核桃振动采收研究现状与发展趋势

核桃作为一种高附加值的经济作物,具有广泛的市场需求和良好的经济效益。随着我国核桃种植面积的不断扩大和农业机械化的发展,核桃采收存在的采收率低下、采净率不高的问题日渐凸显,研制适合我国不同种植模式需求的核桃高效采收装备对于促进核桃生产规模化、推进农业科技创新具有重要意义。针对国内外核桃采收技术与装备的发展,综述了对于立地条件复杂的山核桃、小行距矮化密植种植模式下的核桃以及标准果园种植模式下的核桃适用的机械采收设备的研究现状,从树枝振动、树干振动和树冠振动3个角度对其振动机理进行了分析论证,并就国内外振动采收的激振夹持方式与激振参数进行了分析。分析了当前振动采收技术在实际应用过程中存在的主要问题,并指出了结构复杂、工作参数难确定、智能化程度不高是制约我国核桃采收机械发展的因素。提出了未来核桃振动采收智能化、多样化的发展趋势,通过在激振机理、能量传递、精准定位、柔性作业等方面开展深入研究,可为振动采收技术与装备的发展提供一种新思路。

叶片风振响应空间运动姿态及雾滴沉积效果分析

风送喷雾技术可有效提升雾滴向冠层内部的输送能力,增强雾滴在树冠各处的覆盖均匀性,但气流对单一叶片的动态响应及雾滴沉积的细观作用效果还不清楚。该研究通过风洞内的稳定气流对单一梨树叶片进行风振响应试验,追踪叶片表面代表叶片形态的4个特征点,构建模拟叶片的三维空间运动模型,分析研究特征点的空间运动轨迹及叶面雾滴沉积效果。研究结果表明:低于临界风振响应速度,叶片基本稳定于一定抬升角位置,大于等于临界风振响应速度,叶片的稳定状态才会破坏,出现大幅度的摆动与翻转的复合运动响应,且运动响应具有周期性特征。对应5、7和9 m/s风速下,在一个周期内叶尖的空间运动总行程分别为180.61、1140.77、766.33 mm,叶片总扭转角分别为290.7°、896.8°、716.2°。雾滴沉积试验中,风速低于5m/s,雾滴主要沉积于面向气流方向的叶面,随着气流速度增大,正面雾滴沉积覆盖率由43.2%逐渐减小为10.3%;大于等于风速5m/s时,叶片正反两表面均有雾滴沉积,但雾滴主要沉积亲水性较好的叶片反面上。提出了应用叶片的空间运动瞬时位置的实际坐标构建模拟叶片位姿,可清晰体现叶片的空间位姿及运动过程。研究结果可进一步揭示风送喷雾过程中载雾气流与动态叶片的沉积作用机理。

白纹肉与木质肉品质安全无损检测研究进展

随着我国居民生活水平日益提升,消费者对食品品质及食品安全问题日渐关注。鸡肉味美价廉,肉质鲜美,深受消费者喜爱。为了满足消费者的鸡肉供应需求,禽肉业一味追求快速出栏率,导致鸡肉已出现一系列肌肉缺陷问题,发生率最高的白纹肉(white striping,WS)和木质肉(woody/wooden breast,WB)目前对禽肉业及消费者影响最为严重。常用的判别白纹肉、木质肉的方法是对其进行视觉观察和感官触碰,这种方法存在着主观、效率低和繁琐等缺点,而化学实验法会对鸡肉样本带来污染,显然不适用于后续的快速、在线检测及分选。近年来,无损检测技术发展迅速,其凭借快速、准确和安全等特点已广泛应用于食品品质安全领域。该文综述了近年来国内外关于近红外光谱、机器视觉以及高光谱成像等无损检测技术在白纹肉、木质肉检测中的最新研究进展,对各项技术现阶段存在的问题及未来的发展前景进行了总结和展望,以期为我国肉类食品品质安全检测提供参考和借鉴。

苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展趋势

目前国内苹果基本采用人工采摘方式,随着劳动力资源短缺以及机械自动化技术的迅速发展,利用机器人采摘替代人工作业成为必然趋势,开发苹果采摘机器人用于果园收获作业具有重要意义。由于苹果采摘作业环境复杂,严重制约了采摘自动化的发展。目标识别、定位与果实分离是苹果采摘机器人的关键技术,其性能决定了苹果采摘的效率及质量。该文概述了具有市场化前景的苹果采摘机器人发展和应用现状,综述了在复杂自然环境光照变化、枝叶遮挡、果实重叠、夜间环境下以及同色系苹果的识别方法,介绍了多种场景并存的复杂环境下基于深度学习的苹果识别算法,遮挡、重叠及振荡果实的定位方法,并对采用末端执行器实现果实与果树的分离方法进行了分析。针对现阶段苹果采摘机器人采摘速度低、成功率低、果实损伤、成本高等问题,指出今后苹果采摘机器人商业化发展亟需在农机农艺结合、优化识别算法、多传感器融合、多臂合作、人机协作、扩展设备通用性、融合5G与物联网技术等方面开拓创新。

国内外林业有害生物防治靶标识别技术的研究与展望

作为陆地森林生态系统骨架的树木长期遭受有害生物胁迫,危害林木正常生长,甚至造成林木死亡,对林业可持续发展带来严重威胁,为了实现对林业有害生物靶标及灾害区域的快速、准确检测和监测,需要识别获取林业有害生物防治靶标对象的特征。本研究首先重点围绕生物胁迫之植物病害、植物虫害、鼠(兔)危害、有害植物等直接靶标及其危害的间接靶标的主要特征分析,综述国内外采用不同途径检测和识别林业有害生物防治靶标的技术和装备研究概况。然后建议组织跨学科力量,探索研究基于植物胁迫预警靶标识别、传感网络协同防御控制的林业有害生物防治靶标识别技术及综合防治智能化系统。展望林业有害生物防治靶标识别被动传感技术和主动传感技术的未来发展,提出根据植物在生物胁迫下的物理化学特征表现开展机器视觉、气敏、力敏、热敏、声敏等防治靶标的被动传感技术研究,利用激光雷达扫描、光声效应主动引诱以及电子昆虫和气味主动引诱等主动传感技术,以解决被动传感难以识别特定有害生物靶标的问题,以及研发设计生物、磁敏、湿敏、热敏等新型传感器和研究超声波、LiDAR、辐射、卫星图像等多传感器融合技术,提高林业有害生物靶标的识别精度。最后围绕植物根系、野生哺乳动物、土栖白蚁、有害植物等特定靶标提出相应的靶标感知识别技术研究建议。

基于多模态图像的自然环境下油茶果识别

针对自然条件下油茶果生长条件复杂,存在大量遮挡、重叠的问题,提出了一种基于RGB-D(red green blue-depth)多模态图像的双主干网络模型YOLO-DBM(YOLO-dual backbone model),用来进行油茶果的识别定位。首先,在YOLOv5s模型主干网络CSP-Darknet53的基础上设计了一种轻量化的特征提取网络。其次,使用两个轻量化的特征提取网络分别提取彩色和深度特征,接着使用基于注意力机制的特征融合模块将彩色特征与深度特征进行分级融合,再将融合后的特征层送入特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN),最后进行预测。试验结果表明,使用RGB-D图像的YOLO-DBM模型在测试集上的精确率P、召回率R和平均精度AP分别为94.8%、94.6%和98.4%,单幅图像平均检测耗时0.016 s。对比YOLOv3、YOLOv5s和YOLO-IR(YOLO-InceptionRes)模型,平均精度AP分别提升2.9、0.1和0.3个百分点,而模型大小仅为6.21MB,只有YOLOv5s大小的46%。另外,使用注意力融合机制的YOLO-DBM模型与只使用拼接融合的YOLO-DBM相比,精确率P、召回率R和平均精度AP分别提高了0.2、1.6和0.1个百分点,进一步验证该研究所提方法的可靠性与有效性,研究结果可为油茶果自动采收机的研制提供参考。

