基于机器视觉的双圆盘式棉花打顶装置设计与试验

为降低人工打顶的劳动强度,减少化学打顶的环境污染,改善“一刀切”式打顶机构的过打顶情况,通过分析手工打顶过程,设计了一种双圆盘式打顶机构,并基于机器视觉,设计打顶装置单行样机,实现棉花打顶的全程自动化控制。该装置主要由打顶机构、视觉检测机构、运动机构和棉花顶尖识别及控制系统组成。基于棉田调研、结构计算和预试验,确定了打顶装置的整体结构和关键部件尺寸。结合视觉识别研究基础与实际应用,选用YOLO v3算法搭建棉花顶尖识别及控制系统,实现棉花顶尖的识别定位,完成打顶机构的运动控制。以打顶期棉花为研究对象,进行棉花顶尖识别试验、打顶机构性能试验和田间试验,结果表明:棉花顶尖识别试验平均识别率为93%;打顶机构性能试验平均打顶率为94.67%;田间试验平均识别率为85.33%,平均打顶率为78.22%。研究结果可为棉花精准化与智能化打顶的研究提供参考。

红枣收获机吸拾过程运动仿真分析及试验

为提高落地红枣收获效率,设计了一种以气吸捡拾为核心的红枣收获机。通过对红枣物料特性的测定、收获时所含杂物的物理特性分析以及收获过程中吸拾管道弯曲状态的探究,借助EDEM软件建立吸拾管道、红枣及主要杂物模型,并结合ANSYS软件Fluent模块对物料在最大和最小弯曲状态下吸拾管道中的运动分别进行流固耦合仿真。以含杂率、拾净率为机具评价指标,通过对影响机具性能的其它因素进行控制,展开吸拾管道最大和最小弯曲状态的对比试验。仿真结果显示:物料在管道弯曲程度最大、最小状态下最高速度分别接近10m/s、8m/s;对比试验结果显示:管道弯曲程度最大、最小状态下含杂率平均差值为0.15%,拾净率差值为0.27%。仿真结果和对比试验结果表明:机具所选吸拾管道的弯曲状态对机具性能影响较小,相对于物理特性差异较大的物料而言,可不做考虑。