新农科背景下多视角融合式实践教学改革探索--以贵州大学农业机械化及其自动化专业为例

针对当前农机专业实践教学理念落后、内容条块分割、形式单一、时空受限、理论及方法研究不足等问题,基于新农科背景下农机人才培养的目标要求,从农机学科及工程实践教学特点出发,探索新农科背景下农机专业实践教学改革的新思路、新模式。构建新农科背景下多视角融合实践教学模式的基本框架,阐述多课程融合、虚实融合与线上线下融合、课内课外融合的实践教学实施方法。并将这种多视角融合式实践教学方法应用于拖拉机拆装实习、农业机械综合创新设计教学中取得良好的教学效果,拓宽人才培养的渠道,提升人才培养的质量。

黏土与松土部件互作的离散元仿真标定与试验

为了提高白萝卜收获机关键部件松土铲的离散元仿真结果与实际情况的吻合度,利用台架实验和EDEM软件仿真相结合的方式,对黏壤土与松土铲之间接触的离散元仿真参数进行标定。以堆积角和滚动距离作为响应值,通过四因素三水平正交组合试验,分别建立土壤与土壤、土壤与触土材料之间的回归模型,并对回归模型进行分析,得到土壤含水率为(21±0.1)%时模型参数的解最优,分别为:土壤与土壤之间JKR为8.884J/m2,恢复系数为0.275,静摩擦因数为0.504,滚动摩擦因数为0.038;土壤与接触材料之间的仿真参数JKR为6.975J/m2,恢复系数为0.428;静摩擦因数为0.054;滚动摩擦因数为0.054。为了验证离散元仿真模型参数最优解与实际情况的吻合度,开展了基于最优参数下的台架实验与仿真试验,结果表明:台架实验松土铲的黏土量与仿真的相对误差为5.70%,仿真结果与台架试验基本一致,验证了离散元仿真参数模型的可靠性。

茶叶揉捻压力检测装置设计与试验

茶叶揉捻压力是影响茶叶揉捻品质的重要因素,对茶叶揉捻压力开展实时检测,是实现茶叶自动化加工的关键。在分析揉捻加压相关部件的受力情况与揉捻作用区域的分布基础上,运用SW-DAMS耦合仿真方法分析不同揉捻压力检测方法对应的感知传感器接触力学特性与作用力变化情况,对比优化出揉捻压力最佳检测点位于揉盖上端。确定压力传感器结构及量程,设计揉捻压力检测装置,完成压力校准及检测试验。结果表明:揉捻标准转速为45 r/min时,选用的环形压力感知传感器内部直径为32 mm、高度为20 mm,连接法兰高度为40 mm,压力输出精度达到0.1%,无超调现象;样机的生产率为65 kg/h,碎茶率为1%,动态压力数值随揉捻过程在3~35 N之间实时变化,能够满足自动化茶叶生产线对揉捻压力的检测要求。

基于堆积试验的针形茶叶离散元仿真参数标定

针对针形茶叶在理条机加工过程中离散元仿真缺少准确的模型参数,导致茶叶理条机离散元仿真过程中易出现失真问题,以单芽茶叶颗粒为研究对象,基于切片技术的近似法建立颗粒模型,采用离散元仿真与漏斗注入法堆积试验相结合的方法,对其仿真参数进行标定。以茶叶颗粒的休止角为响应值,设计Plackett-Burman试验得到对茶叶颗粒休止角有显著性影响的参数:茶叶颗粒间碰撞恢复系数、茶叶颗粒间静摩擦系数和茶叶颗粒间滚动摩擦系数;以仿真试验休止角和实际堆积试验休止角之间的相对误差为目标,进行最陡爬坡试验确定显著性参数的最优值范围,并通过Box-Behnken试验建立茶叶颗粒休止角与显著性参数之间的二次多项式方程,利用Design-Expert软件优化模块得出显著性参数最优值:茶叶颗粒间碰撞恢复系数0.28、茶叶颗粒间静摩擦系数0.15、茶叶颗粒间滚动摩擦系数0.10;并对标定的结果进行离散元仿真验证,结果表明:仿真得到的茶叶颗粒休止角均值为19.52°,与实际茶叶颗粒休止角20.23°相比,相对误差为3.51%,说明此参数标定结果合理有效。为茶叶理条机的优化设计及茶叶加工数值模拟过程提供一定的理论参考。

