大田机械化移栽技术与装备研究进展

中国地域面积广阔,作物种类繁多,育苗移栽对作物抗御干旱、寒冷、病虫害,缩短田间生长期,提高单位面积产量,发展高产、高效农业具有重要意义。机械化移栽是作物机械化生产中的关键技术环节,其技术反映了农业生产机械化和现代化的发展水平。为此,本文综述了国内外大田机械化移栽技术与装备的研究现状及发展动态,分析总结了国内外具有代表性的移栽机自动取植苗装置的结构和类型,阐述了各类移栽技术与机构的工作原理和结构特征。移栽机构的创新是移栽装备创新的源泉,而机械式移栽机构创新的核心是机构综合,并介绍了移栽机构构型与尺度综合方法的研究现状。最后,分析了中国机械化移栽技术与装备发展中存在的问题,提出了未来发展建议,指出高效、精准、低损取植苗技术与机构是水旱田自动移栽作业的重要保障,高效化、信息化、智能化全自动移栽技术与装备是今后机械化移栽技术发展的重要方向。

基于Laws与Gabor滤波的田间西兰花花球识别技术

正确识别西兰花田间位置是实现西兰花自动化采收的基础,西兰花花球颜色与植株的叶片、茎秆相似,仅通过颜色特征无法对西兰花进行识别,本文以成熟期的田间西兰花为研究对象,提出了一种基于纹理特征与颜色特征的西兰花识别算法。首先通过预处理以及Laws滤波对图像进行边界纹理强化,再通过Gabor滤波对图像进行纹理特征向量提取,并对提取后的纹理特征向量进行z⁃score标准化,随后对标准化后的纹理特征向量进行K⁃means聚类与开运算,获取花球潜在存在区域。同时对RGB图像进行HSV转换,通过对图像的H分量进行阈值分割达到滤除地面像素的效果。最终对纹理特征识别与颜色特征识别的结果进行融合,实现对田间西兰花的识别。算法通过结合纹理与颜色特征,对田间西兰花进行了识别,解决了西兰花的花球与茎叶等背景颜色相近难以识别的问题。本文共使用792幅图像进行试验,试验结果表明,本方法可以准确地对西兰花田间图像进行识别,其精确率为96.96%,召回率为94.41%,F1值为95.67%。通过对3组不同拍摄环境的数据集进行算法识别,3组数据集的F1值始终保持在94%以上,具有良好的拍摄环境适应性,为农业机器人进行西兰花自动化采收奠定了基础。

分体刀具式名优茶采摘末端执行器设计与试验优化

针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,根据顶芽、侧芽及茶梗的相关参数并结合茶园环境设计了一种末端执行器,利用分体式刀具的刀齿弯曲变形适应茶梗的干扰从而采摘侧芽。通过有限元仿真刀具切割侧芽得到采摘成功率的影响因素为刀齿宽度、刀齿长度及刀具厚度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面分析法研究各因素对采摘成功率的交互影响;以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,确定各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为:刀齿长度、刀齿宽度、刀具厚度。以采摘成功率为目标对各试验因素进行优化,得到优化后的刀齿宽度、刀具厚度、刀齿长度分别为2.6、0.9、20.0 mm。采用优化后的参数进行茶园采摘试验,结果表明,末端执行器能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。

取秧侧向零偏移的空间轨迹再生稻分插机构设计与试验

为了解决现有空间行星轮系式分插机构在再生稻宽窄行机械化种植取秧过程中出现侧向偏移量和侧向偏转角的技术难题,本文提出一种具有局部平面轨迹特性的空间轨迹不等速行星轮系机构,并开展基于取秧口和机构回转中心位置约束下的宽窄行分插机构综合研究。构建了基于关键位姿点(取秧起始点、取秧结束点、推秧点)的空间轮系机构运动综合模型,利用关键位姿点求解机构杆长参数与空间交错轴信息,并通过优选二杆相对角位移参数实现机构传动比分配。将不完全非圆齿轮副引入空间行星轮系机构,利用间歇机构锁止弧约束行星轴,实现机构取秧过程侧向零偏移量、侧向零偏转角的平面轨迹段。通过仿真分析与机构样机试验验证了机构实际作业性能与理论设计相一致,结果表明:分插机构取秧侧向零偏移量,取秧侧向零偏转角,推秧侧向总偏移量为50.24 mm、取秧角为5.18°、推秧角为71.56°、推秧侧向角为16.26°、插秧穴口宽度为22.43 mm、轨迹高度为289.76 mm,满足预期设计要求。最后通过田间试验验证,分插机构可实现等行距取秧口和既定机构回转中心下宽行(40 cm)与窄行(20 cm)间隔机插,满足再生稻宽窄行种植要求。

