旋转剪切式青花椒采摘装置设计与试验

针对基于“下桩”采摘方法的青花椒采摘设备存在喂入困难、易堵塞而造成采摘效率低的问题,该研究设计了一种旋转剪切式青花椒采摘装置。首先基于花椒枝物理、力学特性确定旋转剪切式青花椒采摘过程包括花椒枝旋转驱动、花椒枝导向喂入和剪切采摘,剪切采摘功能由往复式切割器实现。并设计双动刀往复式切割器及其传动机构,确定了剪切采摘装置的结构和运动参数。进一步地,运用ANSYS/LS-DYNA构建花椒枝剪切仿真模型,确定最优齿形参数为:刀齿切割角20°,刀齿刃角50°,刀齿厚度2.5 mm,该条件下峰值切割力为3.739 N。最后通过单因素试验确定了花椒枝喂入角度、花椒枝喂入速度、花椒枝旋转速度的取值范围分别为40°~60°、20~40 mm/s、20~40 r/min;并采用BoxBehnken设计法制定三因素二次回归正交组合试验方案,运用Design-Expert 12对试验结果进行方差分析和响应面分析,得到旋转剪切式青花椒采摘装置的最优工作参数为:花椒枝喂入角度55°,花椒枝喂入速度33.21 mm/s,花椒枝旋转速度30 r/min;通过试验验证得出在最优工作参数下,单人单枝喂入时青花椒平均采摘效率为10.95 kg/h,平均采净率为95.57%,平均伤果率为12.87%。研究结果可为青花椒采摘机的研发提供技术参考。

丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验

智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3 s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5 s/个。

香蕉采摘与吊运作业机器人运动与动力性能分析

由于香蕉果串的结果高度和果形尺寸较大,且采摘过程极易发生损伤,给其采摘带来极高难度,目前仍停留在比较落后的人工采摘方式上,劳动强度大。为此,提出了一种香蕉采摘与吊运作业机器人,可将香蕉果柄的切割、夹持和香蕉果串的吊放作业整体性完成,其机械系统主要由伺服连杆机械臂、夹持与切割末端执行器和液压履带行走动力单元等部分组成。工作时,末端执行器夹持与切割香蕉果柄的直径范围为40~150mm,液压履带车行走的最大行走速度为1.07m/s。通过基于ADAMS的机械系统运动和动力学仿真分析获得了伺服连杆机械臂的作业范围,以香蕉按照宽窄行宜机化种植模式为基础,对接近实际情况的伺服驱动作业流程进行了仿真研究,验证了各伺服电机的驱动能力。

基于HER-TD3算法的青皮核桃采摘机械臂路径规划

针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin delayed deep deterministic policy gradient with hindsight experience replay,HER-TD3)对采摘机械臂进行路径规划,通过HER算法提高智能体的探索能力,缓解稀疏奖励的问题;通过TD3算法提高智能体的稳定性,减少了训练中出现的震荡现象。为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力,引入TD3、HER-DDPG算法进行对比,采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练,结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功率达到98%,与HER-DDPG算法相比提高4个百分点,与TD3算法相比提高19个百分点;在CoppeliaSim软件中搭建三维模型仿真环境,设计初始姿态和碰撞检测,使用YOLO v4识别青皮核桃,通过该算法模型能够引导虚拟采摘机械臂避开树枝障碍物达到目标位置,完成无碰撞路径规划,无障碍物和有障碍物时路径规划成功率分别为91%和86%;利用物理样机进行青皮核桃采摘试验时,仍能较好地完成路径规划任务,无障碍物时采摘路径规划成功率为86.7%,平均运动时间为12.8 s,有障碍物时采摘路径规划成功率为80.0%,平均运动时间为13.6 s,验证了HER-TD3算法对复杂环境具有较好的适应性和稳定性。

芒果采收车机械臂运动特性分析及试验

为提高芒果采收车机械化采摘的适应性,该研究采用多体动力学理论方法对其机械臂的运动特性进行分析。首先,结合芒果生长和农艺特征及采摘机械臂几何构型与向量特性,运用D-H法建立了机械臂运动学模型以探索其运动特性,并进行末端执行器运动轨迹规划。轨迹规划结果表明末端执行器运动平稳,满足芒果采摘运动要求。进一步地,利用拉格朗日法构建了机械臂的动力学模型,对其进行了正逆动力学仿真验证,以深入了解机械臂的关节运动特性。动力学分析结果表明,在恒力矩工况下,伸缩装置和摆动装置的运动呈现一定的周期性,摆动装置、旋转装置角加速度和伸缩装置加速度均约在1.25、2.30、4.15 s达到阶段峰值;在仅做摆动周期运动的情况下,旋转装置、摆动装置所受驱动力矩均近似呈周期性变化,峰值分别为72.5与52 N·mm,且在一个运动周期内,均有两个极大值点。对机械臂结构进行仿真模态计算和模态试验,结果表明前六阶固有频率误差在5%以内,验证了芒果采收车机械臂多体动力学仿真建模的准确性。研究结果可为保证有效实现机械臂的采摘效果及提高其可靠性与稳定性提供依据。