基于迁移学习与YOLOv8n的田间油茶果分类识别

为降低视觉引导式油茶果采摘机器人采摘被遮挡油茶果时造成的果树和抓取装置损伤,该研究提出了一种基于迁移学习和YOLOv8n算法的油茶果分类识别方法,将油茶果分成无遮挡和遮挡两类。首先,采用COCO128目标检测数据集作为源域,苹果数据集为辅助域的迁移学习方法训练模型。其次,将学习方法、训练数据量、学习率和训练轮数这4种因素组合,共进行了52组YOLOv8n检测性能的消融试验。最后,将YOLOv8n模型与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型进行比较。试验结果表明,随机权重初始化方式受训练数据量和学习率影响较大,学习率为0.01时模型检测效果最好;而迁移学习方法仅用随机权重初始化1/2的数据量即可达到与其相当的平均精度均值;迁移学习方式下,YOLOv8n模型的平均精度均值最高达到92.7%,比随机权重初始化方式提升1.4个百分点。与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型相比,YOLOv8n模型的平均精度均值分别提高24.0、1.7和0.4个百分点,研究结果可为YOLOv8n模型训练参数优化和油茶果分类识别提供参考。

油茶果自然霉变程度的可见/近红外与中短波近红外光谱检测

分析利用可见/近红外光谱(400~1000 nm)与中短波近红外光谱(900~1700 nm)对不同自然霉变程度油茶果检测判别的可行性,实验同时采集不同霉变程度油茶果赤道阴面、阳面和接合面三点的两波段光谱,样品平均光谱的主成分分析(principal component analysis,PCA)发现不同霉变程度样品同组内具有一定聚类效果且PC1和PC2对于判别不同组间样品有效,全光谱偏最小二乘判别分析模型结果显示原始光谱已具有足够信息,建立的模型性能比预处理后全光谱更优。进一步进行特征波长选取,发现相比于PC载荷,连续投影法在两光谱范围选取波长建立的简化模型均为最优,预测集判别准确率与Kappa系数均为84.4%与0.7667。结合预测集混淆矩阵发现,两光谱范围最优简化模型预测不同霉变组样品特异度相当,均在0.84以上,但900~1700 nm中短波近红外光谱对于中等霉变程度的判别灵敏度(0.72)略高。本研究表明近红外光谱技术可用于油茶果的自然霉变程度检测,可见/近红外与中短波近红外光谱能力相当,考虑到仪器成本问题,可见/近红外光谱具有更好的实时检测应用前景。

舰用防疫消杀机的研制

目的研制能够较好地满足舰船防疫消杀作业需求的喷雾机。方法采用气力雾化原理,设计了包括电源、送风单元、供液单元、雾化单元和控制单元的舰用防疫消杀机,其中,电源通过舱室220 V的船用插座供电,送风单元由串激电机叶轮旋转产生雾化气流;供液单元利用气流虹吸作用供液;雾化单元利用喷头风道调整风向并提升风速,起到提高药液雾化效果的作用;控制单元用于控制电源、定时器、喷头旋转、流量调节等。结果样机喷雾性能试验结果表明,该舰用防疫消杀机空间处理效率不小于225 m^(3)/min、表面处理效率不小于17 m^(2)/min,气雾、弥雾状态下Dv50雾滴粒径能分别达到29μm和69μm。结论采用本研究方案设计的舰用防疫消杀机,能够实现雾化雾滴粒径5~100μm连续可调,一台机器同时具备空间气雾喷洒(粒径不大于50μm)和表面滞留喷洒(粒径50~100μm)2种功能,解决了舰艇防疫器材小型化、多功能的需求难题。

新形势下中国林业外来入侵虫害防控技术思考与创新

林业外来入侵虫害防治是我国林木保护的一项重要任务.针对大规模林场,传统装备存在效率低、环境影响大等问题.结合精准施药技术、烟雾载药装备与技术在平原林场、山地林场作业,实现精准、高效、低量化防治的应用进行思路与阐述,为绿色治理、减药控害的外来入侵虫害防治方案提供借鉴和参考.