改进DeepLabV3+算法提取无作物田垄导航线

机器视觉导航是智慧农业的重要部分,无作物田垄的导航线检测是旱地移栽导航的关键。针对无作物田垄颜色信息相近、纹理差距小,传统图像处理方法适用性差、准确率低,语义分割算法检测速度慢、实时性差的问题,该研究提出一种基于改进DeepLabV3+的田垄分割模型。首先对传统DeepLabV3+网络进行轻量化设计,用MobileNetV2网络代替主干网络Xception,以提高算法的检测速度和实时性;接着引入CBAM(convolutional block attention module,CBAM)注意力机制,使模型能够更好地处理垄面边界信息;然后利用垄面边界信息获得导航特征点,对于断垄情况,导航特征点会出现偏差,因此利用四分位数对导航特征点异常值进行筛选,并采用最小二乘法进行导航线拟合。模型评估结果显示,改进后模型的平均像素精确度和平均交并比分别为96.27%和93.18%,平均检测帧率为84.21帧/s,优于PSPNet、U-Net、HRNet、Segformer以及DeepLabV3+网络。在不同田垄环境下,最大角度误差为1.2°,最大像素误差为9,能够有效从不同场景中获取导航线。研究结果可为农业机器人的无作物田垄导航提供参考。

切割脱离式鲜食朝天椒采摘末端执行器设计与试验

末端执行器是采收机器人重要组成部分,针对单生朝天椒果实朝天生长特征,本文设计了一款切割脱离式鲜食朝天椒采收末端执行器。针对朝天椒果实长度55~80 mm、果实最大直径9~13 mm、茎秆直径2~3 mm、茎秆长度20~30 mm,采用横断切、斜切、削切切割方式对品种“高辣878”朝天椒进行了生物特性试验,结果表明,在入切角70°、80°下朝天椒茎秆最大切割力为13.1 N。根据朝天椒生物特性设计了末端执行器,建立了末端剪切机构运动学与动态静力数学模型,并基于动态静力分析结果,以外部驱动力最小为目标采用遗传算法对末端执行器剪切机构杆件尺寸进行优化,优化得到曲柄长度为33 mm,连杆长度为60 mm,连杆延长杆长度为54 mm。为实现朝天椒茎秆切断,优化得到剪切机构需要外部驱动力矩0.94 N·m,根据优化结果选用舵机作为动力源。最后通过采收试验验证了朝天椒采收末端执行器的可行性。试验结果表明,末端执行器整体采收成功率为91.3%,验证了朝天椒末端执行器具有良好的采收性能。

旋转式两工位名优茶采摘收集一体末端执行器设计与试验

针对现有的名优茶采摘末端执行器存在结构复杂、单工位工作效率低或切口氧化发红的问题,设计了一种结构简单、工作效率高、采摘质量佳的采摘收集一体旋转式两工位末端执行器。执行器两端软体采摘手指通过正反转循环处于采摘和收集工位,实现采摘与收集功能。通过对末端执行器采收动作进行分析和预试验,得到影响末端执行器采收成功率的因素:舵机臂转角、安装板角速度和硅胶厚度。采用Box-Behnken研究各因素对茶叶采收成功率的影响,以采收成功率为响应值建立二次回归模型,得到影响显著性的主次排序为:安装板角速度、舵机臂转角、硅胶厚度。利用Design-Expert软件,以采收成功率为目标,对各因素进行优化得到最佳参数:安装板角速度为265.329(°)/s、舵机臂转角为40°、硅胶厚度为4.986 mm。对优化后的参数取整并进行试验,试验值与预测值相对误差小于5%。本文研究的旋转式两工位名优茶采摘收集一体末端执行器能够实现茶叶高质高效采摘和收集。

植物工厂岩棉块种苗移植机移植部件设计与试验

目前植物工厂岩棉块种苗移植装备自动化程度低,作业时大多依赖于人工,劳动强度大,效率低。基于植物工厂水培叶菜种苗移植现状设计了一种二级变间距的高速移植部件,并配备有一种拨指式定植杯分离辅助机构。对移植手取苗过程中岩棉块种苗进行受力分析,为移植手设计提供依据;开展拨指式定植杯分离辅助机构落杯试验,为后续植苗至栽培槽孔的定植杯中奠定基础。搭建移植机构试验平台,以取苗深度、岩棉块含水率、移植部件横移速度、移植手升降速度、移植手夹苗间距为试验因素进行五因素三水平正交试验,通过方差分析各因素对移植成功率的影响。试验结果表明:当取苗深度为24 mm、岩棉块含水率为90%、移植部件横移速度为0.8 m/s、移植手升降速度为0.24 m/s、移植手夹苗间距为14 mm时,机构移植成功率为97.9%,移植速度为3132株/h,能够满足高速、高效、稳定的植物工厂岩棉块叶菜种苗移植机械化作业的技术需求。

