實際試驗間誤差的要求;同時栽植作業(yè)后的露苗率和直立度合格率進(jìn)行了評判，露苗率為3.6%,，直立度合格率為 96.7%,符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的要求,，驗證了多葉片鴨嘴栽植機構(gòu)設(shè)計和理論分析的正確性。

摘要:漂浮盤育苗通過穴盤底孔可實現(xiàn)水分,、養(yǎng)分及農(nóng)藥施放，具有方便管理,、生產(chǎn)成本低等優(yōu)點,，在我國西南地區(qū)已有 較大規(guī)模應(yīng)用。本文針對漂浮盤育苗移栽設(shè)計了一種夾缽式彈性取苗爪,?；诶忬w頂出和壓縮試驗，確定了國福910辣椒苗缽體力學(xué)性質(zhì)參數(shù);結(jié)合 ADAMS 剛?cè)狁詈戏抡嬖囼?，得到苗爪片尖端入缽軌跡,，驗證了取苗爪的合理性;建立了取苗力學(xué)模型，分析了影響取苗成功率的關(guān)鍵性因素,。以苗缽含水率,、爪片寬度、取苗深度為試驗因素,，開展取苗爪辣椒苗取苗正交試驗,，并確定取苗最佳組合為取苗深度40 mm,、爪片寬度5 mm、基質(zhì)含水率55%~65%,，此時取苗成功率為 99%,， 基質(zhì)損失率為3.18%。不同作物適應(yīng)性試驗結(jié)果表明,，甘藍(lán)茶瑪,、煙苗K326取苗成功率不小于 98%，云煙87取苗成功率為 94%,，具有良好適應(yīng)性,。

摘要:針對傳統(tǒng)自動移栽裝置難以實現(xiàn)三七種苗精準(zhǔn)調(diào)姿定向等問題,，利用高速攝影分析三七種苗不同釋放姿態(tài)下種苗姿態(tài)變化規(guī)律,，設(shè)計了一種基于力矩不平衡效應(yīng)的三七種苗定向移栽裝置，試驗結(jié)果表明,，力矩不平衡效應(yīng)下種苗剪口呈向下趨勢,，對種苗掉落過程進(jìn)行受力分析，揭示了力矩不平衡效應(yīng)對種苗姿態(tài)變化的影響規(guī)律;通過理論計算與仿真分析對 定向裝置關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計,，建立了種苗調(diào)姿定向過程動力學(xué)模型,，揭示了種苗定向機理;為優(yōu)化定向裝置工作性能，以輸送速度,、水平間距和垂直高度為試驗因素,，以定向合格指數(shù)為指標(biāo)，進(jìn)行單因素試驗和 Box-Behnken 試驗,。試驗結(jié)果表明,，影響定向合格指數(shù)的主次順序為輸送速度、水平間距,、垂直高度,，當(dāng)輸送速度為90.564~110.468 mm/s、水平間距為24.931~27.701 mm,、垂直高度為8.5 mm 時,，定向合格指數(shù)大于85%，結(jié)果滿足三七種苗移栽要求,。

摘要:針對蘋果樹樹干識別中存在檢測精度差與速度低的問題,，提出一種基于改進(jìn) YOLO v8 的蘋果樹樹干精準(zhǔn)識別方法,。首先，采用深度感知相機采集蘋果樹樹干圖像,，并以YOLO v8 為基準(zhǔn)模型,，采用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化卷積替換卷積層，增強模型特征學(xué)習(xí)能力,。其次,，優(yōu)化特征融合單元，增加動態(tài)頭部檢測機制,，提升檢測速度與檢測精度,。最后,，以傳統(tǒng) YOLO v8,、Fast R-CNN等作為對照模型，以平均精度和幀率等作為評價指標(biāo),，進(jìn)行田間試驗,。結(jié)果表明，本文改進(jìn)模型具備精準(zhǔn)識別蘋果樹樹干的能力,，平均精度達(dá)到 95.07%,，檢測速度提升至112.53 f/s，模型參數(shù)量為4.512×107,。相比傳統(tǒng)YOLO v8 模型,，平均精度提高了4.98個百分點，檢測速度提高了3.24 f/s,。與主流的目標(biāo)檢測模型 Fast R-CNN,、YOLO v7、YOLO v5,、YOLO v3 相比,，改進(jìn)模型平均精度分別高出15.26、6.33,、9.59,、13.41 個百分點;檢測速度分別高出96.81、75.27,、2.23,、57.10 f/s;參數(shù)量比Fast R-CNN、YOLO v5,、YOLO v3分別減少9.198×107,、1.93×106,、1.641×107。該研究為蘋果園中自主導(dǎo)航及智能 作業(yè)提供了技術(shù)與方法支持,。