矮化密植红枣振动式采收机作业参数优化与试验

为提高新疆红枣的机械化采收率,针对矮化密植枣树种植和树体的特点,设计研制了基于电动三轮车的小型振动采收机,该机主要由电动三轮小车、振动直流电机、单偏心块、夹持装置等组成;分析振动落果条件,测量不同采收时期红枣与枣枝的连接力,三维建模仿真计算枣树的固有频率;对机具振动电机转速、偏心块重量、夹持高度和激振时长4个因素进行了单因素和正交田间试验,并进行了数据处理。结果表明,当电机转速1140 r/min,偏心块质量650 g,夹持高度300 mm,振动时间9 s,为最优组合,各因素对采收率影响显著强弱顺序依次为夹持高度、振动转速、偏心块重量和振动时长,对最优组合进行了验证试验,采收率平均为90.32%。该研究为矮化密植模式红枣振动采收机设计提供理论依据和技术参考。

曳引摇枝式板栗落果装置设计与试验

针对当前丘陵山地板栗采摘困难、人工收获工作强度大、采收效率低等问题,设计了一种由柔性钢丝绳曳引振动的小型摇枝式板栗落果装置。建立板栗果实-果枝单摆动力学模型,分析果实脱落条件,得到板栗果实振动脱落切向加速度为285.36 m/s~2,得出影响板栗果实脱落的主要因素为果枝振动频率、振幅、振动时间;进行板栗果枝振动特性试验,用Default Shaker液压振动台以0~30 Hz扫频方式确定垂直方向上板栗果枝共振频率,并在频率7~15 Hz段进行驻频试验,得出振动落果较优频率为10~12 Hz。根据果枝振动试验结果,利用ADAMS软件对摇振机构进行仿真,结果表明,摇杆振幅大于95 mm时,果枝末端加速度可满足板栗果振动脱落的加速度条件,确定了落果装置参数设计的合理性。设计了三因素三水平正交试验,试验结果表明,板栗落果最佳作业参数组合为摇振频率11 Hz、振幅135 mm、摇振时间30 s,此时板栗落果率为91.9%,树皮损伤率为8.8%,满足农业机械推广鉴定标准中树皮损伤标准。

双体多向型激振装置参数研究

为提高果树振动采摘响应均匀性,同时提高果实采收效率、降低能耗、减少果树与果实的损伤,设计一种双体多向型激振装置,主要由偏心块、传动齿轮、传动轴、箱体等组成。建立振动装置-果树振动系统,并分析6种不同的偏心块转速比与偏心矩比组合产生的非圆周载荷效果。首先,采用多视角三维重建技术获取果树三维模型;然后,运用ANSYS进行果树谐响应分析得到激振装置的最佳工作频率;最后,运用ADAMS建立果树动力学仿真模型,比较非圆周载荷、直线载荷、圆周载荷下的果树加速度响应。仿真结果表明:当两偏心块转速比为3∶1、偏心矩比为1∶1时,果树在非圆周载荷下的加速度响应均值为194.35 m/s^(2),高于直线载荷下的(186.28m/s^(2)),略低于圆周载荷下的(204.41 m/s^(2));非圆周载荷的加速度响应变异系数为0.575,低于直线载荷的(0.625)和圆周载荷的(0.622),说明非圆周载荷有更均匀的加速度响应。田间试验表明,该装置的采摘率为92.2%,果实损伤率为4.6%,优于单偏心激振装置。

基于TRIZ的猕猴桃采摘机设计

针对猕猴桃采摘效率低、易损伤果实等问题,应用TRIZ理论指导猕猴桃采摘机的设计。通过需求分析,确定猕猴桃采摘机的作业流程。基于系统功能分析识别旋拧式猕猴桃采摘末端执行器的功能缺陷,应用因果分析、物场分析等TRIZ工具对采摘末端执行器求解创新方案,创新设计出一种自动定位果树—识别果实—剪断果梗—收集果实的猕猴桃采摘机。应用ADAMS对末端执行器采摘动作进行步态仿真、应用MATLAB对采摘机作业空间和采摘轨迹进行动态仿真,结果表明:猕猴桃采摘机采摘轨迹空间范围为X方向行程约1.4 m、Y方向行程约1.8 m和Z方向行程约2.3 m;采摘速度为8 s/个,末端执行器采摘过程作业动作平稳连贯,满足预期设计要求。在产品概念设计阶段应用TRIZ理论,有利于产生高质量、多层级的概念解,提高产品设计效率。