白萝卜种子颗粒接触参数标定

针对白萝卜种子颗粒本征参数、颗粒与种植机械装备间接触参数缺乏等问题,以白萝卜种子颗粒为研究对象,利用三维扫描逆向建模技术与EDEM软件建立白萝卜种子颗粒离散元模型,通过物理试验与虚拟仿真试验对仿真参数进行标定。采用碰撞弹跳试验、斜面滑移试验和斜面滚动试验确定白萝卜种子颗粒与ABS塑料、不锈钢板、有机玻璃和铝合金4种不同材料之间的碰撞恢复系数、静摩擦系数和滚动摩擦系数,碰撞恢复系数分别为0.48、0.62、0.51、0.44,静摩擦系数分别为0.50、0.42、0.45、0.48,滚动摩擦系数分别为0.014、0.025、0.007、0.006;通过响应曲面和Design-Expert软件的优化模块对多元二次方程进行多目标优化,获得白萝卜种子间离散元模型接触参数较优组合:碰撞恢复系数0.19、静摩擦系数0.54、滚动摩擦系数0.02。采用圆筒提升法进行白萝卜种子颗粒物理休止角堆积试验,利用MATLAB对堆积图像处理获得物理堆积试验白萝卜种子颗粒与ABS塑料、不锈钢板、有机玻璃和铝合金的休止角分别为33.48°、32.72°、33.81°、29.88°,仿真试验与物理试验得到的休止角误差分别为1.4%、3.2%、2.6%和2.8%。研究结果表明,白萝卜种子颗粒建模和标定所得的离散元仿真参数具有准确可靠性,可为白萝卜种子颗粒离散元仿真研究提供理论参考。

气吸式白萝卜滚轮排种器设计与试验

针对现有白萝卜播种大多以人工点播为主、播种效率低、播种精度差等问题,设计了一款针对白萝卜的气吸式滚轮精量排种器。通过结合白萝卜种子特性和农艺种植进行理论分析和计算,确定了排种盘结构及参数。自行搭建白萝卜排种性能试验台对排种器进行播种性能试验,并对排种器排种性能影响较大的排种盘转速、负气压室气压值进行优化。以单粒合格指数、漏播指数、重播指数为评价指标,以排种盘转速、负气压室气压值为因素进行了二因素三水平二次回归正交试验,对正交试验结果建立了回归模型,并对模型进行寻优,结果表明:排种盘转速为30.540r/min、气室真空度为6.58kPa时,播种机工作性能最好。根据实际工作情况,选择负气压室气压6.50kPa、排种器转速30r/min得到平均单粒合格指数为94.10%、漏播指数为1.75%、重播指数为0.78%,结果满足白萝卜精量播种要求。

基于改进YOLOv5s的自然环境下茶叶病害识别方法

针对现有目标检测模型对自然环境下茶叶病害识别易受复杂背景干扰、早期病斑难以检测等问题,该研究提出了YOLOv5-CBM茶叶病害识别模型。YOLOv5-CBM以YOLOv5s模型为基础,在主干特征提取阶段,将一个带有Transformer的C3模块和一个CA(coordinate attention)注意力机制融入特征提取网络中,实现对病害特征的提取。其次,利用加权双向特征金字塔(BiFPN)作为网络的Neck,通过自适应调节每个尺度特征的权重,使网络在获得不同尺寸特征时更好地将其融合,提高识别的准确率。最后,在检测端新增一个小目标检测头,解决了茶叶病害初期病斑较小容易出现漏检的问题。在包含有3种常见茶叶病害的数据集上进行试验,结果表明,YOLOv5-CBM对自然环境下的初期病斑检测效果有明显提高,与原始YOLOv5s模型相比,对早期茶饼病和早期茶轮斑病识别的平均精度分别提高了1.9和0.9个百分点,对不同病害检测的平均精度均值达到了97.3%,检测速度为8 ms/幅,均优于其他目标检测算法。该模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性,可为茶叶病害的智能诊断提供参考。

水果采摘机器人视觉系统与机械手研究进展

水果采摘机器人对实现水果装备自动化智能化具有重要意义。对近年国内外水果采摘机器人领域关键技术研究工作进行总结,根据水果采摘机器人的重要组成结构与关键技术,对水果采摘机器人视觉系统的关键技术:传统基于水果特征的图像分割方法如阈值法、边缘检测法、基于颜色特征的聚类算法与基于区域的图像分割算法,基于深度学习的目标识别算法以及目标果实的定位等进行分析和对比;总结了水果采摘机器人机械臂与末端执行器的技术发展现状,指出水果采摘机器人存在的问题;对未来水果采摘机器人的发展趋势及方向进行了展望,可为水果采摘机器人相关研究提供参考。