多模式CT在脑出血诊疗中的应用价值

目的:探讨多模式CT在脑出血诊疗中的应用价值。方法:选择2021年12月—2022年12月收治的脑出血患者70例,按照随机数表法分为对照组和观察组,每组35例。所有患者均经手术治疗且术后病理证实满足脑出血标准。对照组术前采用常规CT诊疗,观察组采用多模式CT诊疗。比较两组诊断结果及对术后评估的作用。结果:两组脑出血不同部位的诊断符合率比较,差异无统计学意义(P>0.05),但总符合率观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组术后美国国立卫生研究所脑卒中评分(NIHSS)和并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:多模式CT检查可提高不同脑出血部位、不同血肿体积诊断效果,从而为手术治疗提供更多可靠的依据,确保手术更安全有效,同时更好地改善患者的神经功能缺损症状。

基于YOLOv7的摄像机检测追踪系统设计与应用

人工智能技术的发展为广播电视行业注入了新的活力,为广播电视事业的发展带来了新的机遇。在演播现场,通过摄像机检测追踪系统,可检测摄像机的位置并进行识别跟踪,从而提升制播系统的工作效率。采用YOLOv7模型对摄像机进行检测,首先采集各种型号摄像机以及视频数据,使用LabelImg软件标注数据,通过Mosaic数据增强技术对数据集进行处理;其次进行检测模型训练,在测试集上评估该模型的精确率和召回率等指标。最后,实验结果验证了该设计可以实现对演播现场摄像机的检测追踪。

轻质组合桥面板采用增强混凝土材料提升力学性能研究

钢桥面板的刚度不足常常会导致其产生疲劳破坏和铺装层开裂破坏,从而严重影响结构和行车安全。为了增强钢桥面板的刚度和减少水泥用量,采用碱激发超高性能混凝土作为加铺层,研究了保护层厚度和配筋率等参数对组合板的破坏模式、抗弯性能、抗剪性能和抗疲劳性能影响规律。结果表明:正弯矩和负弯矩作用下组合桥面板分别呈现挤压破坏和弯曲破坏模式,保护层厚度主要影响组合板的开裂荷载,配筋率主要影响组合板的极限承载力,工程上可适当减小保护层厚度和增加配筋率以提升组合板的承载能力和抗疲劳性能,增加栓钉的直径能显著提升组合板的抗剪性能和抗疲劳性能。

植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望

近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息,定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状,是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径,能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展,从室内、田间不同的使用环境出发,根据不同搭载方式,总结分析了各表型平台的功能和特点。最后,分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题,提出了以下建议与展望:开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统;将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中;开发针对林木的表型信息采集平台;对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘;采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据;构建表型数据统一开放的标准,进行学科交叉的深度合作。

面向林业病虫害防治的生物农药喷施系统

【目的】面向林业病虫害防治,设计开发针对生物农药的专用雾化喷头和喷施技术,为确定专门喷施生物农药的风送转盘式离心雾化机构提供理论支持,为预测不同测试范围、操作技术参数和转盘喷头结构下的雾滴粒径尺寸提供科学依据。【方法】设计制造风送转盘式生物农药喷头,构建雾滴粒径性能测试系统,雾滴在植物中的穿透性测试系统以及生物农药活性测试系统,通过改变离心雾化转盘喷头的结构参数(转盘外径、斜角、齿数)以及操作技术参数(流量、转速、风送机构风速)进行雾滴粒径、生物农药活性试验。【结果】1)转盘齿数和转盘斜角对雾滴粒径的影响不显著,而转盘外径、输药流量、转速和喷雾距离与雾滴粒径相关,雾滴粒径随着输药流量增大、转盘外径减小、转速降低和喷雾距离增加而变大。2)构建以输药流量、转盘外径、转速、喷雾距离等参数为自变量,以转盘喷头雾化后的雾滴体积中径为应变量的回归模型,经检验,回归模型调整R^2为0.917,具有显著统计意义。3)通过放置在目标树木不同冠层的水敏纸分析雾滴覆盖率,转盘喷头与风送机构结合,使雾化后的雾滴借助风力的吹送作用,能够更好地穿过树木冠层,迎着喷施方向前层植物上的雾滴覆盖率明显高于中层和后层,且随着风速升高,各层的雾滴覆盖率显著增大。4)以白僵菌作为喷雾介质,测试孢子萌发率来衡量生物农药喷施后的活性损伤情况。转盘喷头的雾滴粒径与转盘齿数和斜角的相关性极弱,而与转盘外径、输药流量、转速和喷雾距离密切相关,影响生物农药活性的转盘喷头结构参数和操作技术参数因素次序为:风速>转盘外径>转速>输药流量>转盘斜角>转盘齿数。【结论】转盘喷头在风送机构的吹送作用下,可提高喷雾覆盖率,增强防治效果。综合雾化性能和防治性能数据,转盘外径0.1 m、输药流量20 L·h^(-1)、转速314 rad·s^(-1)、风送机构风速5 m·s^(-1)为面向林业病虫害防治生物农药喷施系统的最佳参数设置。

