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基于ViT-改进YOLOv7的稻田杂草识别

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农业工程学报 2024年第10期40卷 185-193页

作者：陈学深吴昌鹏党佩娜张恩造陈彦学汤存耀齐龙华南农业大学工程学院广州510642

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP(multi-scale retinex with color preservation)对图像进行增强,以提高图像亮度及对... 详细信息

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP(multi-scale retinex with color preservation)对图像进行增强,以提高图像亮度及对比度;加入ViT分类网络去除干扰背景,以提高模型在复杂环境下对小目标杂草的识别性能。在YOLOv7模型中主干特征提取网络替换为GhostNet网络,并引入CA注意力机制,以增强主干特征提取网络对杂草特征提取能力及简化模型参数计算量。消融试验表明:改进后的YOLOv7模型平均精度均值为88.2%,较原YOLOv7模型提高了3.3个百分点,参数量减少10.43 M,计算量减少66.54×109次/s。识别前先经过MSRCP图像增强后,与原模型相比,改进YOLOv7模型的平均精度均值提高了2.6个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似的复杂环境下平均精度均值分别提高5.3、3.6、3.1个百分点,加入ViT分类网络后,较原模型平均精度均值整体提升了4.4个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰一级稻叶尖形状相似的复杂环境下的平均精度均值较原模型整体提升了6.2、6.1、5.7个百分点。ViT-改进YOLOv7模型的平均精度均值为92.6%,相比于YOLOv5s、YOLOXs、MobilenetV3-YOLOv7、YOLOv8和改进YOLOv7分别提高了11.6、10.1、5.0、4.2、4.4个百分点。研究结果可为稻田复杂环境的杂草精准识别提供支撑。

关键词：机器视觉深度学习 YOLOv7 ViT 稻田杂草识别

一维光学位置传感器融合的非接触多自由度位姿测量系统

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光学精密工程 2024年第3期32卷 344-356页

作者：莫嘉嗣陈健欢温远航梁杰俊陈秋烁闫国琦华南农业大学工程学院广东广州510642

为实现机器人末端位姿多自由度实时测量反馈,融合一维光学位置传感器(Position Sensitive Detector,PSD)建立了平面3自由度非接触测量系统,对其测量原理,信号处理电路,环境光干扰去除和非线性标定算法等进行研究。根据PSD传感器测量特... 详细信息

为实现机器人末端位姿多自由度实时测量反馈,融合一维光学位置传感器(Position Sensitive Detector,PSD)建立了平面3自由度非接触测量系统,对其测量原理,信号处理电路,环境光干扰去除和非线性标定算法等进行研究。根据PSD传感器测量特性和平面3自由度测量要求设计了4-PSD测量系统,并建立测量系统数学模型。研究了PSD传感器的信号处理电路,通过运放和除法器实现了单个PSD的信号处理,结合单片机与A/DC采样电路,实现了上位机的高频率信号采集。对4-PSD测量系统进行预实验,为消除环境光干扰,通过激光调制和数字滤波等方法进行验证。最后,通过激光位移传感器标定4-PSD测量系统,介绍了4-PSD的标定步骤(原点、转角、长度和二阶非线性标定),测定了系统标定后的误差分布。该测量系统具有较高的测量频率(50 Hz)。标定实验结果表明:标定后的4-PSD测量系统在70 mm×70 mm内,测量精度平均为0.49 mm,比标定前降低了90%的误差,能满足大部分高速、高精度机器人末端的非接触式实时测量反馈需求。

关键词：光学位置传感器位姿测量实时反馈测量标定

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双排交替齿形筛菠萝输送机构设计与试验

农业工程学报 2024年第15期40卷 11-21页

作者：刘天湖陈思远杨国柱张锦翀曾雲芳孙伟龙陈嘉鹏刘舒阳华南农业大学工程学院广州510642 华南农业大学农学院广州510642

针对拨杆喂入式菠萝采收机所存在采摘后的菠萝果实在输送过程中容易堵塞、堆积,并在接果板与挡板输送链之间的间隙中挤压损坏导致的输送成功率低、输送损伤率较高的问题,该研究设计了一种双排交替齿形筛输送机构作为输送过程中的缓冲过... 详细信息

