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摘要:隨著生物技術(shù)迅猛發(fā)展,，作物育種科研對表型數(shù)據(jù)的需求日益增長,，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能育種正成為育種研究的重要方向,。高通量表型檢測技術(shù)裝備能夠高效獲取作物全生命周期表型數(shù)據(jù),，已成為制約作物規(guī)?；咝вN研究的瓶頸,。作物表型機(jī)器人憑借移動靈活,、作業(yè)不受時空限制,，擴(kuò)展性強(qiáng)、可掛載多種類傳感器,，近地多視角采集數(shù)據(jù)分辨率高，以及無人或少人操作,、智能化程度高等諸多優(yōu)勢,，是未來作物表型檢測的關(guān)鍵發(fā)展方向。本文首先系統(tǒng)總結(jié)國內(nèi)外作物表型機(jī)器人研究現(xiàn)狀,，闡述表型機(jī)器人整體架構(gòu),，梳理其系統(tǒng)控制及主要導(dǎo)航方法，并深入介紹基于機(jī)器人的表型性狀獲取與解析方法,，最后討論了表型機(jī)器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和作物育種中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn),，指出表型機(jī)器人未來發(fā)展趨勢為：機(jī)器人多樣性創(chuàng)新將推動高通量表型檢測向規(guī)模化發(fā)展,，人工智能技術(shù)將重構(gòu)表型解析的深度學(xué)習(xí)方法體系,，而新一代表型機(jī)器人將依托多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，引領(lǐng)表型組學(xué)研究范式的突破,。

摘要:小麥根系作為關(guān)鍵的水分和養(yǎng)分吸收器官，其表型特征對了解小麥生長狀況及土壤環(huán)境具有重要意義,。然而,，根系地下生長的特性使得其觀測面臨挑戰(zhàn)。本研究設(shè)計了一套小麥水生培養(yǎng)裝置,、基于虹吸原理的柔性換液裝置及根系圖像采集系統(tǒng),，并針對該系統(tǒng)開發(fā)了圖像光學(xué)折射校正方法，通過SFM算法構(gòu)建了根系的三維點(diǎn)云模型,，并提取了相關(guān)表型特征,。試驗(yàn)表明，柔性換液裝置使換液前后根系圖像結(jié)構(gòu)相似度提高至0.98,；折射校正方法使圖像誤差減少62%,。采用提出的裝置及方法對小麥根系生長發(fā)育受氮環(huán)境的影響進(jìn)行了探討。研究結(jié)果表明,，在低氮條件下,，小麥根系展現(xiàn)出更深、分布更密集的生長趨勢,。另外,，相比于氮高效品種,，氮低效品種對氮環(huán)境變化更敏感。本文提出的裝置及方法有助于高通量植物根系三維表型分析,。

摘要:為進(jìn)一步提升表型信息獲取機(jī)器人底盤通用性,、機(jī)動性等田間行駛性能,，結(jié)合我國大田作物表型信息獲取實(shí)際需求，設(shè)計了一種移動式可變輪軸距信息獲取機(jī)器人底盤,。根據(jù)大田作物田間種植農(nóng)藝需求和行駛地形路況,，確定機(jī)器人底盤整機(jī)結(jié)構(gòu)、工作原理以及技術(shù)參數(shù),；開展底盤驅(qū)動系統(tǒng),、動力系統(tǒng)、減震懸架等關(guān)鍵部件設(shè)計,，并進(jìn)行元件選型與參數(shù)校核,；開發(fā)底盤變輪軸距行走控制系統(tǒng)，確定輪距調(diào)整和行走轉(zhuǎn)向控制邏輯,；試制樣機(jī)進(jìn)行機(jī)器人底盤性能試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明，表型信息獲取機(jī)器人底盤直線行駛性能良好,，硬質(zhì)地面平均偏駛率小于0.60%,，田間地面平均偏駛率小于1.26%；底盤轉(zhuǎn)向機(jī)動性能良好,，硬質(zhì)地面原地轉(zhuǎn)向單圈偏移量小于3.52 mm,，阿克曼轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)彎半徑小于1.76 m，田間地面原地轉(zhuǎn)向單圈偏移量小于5.18 mm,，阿克曼轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)彎半徑小于1.77 m,；變輪距精度良好，最大輪距誤差小于0.01 m,，可適應(yīng)不同行距作物,；通過性能良好，可翻越120 mm垂直障礙,，滿足田埂地頭復(fù)雜路況行走要求,。機(jī)器人底盤整機(jī)工作性能滿足大田地形管理作業(yè)要求，可為小麥,、玉米,、露地蔬菜田間管理作業(yè)的有效實(shí)施提供應(yīng)用平臺和技術(shù)支撐,。

摘要:為解決大田作物表型信息感知機(jī)器人底盤損傷作物,、靈活性不足和通過性差等問題，結(jié)合我國稻麥的種植農(nóng)藝模式和生長特點(diǎn),，設(shè)計了一種具有輪履切換和輪距無級調(diào)節(jié)功能的大田作物表型信息感知機(jī)器人底盤。對底盤的整機(jī)結(jié)構(gòu)和工作原理進(jìn)行了闡述,，設(shè)計了剛性葉輪,、充氣橡膠輪和三角履帶3種可快速切換的行走裝置和四輪獨(dú)立驅(qū)動及四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向的部件，以及輪距無級精確調(diào)節(jié)裝置,。并對機(jī)器人底盤轉(zhuǎn)向性能,、穩(wěn)定性和通過性進(jìn)行了理論分析，結(jié)果表明機(jī)器人底盤性能滿足設(shè)計要求,。對車架進(jìn)行了有限元仿真分析,，結(jié)果表明車架強(qiáng)度和剛度均能滿足設(shè)計要求，并能夠有效避免因地形激勵產(chǎn)生的共振,。樣機(jī)試制后田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，機(jī)器人底盤具有良好的行駛性能，3種形態(tài)底盤在田間地面直線最大行駛速度分別為1.02,、0.98,、0.73 m/s，加速度為0.3,、0.33,、0.18 m/s2，行駛平均偏移率分別為2.35%,、1.18%,、1.89%；輪式底盤,、三角履帶式底盤最小轉(zhuǎn)彎半徑分別為2 306,、1 432 mm；剛性葉輪式底盤縱向爬坡角為30°,，橫向爬坡角為28°,；翻越垂直障礙高度為350 mm，田間越埂高度為308 mm,，能夠滿足大田場景表型信息感知作業(yè)要求,。

摘要:為了提高柑橘育苗的自動化水平,，提出了一種適用于柑橘育苗的全自動表型巡檢機(jī)器人,。首先結(jié)合三維激光雷達(dá)與慣導(dǎo)信息對育苗環(huán)境進(jìn)行SLAM建圖，對得到的三維點(diǎn)云地圖進(jìn)行預(yù)處理與投影,，得到適用于規(guī)劃和導(dǎo)航的二維地圖,。然后，采用HDL_localization定位算法進(jìn)行精準(zhǔn)定位,，并結(jié)合Dijkstra算法與TEB算法,，實(shí)現(xiàn)在全局路徑規(guī)劃的同時優(yōu)化局部路徑，規(guī)劃出理想的巡檢路線,，保障巡檢的可靠性和安全性,。在巡檢過程中，工控機(jī)上運(yùn)行的YOLO v8網(wǎng)絡(luò)不斷處理來自位于機(jī)器人兩側(cè)深度相機(jī)所拍攝的圖像,，識別出圖像中的柑橘苗,，計算得到株高，同時將這些數(shù)據(jù)實(shí)時上傳至網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,。針對柑橘苗株高計算,，提出并比較了3種不同的方法。試驗(yàn)結(jié)果證明,，巡檢機(jī)器人自動駕駛時的定位結(jié)果與從高精度RTK定位中獲取的真值相比,，平均定位誤差為5.6 cm，最大定位誤差為17.5 cm,；使用最優(yōu)的計算方法獲取的柑橘苗高度與人工測量的真值相比,，平均絕對誤差為1.88 cm，最大絕對誤差為7 cm,，均方誤差為5.93 cm2,。

摘要:在作物多源信息同步采集方面,，集成多源傳感器實(shí)現(xiàn)作物表型信息的同步采集,，已成為當(dāng)前作物表型獲取的趨勢。本文針對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下動態(tài)同步采集關(guān)鍵難題,，為精確同步地捕捉作物在特定時刻的多維表型特征數(shù)據(jù),，設(shè)計基于深度相機(jī),、雙目相機(jī)、熱紅外相機(jī),、多光譜相機(jī)的固定式多表型性狀的成像單元裝置,，開展基于精準(zhǔn)時間協(xié)議（Precision time protocol, PTP）下傳感器數(shù)據(jù)的時間同步采集研究，突破多源異構(gòu)傳感器時間同步并行采集技術(shù),，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境作物表型多維成像特征的時間同步采集,。針對系統(tǒng)的時間同步性和穩(wěn)定性，進(jìn)行了連續(xù)72 h的測試,，各傳感器所屬的授時板系統(tǒng)時鐘（從時鐘）與授時板1-PTP時鐘（主時鐘）之間的時間同步誤差均方根均在132 ns以內(nèi),，長期抖動均在286 ns以內(nèi)。這一結(jié)果表明,，時間同步誤差符合技術(shù)指標(biāo)要求,；對農(nóng)作物進(jìn)行高強(qiáng)度的連續(xù)采樣，進(jìn)行了100次試驗(yàn)以評估系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,，結(jié)果表明系統(tǒng)在整個試驗(yàn)過程中表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性能，能夠穩(wěn)定地完成連續(xù)采集任務(wù),；在時間同步的條件下,，各傳感器通過授時板實(shí)現(xiàn)同步觸發(fā)，采集時間誤差控制在1 ms以內(nèi),。該系統(tǒng)在穩(wěn)定性和動態(tài)性能方面均符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際使用需求,。

摘要:為解決傳統(tǒng)田間小麥表型數(shù)據(jù)采集與解析自動化水平低和精準(zhǔn)性差的問題，研制了小麥表型機(jī)器人底盤,，并提出一種基于表型機(jī)器人的小麥關(guān)鍵生育期表型檢測方法,。首先，提出了TD-YOLO v11出苗檢測模型,，實(shí)現(xiàn)了田間小麥出苗精準(zhǔn)識別,。該模型在特征提取網(wǎng)絡(luò)中引入可變性卷積模塊（Deformable convolutional v4, DCNv4），增強(qiáng)模型捕捉上下文信息的能力,，降低計算復(fù)雜度和參數(shù)量,。此外，引入任務(wù)動態(tài)對齊檢測頭（Task dynamic align detection head, TDADH）,，通過動態(tài)選擇特征,，提高模型的分類和定位性能,。然后，構(gòu)建了融合多傳感器與邊緣計算的小麥表型解析系統(tǒng),，該系統(tǒng)集成了出苗檢測方法與前期研究提出的抽穗期監(jiān)測及開花期判定等表型解析方法,，實(shí)現(xiàn)了田間表型數(shù)據(jù)的高效自動化采集與解析。結(jié)果表明,，提出的方法具有較高的小麥出苗識別精度（R2為0.908,，RMSE為11.73，rRMSE為23.04%）,，同時實(shí)現(xiàn)小麥抽穗期及開花期表型的動態(tài)監(jiān)測,。該方法可用于田間小麥表型數(shù)據(jù)的高通量采集和高效解析，為小麥育種田間表型獲取工作提供了高效,、可靠的技術(shù)支持,。