摘要:針對點云配準(zhǔn)會消耗較多時間資源,、配準(zhǔn)誤差較大等問題,，提出一種基于3D-SIFT 特征點改進(jìn)的4PCS配準(zhǔn)方法。通過深度相機對櫻桃樹4個方位進(jìn)行掃描,，獲取櫻桃樹三維點云數(shù)據(jù),。首先，使用直通濾波和統(tǒng)計濾波,，設(shè)計一個點云去噪框架,，篩選高質(zhì)量三維點云;其次，應(yīng)用SIFT算法對櫻桃樹點云進(jìn)行特征提取,，減少數(shù)據(jù)的維度,，增強特征穩(wěn)定性;再次，將獲得的源特征點集和目標(biāo)特征點集,，作為4PCS算法原始數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行點云粗配準(zhǔn),，獲得精確位姿;最后，利用ICP算法進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn),，使其匹配狀態(tài)最佳,。以不同樹型櫻桃樹點云數(shù)據(jù)為實驗對象，引入消耗時間和均方根誤差,，作為配準(zhǔn)評估標(biāo)準(zhǔn),。實驗結(jié)果表明，在粗配準(zhǔn)階段,，本文配準(zhǔn)方法耗時分別為4.16,、4.33 s，均方根誤差分別為 0.953,、1.810 cm,，有 效降低了配準(zhǔn)誤差，縮短了配準(zhǔn)時間,。另外,，在精配準(zhǔn)階段，本文選用ICP算法，并進(jìn)行多組精配準(zhǔn)實驗,，結(jié)合本文方法整個配準(zhǔn)時間為4.84 s,，均方根誤差為 0.845 cm，配準(zhǔn)時間和配準(zhǔn)誤差均達(dá)到最優(yōu),。

摘要:針對果園環(huán)境中櫻桃樹圖像分割和直徑計算精度低的問題,，本文提出一種基于改進(jìn) UNet 的休眠期櫻桃樹枝直徑計 算方法,。首先，對櫻桃樹的主干和枝條采用分類網(wǎng)格化標(biāo)記,，增加 UNet 對枝干數(shù)據(jù)的訓(xùn)練量;其次,，選取通用性強的VGG16，替換 UNet 的主干特征提取網(wǎng)絡(luò),，并在池化層后加入 SAM 模塊,，克服復(fù)雜背景和枝干結(jié)構(gòu)的影響;再次，使用加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù),，賦予各類目標(biāo)不同的權(quán)值,，解決像素類別不平衡問題;最后,，在 UNet 獲取的枝干掩膜圖像中生成最大內(nèi)接圓,，通過最大內(nèi)接圓直徑計算枝干實際直徑。實驗結(jié)果表明,，改進(jìn)的 UNet 模型檢測休眠期櫻桃樹的 MPA 和 MIoU 分別達(dá)到 85.79% 和 77.97%,，相比原 UNet 模型提高 0.52 個百分點和4.49個百分點。將本文方法與實地測量的方法進(jìn)行線性回歸分析,，得到樹枝直徑計算結(jié)果的決定系數(shù)均不小于 0.915 7,，均方根誤差均不大于 0.86 mm。表明本文提出的方法能準(zhǔn)確分割櫻桃樹枝干圖像,，計算枝條直徑,，可為櫻桃樹自動化修剪提供有效的技術(shù)支持。

摘要:為了實現(xiàn)溫室高稈作物（黃瓜）植株的點云獲取，本文提出一種稠密建圖算法。該算法基于 ORB-SLAM3 算法架構(gòu),，通過改進(jìn)特征點的提取過程,，采用四叉樹的提取方法使得特征點分布更為均勻，提升關(guān)鍵點質(zhì)量,。加入稠密建圖線程,、八叉樹地圖線程、柵格地圖線程,。稠密建圖線程通過恢復(fù)單幀點云,，并結(jié)合統(tǒng)計濾波與體素濾波進(jìn)行處理，再根據(jù)黃瓜植株兩側(cè)的相機位姿將黃瓜點云從相機坐標(biāo)系轉(zhuǎn)移到世界坐標(biāo)系下進(jìn)行配準(zhǔn)融合,。相較于傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)臺式多視角配準(zhǔn)方式,，該算法解決了壟兩側(cè)點云的配準(zhǔn)信息缺失問題，成功實現(xiàn)壟兩側(cè)黃瓜點云的自動配準(zhǔn)融合,，最終獲得高精度的溫室與黃瓜作物的點云模型,。為驗證本研究的實用性，進(jìn)行 TUM 數(shù)據(jù)集與真實場景的測試,，結(jié)果表明增強型 ORB-SLAM3 算法運行軌跡更精準(zhǔn),，其絕對誤差平均降低21.4%。本研究可實現(xiàn)高稈作物的三維點云獲取,，能夠為后續(xù)表型數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),。

