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自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

农业工程学报 2020年第6期36卷 161-169页

作者：刘平朱衍俊张同勋侯加林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智能化农业机械与装备实验室泰安271018

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判... 详细信息

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。

关键词：图像处理模型自然环境贴叠葡萄串轮廓拐点斜率分析

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田间玉米茎秆往复切割试验台!

农业机械学报 2013年第S2期44卷 32-36页

作者：蒋韬侯加林李天华邵园园王震刘林山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东农业大学山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018 山东农业大学山东省智能化农业机械与装备重点实验室泰安271018

为了研究影响玉米茎秆切割力和切割功耗的诸因素,设计了田间玉米茎秆往复切割试验台。该试验台可以更换不同形状刀片,切割速度0~2.5 m/s可调,削切角0°~35°可调。通过试验得出的切割力随时间变化曲线求出切割功耗,并分析切割刀片形状... 详细信息

为了研究影响玉米茎秆切割力和切割功耗的诸因素,设计了田间玉米茎秆往复切割试验台。该试验台可以更换不同形状刀片,切割速度0~2.5 m/s可调,削切角0°~35°可调。通过试验得出的切割力随时间变化曲线求出切割功耗,并分析切割刀片形状、刀片开口角度、切割速度及削切角对切割力和切割功耗的影响。试验结果表明:该试验台数据采集误差不超过1.12%,最大切割力和切割功耗随着切割速度和切割角的增大而减小,锯齿刀的切割力比光滑刀的切割力小,削切角在20°左右时较其他角度的切割力小。

关键词：玉米茎秆切割力切割功耗试验台控制系统

基于深度学习ImCascade R-CNN的小麦籽粒表形鉴定方法

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智慧农业（中英文） 2023年第3期5卷 110-120页

作者：泮玮婷孙梦丽员琰刘平山东农业大学机械与电子工程学院/智能化农业机械与装备实验室山东泰安271000

[目的/意义]培育优质高产的小麦品种是小麦育种的主要目标,而小麦籽粒完整性直接影响小麦育种进程。完整籽粒与破损籽粒的部分特征差异较小,是限制基于深度学习识别破损小麦籽粒精准度的关键因素。[方法]为解决小麦籽粒检测精度低的问题... 详细信息

[目的/意义]培育优质高产的小麦品种是小麦育种的主要目标,而小麦籽粒完整性直接影响小麦育种进程。完整籽粒与破损籽粒的部分特征差异较小,是限制基于深度学习识别破损小麦籽粒精准度的关键因素。[方法]为解决小麦籽粒检测精度低的问题,本研究建立ImCascade R-CNN模型,提出小麦籽粒表形鉴定方法,精准检测小麦籽粒完整性、分割籽粒并获取完整籽粒表形参数。[结果和讨论]ImCascade R-CNN模型检测小麦籽粒完整性的平均精度为90.2%,与Cascade Mask R-CNN、Deeplabv3+模型相比,能更好地识别、定位、分割小麦籽粒,为籽粒表形参数地获取提供基础。该方法测量粒长、粒宽的平均误差率分别为2.15%和3.74%,测量长宽比的标准误差为0.15,与人工测量值具有较高的一致性。[结论]研究结果可快速精准检测籽粒完整性、获取完整籽粒表形数据,加速培育优质高产小麦品种。

关键词：小麦育种 ImCascade R-CNN模型籽粒完整性语义分割籽粒表形参数深度学习

基于深度学习的生姜种芽快速识别及其朝向判定

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农业工程学报 2021年第1期37卷 213-222页

作者：侯加林房立发吴彦强李玉华席芮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

针对目前生姜机械化播种难以实现“种芽朝向一致”农艺要求的问题,该研究提出了一种基于深度学习的生姜种芽快速识别及其朝向判定的方法。首先,构建生姜数据集。其次,搭建YOLO v3网络进行种芽的识别,包括:使用Mosaic等在线数据增强方式... 详细信息

针对目前生姜机械化播种难以实现“种芽朝向一致”农艺要求的问题,该研究提出了一种基于深度学习的生姜种芽快速识别及其朝向判定的方法。首先,构建生姜数据集。其次,搭建YOLO v3网络进行种芽的识别,包括:使用Mosaic等在线数据增强方式,增加图像的多样性,解决小数据集训练时泛化能力不足的问题;引入DIoU(Distance Intersection over Union)边框回归损失函数来提高种芽识别回归效果;使用基于IoU的K-means聚类方法,经线性尺度缩放得到9个符合种芽尺寸的先验框,减少了先验框带来的误差。最后进行壮芽的选取及其朝向的判定。测试集中的结果表明,该研究提出的生姜种芽识别网络,平均精度和精准率、召回率的加权调和平均值F1分别达到98.2%和94.9%,采用GPU硬件加速后对生姜种芽的检测速度可达112帧/s,比原有YOLO v3网络的平均精度和F1值分别提升1.5%和4.4%,实现了生姜种芽的快速识别及其朝向的判定,为生姜自动化精确播种提供了技术保证。

关键词：图像识别算法卷积神经网络生姜种芽 DIoU边框回归损失函数

基于DEM-MFBD的辣椒移栽机取投苗装置设计与试验

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农业机械学报 2023年第12期54卷 46-57,87页

