Wireless Sensor Network for Monitoring Maturity Stage of Fruit

In this letter, we present a wireless sensor network for monitoring the maturity stage of fruit. A dual-polari- zation coupled patch sensor, which is robust to environmental changes, was designed to operate at 2.45 GHz. It was attached to a Durian fruit for a period of days to measure the magnitude of mutual coupling corresponding mainly to the starch concentration of its pulp. Signal was transmitted from a sensor node, via tree nodes, to a master node that displays the variations occurring in the period. The maximum mutual coupling occurred at the maturity stage of 60% whereas the minimum occurred at 70%. These results demonstrate that this wireless sensor network can enable fruit growers to harvest their Durians at an appropriate time, providing a reliable quality control for export.

基于银纳米簇比色传感器快速检测水果维生素C的方法

为提升水果品质分析效率,建立了基于银纳米簇比色传感器快速检测水果维生素C的方法。该方法以偏磷酸溶液萃取水果中的维生素C,以石墨化炭黑吸附干扰物质。以硝酸银水溶液和聚甲基丙烯酸钠水溶液混合加热搅拌4 h制备聚甲基丙烯酸修饰的银纳米簇材料,银纳米簇为球形,银纳米簇的平均直径为1 nm,加入维生素C以后,维生素C还原银离子从而增大了银纳米簇的尺寸并改变了银纳米簇溶液的光学性能,通过溶液颜色在感观上深浅变化和RGB色彩模式下蓝色值变化可实现维生素C含量的裸眼半定量分析和手机定量分析。在优化得到最佳检测条件后,结果表明,该检测方法可检出的维生素C最小含量为0.03 mg/kg,可定量的维生素C最小含量为0.1 mg/kg;该检测方法对葡萄糖、果糖、蔗糖、钙离子、锌离子、钾离子、叶酸等物质表现出了较好的抗干扰能力;该检测方法成功应用于橙、葡萄和梨果实维生素C的分析。将银纳米簇材料应用于水果的品质分析,有助于加快检测速度,降低检测成本,实现水果的精准快速分级。

面向无线异构传感器网络的三维覆盖研究

【目的】为达到增强无线异构传感器网络(HWSN)三维覆盖能力的目的,提出了一种基于改进蜜獾优化算法(IHBA)的无线异构传感器网络三维部署方法。【方法】首先,结合自适应果蝇优化算法,增强算法的随机搜索性,便于算法得到全局最优解,然后引入替换最差个体策略,避免适应度过低的个体占据种群位置,提高算法收敛速度,同时引入新个体提高种群多样性,避免算法个体早熟。【结果】将该算法应用于无线异构传感器网络的覆盖优化,相比标准蜜獾算法,其网络覆盖率提升18.1%。【结论】仿真结果表明,该算法收敛速度更快,可以有效提高无线异构传感器的网络覆盖能力,整个网络的节点分布也更加均匀。

基于雷达点云的果树快速识别与分割方法研究

在果园自动化作业生产中,果树的精准识别是果园精准作业的重要前提。针对在复杂果园环境中单株果树难以精准快速识别的问题,基于激光雷达三维点云技术对果树识别进行研究,提出了一种精准、快速、高自动化的果树识别方法及装置。构建多维度传感融合识别装置对果树进行特征点云数据扫描,建立果树点云数据集,通过点云质量及有效角度滤波进行数据筛选。利用边界特征点识别算法对单株果树边界特征数据进行快速提取,利用边界区域特征构建果树有效扫描数据。该方法可适用于单株果树轮廓、特征的快速识别。为了验证该果树识别方法准确性,进行了果树树冠轮廓测量精度试验,以及果树群组识别试验,结果表明,该方法能够对果树进行有效识别,并且物理指标综合测量精度>97.125%,可为果园精准作业提供有效依据。

多传感欠驱动水果采摘机械手的设计

机械手是水果采摘机器人与水果直接接触部分,在采摘过程中具有至关重要的作用,其设计是采摘机器人研发的重要环节。针对大部分水果生长环境复杂、形状不规则,且表皮易受损的现状,设计了一种多传感欠驱动采摘机械手,并采用腱绳传动的欠驱动系统,内嵌微型彩色相机、激光测距传感器和压力薄膜传感器等模块。首先,对压力薄膜传感器采集的数据进行滤波和标定处理,实现在复杂环境中对水果恒定力采摘,防止水果受损;最后,进行了样机制作,并在实验室搭建采摘平台,验证了采摘机械手设计的可靠性和稳定性。