摘要:針對現(xiàn)有小麥病害檢測算法精度低,、處理速度緩慢,、易受背景環(huán)境干擾、難以檢測目標(biāo)病害等問題,，結(jié)合先進(jìn)的智 能手機硬件,、便捷的微信小程序以及高效的云服務(wù)平臺，設(shè)計一個基于云架構(gòu)的小麥病害檢測系統(tǒng),。系統(tǒng)主要包括云服務(wù)器模塊和微信小程序模塊,，云服務(wù)器端主要用于圖像接收和模型處理;使用 CSS 和 Java Script 語言開發(fā)微信小程序, 用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳、信息反饋與信息顯示,。為保證模型在云服務(wù)器部署的可行性,，提出一種基于YOLO v8n 改進(jìn)的小麥病害檢測模型（C2f-Faster-Slim-Neck-YOLO v8n,，CS-YOLO）。該模型結(jié)合 FasterNet輕量化優(yōu)點,，使用 FasterNet 中的 FasterNet Block 替換 C2f 中 Bottleneck 模塊,，降低模型內(nèi)存占用量的同時，提高模型特征融合能力和檢測精度,。在頸部網(wǎng)絡(luò)使用 GSConv 并采用 Slim-Neck 設(shè)計范式中的 VoV-GSCSP 模塊對 YOLO v8n 的 Neck 進(jìn)行改進(jìn),，降低模型計算量的同時提高模型檢測精度。試驗結(jié)果表明,，對于大田環(huán)境下所采集的小麥病害數(shù)據(jù)集,，改進(jìn)后模型浮點運算量及模型內(nèi)存占用量相比 YOLO v8n 基線模型分別降低24.4% 和17.5%，同時平均精度均值相較于原模型提高1.2個百分點,，且優(yōu)于 YOLO v3-tiny,、YOLO v5、YOLO v6,、YOLO v7 和 YOLO v7-tiny 算法,。最后將輕量化檢測模型 CS-YOLO 部署到云服務(wù)器上，將檢測功能轉(zhuǎn)化為 API 接口,，小程序利用請求調(diào)用其接口調(diào)用服務(wù)器連接,，服務(wù)器收到請求后，將數(shù)據(jù)傳遞給部署在云服務(wù)器上的模型,，用戶通過使用微信小程序調(diào)用檢測模型對病害圖像進(jìn)行類型識別和病害位置檢測,，平均精度均值為 89.2%，可為小麥病害識別類型和檢測病害位置提供技術(shù)支持,。

摘要:高光譜成像（ HSI ）是一種應(yīng)用日益廣泛的無損檢測技術(shù),，HSI 數(shù)據(jù)同時包含樣品的空間與光譜信息,，可用于表征物質(zhì)性質(zhì)的空間分布特征或快速獲取內(nèi)部異質(zhì)性較強樣品的性質(zhì)特征。但受傳感器以及光學(xué)器件材料性能和成本制約,，單個高光譜相機僅能覆蓋有限的光譜波段范圍,，但物質(zhì)性質(zhì)信息往往蘊含在不同波段的光譜中，導(dǎo)致使用單個相機監(jiān)測物質(zhì)性質(zhì)的種類和精度受限,。因此本文設(shè)計并搭建了一套推掃式雙相機 HSI 系統(tǒng),，該系統(tǒng)在波段400~1 000 nm 和1 000 2500 nm 的實際最小分辨率為140.31 μm 和222.72 μm,，光譜分辨率分別為2.8 nm 和12 nm，共計有464個工作波段,。使用 C#和 XAML 語言編寫了用戶友好型數(shù)據(jù)采集軟件 MySpec HSI,，可實現(xiàn)雙相機 HSI 數(shù)據(jù)的便捷采集。為評估所搭建的推掃式 雙相機 HSI 系統(tǒng)性能,，利用該系統(tǒng)對一組玉米樣品冠層進(jìn)行成像,，建立了玉米冠層葉片生物量、葉綠素含量和全氮含量的偏最小二乘回歸監(jiān)測模型,?；诳梢娊t外單相機的生物量、葉綠素含量和全氮含量監(jiān)測模型的R分別為 0.567,、0.773 和0.653,，RMSEP 分別為0.52 g、2.5 和 0.301%;基于短波紅外單相機的生物量,、葉綠素含量和全氮含量監(jiān)測模型的R分別為0.566,、0.719 和 0.652，RMSEP 分別為0.53 g,、2.8 和 0.309%,，除葉綠素含量監(jiān)測的可見近紅外波段表現(xiàn)出略微優(yōu)勢外，其他情況二者的監(jiān)測精度相當(dāng),，表明基于任一單相機 HSI 均可實現(xiàn)玉米冠層葉片生物量,、葉綠素含量和全氮含量監(jiān)測。而基于雙相機的生物量,、葉綠素含量和全氮含量監(jiān)測模型的R分別高達(dá) 0.670,、0.822 和 0.683，與單相機模型相比提升幅度最高分別為18%,、14% 和5%,，RMSEP分別低至 0.46 g、2.0 和 0.258%,，與單相機模型相比降低幅度最高分別為13%,、27% 和17%，表明融合雙相機 HSI 數(shù)據(jù)能有效提高玉米冠層葉片性質(zhì)的監(jiān)測精度,。

