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基于选择性注意力神经网络的木薯叶病害检测算法

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农业机械学报 2024年第5期55卷 254-262,272页

作者：张家瑜朱锐邱威陈坤杰南京农业大学工学院南京210031

为了实现在复杂非结构环境下对木薯叶4种主要病害的高精度检测,提出一种基于选择性注意力机制的木薯叶病害神经网络检测改进算法MAISNet(Multiattention IBN Squareplus neural network)。以V2-ResNet-101为基础网络,先使用多重注意力... 详细信息

为了实现在复杂非结构环境下对木薯叶4种主要病害的高精度检测,提出一种基于选择性注意力机制的木薯叶病害神经网络检测改进算法MAISNet(Multiattention IBN Squareplus neural network)。以V2-ResNet-101为基础网络,先使用多重注意力算法优化加权系数,调整特征通道的语义表达,在特征图中初步构建显著性特征;然后在残差单元之后采用实例批归一化方法来抑制特征表达中的协变量偏移,在特征图中构建出显著性语义特征,实现高质量语义特征表达;最后在残差分支中采用Squareplus激活函数替代ReLU激活函数,保持语义特征在负数域的数值分布,减少特征拟合过程中的截断误差。对比试验结果显示,经过上述改进后构建出的MAISNet-101神经网络,对4种常见木薯叶病害检测的平均准确率达到95.39%,明显优于目前主流算法EfficientNet-B5和RepVGG-B3g4等。网络提取特征的可视化分析结果表明,高质量木薯叶病害显著性语义特征,是提高木薯叶病害检测准确率的关键。所提出的MAISNet神经网络模型可以完成实际场景下木薯叶病害高精度检测。

关键词：木薯病害检测多重注意力算法显著性语义特征 Squareplus激活函数

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基于改进YOLO v7轻量化模型的自然果园环境下苹果识别方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 231-242,262页

作者：张震周俊江自真韩宏琪南京农业大学工学院南京210031

针对自然果园环境下苹果果实识别中,传统的目标检测算法往往很难在检测模型的检测精度、速度和轻量化方面实现平衡,提出了一种基于改进YOLO v7的轻量化苹果检测模型。首先,引入部分卷积(Partial convolution, PConv)替换多分支堆叠模块... 详细信息

针对自然果园环境下苹果果实识别中,传统的目标检测算法往往很难在检测模型的检测精度、速度和轻量化方面实现平衡,提出了一种基于改进YOLO v7的轻量化苹果检测模型。首先,引入部分卷积(Partial convolution, PConv)替换多分支堆叠模块中的部分常规卷积进行轻量化改进,以降低模型的参数量和计算量;其次,添加轻量化的高效通道注意力(Efficient channel attention, ECA)模块以提高网络的特征提取能力,改善复杂环境下遮挡目标的错检漏检问题;在模型训练过程中采用基于麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm, SSA)的学习率优化策略来进一步提高模型的检测精度。试验结果显示:相比于YOLO v7原始模型,改进后模型的精确率、召回率和平均精度分别提高4.15、0.38、1.39个百分点,其参数量和计算量分别降低22.93%和27.41%,在GPU和CPU上检测单幅图像的平均用时分别减少0.003 s和0.014 s。结果表明,改进后的模型可以实时准确地识别复杂果园环境中的苹果,模型参数量和计算量较小,适合部署于苹果采摘机器人的嵌入式设备上,为实现苹果的无人化智能采摘奠定了基础。

关键词：苹果识别自然果园环境 YOLO v7 PConv 高效通道注意力机制麻雀搜索算法

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基于自适应阈值ORB特征提取的果园双目稠密地图构建

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农业机械学报 2024年第6期55卷 42-51,59页