摘要:水果表型的測量和分析是植物育種和遺傳學(xué)研究的一個重要領(lǐng)域,。單視角RGBD圖像的表型檢測方法通量高、成本低,，但受限于傳感器分辨率和視角,，通常無法獲取果實(shí)的表面積和體積等數(shù)據(jù)。本文提出了一種基于PFNET的點(diǎn)云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法,，可使用深度相機(jī)獲取的類球形果實(shí)單視角點(diǎn)云進(jìn)行高精度三維重建并進(jìn)行表型無損測量,。為解決補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)輸入比例不固定的問題，提出了一種自適應(yīng)幾何補(bǔ)全策略將單視角點(diǎn)云補(bǔ)全為近似的半球,。在PFNET網(wǎng)絡(luò)框架上增加了第4尺度,，以充分利用KINECT相機(jī)獲取的稠密點(diǎn)云，有利于復(fù)雜形狀和細(xì)節(jié)豐富的結(jié)構(gòu)補(bǔ)全,。通過引入四頭自注意力模塊,，能更好地捕捉點(diǎn)云中各點(diǎn)間的相互依賴和空間關(guān)系，提升網(wǎng)絡(luò)特征提取能力,。增添了果實(shí)點(diǎn)云優(yōu)化模塊,，解決原網(wǎng)絡(luò)生成點(diǎn)云存在局部擴(kuò)散的問題并提升點(diǎn)云質(zhì)量，模擬人工測量方式設(shè)計了針對性的表型檢測方法,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法與結(jié)構(gòu)光三維掃描儀獲取的柑橘果實(shí)點(diǎn)云質(zhì)量接近，三維重建還原度高。對于橫徑,、縱徑,、表面積和體積4種表型檢測的R2均大于0.96，平均測量精度均超過93.24%,。與RGBD圖像法相比,，單果檢測時間增加17.97 s，但橫縱徑檢測精度大幅提高,，且能一次測量4項表型參數(shù),。與三維掃描儀方法相比，檢測精度差值在4個百分點(diǎn)以內(nèi),，但速度超過48倍,，硬件成本只有后者的1/10，且易于實(shí)現(xiàn)自動化,。本文方法在檢測精度,、運(yùn)行速度、硬件成本和自動化程度上具有較好的平衡,，是一種低成本,、綜合性能高的三維重建技術(shù)，有廣泛應(yīng)用于類球形果實(shí)表型無損測量的潛力,。

摘要:人工智能技術(shù)在荔枝表型獲取方面的研究目前主要集中于對象識別、產(chǎn)量預(yù)估和采摘定位等,，對荔枝完整果期生長質(zhì)量的評價技術(shù)較為缺乏,。本研究通過融合多源數(shù)據(jù)指標(biāo)，對荔枝果期生長質(zhì)量進(jìn)行綜合評估,，生成荔枝果期評價畫像,。基于YOLO v7網(wǎng)絡(luò)框架提出果實(shí)識別算法LFS-YOLO,，通過減少由動態(tài)環(huán)境背景引起的誤差和影響,，集成全局注意力能力，提升全景圖像識別的準(zhǔn)確性,。其次,，通過優(yōu)化CIoU損失函數(shù)，添加考慮預(yù)期回歸向量之間的角度,，重新定義并改進(jìn)角度懲罰測度以減少整體自由度,，將預(yù)測框更有效地對齊到最近的軸上,。通過融合多源數(shù)據(jù)，建立質(zhì)量評估函數(shù),，為綜合評價提供依據(jù),。試驗(yàn)結(jié)果表明，LFS-YOLO對果實(shí)識別精度達(dá)到89.1%,，精確率為92.3%,，召回率為93.0%，且生成的荔枝果期表型特征評估方法可顯示荔枝果期影響生長質(zhì)量各項指標(biāo),，為荔枝果期綜合評價發(fā)展提供啟示作用,。

摘要:作物三維重建是實(shí)現(xiàn)作物表型量化和精準(zhǔn)獲取的有效手段，可為育種和栽培提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐,。本文提出了一種基于Kinect V3傳感器的葉菜類作物三維重建與表型參數(shù)無損獲取方法,。首先，設(shè)計了一種可實(shí)現(xiàn)作物多視角點(diǎn)云快速采集的低成本三維重建平臺,，其載物臺面設(shè)計成多個標(biāo)定點(diǎn),，可利用臺面信息進(jìn)行點(diǎn)云水平校準(zhǔn)。其次,，采用載物臺恢復(fù)與廣義迭代最近點(diǎn)（Generalized iterative closest point,，GICP）算法相結(jié)合的方式對獲取的多視角點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)拼接，實(shí)現(xiàn)葉菜類作物三維重建,。最后,，借助有效的表型參數(shù)測量，實(shí)現(xiàn)對葉菜類作物株高,、葉長,、葉寬、葉面積等表型參數(shù)的精準(zhǔn)獲取,。為評估該方法相似度,，選取木耳菜、甘藍(lán),、茄子,、紫背天葵的苗期植株為試驗(yàn)對象，將其與SFM-MVS方法進(jìn)行對比。試驗(yàn)結(jié)果表明,，木耳菜,、甘藍(lán)、茄子,、紫背天葵點(diǎn)云間平均距離誤差分別為0.381,、0.340、0.195,、0.270 cm,，二者的三維重建結(jié)果具有較高相似度。與人工實(shí)測值相比,，借助該方法提取木耳菜和紫背天葵株高,、葉長、葉寬,、葉面積決定系數(shù)均不低于0.903,，平均絕對百分比誤差不高于9.759%，木耳菜和紫背天葵株高,、葉長,、葉寬、葉面積均方根誤差分別為0.366 cm,、0.203 cm,、0.290 cm、3.182 cm2和0.496 cm,、0.344 cm,、0.282 cm、0.825 cm2,，表明其具有較高測量精度,。上述方法可為設(shè)施農(nóng)業(yè)育種和栽培提供快捷、高效的作物表型獲取途徑,。

摘要:基于三維點(diǎn)云的葉面積提取方法具有非接觸,、高效率和高精度優(yōu)勢，能夠更好地滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對葉面積快速獲取和精準(zhǔn)評估的需求,。以大田全生育期夏玉米為研究對象,通過自主設(shè)計的手持式結(jié)構(gòu)光作物三維掃描儀,，采集夏玉米全生育期點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提出了點(diǎn)云配準(zhǔn)、去噪和下采樣等預(yù)處理流程,。隨后,，應(yīng)用點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò)對玉米作物器官點(diǎn)云進(jìn)行了精確分割，成功提取了玉米葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù),，并提取了葉面積,。結(jié)果表明，分割網(wǎng)絡(luò)在點(diǎn)云分割精度方面表現(xiàn)優(yōu)異,，葉片點(diǎn)云精確率,、召回率、F1分?jǐn)?shù)和交并比指標(biāo)均超過95%,，其他器官分割指標(biāo)也均高于75%,。不同生育期葉面積提取結(jié)果存在顯著差異。在苗期,、拔節(jié)期,、全生育期模型表現(xiàn)較好，R2分別為0.906 2,、0.983 8,、0.994 9，均方根誤差分別為221.34,、172.77,、206.64 cm2；但在成熟期,，模型表現(xiàn)顯著下降,，R2降至0.517 8，RMSE上升至209.32 cm2,。不同施肥量下,，葉面積提取結(jié)果整體良好，R2均高于0.98,。隨著施肥量變化,，均方根誤差呈先下降后上升趨勢，分別為176.38,、106.36,、110.18、270.34 cm2,?；诒疚脑O(shè)計的設(shè)備和方法，能夠準(zhǔn)確有效地提取大田單株玉米葉面積,，為智慧農(nóng)業(yè)和表型機(jī)器人提供技術(shù)支持,。

摘要:針對當(dāng)前作物表型研究大多關(guān)注單一生長階段表型特征,，無法準(zhǔn)確監(jiān)測植物全生長周期長勢等問題,，以吊蔓西瓜為研究對象，提出了結(jié)合多種深度學(xué)習(xí)方法及機(jī)器視覺技術(shù)的吊蔓西瓜全生長周期關(guān)鍵表型參數(shù)高精度識別方法,。其中,，在幼苗期，分別建立了基于Leaf SAM的葉面積計算模型和基于Xception的葉片數(shù)計算模型,，試驗(yàn)結(jié)果表明,，葉面積、葉片數(shù)計算模型決定系數(shù)分別為0.96,、0.98,，均方根誤差分別為2.98 cm2、0.14,；在伸蔓期,，分別建立了基于YOLO v5和雙目視覺原理的株高計算模型和基于OpenCV的莖粗計算模型，試驗(yàn)結(jié)果表明,，株高,、莖粗計算模型決定系數(shù)分別為0.94、0.92,，均方根誤差分別為4.18 cm,、0.17 mm；在坐果期和成熟期,，構(gòu)建了基于UNet的果實(shí)投影面積計算模型,，試驗(yàn)結(jié)果表明，果實(shí)面積投影模型決定系數(shù)和均方根誤差分別為0.99,、9.85 cm2,。上述結(jié)果表明模型計算值與人工測量值間的線性關(guān)系顯著，綜合誤差較低,，能夠有效計算吊蔓西瓜全生長周期的關(guān)鍵表型參數(shù),。

摘要:在植物表型分析中,，植物器官分割是實(shí)現(xiàn)自動、準(zhǔn)確,、無損,、高通量表型參數(shù)測量的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的植物器官分割方法憑借經(jīng)驗(yàn)手動設(shè)置參數(shù)和調(diào)整算法,，而現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的分割方法存在對局部特征和全局特征表達(dá)能力不足的缺陷,。針對以上問題，本文提出一個基于注意力機(jī)制的植物三維點(diǎn)云語義分割網(wǎng)絡(luò)（APSegNet）,。在編碼階段提出了一種基于注意力機(jī)制的局部（鄰域）特征提取方法,，充分利用多級點(diǎn)云特征，提高了網(wǎng)絡(luò)提取點(diǎn)云局部（鄰域）特征的能力,。在解碼階段提出了一種結(jié)合特征距離和空間距離的雙近鄰插值上采樣方法,，更準(zhǔn)確地恢復(fù)下采樣時丟失的點(diǎn)云特征，進(jìn)一步增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對局部特征的表達(dá)能力,。同時引入通道和多頭空間自注意力機(jī)制,，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對某些重要通道的關(guān)注和全局幾何結(jié)構(gòu)的捕捉能力，提高了網(wǎng)絡(luò)對全局特征的表達(dá)能力,。在多種植物點(diǎn)云數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法語義分割平均交并比分別達(dá)到87.32%、79.68%,、94.73%,、91.43%、95.02%,，均優(yōu)于DGCNN,、PointCNN、ShellNet等目前流行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),。通過交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)和消融實(shí)驗(yàn),，證實(shí)了網(wǎng)絡(luò)泛化性和有效性。在ShapeNet數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn),，該網(wǎng)絡(luò)在其他非植物三維點(diǎn)云目標(biāo)語義分割任務(wù)上也取得了較好的分割結(jié)果,。

