基于农药喷施溯源的精准变量喷药监控系统设计与试验

针对现有大田精准施药系统主要以药量变量控制为主,缺乏农药喷施作业数据远程监测与溯源管理等问题,本文设计了基于农药喷施溯源的精准变量喷药监控系统,可实现农药精准变量喷施,作业地块、作业时间、作业面积、农药种类与配比、喷施药量、喷雾压力、实时流量和作业速度等信息的在线监测、实时显示和溯源管理。基于该系统分别开展了施药量计算精度、作业面积计算精度、物联网数据传输稳定性、变量调控系统动态响应、变量调控精度和农药喷施均匀性等试验。试验结果表明,北斗定位测速最大误差为1.33%,平均误差为0.82%,施药量计算误差为1.73%,作业面积计算误差为2.61%,数据丢失率为3.51%;速度连续变化下系统稳定调节时间为4~5 s;不同设定施药量和作业速度下,变量调控精度误差为2.45%;雾滴沉积点密度大于20滴/cm^(2)下,在喷雾机行走和喷雾方向上的喷雾覆盖率变异系数均小于10%,满足精准变量作业要求。本研究可在实现药量变量调控下对农药喷施数据进行溯源管理,为后续开展大田作物农药残留风险评估提供支撑。

蔬菜自动移栽机研究现状与展望

蔬菜自动移栽机是解决移栽用工密集及作业效率低的关键装备,随着规模化大田蔬菜产业发展,正朝着移栽全环节一体自动化的方向发展。为此,分析了国内外蔬菜自动移栽机关键部件研究现状,重点围绕送盘装置、取苗装置和栽植装置3个方面展开综述,分析对比了国内外自动移栽机关键部件及整机功能的特点,总结得出了我国蔬菜自动移栽机发展的问题与面临的挑战,并提出了蔬菜自动移栽机的发展方向。

农机装备物联网技术研究现状与展望

目前,我国农机装备物联网存在高端传感器国产化程度低、无线传输稳定性差、全局化机群调度难的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备信息传输技术和农机作业数据处理与决策技术等方面对国内外研究现状进行综述,阐述作物信息、环境信息、农机作业状态信息和农机识别等智能感知技术的成果,分析车载物联技术和远程物联技术的研究进展,此外还论述了农机作业智能决策技术在农机作业异常检测、作业质量评价和农机调度方面的技术突破以及农机装备远程监管平台的应用现状并分析各环节待解决的问题。在此基础上提出农机装备物联网技术未来的发展方向及应用前景,即农机高端传感器研发、基于5G的新一代移动互联技术研究、基于大数据和机器学习的智能决策技术、多机协同与智慧农场应用。

果园风送喷雾风力调控试验台设计及试验

目前,果园风送喷雾技术与装备正在朝着精准化和智能化方向发展。果园喷雾控制对象主要为喷施药量和风力供给量,果树冠层内外药液沉积分布很大程度上取决于风送系统风力供给,只有风力和药量均得到精确控制,才能实现果园对靶精准喷雾。为此,基于轴流风机设计了风机转速、进风口面积和出风口导流板倾斜角度可独立调控的果园风送喷雾风力调控试验台,通过直流电机调速实现风机转速调节;进风口采用百叶结构,通过调节百叶倾斜角度实现进风口开度大小调节;出风口采用塔式结构,通过22路舵机控制出风口不同喷头位置处导流板倾斜角度独立调节,并基于C#语言开发了上位机界面。利用试验平台开展了风机转速、进风口面积和出风口导流板倾斜角度独立调控风力变化特性试验,结果表明:出风口风速风量变化与风机转速和进风口面积调节呈正相关,出风口风速在垂直方向分布位置随导流板倾斜角度增加发生改变,同时分别建立了出风口最大风速与风机转速和进风口面积之间的关系模型。喷药过程中,可通过风机转速与导流板倾斜角度联合调节或进风口面积与导流板倾斜角度联合调节实现出风口风速风量在果树冠层垂直方向分布位置和大小调节。研究结果为实现根据果树冠层体积和枝叶稠密度变化进行风力在线调控提供了一种新方法,对加快果园精准喷雾技术应用具有重要意义。

