我国农业机器人创新发展研究

农业机器人技术将引领我国农业装备向智能化和信息化方向发展,并带来农业生产方式社会化变革。本文首先分析了全球农业机器人技术及产业发展现状,然后从关键技术、创新布局以及产业规模等方面剖析了现阶段我国农业机器人发展的制约因素;最后,提出了我国农业机器人科技创新的发展建议,构建核心层、紧密层、扩展层互动发展的新格局,引领和培育农业装备未来新产业。

玉米播种与测控技术研究进展

目前,我国玉米播种作业处于机械化水平较高、智能化水平较低的状态,主要表现为"播种机是播种的主体,而人是播种质量监控的主体"。要改变这一模式,必须在播种作业中充分采用智能化技术,最大程度代替人的作用。玉米播种包括排种、投种、着床3个过程,本文围绕这一过程,阐述了玉米播种与测控技术的工作原理、技术特点及发展动态。在分析归纳各项播种技术优缺点的基础上,对比国内外玉米精密播种技术的发展现状、差距,并结合精准农业背景下对玉米播种技术提出的要求,展望了我国玉米播种技术的发展趋势。

甘蔗收获机切段装置设计与试验

针对甘蔗收获机切段装置存在的切段机理理论缺乏、切段损失大、对切段装置要求多样化等现状,对比分析了切段装置前置式、中置式、后置式3种形式的收获流程,并基于对前置切段式结构的理论分析,推导前置切段式切段长度的经验公式,设计了切段装置试验台和切段装置前置式收获机割台。进行了切段过程高速摄影试验,获知蔗段在切段过程中的运动规律、蔗叶与蔗茎的分离形式、断口糖分损失的主要形式及原因,通过田间正交试验确定了影响蔗段合格率因素主次顺序为:交错深度、行驶速度、切段辊转速,当交错深度为4 mm,行驶速度为2 km/h,切段辊转速为300 r/min时,割台蔗茎合格率达到93%。通过统计学分析计算,得出了长度系数为0.7,其长度分布近似符合正态分布规律。

智能农机装备技术创新进展及发展重点研究

农业装备是现代农业科技创新的重点领域。重点分析了“十五”以来农业装备领域国家科技计划项目部署情况,系统分析了“十三五”以来,智能农机装备技术进展及成效,结合“十四五”科技创新与产业发展形势、需求,坚持目标引领,强化成果导向,围绕“关键核心技术自主化、主导装备产品智能化、全程全面农业机械化”,战略谋划、系统开展农业装备科技创新,加强应用基础和战略前沿技术、重大装备及关键核心技术以及全程全面农业机械化、智能化应用集成创新,支撑农业机械化和农机装备产业转型升级,提升现代农业发展水平。

基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法

针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法,在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后,进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的分割交并比分别为89.52%、86.45%、86.16%,能够平稳实现果园道路像素级分割;边缘信息提取与路径识别方法可适应不同视角下的道路掩码形状,得到较为平顺的导航路径;在不同光照和视角条件下,平均像素误差为9.5像素,平均距离误差为0.044 m,已知所在果园道路宽度约为3.1 m,平均距离误差占比为1.4%;果园履带底盘正常行驶速度一般在0~1.4 m/s之间,单幅图像平均处理时间为0.154 s。在当前果园环境和硬件配置下,本研究可为视觉导航任务提供有效参考。

玉米播种机播深和压实度综合控制系统设计与试验

提高玉米播深合格率和一致性,并保持适宜的压实度,可以确保种子和土壤的良好接触,从而促进玉米苗期生长,有利于提高产量。本文对播深和压实度控制过程进行了分析,通过实时调节施加在四连杆仿形机构上的液压力调节下压力,实现播深的间接控制,通过实时调节镇压机构处的弹簧伸长量调节镇压力,从而间接控制压实度。从播深和压实度综合控制角度出发,设计了播深和压实度电液控制系统,主要包括测控系统、液压系统和机械部分等。控制系统的阶跃响应测试结果表明:下压力控制系统的调节时间均值为2.69 s,稳态误差均值为91.5 N,超调量均值为22.95%;镇压力控制系统的调节时间均值为1.44 s,稳态误差均值为30 N,超调量均值为1.83%。田间试验表明,当设定播深为50 mm、目标下压力为3000 N、目标镇压力传感器测量值为400 N、播种机作业速度为6~10 km/h时,电液主动调节方式下的播深合格率均值为91.33%,播深变异系数均值为8.98%,机械调节方式下的播深合格率均值为82.67%,播深变异系数均值为16.73%。基于电液主动调节方式的播种机的试验指标优于基于机械调节方式的指标。