摘要:針對香菇育種過程中表型性狀考察困難,、人工測量費(fèi)時費(fèi)力的問題，提出一種適用于Jetson Orin Nano平臺部署的香菇菌棒表型測量方法,。使用手機(jī)和工業(yè)相機(jī)對3種不同數(shù)據(jù)來源的香菇菌棒進(jìn)行圖像采集,，標(biāo)注香菇菌落數(shù)據(jù)集并進(jìn)行增強(qiáng),；比較了Bisenet、Stdcseg,、U-net,、Deeplabv3p、PP-liteseg 5個分割模型在Test-A,、Test-B和Test-C測試集上的分割效果,，結(jié)果表明PP-liteseg的普適性優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)，PP-liteseg分割模型在3個測試集上的平均交并比超過97.53%,，平均像素準(zhǔn)確率高于99.49%,，推理單幅圖像耗時660 ms；為進(jìn)一步平衡模型準(zhǔn)確性和實(shí)時性,，采用量化蒸餾方式對PP-liteseg模型進(jìn)行壓縮,，并部署到Jetson Orin Nano平臺上，壓縮后的模型在Test-B測試集上的平均交并比和平均像素準(zhǔn)確率分別為97.50%和99.51%,，推理單幅圖像耗時43.63 ms,，比壓縮前縮短近64%；采用PP-liteseg分割香菇菌棒圖像,，提取菌落表型,，再根據(jù)菌落徑向長度和軸向?qū)挾鹊玫骄z生長長度，與人工測量值相比,，菌絲生長長度平均絕對百分比誤差,、均方根誤差和決定系數(shù)分別為1.874%、0.148 cm,、0.918,；采用該方法測量了6個菌株在連續(xù)4 d內(nèi)的菌絲生長長度，結(jié)果表明,，6個菌株的菌絲生長速度無論在單日還是在整個培養(yǎng)期內(nèi)均有差異,，其中49號和168號菌株差異最大。研究表明,，本文方法適用于香菇菌棒表型測量,，并能夠以良好的準(zhǔn)確性和實(shí)時性在Jetson Orin Nano平臺上運(yùn)行。

摘要:針對菇房內(nèi)杏鮑菇表型參數(shù)測量任務(wù)中,，由于掃描設(shè)備視角受限，掃描的杏鮑菇點(diǎn)云出現(xiàn)殘缺問題,，基于AdaPoinTr(Adaptive geometry aware point transformers)提出了改進(jìn)的SwinPoinTr模型,，實(shí)現(xiàn)了對殘缺杏鮑菇點(diǎn)云的準(zhǔn)確補(bǔ)全和杏鮑菇表型參數(shù)的測量,。該方法在使用提出的特征重塑模塊的基礎(chǔ)上，構(gòu)建具有幾何感知能力的層次化Transformer編碼模塊,，提高了模型對輸入點(diǎn)云的利用率和模型捕捉點(diǎn)云細(xì)節(jié)特征的能力。然后基于泊松重建方法完成了補(bǔ)全點(diǎn)云表面重建,，并測量到杏鮑菇表型參數(shù),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提算法在殘缺杏鮑菇點(diǎn)云補(bǔ)全任務(wù)中,，模型倒角距離為1.316×10-4,，地球移動距離為21.328 2，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為87.87%,。在表型參數(shù)估測任務(wù)中,，模型對杏鮑菇菌高、體積,、表面積估測結(jié)果的決定系數(shù)分別為0.958 2,、0.959 6、0.960 5,，均方根誤差分別為4.421 3 mm,、10.818 5 cm3、7.577 8 cm2,。結(jié)果證實(shí)了該研究方法可以有效地補(bǔ)全殘缺的杏鮑菇點(diǎn)云,，可以為菇房內(nèi)杏鮑菇表型參數(shù)測量提供基礎(chǔ)。

摘要:針對雙孢蘑菇采摘前人工獲取其表型參數(shù)效率低,、成本高的問題，提出了一種基于實(shí)例分割且適用于現(xiàn)代化工廠環(huán)境的雙孢蘑菇表型參數(shù)提取方法,。首先,，對YOLO v8n-Seg實(shí)例分割模型進(jìn)行改進(jìn)，引入快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Faster neural network,，F(xiàn)asterNet),，并采用局部卷積(Partial convolutions，PConv)減少冗余計算和內(nèi)存訪問,，引入SE（Squeeze-and-excitation）注意力機(jī)制到特征融合網(wǎng)絡(luò)中,，增加了網(wǎng)絡(luò)對輸入信息中重要部分的關(guān)注度，降低無關(guān)信息的干擾,，改進(jìn)后的模型完成了對雙孢蘑菇目標(biāo)的實(shí)例分割,。最后,，基于分割結(jié)果，提出了雙孢蘑菇子實(shí)體4種表型參數(shù)的提取方法,，包括菇蓋直徑,、菇蓋圓度、菇蓋白度以及菇蓋表面色斑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，YOLO v8-ABSeg模型在自建雙孢蘑菇數(shù)據(jù)集上的mask精度比原模型提高了1.6個百分點(diǎn),，且參數(shù)量、浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算量和內(nèi)存占用量分別降低了38.7%,、25.0%和36.8%，幀率提高了11.3%,。此外,，雙孢蘑菇表型參數(shù)計算結(jié)果與人工測量結(jié)果誤差小于10%。該方法可應(yīng)用于雙孢蘑菇表型參數(shù)的自動化獲取,，為生長模型建立,、在線實(shí)時環(huán)境控制等提供技術(shù)基礎(chǔ)。

摘要:為綜合利用光譜、冠層結(jié)構(gòu),、紋理特征等信息對棉花進(jìn)行無人機(jī)（Unmanned aerial vehicle, UAV）遙感產(chǎn)量估算并系統(tǒng)地分析光譜,、冠層結(jié)構(gòu)、紋理特征等信息對估產(chǎn)的貢獻(xiàn)程度,，本文在構(gòu)建基于多源UAV數(shù)據(jù)棉花估產(chǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上,，進(jìn)一步確定了估產(chǎn)的最佳生育時期，并對比了多源傳感器數(shù)據(jù)在棉花產(chǎn)量估算中的效果,，最后量化了各類輸入特征的貢獻(xiàn)度,。采集棉花冠層RGB（Red green blue）、多光譜（Multispectral, MS）和激光雷達(dá)（Light detection and ranging,，LiDAR）3種傳感器數(shù)據(jù),，通過對棉花光譜植被指數(shù)與產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)性分析，確定了棉花產(chǎn)量估算最佳生育時期,，進(jìn)而構(gòu)建了基于偏最小二乘法回歸（Partial least squares regression,，PLSR）、隨機(jī)森林回歸（Random forest regression，RFR）,、極致梯度提升（Extreme gradient boost,，XGBoost）3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的棉花產(chǎn)量估算方法，并評估了基于2種最常用的傳感器（RGB和MS相機(jī)）的性能,。最終確定了光譜特征,、冠層結(jié)構(gòu)、紋理特征這3類特征信息在產(chǎn)量估算中的貢獻(xiàn)度,。研究結(jié)果表明,，盛花期是棉花估產(chǎn)的最佳生育時期；基于盛花期的UAV數(shù)據(jù),，XGBoost模型取得了最高的產(chǎn)量估算精度（R2為0.70,，RMSE為611.31 kg/hm2,，rRMSE為10.60%）,，在對比基于RGB和MS圖像數(shù)據(jù)提取的特征時，基于MS圖像數(shù)據(jù)提取的特征建模結(jié)果更好,，同時將RGB和MS相機(jī)2種傳感器數(shù)據(jù)提取的特征作為輸入時,，模型結(jié)果高于單一傳感器；使用夏普利加性解釋（Shapley additive explanations,，SHAP）算法分析了機(jī)器學(xué)習(xí)模型中各個輸入特征對于估產(chǎn)的貢獻(xiàn)度,，發(fā)現(xiàn)基于3種傳感器的3種特征信息在產(chǎn)量估算方面都具有重要意義，其中,，紋理特征與冠層結(jié)構(gòu)在產(chǎn)量估算中展現(xiàn)出了較好的潛力,。本研究可為棉花智慧化管理中高通量棉花產(chǎn)量估算提供理論和技術(shù)支持。

摘要:針對奶牛體尺人工測量工作量大、容易引起應(yīng)激反應(yīng)等問題,，利用奶牛點(diǎn)云的三維重建以及點(diǎn)云分割技術(shù),，提出改進(jìn)的點(diǎn)云分割模型并實(shí)現(xiàn)奶牛體尺數(shù)據(jù)的自動計算。本文以中國華西牛為研究對象,，通過奶牛三維點(diǎn)云采集系統(tǒng),，采集115頭奶牛的212組點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用Super-4pcs算法配準(zhǔn),、進(jìn)行空間直通濾波,、基于鄰域的離群點(diǎn)濾波完成奶牛點(diǎn)云的三維重建；基于PointNet++點(diǎn)云分割算法，結(jié)合SGE空間分組增強(qiáng)模塊,，提出改進(jìn)的SGPointNet++模型,，用于奶牛點(diǎn)云分割處理，進(jìn)一步測量了體高,、胸圍,、腹圍、十字部高4個體尺數(shù)據(jù),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，SGPointNet++模型在測試集上分割平均交并比為81.87%，相較于PointNet,、ASSANet,、PointNeXt、PointNet++模型分別高27.82,、1.55,、1.19、1.07個百分點(diǎn),；體尺測量對于體高,、胸圍、腹圍,、十字部高平均絕對百分比誤差分別為2.38%,、3.05%、1.32%,、1.69%,，表明該方法可用于奶牛體尺測量，在降低工作量的同時保證了計算精度,，為動物表型數(shù)據(jù)連續(xù)測定提供方法支撐,，為分割和體尺計算模型改進(jìn)提供技術(shù)參考。

摘要:植物干旱脅迫監(jiān)測的關(guān)鍵在于如何精確定位和識別目標(biāo)，為此,，高效的植物表型提取系統(tǒng)成為必要配備,。三維點(diǎn)云信息因其能提供高精度的三維描述，成為這一系統(tǒng)中重要的數(shù)據(jù)支撐,，為植物在干旱環(huán)境中的長勢監(jiān)測提供了堅實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ),。本文采用地基激光雷達(dá)技術(shù)采集楊樹苗木三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提出了一種結(jié)合預(yù)分割的L1中值骨架提取算法,，實(shí)現(xiàn)精細(xì)表型提取與干旱特征分析,。首先，通過高程分析、半徑濾波和顏色指數(shù)濾波對原始點(diǎn)云進(jìn)行去噪預(yù)處理,；其次,，利用改進(jìn)的DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)群體點(diǎn)云單木分割，并結(jié)合基于貪婪算法的八叉樹進(jìn)行全局搜索以優(yōu)化分割精度,；最終,，利用KNN算法與MRF算法對單株點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)分割，提升點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間一致性,，降低L1中值算法的計算復(fù)雜度,，通過得到的骨架點(diǎn)云計算楊樹苗木的表型特征。提出引入冠長率和高徑比2個新的指標(biāo),，以揭示楊樹苗木在干旱脅迫下通過優(yōu)化資源分配和減少水分消耗的適應(yīng)機(jī)制,。其中，冠長率在CK組和DT組的抗旱性評價中灰色關(guān)聯(lián)度均排名第1,，相關(guān)系數(shù)為-0.85,，表明其對水分供應(yīng)高度敏感，能夠全面反映植物的資源利用效率和抗旱能力,，是評估楊樹苗木干旱適應(yīng)性的核心指標(biāo),。通過結(jié)合三維點(diǎn)云技術(shù)與精細(xì)表型分析,，為楊樹苗木早期干旱脅迫的高效精準(zhǔn)監(jiān)測提供了技術(shù)支持,，對確定干旱表型指標(biāo)、優(yōu)化抗旱性評價體系具有意義,。

