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Abstract:

在經(jīng)歷了長(zhǎng)期的摸索和積累后，全球采摘機(jī)器人的產(chǎn)品化進(jìn)程正在不斷加速。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)采摘機(jī)器人需求的快速剛性化，眾多企業(yè)紛紛加入，生產(chǎn)銷(xiāo)售逐步展開(kāi)，但作業(yè)效率不足已成為其全面產(chǎn)業(yè)化和生產(chǎn)應(yīng)用的核心障礙。本文在分析我國(guó)采摘機(jī)器人效率現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，歸納了機(jī)器人采摘的提效技術(shù)模式和多臂化途徑，指出了國(guó)內(nèi)外采摘機(jī)器人多臂高速并行的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在總結(jié)多臂采摘機(jī)器人臂型設(shè)計(jì)、視覺(jué)技術(shù)、任務(wù)與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了采摘機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展趨勢(shì)與目標(biāo)，認(rèn)為從手眼高精準(zhǔn)向綜合強(qiáng)容差、從專(zhuān)用定制化向通用模塊化、從專(zhuān)業(yè)性裝備向用戶(hù)型產(chǎn)品發(fā)展是采摘機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)走向。

Abstract:

在設(shè)施番茄種植環(huán)境中，果實(shí)重疊遮擋等情況會(huì)影響識(shí)別精度。因此，本文提出了一種基于YOLACT的實(shí)例分割模型，提高識(shí)別精度。首先，對(duì)果實(shí)重疊遮擋的類(lèi)別進(jìn)行細(xì)分并增加該類(lèi)數(shù)據(jù)集，從而接近真實(shí)采摘場(chǎng)景，并在采摘決策中改善重疊遮擋對(duì)識(shí)別精度的影響；其次，采用Simple Cope-Paste數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法提高了模型的泛化能力，降低了環(huán)境因素對(duì)實(shí)例分割效果的干擾；然后，在YOLACT基礎(chǔ)上，引用多尺度特征提取技術(shù)克服了單一尺度特征提取的局限性，并降低了模型復(fù)雜度；最后，引入Swin Transformer中的Swin-S注意力機(jī)制，優(yōu)化了模型對(duì)于番茄實(shí)例分割的細(xì)節(jié)特征提取效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型能夠一定程度上緩解分割結(jié)果中出現(xiàn)的漏檢、誤檢問(wèn)題，其目標(biāo)檢測(cè)平均精度為93.9%，相比于YOLACT、YOLO v8-x、Mask R-CNN、InstaBoost分別提升10.4、4.5、16.3、3.9個(gè)百分點(diǎn)；平均分割精度為80.6%，相比于上述模型分別提升4.8、1.5、7.3、4.3個(gè)百分點(diǎn)；推理速度為25.6f/s。該模型綜合性能有較強(qiáng)的魯棒性，兼顧了精度與速度，可為番茄采摘機(jī)器人完成視覺(jué)任務(wù)提供參考。

Abstract:

為解決現(xiàn)有接觸式果徑測(cè)量過(guò)程耗時(shí)，長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量精度容易受試驗(yàn)人員主觀(guān)影響的問(wèn)題，結(jié)合機(jī)械設(shè)計(jì)、串口通信、自動(dòng)控制等技術(shù)設(shè)計(jì)了一款手持式樹(shù)上蘋(píng)果果徑測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)由手持式果徑測(cè)量工具和數(shù)據(jù)接收APP兩部分組成。在果園樹(shù)上果徑測(cè)量作業(yè)時(shí)，試驗(yàn)人員手持果徑測(cè)量工具的握柄，通過(guò)按壓握柄帶動(dòng)傳動(dòng)模塊，夾持爪隨之張開(kāi)，從而實(shí)現(xiàn)夾持爪與被測(cè)果實(shí)表面貼合及果徑測(cè)量，并通過(guò)藍(lán)牙通訊來(lái)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C(jī)端APP以進(jìn)行保存、刪減、位置信息綁定及批量導(dǎo)出等操作。為衡量手持式果徑測(cè)量工具精度，分別進(jìn)行公制塊規(guī)和蘋(píng)果果徑測(cè)量試驗(yàn)。公制塊規(guī)測(cè)量試驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的尺寸測(cè)量工具實(shí)現(xiàn)了亞毫米級(jí)別精度測(cè)量。蘋(píng)果果徑測(cè)量試驗(yàn)結(jié)果表明，測(cè)量誤差隨著果實(shí)尺寸的增加而增加，在測(cè)量成熟期果實(shí)時(shí)，尺寸測(cè)量工具獲取結(jié)果的平均絕對(duì)誤差（Mean square error，MAE）及均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）仍可控制在0.45mm以下，可滿(mǎn)足蘋(píng)果果徑測(cè)量精度需求。

Abstract:

針對(duì)現(xiàn)有果園導(dǎo)航方法易受冠層密度、光照條件、種植不規(guī)整、地面不平整等條件影響，導(dǎo)致用于實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的樹(shù)行方向估計(jì)方法與行尾識(shí)別方法穩(wěn)定性低的問(wèn)題，本文提出基于3D點(diǎn)云分析的果園行間穿梭路徑規(guī)劃方法，該路徑規(guī)劃方法包含樹(shù)行識(shí)別定位方法、場(chǎng)景識(shí)別方法、路徑規(guī)劃方法，用于密植果園機(jī)器人行間自主穿梭的導(dǎo)航系統(tǒng)。首先，設(shè)計(jì)了基于點(diǎn)云語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的果樹(shù)樹(shù)干點(diǎn)云提取方法，實(shí)現(xiàn)了樹(shù)行的識(shí)別與定位；其次，設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的位置場(chǎng)景識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)了行頭等位置的場(chǎng)景識(shí)別；最后，設(shè)計(jì)了基于有限狀態(tài)機(jī)的行間行進(jìn)策略管理方法與基于RS曲線(xiàn)的行間路徑規(guī)劃方法，實(shí)現(xiàn)了果園多行連續(xù)行走?；诒疚姆椒ǖ臉?shù)干點(diǎn)云分割平均交并比為88.3%，果樹(shù)平均定位誤差為2.04%(x方向)、1.54%(y方向)，樹(shù)行方向估計(jì)平均誤差為1.11°，行尾識(shí)別正確率為96%，行內(nèi)中線(xiàn)行走平均偏差為0.08m。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出路徑規(guī)劃方法能夠滿(mǎn)足果園環(huán)境下樹(shù)行定位與位置場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確性要求，有效規(guī)劃行間穿梭路徑，為果園激光自主導(dǎo)航提供有效參考。

Abstract:

針對(duì)工廠(chǎng)化瓶栽金針菇自動(dòng)切根過(guò)程中，夾持末端因結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)導(dǎo)致行程固定，進(jìn)而影響抓取效果甚至切根質(zhì)量的問(wèn)題，本文基于YOLO v8（You only look once）構(gòu)建改進(jìn)的Enoki-pick_region-YOLO v8(EP-YOLO v8)，實(shí)現(xiàn)瓶栽金針菇整體及最佳受力區(qū)域（關(guān)鍵抓取區(qū)域）的精準(zhǔn)定位與輪廓提取，保障抓取參數(shù)的可靠性。該方法在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化基礎(chǔ)上，基于最小歐幾里得距離（Euclidean distance，ED）構(gòu)建掩膜關(guān)系歸屬與判斷模型，明確金針菇菇體與關(guān)鍵抓取區(qū)域掩膜間父子關(guān)系并合并優(yōu)化。通過(guò)解析合并前后關(guān)鍵抓取區(qū)域的相對(duì)位置編碼，確定抓取參數(shù)并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，為建立末端控制映射模型實(shí)現(xiàn)末端機(jī)械手運(yùn)動(dòng)行程的精確控制提供基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提算法的金針菇菇體掩膜識(shí)別精確率達(dá)99.3%，關(guān)鍵抓取區(qū)域掩膜識(shí)別精確率達(dá)99.6%。同時(shí)，對(duì)比發(fā)現(xiàn)掩膜質(zhì)量得到了提高，獲取的參數(shù)抓取區(qū)域?qū)挾扰c實(shí)際寬度之間的誤差僅為0.7%，抓取參數(shù)基本滿(mǎn)足抓取條件，能有效實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取位置的精準(zhǔn)識(shí)別與定位。

Abstract:

為進(jìn)一步提升穗收型櫻桃番茄識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別速度，實(shí)現(xiàn)設(shè)施環(huán)境番茄自動(dòng)采摘，提出了一種基于改進(jìn)Transformer的輕量化櫻桃番茄穗態(tài)識(shí)別模型。首先，構(gòu)建了包含不同光照環(huán)境和采摘姿態(tài)的櫻桃番茄數(shù)據(jù)集，并對(duì)櫻桃番茄果穗姿態(tài)進(jìn)行了劃分。然后，提出了一種基于改進(jìn)RE-DETR的輕量化穗收櫻桃番茄識(shí)別模型，通過(guò)引入一個(gè)輕量級(jí)的骨干網(wǎng)絡(luò)EfficientViT替換RT-DETR原有的骨干網(wǎng)絡(luò)，顯著減少了模型參數(shù)和計(jì)算量;同時(shí)設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)細(xì)節(jié)融合模塊，旨在高效處理并融合不同尺度特征圖，并進(jìn)一步降低計(jì)算復(fù)雜度。最后，引入加權(quán)函數(shù)滑動(dòng)機(jī)制和指數(shù)移動(dòng)平均思想來(lái)優(yōu)化損失函數(shù)，來(lái)處理樣本分類(lèi)中的不確定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該輕量化模型在保持高識(shí)別準(zhǔn)確率（90%）的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了快速檢測(cè)（41.2f/s）和低計(jì)算量（8.7×109 FLOPs）。與原始網(wǎng)絡(luò)模型、Faster R-CNN和Swin Transformer相比，平均識(shí)別準(zhǔn)確率提高1.24%~15.38%，每秒處理幀數(shù)（FPS）提高25.61%~255.17%，同時(shí)浮點(diǎn)運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)了69.37%~92.37%的大幅降低。該模型在綜合性能上有著較強(qiáng)的魯棒性，兼顧了精度與速度，可為番茄采摘機(jī)器人完成視覺(jué)任務(wù)提供技術(shù)支撐。

Abstract:

