气力式油菜精量排种器管路负压监测系统研究

针对油菜气力式精量排种器种子精准吸附过程中因配气管路负压实时监测困难且易导致排种性能下降问题,设计了一种基于虚拟仪器技术的油菜多行精量排种管路负压同步监测系统。以压力传感器为测量元件实时采集干、支管路负压,NI-9205型数采卡为数据采集模块,电动阀门对干路负压进行控制,在LabVIEW软件中进行压力转换和数据实时显示、分析、保存以及故障报警等。对管路负压监测系统精度进行了标定,结果表明:当种盘转速为20~60 r/min、阀门开度为18.3%~33.5%(干路静态负压1000~3000 Pa)时,监测系统监测值与风压计实测值相对偏差均不大于3.63%,负压稳定性变异系数不大于2.97%。台架试验结果表明,当种盘转速为20~60 r/min、阀门开度为18.3%~33.5%(1000~3000 Pa)时,具有锥柱锥列式配气机构短程配气系统负压损失率不大于18.99%,支路负压均匀性变异系数不大于2.3%,各行排量一致性变异系数不大于4.27%。田间试验结果表明,当播种作业种盘转速分别为23.1、34.2、44.5 r/min时,负压损失率均不大于18.75%,支路负压均匀性变异系数不大于2.95%,各行排量一致性变异系数不大于4.52%。该研究为解析气力式油菜精量排种器种子精准吸附及稳定运移机制与优化改进配气管路布局提供技术支撑。

气吸双行错置式玉米密植精量排种器设计与试验

针对大豆-玉米复合密植播种模式下传统气吸式排种器单行种盘高转速作业导致充种时间短、气流稳定性差,难以实现高速精量密植播种的问题,设计了一种气吸双行错置式玉米密植精量排种器,阐述了排种器结构与工作原理,对其工作过程及关键部件进行理论分析,构建充种和投种环节的种子力学模型,确定排种盘内外环型孔排布、投种轮、气室等关键结构参数,并开展单、双气道内负压分布、型孔内气流场特性分析,基于DEM-CFD耦合方法对排种器的排种过程进行仿真分析,以作业速度、气室结构和负压为试验因素,充种合格指数、重充指数和漏充指数为评价指标,优选出最优气室结构。通过台架试验开展不同气吸式排种器排种性能对比试验。试验结果表明,在作业速度为5~10 km/h的高速密植工况下,气吸双行错置式密植精量排种器排种合格指数均大于88.7%,且作业速度为10 km/h时,相较于常用单圆环气吸式排种器合格指数提高5.5个百分点,漏播指数降低5.6个百分点;田间试验结果表明,在作业速度为5 km/h下,播种合格指数为95.7%,重播指数为1.6%,漏播指数为2.8%。提出的气吸双行错置式玉米密植精量排种器在高速作业时拥有良好的排种性能,能够满足大豆-玉米高速精量密植播种要求。

玉米大豆兼用腔盘组合孔式排种盘设计与充种性能试验

针对玉米大豆带状复合种植条件下传统机械式排种器不易实现二者兼用精量排种要求、现有气力式排种器排种速度提高因型孔漏充存在漏播断条等问题,设计了一种具有腔盘组合孔结构的排种盘,分析确定了排种盘关键结构参数,构建了吸附过程和吸运过程力学模型。应用EDEM离散元仿真与台架试验相结合的方法进行了排种盘型式优选试验,结果得出:腔盘组合孔式排种盘具有提高充种室种群定向运移平均速度和增大拖拽充种角的作用,有效抑制了型孔漏充率。以安装优选种盘的玉豆兼用排种器为对象,以机组前进速度和工作负压为试验因素,以漏充率和充种合格率为试验指标,采用二因素全因子试验设计开展了充种性能试验,结果表明:当机组前进速度为4.0~7.0 km/h、工作负压在3.0~4.0 kPa时,玉米和大豆种子漏充率均小于3.6%、充种合格率均不小于96%。田间验证试验表明,在机组前进速度为4.0~7.0 km/h、工作负压为3.0~4.0 kPa条件下,腔盘组合孔式排种盘的排种器播种玉米和大豆漏充率分别不大于3.8%、4.2%;当工作负压为3.0 kPa、机组前进速度为7.0 km/h时,自扰动腔盘组合孔式排种盘相比无扰动平面排种盘,播种玉米和大豆漏充率分别下降14.8、12.6个百分点。