青菜高密度移栽机植苗机构的设计与试验

目前国内移栽机尚无成熟的适用于青菜等多行密植蔬菜移栽的植苗机构;针对小株距小行距、高效率的密植移栽要求,设计了一种非圆齿轮行星轮系八行同步植苗机构,并进行了运动学仿真和田间移栽试验。对非圆齿轮行星轮系进行了运动学建模与分析,开发了植苗机构辅助分析与优化设计软件;分析了不同机构参数对植苗轨迹姿态的影响,并通过人机交互的方式得到一组满足青菜小株距移栽要求的机构参数;建立了八行同步植苗机构的三维模型,利用虚拟样机仿真技术绘制出仿真轨迹,并与理论轨迹进行对比,以验证植苗机构三维设计的正确性;开展了田间移栽试验,以验证该机构的可行性和实用性。试验结果表明:在作业转速为15r/min、前进速度为55mm/s的情况下,八行植苗机构的作业株距和行距均为110mm,平均植苗成功率为93.9%,移栽密度超过70株/m2,试验移栽效率为240株/min,表明该机构在机械化密植移栽作业中有较高的应用价值。该研究为高密度移栽机植苗机构的研发提供了理论和试验依据,促进了密植型蔬菜钵苗机械化移栽的进程,为密植移栽机的进一步研究提供技术支持和参考。

名优茶采摘机器人收获试验

研制新一代履带式名优茶采摘机器人并以其为试验对象,在田间进行龙井茶采摘试验,对其检测、定位、末端采摘的精度以及各环节耗时进行试验评估。结果表明,所研制的名优茶采摘机器人检测成功率为88.54%,定位成功率为84.07%,末端采摘成功率为87.22%,整机采摘成功率为61.30%,所采茶叶可满足中端龙井茶要求。单芽采摘时间约1.51 s,1 h可采摘2000多个,基本实现一台机器替代一个工人的采摘效率。

基于电子果实技术的机械振动采收过程果实运动分析

为改善现有收获设备的采收性能,降低伤果率,提高采摘率,必须对果实采收设备引起的果实运动情况进行准确评估,以确定导致果实损伤的主要阶段和关键因素。该文建立和分析了果实—树体的动力学模型,通过试验和计算验证了果实脱落的理论条件是果实所受法向惯性力要大于果柄与果实间的结合力,并设计了一种扁球型电子果实(orange impact recording sensor,OIRS),利用它检测记录三维激振采收系统在收获砂糖桔时所产生的机械冲击,对该系统引起的果实运动进行分析。在野外振动采收试验记录的数据中,电子果实记录到振动阶段的最大机械冲击加速度均值为217 g,平均冲击加速度达到123 g;而下落阶段的最大机械冲击加速度均值为155 g,平均冲击加速度仅为76 g。结果表明:在振动阶段果实损伤的可能性更高,可通过调整采收机的工作参数,降低潜在的伤果风险;而下落阶段果实与地面接触时产生的较高冲击也会导致果实损伤,收获设备表面可铺设缓冲减震材料,以此降低果实的坠落损伤。研究结果表明利用电子果实能够有效检测三维激振采收系统在果实收获过程中所产生的机械冲击,用于机器系统的伤果评估。

短棒黑木耳负压采收机内部流场模拟与设备优化

为分析箱体结构对短棒黑木耳负压采摘机内部流场的流速变化、采摘头吸风口处的压力、箱体内部涡旋情况、进出风口风压压差的影响,建立不同吸风口位置及采摘管直径的3D模型,基于Fluent软件对短棒黑木耳负压采摘机内部流场进行流场模拟。根据迹线图分析收集箱出风口处于不同位置时,箱体内涡旋情况;研究设备内部流场压力云图与矢量图,分析不同采摘管直径下管道内流速变化、箱体内平均流速值与采摘口所受风压情况。为验证数据可靠性,设置标准吸力试验。试验结论与流场模拟结果相符,验证流场数值模拟的可靠性。数值仿真结果表明,螺纹管直径和出风口高度对负压采摘机内部流场影响显著。螺纹管直径越大,气流场压降越大。且随着螺纹管的内径增大,管道内的气流速度衰减越快,箱体内气流涡旋现象越严重。吸风口位置会影响箱体内涡旋情况。出风口离收集箱顶部越近,涡旋现象越弱。综合考虑,较优的螺纹管直径为58 mm,较合适的吸风口位置为出风口圆心距离箱体顶部60 mm。