摘要:刺萼龍葵（Solanum rostratum Dunal,，SrD ）作為一種全球性有害入侵雜草，已在多個國家廣泛分布,，對當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè) 和生態(tài)系統(tǒng)安全造成了嚴(yán)重威脅,。設(shè)計了一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型（TrackSolanum）進(jìn)行刺萼龍葵的現(xiàn)場實時檢測,、定位和計數(shù)。TrackSolanum 網(wǎng)絡(luò)模型由檢測模塊,、跟蹤模塊和定位計數(shù)模塊3部分構(gòu)成,，檢測模塊采用 YOLO_EMA 檢測刺萼龍葵，跟蹤模塊利用 DeepSort 對連續(xù)視頻幀中刺萼龍葵進(jìn)行多目標(biāo)追蹤,，定位計數(shù)模塊通過質(zhì)心定位和目標(biāo) ID 過線失效實現(xiàn)刺萼龍葵的定位和計數(shù),。YOLO_EMA 模型在測試集上的精確率（Precision，P）,、召回率（Recall,，R）、 平均精度(Average precision,，AP)和幀率(Frame per second,，F(xiàn)PS)分別達(dá)到 93.7%、93.6%,、97.8% 和 91 f/s,，證明了其在刺萼龍葵現(xiàn)場實時檢測 任務(wù)中的有效性。為進(jìn)一步驗證 YOLO_EMA 網(wǎng)絡(luò)的檢測性能,，對原始 YOLO v8,、YOLO_EMA 以及本團隊前期設(shè)計的 YOLO_CBAM進(jìn)行了消融試驗。此外,，討論了刺萼龍葵不同生長階段對檢測效果的影響,，在刺萼龍葵幼苗期，TrackSolanum模型的精確率,、召回率,、平均精度和幀率分別為95.9%，96.4%,，98.6%和74f/s,。在刺萼龍葵生長期，TrackSolanum模型的精確率,、召回率,、平均精度和幀率分別為96.3%，95.4%,，97.0%和71f/s,，均表現(xiàn)出良好的檢測結(jié)果。現(xiàn)場試驗結(jié)果表明,，針對無人機飛行在2 m 高度獲取的視頻，TrackSolanum 模型的精確率和召回率分別達(dá)到 94.2% 和 96.5%,，多目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率（Multiple object tracking accuracy,，MOTA ）和 IDF1 分別達(dá)到 80.6% 和 95.4%,，計數(shù)失誤率僅為 3.215%。TrackSolanum 模型可以用于刺萼龍葵的現(xiàn)場實時檢測,，并能夠為刺萼龍葵入侵的危害評估和精準(zhǔn)治理提供技術(shù)支持,。

摘要:溫室空間密閉,，需要輔助授粉才能保證番茄的坐果率與產(chǎn)量。物理輔助授粉方法綠色健康,，坐果率高,，是主要發(fā)展的授粉手段。針對現(xiàn)有物理輔助授粉方法存在的易造成莖稈損傷,、作用范圍大,、振動效果差等問題，提出了一種脈沖集束式番茄授粉方法,，并搭建相應(yīng)授粉裝置,。通過 CFD 仿真得到單、雙出口數(shù)下噴嘴流場的速度分布,，以射程,、流體噴射角為 評價指標(biāo)，確定選取出口個數(shù)為2,、單孔直徑為1 mm的噴嘴方案,。通過觀察番茄花的開花期形態(tài)，并分析其在脈沖氣流作 用下的擺動規(guī)律,，基于氣-固兩相流數(shù)學(xué)模型,，建立 CFD-DEM 耦合仿真模型模擬番茄花授粉過程。以氣吹角度,、氣吹頻率,、氣吹距離為試驗因素，以有效粘附量為評價指標(biāo)進(jìn)行三因素三水平正交仿真試驗,。仿真結(jié)果表明,，各因素對花粉有效粘附量的影響由大至小依次為氣吹距離、氣吹頻率和氣吹角度,， 當(dāng)氣吹距離為182 mm,、氣吹頻率為24 Hz、氣吹角度為76° 時,，花粉有效粘附量最大,。同時,，對仿真結(jié)果進(jìn)行分析，得到在脈沖集束方法作用下番茄花的授粉過程,。使用最優(yōu)參數(shù)組合在溫室中進(jìn)行試驗,，仿真與試驗結(jié)果相比，柱頭花粉覆蓋率最大誤差為5.54%,、平均誤差為1.93%,。授粉結(jié)束42 d后統(tǒng)計番茄果實情況，得到采用脈沖集束式授粉方法的番茄坐果率為 82.81%,，單果質(zhì)量為229.60 g,，畸果率為 8.27%，效 果優(yōu)于其他輔助授粉方法,。結(jié)果表明,，所建立的耦合仿真模型準(zhǔn)確可靠，為脈沖集束授粉方法在智能裝備中的應(yīng)用提供了理論依據(jù),。同時驗證采用此授粉方法可以提高番茄的坐果率與產(chǎn)量,，滿足溫室番茄授粉的農(nóng)藝要求,。

摘要:針對溫室內(nèi)道路環(huán)境復(fù)雜，且溫室移動機器人無法使用 GNSS 進(jìn)行定位的問題,，本文開展了基于 ORB-SLAM2 的溫室定位研究,。首先，對 Realsense D455 型深度相機獲取的溫室彩色圖像和深度信息進(jìn)行預(yù)處理,，通過圖像金字塔和灰度質(zhì)心法實現(xiàn) ORB 特征的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性,，完成精確有效的特征點匹配;其次，利用跟蹤線程參考關(guān)鍵幀跟蹤,、勻速模型跟蹤和重定位跟蹤進(jìn)行粗定位,，再使用局部地圖跟蹤進(jìn)行精定位，實現(xiàn)對相機位姿的精確求解;再次,，結(jié)合局部建圖線程,，在完成關(guān)鍵幀插入、近期地圖點篩選、新地圖點篩選,、新地圖點重建,、局部 BA 優(yōu)化和局部關(guān)鍵幀篩選的基礎(chǔ)上,，應(yīng)用共視圖方法建立地圖點;最后,，結(jié)合閉環(huán)線程，通過候選回環(huán),、計算相似變換,、回環(huán)融合和位姿圖優(yōu)化對全圖地圖進(jìn)行回環(huán)修正，從而實現(xiàn)溫室內(nèi)的實時定位與建圖,。選取辣椒生長初期,、中期和成熟期3 種不同作物生長期的溫室進(jìn)行實機測試，算法生成的軌跡與實際軌跡基本契合,，X軸的均方根誤差分別為 0.6862,、0.355 0、0.4925 m,，平均絕對誤差分別為 0.5883,、 0.293 7、0.4554 m,，Z 軸的均方根誤差分別為0.149 7,、0.071 8、0.3686 m,，平均絕對誤差分別為0.0986,、0.0464、0.2825 m,。試驗結(jié)果表明該方法可為溫室移動機器人的定位與導(dǎo)航提供技術(shù)支撐,。