脉冲式烟雾水雾机工作频率影响因素研究

脉冲式烟雾水雾机以脉冲发动机为动力,可施放烟雾或水雾,从而满足植物不同生长时期的施药要求。脉冲式烟雾水雾机工作频率取决于其声学结构条件、加热条件以及药液烟化或雾化时反馈作用共同耦合时的振荡频率。如不满足任一条件或反馈扰动过大,则无法形成振荡系统,或使原有的系统停止振荡,从而导致发动机熄火。通过改变脉冲发动机油门开度、药液类型(用0^#柴油和清水代替热雾剂农药和水雾剂农药)以及进入喷管内的药液流量,对脉冲式烟雾水雾机进行了工作频率的影响因素研究。结果表明,不喷药状态时,实际工作频率高于理论工作频率,平均相对误差为26.6%;喷药状态时,热雾剂或水雾剂农药进入喷管内热力烟化或雾化后,均会引起实际工作频率的下降,水雾剂农药雾化后工作频率的下降幅度大于热雾剂烟化后的频率下降幅度,水雾剂农药热力雾化比热雾剂热力烟化对原有脉动燃烧振荡系统的扰动大。据此重新构建了脉冲式烟雾水雾机喷烟雾或喷水雾工作频率的数学模型。喷烟雾和喷水雾状态下,工作频率与药液流量之间均呈负比例线性关系,其比例系数分别为-0.1357、-0.1157 Hz·h/L;工作频率与燃油消耗率之间均呈正比例线性关系,其比例系数分别为38.58、30.73 Hz·h/L。应用新构建的模型所引起的最大相对误差只有2.2%和1.4%,表明构建的工作频率数学模型可用于脉冲式烟雾水雾机在常规喷药量范围内工作频率的计算。

农药助剂对空中和地面防控林业有害生物的雾滴粒径影响

【目的】量化分析农药助剂对空中和地面防控林业有害生物的雾滴粒径影响,为农药助剂的生产应用、喷头的操作使用提供技术依据,为进一步研究新型农药助剂、设计新型喷头和喷雾设备提供理论支持。【方法】利用开路式风洞和激光粒度仪对农药助剂在空中和地面防治时不同风速、喷头类型、喷头孔径、喷施压力、喷雾介质等情况下的雾滴粒径、分布跨度进行研究,并根据美国S572.1标准判断喷头雾谱等级,分析农药助剂配比、喷头结构参数、施药技术因素对雾滴粒径分布的影响。【结果】压力增大和喷头孔径减少,均会导致喷头的雾滴体积中径变小。相较于水作为喷雾介质,当以飘移抑制剂41A作为喷雾介质时,所有喷头的雾滴粒径变大,分布跨度增大,雾谱等级改变。当以表面活性剂LI700和润湿剂CHEMWET作为喷雾介质时,地面国产喷头的雾滴粒径稍变小,雾谱等级维持不变;对于空中CP系列扇形喷头,导流板设置的喷雾偏转角度增大,雾滴粒径减小,雾滴谱分布跨度变小,雾滴雾化均匀性更好。【结论】农药助剂与体积中径、分布跨度显著相关。进行空中施药时,为了降低雾滴飘移,需要添加合适的农药助剂(如飘移抑制剂41A)增大雾滴粒径,提高附着性;进行地面施药时,为了确保覆盖面积和冠层穿透性,需要添加合适的农药助剂(如表面活性剂LI700)降低雾滴粒径,增强沉积率。蜡质层较厚的树木叶片,其表面较难被药液润湿,对于此类靶标喷施农药时,应使用润湿剂CHEMWET,以增加药液在靶体表面的润湿性能和黏附性能。