作者：侯加林张二鹏张康博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

针对现有辣椒移栽机取苗成功率低、损伤率高、稳定性差的问题,设计了一种插夹联动式末端执行器,基于整排取苗、间隔投苗的取投苗作业形式设计了气动控制系统,分析了取投苗装置结构及工作原理,建立了末端执行器运动学、动力学模型,以薄... 详细信息

针对现有辣椒移栽机取苗成功率低、损伤率高、稳定性差的问题,设计了一种插夹联动式末端执行器,基于整排取苗、间隔投苗的取投苗作业形式设计了气动控制系统,分析了取投苗装置结构及工作原理,建立了末端执行器运动学、动力学模型,以薄皮椒钵苗为研究对象开展力学特性试验,结合取苗过程边界条件确定了末端执行器主要参数范围;通过ADAMS运动轨迹仿真与FluidSIM-P 3.6气动系统仿真分析,验证了取投苗装置结构设计与气动时序的合理性;通过DEM-MFBD联合仿真对取苗情况进行了可视化分析,为末端执行器关键参数优化提供依据。通过单因素试验明确了各关键因素对取苗成功率与基质损失率的作用规律;设计正交试验,通过方差分析、响应面分析与多目标寻优得出最优参数组合为:取苗针间距12.25 mm、取苗针入土角50.37°、取苗针行程14.21 mm。台架验证试验得出:取苗成功率为97.92%、基质损失率为2.21%,与回归模型预测值误差分别为0.49%、3.8%,无茎秆损伤现象,取投苗效果良好。

关键词：辣椒移栽机力学特性插夹联动式末端执行器正交试验 DEM-MFBD

基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法

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农业机械学报 2023年第9期54卷 260-269页

作者：张万枝曾祥刘树峰穆桂脂张弘毅郭壮壮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

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的... 详细信息

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进YOLO v5s模型平均召回率为91.5%,相比原始YOLO v5s模型提高17.5个百分点。本文方法可为研制马铃薯种薯智能切块芽眼识别装置提供技术支持。

关键词：马铃薯芽眼目标检测 YOLO v5 深度学习改进解耦头

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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

基于电容检测技术的蒜种鳞芽扶正装置设计与试验

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农业机械学报 2023年第4期54卷 63-72页

作者：侯加林方立志李玉华吴彦强周凯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

针对传统机械方式鳞芽扶正率低、可靠性差等问题,提出了一种基于电容检测技术的蒜种鳞芽定向方法,搭建了相应的鳞芽检测与扶正装置,并对其结构和运行参数进行了优化。基于ANSYS电场分析验证了方法的可行性,基于EDEM仿真平台进行了接播... 详细信息

针对传统机械方式鳞芽扶正率低、可靠性差等问题,提出了一种基于电容检测技术的蒜种鳞芽定向方法,搭建了相应的鳞芽检测与扶正装置,并对其结构和运行参数进行了优化。基于ANSYS电场分析验证了方法的可行性,基于EDEM仿真平台进行了接播装置结构的优化。结果表明,当接播装置底面夹角、短轴半径、长轴半径分别为80°、22.99 mm和27.79 mm时,装置性能最优,理论直立率为96.6%,物理试验验证了优化结果的可靠性。以极板参数为试验因素,以信噪比为试验指标,开展极板尺寸优化试验。结果表明,极板参数为45 mm×8 mm×0.10 mm时,装置性能最优。以金乡、苍山蒜种为试验对象,开展样机试验,正芽率为95.0%,满足大蒜播种要求。

关键词：大蒜播种机鳞芽扶正装置电容检测 ANSYS EDEM

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轮勺式大蒜单粒取种装置设计与试验

农业机械学报 2020年第3期51卷 61-68页

作者：李玉华张智龙李天华吴彦强牛子孺侯加林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

针对因大蒜颗粒大、形状不规则和表面粗糙而造成漏播及重播率高的问题,设计了一种轮勺式大蒜单粒取种装置,该装置主要由取种勺、取种轮、驱动电机、支架、种箱等组成。对取种区、输种区和排种区的大蒜分别进行了受力分析,阐述了轮勺式... 详细信息

针对因大蒜颗粒大、形状不规则和表面粗糙而造成漏播及重播率高的问题,设计了一种轮勺式大蒜单粒取种装置,该装置主要由取种勺、取种轮、驱动电机、支架、种箱等组成。对取种区、输种区和排种区的大蒜分别进行了受力分析,阐述了轮勺式大蒜单粒取种装置的原理,通过离散元仿真软件对取种勺及取种轮的结构形状进行了对比优化,确定了取种勺及取种轮的最优结构,采用数理统计的方法确定了取种勺的尺寸区间。以取种勺的半径、长度和取种轮转速为试验因素,以漏充率和合格率为响应指标进行了正交回归试验,建立了漏充率和合格率的回归模型,对回归模型进行了参数优化。最优参数组合为取种勺半径16.30 mm、取种勺长度38.50 mm、取种轮转速10.0 r/min,在最优参数组合下进行了台架试验,得漏充率5.50%,合格率91.10%,与回归模型预测结果基本一致。

关键词：大蒜排种器轮勺式