基于多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法

夹切一体的菠萝(Ananascomosus(L.)Merr.)采摘器在进行田间采摘作业时,需要自主确定果茎切割点位置,而菠萝果茎处容易被植株叶片和苞叶遮挡,采用单一图像处理的方法难以准确识别到果茎切割点位置,为此提出一种多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法。将深度相机和多组光电传感器结合,利用改进的YOLOv5目标检测算法融合RGB-D深度信息,实现对菠萝冠芽顶部至果实底部长度测量,再利用光电传感器信号变化判断菠萝采摘器是否到达冠芽顶部位置,并将冠芽顶部作为起始位置,控制采摘器下降速度和时间,从而保证采摘器底部安装的切割刀准确抵达果茎切割点位置。台架试验结果表明,该方法对真实菠萝果茎切割点检测成功率达到85%,满足菠萝采摘机器人作业过程中果茎切割点检测准确性要求。

基于惯性权重调整的果蝇优化算法在WSN中的应用

目的:针对无线传感器网络随机部署节点的区域覆盖和传感器节点能量消耗问题,提出一种基于惯性权重余弦自适应调整策略的改进果蝇优化算法。方法:该算法在果蝇优化算法基础上,通过引入惯性权重的学习因子调整策略,在线调整算法的搜索步长。结果:增强了果蝇个体的自适应性及全局搜索能力,从而实现全局最优。结论:仿真实验表明,提出的改进果蝇优化算法不仅提高了收敛速度和全局搜索能力,还显著提升了WSN的覆盖率。

电子鼻技术在果蔬病害检测中的研究进展

归纳和总结了近年来电子鼻技术在果蔬采后单种和多种病原菌侵染检测中的最新研究成果,分析了当前电子鼻技术存在的缺点,预测了电子鼻技术在果蔬病害检测中的发展方向。

一种改进果蝇算法的WSN节点定位方法

针对三边测量法在测距过程中产生的误差,利用果蝇优化算法收敛速度快、精度高、实现简单的特点设计了一种改进果蝇算法的WSN节点定位方法。通过算法反复迭代、比较、择优,获得未知节点与锚节点之间距离误差的最小值,从而实现对未知节点的准确定位。算法从不同种群数、不同初始位置、不同飞行区间3个方面进行了参数的比较与选择,确定获得准确定位时算法各参数取值的重要性。将该定位算法与基于粒子群的DV-Hop定位算法进行定位比较,结果表明该定位算法具有更好的准确性。

基于支持向量机和压力传感器的水果分类系统

目的:提高水果分类准确率并兼顾低计算成本和低传感器成本。方法:提出一种基于电容式压力传感器的水果分类系统,通过采用高斯核函数的支持向量机算法(高斯支持向量机算法)对水果进行分类。所采用的电容式压力传感器由薄铜片和一层乙酸乙烯酯制成,压力传感器被固定在模拟机械手的聚酰胺氨纶手套的拇指和食指上。获得的电容值以数字电平的形式表示,通过数据处理软件进行数据提取,采用核函数的支持向量机算法对电容数据进行处理,以确定水果的类别。结果:对11种水果的分类结果表明,采用高斯—支持向量机算法的智能手套能够实现水果的高准确率分类,且可根据实际需要在分类准确率、计算成本和低传感器成本之间权衡。结论:该系统可用于开发水果分类的电子系统,提升分类机械手的水果分类性能。

基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络定位精度,应用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-蒙特卡罗锚盒(Monte Carlo anchor box,MCB)算法对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中移动节点进行定位建模,分析了移动速度、锚节点密度和样本数对定位精度的影响。研究结果表明:FOA优化MCB算法具有比MCB算法更优的定位精度,当节点移动速度变大后可以获得更小的定位误差,在10 m/s的速度下获得了最低误差值情况下锚节点数量和移动节点定位误差之间的变化曲线;当锚节点较少时,MCB与FOA优化MCB形成了较大的定位误差;随样本数增大,定位误差逐渐减小,在样本数达到150时获得一个稳定的定位误差。研究对无线传感器网络定位精度具有很好的应用价值,易于实现推广。

植物叶片厚度和果径精密测量传感器的设计

通常的灌溉系统是以空气的温度、湿度以及土壤的湿度作为控制参数,属于开环控制。针对这一问题,提出了以植物的器官(叶片、茎杆、果实)的几何参数为控制参数的智能节水灌溉控制系统,属于闭环控制,提高了准确度。主要介绍了对植物叶片和果实进行控制的传感器的设计与制作及误差分析,对传感器的参数进行了优化配置,研究结果对传感器的实用化具有指导意义。

香梨果实跌落碰撞时的接触应力分布特性

为了揭示梨果实的碰撞损伤机理,该文采用Prescale感压胶片对香梨果实在不同跌落高度与4种材料触件碰撞时的接触应力进行测量,并分析了其分布规律,确定接触应力分布与香梨果实损伤之间的关系。研究结果表明,从20～80 cm跌落碰撞时,香梨碰撞接触应力峰值为0.5～0.6 MPa;与钢板和胶合板碰撞,接触应力呈正态分布,应力面积接近损伤面积,0.2～0.3 MPa应力面积最高,应力均值为0.25～0.28 MPa;与EPE(聚乙烯发泡棉)板和瓦楞纸板上低冲击水平下碰撞,接触应力呈非正态分布特征,应力面积与损伤面积相差较大,<0.2 MPa应力分布面积很大,应力均值为0.18～0.25 MPa;随着冲击水平提高,香梨的接触应力峰值基本不变,应力分布面积都呈线性增大,在钢板和胶合板上的接触应力均值变化不显著,但在EPE板和瓦楞纸板上的接触应力均值有较明显增大;基于接触应力分布面积和应力均值对香梨损伤面积所建立的线性回归模型,可对香梨碰撞损伤精确预测和评估。该研究可为梨果机械化作业和自动化处理装置的减损设计提供依据。