基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指关节变换矩阵,将不同传感器坐标系下的点云信息变换到同一基坐标系下,进而通过点云改进PCA算法和ICP算法解析抓取果实的尺寸和姿态信息。为了评估所提出解析方法的性能,在实验室环境下进行了番茄尺寸和姿态检测试验。通过游标卡尺测量和深度相机扫描分别获得番茄果实尺寸和姿态的真实值,并与本文方法解析结果进行对比。检测试验结果表明,本文方法获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸平均相对误差分别为8.66%和11.08%,番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角平均相对误差分别为10.03%和14.02%。本文方法解析的番茄果实尺寸与姿态信息,可应用于番茄果实抓取过程中的姿态调控,从而提高番茄果实抓取采摘的可靠性。

咬合式柑橘采摘末端执行器优化设计与试验

针对柑橘自动化采摘末端执行器剪切果柄难度大的问题,设计了一种采用球形闭合进行咬合剪切果柄的柑橘采摘末端执行器。对柑橘果柄进行剪切力学特性研究,通过对果柄直径、剪切速度、果柄斜角、树叶阻挡数、刀片间隙5个因素进行剪切试验,基于最小二乘法多项式拟合建立响应面进行影响因素分析;对末端执行器进行几何建模,并以控制刀片间隙为主要约束条件,以增大拢果定位容差为优化目标建立参数优化模型,优化后拢果定位容差由9.2%~48.8%提升到26.0%~71.7%;对关键部件进行了有限元仿真,仿真得到球壳变形对刀片间隙的影响结果。最后设计柑橘采摘末端执行器样机,在柑橘果园进行实地采摘剪切性能测试,直径小于等于4 mm的果柄采摘断柄成功率达95%,满足柑橘采摘要求。

伸缩取栽式水稻钵苗移栽机构设计与试验

针对现有夹苗式水稻钵苗移栽机构在取苗时因穴盘中秧苗长度、位置、粗细以及每穴成苗量不一致使得夹苗部位存在差异而导致秧苗直立度降低的问题,设计了一种伸缩取栽式水稻钵苗移栽机构。该机构在到达植苗点推秧时,秧苗土钵相对泥面的上下栽植运动会优先于水平相对运动,保证了秧苗土钵入土的直立性。对该机构开展了目标轨迹设计和结构设计,对非圆齿轮行星轮系和栽植臂伸缩机构进行了运动学分析,结合水稻钵苗移栽的农艺要求确定了优化目标,建立了优化目标数学模型,开发了参数优化辅助设计软件;分析了不同机构参数对移栽轨迹的影响,并通过人机交互的方式得到了一组满足移栽机构工作要求的机构参数。开展了仿真试验和实物样机移栽试验,结果表明:实物样机轨迹、仿真轨迹和理论轨迹基本一致,且试验测量参数与理论参数误差均在2.5%内。该研究提出的伸缩取栽式水稻钵苗移栽机构,降低了泥面对被栽秧苗的水平折弯现象,大幅提高了秧苗的直立度,为水稻钵苗移栽机构在提升秧苗直立度方面的研发提供一种新思路,也可为夹苗式水稻钵苗移栽机的后续研究提供借鉴。

设施蔬菜自动调平移栽平台设计与试验

针对当前人工移栽成本高、移栽装备适应能力差及自动化程度不高等问题,设计了一种能够自动调平的蔬菜移栽平台。首先,完成了整机的方案设计和关键零部件的结构设计;其次,设计了自动调平控制系统,可保证其能够在不平地块完成移栽作业;最后,对移栽平台进行了物理样机加工装配以及试验验证。试验结果表明:在3种不同的移动速度下,平台直线行走的偏移量在0.2cm左右,上坡成功率为88.9%,单侧垄上调平后的误差在2°范围内,完成时间约为9.1s,不同栽植速度下移栽作业的株距范围为16~36cm,平均栽植深度为6cm,移栽成功率约为94.1%,验证了平台设计的可行性和功能性。

Visual navigation in orchard based on multiple images at different shooting angles