高光谱成像的黄瓜病虫害识别和特征波长提取方法

黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别,采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法,为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成像系统采集黄瓜无症状叶片、霜霉病叶片、斑潜蝇虫害叶片的高光谱图像,在病斑区域选择若干个感兴趣区域(ROI),计算每个ROI的平均反射率数据作为叶片原始光谱数据。使用Kennard-Stone算法将光谱数据按照3∶1的比例划分为训练集和测试集。使用直接正交信号校正(DOSC)、多元散射校正(MSC)、移动窗口平均平滑(MA)3种方法对原始光谱数据进行预处理。采用空间迭代收缩法(VISSA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量法(IRIV)、随机蛙跳算法(SFLA)对MA预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别提取出53、20、26、10个特征波长。然后使用连续投影算法(SPA)分别对特征波长光谱数据进行二次降维,最终VISSA-SPA提取的特征波长为455、536、615和726 nm;CARS-SPA提取的特征波长为452、501、548和578 nm;IRIV-SPA提取的特征波长为452、513、543和553 nm;SFLA-SPA提取的特征波长为462、484、500和550 nm。分别对全波段光谱数据、一次降维光谱数据、二次降维光谱数据进行支持向量机(SVM)、Elman神经网络、随机森林(RF)建模,结果表明,MA预处理后的全波段光谱数据所建模型识别效果最好,其中MA-RF模型测试集总分类精度(OA)达到97.89%,Kappa系数为0.97。采用一次降维光谱数据所建模型中,MA-VISSA-RF模型效果最好,测试集OA为98.19%,Kappa系数为0.97。采用二次降维光谱数据所建模型中,MA-IRIV-SPA-SVM模型效果最好,测试集OA为96.23%,Kappa系数为0.95。研究结果表明,使用高光谱成像技术识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害具有良好的效果,452、513、543和553 nm可以作为识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的特征波长,为开发黄瓜病虫害快速识别设备提供了理论依据。

果园智能化作业装备自主导航技术研究进展

果园生产管理主要包括喷药、施肥、割草、修剪、授粉、疏花和采收分级等作业环节,需要大量的人力投入,随着我国人口老龄化程度加剧,亟需果园生产管理由机械化向智能化转型升级。自主导航技术是果园机械化装备实现智能化的关键技术。本文围绕果园智能化作业装备导航控制需求,结合国内外研究现状,分别阐述了包含导航定位信息和障碍物信息的果园作业场景感知技术,导航地图构建、导航路径提取和路径规划技术,行走底盘运动学模型构建、运动控制技术,多机协同控制、远程交互控制技术等。随着智慧农业发展,智慧果园已成为果园未来发展方向,果园智能化作业装备是智慧果园建设必不可少的关键环节,在此基础上,归纳了我国果园智能化作业装备自主导航技术发展面临的问题为:环境感知能力不足、路径提取不稳定、局部路径规划不灵活、导航系统环境适应性欠缺、多机协同和远程控制不成熟等,提出了多传感器融合的环境感知与路径提取、完整路径规划、强通用性果园导航、大型果园多作业环节的多机协同与远程操作等未来发展方向。

根土微环境对早实核桃细根时空分布、养分特征的影响

以长势基本一致且处于稳产期的‘新新2号’早实核桃(Juglans regia L.)后代为研究对象,按照小格子法将根土连续体划分为144个采样小区。于2022年每月采集根、土样品,测定细根生物量并构建二维空间分布图,研究细根形态指标、养分特征以及土壤水、养质量分数并分析其对早实核桃细根时空分布、养分特征的影响。结果表明:早实核桃细根主要分布在垂直方向的0~0.4 m土层和距树干水平方向1.5 m范围内,占细根分布总量的80%。细根形态参数值(生物量、根长密度、根表面积密度、根体积密度)和养分质量分数均随土层加深呈下降趋势,细根在微环境水平变异时差异不明显。夏、秋季细根形态参数值均显著高于春、冬季。土壤全氮、全磷质量分数随土层加深逐渐减少,土壤全钾质量分数在整个空间分布上无明显差异。土壤含水率随土层加深而增加,距树干距离越远含水率越低。土壤各养分质量分数的季节性差异较大,全氮质量分数在夏、秋季较高,在春季最低;全磷质量分数在春季最高;全钾质量分数在冬季最高;土壤含水率在秋、冬季最高。细根形态、养分质量分数与土壤全氮、全磷、含水率的关系更密切,相关性存在一定季节差异。细根生长在细微变异的环境下仍具有一定的趋水趋肥性。对早实核桃进行肥水精细化管理时,可根据根土的时空关系,在根区适时灌溉,季节性调整肥料养分,施肥则以氮、磷肥为主。

履带式果园喷药机遥控作业系统设计

为解决传统喷药机依靠人工驾驶,易引起工作人员中毒的问题,针对履带式果园喷药机,设计了一种喷药机遥控作业系统。遥控系统采用ECU作为控制核心,采用飞控系统替代传统的遥控系统进行无线远距离通信,采用液压阀组控制液压油缸来驱动操纵杆动作,从而实现对喷药机的启停、转向和喷药等远距离操纵。在履带式果园喷药机上集成该系统,对系统进行了性能测试,结果表明:系统的有效遥控距离不小于200m,在遥控距离不超过200m的条件下,行走控制响应时间不大于0.6s,遥控距离对系统响应时间几乎没有影响。通过人为切断无线信号的方法,进行了模拟掉线试验,结果表明:喷药机在遥控系统掉线后的停车成功率达到100%。系统具有响应快、通信稳定和安全性高的特点,能够满足果园喷药作业要求。