摘要:椰糠是一種逐漸得到廣泛應(yīng)用的栽培基質(zhì),，但是滴灌條件下椰糠內(nèi)部含水率在時間和空間兩個不同維度的動態(tài)變化規(guī)律，尤其是在細(xì)小尺度上的水分傳輸和分布特性目前還未得到深入研究,。針對這一問題,，本文利用傳感器陣列對椰糠內(nèi)部水分動態(tài)變化情況進(jìn)行長時間監(jiān)測，并從水分運移速率,、濕潤體形態(tài),、濕潤體內(nèi)含水率時空分布特點等方面進(jìn)行了研究。試驗結(jié)果表明,，在滴灌過程中,，濕潤鋒垂直方向運移速率遠(yuǎn)高于水平方向運移速率，其運移距離和垂直運移速率與入滲時間呈冪函數(shù)關(guān)系，濕潤體內(nèi)含水率隨時間呈 S 形曲線增長,，并在灌溉20 h后濕潤體內(nèi)含水率達(dá)到相對穩(wěn)定狀態(tài),。隨著入滲時間增長濕潤體形狀由倒錐形向桶狀形變化，灌溉結(jié)束后,，濕潤體內(nèi)部含水率變化可分為兩個階段,，短期含水率下降 較快且符合冪函數(shù)關(guān)系，中長期含水率以指數(shù)衰減函數(shù)下降,，濕潤體呈錐形逐漸收縮,。

摘要:采用可見/近紅外漫反射光譜技術(shù)對蘋果可溶性固形物含量(Soluble solids content, SSC)檢測時,，光譜采集探頭到蘋果 表面的距離變化是隨機和不可控的，造成檢測精度降低,。并且采用特征波長篩選算法優(yōu)化預(yù)測模型時,，忽略了被舍棄光譜數(shù)據(jù)中所包含的與成分含量相關(guān)信息，造成光譜信息丟失,。針對以上問題,，通過探究檢測距離對漫反射光譜的影響規(guī)律，提出一種距離校正方法(Distance correction, DC),，并采用數(shù)據(jù)融合方法將特征波長和非特征波長數(shù)據(jù)中的有效信息相結(jié)合,，以提高蘋果 SSC預(yù)測模型的預(yù)測性能。為了驗證所提出方法的有效性,，分別采用多元散射校正(Multiple scattering correction, MSC),、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(Standard normal variate transform, SNV)和 DC 算法對蘋果光譜預(yù)處理后，建立蘋果 SSC 的偏最小二乘回 歸(Partial least squares regression, PLSR)模型,。結(jié)果表明,，DC能更加有效提升 PLSR 模型的預(yù)測性能。為了減少模型數(shù)據(jù)量,、消除光譜中共線性和無效信息,，在DC預(yù)處理光譜的基礎(chǔ)上，采用競爭性自適應(yīng)加權(quán)采樣算法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS),、自舉軟收縮(Bootstrapping soft shrinkage, BOSS)和區(qū)間變量迭代空間收縮法(Interval variable iterative space shrinkage approach, iVISSA)對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波長篩選,。建模結(jié)果表明，DC-CARS-PLSR模型具有較好預(yù)測結(jié)果,，并且大幅減少了光譜數(shù)據(jù)量,。為了充分利用特征波長和非特征波長數(shù)據(jù)中與蘋果SSC相關(guān)的信息，將特征和非特征波長PLSR模型的潛變量得分相融合,，建立融合PLSR預(yù)測模型,。結(jié)果表明，所提出的數(shù)據(jù)融合方法能夠進(jìn)一步提高模型預(yù)測性能。其中CARS算法的特征波長和非特征波長數(shù)據(jù)融合建模結(jié)果具有最佳預(yù)測性能,，校正集相關(guān)系數(shù)Rc,、校正集均方根誤差(Root mean square error of calibration, RMSEC)、預(yù)測集相關(guān)系數(shù)Rp,、預(yù)測集均方根誤差(Root mean square error of prediction, RMSEP)和相對分析誤差(Relative percentage difference, RPD)分別為0.981,、0.297%、0.957,、0.469% 和3.424,。

