基于YOLOv3算法的智能采茶机关键技术研究

在复杂背景下精确识别茶叶嫩芽,是实现高端茶叶智能化采摘的关键技术之一。为实现高端茶叶机械化精准采摘,设计一台基于视觉的采茶样机,根据蛛式机械手采摘茶叶的路径规划,将机械手末端的移动坐标问题转换成静平台3个电机转角问题。针对YOLOv3算法进行改进,采用EfficientNet网络替代DarkNet-53网络进行特征提取,并利用目标函数GIOU优化损失函数。试验结果表明:改进的YOLOv3算法在茶叶嫩芽识别方面,其准确率达到86.53%,单张图像平均识别时间为53 ms,相比传统的YOLOv3算法,性能实现明显的提升,可以达到预期目标,满足机器采摘需求。

同步定位与建图技术研究进展

同步定位与建图(SLAM)技术是自主移动机器人的主要技术支撑,成为当今的研究热点。介绍了SLAM技术的发展历程及主要传感器,梳理了基于视觉、激光雷达以及多传感器融合的SLAM技术,并对常见的SLAM算法进行归纳总结,对比分析各实现方案的优缺点。最后探讨了SLAM的技术难题和发展趋势。

基于RGB-D双目视觉的苗期玉米三维模型重构方法研究

以玉米幼苗为对象,研究基于RGB-D双目视觉的苗期玉米三维模型重构方法,实现了部分重构参数的优化。首先,针对目标进行固定步距角环绕图像采集,依据RGB图像中目标区域分割结果,对深度图像进行目标区域深度数据分割,并采用改进后的均值滤波对苗期玉米区域内深度数据孔洞进行自适应填充;其次,针对苗期玉米各角度的深度点云数据,采用先粗后精完成多角度点云配准与融合;最后,对比两种体素精简方法对点云的精简平滑效果,实现苗期玉米三维模型的重构。通过试验对比步距角对苗期玉米模型的重构效率与精度,结果表明:采用八叉树滤波精简效果较好,60°步距角建模误差最小,重构的模型与苗期玉米株高精度误差为4.4 mm,茎粗平均精度误差为0.62 mm,能满足苗期玉米的三维重构形态测量需求。

船式拖拉机直线工作参数优选研究

为提高船式拖拉机驱动性能,以单轮叶为研究对象,结合离散元法搭建了仿真模型与土槽试验平台,分析单轮叶与土壤的直线作业机理。验证仿真模型的有效性后,从单轮叶与土壤作业过程出发,对单轮叶直线作业过程受力进行了分析,发现单轮叶推进力和支撑力均随着转过角度的增加呈现先增加后降低的趋势变化。以单轮叶推进力和扭矩作为评价指标,探究单轮叶工作参数对驱动性能的影响规律,通过多因素法得到最佳的工作参数组合。研究结果表明:最优工作参数组合为入土角度11°、入土深度147mm、前进速度1.6m/s,此时轮叶推进力为172.51N、扭矩为69.82N·m,优化后的单轮叶推进力提高了40.82N,扭矩下降了34.77N·m。土槽试验表明:优化后的单轮叶损耗功率降低明显,驱动性能得到了有效提高,结果为船式拖拉机工作参数选择提供了理论依据。

基于ADAMS的植保机操纵稳定性分析与研究

为改善自走式植保机的操纵稳定性,基于动力学软件ADAMS/Car模块建立植保机多体仿真模型,对植保机在不同速度行驶工况下的转向盘角阶跃输入性能及横摆角速度响应等评价指标进行了仿真。对仿真结果进行分析和实车试验验证,结果表明:利用ADAMS/Car模块能恰当地分析和评价自走式植保机的操纵稳定性能,当车速为10m/s时,自走式植保机的操纵稳定性较好,可为动力分配控制系统优化奠定基础。

