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基于形色筛选的苹果园羽化害虫粘连图像分割方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 263-274页

作者：刘双喜王云飞张宏建孙林林马博慕君林任卓王金星山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省农业装备智能化工程实验室泰安271018 山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题,提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先,采集苹果园害虫图像,聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育,其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此,基于不同种类害虫... 详细信息

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题,提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先,采集苹果园害虫图像,聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育,其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此,基于不同种类害虫的形色特征信息分析,来获取害虫HSV分割阈值和模板轮廓。其次,利用形状因子判定分割粘连区域,通过颜色分割法和轮廓定位分割法来实现非种间与种间粘连害虫的分割。最后,对采集的苹果园害虫图像进行了试验分析,采用基于形色筛选的分割法对单个害虫进行分割,结果表明,本文方法的平均分割率、平均分割错误率和平均分割有效率分别为101%、3.14%和96.86%,分割效果优于传统图像分割方法。此外,通过预定义的颜色阈值,本文方法实现了棉铃虫、桃蛀螟与玉米螟的精准分类,平均分类准确率分别为97.77%、96.75%与96.83%。同时,以Mask R-CNN模型作为识别模型,平均识别精度作为评价指标,分别对已用本文方法和未用本文方法分割的害虫图像进行识别试验。结果表明,已用本文方法分割的棉铃虫、桃蛀螟和玉米螟害虫图像平均识别精度分别为96.55%、94.80%与95.51%,平均识别精度分别提高16.42、16.59、16.46个百分点。这表明该方法可为果园害虫精准识别提供理论和方法基础。

关键词：苹果园羽化害虫粘连图像精准分割形色特征轮廓定位

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控释肥颗粒群仿真接触参数标定与试验

农业机械学报 2024年第6期55卷 80-90页

作者：张宏建陈修波李宏立田园范国强许珺烁刘双喜王金星山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省农业装备智能化工程实验室泰安271018 山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018

接触参数影响控释肥颗粒离散元仿真结果。为了精准模拟控释肥颗粒力学行为与运动规律,本文基于离散元法对控释肥颗粒的接触参数进行标定与试验。首先,建立控释肥离散元基础模型,并利用台架和仿真试验相结合的方法,在EDEM中对控释肥颗粒... 详细信息

接触参数影响控释肥颗粒离散元仿真结果。为了精准模拟控释肥颗粒力学行为与运动规律,本文基于离散元法对控释肥颗粒的接触参数进行标定与试验。首先,建立控释肥离散元基础模型,并利用台架和仿真试验相结合的方法,在EDEM中对控释肥颗粒与PVC板之间接触参数进行标定。其次,通过碰撞弹跳试验、斜面滑移试验和斜面滚动试验测得控释肥颗粒与PVC板之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.539、0.507和0.105。最后,通过堆积试验、最陡爬坡试验和正交旋转组合试验,得到控释肥颗粒间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.38、0.25和0.09,并通过无底圆筒提升试验和排肥台架试验进行验证。试验结果表明,堆积角实际值与仿真结果的相对误差为1.54%,排肥量实际值与仿真结果4种转速下的相对误差分别为4.38%、4.23%、4.41%、4.36%,所标定的控释肥接触参数精准有效,可为控释肥离散元仿真提供数据和模型支撑。

关键词：控释肥离散元法接触参数标定试验堆积角

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苹果颗粒离散元接触参数标定与仿真试验

农业工程学报 2024年第12期40卷 66-76页

作者：张宏建韩欣杨化伟陈修波赵光泽孙经伟孙林林王金星山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省农业机械科学研究院济南252100 山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018

为精准确定红富士、花牛和黄元帅苹果的接触参数,该研究基于离散元法对3种苹果颗粒的仿真模型进行接触参数标定试验。首先,创建3种苹果的离散元填充模型,并通过电子秤、万能试验机等试验设备,确定其本征参数。其次,通过碰撞弹跳试验、... 详细信息