針對(duì)果園環(huán)境下果實(shí)重疊和光照等因素帶入的難濾除點(diǎn)云噪聲，導(dǎo)致借助點(diǎn)云構(gòu)建的采摘位姿精度低的問(wèn)題，本文提出了一種基于隨機(jī)采樣一致性（Random sample consensus，RANSAC）擬合點(diǎn)云去噪的采摘位姿構(gòu)建方法。該方法通過(guò)RANSAC擬合算法從預(yù)處理后的果實(shí)點(diǎn)云中檢測(cè)出多個(gè)潛在的球體，并以與點(diǎn)云采集設(shè)備垂直距離最短的球體球心作為目標(biāo)果實(shí)的基準(zhǔn)設(shè)置距離閾值，以便進(jìn)一步濾除目標(biāo)果實(shí)點(diǎn)云中難濾除的點(diǎn)云噪聲，提高目標(biāo)果實(shí)的位姿構(gòu)建精度。在此基礎(chǔ)上，利用最小二乘法對(duì)去噪后的點(diǎn)云進(jìn)行球擬合得到球心坐標(biāo)，并作為目標(biāo)果實(shí)的采摘位置，然后結(jié)合實(shí)例分割算法獲取的二值化掩膜圖像質(zhì)心三維坐標(biāo)，構(gòu)造接近向量作為采摘姿態(tài)，完成采摘位姿的構(gòu)建。重疊果實(shí)點(diǎn)云去噪試驗(yàn)表明，本文方法能夠有效濾除目標(biāo)果實(shí)中難濾除的點(diǎn)云噪聲;位姿構(gòu)建評(píng)估試驗(yàn)結(jié)果顯示，在室外仿果園環(huán)境下采用提出的位姿構(gòu)建方法，果實(shí)定位精度達(dá)到15.0mm，相較于直接使用RANSAC擬合球的定位方法，定位精度最大提高28.1%，位置構(gòu)建穩(wěn)定性提高76.0%;果園采摘對(duì)比試驗(yàn)表明，采用提出的位姿構(gòu)建方法定位成功率達(dá)到70.2%，相較于現(xiàn)有同類(lèi)方法，定位成功率提高23.4%，采摘成功率提高38.4%。本文提出的方法可為復(fù)雜果園環(huán)境下的果實(shí)位姿準(zhǔn)確構(gòu)建提供參考。

Abstract:

為解決非結(jié)構(gòu)環(huán)境下，采摘機(jī)械臂路徑規(guī)劃時(shí)存在的效率低、采摘成功率不高的問(wèn)題，提出一種結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法的四向搜索RRTstar算法。首先通過(guò)人工勢(shì)場(chǎng)法對(duì)空間進(jìn)行分割，獲取空間分割點(diǎn)xsplit，進(jìn)行四向搜索;其次結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法引導(dǎo)隨機(jī)采樣，提高采樣節(jié)點(diǎn)質(zhì)量;然后基于節(jié)點(diǎn)歷史擴(kuò)展信息，添加信息因子，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)擴(kuò)展。最后通過(guò)貪婪回溯對(duì)生成路徑進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)二維模擬實(shí)驗(yàn)、6自由度機(jī)械臂下的仿真實(shí)驗(yàn)與采摘實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出算法的有效性。二維仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明：相比于RRTstar算法，改進(jìn)算法路徑成本縮短2.01%，時(shí)間代價(jià)降低98.81%，迭代次數(shù)減少92.49%。在機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot operating system，ROS)中進(jìn)行6自由度機(jī)械臂下的仿真實(shí)驗(yàn)，相比于RRTstar算法，規(guī)劃時(shí)間減少93.17%，路徑成本降低36.62%，擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)減少97.00%。最后使用6自由度機(jī)械臂進(jìn)行采摘實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法有效提升采摘成功率，采摘成功率達(dá)85%，并在結(jié)合姿態(tài)約束方法后，采摘成功率達(dá)95%。所提出的路徑規(guī)劃方法在路徑規(guī)劃時(shí)間上存在一定優(yōu)勢(shì)，采摘實(shí)驗(yàn)證明本文算法可提高荔枝采摘成功率。

Abstract:

針對(duì)非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜果園環(huán)境下機(jī)器人無(wú)損采摘蘋(píng)果難度大等問(wèn)題，本文借鑒章魚(yú)捕食獵物方式，設(shè)計(jì)了一種集吸盤(pán)吸附與手指抓握為一體的復(fù)合氣動(dòng)式蘋(píng)果采摘手。根據(jù)陜西富士蘋(píng)果的一般特征參數(shù)，完成了采摘手關(guān)鍵零部件設(shè)計(jì)及其尺寸參數(shù)確定。建立模型對(duì)吸盤(pán)吸附與手指抓握的運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)進(jìn)行仿真分析，結(jié)果表明該采摘手具有良好的運(yùn)動(dòng)柔順性和吸附與抓握的穩(wěn)定性;通過(guò)搭建采摘手性能測(cè)試平臺(tái)，對(duì)采摘過(guò)程中的手指接觸壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，驗(yàn)證了該采摘手整體系統(tǒng)的可行性與采摘流程的合理性;以六臂蘋(píng)果采摘機(jī)器人為試驗(yàn)平臺(tái)開(kāi)展了采摘手果園實(shí)地試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，該采摘手綜合采摘成功率為84.7%，綜合損傷率為0.88%，可以完成復(fù)雜果園環(huán)境下機(jī)器人采摘蘋(píng)果工作。

Abstract:

針對(duì)柑橘自動(dòng)化采摘末端執(zhí)行器剪切果柄難度大的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種采用球形閉合進(jìn)行咬合剪切果柄的柑橘采摘末端執(zhí)行器。對(duì)柑橘果柄進(jìn)行剪切力學(xué)特性研究，通過(guò)對(duì)果柄直徑、剪切速度、果柄斜角、樹(shù)葉阻擋數(shù)、刀片間隙5個(gè)因素進(jìn)行剪切試驗(yàn)，基于最小二乘法多項(xiàng)式擬合建立響應(yīng)面進(jìn)行影響因素分析;對(duì)末端執(zhí)行器進(jìn)行幾何建模，并以控制刀片間隙為主要約束條件，以增大攏果定位容差為優(yōu)化目標(biāo)建立參數(shù)優(yōu)化模型，優(yōu)化后攏果定位容差由9.2%~48.8%提升到26.0%~71.7%;對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行了有限元仿真，仿真得到球殼變形對(duì)刀片間隙的影響結(jié)果。最后設(shè)計(jì)柑橘采摘末端執(zhí)行器樣機(jī)，在柑橘果園進(jìn)行實(shí)地采摘剪切性能測(cè)試，直徑小于等于4 mm的果柄采摘斷柄成功率達(dá)95%，滿(mǎn)足柑橘采摘要求。

Abstract:

針對(duì)菠蘿采摘機(jī)械化程度不高的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種鏈喂入摘輥與柔性桿聯(lián)合撥斷式菠蘿采摘裝置。分析了影響該裝置采摘效率的因素：摘輥長(zhǎng)度、安裝高度、間隙、半徑和角速度。通過(guò)力學(xué)分析推斷出該采摘裝置工作時(shí)菠蘿果實(shí)與莖稈分離模式為折斷。為提高折斷成功率，在摘輥上方安裝一排旋轉(zhuǎn)的柔性桿，并對(duì)柔性桿半徑和角速度進(jìn)行計(jì)算。該裝置最佳參數(shù)組合為：摘輥高度200 mm、機(jī)具前進(jìn)速度0.6 m/s、摘輥半徑和角速度分別為35 mm和12 rad/s、柔性桿半徑和角速度分別為20 mm和10 rad/s，在該參數(shù)組合下，試制樣機(jī)并進(jìn)行了田間試驗(yàn)，結(jié)果為菠蘿采摘率為82%，損傷率為34.14%，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)為77.16%。

Abstract:

末端執(zhí)行器是采收機(jī)器人重要組成部分，針對(duì)單生朝天椒果實(shí)朝天生長(zhǎng)特征，本文設(shè)計(jì)了一款切割脫離式鮮食朝天椒采收末端執(zhí)行器。針對(duì)朝天椒果實(shí)長(zhǎng)度55～80 mm、果實(shí)最大直徑9～13 mm、莖稈直徑2～3 mm、莖稈長(zhǎng)度20～30 mm，采用橫斷切、斜切、削切切割方式對(duì)品種“高辣878”朝天椒進(jìn)行了生物特性試驗(yàn)，結(jié)果表明，在入切角70°、80°下朝天椒莖稈最大切割力為13.1 N。根據(jù)朝天椒生物特性設(shè)計(jì)了末端執(zhí)行器，建立了末端剪切機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)態(tài)靜力數(shù)學(xué)模型，并基于動(dòng)態(tài)靜力分析結(jié)果，以外部驅(qū)動(dòng)力最小為目標(biāo)采用遺傳算法對(duì)末端執(zhí)行器剪切機(jī)構(gòu)桿件尺寸進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化得到曲柄長(zhǎng)度為33 mm，連桿長(zhǎng)度為60 mm，連桿延長(zhǎng)桿長(zhǎng)度為54 mm。為實(shí)現(xiàn)朝天椒莖稈切斷，優(yōu)化得到剪切機(jī)構(gòu)需要外部驅(qū)動(dòng)力矩0.94 N·m，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果選用舵機(jī)作為動(dòng)力源。最后通過(guò)采收試驗(yàn)驗(yàn)證了朝天椒采收末端執(zhí)行器的可行性。試驗(yàn)結(jié)果表明，末端執(zhí)行器整體采收成功率為91.3%，驗(yàn)證了朝天椒末端執(zhí)行器具有良好的采收性能。

Abstract:

針對(duì)現(xiàn)有的名優(yōu)茶采摘末端執(zhí)行器存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、單工位工作效率低或切口氧化發(fā)紅的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、工作效率高、采摘質(zhì)量佳的采摘收集一體旋轉(zhuǎn)式兩工位末端執(zhí)行器。執(zhí)行器兩端軟體采摘手指通過(guò)正反轉(zhuǎn)循環(huán)處于采摘和收集工位，實(shí)現(xiàn)采摘與收集功能。通過(guò)對(duì)末端執(zhí)行器采收動(dòng)作進(jìn)行分析和預(yù)試驗(yàn)，得到影響末端執(zhí)行器采收成功率的因素：舵機(jī)臂轉(zhuǎn)角、安裝板角速度和硅膠厚度。采用Box-Behnken研究各因素對(duì)茶葉采收成功率的影響，以采收成功率為響應(yīng)值建立二次回歸模型，得到影響顯著性的主次排序?yàn)椋喊惭b板角速度、舵機(jī)臂轉(zhuǎn)角、硅膠厚度。利用Design-Expert軟件，以采收成功率為目標(biāo)，對(duì)各因素進(jìn)行優(yōu)化得到最佳參數(shù)：安裝板角速度為265.329（°）/s、舵機(jī)臂轉(zhuǎn)角為40°、硅膠厚度為4.986 mm。對(duì)優(yōu)化后的參數(shù)取整并進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差小于5%。本文研究的旋轉(zhuǎn)式兩工位名優(yōu)茶采摘收集一體末端執(zhí)行器能夠?qū)崿F(xiàn)茶葉高質(zhì)高效采摘和收集。

