基于有效落种空间的甘蔗横向种植机开沟器设计与试验

针对甘蔗横向种植对落种质量要求高的问题,基于有效落种空间形成条件,设计了一种组合式甘蔗横向种植开沟器,主要由防漏犁、旋耕部件和开沟犁构成。通过分析落种运动与土壤运动规律,确定影响落种效果的因素以及各关键部件的结构参数。以旋耕转速、工作深度和前进速度为试验因素,以有效落种深度、旋耕功耗和开沟阻力为试验指标开展田间正交试验,探究作业参数对开沟器性能的影响规律。试验结果表明,工作深度对有效落种深度、旋耕功耗和开沟阻力有极显著影响;旋耕转速对旋耕功耗有极显著影响;前进速度对旋耕功耗有显著性影响。使用较优作业参数组合进行验证性试验的结果表明,在旋耕转速为200 r/min、工作深度为30 cm和前进速度为1.20 m/s时,有效落种深度为29.9 cm,落种深度稳定性系数为97.6%,覆土厚度为8.8 cm,浮土厚度为3.4 cm,旋耕功耗为34.0 kW,单侧开沟阻力为14.1 kN,开沟器性能指标满足甘蔗横向种植的落种要求。

基于机器学习的中耕期甘蔗幼苗识别定位

针对甘蔗中耕培土过程中,由于甘蔗植株种植垄间距的改变,导致中耕培土机难以兼顾左右两侧垄的甘蔗植株而引起甘蔗植株培土不到位、不充分的问题,即“火山口”现象,结合多功能甘蔗中耕培土机械的开发,提出一种基于机器学习的中耕期甘蔗幼苗识别定位和坐标分类计算方法。该方法通过YOLOv4网络建立识别网络模型,对中耕期甘蔗幼苗根部和土壤接触的局部区域进行识别定位和坐标获取,然后采用支持向量机将坐标数据分成两组,并分别对每组坐标数据进行实时计算处理,得到两组坐标数据的倾斜值,后续中耕设备将根据倾斜值的数值大小进行调整,改变供土量和供土方向。试验结果表明,采用基于YOLOv4识别网络模型对甘蔗幼苗的识别准确率可达95.50%,采用支持向量机对甘蔗幼苗坐标分类的准确率可达92.60%,实现了对中耕期甘蔗幼苗的实时动态识别及分类计算,为智能甘蔗中耕植保联合作业机械的开发提供数据基础。