摘要:針對3D激光掃描實現(xiàn)不規(guī)則原料肉輪廓成像時存在掃描輪廓不完整,、部分信息缺失,、體積估測精度低等問題，根據(jù)原料肉物性學(xué)特性,，本文設(shè)計了一種基于輪廓整形單元的3D可視化成像系統(tǒng),，實現(xiàn)不規(guī)則原料肉的形態(tài)調(diào)整，以優(yōu)化不規(guī)則原料肉的成像性能,。闡述了原料肉輪廓整形單元的工作原理,，設(shè)計了樣品驅(qū)動傳輸單元、掃描外觸發(fā)控制單元,、可實現(xiàn)輪廓整形的成像檢測平臺等硬件模塊,，確定了整形單元中鉸鏈螺栓旋轉(zhuǎn)方向、電機旋轉(zhuǎn)圈數(shù)和原料肉輪廓目標(biāo)整形角度之間的關(guān)系,?；贖alcon 平臺和C#語言編寫了輪廓整形優(yōu)化原料肉成像性能的3D可視化軟件，利用點云處理模型重建算法和灰度膨脹（Gray dilation）孔洞補償算法,，實現(xiàn)不規(guī)則原料肉輪廓整形前后信息采集,、數(shù)據(jù)分析及體積估測準(zhǔn)確度對比。最后選用120 塊豬肉（后腿,、里脊）在冷鮮和麻凍狀態(tài)下驗證整形單元對原料肉輪廓成像的優(yōu)化性能,。結(jié)果表明，與傳輸方向呈90°、180°,、270°,、360°時肉塊掃描后成像精度均不小于 90%，變異系數(shù)不大于3%,。冷鮮肉和麻凍肉最佳整形角度范圍分別為30°~50°和40°~60°,體積估測準(zhǔn)確率從90%分別提高至94%和97%以上,。整形后其輪廓形態(tài)可維持時間均大于6 s，孔洞高度最大壓縮比均小于0.77,。研究證明,，不規(guī)則原料肉經(jīng)過輪廓整形單元后可有效提高成像性能，為后續(xù)基于輪廓成像實現(xiàn)不規(guī)則原料肉定量分切技術(shù)研發(fā)提供支持,。

摘要:通過分析不同試驗條件下大蔥蔥莖在射頻干燥過程中的溫升,、吸收功率以及失水率等，明確干燥物料及形態(tài),、容器材料及其放置高度,、物料層厚、極板間距和加熱目標(biāo)溫度等因素對于大蔥蔥莖射頻干燥特性的影響,，為后續(xù)大蔥射頻干燥研究提供合理高效的試驗基本參數(shù)及其因素水平范圍,。在相同射頻條件下，蔥莖碎的溫升速率約為蔥莖片的3倍,，且蔥芯所需要的干燥時長約為蔥白干燥時長的2倍,，為避免干燥不同步導(dǎo)致蔥白過度干燥，應(yīng)將蔥白與蔥芯分別進(jìn)行射頻干燥,。與聚四氟乙烯（PTFE）,、聚乙烯（PE）材料的容器相比，蔥莖碎在聚丙烯（PP）容器中的溫升速率更高,，因此PP材料更適合用作蔥莖射頻干燥的容器,。在選定干燥物料及其形態(tài)與所用容器的基礎(chǔ)上，通過試驗發(fā)現(xiàn)層厚14 mm,、質(zhì)量650 g是蔥白碎可以實現(xiàn)較快溫升速率的最小層厚及質(zhì)量;極板間距77~87 mm的范圍既可以保證最大層厚28 mm的蔥白在最小極板間距下不會發(fā)生過流和焦糊現(xiàn)象,，也能保證最小層厚14 mm 的蔥白在最大極板間距下能較快速地到達(dá) 75 ℃的目標(biāo)溫度。此 外,，將層厚14 mm 和28 mm 的蔥白分別在容器墊高11 mm 和不墊高時進(jìn)行同樣條件的射頻干燥,，發(fā)現(xiàn)不同層厚蔥白在墊高和不墊高時吸收的射頻功率存在不同程度變化,，并且失水率變化趨勢也有差別;層厚14 mm的蔥白在不墊高時比墊高提高干燥效率約8%，而層厚28 mm的蔥白在不墊高和墊高時具有相同的干燥時長,。由于容器墊高11 mm對不同層厚蔥白在相同射頻干燥條件下干燥特性的影響不同,，選擇不墊高容器更利于蔥白的射頻干燥研究。

摘要:為探究裝置不同干燥工藝對稻谷干燥特性及品質(zhì)的影響，通過多因素試驗,，以干燥溫度,、初始含水率和滾筒轉(zhuǎn)速為影響因素，以稻谷干燥速率,、爆腰率,、蛋白質(zhì)含量、脂肪酸值和食味值為評價指標(biāo),，探究稻谷最佳干燥工藝參數(shù)，對比6種數(shù)學(xué)模型在熱風(fēng)干燥中的適用性,。結(jié)果表明：干燥溫度對稻谷干燥特性和品質(zhì)的影響最大,，其次是稻谷初始含水率和滾筒轉(zhuǎn)速，隨著干燥溫度的升高,，稻谷的干燥速率增大,，稻谷爆腰率、蛋白質(zhì)含量,、脂肪酸值增大,，食味值減小;采用自然晾曬方式將稻谷含水率降至18%，在干燥溫度40 ℃,、滾筒轉(zhuǎn)速30 r/min 的干燥條件下,，稻谷干燥品質(zhì)最佳;最佳數(shù)學(xué)模型為 Wang and Singh 模型;隨著干燥溫度的升高稻谷水分有效擴散系數(shù)也升高，干燥溫度由40 ℃升到60 ℃, 其稻谷水分有效擴散系數(shù)由9.433×10-11升到1.885×10-10,，稻谷的干燥活化能為30.153 kJ,。