Abstract:

針對(duì)長(zhǎng)江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)稻茬田寬苗帶小麥播種機(jī)曲線(xiàn)作業(yè)時(shí)各行播量不均勻的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種寬苗帶小麥播種機(jī)多行勻播分控系統(tǒng)。通過(guò)多速率GNSS/IMU組合導(dǎo)航系統(tǒng)獲取播種機(jī)組運(yùn)動(dòng)信息，根據(jù)機(jī)組剛體空間運(yùn)動(dòng)學(xué)模型計(jì)算各播種單元?jiǎng)蚍N器地面速度，結(jié)合寬苗帶播種農(nóng)藝要求得出排種器驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制量;基于CAN通訊和PID控制器，應(yīng)用STM32單片機(jī)分別控制各排種軸轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)寬苗帶小麥播種機(jī)曲線(xiàn)作業(yè)多行勻播。路面試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)IMU傳感器、RTK-GNSS采樣速率分別為20、10 Hz時(shí)，組合導(dǎo)航系統(tǒng)播種機(jī)組運(yùn)動(dòng)信息估計(jì)精度優(yōu)于其它組合，此時(shí)勻種器地面速度估計(jì)平均相對(duì)誤差為4.18%，其方向同播種機(jī)組航向夾角估計(jì)平均相對(duì)誤差為11.26%，各行播種均勻性變異系數(shù)平均值為7.68%;田間試驗(yàn)結(jié)果表明，不同作業(yè)路徑下，寬苗帶小麥播種機(jī)多行勻播分控系統(tǒng)各行播量合格指數(shù)不低于94.90%，各行變異系數(shù)不高于0.97%，滿(mǎn)足長(zhǎng)江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)小麥寬苗帶播種農(nóng)藝要求。

Abstract:

針對(duì)西北旱區(qū)現(xiàn)有直插穴播機(jī)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)運(yùn)行不平穩(wěn)、運(yùn)轉(zhuǎn)空間尺寸較大等問(wèn)題，提出一種非圓齒輪驅(qū)動(dòng)式前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)，基于此研制一種新型玉米直插穴播機(jī)。對(duì)整機(jī)結(jié)構(gòu)組成、工作原理和技術(shù)參數(shù)進(jìn)行闡述;對(duì)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)和穴播器進(jìn)行深入理論分析。優(yōu)化得當(dāng)穴距為330 mm、前進(jìn)速度為0.5 m/s和播深為45 mm時(shí)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)傳動(dòng)比和中心距，基于此生成非圓齒輪機(jī)構(gòu)前進(jìn)速度補(bǔ)償機(jī)構(gòu)。結(jié)合玉米種子尺寸確定取種輪上異形窩眼結(jié)構(gòu)尺寸范圍，并優(yōu)化得當(dāng)異形窩眼寬度為11.79 mm、異形窩眼高度為7.23 mm、異形窩眼開(kāi)口角為15°時(shí)排種效果較好。田間驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明，穴播機(jī)空穴率、穴粒數(shù)合格率、播種深度合格率平均值分別為2.0%、90.1%和92.3%;成穴器破膜膜孔較小，膜孔錯(cuò)位率為4.3%;成穴器水平方向土壤擾動(dòng)量平均值為15 g，垂直方向?yàn)?5 g。試驗(yàn)結(jié)果滿(mǎn)足西北旱區(qū)玉米直插播種實(shí)際要求。

Abstract:

針對(duì)目前玉米寬窄行品字形密植模式下精量排種器高速（10~16 km/h）作業(yè)時(shí)排種均勻性差且對(duì)品字形播種效果缺乏針對(duì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種雙腔雙盤(pán)交錯(cuò)同步回轉(zhuǎn)的氣壓式高速精量排種器，并提出了品字合格指數(shù)對(duì)排種效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。闡述了排種器基本結(jié)構(gòu)與工作原理，運(yùn)用理論分析與數(shù)值模擬的方法確定了排種盤(pán)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立了種子充種過(guò)程的力學(xué)模型，確定充種高度、作業(yè)速度、氣腔正壓是影響排種器性能的主要因素;以充種高度、作業(yè)速度、氣腔正壓作為試驗(yàn)因素，以品字合格指數(shù)、雙行株距變異系數(shù)作為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了三因素五水平中心組合試驗(yàn)，得到了排種器最優(yōu)參數(shù)組合并對(duì)其進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，選用“和育187”、“迪卡C2235”、“奧洋紅A9”、“法爾利1439”4種類(lèi)型的玉米種子進(jìn)行了排種器適播試驗(yàn)。結(jié)果表明：排種器最優(yōu)參數(shù)組合為：充種高度40.598 mm、氣腔正壓3.763 kPa、作業(yè)速度11.358 km/h，驗(yàn)證試驗(yàn)表明該參數(shù)組合品字合格指數(shù)為94%、雙行株距變異系數(shù)為6.11%，與優(yōu)化結(jié)果相符，可滿(mǎn)足玉米寬窄行品字形密植模式的高速精量播種要求。

Abstract:

針對(duì)油菜氣力式精量排種器種子精準(zhǔn)吸附過(guò)程中因配氣管路負(fù)壓實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)困難且易導(dǎo)致排種性能下降問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于虛擬儀器技術(shù)的油菜多行精量排種管路負(fù)壓同步監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。以壓力傳感器為測(cè)量元件實(shí)時(shí)采集干、支管路負(fù)壓，NI-9205型數(shù)采卡為數(shù)據(jù)采集模塊，電動(dòng)閥門(mén)對(duì)干路負(fù)壓進(jìn)行控制，在LabVIEW軟件中進(jìn)行壓力轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示、分析、保存以及故障報(bào)警等。對(duì)管路負(fù)壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)精度進(jìn)行了標(biāo)定，結(jié)果表明：當(dāng)種盤(pán)轉(zhuǎn)速為20~60 r/min、閥門(mén)開(kāi)度為18.3%~33.5%（干路靜態(tài)負(fù)壓1 000~3 000 Pa）時(shí)，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)值與風(fēng)壓計(jì)實(shí)測(cè)值相對(duì)偏差均不大于3.63%，負(fù)壓穩(wěn)定性變異系數(shù)不大于2.97%。臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)種盤(pán)轉(zhuǎn)速為20~60 r/min、閥門(mén)開(kāi)度為18.3%~33.5%(1 000~3 000 Pa)時(shí)，具有錐柱錐列式配氣機(jī)構(gòu)短程配氣系統(tǒng)負(fù)壓損失率不大于18.99%，支路負(fù)壓均勻性變異系數(shù)不大于2.3%，各行排量一致性變異系數(shù)不大于4.27%。田間試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)播種作業(yè)種盤(pán)轉(zhuǎn)速分別為23.1、34.2、44.5 r/min時(shí)，負(fù)壓損失率均不大于18.75%，支路負(fù)壓均勻性變異系數(shù)不大于2.95%，各行排量一致性變異系數(shù)不大于4.52%。該研究為解析氣力式油菜精量排種器種子精準(zhǔn)吸附及穩(wěn)定運(yùn)移機(jī)制與優(yōu)化改進(jìn)配氣管路布局提供技術(shù)支撐。

Abstract:

針對(duì)長(zhǎng)江中下游稻-油輪作區(qū)土壤黏重板結(jié)、秸稈量大，油菜直播機(jī)采用普通旋耕時(shí)易導(dǎo)致種床耕層淺、秸稈埋覆率低，現(xiàn)有犁旋一體機(jī)作業(yè)時(shí)縱向尺寸大的問(wèn)題，結(jié)合油菜直播農(nóng)藝要求和合理耕層構(gòu)建需求，設(shè)計(jì)了一種平行扣垡犁組，提出了一種“圓盤(pán)犁刀切茬-壓茬，平行犁組翻扣埋茬，旋耕刀輥碎土-勻土”的組合式耕整作業(yè)方案。采用直紋面法對(duì)扣垡犁的犁體曲面進(jìn)行設(shè)計(jì)，構(gòu)建了犁體曲面解析參數(shù)方程，建立了基于離散元方法的耕作部件-土壤-秸稈互作仿真模型，應(yīng)用EDEM軟件開(kāi)展了二次正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)，分析了扣垡犁扣垡性能。仿真結(jié)果表明：當(dāng)偏轉(zhuǎn)角θ取12°、元線(xiàn)角差值Δθ取11°時(shí)，犁體扣垡效果最優(yōu)。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)耕深為230 mm、作業(yè)速度為5.15 km/h時(shí)，扣垡犁平均扣垡率為91.3%，有較好埋茬效果;平行扣垡犁組在高茬秸稈工況下有較好的通過(guò)性，秸稈平均埋覆率達(dá)到82.5%，平均耕深達(dá)到218.6 mm，耕深穩(wěn)定性系數(shù)達(dá)到90.2%。田間對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明：在水稻收獲后平均留茬高度為513 mm的工況下，平行犁組翻扣與旋耕組合式油菜種床制備裝置平均耕深達(dá)229.7 mm，秸稈埋覆率為87.5%，碎土率為89.7%，廂面平整度為31.8 mm，相比于普通旋耕機(jī)作業(yè)效果，平均耕深增大90.9 mm，秸稈埋覆率和碎土率分別提高7.2個(gè)百分點(diǎn)和6.5個(gè)百分點(diǎn)，作業(yè)質(zhì)量滿(mǎn)足油菜播種要求，符合油菜“深翻埋茬，上松下緊”的種床合理耕層構(gòu)建要求。

Abstract:

針對(duì)傳統(tǒng)舀種勺式穴播器在工作過(guò)程中，種群被舀種勺種室兩側(cè)分流，播種滾筒內(nèi)種量較少時(shí)，舀種勺腔充種不完全的問(wèn)題，基于胡麻種子物理特性和種植農(nóng)藝要求，設(shè)計(jì)一種種群聚集、直接舀種的胡麻精量穴播器。通過(guò)分析穴播器工作原理確定其組成、聚種斜槽結(jié)構(gòu)和直流舀種勺結(jié)構(gòu)參數(shù)范圍，對(duì)直流舀種勺舀種過(guò)程和清種過(guò)程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析，確定穴播器角速度范圍;以直流舀種勺深度、過(guò)橋槽夾角和穴播器角速度為試驗(yàn)因素，以穴播器排種合格率、漏播率和重播率為試驗(yàn)指標(biāo)，借助EDEM離散元仿真軟件開(kāi)展二次旋轉(zhuǎn)正交組合試驗(yàn)，結(jié)果表明：當(dāng)直流舀種勺深度為2.75 mm、過(guò)橋槽夾角為56.56°、穴播器角速度為2.71 rad/s時(shí)性能最佳，此時(shí)穴播器排種合格率為94.27%，漏播率為5.67%，重播率為0.06%。臺(tái)架試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)排種合格率、漏播率和重播率平均值分別為89.00%、8.33%、2.67%，臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果與仿真試驗(yàn)結(jié)果基本一致。直流舀種勺和勺舌式舀種勺排種效果對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明，直流舀種勺的排種效果優(yōu)于勺舌式舀種勺的排種效果，穴播器排種合格率提高3.39個(gè)百分點(diǎn)，漏播率下降2.68個(gè)百分點(diǎn)，重播率下降2個(gè)百分點(diǎn)。