山地果园履带底盘坡地通过性能分析与优化设计

履带底盘作为农机通用底盘的一种优选方案,在山地果园环境中的应用仍然存在较大优化空间。为了进一步提高履带底盘在复杂行驶路况下的地形适应性,结合山地果园的地形地貌特征,开展了履带底盘的坡地通过性能分析,并基于多体动力学分析软件RecurDyn的仿真结果,进行样机优化和试验验证。首先,以果园通用履带底盘为研究对象,通过理论分析探讨影响履带底盘斜坡平地通过性、斜坡越障通过性的关键结构参数,然后搭建RecurDyn虚拟仿真样机,分析关键结构参数对坡地通过性能的影响规律,进而以提高现有底盘坡地通过性能为优化目标,根据仿真分析结果提出了一种重心调节系统,最终进行样机试制与室内土槽试验。试验结果表明,在坡度为10°的试验路面下,优化后样机在偏航45°时最大牵引力均值为1926 N,相比调控前增加了14.03%。优化后样机最大翻越台阶高度为230 mm,相比优化前增加了27.78%。优化后样机最大跨越壕沟宽度为640 mm,相比优化前增加了28%。研究结果可为山地果园履带底盘的坡地行驶性能优化提供参考。

对虾定向输送装置设计与参数优化试验

针对目前对虾预处理的定向环节仍依靠人工操作、缺少对虾定向设备等问题,以去头南美白对虾为研究对象,对虾体的外形结构特征和虾体头尾定向机理进行分析,并结合对虾外形参数设计了对虾定向输送装置。选取中型和大型两种规格的对虾,以对辊间隙、输送推板运动速度和定向辊转速为试验因素,以定向成功率为指标,进行了单因素试验和正交试验,研究了各试验因素对定向效果的影响规律,并优化了试验装置的主要参数。结果表明,试验装置的最优参数组合为:输送推板运动速度40 mm/s、定向辊转速90 r/min、中型虾对应的对辊间隙10 mm、大型虾对应的对辊间隙13 mm,在最优参数组合下中型虾和大型虾的定向成功率分别为97.3%、94.7%。

基于重心自适应调控的山地果园运输车设计与试验

为了进一步提升山地果园运输机械的复杂地形适应性,设计了一种基于重心自适应调控的山地果园运输车。根据山地果园实际环境特点,进行运输车的总体设计并阐述基本工作原理;根据设计要求,分别开展履带底盘、可移动载物台以及控制系统的关键部件设计,并针对斜坡、斜坡台阶和斜坡壕沟3种路况制定整机重心控制策略;基于多体动力学分析软件RecurDyn搭建运输车虚拟仿真样机,验证设计方案和控制策略的合理性和可行性;最后进行样机试制并进行整机性能试验。试验结果表明,在坡面角10°,负载0、50、100、150 kg的情况下,整机重心位置经过调控后,运输车偏航45°时的直线行驶最大牵引力分别为1897.87、2139.48、2328.92、2425.24 N,相比调控前分别增加了21.11%、20.65%、26.40%、26.93%;运输车下坡极限翻倾角分别为45°、43°、42°、40°,相比调控前分别增加了7.14%、13.16%、13.51%、14.29%;运输车横向极限翻倾角分为40°、38°、35°、35°,相比调控前分别增加了8.11%、8.57%、12.90%、20.69%;运输车上坡极限越障高度分别为210、200、200、190 mm,相比调控前分别增加了10.53%、25.00%、33.33%、46.15%;运输车的下坡极限跨壕宽度分别为450、480、510、520 mm,相比调控前分别增加了7.14%、14.29%、21.43%、26.83%。结果表明:在不同负载条件下,本文提出的可移动载物台以及整机重心控制策略能够有效提升运输车的坡地行驶性能,在山地果园实际作业环境具有良好的地形适应性。

水平摘锭式高效采棉头设计与试验

为解决我国棉花高效收获问题,设计了水平摘锭式高效采棉头,针对其关键工作部件槽形凸轮,建立了参数化设计的数学模型,采用Matlab中的GUI模块进行人机交互可视化设计,生成槽形凸轮曲线,导入UG中得到三维模型和工程图纸并加以制造。利用ADAMS虚拟样机仿真软件,分析采棉滚筒线速度与作业速度之比K对摘锭运动轨迹与采摘时间的影响,得出K和作业速度的合理取值范围。利用矢量方程图解法,分析脱棉盘转速与采棉滚筒转速、摘锭转速的匹配关系,得出其取值范围。为验证理论分析和优化高效采棉头的运动参数,搭建采棉头室内综合试验台,选取作业速度、摘锭转速、脱棉盘转速为试验因素,含杂率、撞落棉率、采净率和生产效率为试验指标,采用Box-Benhnken Design中心组合试验设计原理,利用Design-Expert软件对试验结果进行回归分析和响应面分析,得到最佳参数组合为:作业速度6.17 km/h、摘锭转速4272 r/min、脱棉盘转速2109 r/min,最优参数组合下含杂率为8.78%、撞落棉率为1.59%、采净率为97.17%、生产效率为0.467 hm^2/h,并进行3次验证试验,得到平均含杂率为8.81%、撞落棉率为1.66%、采净率为97.21%、生产效率为0.467 hm^2/h,试验结果与理论结果基本相符。