The orchards usually have rough terrain,dense tree canopy and weeds.It is hard to use GNSS for autonomous navigation in orchard due to signal occlusion,multipath effect,and radio frequency interference.To achieve autonomous navigation in orchard,a visual navigation method based on multiple images at different shooting angles is proposed in this paper.A dynamic image capturing device is designed for camera installation and multiple images can be shot at different angles.Firstly,the obtained orchard images are classified into sky and soil detection stage.Each image is transformed to HSV space and initially segmented into sky,canopy and soil regions by median filtering and morphological processing.Secondly,the sky and soil regions are extracted by the maximum connected region algorithm,and the region edges are detected and filtered by the Canny operator.Thirdly,the navigation line in the current frame is extracted by fitting the region coordinate points.Then the dynamic weighted filtering algorithm is used to extract the navigation line for the soil and sky detection stage,respectively,and the navigation line for the sky detection stage is mirrored to the soil region.Finally,the Kalman filter algorithm is used to fuse and extract the final navigation path.The test results on 200 images show that the accuracy of visual navigation path fitting is 95.5%,and single frame image processing costs 60 ms,which meets the real-time and robustness requirements of navigation.The visual navigation experiments in Camellia oleifera orchard show that when the driving speed is 0.6 m/s,the maximum tracking offset of visual navigation in weed-free and weedy environments is 0.14 m and 0.24 m,respectively,and the RMSE is 30 mm and 55 mm,respectively.

蔬菜钵苗密植移栽机多行取苗机构设计与试验

为实现蔬菜钵苗密植自动移栽,提出一种能够降低因齿轮间的齿侧间隙引起的传动误差进而提高运动准确性的大重合度非圆齿轮传动机构,根据小青菜钵苗密植移栽农艺要求,设计了密植移栽取苗轨迹和一种基于该传动机构的非圆齿轮行星轮系八行同步取苗机构。开展了取苗机构的逆向设计,并对其进行了运动学分析,自主开发了密植移栽取苗机构反求设计软件。为降低传动误差,该行星轮系取苗机构一级齿轮传动采用大重合度非圆齿轮传动,二级齿轮传动采用斜齿轮传动,每级齿轮传动的重合度均接近2。基于虚拟样机技术和高速摄像技术对取苗机构进行轨迹测试试验,得到试验和仿真取苗轨迹,并对比理论计算轨迹,三者轨迹基本一致,验证了密植移栽取苗机构设计的可行性。对密植移栽取苗机构进行取苗试验,取苗机构的取苗成功率为95%左右,检验了机构样机性能。

小株距高密度蔬菜植苗机构设计与试验

针对现有植苗机构用于小株距蔬菜移栽时出现的轨迹不合理、穴口太大及秧苗直立性差等问题,提出一种适用于蔬菜小株距高密度移栽的史蒂芬森(Stephenson)型六连杆植苗机构。首先,建立史蒂芬森型六连杆植苗机构运动学模型,基于Visual Basic 6.0开发植苗机构辅助分析优化设计软件,分析了不同机构参数对植苗轨迹姿态的影响,并通过优化人机交互的方式得到一组满意的机构参数;其次,对植苗机构进行结构设计,三维建模并进行虚拟样机仿真,搭建试验台并进行空转试验得到实际植苗轨迹,将理论轨迹、虚拟仿真轨迹和实际植苗轨迹进行对比,三者轨迹基本一致,验证了该植苗机构设计的合理性。最后开展了植苗试验,在转速20~40 r/min下进行植苗试验时,植苗平均合格率91.7%,移栽后钵苗株距控制在110 mm左右,直立度接近于90°,满足小株距高密度移栽要求,验证了植苗机构具有较好的可行性和实用性。

三自由度苹果采摘机械臂动力学分析与轻量化设计

针对工业机械臂苹果采摘时运动规划复杂、自由度多、控制难等问题,本文研制了一款轻量化结构的三自由度苹果采摘机械臂。首先,针对苹果采摘工作要求完成了机械臂的结构设计与运动学分析。机械臂采用平行四边形结构,通过后置动力源减小整机转动惯量,且臂展长,工作空间大,运动时树枝干扰小,更适用于苹果采摘。其次,采用牛顿-欧拉方程建立动力学模型,完成机械臂苹果采摘仿真,通过动力学模型的理论数据,以减轻机械臂自身质量为优化目标,对臂及其关键部件应力及应变进行分析,计算不同轻量化方案下的应力、应变,从而选取最优的轻量化方案。通过对比轻量化前后机械臂仿真数据,骨棒型轻量化方案驱动力矩峰值分别降低21 N·m和15 N·m,均降低约20%,整机质量下降1.8 kg,降低32.1%,且轻量化后机械臂保持良好工作能力。根据优化结果,搭建了三自由度苹果采摘机械臂物理样机,通过试验得到大、小臂最大驱动力矩为92、63 N·m,基本符合仿真结果,验证了动力学模型的正确性。