具有避障功能的农机自动作业全覆盖路径规划方法

针对不同尺寸和类型障碍物条件下的农机车辆自动作业全覆盖路径规划问题,提出了静态全覆盖路径规划方法和路径优化方案。根据矩形田块信息、障碍物信息、农机最小转弯半径和机具宽度,自动选定作业方向、作业行距、地头转弯区域和转弯模式等参数;根据障碍物形状、高覆盖率高作业路径比的需求,对算法进行优化调整,以达到更好的作业效果。软件仿真测试结果表明:对有小矩形障碍物的田块,改进后的算法覆盖率提升了0.11%,重复率降低了0.71%;对大矩形障碍物的田块,两种分区路径的覆盖率分别为89.24%和98.08%,重复率分别为3.53%和2.84%。研究结果表明:算法提高了田块的利用率,降低了作业成本,能够有效避开大小障碍物,同时满足高覆盖率和低重复率的田间作业要求。

丘陵山地果园行间运输车自动跟随系统研究

针对当前丘陵山地地区果园机械智能化程度低、采摘和运输过程效率低的问题,设计一种基于自研履带式运输车的自动跟随方法,采用基于AOA(入射方向角)的定位原理,利用UWB双基站定位技术,由两基站接收电子标签信号,获得其方向角。并通过扩展卡尔曼滤波法计算出电子标签的准确位置,实现运输车对标签的精确定位跟随。在MATLAB中仿真分析,结果表明扩展卡尔曼滤波-AOA定位法平均距离误差为0.21 m,平均角度误差为1.45°。在平地和丘陵果园两种工况下做试验验证,结果表明:两种工况下平均距离误差均小于30 cm,证明该方法满足自动跟随需求。

芒果碰撞损伤及行间运输车降损性能研究

芒果从采摘到装箱运输环节容易因碰撞而出现损伤,目前对芒果受力与损伤面积的内在联系知之甚少。采用离散元法(DEM),建立芒果颗粒模型并通过ADAMS和EDEM联合仿真计算行间运输车运输过程中芒果综合受力情况,得到优化后的行间运输车降损性能为13.6%;通过质构仪压力试验模拟芒果碰撞过程,将芒果损伤面积小于70.6 mm^(2)定义为1级果品,大于488 mm^(2)定义为5级果品;最后用课题组研发的行间运输车进行实际运输测试,仿真结果与试验误差最大值为13.5%,其结果具有准确性。

基于ROS的智能割草机器人导航控制系统设计

为提高传统割草机的智能化水平,本文设计了差速驱动底盘的割草机器人导航控制系统。基于机器人操作系统ROS,实现了底盘驱动、GNSS数据采集、IMU数据采集等功能。针对系统的定位精度和定位频率较低的问题,采用扩展卡尔曼滤波算法将低成本的GNSS和IMU的定位信息进行融合,提高了定位精度与定位频率。采用基于预瞄准的纯路径追踪算法,实现了底盘运行轨迹的自主追踪。通过搭建智能割草机器人导航控制系统平台开展实验验证,结果表明导航控制系统运行稳定可靠,轨迹追踪精度平均为0.11m,满足作业要求。

基于ResNet18网络的油茶果壳籽分选研究

油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起,油茶果的果壳与茶籽如何分选以及如何提升分选的准确率,是油茶果产业化所面临的一个难题。基于改进ResNet18模型的油茶果果壳与茶籽的分选模型,通过油茶果分选机进行图片的采集和处理获取实验样本图像,比较不同批量尺寸、学习率、激活函数以及优化器的影响,进一步优化模型。实验表明,经过改进后的ResNet18模型,与未改进前相比,在损失函数上有了明显的降低,并且验证集准确率得到提升,验证集平均准确率由之前的97.03%,而最终测试集准确率由97.25%提高至97.75%。较高的准确率可以满足油茶果分选的需要。

基于断齿故障下的斜齿轮副动态性能研究

为了探究断齿故障因素对齿轮传动系统的动态特性,通过势能法,考虑赫兹、弯曲、剪切及轴向压缩,结合切片法,研究齿轮时变啮合刚度的影响规律。综合考虑齿轮时变啮合刚度、时变啮合阻尼、静态传递误差及摩擦激励等因素,基于斜齿轮动力学模型,采用Runge-Kutta法求解,研究了故障参数对系统动力学特性的影响。结果表明,含断齿故障的齿轮综合有效啮合刚度有较大幅度的减小,系统中的动态传递误差、振动速度及振动加速度出现周期性冲击现象,频域响应出现了以啮合频率为中心的边频信号,研究结果可有效实现断齿齿轮传动故障的识别。