为精准确定红富士、花牛和黄元帅苹果的接触参数,该研究基于离散元法对3种苹果颗粒的仿真模型进行接触参数标定试验。首先,创建3种苹果的离散元填充模型,并通过电子秤、万能试验机等试验设备,确定其本征参数。其次,通过碰撞弹跳试验、斜面滑移试验和斜面滚动试验,得到红富士、花牛和黄元帅苹果与亚克力板的碰撞恢复系数分别为0.473、0.432和0.466;与亚克力板的静摩擦系数分别为0.435、0.536和0.519;与亚克力板的滚动摩擦系数分别为0.007 7、0.013 8和0.008 8。最后,通过堆积角试验、最陡爬坡试验确定二次回归正交旋转组合试验,得到红富士、花牛和黄元帅同种苹果间的碰撞恢复系数分别为0.487、0.348和0.469;静摩擦系数分别为0.584、0.869和0.644;滚动摩擦系数分别为0.084、0.096和0.093。试验结果表明,红富士、花牛和黄元帅苹果仿真试验与物理试验的休止角相对误差分别为5.95%、6.55%、8.67%。研究结果可为苹果物理特性和低损采收技术研究提供理论依据和模型支撑。

关键词：离散元模型苹果接触参数标定与试验堆积角

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日光温室薄膜全自动清洗机研制与试验

农业工程学报 2024年第1期40卷 238-246页

作者：李天华董广胜施国英魏珉王聪武玉洋山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省农业装备智能化工程实验室泰安271018 山东农业大学园艺科学与工程学院泰安271018

针对日光温室薄膜人工清洗劳动强度大、自动化清洗设备缺乏的现状,该研究设计了一种日光温室薄膜全自动清洗机。为减小整机质量并降低成本,采用双蜗轮蜗杆电机分别驱动清洗主机的毛刷与爬升轴;设计地面移位换行装置,用以承载清洗主机沿... 详细信息

针对日光温室薄膜人工清洗劳动强度大、自动化清洗设备缺乏的现状,该研究设计了一种日光温室薄膜全自动清洗机。为减小整机质量并降低成本,采用双蜗轮蜗杆电机分别驱动清洗主机的毛刷与爬升轴;设计地面移位换行装置,用以承载清洗主机沿温室长度方向移动;为实现自动换行清洗,设计棚顶移位换行装置,调整棚顶吊绳安装高度,避免吊绳在换行作业时与棚面产生干涉而影响换行质量或损伤薄膜。基于多传感器融合与数据校验技术,保证清洗主机、棚顶与地面移位装置间的协作实时性、一致性及可靠性。为验证设计方案的合理性与可行性,以参照日光温室跨度、脊高、肩高参数10:1制作模型温室,按外形尺寸5:1加工清洗样机,并进行对齐、倾斜偏移及清洗效果验证试验。结果表明,清洗主机升降时的水平偏移量在±3°以内,左右偏移量在±7 mm以内(换行操作时各偏移量无累积);地面与棚顶移位换行装置的单次换行误差与多次换行累计误差均在1 mm左右;毛刷材料选型与关键参数设计合理,可对薄膜表面灰尘进行有效清洗,洗净率为95.4%,清洗效果明显。该清洗机在丰富国内日光温室清洗装备类型的同时,有效解决了团队前期研发清洗机质量大、易伤膜、自动化水平低等问题,为温室大棚薄膜相关清洗设备的设计研发提供了参考。

关键词：日光温室薄膜清洗机试验自动换行机机协作

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多重扰动清种式大蒜单粒取种排种器设计与试验

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农业机械学报 2024年第1期55卷 65-75,163页

作者：侯加林方立志张海阔周凯李天华李玉华山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省农业装备智能化工程实验室泰安271018

针对勺链式大蒜播种机取种过程中常出现的漏种、重种问题,设计了一种多重扰动清种式大蒜单粒取种排种器。取种勺在充种阶段获取多粒蒜种,经多重扰动清种,最终取种勺内仅余1粒蒜种。本文以金乡蒜种为研究对象,阐述了排种器的工作原理,确... 详细信息