变量施药系统压力波动特性及其消除方法研究进展

变量施药系统具有提高农药利用率、降低农药残留、减轻环境污染等优点,根据控制方式可分为药液浓度调节式、压力调节式和流量调节式。基于脉宽调制技术的变流量式施药系统因流量调节范围广、雾滴特性稳定等优点成为国内外研究热点,但在变量施药过程中因部分喷头启闭、泵源脉动、阀体开关动作等会造成管路压力波动,导致雾化质量差,药量不精准等亟待解决的问题。从变量施药系统类型、系统压力波动特性研究、系统压力波动抑制方法与装备方面综述国内外研究现状,分析总结药液浓度调节式、压力调节式、流量调节式变量施药系统的构成、优势和缺陷,重点阐述和归纳国内外施药系统中管路和喷头附近压力波动特性,主要介绍回流稳压、空气阀、稳压喷嘴等压力冲击抑制方法和装备,指出我国在变量施药系统精确性、变量施药系统压力稳定产品开发等方面的不足并提出展望,为实现变量施药系统的进一步精准化、智能化提供思路。

变量喷药控制系统测试试验台设计与实验

基于目前变量喷药控制系统测试装置性能单一,室内开展喷雾试验无法对雾滴进行回收导致用电安全等问题,设计一款变量喷药控制系统测试试验台。对试验台进行相关性能测试,试验台压力测量精度97.53%;建立基于管道压力、电磁阀响应频率和不同脉宽调制三因素单喷头流量关系模型,根据管路实时压力变化进行喷头流量调控;试验台雾滴回收率达90%。该试验台对开展室内变量喷药控制系统测试,防止雾滴飘移,提高室内试验安全性具有重要意义。

蔬菜移栽夹茎式取苗装置设计与试验

针对半自动移栽机作业效率低、作业质量差的问题,设计了一种面向蔬菜移栽机器人的夹茎式自动取苗装置。取苗装置经过整排取苗、等距分苗、精准投苗,可实现高效、高质自动化取投苗作业。建立多级剪叉分苗机构与夹苗装置的运动力学模型,对钵苗下落运动、气动系统进行模型设计及分析计算,搭建取苗试验装置。试验选取穴盘辣椒苗作为研究对象,以钵苗苗龄、基质含水率、取苗频率为试验因素,设计以取苗成功率、基质破碎率为评价指标的单因素试验。根据试验结果,采用Box-Behnken响应曲面分析法设计正交试验,探究了苗龄与基质含水率、苗龄与取苗频率及基质含水率与取苗频率之间的交互作用对取苗效果的影响,优化取苗参数。试验结果表明,当苗龄33 d、钵苗基质含水率46%、取苗频率75株/min时,取苗成功率为97.36%,基质破碎5.07%,可满足大田自动化移栽的取苗及投苗要求。

基于深度学习的杂草识别方法研究进展

伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分,而且还是多种病虫害的中间寄主,成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展,杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程,分析用于深度学习不同硬件的优缺点,阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤;并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大,目前无通用数据集,杂草、作物相互遮挡,光照环境复杂,机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。

喷杆喷雾机独立喷嘴控制的实时压力动态研究

喷雾压力的变化会引起喷施流量的变化,最终影响喷雾均匀性。以喷杆喷雾机独立喷嘴控制的实时喷嘴尖端压力为研究对象,基于C37控制器搭建了独立喷嘴控制系统和喷嘴尖端压力数据采集系统,采集了5、10、15路喷嘴同时开闭时喷嘴尖端压力动态,并分析压力动态特性。独立喷嘴控制的实时压力动态试验结果表明,喷嘴开闭的数目对喷嘴尖端压力有明显影响;喷嘴打开的位置对喷嘴尖端压力变化没有明显影响,所有压力传感器采集的喷嘴尖端压力变化一致;同时开闭5、10、15路电磁阀过程中,喷嘴尖端压力在6.0%~20.0%之间变化,喷施流量在3.20%~10.90%之间变化。所得到的喷杆喷雾机独立喷嘴控制的实时压力动态特性,可为大田喷杆喷雾机独立喷嘴控制的喷雾均匀性研究和对靶喷雾技术提供参考。