基于CNN的玉米种子内部裂纹图像检测系统

为了高效检测玉米种子内部裂纹,设计基于卷积神经网络(CNN)的检测系统及批量检测方法,采集有裂纹和无裂纹的玉米种子制作数据集,构建AlexNet、VGG11、InceptionV3和ResNet18共4种经典卷积神经网络,同时与传统算法模型SVM和BP神经网络进行对比实验。实验发现,卷积神经网络模型优于这两种传统算法模型,ResNet18模型的综合检测性能最佳,单粒有裂纹种子的识别准确率为95.04%,单粒无裂纹种子的识别准确率为98.06%,平均单粒种子识别时间为4.42 s。基于ResNet18,搭建种子内部裂纹自动识别装置,设计识别软件控制装置,得到玉米种子内部裂纹识别系统。系统实验进行10组批量识别,有裂纹种子的平均识别准确率为94.25%,无裂纹种子的平均识别准确率为97.25%,批量识别中光源的透射无法等效地显现所有种子的内部裂纹、多次加载模型权重导致泛化性不足等因素会影响准确率。

对虾腹背定向系统设计与试验

针对对虾前处理的定向环节依赖人工操作、未实现自动化作业的问题,以南美白对虾为研究对象,提出了一种分流式腹背定向方法。该定向方法基于对虾腹背轮廓曲线斜率差异的特征判断腹背朝向,然后通过分选的方式实现腹部朝前和背部朝前两类对虾的分流,达到腹背定向的目的。理论分析表明,采用双行光电检测的方法可以判断对虾的腹背朝向,通过控制对虾的输送间隙可以分选对虾,最终实现对虾的腹背分流定向。根据腹背定向方法,设计了对虾腹背定向系统,完成了系统的硬件搭建与软件开发。系统硬件主要由光电对射传感器、输入输出模块、计算机和分流机构组成。试验结果表明,针对大型规格和中型规格对虾,定向系统的平均检测正确率分别为96.9%和98.8%,定向系统的平均定向成功率分别为95.4%和97.5%。

种腔自净型气吸式玉米小区精量排种器设计与试验

为满足玉米育种试验的播种需要,设计了一种种腔自净型气吸式精量排种器,该排种器的充种腔与清种腔相互独立,排种与清种过程互不干扰,自净率达100%。通过考察育种试验用种子的形状,并结合育种试验的特点,确定了排种器关键结构参数。对种子吸附的过程进行动力学分析,并利用EDEM软件仿真验证了种量较少时搅种盘的种群扰动作用。利用Fluent软件模拟验证了当剩余种子不超过10粒、清种时间不超过1s的情况下,清种真空度大于3kPa时,可保证剩余种子全部清出。对育种试验用种子进行分级处理,在真空度3~4kPa范围内进行单因素试验,结果表明,清种阶段已吸附在吸孔上的任一规格种子均能正常播种。排种器台架试验结果显示,播种机作业速度小于3.6km/h,真空度6~8kPa,刮种板工作面距离吸孔中心2~4mm范围内时,排种器的漏播率小于1%,重播率小于4%,合格指数大于95%,各项指标符合国家标准要求,能实现有效排种,同时保证清种率达到100%。排种器田间试验证明,出苗效果符合育种试验的播种要求。

Optimized design and performance evaluation of an electric cup-chain potato metering device

The cup-chain metering device is commonly used in potato planters despite its problems of missing-seeding,double-seeding and ground wheel sliding.A mechanical-electrical design was developed for planters to resolve these problems.A regression experiment was conducted with three factors(chain speed,chain tightening distance and cup tilting)and two indicators(missing-seeding rate and double-seeding rate).Based on the results of regression experiment,a numerical regression model was built and a multi-objective optimization method was used to get an optimal solution.Subsequently,the optimized device was tested in the field.The device design presents a tilting seed cup with a guard plate and an electric control system.The laboratory test showed that the missing-seeding rate increased with the chain speed.It initially decreases and then increases with the chain tightening distance and cup tilting angle.The double-seeding rate declines with chain speed.It increases initially and declines afterward with the chain tightening distance.The optimization resulted in a missing-seeding rate of 4.39%and a double-seeding rate of 8.78%under the parameters of 0.32 m/s seeding speed,0.94×10-3 m tightening distance,and 12.5°cup tilting angle.The field test demonstrated that electric control instead of ground wheel-driven chain enables fast seeding and precise intra-row seeding distance.