面向采摘机器人采摘作业的可穿戴设备控制系统设计

介绍了肌电传感器的工作原理,设计了基于MYO可穿戴设备的手指姿态采集与处理模块,并基于BP神经网络实现了对操作人员的手势识别,实现了基于MYO可穿戴设备的采摘机器人采摘控制。实验结果表明:系统准确识别率高达97.33%,平均响应时间只有36.94ms,交互控制准确度高,能够完成对采摘机器人的远程控制,具有准确性和可行性。

小区播种机种盒分种装置设计

针对目前小区播种机种盒分种自动化程度不高、效率较低且分种精度不高的情况,以及采购自动数粒分装机价格高昂等问题,设计了一种小区播种机种盒分种装置。该装置主要由锥形漏斗、分种导管、电动推杆、旋转提升手柄、锥体分种器、提升机构、种盒、分种盒等组成,通过更换不同分种盒实现相邻及间隔行种子的均匀投放,利用分种盒底端横向及纵向滑槽实现种盒个性化分种。以玉米、大豆和小麦种粒为原材料进行试验,结果表明,该机分种装置可有效替代人工,提升小区播种机分种作业效率和分种质量。

种盒供种装置控制系统设计与应用

为了提高小区播种机供种装置供种效率,设计了种盒供种装置控制系统,阐述了种盒供种装置的控制流程、结构组成和工作原理。控制系统通过传感器实时控制种盒运行状态,并利用网络差分定位(RTK)终端实现对种盒供种装置供种时序的反馈控制。系统测试结果表明,种盒供种装置的控制系统运行稳定,实现了种盒供种装置的自动供种及待播种区域内有效间隔供种。

苹果机械化采收发展历程、模式及其技术现状

经过近千年的进化发展,苹果伴随着品种及树形的改良,经历从自然熟落到人工采摘,从辅助工具、辅助收获平台、振动捡拾到智能机器人采收的发展历程及相应的不同的机械化作业模式。介绍苹果机械化采收的发展历程及技术现状、不同收获模式下所使用的机具设备以及不同收获模式所应用的场景与条件,为我国苹果主产区因地制宜地选择适合当地苹果收获作业模式提供借鉴。如人工或机器人采摘适用于苹果鲜售市场,非选择性振动捡拾收获方式适用于苹果的二次加工领域;而为提高机器人的作业效率,需要对苹果树的树形进行结构简化改良,需要考虑农机与栽培农艺的结合。

便携式油茶果分层采摘装置设计与试验

目前,油茶果采摘基本靠人工,采摘效率低,采摘成本高。为提高油茶果采摘效率,设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时,与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力,油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小,且呈一定的线性关系,同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律,结果表明:油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加,随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明:当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时,油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。

梳刷式枸杞采摘机的设计与理论分析

为了实现枸杞机械化采收,提高枸杞采摘的采净率、降低损伤率,提出一种柔性梳刷齿的梳刷式采摘机,该装置通过梳刷齿的冲击作用使得枸杞熟果脱落,完成采摘工作。通过对枸杞自然特征和物理参数测量分析,设置了梳刷器的各项参数,利用Solidworks软件搭建了样机模型,并选择了合适的材料制造了样机;通过静力学分析和赫兹碰撞理论推导出了梳刷齿速度与冲击力之间的关系式;使用Adams软件对梳刷过程进行了动力学分析,当滚筒转速为57 rpm时,枸杞果实的受力峰值为0.83 N,理论上满足了采摘的需求;在青海诺木洪农场对当地宁杞1号进行采摘实验,结果表明:采净率为96.84%,损伤率为8.76%,满足枸杞采收的工作要求。

智能驾乘式高架草莓采摘车的设计与试验

针对高架环境下人工采摘草莓劳动强度大、效率低的问题,设计了一种面对生产作业的驾乘式草莓采摘车。提出了智能草莓采摘车的整体方案,主要包括智能操控系统设计和现场初加工采摘系统设计。试验中,由3组采摘人在不同限定角度的旋转椅上进行采摘车识别控制试验和现场初加工采摘试验,验证了智能草莓采摘车的实际工作性能。结果表明:草莓采摘车动作识别控制平均准确率为85%以上,能够达到实际采摘作业要求,且更适合长距离全生产性采摘作业;现场称重-包装系统可以直接进行称重—语音提示—打标签—包装的作业流程,大大节省采摘时间,减轻莓农劳动强度。

