基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

为实现无人农机在行驶过程中对田间移动型障碍物的实时检测,提出一种基于YOLOv5s的目标检测模型,用于检测田间行人和其他协同作业的农机设备。该目标检测模型以YOLOv5s模型为基础框架,进行了以下三点改进:第一,为了减少模型的参数量和计算复杂度,提高推理速度,将YOLOv5s网络模型中的卷积模块和C3模块替换为Ghost卷积和C3Ghost模块;第二,为了弥补模型参数量减少所造成的精度下降的损失,提升对目标的检测能力,在主干网络输出的特征层中引入CBAM注意力机制;第三,采用BiFPN特征金字塔结构,实现多尺度特征加权融合。实验结果表明,YOLOv5s模型的参数量为7.02×106,计算复杂度为15.8GB,平均检测精度为94%,生成权重文件大小为13.7MB,单幅图像的检测速度为71.43 f/s;改进后的模型参数量为4.04×106,下降了42.45%,计算复杂度缩减为8.5 GB,平均检测精度达到了93.2%,仅仅下降了0.8%,权重文件大小为8.1 MB,单幅图像的检测速度为77.52 f/s。以上数据证明,改进后的模型能够满足对田间移动型障碍物的实时检测,且更加易于部署到移动端设备。

改进GWO算法求解柔性作业车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,设计一种改进的邻域搜索灰狼算法。设计一种适于灰狼算法的基于工序和机器的双层编码方案,改进种群初始化策略、灰狼变异操作以及种群更新机制;通过两点交叉操作、插入操作以及PR操作,得到GWO算法的全局搜索邻域,提出设计禁忌搜索邻域以增强GWO算法的局部开发能力。最后将所提算法在已知算例上进行仿真实验,并与其他算法进行对比。实验结果验证了改进GWO算法具有一定的优越性。

基于YOLOv5s-ESTC的肉苁蓉检测

为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×106 MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7s和YOLOv8s高出1.1、3.0、10.8、10.3、8.5、1.6、1.2、1.4和0.5个百分点,能够准确识别不同形态下的人工种植肉苁蓉目标,同时模型具有最小的参数量、计算量和权重文件。将本文模型部署到移动端设备上,测试结果表明,本文模型具有较好的检测效果,在移动端设备上的检测时间为110.81 ms,相较于YOLOv5s模型提升了37.8%,平均检测精度相对YOLOv5s模型提升4.96个百分点,可为肉苁蓉智能化采摘装备研制提供参考。

采用多策略改进黑猩猩算法的农业机器人路径规划

为缩短农业机器人全局路径规划的长度和时间并获得更好的安全路径,提出了一种采用多策略改进黑猩猩算法(MIChOA)的路径规划方法。首先,对传统的黑猩猩算法(ChOA)进行改进,在种群初始化阶段引入佳点集策略提高种群的多样性;其次,根据黑猩猩实际寻优过程提出正态随机余弦收敛因子策略,平衡了算法全局勘探与局部开发能力;然后,在算法陷入局部最优停滞时采用贪婪竞争机制的停滞扰动策略,加快算法跳出局部最优并准确找到全局最优解;最后,利用标准测试函数验证MIChOA算法的寻优性能,建立了具有111个障碍物的环境栅格地图开展仿真实验,将MIChOA算法应用于农业机器人路径规划,并与其他4种较为优秀的改进ChOA算法进行比较。结果表明:MIChOA算法在单峰和复杂多峰函数上均具有较高的寻优精度、稳定的收敛性和良好的鲁棒性;MIChOA算法的路径搜索性能优于其他4种改进ChOA算法,其中路径长度缩短了28.01%,寻优时间和迭代次数分别减少了54.58%和85.87%。

挤出式FDM 3D打印喷头的优化设计

针对挤出式FDM 3D打印喷头结构进行优化设计。采用数值模拟方法,建立了喷头有限元分析模型,分析了不同的加热套材料、不同加热棒数量、不同材料腔直径对喷头温度分布的影响规律,确定了优化的结构,并制作挤出式FDM3D打印喷头。用红外热像仪对喷头温度分布进行了测量,喷嘴处实测温度和模拟温度偏差为0.59℃,推杆与材料腔的配合间隙在预测范围之内。在150℃加热条件下采用PCL(聚己内酯)颗粒材料进行挤出测试,出丝过程连续、均匀、推杆上下运动灵活、材料腔内没有材料溢出,推杆及材料腔的配合间隙满足设计要求。