蔬菜采摘机器人及其关键技术研究进展

蔬菜采摘机器人对蔬菜生产机械化、自动化、智能化具有重要意义。对国内外蔬菜采摘机器人研究现状、关键技术进行总结、分析,包括优化末端执行器提升采摘效率,优化图像处理算法和深度学习模型提高识别精度。并对蔬菜采摘机器人的夹持式、吸持式和仿生式三类末端执行器的特点及适合场景进行分析。分析蔬菜采摘机器人视觉系统的组成结构,对比三种识别方法:传统的图像处理方法基于颜色、纹理特征等;机器学习方法如K-means聚类算法和支持向量机SVM算法等;深度学习方法如YOLO、Faster RCNN和SSD网络等。根据不同蔬菜的生长环境及自身特性,归纳出适应的识别方法,并对比识别效果。最后,指出蔬菜采摘机器人在作业对象、作业环境、自身硬件、生产成本方面存在的问题;并在蔬菜种植模式、软件系统、硬件系统以及利用区域特性方面作出展望。

基于残差网络的自然环境下蝴蝶种类识别

【目的】蝴蝶属鳞翅目(Lepidoptera)昆虫,其对生存环境敏感,能够作为区域生态环境的指示物种,自然环境下蝴蝶种类自动识别对生态系统稳定有重要意义。现有研究中蝴蝶种类和数量较少,且多以标本图像作为识别对象,鉴于此,本研究构建了自然环境下蝴蝶图像数据集,提出一种以残差网络为基础的蝴蝶种类识别模型LDResNet。【方法】首先,引入可变形卷积,增强网络对不同形状蝴蝶图像的特征提取能力,获得更细粒度的特征;其次,在可变形卷积后嵌入注意力机制,增大蝴蝶特征权重,降低冗余信息干扰;最后,利用改进的深度可分离卷积降低模型参数量。【结果】在自建数据集上实验,LDResNet模型取得了87.61%的平均识别准确率,较原始模型提升了3.14%,模型参数量仅为1.04 MB。【结论】LDResNet模型相较其他模型,在平均识别准确率和参数量方面均有明显优势,本研究模型可为自然环境下的蝴蝶种类自动识别提供技术支持。

成熟期白萝卜缨的拉伸力学特性试验研究

为了给白萝卜收获机的设计提供必要的数据支撑,对白萝卜缨的物理力学特性进行试验研究。为此,测量白萝卜的茎秆长度、根部长度、茎秆根数、含水率等物理几何特征,研究了白萝卜茎秆直径、含水率、加载速度3个因素分别对于白萝卜茎秆拉伸力的影响;利用Design Expert软件建立了3个因素与白萝卜茎秆直径拉伸特性之间的影响回归模型,分析双因素交互作用对于茎杆拉伸力的影响。结果表明:茎秆直径对于白萝卜茎秆拉伸力影响显著,含水率和加载速度对其影响不显著;得到的回归模型与试验结果拟合程度较好,可用于预测白萝卜茎秆拉伸力的变化情况。试验研究为白萝卜收获机关键部件的设计和研发提供了数据和理论依据支持。

贵州省蔬菜机械化发展现状与策略

发展机械化对蔬菜规模化、标准化生产起着至关重要的作用。通过总结贵州省当前蔬菜机械化水平现状,指出当前限制机械化发展的因素:山地丘陵导致大型蔬菜机械难以发展、蔬菜机械与农融合程度低、统一标准化难等。针对现存问题提出改善农村基础建设,推动农业农机合作社扩大种植规模、规范种植标准、突破优势品种蔬菜种植关键环节机械、推动蔬菜机械装备高质量发展、加强农机专业人才培养、健全蔬菜机械服务配套条件、加大政策扶助力度和促进优秀成果转换等建议,为贵州省蔬菜机械未来的发展方向提供参考。