针对勺链式大蒜播种机取种过程中常出现的漏种、重种问题,设计了一种多重扰动清种式大蒜单粒取种排种器。取种勺在充种阶段获取多粒蒜种,经多重扰动清种,最终取种勺内仅余1粒蒜种。本文以金乡蒜种为研究对象,阐述了排种器的工作原理,确定了排种器的各项参数和多重扰动装置的最佳安装位置。通过DEM-MBD耦合仿真试验,分析了倾斜角、取种勺线速度对充种成功率的影响,以及凹槽形状对单粒取种率的影响。运用Box-Behnken中心组合试验方法,以第2弧形突出部分坡度、倾斜角、取种勺线速度为试验因素,以单粒取种率和漏种率作为评价指标,开展了三因素三水平正交试验。利用Design-Expert 8.0.6数据分析软件,分析了各因素对单粒取种率与漏种率的影响,对试验因素进行优化,确定了多重扰动装置最佳结构参数。设计试验台对仿真结果进行验证,倾斜角、取种勺线速度分别为15°、0.07 m/s的条件下,通过调节多重扰动装置与取种勺凹槽顶端距离适配不同级别蒜种,当Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级蒜种距离分别为0、6.1、12.1 mm时,单粒取种成功率分别为92.2%、97.2%、95.6%,具有良好的取种性能。

关键词：大蒜播种机多重扰动单粒取种排种器 DEM-MBD

基于改进A^(*)算法+LM-BZS算法的农业机器人路径规划

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农业机械学报 2024年第8期55卷 81-92页

作者：张万枝赵威李玉华赵乐俊侯加林朱倩山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 农业装备智能化山东省工程研究中心泰安271018 山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018

针对目前农业机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题,以果园履带机器人为运动学模型,提出一种基于改进A^(*)算法+低阶多段贝塞尔曲线拼接(Low-order multi-segment Bezier curve s... 详细信息

针对目前农业机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题,以果园履带机器人为运动学模型,提出一种基于改进A^(*)算法+低阶多段贝塞尔曲线拼接(Low-order multi-segment Bezier curve splicing,LM-BZS)算法的路径规划方法。首先,根据先验地图获取果园环境信息,将果树和障碍物视作不可通行区域,并结合机器人本体尺寸,对不可通行区域进行膨胀拟合处理;然后,利用改进A^(*)算法搜索路径,对初步生成路径进行树行节点调整;最后,采用LM-BZS算法对调整后的路径点进行优化处理,生成符合果园履带机器人作业要求的行驶路径。仿真试验结果表明,相较于传统A^(*)算法,本文所提出的改进算法在无障碍和有障碍环境中,路径规划时间分别减少76.75%、86.40%,节点评估数量分别减少36.68%、39.37%;经LM-BZS算法优化所得路径在无障碍环境中,相较于传统A^(*)算法和高阶贝塞尔算法,平均曲率分别降低45.81%、18.94%;在有障碍环境中平均曲率分别降低56.98%、27.81%。场地试验结果表明,果园履带机器人在对本文算法生成路径进行跟踪行驶时,在无障碍和有障碍环境中,最大横向误差分别为0.428、0.491 m,平均横向误差分别为0.232、0.276 m,平均航向偏差分别为11.06°、13.76°,符合果园履带机器人自主行驶条件。

关键词：农业机器人改进A^(*)算法路径规划 LM-BZS算法

基于改进A-Star和LM-BZS算法的果园履带机器人路径规划

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农业机械学报 2024年

作者：张万枝赵威李玉华赵乐俊侯加林朱倩山东农业大学机械与电子工程学院山东省农业装备智能化工程实验室山东省园艺机械与装备重点实验室

针对目前果园机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题，以果园履带机器人为运动学模型，提出一种基于改进A*和低阶多段贝塞尔曲线拼接（Low-order Multi-segment Bezier curve Spli... 详细信息