摘要:為提升農(nóng)機(jī)路徑跟蹤平滑度和精度,，降低環(huán)境噪聲,、傳感器噪聲等外部干擾，提出一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的策略型自適應(yīng)農(nóng)機(jī)路徑跟蹤控制方法,。以綜合誤差最小為目標(biāo),，建立農(nóng)機(jī)運(yùn)動學(xué)模型及誤差模型，采用拉丁超立方采樣,、策略型早停機(jī)制和適應(yīng)度記憶對北極海鸚算法進(jìn)行優(yōu)化,，利用優(yōu)化后北極海鸚算法對模型預(yù)測算法的元參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整；以減少外部干擾并提升路徑平滑程度為目標(biāo),，建立農(nóng)機(jī)狀態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),，引入多目標(biāo)輔助優(yōu)化算法，并與模型預(yù)測算法代價函數(shù)結(jié)合，對農(nóng)機(jī)控制量進(jìn)行求解,。在此基礎(chǔ)上引入事件觸發(fā)的熱啟動技術(shù),，利用歷史數(shù)據(jù)縮短模型預(yù)測控制優(yōu)化時間。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)農(nóng)機(jī)作業(yè)速度為1.0 m/s時,，最大絕對誤差為0.06 m，平均誤差為0.02 m,。相較于原預(yù)測算法,，單次運(yùn)行時間僅增加0.007 s，路徑平滑度平均提升83%,。實(shí)地試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)速度為0.5、1.0,、1.5 m/s時,，優(yōu)化后算法平均誤差相較于原始模型預(yù)測算法分別提升33%、35%,、38%,，路徑平滑程度分別提升40%、51%,、10%,。

摘要:針對蘋果采摘機(jī)械臂在非結(jié)構(gòu)化果園環(huán)境中路徑規(guī)劃效率低和路徑質(zhì)量差等問題,，提出了一種結(jié)合樹枝密集度參數(shù)的粒子群優(yōu)化算法（Branch density parameter-based particle swarm optimization, BD-PSO）與目標(biāo)引導(dǎo)快速擴(kuò)展隨機(jī)樹星算法（Target-guided rapidly-exploring random tree star,TG-RRT*）的多目標(biāo)路徑規(guī)劃方法（BD-PSO_TG-RRT*）。通過在快速擴(kuò)展隨機(jī)樹星（RRT*）算法中引入自適應(yīng)步長,、設(shè)定等邊圓錐采樣區(qū)域,、目標(biāo)偏向策略和直連策略，加速路徑生成并增強(qiáng)導(dǎo)向性,。對初始路徑進(jìn)行冗余點(diǎn)去除與三次B樣條曲線平滑處理,，提升路徑質(zhì)量。通過BD-PSO算法確定多目標(biāo)采摘順序,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，TG-RRT*算法相較于傳統(tǒng)快速擴(kuò)展隨機(jī)樹（RRT）和RRT*算法平均路徑長度縮短23.18%、11.67%,，平均時間降低12.59%,、71.96%,，平均迭代次數(shù)降低68.07%、31.58%,。在多目標(biāo)連續(xù)采摘路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)中,，BD-PSO_TG-RRT*算法與原PSO與TG-RRT*結(jié)合算法相比，平均規(guī)劃時間降低8.14%,，平均迭代次數(shù)降低13.24%,，BD-PSO_TG-RRT*算法能夠生成適用于機(jī)械臂多目標(biāo)采摘的最優(yōu)路徑，有效縮短了采摘路徑總長度,，并顯著減少了路徑規(guī)劃時間,。研究結(jié)果為蘋果采摘機(jī)器人在執(zhí)行多目標(biāo)連續(xù)采摘任務(wù)時提供了技術(shù)參考。

摘要:針對目前棉稈粉碎還田裝置作業(yè)過程存在棉稈粉碎長度合格率較低、拋撒還田后碎稈易成行堆積,、分布不均等問題,，設(shè)計了一種安裝于殘膜回收機(jī)上的側(cè)拋式棉稈粉碎還田裝置。闡述了裝置結(jié)構(gòu)及工作原理,，對棉稈粉碎裝置,、側(cè)向輸送裝置、碎稈拋撒裝置等關(guān)鍵部件進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計與作業(yè)性能分析,，初步確定了關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)與作業(yè)參數(shù),。對碎稈拋撒裝置進(jìn)行離散元仿真研究,，驗(yàn)證其可提高碎稈還田效果,。設(shè)計了側(cè)拋式棉稈粉碎還田裝置，并安裝至殘膜回收機(jī)上進(jìn)行三因素三水平二次回歸正交田間試驗(yàn),，結(jié)果表明最優(yōu)參數(shù)為：機(jī)具作業(yè)速度8 km/h,、粉碎刀軸轉(zhuǎn)速2 000 r/min、螺旋輸送器轉(zhuǎn)速1 200 r/min,。此時,，棉稈粉碎長度合格率為93.96%，拋撒均勻度為86.98%,，平均棉稈粉碎長度為116.9 mm,，平均留茬高度為71.4 mm，研究結(jié)果為棉稈粉碎還田裝置優(yōu)化設(shè)計提供了理論基礎(chǔ)和支撐,。

摘要:針對水稻芽種播種過程中種群堆積、稻種含水率較高不易被吸附等問題,，設(shè)計了一種外凸擾種仿形型孔氣吸式水稻芽種精量排種器,。以南方普遍推廣的“Y兩優(yōu)1號”型雜交稻為研究對象，根據(jù)其機(jī)械物理特性,，對外凸擾種仿形型孔結(jié)構(gòu)與幾何參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計,；對芽種充種和投種過程進(jìn)行了動力學(xué)和運(yùn)動學(xué)分析，得到了工作轉(zhuǎn)速和工作負(fù)壓范圍,；基于CFD-DEM流固耦合理論,，將吸附力作為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了吸附性能仿真試驗(yàn)，確定吸附力最大的吸孔直徑為1.4 mm,，同時將水稻芽種平均速度作為評價指標(biāo)進(jìn)行了擾種性能仿真試驗(yàn),，當(dāng)工作轉(zhuǎn)速為10~50 r/min、工作負(fù)壓為1.2 kPa,、吸孔直徑為1.4 mm時,，具有外凸擾種仿形型孔排種盤擾動能力較強(qiáng)，能有效減少種群堆積現(xiàn)象,；以該種吸孔為基礎(chǔ),，選取工作轉(zhuǎn)速和工作負(fù)壓為試驗(yàn)因素，以合格指數(shù)X1,、重播指數(shù)X2和漏播指數(shù)X3為評價指標(biāo),，開展了兩因素全因子臺架試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)工作轉(zhuǎn)速為25 r/min,、工作負(fù)壓為1.24 kPa時,，排種器合格指數(shù)為92.64%，重播指數(shù)為2.57%,，漏播指數(shù)為4.79%,；試制氣吸式水稻芽種精量直播機(jī)并進(jìn)行田間播種試驗(yàn)，測得各行合格指數(shù)平均值為92.86%,，重播指數(shù)平均值為2.72%,，漏播指數(shù)平均值為4.42%，穴距合格率平均值為90.57%,，各行排量一致性變異系數(shù)為3.12%,，總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)為1.89%，各項評價指標(biāo)均滿足水稻芽種精量直播種植要求,，為水稻芽種播種提供了理論基礎(chǔ),。

摘要:隨著智能化作業(yè)的發(fā)展,，北斗系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于小麥小區(qū)智能播種作業(yè)，但由于田間作業(yè)工況復(fù)雜,，易出現(xiàn)北斗系統(tǒng)信號丟失或偏移等異常,，導(dǎo)致播種精度下降，本文提出了一種基于容錯策略的小麥小區(qū)播種機(jī)控制系統(tǒng),。首先,，建立北斗報文解析模型，確定排種電機(jī)轉(zhuǎn)速影響因素,，進(jìn)而提出一種基于趨勢移動平均法的北斗容錯策略,；其次，應(yīng)用基于粒子群改進(jìn)算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法實(shí)現(xiàn)對電機(jī)的精準(zhǔn)控制,；最后進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,。臺架試驗(yàn)結(jié)果表明，人為修改北斗報文模擬異常時,，小麥各行排量一致性變異系數(shù)平均值為3.87%,，滿足排種要求。將該容錯策略應(yīng)用于小麥小區(qū)田間播種作業(yè),，結(jié)果表明,，當(dāng)小區(qū)長度為4、5,、6 m時,，多行播種均勻性變異系數(shù)分別為19.94%、20.76%和21.79%,，單行播種均勻性變異系數(shù)分別為19.93%,、20.87%和22.26%，滿足國家標(biāo)準(zhǔn)和小麥小區(qū)播種農(nóng)藝要求,，驗(yàn)證了本文提出的基于容錯策略的小麥小區(qū)播種控制系統(tǒng)的可靠性與準(zhǔn)確性。

摘要:在泥腳深度超過400 mm的丘陵山區(qū)水田插秧過程中,，插秧機(jī)常因陷機(jī)而無法作業(yè)。為此提出一種雙螺旋驅(qū)動式深泥腳水田插秧機(jī),。首先,，系統(tǒng)分析該插秧機(jī)運(yùn)動原理，構(gòu)建整機(jī)結(jié)構(gòu)模型和螺旋驅(qū)動輪結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計模型,；然后,，分析雙螺旋結(jié)構(gòu)對行駛方向和推進(jìn)力的影響，并提出驅(qū)動電機(jī)匹配方法,；在此基礎(chǔ)上,，設(shè)計整機(jī)控制系統(tǒng)并進(jìn)行樣機(jī)試制。試驗(yàn)結(jié)果表明,，所設(shè)計的插秧機(jī)在丘陵山區(qū)泥腳深度430 mm的水田中最大無控直線偏移量為0.021 m,，滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，通過性強(qiáng),、行駛平穩(wěn),、插秧效果良好。當(dāng)螺旋驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速為1.33 r/s時,，插秧機(jī)行駛速度為1.02 m/s,，滑轉(zhuǎn)率達(dá)到最大值3.045%。隨著泥腳深度的增加,，沉陷量逐漸增加,；且隨著螺旋驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速的增加，最大沉陷量由148.67 mm逐漸減小至59.74 mm,，表明雙螺旋插秧機(jī)適應(yīng)丘陵山區(qū)深泥腳水田環(huán)境,。

摘要:針對目前油菜直播機(jī)施肥作業(yè)過程中施肥調(diào)控精度低,、土壤肥力分布不同難以實(shí)現(xiàn)時空差異化肥力補(bǔ)給的問題，設(shè)計了一種基于處方圖的油菜精準(zhǔn)變量施肥線性自抗擾調(diào)控系統(tǒng),。提出了基于云端高精度地圖規(guī)劃作業(yè)路徑對施肥處方圖進(jìn)行柵格劃分的方法,，為機(jī)具施肥提供了指導(dǎo)性施肥量。構(gòu)建了排肥器的線性自抗擾控制算法,，Matlab仿真確定了關(guān)鍵參數(shù),，并與PID控制算法對比，線性自抗擾控制算法在抗干擾,、超調(diào)量,、穩(wěn)態(tài)誤差分別提高了39.08%,、91.77%、86.96%,。臺架試驗(yàn)結(jié)果表明：施肥調(diào)控系統(tǒng)在設(shè)定施肥量和作業(yè)速度下,，排肥器顆粒肥排量平均控制精度為98.06%。路面試驗(yàn)結(jié)果表明：基于處方圖的變量施肥調(diào)控系統(tǒng)在變量施肥作業(yè)時,，通過滯后距離補(bǔ)償,，平均施肥位置滯后距離為0.28 m，不同位置的施肥量控制精度均大于95.67%,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：線性自抗擾控制算法在不同柵格區(qū)域內(nèi)施肥量控制精度不低于95.21%,，優(yōu)于PID控制算法。該研究可為油菜生產(chǎn)中基于土壤養(yǎng)分的精準(zhǔn)變量施肥提供技術(shù)支持,。

