基于云平台的林木采伐机作业信息采集系统

针对目前国内采伐机平台存在信息传输过程不够稳定、多功能难以汇集成块、作业设计调查中材积计算误差较大的问题,设计了一套基于云平台的林间采伐头作业信息采集系统。首先,根据系统目标建立平台的软件与硬件系统,软件系统使用嵌入式模块与工控模块开发,基于CAN通信协议实现采伐机头的本地控制和作业及状态信息采集;通过在阿里云服务器创建数据中心、部署中间件实现采伐机作业数据的实时处理;硬件系统中搭载了无线通信模块,基于Socket编程通过MQTT协议进行与云端的全双工通信。其次,建立原木定制采伐(CTL)材积模型,基于编码器角度与树木直径对应关系实现对树木直径与长度的实时测量。最后,将上述平台系统于野外复杂环境下进行试验,并在林间选取不同郁闭度的条件,验证信息传输的稳定性以及云报表材积信息采集的准确性。配备了该系统的采伐机在实际工作环境下,系统信息传输过程的丢包率可以控制在1%以内。通过云平台报表数据与人工测量数据计算得到的材积对比,材积测量误差率在5%以内。开发的基于物联网与云框架的采伐机信息采集系统与B/S版的远程终端访问系统通过野外复杂试验验证了信息采集系统的可靠性,通过对比原木材积国家标准,验证了CTL材积模型的有效性,从而能够稳定实现国内林木采伐机数据的采集上云工作。

基于实例分割模型的原木检尺径方法

【目的】为降低原木检尺作业中人为因素对检尺结果的影响,提升工作效率,提出一种基于掩膜区域实例分割模型和边缘拟合算法的原木径检尺方法。【方法】使用单目手机作为采集设备,针对3种不同尺径等级的桉树原木和矩形标尺作为研究对象。首先在不同距离下采集图像制作数据集,以8∶1∶1比例划分训练集、验证集和测试集,建立原木端面识别实验数据集。其次利用实例分割模型提取端面部分生成掩膜,使用边缘拟合算法求得矩形标尺和原木端面像素长度,结合标尺实际大小求得原木端面实际尺径。比较算法测量误差及不同国家标准下材积计算误差,评估该方法的准确性。【结果】本实例分割模型能够准确地实现原木端面掩膜分割,达到99.89%的精准率与99.41%的召回率,F1分数与均值平均精度相较one-stage算法有明显提升。通过最小二乘边缘拟合算法拟合端面为椭圆,求得椭圆短径作为原木尺径,对比真值,平均百分比误差约为-2.00%,较真实值偏小。对比不同尺径等级原木误差,100%小尺径原木、98%中尺径原木和95%大尺径原木的计算值误差范围为-5%~5%。对比不同距离下采集的原木端面图像,在50~100 cm以内采集图像效果最佳,平均相对误差不超过-2.22%,距离大于100 cm时误差逐步提升。对比不同国家原木材积计算标准,根据我国标准得出材积误差为-4.5%,与美国、俄罗斯和日本的标准相比较,误差更小。【结论】相较于人工检尺径,本研究提出的测量方法工作效率更高,人为因素影响更小,能够较为准确地测得原木尺径,可以达到代替人工原木检尺径作业的目标。

林木采育机多密实度蜂窝辊的径向压缩响应

【目的】针对为林木采育机而设计的蜂窝进料辊,研究其在采伐时夹紧和翻转工序的模拟工况下,密实度差异对压缩响应的影响。【方法】将15套蜂窝辊按照密实度划分为3种等级,经由理论模型和模拟仿真分析,对多密实度下的力学和吸能特性的变化做量化探究。选出其中3套制备试件,进行线弹性阶段内的径向压缩试验,利用数字图像相关技术对压缩过程中试件的变形进行监测,比较微观上塑性铰处的结点变形,同时对比仿真与试验的结果,进而总结双V附翼蜂窝进料辊的变形模式。【结果】仿真结果显示:平台阶段下随着密实度增长约10%,蜂窝辊的等效应力上升幅度处于2 MPa以内,但吸能量则提升了近乎6倍。试验结果表明:线弹性阶段下相同幅度的密实度提升,虽然导致质量增大约59.78%,但接触力却获得约3.4倍的提升。变形观测后提出准静态压缩下的V型变形模式,在离散系数低于6%的情况下获得了验证。【结论】蜂窝辊在密实度为0.25~0.40范围内的压缩响应表现为:以壁厚和层数为主要变量的密实度分别与等效应力和吸能量均具有显著非线性的正相关关系;在近似密实度下,增加壁厚,有助于获得更高的抗压强度,减少层数则促进了吸能特性的提升;双V附翼蜂窝进料辊在周向的变形机制显露出不均匀的拉胀现象。