作者：薛金林褚阳阳宋悦温瑜张田煜南京农业大学工学院南京210031

针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过... 详细信息

针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过计算不同光照下图像平均像素求解阈值,对左右目图像提取ORB特征,增加了不同光照条件下的特征点匹配数量;然后根据特征点估计相机位姿完成局部地图跟踪,对跟踪线程产生的关键帧地图点进行BA优化完成局部地图构建。在原有算法基础上添加了基于ZED-stereo型相机双目深度融合的稠密建图模块,对左右目关键帧进行特征匹配获得图像对,利用图像对求解深度信息获取地图点,经过深度优化获取相机位姿,根据相机位姿进行局部点云的构建与拼接,最终对获得的点云地图进行全局BA优化,构建果园三维稠密地图。在KITTI数据集序列上进行测试,本文所改进的ORB-SLAM2算法的绝对轨迹误差更加收敛,轨迹误差标准差在00和07序列分别下降60.5%和62.6%,在其他序列上也有不同程度下降,表明本文算法定位精度较原始算法有所提高。不同光照环境下进行算法性能测试,结果表明本文算法较原始算法能更好地适应不同光照条件,在较强光照、正常光照、偏弱光照和阴雨天气下特征点平均匹配数量增加5.32%、4.53%、8.93%、12.91%。进行果园直线和稠密建图试验,结果表明直线行驶偏航角更加收敛,定位精确度高,关键帧提取数量较原始算法下降2.86%、平均跟踪时间减少39.3%;稠密建图效果好,能够很好地反映机器人位姿和果园真实环境信息,满足果园三维稠密点云地图构建需求,可为果园机器人导航路径规划提供支持。

关键词：果园稠密建图自适应阈值特征提取 ORB-SLAM2 双目相机

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基于改进Mask R-CNN的小麦在穗籽粒表型参数测试方法

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中国农业科学 2024年第12期57卷 2322-2335页

作者：王赟赟李毅念陈玉仑丁启朔何瑞银南京农业大学工学院

【目的】针对小麦籽粒性状参数获取需要脱粒后测量，测量程序繁杂、费时费力的缺点，提出基于深度学习的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。【方法】采集镇麦25、宁麦13和农麦88这3个品种小麦穗两侧正视图像，利用小麦穗正视图像构建图像... 详细信息

【目的】针对小麦籽粒性状参数获取需要脱粒后测量，测量程序繁杂、费时费力的缺点，提出基于深度学习的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。【方法】采集镇麦25、宁麦13和农麦88这3个品种小麦穗两侧正视图像，利用小麦穗正视图像构建图像增强数据集，提出深度学习与形态学处理相结合的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。首先，建立基于改进Mask R-CNN网络的麦穗颖壳分割模型，模型以ResNet和FNP为特征提取网络并引入坐标注意力（CA）模块、聚合模块和半卷积模块，实现麦穗图像中颖壳的准确定位、分割和籽粒计数。其次，利用分割的麦穗颖壳掩膜图经形态学处理方法提取麦穗颖壳的5个表型参数，并建立麦穗颖壳表型参数与颖壳内籽粒表型参数之间的线性相关关系。最后，利用麦穗颖壳表型参数与籽粒表型参数之间的线性相关关系预测籽粒表型参数。【结果】（1）基于改进Mask R-CNN网络的麦穗颖壳分割模型的平均精确率AP为94.13%,F1值为91.12%，召回率为88.30%，单幅图像平均检测耗时97 ms，可以快速、精准地识别单粒麦穗颖壳。模型的籽粒计数的均方根误差和平均相对误差分别为0.94个和0.65%，可见模型分割籽粒的精度较高。（2）麦穗颖壳与籽粒之间的表型参数粒长、粒厚、面积、周长、长径比线性相关关系式为：y=0.7258x、y=0.5166x、y=0.3748x、y=0.6756x、y=1.4085x，其决定系数（R2）均在0.85以上。（3）利用图像获取的麦穗颖壳参数数据对上述相关性模型进行验证并预测籽粒表型参数，粒长、粒厚、面积、周长、长径比5个参数的均方根误差和平均相对误差分别为0.17 mm、0.08 mm、0.46 mm2、0.33 mm、0.12和0.02%、0.02%、0.02%、0.02%、0.03%，每个参数的预测数据与实际数据之间的决定系数（R2）均在0.85以上，说明本文提出的籽粒表型预测方法可行。【结论】基于深度学习的小麦在穗籽粒表型测试方法能够通过麦穗颖壳表型参数精确预测小麦在穗籽粒的表型参数，为快速简便提取小麦籽粒表型参数提供了新的方法。

关键词：麦穗籽粒表型深度学习坐标注意力

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面向球果抓取的主动式三指手爪设计与试验

农业机械学报 2024年第7期55卷 67-74页

作者：秦欢欢赖虹妃刘坤陈光明卢伟薛金林李佩娟南京农业大学人工智能学院南京210031 南京农业大学工学院南京210031 南京工程学院工业中心南京211167

为解决球形果实快速、稳定抓取问题,设计了一种主动式三指手爪。该手爪指部机构末端安装有球状主动滚轮,主动滚轮外附着柔性膜以增加手爪柔顺性与摩擦力。每个指部机构具有2个自由度,可实现手指开合以及主动滚轮旋转。工作时3根手指相... 详细信息