船式拖拉机驾驶室低频噪声研究

为降低船式拖拉机驾驶室的低频噪声,对驾驶室壁板结构进行优化设计。首先建立驾驶室的声振耦合模型,采用基于模态的声振耦合法对驾驶室内部声学环境进行计算分析,得到声压峰值较高处对应的振动频率,并通过与试验结果对比验证模型的可靠性。然后对驾驶室进行板块贡献量分析,得到在较高声压峰值处噪声贡献量较大的板块。最后分析周期性穿孔空气压膜阻尼结构的降噪机理,并将其应用在噪声贡献量较大的板块,结果表明,通过敷设周期性穿孔空气压膜阻尼,驾驶室噪声在声压峰值处分别降低6 dB,11 dB和10 dB,显著降低驾驶室的低频噪声,研究可为船式拖拉机驾驶室降噪提供理论参考。

重力参数对非阻塞性颗粒阻尼减振特性的影响

针对非阻塞性颗粒阻尼(Non-obstructive Particle Damping,NOPD)在微重力、超重及离心等非常态环境中减振效果较差的问题,采用重力加速度表征这些非常态物理环境,利用离散元法(Discrete Element Method,DEM)研究重力参数对NOPD减振特性的影响,同时还分析NOPD最优填充比及最优粒径比等结构参数在不同重力条件下的变化规律。研究表明,重力加速度在0.7~1.0 g之间时NOPD减振效果最好。在微重力环境下,当重力参数变化时,NOPD最优填充比为0.85,最优粒径比为0.45。而当重力加速度大于1 g时,NOPD最优填充比及最优粒径比均随重力加速度的增加而减小,且其最优范围也均有所扩大。

鳝鱼自动剖切机设计与试验

目的:设计一款专门用于剖杀细长且表面光滑的鱼类剖切机构。方法:以表体黏滑的鳝鱼为研究对象,开展夹持与剖切作业机理分析。以剖切质量和剖切时间为试验指标,探究夹轮转速、剖刀转速、夹轮表面几何形状等主要参数对剖切质量和剖切时间的影响规律。结果:影响剖切质量的主要因素为刀片转速和夹持轮限位高度,影响剖切时间的最主要因素为夹轮转速。当夹轮限位高度为5 mm、刀片转速为1 350 r/min、夹轮转速为167 r/min时,可获得较高的剖切质量评分与剖切时间。结论:使用夹持轮可以有效输送鳝鱼,通过调配夹持轮转速、刀片转速和限位高度可以实现高效高速剖腹。

一种基于视觉的鱼苗体长快速非接触测量方法

在水产养殖过程中,及时准确地获取鱼苗形体尺寸十分重要。传统人工取样测量方式费时费力,无法满足智慧水产发展的需求。以体长分布在20~100 mm的草鱼(Ctenopharyngodon idella)鱼苗为对象,提出了一种基于视觉的鱼体体长快速测量方法,可在无参照和非接触情况下对试验鱼苗进行快速准确体长测量。首先利用RGB-D相机获取目标深度信息和灰度图像,通过图像处理完成目标鱼体与背景分割;进一步对可能存在的粘连鱼群图像提取对应的凹区域和凹点,完成基于凹点的鱼苗个体分离;然后利用改进的细化算法提取鱼体骨架,并筛选出骨架关键点;最后结合图像深度信息完成骨架点三维坐标的转换,实现鱼苗全长准确测量。结果显示,该方法对试验鱼苗全长测量的平均绝对误差为1.62 mm,平均相对误差为4.24%。研究结果可以为水产养殖业分级饲养、智能投喂等应用提供非接触测量技术支持。