摘要:針對油菜聯(lián)合收獲過程中機(jī)械碰撞角果炸莢導(dǎo)致割臺掉粒損失大等問題,，設(shè)計了一種割臺氣吹式籽粒低損回收裝置,，并對氣力噴嘴關(guān)鍵部件進(jìn)行了設(shè)計。為保證氣流分布合理和回收效果,，采用鴨嘴式結(jié)構(gòu)設(shè)計了噴嘴結(jié)構(gòu)形狀,，并配套設(shè)計了入禾器，實(shí)現(xiàn)割臺低損收獲,?；贔luent對噴嘴內(nèi)部流場進(jìn)行仿真，以噴嘴開口角度,、噴嘴開口寬度為試驗(yàn)因素,，以氣流出口速度、氣流寬度與氣流相交距離為評價指標(biāo)進(jìn)行兩因素全因子仿真試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)噴嘴開口角度為35°、噴嘴開口寬度為3 mm時,，出口速度為138 m/s,，氣流寬度為1 926 mm，氣流相交距離為64 mm,，風(fēng)幕覆蓋效果最好,；以噴嘴角度、橫向距離,、籽粒掉落高度為試驗(yàn)因素,，回收量為評價指標(biāo)開展了臺架試驗(yàn)，噴嘴在割臺上最佳布置參數(shù)組合為噴嘴角度19.6°,、橫向距離387 mm,；田間試驗(yàn)結(jié)果表明，油菜割臺損失率為2.48%,，相比傳統(tǒng)收獲作業(yè)下降35.5%~50.4%,，有效降低了割臺損失，滿足油菜低損收獲作業(yè)要求,。

摘要:針對現(xiàn)有便攜式核桃側(cè)枝振動采果裝置所需采果激振力與側(cè)枝物理特性之間耦合關(guān)系不明晰的問題,，提出了側(cè)枝激振耦合式核桃采果的方法,，基于采果激振力頻率與核桃側(cè)枝固有頻率相同從而形成激振耦合的理論分析，建立了激振采果參數(shù)與側(cè)枝物理特性之間的激振耦合采果理論模型,，進(jìn)行了側(cè)枝激振耦合條件下激振加速度和激振力仿真分析,，設(shè)計了側(cè)枝激振耦合式核桃采果裝置，分析了側(cè)枝激振耦合式核桃采果裝置采果性能,，并對側(cè)枝激振耦合式核桃采果裝置采果性能進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,。試驗(yàn)結(jié)果表明，采果激振力頻率越接近側(cè)枝的固有頻率,，側(cè)枝與激振力之間越易形成激振耦合,。對于核桃側(cè)枝直徑和激振加載位置與主枝干距離分別為：30 mm和1 313 mm、40 mm和1 552 mm,、50 mm和1 686 mm,，采果裝置額定功率為300 W，激振力振幅為15 N,，激振力頻率為側(cè)枝固有頻率8.80,、8.40、8.90 Hz時,，側(cè)枝振動加速度仿真值分別為69.2,、56.1、72.9 m/s2,，試驗(yàn)值分別為66.4,、56.3、74.2 m/s2，兩者相一致,。當(dāng)單枝側(cè)枝掛果質(zhì)量為2.0 kg時,，采果效率可達(dá)60.0 kg/h，采凈率與果實(shí)成熟度密切相關(guān),。

摘要:破殼取仁是核桃精深加工的重要環(huán)節(jié),，針對現(xiàn)有核桃破殼方式脫殼效率低,、整仁率不高等問題，本文通過有限元耦合離散單元法（FDEM）模擬核桃在擠壓剪切載荷下的破碎過程,，提出了一種擠壓-剪切破殼方法,，測定了溫185核桃殼厚、殼仁間隙等物理參數(shù),，構(gòu)建了仿真模型并進(jìn)行了參數(shù)標(biāo)定,。通過定性和定量分析了核桃殼和仁在擠壓-剪切載荷下破殼角度對殼仁斷裂的影響以及破殼角度和壓縮量對核桃殼仁破碎影響規(guī)律，明晰了核桃擠壓-剪切載荷下破碎機(jī)理及核仁損傷的原因,。結(jié)果表明：核桃殼仁破碎機(jī)理為核桃殼在拉伸主導(dǎo)下斷裂,，在接觸表面產(chǎn)生貫穿裂紋，有利于核桃快速破殼,，核桃仁在剪切主導(dǎo)下斷裂,，在破殼過程中核桃仁易與殼發(fā)生多點(diǎn)接觸，產(chǎn)生應(yīng)力集中導(dǎo)致斷裂發(fā)生,，不利于保持仁的完整性,，各破殼角度下隨著壓縮量增加，核桃殼受到持續(xù)加載的力使其向里運(yùn)動,，導(dǎo)致核桃仁損傷逐漸增加,。以上機(jī)理表明，若在核桃殼發(fā)生初次斷裂后不繼續(xù)施加破殼力,，給其一個恢復(fù)變形時間,，然后繼續(xù)施加間歇加載力，減少殼與仁的多點(diǎn)接觸,，可使其在小位移下進(jìn)行多次破殼,，有效降低核桃仁損傷。提出了同向?qū)伷茪し绞綄?shí)現(xiàn)多次小位移破殼,，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,，優(yōu)化結(jié)果表明兩輥轉(zhuǎn)速分別為33,、28 r/min、破殼間隙為33 mm時,，破殼率為96.9%,，整仁率為84.3%，與傳統(tǒng)對向旋轉(zhuǎn)破殼方式相比,，破殼率,、整仁率分別提高7.7,、3.2個百分點(diǎn),，研究結(jié)果可為核桃破殼效果的提升提供理論參考。

摘要:在線混藥技術(shù)可以有效解決傳統(tǒng)預(yù)混藥方式存在的威脅操作人員健康、污染環(huán)境及藥液浪費(fèi)等問題,。設(shè)計了一種應(yīng)用于在線混藥系統(tǒng)的靜態(tài)混藥器,。為驗(yàn)證其工作性能，應(yīng)用CFD流體仿真軟件對在線混合流場的混合規(guī)律進(jìn)行研究,，采用單因素試驗(yàn),、Plackett-Burman試驗(yàn)和Box-Behnken中心組合試驗(yàn)，以靜態(tài)混藥器壓降及混合均勻性系數(shù)作為評價指標(biāo),，基于響應(yīng)面法分析傾斜擾流板傾角,、中心通孔孔徑、混藥單元間距,、過流小孔孔徑對評價指標(biāo)的影響,。通過遺傳算法進(jìn)行較低壓降和較高混藥均勻性系數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化，得出最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)為：傾斜擾流板傾角55.38°,，混藥單元間距22.64 mm,，過流小孔孔徑1.64 mm。搭建在線混藥器試驗(yàn)臺架,，開展藥液注入電動調(diào)節(jié)閥開度為33%,、藥泵保持工作、水泵切換不同工作擋位條件下的壓降及混藥均勻性臺架試驗(yàn),，結(jié)果表明在雷諾數(shù)5 984~13 286范圍內(nèi),，壓降呈上升趨勢，壓降比小于等于106.7,；均勻性變異系數(shù)呈波動下降趨勢,，均勻性變異系數(shù)小于等于0.008 5，說明所設(shè)計靜態(tài)混藥器工作性能較好。

摘要:根據(jù)環(huán)量分布形式不同,，可將混流泵設(shè)計分為自由渦,、強(qiáng)迫渦和復(fù)合渦設(shè)計。以一導(dǎo)葉式混流泵葉輪為研究對象,，通過采用反問題設(shè)計方法控制葉輪出口處環(huán)量分布形式,，結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計方法，對比分析了自由渦和復(fù)合渦設(shè)計對混流泵葉輪的參數(shù)分析及性能優(yōu)化結(jié)果的影響,。研究結(jié)果表明：環(huán)量控制參數(shù)rvh和rvs對所有工況下效率及揚(yáng)程均具有較大影響,；與原始模型相比，自由渦設(shè)計優(yōu)化結(jié)果在0.8,、1.0,、1.2倍設(shè)計流量處效率分別增加0.31、1.63,、1.03個百分點(diǎn),，而復(fù)合渦設(shè)計優(yōu)化結(jié)果效率分別增加了1.09、3.51,、9.71個百分點(diǎn),，且設(shè)計流量處三者揚(yáng)程差較小,；內(nèi)流分析結(jié)果表明采用考慮環(huán)量分布的復(fù)合渦設(shè)計有利于葉輪出口處流態(tài)的進(jìn)一步改善從而降低葉輪下游部件水力損失,。

摘要:以鄉(xiāng)村自組織演化理論為指導(dǎo)，形成對國家鄉(xiāng)村振興分類體系（包括城郊融合,、特色保護(hù),、集聚提升村和搬遷撤并村）內(nèi)生與外生分類差異的系統(tǒng)認(rèn)識、四分類到五分類的分類完善以及兼顧村莊演化數(shù)量,、質(zhì)量與空間特征的識別方法改進(jìn),，形成了一套順應(yīng)鄉(xiāng)村演化規(guī)律的村莊分類管理方法。研究結(jié)果表明：鄉(xiāng)村振興分類體系中外生影響因素為主導(dǎo)劃分的城郊融合,、特色保護(hù)和外源型搬遷撤并村,，宜采用流程圖法識別,；內(nèi)生發(fā)展差異為主導(dǎo)劃分的集聚提升村與內(nèi)生型搬遷撤并村，需順應(yīng)鄉(xiāng)村自組織演化規(guī)律識別,。經(jīng)自組織演化,，村莊呈現(xiàn)“衰敗-守成-繁榮”的正態(tài)有序分異規(guī)律，并具有數(shù)量,、質(zhì)量與空間特征,，對應(yīng)形成“搬遷-存續(xù)-集聚”的內(nèi)生型分類體系，在村莊質(zhì)量評價基礎(chǔ)上采用改進(jìn)的引力模型和縣域-鎮(zhèn)域尺度疊加模型識別村莊分類為同時考慮村莊自組織分異特征的可行方案,。以L縣為例,，在對本文理論假說檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，識別鄉(xiāng)村振興分類體系,，最終識別結(jié)果符合鄉(xiāng)村自組織演化的數(shù)量,、質(zhì)量與空間規(guī)律。

摘要:葉面積指數(shù)(Leaf area index,，LAI)是作物生長監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)測的重要指標(biāo)之一,，為探究基于無人機(jī)多光譜技術(shù)的小麥LAI估測模型潛力，本文以小麥育種材料為研究對象,，基于無人機(jī)平臺獲取小麥拔節(jié)期,、孕穗期、抽穗期,、開花期的多光譜圖像,，得到12種植被指數(shù)（Vegetation index，VI）及各波段的8種紋理特征（Texture features,，TF）,。然后，利用皮爾遜相關(guān)性分析方法篩選與LAI相關(guān)性較強(qiáng)的VI和TF,，在優(yōu)選2類特征基礎(chǔ)上,，利用遞歸特征消除法（Recursive feature elimination，RFE）篩選兩者結(jié)合的綜合特征（Comprehensive features,，CF）,。最后，基于3類特征,，采用多元線性回歸（Multiple linear regression,，MLR）,、支持向量回歸（Support vector regression，SVR）,、梯度提升回歸（Gradient boosting regression,，GBR）3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建LAI估測模型，比較模型在各生育期的估測精度差異,。結(jié)果表明：CF有效提高了小麥各生育期LAI估測精度,；3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，GBR更具穩(wěn)定性,，對3類特征均有較好的LAI擬合效果,；以植被指數(shù)RVI、NDVI和紋理特征NIR_COR,、R_MEA作為輸入變量,，結(jié)合GBR算法能夠準(zhǔn)確估測小麥LAI，所有時期訓(xùn)練集R2為0.91,，RMSE為0.45,，測試集R2為0.84，RMSE為0.67,。本研究可為基于多光譜技術(shù)的小麥LAI估測提供應(yīng)用參考,。