改进YOLOv5模型在自然环境下柑橘识别的应用

在复杂的自然环境中绿色柑橘生长形态各异,颜色与背景色相近,为有效识别绿色柑橘,提出一种基于混合注意力机制并改进YOLOv5模型的柑橘识别方法。首先,改进YOLOv5的网络结构,在主干网络中添加混合注意力机制,即在主干网络中的第2层嵌入SE(squeeze and excitation)注意力,第11层嵌入CA(coordinate attention)注意力;其次,改进网络模型特征融合结构,将YOLOv5模型Concat特征融合操作的下层分支放在模型C3模块之前,再与另一条上层分支进行特征融合;最后,改进模型分类损失函数,将YOLOv5模型的分类损失函数改成Varifocal Loss函数,加强绿色柑橘特征信息的提取,提高绿色柑橘检测精度。根据自然环境和柑橘自身的特点,对自建数据集进行分类,设计3组不同分类场景下柑橘的对比试验以验证其有效性。试验结果表明,改进后的YOLOv5-SC模型准确率为91.74%,平均精度为95.09%,F1为89.56%,在自然环境下对绿色柑橘的识别具有更高的准确率和更好的鲁棒性,为绿色水果智能采摘提供技术支持。

齿梳式油茶花药采集器关键部件设计与试验

【目的】针对油茶花粉人工采集难度大、耗时费工、尚未实现机械化等问题,为实现油茶花粉的机械化采收,提出一种通过采集油茶花药来收集花药裂开后释放全部花粉的研究思路,设计一种油茶花药采集装置,并对其工作过程及关键部件参数进行设计与分析。【方法】基于油茶采粉与授粉农艺性状和力学特性的分析,设计一种齿梳式油茶花药采集器,并对油茶花药与齿梳分离机构相互作用过程进行力学分析,确定影响花药采摘性能的主要因素。以花药采净率、花朵损伤率为评价指标,采用单因素试验法,确定齿梳间隙、齿梳安装角度、齿梳辊转速的取值范围;并以齿梳间隙、齿梳安装角度、齿梳辊转速为试验因素,开展三因素三水平正交试验;以花药采净率、花朵损伤率为考核指标,运用Design-expert软件对试验因素进行参数优化,获得了各因素的最优参数组合。根据优化后的工作参数,进行油茶花药采摘性能试验,以采摘一朵油茶花花药的时间作为评价指标,测定齿梳式油茶花药采集器的采集效率。【结果】各因素对花药采净率影响的主次排序是齿梳辊转速、齿梳安装角度、齿梳间隙;对花朵损伤率影响的主次排序是齿梳辊转速、齿梳安装角度、齿梳间隙。综合分析选取较优参数组合为:齿梳间隙为0.59 mm,齿梳安装角度为58°,齿梳辊转速为322.23 r/min;该花药采集器采净率为97.02%,花朵损伤率为8.33%。采摘性能试验表明,齿梳式油茶花药采集器平均采集效率约为3.88 s/朵。【结论】提出的齿梳机构采摘花药的方法可行,研制的齿梳式油茶花药采集器运行稳定,满足油茶生产农艺要求,可为油茶机械化采粉技术与装备研究提供参考。

轻简式油茶侧枝夹持振动采摘装置研究

针对油茶树成林后立地条件复杂,采摘机械作业空间小,中、大型机械化采摘作业难等问题,基于油茶侧枝水平夹持振动采摘工作原理,设计一种轻简式油茶果侧枝夹持振动采摘装置。根据振动装置采摘原理与试验相结合的分析方法,建立油茶果振动力学模型,分析对油茶果采摘效果产生影响的主要因素。以树枝直径、激振机构振幅、频率为试验因素,将油茶果采净率和花苞损伤率作为试验指标,开展油茶果振动采摘试验。结果表明,激振机构振动频率对油茶果采净率、花苞损伤率影响均为最显著。当树枝直径为16 mm、激振机构振幅为40 mm、振动频率为16 Hz,对应的油茶果采净率为85.70%,花苞损伤率为4.45%,采摘效果最佳,基本符合采摘要求。

基于SCG-YOLOv5n的收获期澳洲坚果检测算法

为实现自然环境下澳洲坚果的快速准确检测,针对收获期澳洲坚果果皮与枝叶颜色相似、体积小、病害果混杂难识别的问题,提出一种基于SCG-YOLOv5n的收获期澳洲坚果检测算法。该方法运用数据增强,提高模型鲁棒性;在YOLOv5n的骨干网络引入SimAM注意力机制,增强有效特征的提取能力;在FPN结构中引入CARAFE上采样,强化目标感知能力;使用GSConv轻量级卷积替换部分卷积层,减轻模型的参数量并实现高效特征融合,提高检测速度和检测精度。结果表明,改进后的SCG-YOLOv5n澳洲坚果检测算法对收获期的青皮澳洲坚果和病害澳洲坚果的检测平均精度AP分别为94.8%、97.9%,单张图像平均时间为5.33 ms,比YOLOv5n模型高出2.1%、1.3%,检测速度提升15.8%。该算法可以高效检测澳洲坚果,为后续自动化采摘提供技术参考。