穴式苗-肥同施水稻侧深施肥装置设计与试验

为解决水稻侧深施肥作业相邻秧苗间化肥利用率低的问题,结合穴施肥农艺方法,设计了间歇定点穴式水稻侧深施肥装置.该装置采用垂直螺旋搅龙强排固体颗粒肥,依据预设的插秧与施肥动作之间的延时,控制步进电机的启停实现间歇的排肥动作,进一步控制螺旋搅龙的旋转角度,从而保证定点精量排肥.应用EDEM软件对穴式水稻侧深施肥装置进行仿真试验及分析,以行进速度、排肥能力、施肥高度为试验因素,以施肥位置合格率和排肥稳定性为响应指标,对装置排肥性能进行三因素五水平正交旋转组合试验,并使用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析和响应面分析,获得最优解为行进速度0.47 m/s、排肥能力2.69 g/r、施肥高度16.7 mm,施肥位置合格率93.02%和排肥稳定性6.52%.以最优解为试验参数进行台架试验,验证得到施肥位置的合格率为91.23%和排肥稳定性为7.15%,与优化结果基本一致,满足穴式水稻侧深施肥的农艺要求.

基于深度学习的新型语义分割模型与玉米间杂草识别研究

玉米是我国重要的粮食和经济作物,但由于玉米易受杂草侵害,而人力除草费用很高,所以有必要开发出一种用于杂草分割检测的模型指导机器人除草。课题组提出了一种新型的基于神经网络的深度卷积模型,以实现在自然光照拍摄条件下对杂草和玉米苗的语义分割检测。课题组使用私有玉米-杂草数据集,使用数据增强和数据归一化等方法进行预处理,建立神经网络模型,在RTX3050上训练100个Epoch后得到收敛的模型,并使用mIOU等多个指标对模型进行评价。仿真结果表明,该深度神经网络模型能够有效地实现对玉米、杂草的分割检测,各种指标均满足预期,为农业方面的杂草检测工作提供了有效参考。

好氧水解过程中玉米秸秆传质特性研究

为了解决秸秆厌氧发酵出现浮渣、结壳等问题,针对玉米秸秆各部位组织结构、物理性质的差异性,采用好氧水解预处理进行研究。结果表明,玉米秸秆髓、皮、叶的吸水率及物质溶出率随时间的延长都呈逐渐上升趋势,当水解16 h时,髓、叶、皮的吸水率分别达到679%、347%、160%;在24 h时,皮、髓、叶的物质溶出率分别为20.7%、18.0%、7.8%。表明髓、皮、叶的吸水率、物质溶出率均存在差异。

一种基于级联R-CNN的水稻害虫检测算法

为了解决水稻害虫识别目标小而导致算法识别精度相对较低的问题,通过多种优化算法改进级联R-CNN的结构,提出了一种基于级联R-CNN的水稻害虫检测算法。首先通过特征金字塔优化提取的小目标特征,其次用ROI Align替换特征提取模型中的ROI池化,减少小目标特征的丢失,最后用Soft-NMS减少重叠目标对小目标丢失的影响。实验表明,该方法能够有效的识别和检测复杂背景下的水稻害虫,且多种害虫准确率平均值mAP达到94.15%。