摘要:為解決傳統(tǒng)殘膜污染調(diào)研，人工判別地膜耗時久,、用工強(qiáng)度大和人為誤差影響大等難題,，基于無人機(jī)多光譜融合影像，采用監(jiān)督分類中最大似然(Maximum likelihood classification, ML),、最小距離(Minimum distance classification, MD)和光譜角映射分類器(Spectral angle mapper classification, SAM)對棉田4種降解膜的殘膜影像進(jìn)行分類,，并結(jié)合貝葉斯嶺回歸(BRR)、支持向量回歸(SVR)和K近鄰回歸(KNNR)建模方法構(gòu)建降解率估算模型,，從而實(shí)現(xiàn)對棉田降解膜降解情況的快速調(diào)研,。結(jié)果表明：ML較MD和SAM對降解膜分類效果更好，平均誤差低于0.023,，與實(shí)測結(jié)果相關(guān)系數(shù)均高于0.9,。結(jié)合不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型,，ML-BRR降解率估算模型擬合效果和泛化能力最佳，訓(xùn)練集和測試集R2分別為0.756~0.966和0.823~0.921,，RMSE分別不高于2.698%和3.098%,。基于無人機(jī)多光譜融合影像,，采用最大似然分類器進(jìn)行殘膜與土壤分類,，并結(jié)合BRR算法構(gòu)建降解率估算模型，實(shí)現(xiàn)對棉田降解膜降解情況快速診斷是可行的,，可為殘膜污染治理措施改進(jìn)提供參考,。

摘要:自動獲取植株冠層表型形狀對黃瓜育種和科學(xué)栽培至關(guān)重要,。由于當(dāng)前三維點(diǎn)云處理技術(shù)難以在黃瓜植株點(diǎn)云上對莖葉進(jìn)行有效分離,，分割準(zhǔn)確率和效率較低。本文提出了一種改進(jìn)的區(qū)域生長分割算法,，并對分割后葉片進(jìn)行表型提取,。首先通過深度相機(jī)從4個角度采集黃瓜點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在統(tǒng)計濾波和顏色濾波去除背景噪聲以及離群點(diǎn)的基礎(chǔ)上,，基于旋轉(zhuǎn)軸和廣義最近點(diǎn)迭代（Generalized nearest point iterative，GICP）算法對點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)獲取完整黃瓜植株點(diǎn)云,；使用體素和移動最小二乘算法（Moving lest squares,，MLS）對區(qū)域生長算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)莖葉分離與葉片分割,；分割后葉片點(diǎn)云自動提取葉片數(shù)量,、葉面積、葉長,、葉寬,、葉周長表型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，與傳統(tǒng)區(qū)域生長算法相比,，改進(jìn)區(qū)域生長算法可以精準(zhǔn)地分割出單個葉片，對移栽15 d的準(zhǔn)確率平均提升12.5個百分點(diǎn),，對移栽60 d的準(zhǔn)確率平均提升22.5個百分點(diǎn),。葉面積、葉長,、葉寬,、葉周長4個參數(shù)與真實(shí)測量值相比決定系數(shù)R2分別為0.96,、0.93、0.93,、0.94,，均方根誤差（RMSE）分別為12.69 cm2、0.93 cm,、0.98 cm,、2.27 cm。本文提出的方法能夠從單株黃瓜點(diǎn)云中高效地分割出單個葉片點(diǎn)云,，并準(zhǔn)確地計算相關(guān)表型性狀,，為溫室黃瓜高通量自動化表型測量提供有力的技術(shù)支持。

摘要:水稻穗粒數(shù)快速獲取對篩選高產(chǎn),、優(yōu)質(zhì)品種具有重要意義，針對脫粒計數(shù)破壞稻穗拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),，無法用于其他表型參數(shù)測量等問題,，提出一種稻粒在穗計數(shù)方法。將稻粒在穗計數(shù)視為密度預(yù)測問題,，基于可變形卷積,，設(shè)計稻穗圖像特征提取骨干網(wǎng)絡(luò)，用少量選取的范本稻粒和稻穗圖像的特征相關(guān)性,，通過特征相關(guān)層生成特征相關(guān)圖,，在特征相關(guān)圖基礎(chǔ)上，重用并級聯(lián)圖像特征,，預(yù)測稻粒密度分布,，進(jìn)而通過密度圖求和，獲取計數(shù)結(jié)果,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，本文方法具有較高的計數(shù)精度，測試樣本稻粒計數(shù)平均絕對誤差（Mean absolute error, MAE）,、均方根誤差（Root mean squared error, RMSE）和平均相對誤差（Mean relative error, MRE）分別為4.71,、6.92和2.9%，MRE僅比人工走查高0.7個百分點(diǎn),，與現(xiàn)有基準(zhǔn)方法（FamNet,、CSRNet和ICACount）相比，MRE分別降低9.9,、8.6,、11.6個百分點(diǎn),；用可變形卷積設(shè)計的稻穗圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)能有效提高稻粒計數(shù)精度，在參數(shù)量接近的前提下,，基于該網(wǎng)絡(luò)的模型MAE和RMSE比ResNet-50分別低19.3%和12.9%,，模型具有良好的擬合能力，決定系數(shù)R2達(dá)0.940 5,；相同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,，可變形卷積比常規(guī)卷積在稻粒計數(shù)MAE和RMSE上分別降低28.9%和22.0%，MRE下降1.6個百分點(diǎn),；圖像特征重用對提高稻粒計數(shù)精度具有重要作用,，使模型在測試集上的MAE和RMSE下降27.6%和22.1%，MRE下降2.2個百分點(diǎn),。該方法單幅稻穗圖像處理時間為0.92 s,，有效提高了工作效率，可為稻穗表型檢測和平臺設(shè)計提供技術(shù)參考,。

摘要:為應(yīng)對番茄采摘面臨的果農(nóng)老齡化,、勞動力短缺和人工成本上漲等挑戰(zhàn),，解決在復(fù)雜果園環(huán)境下番茄采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)成熟度檢測精度低和實(shí)例分割不準(zhǔn)確等問題，本文提出一種基于改進(jìn)YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)的番茄成熟度實(shí)時檢測算法,。首先,，通過在YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)中引入通道嵌入位置注意力模塊和改進(jìn)大核卷積塊注意力模塊，能夠在淺層網(wǎng)絡(luò)保留番茄目標(biāo)位置信息,，建立目標(biāo)區(qū)域之間的長距離依賴關(guān)系，從而增加YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)對顯著番茄特征的關(guān)注,。然后,，在LaboroTomato數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，改進(jìn)YOLO v8n相較于原YOLO v8n網(wǎng)絡(luò),，檢測和分割的mAP@50和mAP@50-95分別提高0.4,、1.4個百分點(diǎn)和0.3、1.2個百分點(diǎn),。最后,，實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)在低成本、低算力和低功耗的Jetson Nano平臺上的輕量化部署,，模型內(nèi)存占用量由滿溢減少到2.4 GB,，推理速度加倍,。該研究可為番茄采摘機(jī)器人在復(fù)雜場景下實(shí)時、準(zhǔn)確檢測番茄成熟度提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對自然環(huán)境下番茄識別易受復(fù)雜背景干擾,、相鄰果實(shí)成熟度相似難以檢測等問題,，本文提出了一種輕量化YOLO v5s-MCA番茄成熟度識別模型，劃分成熟期,、轉(zhuǎn)熟期,、轉(zhuǎn)色期和未熟期4個成熟度等級。該模型在YOLO v5s基礎(chǔ)上使用MobileNetV3網(wǎng)絡(luò),，減少了模型參數(shù)量,；在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)引入坐標(biāo)注意力機(jī)制（Coordinate attention，CA）,，提高了模型對番茄特征表達(dá)能力,；將頸部網(wǎng)絡(luò)替換為加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)BiFPN，強(qiáng)化了模型特征融合性能并提高了模型識別準(zhǔn)確率,；將頸部網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)卷積模塊改進(jìn)為GSConv卷積,，減輕了模型復(fù)雜度并提高了對目標(biāo)信息的獲取能力。試驗(yàn)結(jié)果表明,，YOLO v5s-MCA模型參數(shù)量僅為2.33×106,，計算量僅為4.1×109，模型內(nèi)存占用量僅為4.83 MB,，其精準(zhǔn)度和平均精度均值分別達(dá)到92.8%和95.1%,，相對YOLO v5s基礎(chǔ)模型分別提升3.4、4.4個百分點(diǎn),。對比YOLO v3s,、YOLO v5s、YOLO v5n,、YOLO v7,、YOLO v8n及YOLO v10n等6種模型，YOLO v5s-MCA模型輕量化效果與檢測性能最優(yōu)。

摘要:在現(xiàn)代奶牛養(yǎng)殖中，瘤胃pH值是牛只健康的一項重要生理指標(biāo)?，F(xiàn)有電極中,，間斷式pH參比電極采用氣體增壓促進(jìn)電解液滲出。但是,，存在電解液流出可能被阻斷的風(fēng)險,。本文使用超彈性金屬設(shè)計了控制參比液間斷流出的閥門和基于彈簧活塞系統(tǒng)的參比液加壓部件，完成間斷式奶牛瘤胃pH檢測探頭設(shè)計,。首先對閥門部件進(jìn)行有限元分析,，確定閥門部件中鎳鈦合金棒長度為9 mm，硅膠管中軸線到鎳鈦合金棒固定端距離為4.5 mm,；壓強(qiáng)部件使用彈簧配合活塞進(jìn)行加壓,，所用彈簧剛度0.284 N/mm，自由高度70 mm,，最大壓縮量49 mm,。通過仿真試驗(yàn)，明確鎳鈦合金棒最大應(yīng)力為281 MPa,，處于超彈性范圍內(nèi),，可循環(huán)使用；性能試驗(yàn)表明探頭可在誤差小于0.1的情況下穩(wěn)定工作,。根據(jù)壽命試驗(yàn)可知,，該探頭可穩(wěn)定釋放緩沖液60 480次。在測量間隔為20 min的情況下,，探頭可工作2年?，F(xiàn)場瘤胃測量試驗(yàn)中，人工測量值與系統(tǒng)測量值平均絕對偏差為0.11,，最大絕對偏差為0.25,，表明設(shè)備滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