摘要:拖拉機拖掛機具進(jìn)行旋耕起壟作業(yè)時,，由于田地不平坦且土壤緊實度不均勻，機具與土壤間存在不可預(yù)測耕作阻力,，從而產(chǎn)生側(cè)偏力矩,，影響車輛行進(jìn)位姿，進(jìn)而降低導(dǎo)航跟蹤精度,。為實現(xiàn)在復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境下旋耕起壟的精準(zhǔn)自主導(dǎo)航作業(yè),，設(shè)計了一種基于側(cè)偏力矩檢測的旋耕起壟拖拉機自主導(dǎo)航控制方法。首先,，根據(jù)拖拉機三點懸掛結(jié)構(gòu)及作業(yè)場景,，分析機具懸掛點受力對導(dǎo)航車輛的影響，研制了一種二維軸銷傳感器并以此搭建了側(cè)偏力矩采集系統(tǒng),，用于檢測土壤相對車輛產(chǎn)生的側(cè)偏力矩,，試驗結(jié)果表明側(cè)偏力矩導(dǎo)致導(dǎo)航作業(yè)橫向誤差滯后性增加。其次,，將側(cè)偏力矩引入旋耕起壟拖拉機運動學(xué)模型中作為外部隨機擾動,，采用分離控制策略和線性反饋機制實時計算預(yù)測狀態(tài)誤差，設(shè)計了魯棒模型預(yù)測控制（RMPC）算法控制器,。最后,，基于 ROS框架開發(fā)導(dǎo)航控制系統(tǒng)，并將軟硬件集成部署至旋耕起壟拖拉機,，在單次滅茬處理的甘藍(lán)農(nóng)田進(jìn)行作業(yè)試驗,，試驗結(jié)果表明，導(dǎo)航平均橫向誤差絕對值為 0.022 m,，平均航向誤差絕對值為0.034 rad,，平均壟體直線度為4.4 cm，整體作業(yè)質(zhì)量可以滿足作物種植要求,。

摘要:針對小型電動拖拉機突變環(huán)境載荷作用下牽引阻力激增,、瞬時動力不足導(dǎo)致的降速及停車問題,，基于單框架控制力矩陀螺防側(cè)翻系統(tǒng)提出了峰值驅(qū)動功率補償和陀螺卸載能量回收方法。根據(jù)陀螺進(jìn)動效應(yīng)和慣性儲能潛力,，設(shè)計拖拉機-力矩陀螺系統(tǒng)能量流動方式和功率轉(zhuǎn)換模式,，構(gòu)建了拖拉機欠功率驅(qū)動工況下的時變牽引功率需求模型?？紤]瞬時驅(qū)動功率補償,、卸載能量回收等工作模式,，兼顧側(cè)翻控制功能，采用基于規(guī)則的多源能量管理方法設(shè)計了力矩陀螺系統(tǒng)能量流動和功率輸出調(diào)控策略,?；谠摬呗裕捎帽壤Ｐ驮囼炂脚_,，在越障,、爬坡工況下開展了拖拉機峰值驅(qū)動功率補償試驗。結(jié)果表明,，與無補償相比,，力矩陀螺系統(tǒng)釋放的能量可顯著提升拖拉機直流母線電壓，補償瞬態(tài)驅(qū)動功率,。同時,，側(cè)翻控制后的陀螺卸載能量回收試驗表明，力矩陀螺系統(tǒng)理論上可實現(xiàn)拖拉機防側(cè)翻控制,、峰值驅(qū)動功率補償和陀螺轉(zhuǎn)子卸載能 量回收等功能,，有效提高系統(tǒng)的綜合利用率和能量使用效率。

摘要:目前遠(yuǎn)程人機交互終端主要通過視頻圖像和數(shù)值圖標(biāo)進(jìn)行堆疊式展示,，但缺乏人因設(shè)計導(dǎo)致監(jiān)控者在應(yīng)對故障時信 息難以理解、心理負(fù)荷高,，影響應(yīng)急響應(yīng)的可讀性和準(zhǔn)確性,。本研究針對棚電式無人駕駛電動拖拉機遠(yuǎn)程終端堆疊式界面信息獲取人因設(shè)計不足的問題，開發(fā)界面注意力采集系統(tǒng),，基于反應(yīng)時間與識圖準(zhǔn)確率等注意力工效指標(biāo),，開展對堆疊式界面無故障、突發(fā)單/兩/三因素故障時的注意力工效試驗,，探析注意力工效對堆疊式應(yīng)急界面的響應(yīng)規(guī)律,，分析界面人因 注意力分布場演變規(guī)律;開展人因工程學(xué)界面布局優(yōu)化設(shè)計，對優(yōu)化后的分布式界面與集中式界面進(jìn)行試驗驗證,，并綜合評價界面注意力易讀性與準(zhǔn)確性的提升效果,。研究結(jié)果表明，堆疊式界面,、分布式界面,、聚集式界面的單因素故障平均反應(yīng)時間分別為1 096,、1294、1 097 ms,，兩因素故障平均反應(yīng)間分別為1123,、1142、1293 ms,，三因素故障最快發(fā)現(xiàn)預(yù)警反應(yīng)時間分別為 820,、1108、749 ms;注意力分布場分別呈現(xiàn)趨大模塊性,、趨高對比度性和趨中心性的分布規(guī)律,，并分別呈向變化點、向顯著點的演變規(guī)律;界面優(yōu)化方案最終選取聚集式界面,，其應(yīng)急響應(yīng)的平均反應(yīng)時間較堆疊式界面降低3.4%,、2 s內(nèi)準(zhǔn)確率平均提升11.66%、4 s 內(nèi)準(zhǔn)確率平均提升34.94%,、監(jiān)控者心理負(fù)荷降低11.99%,。