Abstract:

設(shè)計(jì)了一款面向核桃的電子果實(shí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)整合了多點(diǎn)振動(dòng)參數(shù)采集及模擬脫落功能，用于研究采摘過(guò)程中的動(dòng)力學(xué)行為及脫落條件。通過(guò)建立核桃與樹(shù)體的動(dòng)力學(xué)模型并確定核桃脫落判定條件，研制了設(shè)備及其配套的室內(nèi)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。通過(guò)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了電子果實(shí)系統(tǒng)的功能可靠性。在戶(hù)外實(shí)地采摘實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)電子果實(shí)系統(tǒng)多點(diǎn)同步采集果實(shí)振動(dòng)數(shù)據(jù)并分析，結(jié)果表明，核桃在振動(dòng)采摘過(guò)程中主要做法向振動(dòng)，核桃所受法向力是導(dǎo)致其脫落的主要因素。整合了多點(diǎn)同步測(cè)量及模擬脫落功能的電子果實(shí)系統(tǒng)可為研究核桃的脫落條件提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

Abstract:

針對(duì)丘陵果園大型開(kāi)溝施肥機(jī)無(wú)法進(jìn)入，小型開(kāi)溝施肥機(jī)因低功率限制無(wú)法達(dá)到所需開(kāi)溝深度且功能單一的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種適宜丘陵地區(qū)25°坡度地形集開(kāi)溝、施肥、覆土三大功能為一體的小型立式螺旋開(kāi)溝施肥機(jī)。通過(guò)理論分析對(duì)開(kāi)溝裝置、施肥裝置和覆土裝置等關(guān)鍵部件進(jìn)行了設(shè)計(jì)。根據(jù)丘陵果園土壤板結(jié)的特點(diǎn)選擇Hertz-Mindlin with Bonding接觸模型建立了開(kāi)溝仿真模型，并以降低開(kāi)溝旋轉(zhuǎn)功耗、前進(jìn)功耗、比功為目標(biāo)，設(shè)計(jì)Box-Behnken試驗(yàn)對(duì)螺旋開(kāi)溝刀結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。刀具優(yōu)化仿真試驗(yàn)結(jié)果為：螺旋開(kāi)溝刀的螺旋角、齒數(shù)、刃角、齒長(zhǎng)分別取17.6°、10、30°、19.76 mm，此時(shí)，開(kāi)溝旋轉(zhuǎn)功耗、前進(jìn)功耗、比功分別為6.74 kW、0.132 kW、0.165 kW·h/kg。將優(yōu)化后的螺旋開(kāi)溝刀試制并開(kāi)展仿真驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果表明，試驗(yàn)與仿真測(cè)得開(kāi)溝旋轉(zhuǎn)功耗相對(duì)誤差為5.6%，說(shuō)明刀具優(yōu)化結(jié)果正確。整機(jī)的田間試驗(yàn)結(jié)果表明，施肥機(jī)開(kāi)溝深度穩(wěn)定性系數(shù)、溝底寬度一致性系數(shù)、施肥均勻性系數(shù)、覆土率分別為96.91%、98.16%、97.08%、77.38%，各項(xiàng)指標(biāo)均滿(mǎn)足農(nóng)藝要求。

Abstract:

為了提高玉米小區(qū)收獲機(jī)二級(jí)除雜作業(yè)效率和質(zhì)量，解決傳統(tǒng)清選除雜裝置體積大、流場(chǎng)穩(wěn)定性差、流場(chǎng)穩(wěn)定所需時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，本文基于氣流康達(dá)效應(yīng)設(shè)計(jì)了一種翼型曲面除雜裝置，并結(jié)合流場(chǎng)理論分析及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)與模擬離散元法（CFD-DEM）耦合仿真試驗(yàn)確定其結(jié)構(gòu)參數(shù)。通過(guò)對(duì)流場(chǎng)中的顆粒進(jìn)行受力分析得知，曳力加速度主要受顆粒密度與直徑的影響。設(shè)置單因素試驗(yàn)研究該裝置對(duì)不同密度、不同直徑的顆?；旌衔锓蛛x效果，擬合并得出顆粒各密度、直徑與其軌跡線(xiàn)偏轉(zhuǎn)角的關(guān)系方程。通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證該裝置對(duì)玉米脫出混合物中輕質(zhì)雜質(zhì)分離功能的可行性，試驗(yàn)結(jié)果表明籽粒含雜率低至1.014%，作業(yè)性能指標(biāo)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求。

Abstract:

空化是一種復(fù)雜的多相流現(xiàn)象，空化發(fā)展中液體和蒸汽之間瞬態(tài)相變的產(chǎn)生，導(dǎo)致多尺度旋渦運(yùn)動(dòng)。瞬態(tài)空化動(dòng)力學(xué)與空化渦結(jié)構(gòu)的演化密切相關(guān)。采用對(duì)比結(jié)合Q準(zhǔn)則、Omega判別法兩種渦識(shí)別方法，探究設(shè)計(jì)流量Qd為0.321 m3/s下不同空化程度時(shí)離心泵葉輪區(qū)的空泡、渦旋特性及其對(duì)壓力脈動(dòng)的影響?；赟chnerr-Sauer空化模型對(duì)立式單級(jí)單吸蝸殼式離心泵在空化初始階段、空化發(fā)展階段、空化狀態(tài)轉(zhuǎn)變階段、空化惡化階段4個(gè)不同空化程度時(shí)的全流道流場(chǎng)進(jìn)行數(shù)值模擬分析。結(jié)果表明，空化情況下葉輪區(qū)域流動(dòng)復(fù)雜，空泡形態(tài)與旋渦的生成變化相互影響，二者共同影響葉輪域內(nèi)壓力脈動(dòng)的變化。Omega方法能夠精準(zhǔn)捕捉到葉輪進(jìn)口的回流渦、葉輪流道內(nèi)通道渦和葉輪尾緣處的尾跡渦;空化初期，受通道內(nèi)大面積通道渦及蝸殼隔舌動(dòng)靜干涉的影響，出現(xiàn)各葉片上空泡大小不同的情況;空化嚴(yán)重時(shí)受空泡脫落影響出現(xiàn)氣液混合的高速渦團(tuán)，導(dǎo)致低頻壓力脈動(dòng)信號(hào)增加，空泡移動(dòng)至高壓區(qū)潰滅釋放的能量導(dǎo)致出口壓力脈動(dòng)顯著升高。

Abstract:

為解決在數(shù)據(jù)不平衡條件下甜櫻桃分類(lèi)模型出現(xiàn)的長(zhǎng)尾類(lèi)不平衡問(wèn)題，提出了一種基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Deep convolutional generative adversarial networks，DCGAN)的缺陷甜櫻桃圖像增強(qiáng)方法。首先，在生成器部分引入多尺度殘差塊（MSRB）和CBAM注意力機(jī)制，增強(qiáng)了模型特征表達(dá)能力和生成圖像細(xì)節(jié)質(zhì)量，同時(shí)改善了梯度流;在判別器部分應(yīng)用譜歸一化技術(shù)，并引入Wasserstein距離和加梯度懲罰的損失函數(shù)，增強(qiáng)了模型訓(xùn)練穩(wěn)定性和收斂速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的GAN模型相比，本文模型可以生成更高質(zhì)量的缺陷甜櫻桃圖像，兩種缺陷甜櫻桃圖像的FID值（Fréchet inception distance)分別為64.36和59.97。本文模型生成的數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，VGG19和MobileNetV3的甜櫻桃分類(lèi)準(zhǔn)確率分別提高16.44個(gè)百分點(diǎn)和13.94個(gè)百分點(diǎn)。

Abstract:

針對(duì)單一傳感器在面對(duì)復(fù)雜田間環(huán)境適應(yīng)性差的問(wèn)題，本文提出了一種基于固態(tài)激光雷達(dá)(LiDAR)與RGB相機(jī)融合的玉米作物行檢測(cè)方法。首先，研究了固態(tài)激光雷達(dá)和RGB相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定方法，同步獲取玉米作物行圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。然后，將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云“著色”，基于點(diǎn)云“著色”提出聚類(lèi)感興趣密度區(qū)域算法。利用“著色”點(diǎn)云完成聚類(lèi)，并結(jié)合作物種植農(nóng)藝標(biāo)準(zhǔn)（行距），分別驗(yàn)證點(diǎn)云信息和顏色信息的可用性，能夠選擇最優(yōu)信息完成作物行感興趣區(qū)域聚類(lèi)。最后，通過(guò)劃分點(diǎn)云水平條帶的方式確定目標(biāo)點(diǎn)云的特征點(diǎn)聚類(lèi)區(qū)域，取作物行特征點(diǎn)，并利用最小二乘法擬合作物行檢測(cè)線(xiàn)。僅需調(diào)整行距參數(shù)，算法可實(shí)現(xiàn)全生命周期的作物行檢測(cè)，利用正常工況下玉米苗期、前期、中期和后期數(shù)據(jù)開(kāi)展算法驗(yàn)證，作物行中心線(xiàn)平均誤差不大于1.781°，準(zhǔn)確率不小于92.69%，平均耗時(shí)不超過(guò)102.7 ms。此外，為驗(yàn)證算法魯棒性，開(kāi)展了復(fù)雜農(nóng)田背景環(huán)境，如高雜草背景、斷行、苗期雜草高度與玉米高度相近以及玉米完全封行4種工況作物行檢測(cè)，算法平均誤差不大于1.935°，準(zhǔn)確率不小于91.94%，平均耗時(shí)不超過(guò)108.3 ms。通過(guò)討論闡述了基于點(diǎn)云“著色”開(kāi)展作物行中心線(xiàn)提取的優(yōu)越性，本文算法可為作物行中心線(xiàn)可靠檢測(cè)提供參考。

Abstract:

中后期玉米行間路徑存在光照不足、遮擋等因素的干擾，不利于農(nóng)業(yè)機(jī)器人自主作業(yè)時(shí)導(dǎo)航線(xiàn)的檢測(cè)。針對(duì)此問(wèn)題，本文提出一種基于改進(jìn)Fast-SCNN語(yǔ)義分割模型的中后期玉米行間路徑導(dǎo)航線(xiàn)檢測(cè)算法。首先，針對(duì)目前路徑語(yǔ)義分割模型在中后期玉米環(huán)境下邊緣分割不夠準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出一種Edge-FastSCNN模型，在模型分支中引入本文提出的邊緣提取模塊（Edge extraction module, EEM）以獲取準(zhǔn)確的路徑邊界信息，并在模型中引入空間金字塔池化（Atrous spatial pyramid pooling， ASPP）模塊以融合圖像邊界信息和深層特征。然后，基于模型預(yù)測(cè)的行間路徑掩碼，通過(guò)像素掃描法檢測(cè)路徑掩碼左右邊界點(diǎn)，通過(guò)加權(quán)平均法求得路徑掩碼中點(diǎn)。最終利用最小二乘法擬合導(dǎo)航線(xiàn)，實(shí)現(xiàn)中后期玉米行間路徑導(dǎo)航線(xiàn)的檢測(cè)。為驗(yàn)證所提出方法的性能，基于中后期玉米正常光照無(wú)遮擋、光照不足、陰影、雜草遮擋、葉片遮擋等5種環(huán)境，進(jìn)行了模型性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)和導(dǎo)航線(xiàn)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型平均交并比為97.90%，平均像素準(zhǔn)確率為98.84%，準(zhǔn)確率為99.39%，推理速度為63.0 f/s;模型在上述5種環(huán)境下的平均交并比為96.93%~98.01%，平均像素準(zhǔn)確率為98.33%~99.03%，準(zhǔn)確率為98.53%~99.12%;預(yù)測(cè)導(dǎo)航線(xiàn)與真實(shí)導(dǎo)航線(xiàn)在上述5種環(huán)境下的航向角偏差平均值為1.15°~3.16°，平均像素橫向距離為1.89~3.41像素;導(dǎo)航線(xiàn)檢測(cè)算法的單幀圖像平均處理時(shí)間為90.04 ms。因此，本文提出的導(dǎo)航線(xiàn)檢測(cè)算法滿(mǎn)足中后期玉米行間路徑導(dǎo)航任務(wù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求。

Abstract:

葡萄簇幼果果實(shí)受背景色、遮擋和光照變化的影響，檢測(cè)難度大。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)背景色、遮擋和光照變化具有魯棒性的葡萄簇幼果檢測(cè)，提出了一種融合隨機(jī)注意力機(jī)制（Shuffle attention，SA）的改進(jìn)YOLO v8n模型（SAW-YOLO v8n)。通過(guò)在YOLO v8n模型的Neck結(jié)構(gòu)中融入SA機(jī)制，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)多尺度特征融合能力，提升檢測(cè)目標(biāo)的特征信息表示，并抑制其他無(wú)關(guān)信息，提高檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)精度，在不明顯增加網(wǎng)絡(luò)深度和內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)的情況下，實(shí)現(xiàn)了葡萄簇幼果的高效準(zhǔn)確檢測(cè);采用基于動(dòng)態(tài)非單調(diào)聚焦機(jī)制的損失（Wise intersection over union loss，Wise-IoU Loss）作為邊界框回歸損失函數(shù)，加速網(wǎng)絡(luò)收斂并進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確率。構(gòu)建了葡萄簇幼果的數(shù)據(jù)集GGrape，該數(shù)據(jù)集由3 780幅復(fù)雜場(chǎng)景下的葡萄簇幼果圖像及對(duì)應(yīng)標(biāo)注文件組成。通過(guò)該數(shù)據(jù)集對(duì)SAW-YOLO v8n模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，基于SAW-YOLO v8n的葡萄簇幼果檢測(cè)算法的精度（Precision，P）、召回率（Recall，R）、平均精度均值（Mean average precision，mAP）和F1值分別為92.80%、91.30%、96.10%和92.04%，檢測(cè)速度為140.85 f/s，模型內(nèi)存占用量為6.20 MB。與SSD、YOLO v5s、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n等5個(gè)輕量化模型相比，其mAP值分別提高16.06%、1.05%、1.48%、0.84%、0.73%，F(xiàn)1值分別提高24.85%、1.43%、1.43%、1.09%、1.60%，模型內(nèi)存占用量分別降低93.16%、56.94%、37.63%、47.00%、0，是所有模型中最小的，具有明顯的輕量化、高精度優(yōu)勢(shì)。討論了不同遮擋程度和光照條件的葡萄幼果檢測(cè)，結(jié)果表明，基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果檢測(cè)方法能適應(yīng)不同遮擋和光照變化，具有良好的魯棒性。結(jié)果表明，SAW-YOLO v8n不僅能滿(mǎn)足對(duì)葡萄簇幼果檢測(cè)的高精度、高速度、輕量化的要求，且具有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性。

Abstract:

可見(jiàn)光成像以其快速、經(jīng)濟(jì)和非破壞性等優(yōu)勢(shì)，正成為高通量植物表型和遺傳研究的有效工具，但仍有待解決基于可見(jiàn)光圖像評(píng)估肉眼不可見(jiàn)的產(chǎn)量表型特性。本文針對(duì)植物葉片遮擋重疊及變量尺度單一導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)精度受限的問(wèn)題，提出了一種利用多視角圖像融合多類(lèi)別特征評(píng)估高粱地上生物量的技術(shù)方法。對(duì)15個(gè)種質(zhì)基因的300株高粱進(jìn)行了雙因素（水分和養(yǎng)分）雙水平（高和低）試驗(yàn)?；谛D(zhuǎn)平臺(tái)，利用可見(jiàn)光相機(jī)對(duì)每株高粱等角度間隔自動(dòng)采集10幅側(cè)視圖像和1幅俯視圖像，通過(guò)植物掩膜圖像提取每株高粱形態(tài)特征（俯視、側(cè)視投影面積）、顏色特征（RGB像素值）與紋理特征（均值、協(xié)方差、同質(zhì)性等），將多個(gè)視角下的信息平均化處理，并基于圖像R、G、B像素值構(gòu)建16個(gè)顏色植被指數(shù)。結(jié)果表明，相對(duì)于考慮單一類(lèi)型變量和單視角下的圖像信息，基于多視角平均化圖像信息融合形態(tài)、紋理、顏色特征能顯著增加對(duì)高粱地上生物量表型的獲取能力。利用SVR、RF、BPNN算法融合21組優(yōu)化圖像數(shù)據(jù)變量構(gòu)建高粱地上生物量回歸模型，精度最高的RF算法模型測(cè)試集決定系數(shù)R2為0.881，均方根誤差(RMSE)為60.714 g/m2，平均絕對(duì)誤差(MAE)為42.364 g/m2。為進(jìn)一步優(yōu)化RF算法模型的參數(shù)，選取GA、GS、SSA對(duì)RF算法模型進(jìn)行超參數(shù)尋優(yōu)。結(jié)果表明，SSA-RF優(yōu)化模型測(cè)試集R2提升至0.902，RMSE為48.706 g/m2，MAE為39.877 g/m2?；诙嘁暯菆D像形態(tài)-顏色-紋理特征融合能從有限的信息中衍生得到更多有效信息用于估測(cè)高粱地上生物量，從而為高粱生長(zhǎng)監(jiān)控、脅迫檢測(cè)、水肥精確施用和良種快速篩選提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

Abstract:

針對(duì)現(xiàn)有豬只行為識(shí)別模型體積大、識(shí)別場(chǎng)景單一、部署應(yīng)用硬件要求高等問(wèn)題，本文提出輕量級(jí)多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為識(shí)別模型YOLO v5n-PBR（YOLO v5n for pig behavior recognition）。首先通過(guò)拍攝和收集不同養(yǎng)殖場(chǎng)景、不同豬只數(shù)量及不同角度的群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)構(gòu)建多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)集，并根據(jù)該數(shù)據(jù)集中豬只行為目標(biāo)的特點(diǎn)引入遷移學(xué)習(xí)方法和OTA（Optimal transport assignment）標(biāo)簽分配方法對(duì)YOLO v5n模型進(jìn)行訓(xùn)練，加快模型收斂速度并提升模型精度，構(gòu)建高精度多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為識(shí)別模型;然后利用L1-norm剪枝算法篩選并刪減模型中不重要的通道，去除冗余參數(shù);最后通過(guò)微調(diào)訓(xùn)練和中間特征知識(shí)蒸餾去除剪枝帶來(lái)的性能劣化，從而得到輕量級(jí)多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為識(shí)別模型YOLO v5n-PBR并進(jìn)行嵌入式設(shè)備部署。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLO v5n-PBR模型平均精度均值 (mean average precision，mAP)為96.9%，參數(shù)量、計(jì)算量和內(nèi)存占用量分別為4.700×105、1.20×109和1.2 MB，在兩種不同系統(tǒng)和不同硬件配置的嵌入式設(shè)備上的部署實(shí)時(shí)識(shí)別幀率分別為12.2幀/s和66.3幀/s，與原始模型YOLO v5n相比，mAP提高1.1個(gè)百分點(diǎn)，參數(shù)量、計(jì)算量和內(nèi)存占用量分別減少73.3%、70.7%和68.4%，部署實(shí)時(shí)識(shí)別幀率分別提高74.3%和83.1%。此外，基于多場(chǎng)景群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到的YOLO v5n-PBR模型在4個(gè)單場(chǎng)景或雙場(chǎng)景的群養(yǎng)豬只行為數(shù)據(jù)集上的mAP均能達(dá)到98.1%，對(duì)2種不同養(yǎng)殖場(chǎng)景的6段豬只行為視頻的嵌入式設(shè)備部署識(shí)別統(tǒng)計(jì)結(jié)果與人工統(tǒng)計(jì)結(jié)果相近，平均精確率和平均召回率均為95.3%，以較少的參數(shù)達(dá)到較強(qiáng)的泛化性。本文提出的YOLO v5n-PBR模型具有精度高、體積小、速度快、泛化性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可滿(mǎn)足嵌入式設(shè)備部署要求，為豬只行為的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)及豬只行為識(shí)別模型的部署應(yīng)用提供技術(shù)基礎(chǔ)。

Abstract:

為解決復(fù)雜環(huán)境中油茶果因遮擋造成的檢測(cè)與計(jì)數(shù)難題，提出了一種基于雙主干網(wǎng)絡(luò)（Dual-backbone）和連續(xù)注意力特征融合模塊（Consecutive attention feature fusion，CAFF）的檢測(cè)模型。該模型結(jié)合了兩種不同主干網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同特征的高效提取。此外，設(shè)計(jì)了雙輸入單輸出的連續(xù)注意力特征融合模塊，取代了傳統(tǒng)的拼接操作（Concat），優(yōu)化了多尺度特征信息的融合策略。為了在精度與模型內(nèi)存占用量之間取得平衡，采用了幻影卷積模塊（Ghostconv），并去除了空間金字塔池化層（Spatial pyramid pooling fast，SPPF），加快了訓(xùn)練速度，減少了參數(shù)量。改進(jìn)后的YOLO-DCL（YOLO dual-backbone & consecutive attention feature fusion & lightweight）模型在各類(lèi)遮擋檢測(cè)任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀，平均精度均值達(dá)到92.7%，精確率為90.7%，召回率為84.9%，而模型內(nèi)存占用量?jī)H為5.7 MB。相較YOLO v8n模型分別上升4.0、8.6、2.3個(gè)百分點(diǎn)，內(nèi)存占用量下降9.5%。該模型還具備油茶果遮擋類(lèi)別的自動(dòng)計(jì)數(shù)功能，可降低人工統(tǒng)計(jì)的勞動(dòng)成本，適合在野外復(fù)雜環(huán)境中部署應(yīng)用。

Abstract:

為探明黃淮海平原驟旱的時(shí)空分布及其對(duì)植被光合作用的影響，基于ERA5氣候再分析資料和SMCI1.0土壤濕度數(shù)據(jù)集，分析了黃淮海地區(qū)2001—2020年氣候要素時(shí)空變化特征，識(shí)別了驟旱事件并研究其演變規(guī)律和主要?dú)庀笥绊懸蜃?，?duì)比星載日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿olar-induced chlorophyll fluorescence，SIF）、標(biāo)準(zhǔn)化差異植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI）以及增強(qiáng)植被指數(shù)（Enhanced vegetation index，EVI）對(duì)驟旱的響應(yīng)，探究了不同類(lèi)型植被光合作用對(duì)驟旱的敏感性。結(jié)果表明：黃淮海地區(qū)2001—2020年整體呈暖濕化趨勢(shì)，北部地區(qū)增溫明顯。黃淮海北部和東南部地區(qū)驟旱頻發(fā)，大部分地區(qū)發(fā)生超過(guò)20次驟旱，累計(jì)受旱時(shí)長(zhǎng)超過(guò)90候，且驟旱多發(fā)生于秋季。黃淮海地區(qū)年驟旱次數(shù)和累計(jì)驟旱時(shí)長(zhǎng)整體呈上升趨勢(shì)，增加速率分別為0.6次/(10a)和2.2候/(10a)，且呈上升趨勢(shì)的格點(diǎn)主要位于驟旱頻發(fā)區(qū)。研究區(qū)驟旱次數(shù)與氣溫（顯著正相關(guān)）、風(fēng)速（負(fù)相關(guān)）以及降水量（負(fù)相關(guān)）的相關(guān)性較高。相較于NDVI和EVI，SIF隨土壤水分的變化更加同步，適用于驟旱監(jiān)測(cè)。黃淮海地區(qū)灌木植被SIF對(duì)驟旱最敏感，但存在較大的不確定性，農(nóng)田、森林和草地等植被類(lèi)型光合作用對(duì)驟旱的響應(yīng)逐漸降低，但不同植被SIF與驟旱次數(shù)的最大相關(guān)系數(shù)均較為接近。

Abstract:

為實(shí)現(xiàn)Senninger i-Wob2型噴頭的噴灌流量精準(zhǔn)變量調(diào)節(jié)，在噴頭前安裝V型流量調(diào)節(jié)閥作為執(zhí)行機(jī)構(gòu)，通過(guò)閥體水力性能試驗(yàn)，建立閥前壓力、閥體開(kāi)度和噴頭流量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，據(jù)此設(shè)計(jì)變量噴灌控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)噴灌流量的精準(zhǔn)調(diào)節(jié)。研究結(jié)果表明：確定壓力-開(kāi)度-流量的數(shù)學(xué)模型特征流量系數(shù)KL為20.40，閥后壓力預(yù)測(cè)系數(shù)KP為0.97，流量預(yù)測(cè)系數(shù)Kφ為7.08;噴頭射程和流量在相對(duì)開(kāi)度為60%前，隨閥體開(kāi)度變化較為明顯;而在相對(duì)開(kāi)度為60%后，射程與流量隨相對(duì)開(kāi)度的變化幅度越來(lái)越小;調(diào)節(jié)閥流量調(diào)節(jié)的穩(wěn)態(tài)相對(duì)偏差不超過(guò)6.67%，調(diào)節(jié)時(shí)間不超過(guò)42 s，測(cè)量精度在96%以上。該研究實(shí)現(xiàn)了基于流量調(diào)節(jié)閥噴灌流量的精準(zhǔn)控制，為流量調(diào)節(jié)閥在變量灌溉中的應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支持。

Abstract:

在地下水埋深較淺的干旱半干旱地區(qū)，耕荒地分布較為分散破碎，旱排控鹽是減輕土壤鹽漬化的重要管理手段。旱排控鹽使不灌溉的鹽荒地成為蒸發(fā)鹽匯區(qū)域，接收鄰近灌溉農(nóng)田的水分和鹽分。本研究以河套灌區(qū)一個(gè)典型的旱排單元（鹽荒地和相鄰的不同作物農(nóng)田）為例，利用Darcy定律計(jì)算并揭示了鹽荒地與相鄰農(nóng)田之間的水鹽分布及遷移規(guī)律。結(jié)果表明：不同農(nóng)田類(lèi)型騰發(fā)量（ET）存在較大差異，玉米農(nóng)田平均ET比葵花農(nóng)田和鹽荒地分別高23.47%和88.97%，葵花農(nóng)田ET較鹽荒地高53.06%;不同作物根區(qū)土壤（0~100 cm）鹽分存在明顯差異，葵花農(nóng)田含鹽量為玉米農(nóng)田的2.10~2.47 倍，鹽荒地平均土壤含鹽量為耕地的2.81~6.95 倍。此外，在春灌和作物生長(zhǎng)階段，灌溉和降水使農(nóng)田地下水埋深最大上升157 cm，從而促使水鹽從農(nóng)田向未灌溉的鹽荒地遷移，減輕了耕地作物根系的鹽分，維持了作物生長(zhǎng);在春灌時(shí)期，葵花地灌溉水滲漏并快速排泄到未灌溉地類(lèi)，導(dǎo)致水鹽通量達(dá)到最大值，水分遷移量平均為0.045 cm/d，鹽分遷移量為0.013 mg/（d·cm2）。鹽荒地作為耕地的排泄區(qū)域，具有維持水鹽平衡的功能，該研究量化分析了耕荒地間水鹽的遷移規(guī)律，可為干旱區(qū)水鹽平衡規(guī)律提供理論依據(jù)。

Abstract:

內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市達(dá)拉特旗黃河南岸由于氣候干旱，降水量少，年蒸發(fā)量遠(yuǎn)大于年降水量，靠近黃河地下水位高，導(dǎo)致土壤鹽漬化問(wèn)題突出。以達(dá)拉特旗黃河南岸鹽堿地為研究對(duì)象，基于Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat-8和SRTM DEM多源數(shù)據(jù)，采取相關(guān)性分析和連續(xù)變量投影結(jié)合索套回歸（Lasso）、隨機(jī)森林回歸（Random forset，RF）、輕量梯度提升機(jī)模型（Light gradient boosting machine，LightGBM）、極端梯度提升模型（Extreme gradient boosting，XGBoost）、一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One dimensional convolutional neural networks，1DCNNs）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep neural network，DNN）6種模型進(jìn)行春季裸土期與植被覆蓋期土壤含鹽量估算。結(jié)果表明：XGBoost模型精度最高，春季裸土期、植被覆蓋期測(cè)試集決定系數(shù)（R2）為0.76、0.58;均方根誤差（RMSE）為5.76、7.22 g/kg;平均絕對(duì)誤差（MAE）為3.38、4.33 g/kg。多源遙感數(shù)據(jù)結(jié)合變量篩選方法利用XGBoost模型揭示研究區(qū)不同季節(jié)土壤鹽分空間分布最有效，含鹽量反演結(jié)果與野外實(shí)際調(diào)查分析結(jié)果基本吻合。變量重要性分析表明春季裸土期、植被覆蓋期重要反演因子分別為：鹽分指數(shù)（48.3%）、地形因子（33.8%）;植被指數(shù)（22%）、地形因子（47.9%）。本研究為達(dá)拉特旗黃河南岸鹽堿地遙感反演提供了有效方法，為春季裸土期與植被覆蓋期鹽堿化土壤監(jiān)測(cè)及預(yù)防提供了理論依據(jù)。

Abstract:

土壤類(lèi)型圖反映了不同土壤類(lèi)型的地理分布及其特征，為土壤資源利用、保護(hù)和管理提供了科學(xué)基礎(chǔ)。基于土壤-環(huán)境關(guān)系的數(shù)字土壤制圖方法是快速獲取高精度、高分辨率土壤空間分布信息的重要手段，但針對(duì)不同地形單元的適用性及制度精度仍需進(jìn)一步探討。本文以北京市平谷區(qū)為研究區(qū)，將其劃分為山地丘陵區(qū)和平原區(qū)2個(gè)地形單元，基于土壤調(diào)查點(diǎn)和隨機(jī)森林算法，構(gòu)建土壤-環(huán)境變量關(guān)系模型，進(jìn)行不同地形單元的土壤類(lèi)型數(shù)字制圖。結(jié)果表明，山地丘陵區(qū)土類(lèi)、亞類(lèi)、土屬和土種數(shù)字制圖總體精度（Overall accuracy，OA）分別為100%、93.1%、89.7%和75.9%;而平原區(qū)土類(lèi)、亞類(lèi)、土屬和土種數(shù)字制圖OA分別為73.7%、55.3%、52.6%和23.7%。這表明在山地丘陵區(qū)，環(huán)境變量輔助的土壤類(lèi)型數(shù)字制圖具有較好的精度，而在平原區(qū)，這種精度會(huì)顯著降低。隨著土壤類(lèi)型分類(lèi)單元從土類(lèi)到土種的精細(xì)化，環(huán)境變量輔助的土壤類(lèi)型制圖精度也逐漸下降。建議在資源有限的情況下，對(duì)于山地丘陵區(qū)，可以充分利用易獲取的環(huán)境變量數(shù)據(jù)來(lái)提升土壤類(lèi)型制圖精度;而對(duì)于平原區(qū)，則需適當(dāng)增加土壤類(lèi)型剖面數(shù)量以提高制圖精度。研究結(jié)果為其他地區(qū)土壤類(lèi)型數(shù)字化制圖提供了實(shí)踐案例和技術(shù)支持。