摘要:為精確判別深海網(wǎng)箱養(yǎng)殖中魚類攝食強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)精量投喂，以金鯧魚進(jìn)食時造成的水花為研究對象,，利用雙目相機(jī)拍攝到的深度圖像進(jìn)行非侵入性的攝食強(qiáng)度分析,，提出一種基于雙目相機(jī)和深度學(xué)習(xí)的水花面積語義分割和計算方法。首先,，為了使模型能夠在低成本的邊緣設(shè)備上部署,，通過StarNet和BiFPN以及自主設(shè)計的SCD-Head共享卷積檢測頭對YOLO v8n-seg進(jìn)行改進(jìn)，提出輕量化的YOLO v8n-SBS模型,。在精度提升3.2個百分點(diǎn)的同時,，參數(shù)量與浮點(diǎn)運(yùn)算量分別減少71%和36%。其次,，為降低設(shè)備成本,，采用雙目相機(jī)，基于深度信息利用線性回歸提出水花面積計算模型DI,。最終,，兩個模型結(jié)合為YOLO v8n-SBS-DI，該模型能夠?qū)λㄟM(jìn)行分割并計算面積,，以便通過水花面積變化趨勢評估攝食強(qiáng)度,。海上試驗(yàn)計算結(jié)果顯示，水花面積R2為0.914,，RMSE為0.973 m2,，MAE為0.870 m2。試驗(yàn)結(jié)果表明,，該模型具有較強(qiáng)魯棒性,，滿足復(fù)雜環(huán)境下水花面積計算需求，可為判別魚類攝食強(qiáng)度提供技術(shù)支持,。

摘要:為探索簡潔,、穩(wěn)定,、低成本循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)的可行性及應(yīng)用發(fā)展價值，通過優(yōu)化改良進(jìn)水結(jié)構(gòu),、增氧模式,、精簡系統(tǒng)組成等方法，構(gòu)建了一套淡水魚循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng),，并開展了為期90 d的大口黑鱸養(yǎng)殖試驗(yàn),，驗(yàn)證系統(tǒng)各項指標(biāo),。結(jié)果顯示：啟動階段，以成熟濾材,、初始濾材比例為2∶3的模式混合培養(yǎng),，生物膜18 d即可掛膜成功；養(yǎng)殖過程中,，溫度,、溶解氧質(zhì)量濃度、pH值均值分別為（27.60±0.30）℃,、（10.25±0.23） mg/L,、7.10±0.31，氨氮,、亞硝酸鹽氮質(zhì)量濃度均值分別為（0.27±0.14） mg/L,、（0.10±0.03） mg/L，硝酸鹽氮質(zhì)量濃度為7.41~35.89 mg/L,，水體濁度為（0.25±0.01）NTU(Nephelometric turbidity units),；大口黑鱸平均質(zhì)量從（61.25±3.06） g增長至（256.54±12.84） g，最大養(yǎng)殖密度達(dá)到42.54 kg/m3,，餌料系數(shù)均值為1.16,，成活率為98.85%~100%；肌肉質(zhì)構(gòu)特性分析發(fā)現(xiàn)大口黑鱸肌肉硬度適度增高,、彈性增加,，提升了魚肉口感；運(yùn)行成本大約為21.16元/kg,，可以獲得較好的經(jīng)濟(jì)收益,。本研究有利于循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)推廣，也為淡水魚科學(xué)研究提供了可靠的平臺,。

摘要:為系統(tǒng)分析不同氣侯條件、土壤性質(zhì)和田間管理措施下秸稈還田對小麥農(nóng)田土壤溫室氣體排放的影響,，通過文獻(xiàn)檢索整合已發(fā)表論文中的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù),，采用Meta分析方法定量分析不同生產(chǎn)條件下秸稈還田對小麥農(nóng)田土壤溫室氣體排放的影響，同時對秸稈還田下各影響因子對溫室氣體排放的相對重要性進(jìn)行評估,。結(jié)果表明,，與秸稈不還田相比,，秸稈還田顯著增加土壤N2O排放量15.50%、CO2排放量10.68%,、CH4吸收量26.45%（P＜0.05）。當(dāng)年降雨量大于1 000 mm時,，秸稈還田下土壤N2O和CO2排放量增加最少,，CH4吸收量增加最多，效應(yīng)值分別為5.02%,、9.88%和381.63%,；當(dāng)年均氣溫為0~10℃時秸稈還田下土壤CO2排放量增加最少，當(dāng)年均氣溫大于15℃時秸稈還田下土壤N2O排放量增加最少,、CH4吸收量增加最多,。秸稈還田下土壤N2O排放效應(yīng)值隨土壤有機(jī)碳含量增加而減小，CH4吸收效應(yīng)值隨土壤有機(jī)碳含量增加而增大,。秸稈還田下土壤N2O排放效應(yīng)值隨施氮量增加而減小,，CO2排放效應(yīng)值隨施氮量增加先增大后減小,；免耕條件下,，秸稈還田顯著減少土壤CO2排放量10.81%（P＜0.05），顯著增加CH4吸收量91.00%（P＜0.05）,；秸稈覆蓋還田顯著增加CH4吸收量202.04%（P＜0.05）,；秸稈部分還田減少土壤N2O排放量11.33%，顯著增加CH4吸收量121.64%（P＜0.05）,。年降雨量,、土壤全氮含量、土壤有機(jī)碳含量,、氮肥施用量對秸稈還田下農(nóng)田溫室氣體排放影響較大,。研究結(jié)果可為優(yōu)化秸稈還田管理實(shí)踐和減少農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)溫室氣體排放提供參考。

摘要:為揭示三江平原地區(qū)水資源利用情況和用水結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源的高效利用,，本文引入水足跡計算的理論模型和水資源承載力評價指標(biāo),，量化了興凱湖灌區(qū)2001—2021年作物生產(chǎn)水足跡時空演變規(guī)律、主控影響因素以及內(nèi)在驅(qū)動機(jī)制,；預(yù)測了規(guī)劃年內(nèi)不同類型作物的灌溉用水量,，并進(jìn)行了作物生產(chǎn)用水供需平衡及水資源承載力狀況評價。結(jié)果表明：作物生產(chǎn)總水足跡和藍(lán)水足跡呈現(xiàn)逐漸降低變化趨勢,，而綠水足跡和灰水足跡呈現(xiàn)波動變化趨勢,。玉米水足跡總量無顯著變化,，整體保持相對穩(wěn)定水平，而水稻,、大豆和其他作物水足跡總量在不斷減少,。興凱湖灌區(qū)作物生產(chǎn)水足跡地區(qū)差異明顯，東部地區(qū)年降水量相對較高,，作物生產(chǎn)藍(lán)水足跡相對較低,，綠水足跡和灰水足跡則相對偏高，需要特別關(guān)注西部地區(qū)的水資源使用,。水資源承載力評價指標(biāo)中,，除了興凱湖農(nóng)場為臨界超載外，其余農(nóng)場用水總量評價,、地下水評價和綜合評價結(jié)果為超載或嚴(yán)重超載,，存在較為嚴(yán)重的缺水情況，而八五六農(nóng)場缺水最嚴(yán)重,。興凱湖灌區(qū)水資源可持續(xù)利用狀況近年來有所改善,，但時空差異明顯，地區(qū)分布不均,，仍需結(jié)合區(qū)域內(nèi)資源稟賦和產(chǎn)業(yè)布局,，不斷優(yōu)化作物種植結(jié)構(gòu)，提高水資源可持續(xù)利用水平,。

摘要:土壤重金屬采樣,、分析與污染評價耗費(fèi)大量人力和物力,，借助易獲取環(huán)境協(xié)變量信息對提高土壤重金屬污染監(jiān)測效率意義重大。近地光譜是土壤屬性綜合響應(yīng),，在反映土壤重金屬信息方面有著巨大的研究潛力,。為考察近地光譜輔助預(yù)測土壤重金屬含量的能力，測量了109個表層土樣的近紅外光譜,，并提取與土壤鎳密切相關(guān)的光譜信息,；再以土壤機(jī)械組成及其與光譜信息的組合作為輔助變量建立協(xié)同克里格模型，并比較土壤鎳空間預(yù)測制圖精度,。結(jié)果表明：以粉粒含量和光譜2 380 nm波段吸收率共同作為輔助變量的模型結(jié)果優(yōu)于只以粉粒含量作為輔助變量的模型,，交叉驗(yàn)證決定系數(shù)R2CV由0.49提高到0.68，交叉驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)由11.3 mg/kg降至9.5 mg/kg,。這說明近紅外光譜作為一種易獲取的輔助信息,，可協(xié)同土壤機(jī)械組成構(gòu)建空間預(yù)測模型以提高區(qū)域土壤重金屬的調(diào)查精度,。研究結(jié)果可為土壤重金屬含量空間分布預(yù)測提供一種經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。

摘要:海河流域是我國重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)，及時準(zhǔn)確掌握干旱時空特征對農(nóng)業(yè)水資源管理及糧食安全具有重要意義,。基于日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿un-induced chlorophyll fluorescence,，SIF）,、地表溫度（Land surface temperature，LST）,、降水量以及土壤濕度（Soil moisture,，SM）數(shù)據(jù)，構(gòu)建了綜合考慮植被長勢,、溫度,、降水量以及土壤含水率的海河流域干旱熒光監(jiān)測指數(shù)（Drought fluorescence monitoring index，DFMI）,，同時利用已有干旱指數(shù)和站點(diǎn)土壤含水率對其精度進(jìn)行了評價,，并利用趨勢分析和游程理論等方法分析了2001—2021年該流域DFMI時空演變特征及其干旱頻率、干旱歷時和干旱強(qiáng)度等特征變量的空間分布,。結(jié)果表明：DFMI與SM,、自適應(yīng)帕爾默干旱指數(shù)（Self calibrating Palmer drought severity index，scPDSI）,、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（Standardized precipitation evapotranspiration index,，SPEI）（1個月（SPEI01）、3個月（SPEI03）,、6個月（SPEI06）,、9個月（SPEI09）、12個月（SPEI12））的相關(guān)系數(shù)分別為0.58,、0.64,、0.73、0.52,、0.44,、0.47和0.49。與12個站點(diǎn)土壤含水率相關(guān)性均通過了0.05顯著性水平檢驗(yàn),，表明DFMI適用于流域干旱監(jiān)測,。2001—2021年海河流域DFMI年均值呈顯著上升趨勢,，上升速率為0.009 7/a（p<0.05）。秋季上升速率最大（0.013 1/a,，p<0.05）,，春季最小（0.007 7/a,，p<0.05）,。海河流域年DFMI呈現(xiàn)顯著上升趨勢（p<0.05）面積占比達(dá)99.18%，春季,、夏季,、秋季、冬季DFMI呈顯著上升趨勢面積占比分別為38.36%,、63.42%,、58.96%和50.26%，主要分布在流域西北部,。2001—2021年海河流域干旱頻次高發(fā)區(qū)域（30~37次）主要集中在流域南部,，平均干旱歷時高值區(qū)（5~10.2個月）主要集中在流域北部，干旱強(qiáng)度高值區(qū)（0.30~0.37）分布在流域中部和東南部,。研究結(jié)果可為流域水資源管理及其防旱抗旱提供科學(xué)依據(jù),。

摘要:為探討剛性植被莖稈覆蓋度及生長方向?qū)ζ旅鎻搅鞣蛛x能力（RDC）的影響,，通過不同坡度（5°～20°）,、覆蓋度（0～15.89%）及兩種植被生長方向（垂直于坡面（BS）和垂直于水平面（BH））的組合進(jìn)行模擬試驗(yàn)。結(jié)果表明,，坡度顯著影響RDC分布范圍（p<0.05）,，且該影響在BH條件下更明顯。BS條件下RDC均值為裸坡的2.05～2.51倍,，BH條件下為1.53～2.03倍,。徑流分離能力相對變化率小于0僅在植被數(shù)量N=95時出現(xiàn)（-6.87%～-0.51%），而N=187和N=286時分別為17.95%～88.49%和66.44%～156.57%,。剪切力和水流功率為影響RDC的關(guān)鍵水力參數(shù),，BS條件下剪切力（相關(guān)系數(shù)為0.89）和水流功率（相關(guān)系數(shù)為0.82）與RDC顯著正相關(guān)，BH條件下流速對RDC（相關(guān)系數(shù)為0.64）影響較強(qiáng),，阻力系數(shù)（相關(guān)系數(shù)為-0.11）影響較弱,。SPSS回歸分析表明剪切力和水流功率為預(yù)測RDC的關(guān)鍵參數(shù)，模型精度較高（R2=0.98、納什效率系數(shù)為0.98）,。