摘要:針對單路靜液壓傳動（Hydro static transmission,，HST ）履帶式拖拉機自動轉(zhuǎn)向控制時存在平穩(wěn)性差,、轉(zhuǎn)向控制分辨率低和單邊制動轉(zhuǎn)向?qū)ν寥榔茐膰?yán)重的問題，提出了一種基于狀態(tài)反饋的差速轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng),。首先分析了單HST實現(xiàn)差速轉(zhuǎn)向的機構(gòu)原理;其次,，根據(jù)履帶式拖拉機運動學(xué)模型，設(shè)計了基于脈寬調(diào)制原理(Pulse width modulation,PWM)的差速轉(zhuǎn)向控制方法,，通過精確調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)向液壓缸行程實現(xiàn)更高的轉(zhuǎn)向控制分辨率和穩(wěn)定性;接著應(yīng)用 STM32F4 單片機為核心的控制器同時進(jìn)行直線路徑規(guī)劃和轉(zhuǎn)向控制,，完成車載控制器設(shè)計;最后分別開展在水泥路面和田間3種速度條件下的實車試驗。試驗結(jié)果表明,，在速度2,、3、5 km/h 條件下,，水泥路面直線跟蹤距離絕對偏差平均值分別為1.6,、2.2、3.1 cm,，標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.7,、2.9,、3.6 cm;田間地面直線跟蹤距離絕對偏差平均值為1.7、1.9,、2.9 cm,，標(biāo)準(zhǔn)差為2.2、2.1,、3.4 cm,。結(jié)果表明，該系統(tǒng)在不同環(huán)境下均表現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)單邊制動轉(zhuǎn)向控制效果,，顯著提升了轉(zhuǎn)向精度和平穩(wěn)性,。

摘要:由于活塞銷磨損特征信號容易受到柴油機運行過程中的環(huán)境振動噪聲干擾,，構(gòu)建有效的振動信號分解和降噪算法體系是實現(xiàn)活塞銷磨損信號特征提取的有效途徑，這對于建立可靠,、精確的二元分類器模型來識別活塞銷磨損至關(guān)重要,。針對振動信號分解和降噪問題，本文提出一種基于正交經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Orthogonal empirical mode decomposition,OEMD)結(jié)合連續(xù)小波變換(Continuous wavelet transform,CWT)和主元分析(Principal component analysis,PCA)的振動信號特征提取法,。利用正交傳感器布局采集實際運行中柴油機活塞銷的振動信號,，采用 OEMD 將正交融合后的振動信號分解為多個經(jīng)驗?zāi)B(tài)函數(shù)(Intrinsic mode function,IMF)，然后選取能量占比85%的前4個 IMF 分量進(jìn)行CWT處理得到小波系數(shù)矩陣,，最后將該矩陣經(jīng)PCA運算后的最優(yōu)得分矩陣輸入K-means聚類算法中進(jìn)行分類,。實際實驗數(shù)據(jù)驗證了所提方法的有效性，正交融合結(jié)果綜 合了整體趨勢和極值分布,，因此比單一傳感器更可靠,，從而避免了因傳感器安裝位置不合適而造成的干擾或特征缺失。通過與EMD-AR譜算法以及變分模態(tài)分解(Variational mode decomposition,，VMD)算法對比，本文所提方法具有更強的降噪和特征提取能力,，在 K-means算法中分類效果較為明顯,，為二分類器建模識別活塞銷磨損奠定了基礎(chǔ)。

摘要:為提高農(nóng)業(yè)機械車輪模具在低速重載作業(yè)環(huán)境下的摩擦磨損性能,，以農(nóng)業(yè)機械車輪模具使用的 GCr15 為研究對象,，采用電火花沉積技術(shù)和超聲振動復(fù)合電火花沉積技術(shù)分別在 GCr15 基體上制備了 WC 涂層,。采用顯微硬度計、表面粗糙度儀,、摩擦磨損試驗機以及三維白光干涉輪廓儀等設(shè)備對 WC 涂層的顯微硬度,、表面粗糙度、摩擦磨損性能等進(jìn)行了分析測試,。研究結(jié)果表明,，超聲振動復(fù)合WC涂層表面粗糙度為4.641 μm，相比于電火花沉積 WC 涂層降低約62%,，顯微硬度為 1114.6 HV0.025,，相比于電火花沉積 WC 涂層提高約15%，相比于基材提高約67%,。摩擦磨損試驗結(jié)果表明,，超聲振動復(fù)合 WC 涂層和電火花沉積 WC 涂層的平均摩擦因數(shù)和磨損量均低于基材，這表明制備 WC 涂層可有效提高模具的減摩耐磨性,。超聲振動復(fù)合 WC 涂層的平均摩擦因數(shù),、磨損量以及磨痕深度均低于電火花沉積 WC 涂層，這表明在低速重載條件下超聲振動復(fù)合 WC 涂層具有最優(yōu)異的減摩耐磨性能,。試樣磨損量與其顯微硬度成負(fù)相關(guān),，與平均摩擦因數(shù)和涂層表面粗糙度成正相關(guān)。