Abstract:

為了提高農(nóng)田土壤養(yǎng)分含量空間插值精度，準(zhǔn)確掌握土壤養(yǎng)分的空間分布特征，以新疆瑪納斯河流域綠洲為研究區(qū)域，測(cè)定土壤有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、有效磷含量、速效鉀含量、pH值和鹽分含量，協(xié)同經(jīng)度、緯度、地形、氣象和植被指數(shù)因子作為環(huán)境變量，經(jīng)過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Person correlation coefficient，PCC）、方差膨脹系數(shù)（Variance inflation factor，VIF）和極端梯度提升（Extreme gradient boosting，XGBoost）算法進(jìn)行變量篩選，采用決策樹(shù)（Decision tree，DT）、隨機(jī)森林（Random forest，RF）、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial basis function，RBF）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long short-term memory，LSTM）4種機(jī)器學(xué)習(xí)模型與普通克里格（Ordinary Kriging，OK）方法，對(duì)研究區(qū)農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷和速效鉀含量進(jìn)行空間插值。結(jié)果表明：研究區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀含量分別為0.226~32.275 g/kg、0.117~1.272 g/kg、3.159~53.884 mg/kg和81.510~488.422 mg/kg，變異系數(shù)為30.636%~43.648%，均屬于中等程度變異。PCC、VIF和XGBoost變量篩選均表明，土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷和速效鉀間具有一定的關(guān)聯(lián)性，可用于目標(biāo)屬性空間插值的環(huán)境變量，但不同變量篩選方法對(duì)經(jīng)度、緯度、地形、氣象和植被指數(shù)因子篩選結(jié)果具有一定的差異性。XGBoost方法可以更有效地篩選出對(duì)空間插值結(jié)果重要的環(huán)境變量，且基于此方法篩選變量后建立的模型精度明顯優(yōu)于PCC和VIF篩選變量后建立的模型精度，而且協(xié)同環(huán)境變量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型精度普遍優(yōu)于未加入環(huán)境變量的OK模型精度，同一土壤養(yǎng)分含量空間插值模型精度從大到小依次為RF、LSTM、RBF、DT、OK，其中基于XGBoost篩選出的變量對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷和速效鉀含量構(gòu)建的RF空間插值模型精度相較于未加入環(huán)境變量的OK模型有顯著提高，決定系數(shù)分別提高43.02%、101.00%、86.04%和137.89%，均方根誤差分別降低27.39%、42.78%、13.12%和28.39%，平均絕對(duì)誤差分別降低29.01%、43.84%、11.20%和29.62%。利用RF模型對(duì)研究區(qū)農(nóng)田土壤養(yǎng)分進(jìn)行反演得到土壤有機(jī)質(zhì)和全氮含量具有較強(qiáng)的空間分布一致性，含量較高的主要集中在研究區(qū)南部和東部區(qū)域，有效磷和速效鉀含量具有一定的空間相似性，東南部、中北部區(qū)域含量較低。綜上，XGBoost變量篩選方法結(jié)合RF模型可以更好地實(shí)現(xiàn)土壤養(yǎng)分空間插值，可作為土壤養(yǎng)分空間插值的有效方法。

Abstract:

氮是影響作物生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，精準(zhǔn)獲取土壤氮含量是實(shí)施各類(lèi)農(nóng)田水肥管理技術(shù)的基礎(chǔ)。利用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)可以快速檢測(cè)土壤氮含量，預(yù)測(cè)模型精度和泛化能力是制約將光譜技術(shù)應(yīng)用于土壤氮含量檢測(cè)的瓶頸。為此，提出了一種基于稀疏自注意力和可見(jiàn)-近紅外光譜的土壤氮含量預(yù)測(cè)模型(Visible-near-infrared reflection spectrum and sparse transformer，VNIRSformer)用于提升預(yù)測(cè)精度和泛化能力。模型由輸入層、嵌入層、編碼器、解碼器、預(yù)測(cè)層和輸出層組成。采用大型公開(kāi)數(shù)據(jù)集(Land use/cover area frame statistical survey，LUCAS)訓(xùn)練模型以提升模型泛化能力。實(shí)驗(yàn)測(cè)試VNIRSformer模型在15種不同光譜波長(zhǎng)間隔下的性能，發(fā)現(xiàn)：隨著波長(zhǎng)間隔增加，預(yù)測(cè)精度先升后降，模型規(guī)模不斷變小。波長(zhǎng)間隔為1 nm時(shí)模型預(yù)測(cè)精度最低，RMSE為0.47 g/kg，R2為0.78。波長(zhǎng)間隔為5 nm時(shí)模型預(yù)測(cè)精度最高，RMSE為0.35 g/kg，R2為0.89。當(dāng)波長(zhǎng)間隔從0.5 nm增加至1 nm時(shí)，模型規(guī)模下降最快，下降比例約為72%。當(dāng)增加至5 nm后，模型規(guī)模勻速下降，下降比例約為5%。綜合考慮模型規(guī)模及性能，最佳波長(zhǎng)間隔設(shè)為5 nm。與6種不同預(yù)測(cè)模型（2種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)自注意力模型、偏最小二乘回歸、支持向量機(jī)回歸和K近鄰回歸）進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)：VNIRSformer模型性能最佳，RMSE為0.35 g/kg，R2為0.89，RPD為2.95。測(cè)試VNIRSformer對(duì)不同等級(jí)的土壤氮含量預(yù)測(cè)能力，發(fā)現(xiàn)：VNIRSformer模型能夠較好預(yù)測(cè)小于5 g/kg的土壤氮含量。將VNIRSformer模型直接應(yīng)用于自采數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)：R2下降約0.17，表明模型具有一定泛化能力。研究表明，選取波長(zhǎng)間隔為5 nm的光譜數(shù)據(jù)作為VNIRSformer模型輸入，預(yù)測(cè)性能最佳，規(guī)模適中;稀疏注意力機(jī)制有助于提升模型預(yù)測(cè)精度，降低模型訓(xùn)練時(shí)間;預(yù)測(cè)模型具有一定泛化能力。研究結(jié)果可為基于可見(jiàn)-近紅外光譜的土壤氮含量預(yù)測(cè)技術(shù)田間實(shí)際應(yīng)用提供理論支持。

Abstract:

針對(duì)秸稈腐解產(chǎn)物復(fù)雜，導(dǎo)致在線(xiàn)監(jiān)測(cè)困難的問(wèn)題，提出以秸稈腐解CO2排放量作為反映秸稈腐解動(dòng)態(tài)特性的指標(biāo)。并針對(duì)市面CO2傳感器成本高、體積大，在秸稈腐解監(jiān)測(cè)中普及困難的問(wèn)題，基于小型、低成本非色散紅外（Non-dispersive infrared, NDIR）CO2傳感器、環(huán)境傳感器及Arduino板，設(shè)計(jì)了秸稈腐解動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)秸稈腐解過(guò)程環(huán)境參數(shù)、秸稈溫度以及CO2濃度多位點(diǎn)的監(jiān)測(cè)，并結(jié)合微生物群落數(shù)據(jù)，分析了秸稈腐解規(guī)律。以市面TR-76Ui CO2記錄儀為基準(zhǔn)，對(duì)每個(gè)低成本NDIR CO2傳感器進(jìn)行測(cè)試與校準(zhǔn)，1829個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的線(xiàn)性回歸模型決定系數(shù)R2為0.97~0.99，RMSE為14.56~56.36 μL/L，表明低成本NDIR CO2傳感器具有良好的檢測(cè)精度和穩(wěn)定性。秸稈堆體內(nèi)部CO2濃度具有周期性變化規(guī)律，變化趨勢(shì)與溫度的變化趨勢(shì)一致，且振動(dòng)幅度隨秸稈干燥逐漸減弱，該現(xiàn)象反映了微生物活動(dòng)的生物節(jié)律，揭示了秸稈堆體內(nèi)部CO2變化能夠反映秸稈腐解的行為特征。分析表明，秸稈腐解速率與溫度和含水率呈正相關(guān)，決定系數(shù)R2分別為0.813 7與0.892。調(diào)節(jié)秸稈含水率大于40%后，秸稈腐解速率迅速下降，至第4天趨于平穩(wěn)。添加微生物菌劑后秸稈腐解速率在第7天開(kāi)始明顯下降，至第12天開(kāi)始趨于平穩(wěn)。監(jiān)測(cè)周期內(nèi)傳感器未發(fā)生明顯漂移，有較好的穩(wěn)定性，檢測(cè)精度可以滿(mǎn)足秸稈腐解試驗(yàn)的分析需求，小型、低成本硬件對(duì)于秸稈腐解動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)具有很好的推廣應(yīng)用潛力。

Abstract:

針對(duì)顆粒飼料尺寸檢測(cè)操作繁瑣，自動(dòng)化水平低的實(shí)際問(wèn)題，為了實(shí)現(xiàn)顆粒飼料尺寸的自動(dòng)測(cè)量，設(shè)計(jì)了基于圖像處理技術(shù)的振動(dòng)整流式顆粒飼料尺寸檢測(cè)儀。利用離散元軟件Rocky Dem建立顆粒飼料-槽型整流板相互作用的仿真模型，以槽型整流板的振幅、振動(dòng)頻率、安裝傾角和滑槽轉(zhuǎn)向系數(shù)為試驗(yàn)因素，顆粒飼料滑移均速和滑移速度變異系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)單因素仿真試驗(yàn)，分析顆粒飼料在槽型整流板滑槽內(nèi)的滑移運(yùn)動(dòng)特性，結(jié)果表明，影響顆粒飼料滑移運(yùn)動(dòng)特性的主要因素為振幅、振動(dòng)頻率及安裝傾角。采用正交組合仿真試驗(yàn)，建立各試驗(yàn)因素與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，當(dāng)槽型整流板安裝傾角為6.33°、振動(dòng)頻率為101.49 Hz、振幅為0.50 mm時(shí)，顆粒飼料的滑移均速和滑移速度變異系數(shù)綜合最優(yōu)，分別為0.31 m/s和4.10%。分別采集環(huán)?？讖綖?、4、5 mm的顆粒飼料，對(duì)檢測(cè)儀的測(cè)量精度進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)與人工測(cè)量相比較，檢測(cè)儀對(duì)顆粒飼料直徑自動(dòng)測(cè)量結(jié)果平均絕對(duì)誤差分別為0.048、0.020、0.012 mm;顆粒飼料長(zhǎng)度自動(dòng)測(cè)量結(jié)果平均絕對(duì)誤差分別為0.164、0.162、0.103 mm。研究結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的顆粒飼料尺寸檢測(cè)儀具有良好的準(zhǔn)確性和可靠性，滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)檢測(cè)需求。