果园风送喷雾精准控制方法研究进展

果园风送喷雾技术与装备正在朝着精准化和智能化方向发展。果园喷雾控制对象主要为喷施药量和风力供给量,二者需要协同精准调控,其按需调控的前提是果园靶标精准探测。该文从果园靶标探测方法、喷施药量控制方法、风力调控方法 3个方面对现有研究进展进行综述,阐述了基于光电感知、超声波传感、激光雷达、图像、光谱和电子鼻技术探测果树位置、冠层外形轮廓、冠层体积、冠层内部结构、枝叶稠密程度、病虫害程度等特征信息的技术方法;分析了喷施药量调控方法中管道总药量控制方法在管道设计、混药方式、药液流量控制策略方面技术和产品化上取得的巨大突破,以及喷头药量独立控制方法研究方面获得的大量成果;综述了果园风送喷雾风速风量需求理论原则、风场雾场建模方法、风力调控方法与调控装备研究进展,指出了其基本理论原则、建模调控方法等科学问题还有待深入探索。同时,还分析了目前研究在果园靶标探测方法、喷施药量调控方法和风送喷雾风力调控方法中面临的困难和挑战,主要包括冠层稠密程度和病虫害程度高效感知方法探索、靶标风力需求普适模型构建、风场建模风力按需调控方法研究和精准喷雾技术与系统集成开发。最后指出了果园风送喷雾精准控制方法未来发展方向:1)果园靶标冠层枝叶稠密程度和病虫害程度在线探测方法将成为新的研究热点;2)果园风送喷雾风速风量供给需求理论原则、风场快速模拟仿真和风力调控方法与装备是未来重要研究方向;3)随着高新科技的涌现,科研院所和公司有望在果园喷雾药量和风力调控系统优化设计及精准喷雾机系统集成研发方面获得更大发展。

树型喷洒靶标外形轮廓探测方法

为了在线探测靶标外形并为变量喷药提供基础支持,研究了树型喷洒靶标外形轮廓探测方法。该文基于超声传感器搭建了靶标外形轮廓探测试验平台,该平台能够驱动步进电机精确匀速运动,以0.02m为步长密集测量树冠形状,将获得的数据传给计算机实时显示,并能够在Access数据库中长期存储。使用该测试平台针对自制规则树树冠和花期樱桃树树冠分别进行了试验。试验结果显示规则树冠和樱桃树冠体积探测精度分别为92.8%和90.0%,表明该方法具有较高探测精度。

车载式变量施药机控制系统设计与试验

施药控制是提高作业质量、减少化学污染、降低生产成本的关键技术。该文基于单片机AT89C52,采用滞环控制法,设计了一种车载式变量施药机控制系统。该系统能够根据施药机行走速度自动变更喷药量,实现施药量不变。试验表明:加速度小于0.4m/s2时,实际施药量与设定施药量之间的误差不超过8%,且雾化效果良好、生产效率高,还可以减少农药的残留和对环境的污染,能够满足农业生产的需要。

幼树靶标探测器设计与试验

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

农机装备智能测控技术研究现状与展望

农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向:农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。

风送喷雾雾滴粒径测量系统设计与影响因素试验

为方便测量不同喷雾条件下雾滴粒径大小,该文设计了喷头位置、喷雾角度、喷雾压力和风速大小等试验条件可精确调节的风送喷雾雾滴粒径测量系统。该系统喷头xyz三维空间位置调节范围分别为0～0.9、0～0.8和0～0.7m,调整精度为±0.04mm;喷雾角度调节范围为0～360°,调整精度为±0.005°;喷雾压力调节范围为0.2～0.5MPa,相对误差不大于1.5%;风速调节范围为0～15m/s,相对误差不大于4.17%。雾滴粒径风速影响特性试验表明,常用的3个粒径统计项D32、D43和DV0.5随风速增加而增大,其平均变化率分别为2.62、3.59和6.83μm·s/m,速度从3m/s增加到15m/s时,三者分别增加46%、26%和71%;雾滴粒径喷雾压力影响特性试验表明,D32、D43和DV0.5随压力增加而减小,其平均变化率分别为90.33、232.3和300.2μm/MPa,喷雾压力从0.2MPa增加到0.5MPa时,三者分别减小31%、36%和56%,表明风速和喷雾压力对雾滴粒径影响较大,在喷雾系统中进行风速和压力选择时需着重考虑其对粒径变化的影响。

PWM变量喷雾喷头流量模型

基于脉宽调制(PWM)的变量喷雾控制中,尤其对喷头进行独立控制时,喷头流量模型不可或缺。设计了能够精确控制喷雾压力,便捷设定PWM参数的试验平台,并使用该平台进行了二次回归正交试验,针对TEEJET AITXA 8002型、8003型和8004型喷头分别建立了喷头流量模型。参数检验和失拟检验表明喷头流量模型合适。模型普适性试验表明,8002型喷头模型最大相对误差为7.05%,最小相对误差为0.14%;8003型喷头模型最大相对误差为7.27%,最小相对误差为0.31%;8004型喷头模型最大相对误差为7.94%,最小相对误差为0.71%;模型计算流量和实际测量流量具有很好的一致性。