针对拨杆喂入式菠萝采收机所存在采摘后的菠萝果实在输送过程中容易堵塞、堆积,并在接果板与挡板输送链之间的间隙中挤压损坏导致的输送成功率低、输送损伤率较高的问题,该研究设计了一种双排交替齿形筛输送机构作为输送过程中的缓冲过渡机构。阐述了双排交替齿形筛输送机构工作机理,并根据运动特点确定了其结构参数,如杆件长度和角度、齿形筛板排列间距等。建立齿形筛板各齿端的运动方程和菠萝果实与齿形筛板的接触力学模型,求解了菠萝果实临界碰撞损伤及临界输送弹跳时双排交替齿形筛输送机构转轴的工作角速度分别为23.13和10.56 rad/s,并确定了接果板倾角、采摘装置转轴转速和输送机构转轴转速为影响该输送机构输送效果的3个主要参数。将这3个参数作为试验因素,以果实输送成功率和果实滞留数作为试验指标,依据Box-Behnken试验原理开展了三因素三水平台架试验,建立了试验指标与各影响因素之间的回归模型,并利用回归模型求得了最优参数组合。田间试验结果表明,接果板倾角为14°、采摘装置转轴转速为27 r/min、输送装置转轴转速为70 r/min时果实平均输送成功率为94.87%、平均果实滞留数为2个,输送作业过程中均无果实受损,可满足菠萝果实输送工作需求,提高菠萝果实采收效率。

关键词：农业机械收获输送机构菠萝试验

基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

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农业工程学报 2024年第3期40卷 165-174页

作者：肖德琴陈芳玲刘又夫谢青梅张新珩华南农业大学农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室广州510642 华南农业大学数学与信息学院广州510642 华南农业大学动物科学学院广州510642

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型... 详细信息

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87%的识别准确率。该研究证实基于偏振光条件获取的黄羽鸡表皮层黑色素图像分级效果优于自然光条件,提出的ConvNeXt-WPCA黄羽鸡表皮层黑色素分级方法识别准确率高,同时模型参数量及浮点计算量均有降低,为黄羽鸡表皮层黑色素智能分级实际应用提供了理论基础及技术支持。

关键词：模型深度学习注意力机制黄羽鸡 ConvNeXt 品质分级偏振光

链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置研究

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农业机械学报 2024年第10期 116-125页

作者：刘天湖麦宝锋张锦翀刘舒阳陈嘉鹏孙伟龙华南农业大学工程学院华南农业大学农学院

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采摘装置工作时菠萝果实与茎秆分离模式为... 详细信息

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采摘装置工作时菠萝果实与茎秆分离模式为折断。为提高折断成功率，在摘辊上方安装一排旋转的柔性杆，并对柔性杆半径和角速度进行计算。该装置最佳参数组合为：摘辊高度200 mm、机具前进速度0.6 m/s、摘辊半径和角速度分别为35 mm和12 rad/s、柔性杆半径和角速度分别为20 mm和10 rad/s,在该参数组合下，试制样机并进行了田间试验，结果为菠萝采摘率为82%,损伤率为34.14%,综合评价指标为77.16%。

关键词：拨断式菠萝采摘机摘辊柔性杆

链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置设计与试验

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农业机械学报 2024年

作者：刘天湖麦宝锋张锦翀刘舒阳陈嘉鹏孙伟龙华南农业大学工程学院华南农业大学农学院

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，本研究设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采收装置工作时菠萝果实与茎秆的分... 详细信息

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，本研究设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采收装置工作时菠萝果实与茎秆的分离模式为折断。为提高折断成功率，在摘辊的上方安装一排旋转的柔性杆，并提出对柔性杆的半径和角速度进行计算。该装置的最佳参数组合为摘辊高度200mm，机具前进速度0.6 m/s，摘辊的半径和角速度分别为35 mm和12 rad/s，柔性杆的半径和角速度分别为20 mm和10 rad/s，在该参数组合下，试制样机并进行了田间试验，结果为菠萝采收成功率为82%，损伤率为34.14%，综合评价指标为77.16%。

关键词：拨断式菠萝采摘机摘辊柔性杆试验

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无人驾驶农机避障路径跟踪仿真与验证

华南农业大学学报 2024年第3期45卷 416-426页

作者：汪沛曾思晓何杰华南农业大学工程学院广东广州510642

【目的】为便于验证无人驾驶农机避障路径跟踪的效果,减少实际无人农机试验次数与消耗,设计一种无人驾驶农机避障路径跟踪仿真验证方法,构建一个仿真验证应用系统。【方法】以无人农机为基础,集成真实复杂地形环境仿真、实际作业农机仿... 详细信息