基于电子果实技术的机械振动采收过程果实运动分析

为改善现有收获设备的采收性能,降低伤果率,提高采摘率,必须对果实采收设备引起的果实运动情况进行准确评估,以确定导致果实损伤的主要阶段和关键因素。该文建立和分析了果实—树体的动力学模型,通过试验和计算验证了果实脱落的理论条件是果实所受法向惯性力要大于果柄与果实间的结合力,并设计了一种扁球型电子果实(orange impact recording sensor,OIRS),利用它检测记录三维激振采收系统在收获砂糖桔时所产生的机械冲击,对该系统引起的果实运动进行分析。在野外振动采收试验记录的数据中,电子果实记录到振动阶段的最大机械冲击加速度均值为217 g,平均冲击加速度达到123 g;而下落阶段的最大机械冲击加速度均值为155 g,平均冲击加速度仅为76 g。结果表明:在振动阶段果实损伤的可能性更高,可通过调整采收机的工作参数,降低潜在的伤果风险;而下落阶段果实与地面接触时产生的较高冲击也会导致果实损伤,收获设备表面可铺设缓冲减震材料,以此降低果实的坠落损伤。研究结果表明利用电子果实能够有效检测三维激振采收系统在果实收获过程中所产生的机械冲击,用于机器系统的伤果评估。

红外传感器与机器视觉融合的果树害虫识别及计数方法

为了解决果园环境中单一的害虫监测技术存在的缺陷,该研究将红外传感器和机器视觉识别技术进行融合,从两个角度对目标害虫进行识别计数。选取梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物进行试验,通过实验室人工随机散落试验样本,获得其红外传感器以及机器视觉图像的识别结果,构造融合计数计算公式,通过计算得到害虫计数结果。结果显示:梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外分类阈值分别为2.25、9.06、17.88、28.38,其红外识别范围分别为(0,5]、(5,13]、(13,23]、(23,32];梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外识别准确率分别为92%、78%、80%、88%,图像识别准确率分别为92%、88%、92%、90%,融合计数精度分别为98%、92%、94%、96%。可见,将红外传感器和图像识别技术相融合能够提高果树性诱害虫的识别准确率,为果园害虫的合理防治提供参考。

基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法

猕猴桃自动采摘机器人研究中,为了自动获取目标果实的空间坐标,提出了一种基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法。首先利用Kinect传感器的红外投影机和红外摄像机获取深度图像,利用彩色摄像机获取RGB图像,根据彩色图和深度图对应关系,转换成深度坐标;然后通过Map Depth Point To Skeleton Point函数得到以红外摄像机为原点的坐标系坐标。实验表明:该方法能够有效获取猕猴桃目标果实的空间坐标,其定位误差小于2mm。

丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验

树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。

传感器在果蔬智能包装中的研究与应用

随着社会的发展,人们对食品安全和减少资源浪费的意识不断提高,对可用于感知、追踪、监测、检测的果蔬智能包装材料的需求不断增加。针对此现状,本文综述了果蔬智能包装中传感器的类型以及应用的研究进展,分析了传感器在果蔬智能包装中应用的阻碍因素以及发展趋势。将传感器用于果蔬智能包装能监测和检测果蔬的品质变化,可根据其提供的信息对外部环境条件做出调整以延长果蔬保质期,具有巨大的市场价值。

土下果实收获挖掘自动限深系统设计

花生、马铃薯等土下果实收获过程中,实时控制挖掘深度是保证作业质量的重要前提。本文总结了国内外农机自动限深相关技术概况,提出了一套基于SensComp公司的6500超声波测距模块的自动限深测量和控制系统,介绍了该系统的硬件设计和软件设计,本自动限深技术对于土下果实收获减阻降耗、提高作业质量具有重要意义。

半导体气敏元件在水果保鲜中的应用研究

以溶胶-凝胶法制备SnO2和In2O3纳米晶粉体,以沉淀法制备WO3粉体材料。经过掺杂及表面修饰技术研制出对低浓度乙烯、乙醇、H2S有较高灵敏度、较好选择性和较快响应恢复特性的旁热式管式元件。用制得的三种元件对草莓和香蕉的存储过程进行测试,发现在水果存储过程中,各种气体在不同阶段释放的量是不同的,为水果的成熟度测试仪器的研究创造了条件。