针对目前果园机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题，以果园履带机器人为运动学模型，提出一种基于改进A*和低阶多段贝塞尔曲线拼接（Low-order Multi-segment Bezier curve Splicing，LM-BZS）算法的路径规划方法。首先，根据先验地图获取果园环境信息，将果树和障碍物视作不可通行区域，并结合机器人本体尺寸，对不可通行区域进行膨胀拟合处理；然后，利用改进A*算法搜索路径，对初步生成路径进行树行节点调整；最后，采用LM-BZS算法对调整后的路径点进行优化处理，生成符合果园履带机器人作业要求的行驶路径。仿真试验结果表明，相较于传统A*算法，本文所提出的改进算法在无障碍和有障碍环境中，路径规划时间分别减少76.75%、86.40%，评估节点数量分别减少36.68%、39.37%；经LM-BZS算法优化所得路径在无障碍环境中，相较于传统A*算法和高阶贝塞尔曲线算法，平均曲率分别降低45.81%、18.94%；在有障碍环境中平均曲率分别降低56.98%、27.81%。场地试验结果表明，果园履带机器人在对本文算法生成路径进行跟踪行驶时，在无障碍和有障碍环境中，最大横向误差分别为0.428、0.491m，平均横向误差分别为0.232、0.276m，平均航向偏差分别为11.06°、13.76°，符合果园履带机器人自主行驶条件。

关键词：果园履带机器人改进A 算法路径规划贝塞尔曲线路径优化

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基于改进生成对抗网络的甜樱桃数据增强方法

农业机械学报 2024年第10期 252-262页

作者：韩翔李玉强高昂马静怡宫庆福宋月鹏山东农业大学机械与电子工程学院山东省园艺机械与装备重点实验室山东省农业装备智能化工程实验室

为解决在数据不平衡条件下甜樱桃分类模型出现的长尾类不平衡问题，提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks, DCGAN)的缺陷甜樱桃图像增强方法。首先，在生成器部分引入多尺度残差块(M... 详细信息

为解决在数据不平衡条件下甜樱桃分类模型出现的长尾类不平衡问题，提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks, DCGAN)的缺陷甜樱桃图像增强方法。首先，在生成器部分引入多尺度残差块(MSRB)和CBAM注意力机制，增强了模型特征表达能力和生成图像细节质量，同时改善了梯度流；在判别器部分应用谱归一化技术，并引入Wasserstein距离和加梯度惩罚的损失函数，增强了模型训练稳定性和收敛速度。实验结果表明，与传统的GAN模型相比，本文模型可以生成更高质量的缺陷甜樱桃图像，两种缺陷甜樱桃图像的FID值(Fréchet inception distance)分别为64.36和59.97。本文模型生成的数据增强后，VGG19和MobileNetV3的甜樱桃分类准确率分别提高16.44个百分点和13.94个百分点。

关键词：甜樱桃图像数据生成生成对抗网络长尾类不平衡

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基于形色筛选的苹果园羽化害虫粘连图像分割

农业机械学报 2024年

作者：刘双喜王云飞张宏建孙林林马博慕君林任卓王金星山东省园艺机械与装备重点实验室山东省农业装备智能化工程实验室山东农业大学机械与电子工程学院

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题，提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先，采集苹果园害虫图像，聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育，其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此，基于不同种类... 详细信息

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题，提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先，采集苹果园害虫图像，聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育，其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此，基于不同种类害虫的形色特征信息分析，来获取害虫HSV分割阈值和模板轮廓。其次，利用形状因子判定分割粘连区域，通过颜色分割法和轮廓定位分割法来实现非种间与种间粘连害虫的分割。最后，对采集的苹果园害虫图像进行了试验分析，采用基于形色筛选的分割法对单个害虫进行分割，结果表明，本文方法的平均分割率、平均分割错误率和平均分割有效率分别为101%、3.14%和96.86%，分割效果优于传统图像分割方法。此外，通过预定义的颜色阈值，本文方法实现了棉铃虫、桃蛀螟与玉米螟的精准分类，平均分类准确度分别为97.77%、96.75%与96.83%。同时，以Mask R-CNN模型作为识别模型，平均识别精度作为评价指标，分别对已用本文方法和未用本文方法分割的害虫图像进行识别试验。结果表明，已用本文方法分割的棉铃虫、桃蛀螟和玉米螟害虫图像平均识别精度分别为96.55%、94.80%与95.51%，平均识别精度分别提高了16.42、16.59与16.46个百分点。这表明该方法可为果园害虫精准识别提供理论和方法基础。

关键词：苹果园羽化害虫粘连图像精准分割形色特征轮廓定位