【目的】为便于验证无人驾驶农机避障路径跟踪的效果,减少实际无人农机试验次数与消耗,设计一种无人驾驶农机避障路径跟踪仿真验证方法,构建一个仿真验证应用系统。【方法】以无人农机为基础,集成真实复杂地形环境仿真、实际作业农机仿真和路径规划算法植入,构建一个一体化仿真验证应用系统。基于三维SLAM技术,采集环境点云数据,实现农田地形环境仿真建模,构建阿克曼转向机械结构的农机仿真建模,提出一种基于农机动力学约束的TEB局部路径规划算法;在仿真验证应用系统中实现路径规划跟踪及避障,并通过多次测试验证该算法的有效性。【结果】避障路径跟踪有效性对比测试和避障路径跟踪平顺性验证测试结果表明,无人农机行驶过程中可有效动态避障,最短有效避障距离为4.1 m。路径跟踪控制效果良好,障碍物距离大于5.0 m时,可控平均误差≤0.4305 m,均方根误差≤0.3151 m;障碍物距离在4.5~5.0 m时,可控误差均值≤1.3538 m,均方根误差≤1.6126 m。【结论】本文提出的改进TEB算法具有较强的作业能力以及较高的作业精度,满足农业机械导航避障路径跟踪仿真验证的需求,该算法可应用于无人农机在实际农田环境的避障路径跟踪。该应用系统易于扩充,为精准农业中针对各种复杂作业环境的农机运作状态的优化设计研究提供基础。

关键词：无人驾驶农机路径跟踪仿真建模机器人操作系统避障路径规划

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作物组织结构与力学性能研究

华南农业大学学报 2024年第3期45卷 446-456页

作者：刘庆庭胡平郑明轩林志超李志昂李桃华南农业大学工程学院广东广州510642

传统的宏观力学性能试验方法无法解析作物的力学性能与形态结构、微观结构和化合物成分存在的内在联系。显微图像获取与处理技术和有限元分析的深度发展使多尺度方法成为了作物力学研究的新途径。作物组织结构与力学性能研究是作物多尺... 详细信息

传统的宏观力学性能试验方法无法解析作物的力学性能与形态结构、微观结构和化合物成分存在的内在联系。显微图像获取与处理技术和有限元分析的深度发展使多尺度方法成为了作物力学研究的新途径。作物组织结构与力学性能研究是作物多尺度力学的重要部分。本文从作物组织的形态结构及几何模型构建方法、力学模型构建与求解方法和力学性能试验方法等3个方面对作物组织多尺度结构力学的研究现状进行了综述,分析了现有的组织几何模型与力学模型构建方法和力学性能试验方法等方面存在的局限性,并对多尺度结构力学研究进行了展望。

关键词：作物组织结构几何模型力学模型多尺度

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轻量级多场景群养猪只行为识别模型研究与部署

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农业机械学报 2024年

作者：漆海霞冯发生尹选春杨泽康周子森梁广升华南农业大学工程学院

针对现有猪只行为识别模型体积大、识别场景单一、部署应用硬件要求高等问题，本文提出轻量级多场景群养猪只行为识别模型YOLO v5n-PBR（YOLO v5n for Pig Behavior Recognition）。首先通过拍摄和收集不同养殖场景、不同猪只数量及不... 详细信息

针对现有猪只行为识别模型体积大、识别场景单一、部署应用硬件要求高等问题，本文提出轻量级多场景群养猪只行为识别模型YOLO v5n-PBR（YOLO v5n for Pig Behavior Recognition）。首先通过拍摄和收集不同养殖场景、不同猪只数量及不同角度的群养猪只行为数据构建多场景群养猪只行为数据集，并根据该数据集中猪只行为目标的特点引入迁移学习方法和OTA（Optimal Transport Assignment）标签分配方法对YOLO v5n模型进行训练，加快模型收敛速度并提升模型精度，构建高精度多场景群养猪只行为识别模型；然后利用L1-norm剪枝算法筛选并删减模型中不重要的通道，去除冗余参数；最后通过微调训练和中间特征知识蒸馏去除剪枝带来的性能劣化，从而得到轻量级多场景群养猪只行为识别模型YOLO v5n-PBR并进行嵌入式设备部署。实验结果表明，YOLO v5n-PBR模型的平均精度均值 (mean Average Precision，mAP)为96.9%，参数量、计算量和内存占用量分别为0.47M、1.2G和1.2MB，在两种不同系统和不同硬件配置的嵌入式设备上的部署实时识别帧率分别为12.2帧/s和66.3帧/s，与原始模型YOLO v5n相比，mAP提高1.1个百分点，参数量、计算量和内存占用量分别减少73.3%、70.7%和68.4%，部署实时识别帧率分别提高74.3%和83.1%。此外，基于多场景群养猪只行为数据集训练得到的YOLO v5n-PBR模型在4个单场景或双场景的群养猪只行为数据集上的mAP均能达到98.1%，对2种不同养殖场景的6段猪只行为视频的嵌入式设备部署识别统计结果与人工统计结果相近，平均精确率和平均召回率均为95.3%，以较少的参数达到较强的泛化性。本文提出的YOLO v5n-PBR模型具有精度高、体积小、速度快、泛化性强等优点，可满足嵌入式设备部署要求，为猪只行为的实时、准确监测及猪只行为识别模型的部署应用提供技术基础。

关键词：模型轻量化通道剪枝知识蒸馏猪只行为识别 YOLO v5n 嵌入式设备