Abstract:

糧食干燥生產(chǎn)中換熱損失大，存在煙氣熱量無(wú)法高效傳遞，導(dǎo)致?lián)Q熱效率低等問(wèn)題。本文以集管殼與列管式換熱于一體的氣相旋轉(zhuǎn)螺旋槽管式換熱器為研究對(duì)象，基于場(chǎng)協(xié)同與熱力學(xué)理論優(yōu)化螺旋槽管關(guān)鍵部件，探究螺旋槽管參數(shù)對(duì)換熱性能的影響。以螺距、槽深及內(nèi)外徑比為試驗(yàn)因素，以努塞爾數(shù)和阻力系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行三因素五水平二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，采用多目標(biāo)優(yōu)化方法確定最優(yōu)參數(shù)組合，當(dāng)螺距為24.845 mm、槽深為1.753 mm、內(nèi)外徑比為0.897時(shí)，Nu為164.637，〖KG*4〗f為0.348。對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果基本一致。螺旋槽管平均場(chǎng)協(xié)同角β相較于圓管降低約2°，揭示了置于殼程內(nèi)的螺旋槽管管束進(jìn)口、出口及中間截面內(nèi)場(chǎng)協(xié)同角的分布特征，整體范圍內(nèi)的場(chǎng)協(xié)同效果有所增加，結(jié)論符合場(chǎng)協(xié)同原理。利用強(qiáng)化換熱綜合性能指數(shù)（Performance evaluation criteria, PEC）進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明氣相旋轉(zhuǎn)螺旋槽管式換熱器PEC在1.031~1.267之間，驗(yàn)證了螺旋槽管在換熱器應(yīng)用的合理性。

Abstract:

區(qū)塊鏈追溯對(duì)于保障食品安全、提升農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、維護(hù)消費(fèi)者權(quán)益至關(guān)重要。針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中隱私數(shù)據(jù)安全與保護(hù)需求，提出了一種基于屬性的可搜索加密的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)塊鏈追溯隱私數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)控制方法，該方法允許追溯供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)擁有者利用基于屬性的可搜索加密技術(shù)對(duì)訪(fǎng)問(wèn)控制中的訪(fǎng)問(wèn)控制策略進(jìn)行加密處理，追溯供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)請(qǐng)求者通過(guò)生成陷門(mén)與加密策略進(jìn)行匹配，以確保訪(fǎng)問(wèn)控制的安全性，有效抵御惡意節(jié)點(diǎn)偽造信息非法獲取權(quán)限的行為，隱藏用戶(hù)身份，避免策略信息泄露問(wèn)題，確保了隱私數(shù)據(jù)的安全性。采用以太坊權(quán)威證明共識(shí)機(jī)制搭建私有鏈進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，可搜索密文生成時(shí)間為2.5 ms，陷門(mén)生成時(shí)間為39.8 ms，可搜索密文與陷門(mén)的匹配時(shí)間為8.6 ms，同時(shí)密文生成時(shí)間不隨屬性數(shù)量增加而線(xiàn)性增長(zhǎng)，具有穩(wěn)定性特征。可搜索密文和陷門(mén)上傳至區(qū)塊鏈平均時(shí)間為2033 ms，查詢(xún)匹配時(shí)間為3.54 ms。因此，本研究提出的訪(fǎng)問(wèn)控制方法實(shí)現(xiàn)了訪(fǎng)問(wèn)控制策略隱藏，保障了追溯隱私數(shù)據(jù)的安全共享，適用于農(nóng)產(chǎn)品區(qū)塊鏈追溯環(huán)節(jié)中。

Abstract:

以一種用于220 kW拖拉機(jī)全動(dòng)力換擋變速箱為研究對(duì)象，基于經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性為控制核心制定了道路運(yùn)輸和田間作業(yè)（犁耕）模式的標(biāo)準(zhǔn)型自動(dòng)換擋策略，在全動(dòng)力換擋變速箱基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)換擋。為進(jìn)一步提升不同工況下自動(dòng)換擋策略的工況適應(yīng)性，制定了智能型自動(dòng)換擋策略，在道路運(yùn)輸自動(dòng)換擋策略中，以燃油消耗總量為優(yōu)化目標(biāo)，換擋點(diǎn)車(chē)速和換擋延遲時(shí)間作為設(shè)計(jì)變量，對(duì)控制策略進(jìn)行優(yōu)化;在犁耕作業(yè)自動(dòng)換擋策略中，引入滑轉(zhuǎn)率變化量和車(chē)速變化量2個(gè)修正參數(shù)，通過(guò)模糊控制規(guī)則實(shí)時(shí)修正換擋點(diǎn)車(chē)速?；贏(yíng)MESim和Matlab/Simulink建立了拖拉機(jī)仿真模型，開(kāi)展自動(dòng)換擋策略仿真。仿真結(jié)果表明，相較于標(biāo)準(zhǔn)型自動(dòng)換擋策略，道路運(yùn)輸工況下，拖拉機(jī)燃油消耗總量下降6.71%;犁耕作業(yè)工況下，換擋次數(shù)降低36.5%，燃油消耗總量下降2.85%。通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了道路運(yùn)輸模式自動(dòng)換擋略的有效性。

Abstract:

為克服輪轂電機(jī)響應(yīng)慢，控制精度和抗干擾性差的難題，本文在滑?？刂疲⊿liding mode control, SMC）的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)基于轉(zhuǎn)速和角度在線(xiàn)狀態(tài)估計(jì)的超螺旋滑模（Super-twisting sliding mode control, STSMC）輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩聯(lián)合控制策略。采用單移線(xiàn)工況，輪轂電機(jī)汽車(chē)勻速換變道時(shí)分別對(duì)各輪轂電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速控制，滿(mǎn)足阿克曼轉(zhuǎn)向要求，變道后采用正弦過(guò)渡方法對(duì)各輪轂電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩控制，電機(jī)快速平滑輸出期望轉(zhuǎn)矩，車(chē)輛直線(xiàn)加速。為防止轉(zhuǎn)速和角度傳感器誤差或者損壞，輪轂電機(jī)控制中采用最大相關(guān)熵平方根廣義高階容積卡爾曼算法（Maximum correlation entropy square root generalized high-order cubature Kalman filter, MCSRGHCKF）對(duì)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子角度進(jìn)行無(wú)傳感器估計(jì)，實(shí)驗(yàn)測(cè)試得到轉(zhuǎn)子角度估計(jì)誤差為－0.05 rad，轉(zhuǎn)速誤差為0.3 r/min，滿(mǎn)足電機(jī)控制要求。從電機(jī)啟動(dòng)到勻速運(yùn)行階段采用STSMC算法控制，轉(zhuǎn)速超調(diào)量為6.33%，最大輸出轉(zhuǎn)矩為0.35 N·m，響應(yīng)時(shí)間為0.22 s，穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速脈動(dòng)為±0.5 r/min，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)為±0.01 N·m，相比PID和SMC算法，控制效果更佳。在轉(zhuǎn)速切換轉(zhuǎn)矩控制，轉(zhuǎn)矩可按照正弦函數(shù)平滑過(guò)渡，最大超調(diào)僅為2.86%，電機(jī)運(yùn)行平穩(wěn)。

Abstract:

傳統(tǒng)液壓系統(tǒng)采用1根閥芯同時(shí)控制液壓執(zhí)行器進(jìn)出口油路，系統(tǒng)能耗大、效率低，且在主動(dòng)型負(fù)載工況下，易出現(xiàn)氣穴現(xiàn)象。為防止液壓缸在主動(dòng)型負(fù)載工況下產(chǎn)生氣穴現(xiàn)象，本文分別對(duì)傳統(tǒng)液壓系統(tǒng)、負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)、進(jìn)口壓差補(bǔ)償負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)和出口壓差補(bǔ)償負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)4種液壓系統(tǒng)防氣穴特性進(jìn)行了理論分析，獲得了進(jìn)、出口閥開(kāi)口度比μ與空氣分離壓力Pm、負(fù)載力FL等參數(shù)之間的關(guān)系，建立了4種液壓系統(tǒng)仿真模型，設(shè)置相同負(fù)載力FL、進(jìn)口閥開(kāi)口度K1等仿真參數(shù)，仿真結(jié)果表明，除傳統(tǒng)液壓系統(tǒng)外，其他3種負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)均可以通過(guò)改變?chǔ)淌惯M(jìn)口壓力Pa大于0，從而避免氣穴現(xiàn)象，且出口壓差補(bǔ)償負(fù)載口獨(dú)立控制系統(tǒng)無(wú)需檢測(cè)負(fù)載力FL。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了仿真結(jié)果的可行性。

Abstract:

通過(guò)多路閥實(shí)現(xiàn)負(fù)載敏感電液控制（LS）系統(tǒng)等集中式液壓系統(tǒng)流量分配，會(huì)產(chǎn)生較大的節(jié)流損失，能量效率較低。分布式獨(dú)立電液控制系統(tǒng)（DIEHCS）采用單泵單執(zhí)行器的排量控制方式，基本消除節(jié)流損失，節(jié)能效果顯著，但普遍存在獨(dú)立式驅(qū)動(dòng)裝機(jī)功率大、分布式安裝結(jié)構(gòu)不緊湊等問(wèn)題。為此，本文以6 t挖掘機(jī)為對(duì)象，提出了一種分布式獨(dú)立二次調(diào)壓電液控制系統(tǒng)（DIEHCS-SPR）。該系統(tǒng)主要由3個(gè)獨(dú)立布置于臂架上的開(kāi)式電液執(zhí)行器（EHA）及1個(gè)恒壓控制的主泵（布置于艙室內(nèi)）組成。各EHA根據(jù)執(zhí)行器預(yù)期速度和負(fù)載力方向?qū)崿F(xiàn)四象限工況的精確運(yùn)轉(zhuǎn)。6 t挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)仿真結(jié)果表明，在同一個(gè)工作周期下，提出的DIEHCS-SPR系統(tǒng)相比于LS系統(tǒng)節(jié)能率可達(dá)42%~46%。相比于現(xiàn)有DIEHCS，所提出系統(tǒng)各EHA峰值輸出功率最高可降低70%~74%，可顯著減小各EHA外形尺寸和質(zhì)量，不僅節(jié)約了關(guān)鍵元件（EHA）的制造成本，更降低了分布式安裝時(shí)自重所產(chǎn)生的額外能耗。