元宇宙环境下玉米免耕播种机作业机组仿真与试验

针对玉米免耕播种机研发周期长和研发成本高等问题,本文将元宇宙技术应用于玉米免耕播种机作业机组的仿真试验。基于元宇宙系统架构构建仿真平台,在元宇宙环境下,采用标线法和转换法对虚拟农场中场景进行高度还原,构建沉浸式玉米免耕播种机驾驶平台并进行交互性能测试,验证沉浸式玉米免耕播种机驾驶平台交互性能。在此基础上,在不同行驶速度下进行播种性能仿真试验,当玉米免耕播种作业机组前进速度不断增大时,播种质量整体呈下降趋势,趋势接近实际田间试验结果,株距合格率大于88.52%、重播率小于6.97%、漏播率小于4.51%。试验结果表明,本文设计实现的元宇宙虚拟播种仿真平台能够用于玉米播种试验,对降低玉米免耕播种机研发成本、缩短玉米免耕播种机研发周期具有重要意义。

基于YC-YOLO v7模型的油菜幼苗株数识别方法

针对大田环境下油菜幼苗尺度不一、分布密集、识别难度大等问题,开展了基于YC-YOLO v7模型的油菜幼苗株数识别研究。在原模型YOLO v7的高效聚合网络ELAN中引入深度可分离卷积模块,提高模型对细小特征的提取能力;通过在主干网络输出的特征层中添加CBAM注意力机制模块,加强模型对小目标的识别精度;将损失函数CIOU替换为WIOU,提高了锚框质量;为扩大模型对目标的感受野,构建了SPPF空间金字塔结构。试验结果表明,改进后YC-YOLO v7模型平均精度均值为94.0%,精确率为89.8%,召回率为91.2%,推理速度提高16.1 f/s,浮点运算量降低2.56×10^(10);与其他一阶段模型YOLO v5s、SSD和二阶段模型Faster R-CNN进行对比,平均精度均值分别提高12.8、17.8、20.3个百分点。基于YC-YOLO v7模型搭建的油菜幼苗检测识别系统准确率大于90%,可为大田环境下油菜幼苗精准计数提供技术支撑。

基于少量标注样本的茶芽目标检测YSVD-Tea算法

构建大规模茶芽目标检测数据集是一项耗时且繁琐的任务,为了降低数据集构建成本,探索少量标注样本的算法尤为必要。本文提出了YSVD-Tea(YOLO singular value decomposition for tea bud detection)算法,通过将预训练模型中的基础卷积替换为3个连续的矩阵结构,实现了对YOLOX算法结构的重构。通过维度变化和奇异值分解操作,将预训练权重转换为与重构算法结构相对应的权重,从而将需要进行迁移学习的权重和需要保留的权重分离开,实现保留预训练模型先验信息的目的。在3种不同数量的数据集上分别进行了训练和验证。在最小数量的1/3数据集上,YSVD-Tea算法相较于改进前的YOLOX算法,mAP提高20.3个百分点。对比测试集与训练集的性能指标,YSVD-Tea算法在测试集与训练集的mAP差距仅为21.9%,明显小于YOLOX的40.6%和Faster R-CNN的55.4%。在数量最大的数据集上,YOLOX算法精确率、召回率、F1值、mAP分别为86.4%、87.0%、86.7%和88.3%,相较于对比算法均最高。YSVD-Tea在保证良好性能的同时,能够更好地适应少量标注样本的茶芽目标检测任务。