基于视觉的草莓品质特征提取与评价模型

为提高草莓分选效率、增加草莓品质评价方法的数据区分度,提出一种基于视觉的草莓品质评价模型。以行业标准的草莓品质传统评价方法为基础,通过图像处理方法提取草莓颜色、尺寸和形状,从而对草莓的成熟度、缺陷、质量和形状特征进行量化,实现对草莓的等级评价和规格评价。进一步采用熵权法,引入权重因子,建立草莓品质综合评价模型,实现对草莓品质的自动分级。设计草莓品质分选装置,验证该模型的有效性。测试结果表明,草莓等级和规格自动分级准确率分别达96.7%和98.4%,品质综合分级准确率达到96.3%,草莓分选成功率达到95.3%,每幅草莓图像品质分级平均耗时37 ms,每颗草莓分选平均耗时0.87 s。研究为基于机械手的草莓自动分选提供参考。

基于LS-DYNA的铧式犁结构优化设计及性能分析

基于LS-DYNA法建立犁体与土壤的耦合接触有限元模型,讨论不同犁体导曲线、铧刃角、安装角、端点角、耕作速度对耕作过程翻垡效果和犁体应力影响,并进行试验验证。结果表明:椭圆曲面比抛物线曲面耕作时阻力更小、土壤翻垡效果更好,阻力降低5.6%,翻垡距离提升14.8%;对犁体前进速度、铧刃角、安装角、端点角进行单因素分析,发现翻垡距离随着速度增加而增加,而随着铧刃角、安装角、端点角呈现出先增大后减小的趋势。因此,通过选取合适的速度与结构参数可以提升铧式犁的翻垡性能,减低犁体阻力。

移动机器人2D激光SLAM算法仿真与实现

随着无人驾驶技术的迅速发展,同步定位与建图技术因其精度高、稳定性好的优点备受人们关注。基于激光雷达传感器,选择主流的Gmapping和Cartographer算法,搭建实验环境,对两种算法进行对比仿真与实验建图,并对两种算法的建图效果进行深度的分析。基于滤波器的Gmapping算法计算量小,依赖于里程计信息,适用于小尺度、低特征环境中;基于图优化的Cartographer算法累计误差低,精度高,适用于精度和稳定性要求较高的场合。

田间轮式机器人的导航控制系统设计

设计了一种基于预瞄准纯追踪模型及模糊控制的轨迹追踪控制算法、基于液压系统及PID算法的自动转向控制系统。为测试轨迹追踪控制算法和自动转向控制系统的效果,以田间作业轮式机器人为试验平台,进行农机轨迹跟踪和转向控制试验。结果表明:轨迹追踪试验中车速为0.6m/s时,横向偏差最大为0.07m,平均横向偏差为0.05m左右;转向控制试验中,转向角响应时间不超过1.5s,超调量小于5%。

融合图像增强和迁移学习的YOLOv8n夜间苹果检测方法

针对夜间场景下苹果识别率低、实时性差的问题,提出一种融合图像增强和迁移学习的YOLOv8n夜间苹果检测方法。首先,在YOLOv8n前端嵌入Zero-DCE模块增强夜间图像,更清晰地呈现苹果的轮廓和细节,降低夜间苹果图像的识别难度;其次,使用SPD-Conv进行下采样,增强模型细粒度特征的提取能力;在此基础上,针对夜间苹果数据集样本量少的问题,采用迁移学习训练策略,选取含有苹果类别的MSCOCO数据集作为源域数据集,对于夜间场景下的目标域数据集,利用Zero-DCE增加其与日间苹果图像的相似度并在源域模型上微调目标域模型。基于上述方法,在夜间苹果图像数据集上进行了试验,结果显示,所提方法的模型精确率P为97.0%、召回率R为93.4%、平均精度均值mAP@0.5:0.95为74.6%,较YOLOv8n原始模型分别提升2.3、1.9和4.3百分点,同时该模型的推理速度为22帧/s,可以满足实时性要求。消融试验显示,图像增强与迁移学习结合使用的效果超过两者单独使用时的效果之和。研究表明,改进后的模型在处理重叠、遮挡、绿果和光线过暗等复杂情形时都比原始模型表现更优,具有良好的鲁棒性。