建筑声学用橡胶球恢复系数的测量方法研究

橡胶球是一种用于建筑声学测量活动的空心球体,用于模拟人类活动时产生的声音和振动。恢复系数是衡量橡胶球计量特性的重要指标之一。为简易、快速、准确地测量恢复系数,介绍了关于橡胶球恢复系数的测量方法及其系统构建。测量系统由多通道信号分析仪、加速度传感器、PC电脑及软件、测试工装组成。通过实时采集橡胶球的时域信号,并进行处理计算,得出测量值。考虑使用环境对测量带来的误差,给出了两种恢复系数的测量方法作为参考对比(基于初始高度和任意高度下落)。实验结果表明:在3个不同预设高度下(0.8 m,1 m,1.2 m),两种方法得到的恢复系数均在实际目标允许误差(0.8±0.1)范围内,证明了两种方法的可行性。提出的两种橡胶球恢复系数测量方法具有结构简单、测量精准和高效的特点,特别是利用弹跳碰撞时间差计算橡胶球恢复系数的方法简便易行,具有良好的工程实用性。

白萝卜覆膜精量播种机设计与试验

针对贵州山区覆膜种植条件下白萝卜种子播种过程中的无机械化问题,结合白萝卜种植农艺要求设计了一种电驱动膜上机械式精密播种机,主要用于起垄覆膜后进行膜上自走式白萝卜播种作业。同时,分析和确定了其整机及关键部件的主要结构参数,并采用静态试验和田间播种试验检验了播种机播种性能。试验结果表明:播种合格指数为91.5%,漏播指数为5.4%,重播指数为7.0%,覆膜播种深度合格指数为90.5%,各项性能指标均符合播种机国家标准,作业质量满足白萝卜种植农艺要求。

改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实

为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROIalign)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较FasterRCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。

钱营孜煤矿地表沉陷的D-InSAR监测

以安徽恒源煤电(皖北)的钱营孜煤矿为试验区,利用两景L波段的ALOS PALSAR影像,采用"两轨法"差分干涉技术获取了该矿区在2010年1月13日到2月28日间的地面沉陷信息,并与同一时期该矿区地面监测站所获取的沉降变形数据进行了比较。结果表明,与地面站水准测量的结果一致,说明使用该技术能很好地完成监测平原地带的煤矿区地面沉陷的任务。

农业机械视觉导航技术研究进展

从单目视觉导航和双目视觉导航两方面进行阐述,总结了视觉导航关键步骤图像预处理与导航路径现有提取方法面临的挑战。概括了国内外改进方法,国内研究聚焦于提高导航线拟合算法的实时性和稳定性,国外则更关注增强图像预处理对作物特征提取的效果。针对农业机械视觉导航面临田端换行和实时性挑战,提出了2种相应解决思路。最后,阐明了农业机械视觉导航技术将朝着多传感器信息融合导航和自主避障等方面发展。

柴胡口服液中总黄酮含量测定

目的测定柴胡口服液中总黄酮的含量。方法采用分光光度法，以芦丁为对照品测定柴胡口服液中总黄酮的含量。结果在4～32μg·ml^-1的范围内，样品浓度与吸光度有良好的线性关系，线性回归方程为A=0．01155C＋0．00539（r=0．99972）。加标回收率为102．0％（n=5，RSD=1．35％），柴胡口服液总黄酮平均含量为0．339mg·ml^-1。结论本方法简便、快速、准确、灵敏。可作为柴胡口服液中总黄酮的含量测定的方法。

基于D-InSAR技术的淮南矿区地面沉陷监测

针对常规的通过大地水准测量、GPS测量监测矿区地面沉陷的技术存在监测周期长、成本高、无法全面监测等缺陷,提出了一种基于D-InSAR技术的矿区地面沉陷监测方法。以淮南矿区为试验区,采用两轨法D-InSAR技术,利用该地区2个时相的ALOS PALSAR数据获取了淮南矿区试验时间段内的地面形变图,分析了淮南矿区各矿的地面沉陷信息。结果表明,煤矿开采区存在5~25 cm不同程度的沉陷,与实际情况相符,因此,基于D-InSAR技术的监测方法可以作为一种获取矿区大范围的地表沉陷信息的有效方法。

茶叶介电特性的研究

采用TH2816B型LCR数字测试仪对茶叶的介电特性进行了研究,结果表明:在10～200 kHz频率范围内,茶叶的相对介电常数随频率增加而减小,介电损耗因数随着频率的增大先减小而后略有增加;在200kHz时,当茶叶的温度为20～60℃和含水率为5.3%,7.6%,10.2%,13.8%,16.0%,20.0%,25.0%且逐渐增加时,相对介电常数和介质损耗因数均呈增大的趋势。