喷雾参数间互作效应对农药雾滴飘移的影响

为了了解喷雾参数间互作效应对农药雾滴飘移的影响,建立了风速调节是0~6m/s的低速风洞,采用碳纤维棒收集垂直方向和水平方向上含荧光素钠的雾滴,由荧光分光光度计测定了收集杆上的荧光素钠的含量,利用SPSS软件进行分析.结果发现:雾滴飘移沉积与喷头类型、压力、喷雾介质、风速密切相关,影响雾滴飘移沉积的喷头结构参数和操作技术参数因素次序依次为风速、喷头类型、喷雾介质、压力.喷雾参数之间存在互作效应,喷雾介质与喷头类型、风速与喷头类型、风速与喷雾介质、喷雾介质与喷头类型与风速之间的互作效应较显著,其余喷雾参数之间的互作效应不显著.随着垂直高度和水平距离的增加,雾滴的沉积减少,随着喷雾压力和风速的增大,雾滴飘失严重,为了减少飘移,在实际田间喷雾作业时,要注重风速的选择.防飘移助剂Greenwet720有效地控制了雾滴的飘移沉积,表面活性剂Greenwet X-100增大了雾滴的飘移沉积.研究喷雾参数对雾滴飘移的互作效应的机理能减少雾滴飘移,提高施药的作业效率、增强病虫害防治效果、减少环境污染,对农业生产具有重要的理论和现实意义.

衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法对花生仁霉变的分析

为快速检测贮藏花生的质量安全,对灭菌后的新鲜花生仁样品分别接种5种常见的有害霉菌,并于26℃、相对湿度80%条件下贮藏9 d。利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)采集不同贮藏阶段花生样品在4 000~600 cm^(-1)的光谱信息,通过权重分析阐述花生中侵染霉菌后光谱特征的变化,并结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析建立样品有害霉菌污染的定量分析模型。结果表明,不同贮藏阶段样品的峰谱出现明显波动,PLSR模型对单一菌株与多种菌株样品菌落总数的预测精度较高,其中对赭曲霉3.6486处理组样品预测模型相对偏优,有效决定系数(R_p^2)为0.915 7、交互验证均方根误差(root mean-square error of cross-validation,RMSECV)为0.208 0(lg(CFU/g))、剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为2.52;对多种菌株预测结果R_p^2、RMSECV、RPD分别为0.780 3、0.358 0(lg(CFU/g))与1.76。应用ATR-FTIR技术对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析具有可行性。

环境风速对六旋翼无人机下洗气流和雾滴沉积影响研究

小型多旋翼植保无人机存在农药飘移、雾滴沉积不均等问题,为此本文结合RANS方程、SST k-ω湍流模型和SIMPLE算法,对耦合六旋翼植保无人机下洗气流场和喷雾雾滴的两相流场进行数值模拟计算,探析环境风速对无人机下洗气流和农药雾滴沉积的影响。机身下方空间点风速试验和模拟值相对误差在15%以内,验证了数值模型的准确性。数值模拟结果表明:植保无人机飞行作业时,来流造成无人机下洗风场出现漩涡,来流速度对机身正下方流场的影响大于其对旋翼正下方流场的影响;侧风造成无人机下洗风场出现较大漩涡,下洗风场稳定性降低;两侧旋翼正下方对称布置喷嘴提高了雾滴沉积均匀性,来流造成雾滴卷积,雾滴飘移量随着来流速度提高而增大。综合各因素,无人机喷嘴应在旋翼下方对称布置,在小型六旋翼植保无人机实际作业时,无人机作业方向需要与外界环境风向保持平行,同时在晴朗环境下施药作业,从而降低雾滴飘移,提高农药利用率。