摘要:鹽脅迫會導(dǎo)致棉花纖維品質(zhì)及產(chǎn)量下降,，尤其在苗期時其遭受鹽脅迫影響最大。為了實(shí)現(xiàn)棉苗鹽脅迫的快速診斷,，本文利用快速葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)獲取了不同鹽脅迫程度下棉苗冠層葉片的OJIP曲線,，并結(jié)合深度殘差網(wǎng)絡(luò)(Deep residual network, ResNet)和空洞卷積（Dilated convolution）結(jié)構(gòu)構(gòu)建了基于“葉位-通道”熒光數(shù)據(jù)融合的1D-DRDC-Net（1D-deep residual dilated convolutional neural network）棉苗鹽脅迫深度學(xué)習(xí)診斷模型。結(jié)果表明,，鹽脅迫導(dǎo)致棉苗體內(nèi)含水率下降,，丙二醛(Malondialdehyde, MDA)含量、超氧化物歧化酶(Superoxide dismutase, SOD)活性,、過氧化物酶(Peroxidase, POD)活性升高；在垂直方向上鹽脅迫對棉苗的影響趨勢表現(xiàn)為植株上部分葉片各參數(shù)變化明顯,，其中對脅迫最敏感的葉位為L1,，而成熟葉片受到的影響相對較小。相比于其它模型,，1D-DRDC-Net對棉苗不同脅迫時間下3個鹽濃度梯度（0,、100、200 mmol/L）的診斷精度為76.67%,， F1值為76.48%,，比支持向量機(jī)（Support vector machine, SVM）、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network, BPNN）準(zhǔn)確率均提高5個百分點(diǎn),，比隨機(jī)森林（Random forest, RF）提高14.45個百分點(diǎn),，比雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bidirectional long short-term memory，Bi-LSTM）提高3.34個百分點(diǎn),?；凇叭~位-通道”的熒光信息融合策略準(zhǔn)確率優(yōu)于僅使用單一敏感葉位熒光信息8.89個百分點(diǎn)，其魯棒性和泛化能力均優(yōu)于只采用普通卷積核和取消“跳躍連接”的模型,。最終,，建立的1D-DRDC-Net模型在棉苗受到脅迫7、14,、21 d后,，對植株是否受到鹽脅迫的診斷準(zhǔn)確率分別達(dá)到83.33%、88.33%和95.00%，研究結(jié)果可為棉花栽培管理提供理論依據(jù),。

摘要:為滿足中小型農(nóng)業(yè)機(jī)械在無作物或種植低矮作物的單棟塑料溫室自主導(dǎo)航作業(yè)需求,，提出一種基于鋼骨架檢測來實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航參數(shù)獲取的方法,。對室內(nèi)環(huán)境結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析；通過歐氏變換,、直通濾波和DBSCAN聚類,，從三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取出距離最近的側(cè)窗點(diǎn)云集合；為獲取穩(wěn)定的鋼骨架點(diǎn)云,，提出一種鋼骨架檢測方法,，考慮其空間位置等因素，設(shè)置不同閾值濾除卷膜點(diǎn)云并提取出符合條件的鋼骨架點(diǎn)云,；采用主成分分析法擬合導(dǎo)航基準(zhǔn)線并計算出導(dǎo)航參數(shù),。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法對鋼骨架檢測有效率不低于88%,；獲取的橫向距離和偏航角平均絕對誤差分別為0.03 m和2.12°,。本文方法能滿足農(nóng)業(yè)機(jī)械在單棟塑料溫室中自主導(dǎo)航作業(yè)的需求，可為該環(huán)境中的自主導(dǎo)航研究提供參考,。

摘要:針對農(nóng)業(yè)溫室環(huán)境中,，由于超寬帶（Ultra -wideband, UWB）定位技術(shù)干擾免疫差和統(tǒng)計特性未知而面臨定位精度不足的問題，本文提出一種基于改進(jìn)自適應(yīng)卡爾曼濾波（Improved adaptive Kalman filter,，IAKF）算法的UWB定位技術(shù),。首先，引入異常檢測機(jī)制,，以識別濾波過程中的發(fā)散現(xiàn)象,；進(jìn)而，通過實(shí)時更新量測噪聲協(xié)方差矩陣,，抑制濾波發(fā)散,，在噪聲強(qiáng)波動情況下增強(qiáng)算法適應(yīng)性；同時，開展3種不同環(huán)境噪聲下仿真定位試驗(yàn),，對比分析UWB,、IAKF、自適應(yīng)卡爾曼濾波（Adaptive Kalman filter,，AKF）及卡爾曼濾波（Kalman filter,，KF）算法性能。仿真結(jié)果表明,，IAKF算法展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性及魯棒性,。以自主開發(fā)農(nóng)用履帶車輛為定位載體，于農(nóng)業(yè)溫室環(huán)境中開展UWB定位試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，溫室環(huán)境中，履帶車輛在視距（Line of sight,，LOS）和非視距（Non line of sight,，NLOS）場景下，較AKF和KF算法,，IAKF算法定位精度分別提高22.2%,、13.0%和20.0%、15.4%,。

摘要:去核是制取荔枝燈籠果肉的必備工序，但荔枝核徑多變,，機(jī)械化高效成功去核困難,。為解決這一難題，通過測定荔枝果物理性能,，設(shè)計了一種自適應(yīng)去核的刀具和機(jī)構(gòu),；并基于LS-DYNA動力學(xué)仿真和臺架試驗(yàn)，量化了荔枝3種轉(zhuǎn)速去核過程等效應(yīng)力和切削應(yīng)力的時空變化規(guī)律,；比較了變核徑荔枝果不同轉(zhuǎn)速自適應(yīng)去核成功率和果肉損失率,，評價了綜合去核效果。仿真結(jié)果確定了轉(zhuǎn)速對荔枝果等效應(yīng)力分布與切削應(yīng)力極值的影響,，且仿真試驗(yàn)與臺架試驗(yàn)結(jié)果基本一致,。隨著轉(zhuǎn)速增加，荔枝果最大等效應(yīng)力與最大切削應(yīng)力均下降，變核徑荔枝果自適應(yīng)去核成功率提升,。3種轉(zhuǎn)速中,，292 r/min去核綜合效果最優(yōu)，其去核成功率和果肉損失率分別為100%和22.4%,。

摘要:針對目前糧食烘干廢氣處理缺乏有效處理技術(shù)和裝備,，影響糧食烘干產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問題，開發(fā)了一種集離心沉降,、團(tuán)聚和噴淋作用于一體的糧食烘干廢氣多效除塵技術(shù)及裝備,。首先，通過仿真試驗(yàn)分析了噴淋塔氣流速度,、噴霧角度及噴霧壓力對液滴場的影響,，采用單因素試驗(yàn)對仿結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證并確定氣流速度、噴霧角及壓力的適宜范圍,，然后以除塵效率為評價指標(biāo),，進(jìn)行三因素三水平二次正交回歸試驗(yàn)，構(gòu)建回歸方程和響應(yīng)曲面,，分析氣流速度,、噴霧角度及噴霧壓力對除塵效率的影響并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，表明當(dāng)氣流速度為0.89～1.33 m/s,、噴霧角度為-15°～0°,、噴霧壓力為1～1.5 MPa時，液滴場較均勻,。最優(yōu)參數(shù)組合為：氣流速度0.92 m/s,、噴霧角度為-8.4°、噴霧壓力1.44 MPa,。此時,，除塵效率最高可達(dá)到96.27%。與脈沖除塵器的對比試驗(yàn)結(jié)果表明,，經(jīng)過多效除塵器處理后,，糧食烘干廢氣平均粉塵質(zhì)量濃度為5.54 mg/m3，低于脈沖除塵器的7.05 mg/m3,，顯著低于國家排放標(biāo)準(zhǔn),。

摘要:針對傳統(tǒng)六輪機(jī)器人轉(zhuǎn)彎半徑大,、運(yùn)動不靈活和地形適應(yīng)性差等問題,，提出了一種具有鉸接式雙搖臂懸架和獨(dú)立驅(qū)動轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)的六輪多模式移動機(jī)器人。機(jī)器人總體結(jié)構(gòu)包括獨(dú)立驅(qū)動轉(zhuǎn)向模塊,、一體化機(jī)身,、鉸接式搖臂懸架模塊和控制模塊，能實(shí)現(xiàn)直行,、平移,、原地轉(zhuǎn)向和繞任意點(diǎn)轉(zhuǎn)彎等多模式運(yùn)動方式，具有機(jī)動,、靈活,、地形適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢。分析了機(jī)器人多模式運(yùn)動機(jī)理和越障原理,，建立了機(jī)器人多模式運(yùn)動學(xué)模型,，確定了機(jī)器人多模式運(yùn)動下的運(yùn)動參數(shù)關(guān)系式。機(jī)器人控制系統(tǒng)采用電機(jī)任務(wù),、傳感器任務(wù)和遙控器任務(wù)的多任務(wù)并行模式,，采用一種基于UCOSⅢ并行操作系統(tǒng)的多模式PID控制器，提高了機(jī)器人控制系統(tǒng)實(shí)時性,、可靠性和可移植性,。搭建了六輪多模式移動機(jī)器人仿真環(huán)境和試驗(yàn)樣機(jī)，驗(yàn)證了機(jī)器人多種模式下的基本運(yùn)動性能和樓梯,、垂直障礙,、壕溝等多種復(fù)雜地形的通過能力。測試了在不同地形下機(jī)器人運(yùn)動姿態(tài)和運(yùn)動速度等,，分析了機(jī)器人多模式仿真運(yùn)動和樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果，證明該六輪多模式移動機(jī)器人結(jié)構(gòu)具有比傳統(tǒng)六輪機(jī)器人更好的通過性和地形適應(yīng)性能,，研究結(jié)果可為六輪機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化改進(jìn)提供參考,。

摘要:精密微動縮小機(jī)構(gòu)能夠提供較小空間內(nèi)精密運(yùn)動位移,，可廣泛應(yīng)用于微電子、醫(yī)療器械和芯片封裝等精密操作領(lǐng)域,。本文基于柔性鉸鏈杠桿原理和無附加運(yùn)動原理設(shè)計一種精密微動縮小機(jī)構(gòu)，該機(jī)構(gòu)能夠?qū)⑤斎胛灰瓢凑?∶1精密縮小,，且在運(yùn)動過程中無附加力及位移,。通過等效剛度法對所設(shè)計的精密微動縮小機(jī)構(gòu)進(jìn)行剛度分析，計算得到該機(jī)構(gòu)理論剛度為75.72 N/μm,；采用有限元法分析得到精密微動縮小機(jī)構(gòu)剛度為74.06 N/μm,；采用實(shí)驗(yàn)法測得到精密微動縮小機(jī)構(gòu)剛度為68.86 N/μm。理論分析結(jié)果與有限元分析結(jié)果誤差為2.19%,，理論分析結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果誤差為9.06%,，分析結(jié)果驗(yàn)證了等效剛度法分析方法的有效性及精確性。研究結(jié)果對精密微動機(jī)構(gòu)設(shè)計及剛度分析具有重要的理論參考價值,。