为解决球形果实快速、稳定抓取问题,设计了一种主动式三指手爪。该手爪指部机构末端安装有球状主动滚轮,主动滚轮外附着柔性膜以增加手爪柔顺性与摩擦力。每个指部机构具有2个自由度,可实现手指开合以及主动滚轮旋转。工作时3根手指相互配合,在摩擦力作用下球果向手爪内部运动,可在仅接触球果条件下实现球果快速、稳定抓取,无需精确控制手爪位置和姿态。为阐述抓取过程中主动式手爪与球果的交互关系,推导了主动式手爪-球果交互模型。选取番茄、苹果以及橙子为典型球形抓取对象,开展了3款手爪(主动式手爪、鳍状软爪以及平行刚爪)的抓取试验。抓取试验结果表明,所设计主动式手爪平均首次抓取成功率为96.7%,平均抓取无损率为98.3%,平均任务时间为5.9 s,在抓取成功率、抓取质量以及抓取效率3方面均有较好表现,验证了该主动式手爪的有效性。

关键词：农业机器人球果抓取主动滚轮主动式手爪柔顺性

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设施园艺移动平台分布式驱动自适应防滑控制

农业工程学报 2024年第10期40卷 85-96页

作者：陈凤丁俊杰罗志涛郑恩来鲁应涛汪小旵沈成鲁植雄南京农业大学工学院南京210031 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014

针对设施园艺特殊作业场景对电驱移动平台灵活作业与高操纵稳定性需求,该研究设计了一种四轮轮毂电机独立驱动的分布式设施园艺电驱移动平台,并提出了一种可提高转向灵活性与稳定性的自适应防滑控制策略。在该控制策略中,首先构建电驱... 详细信息

针对设施园艺特殊作业场景对电驱移动平台灵活作业与高操纵稳定性需求,该研究设计了一种四轮轮毂电机独立驱动的分布式设施园艺电驱移动平台,并提出了一种可提高转向灵活性与稳定性的自适应防滑控制策略。在该控制策略中,首先构建电驱移动平台动力学模型与Ackermann差速转向模型,结合速度瞬心原理及轮胎侧偏角确定各车轮转向目标转速;其次,为提高电驱移动平台对时变附着系数的适应能力,采用改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波算法设计复杂路面识别器,实现对路面附着系数准确估计;最后,设计基于自适应滑模算法的防滑控制器,根据路面附着系数估计值确定车轮相对最佳滑转率并实时控制滑转率。为验证所提控制策略的有效性,开展了Carsim-MATLAB/Simulink联合仿真与分布式设施园艺电驱移动平台实车试验。试验结果表明,所提控制策略可准确估计复杂道路下路面附着系数,降低车轮滑转率误差;在不变路面、对接路面与对开路面3种工况下,左侧车轮滑转率误差分别为0.031、0.015和0.038,右侧车轮滑转率误差分别为0.026、0.005和0.028;在不变路面与随机路面实测路况下,电驱移动平台路面附着系分别数约为0.44和0.47,最大滑转率分别约为0.69和0.68,有效抑制了轮胎转向时的过度滑转,提高了电驱移动平台的行驶稳定性。研究可为设施园艺车辆驱动防滑控制提供具体理论依据和实施方案。

关键词：农业机械试验设施园艺轮毂电机电驱移动平台差速转向防滑控制

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铜-硫共存对稻田土壤CH_(4)和N_(2)O排放的影响及其机制

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中国环境科学 2024年第6期44卷 3030-3039页

作者：冯廉洁龚叶莎丁敏蒋静艳南京农业大学资源与环境科学学院江苏南京210095

为探究酸性稻田土壤中铜(Cu)和硫(S)共存对温室气体排放的影响,本研究模拟土壤淹水环境开展室内培养实验,以尿素为氮源分别设置CK、CuCl_(2)和CuSO_(4)(5,50,100mgCu/kg)、KCl和K_(2)SO_(4)(阴离子浓度分别与6种Cu处理一致)13种处理,考... 详细信息

为探究酸性稻田土壤中铜(Cu)和硫(S)共存对温室气体排放的影响,本研究模拟土壤淹水环境开展室内培养实验,以尿素为氮源分别设置CK、CuCl_(2)和CuSO_(4)(5,50,100mgCu/kg)、KCl和K_(2)SO_(4)(阴离子浓度分别与6种Cu处理一致)13种处理,考虑重金属在土壤中充分老化,共培养128d.结果表明:在长期淹水条件下,酸性土壤显著促进铜硫处理中有效Cu和易溶S释放(处理、不同浓度KCl和K_(2)SO_(4)处理中均降低,降幅分别为19.4%~56.2%和36.1%~84.5%;在50和100mg/kg Cu处理下显著升高且与Cu浓度成正比(处理相比,N_(2)O排放在中、高浓度K_(2)SO_(4)处理中显著降低(0.05).与CuCl_(2)处理相比,CH_(4)和N_(2)O排放在中、高浓度CuSO_(4)处理中显著降低(处理相比,Cu-S共存在CH_(4)排放过程中通过降低产甲烷古菌功能基因(mcrA)和产甲烷细菌功能基因(16S rRNA-CH_(4))丰度减少CH_(4)产生;在N_(2)O排放过程中于培养前期(0~35d)增加氨单加氧酶功能基因(AOB amoA)丰度促进硝化过程N_(2)O产生,培养后期(35~128d)提高氧化亚氮还原酶功能基因(nosZ)丰度促进N_(2)O还原减少了N_(2)O排放.本研究表明变价阴离子可显著影响重金属阳离子参与的温室气体产生的微生物过程,该交互过程的研究对正确评价重金属污染背景下的农田土壤温室气体排放具有重要意义.

关键词：稻田土壤温室气体排放 Cu SO_(4)^(2-) 浓度效应

基于无人机图像和SHAP特征筛选的小麦田间产量预测方法研究

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麦类作物学报 2024年

作者：朱志畅葛焱臧晶荣李庆金时超徐焕良翟肇裕南京农业大学前沿交叉研究院南京农业大学工学院南京农业大学农学院南京农业大学人工智能学院

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间... 详细信息

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间预测能力的差异;同时,引入机器学习事后可解释性方法SHAP对输入的特征变量进行重要性分析和筛选,了解其提高模型预测能力的效果。结果表明:(1)10种机器学习模型中,误差逆传播神经网络BPNN的产量预测表现最好(r2=0.826,RMSE=0.094 t·hm-2);(2)根据SHAP确定的特征变量重要性排序,花青素反射指数ARI和三维冠层体积Volume对于预测结果的影响最大,占全部特征重要性总和的45.48%;(3)经过SHAP特征筛选后,确定了在BPNN产量预测模型上表现最优的9个特征变量,其预测结果r2为0.865,RMSE为0.075 t·hm-2,比使用全特征的BPNN和事前Pearson相关性分析方法在预测精度上均有提升。因此,在优选产量预测模型基础上,可采用SHAP机制对特征变量的重要性进行筛选和分析,以此进一步提高田间小麦产量预测精度。

关键词：小麦无人机图像机器学习 SHAP加性解释方法产量预测

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鳍条效应软体采摘机械手建模与试验

应用力学学报 2024年第2期41卷 318-329页

作者：易伯阳周俊张震江自真张保华南京农业大学工学院南京210031

针对现有鳍条效应软体手指建模分析方法难以兼顾高精度与小运算量的问题,本研究以课题组设计的苹果采摘软体机械手为对象,在观察软体手指变形的基础上,提出将鳍条效应软体手指等效为串连铰链四杆机构;运用虚功原理推导了给定变形状态下... 详细信息

针对现有鳍条效应软体手指建模分析方法难以兼顾高精度与小运算量的问题,本研究以课题组设计的苹果采摘软体机械手为对象,在观察软体手指变形的基础上,提出将鳍条效应软体手指等效为串连铰链四杆机构;运用虚功原理推导了给定变形状态下软体手指各处接触力与驱动力矩计算方法;提出用线弹性扭簧模型描述变形恢复力矩,利用改进的粒子群算法求解各级四杆机构扭簧劲度系数;基于有限元模型,结合二次开发建立了给定关节转角和充气压力下驱动力矩的BP神经网络静态模型。搭建试验平台对3个不同大小的仿真苹果在3个不同高度位置下进行抓取力测量试验。试验结果表明,所建立的力学模型计算抓取力相对误差绝对值小于8.6%,与有限元模型精度相当;驱动力矩测量试验结果表明关节神经网络模型计算值与测量值变化趋势相同,相对误差小于12.7%。

关键词：软体机械手鳍条效应虚功原理有限元分析粒子群算法