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精准配比料药一体化生猪饲喂器设计与试验

农业机械学报 2023年第S02期54卷 142-149页

作者：闫银发刘冠鲁宋占华田富洋李法德刘莫尘山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018 山东省农业装备智能化工程实验室泰安271018

针对向生猪饲料中添加颗粒药物时药物分布不均导致的药物利用率低的问题,设计了一种精准配比料药一体化饲喂器,以计量式斜槽轮为排料装置,并对排料斜槽轮、排药斜槽轮、饲料分流刀等关键部件进行了设计和仿真,实现给定质量比范围内的实... 详细信息

针对向生猪饲料中添加颗粒药物时药物分布不均导致的药物利用率低的问题,设计了一种精准配比料药一体化饲喂器,以计量式斜槽轮为排料装置,并对排料斜槽轮、排药斜槽轮、饲料分流刀等关键部件进行了设计和仿真,实现给定质量比范围内的实时精准加药。用离散元分析软件EDEM进行排料稳定性分析,得出转速为40~60 r/min时排料槽轮的稳定性较好,根据(100~250)∶1的料药质量配比确定排药槽轮转速为10~20 r/min。用力链分析饲料颗粒和药物颗粒在斜槽轮排料装置工作时的受力情况,可知饲料颗粒和药物颗粒所受的外力小于破碎力,两种颗粒在整个运动过程中所受的外力不会造成颗粒破碎。通过样机试验测得在给定转速范围内,可实现的料药质量配比范围为(93.4~251.8)∶1,给定的料药质量配比在此范围内;进行料药配比混合台架试验,试验结果表明精准配比料药一体化饲喂器能实现向饲料中实时精准加药,解决了小粒径小流量的药物颗粒在大粒径大流量的饲料颗粒中分布不均匀问题。

关键词：生猪料药一体饲喂器精准配比斜槽轮排料器离散元变异系数

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履带式自走水力采藕机设计与试验

农业机械学报 2023年第S02期54卷 61-70页

作者：刘莫尘梁文倩肖化超李映秀宋占华闫银发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

黄河三角洲地区莲藕种植深度为30~40 cm,其采收以人工为主,采收环境恶劣,劳动强度大。为解决莲藕采收问题,本文设计了一种智能、高效、低损伤的履带式自走水力采藕机。对采藕机整机结构、工作原理、各关键机构进行了设计和选型,并开展... 详细信息

黄河三角洲地区莲藕种植深度为30~40 cm,其采收以人工为主,采收环境恶劣,劳动强度大。为解决莲藕采收问题,本文设计了一种智能、高效、低损伤的履带式自走水力采藕机。对采藕机整机结构、工作原理、各关键机构进行了设计和选型,并开展了田间试验进行验证。采藕机主要由底盘及履带式自走机构、水力系统、液压系统、动力系统和控制系统等组成。总动力由柴油机提供,行走机构为履带式,具有良好的稳定性和灵活的转向性能,能适应复杂的藕田作业环境;射流冲刷方式为摆动射流,由提升液压缸和摆动液压缸分别带动喷嘴阵列上升、下降和左右循环摆动作业;能进行坡度0°~40°的转场作业,作业幅宽为2.3 m,能够对莲藕表层以上淤泥快速有效冲刷。在3个不同藕田进行了莲藕采收试验,试验结果表明,该机器能适应100 cm以下不同水深的藕田,采藕机莲藕采净率大于等于95%,莲藕损伤率小于等于5%,作业油耗率小于等于215 g/(kW·h),作业时行驶速度和平均工作效率分别为3 m/min和0.04 hm^(2)/h,采收效率为人工采藕效率的4~5倍。采藕机工作性能稳定,能够射流冲刷掉莲藕表面淤泥且未损伤莲藕,满足莲藕采收要求。

关键词：采藕机射流水力系统田间试验

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基于深度学习的农作物病虫害检测算法综述

农业机械学报 2023年第S02期54卷 301-313页

作者：慕君林马博王云飞任卓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

农作物病虫害对农业产量和品质影响巨大。数字图像处理技术在农作物病虫害识别中发挥重要作用。深度学习在该领域取得显著突破,效果优于传统方法。深度学习方法的特征提取能力更强,能准确捕捉细微特征,提高检测精度和可靠性。深度学习... 详细信息

农作物病虫害对农业产量和品质影响巨大。数字图像处理技术在农作物病虫害识别中发挥重要作用。深度学习在该领域取得显著突破,效果优于传统方法。深度学习方法的特征提取能力更强,能准确捕捉细微特征,提高检测精度和可靠性。深度学习为农业提供了有力支持。本研究综述了基于深度学习的农作物病虫害检测研究,从分类网络、检测网络和分割网络3方面进行了概述,并对每种方法的优缺点进行了总结,同时比较了现有研究的性能。在此基础上,进一步探讨了基于深度学习的农作物病虫害检测算法在实际应用中面临的难题,并提出了相应的解决方案和研究思路。最后,对基于深度学习的农作物病虫害检测技术的未来趋势进行了分析和展望。

关键词：农作物病虫害数字图像处理深度学习病虫害检测算法

勺链式大蒜播种机漏取种检测与补种装置设计及试验

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农业工程学报 2022年第4期38卷 24-32页

作者：李天华张海阔韩相龙李玉华侯加林施国英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

针对勺链式大蒜播种机在取种过程中的漏取问题,该研究设计了一种以激光传感器、转勺式补种器、补种箱为核心的大蒜漏取种检测与补种装置,并搭建了试验台。利用漫反射激光传感器对取种情况进行检测,根据输出脉冲判断取种勺是否漏取种,设... 详细信息

针对勺链式大蒜播种机在取种过程中的漏取问题,该研究设计了一种以激光传感器、转勺式补种器、补种箱为核心的大蒜漏取种检测与补种装置,并搭建了试验台。利用漫反射激光传感器对取种情况进行检测,根据输出脉冲判断取种勺是否漏取种,设计了以STM32处理器、电磁离合器为核心的漏取种检测与补种控制系统。为得到取种勺漏取蒜种时的临界脉冲宽度,进行了取种勺遮挡脉冲获取试验,得到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级金乡蒜种在正常提种速度范围内以不同姿态被取起时的脉冲范围。在0.09~0.15 m/s提种速度区间内,蒜种与种勺的最大脉冲宽度为440.6 ms、最小为121.6 ms;空勺时的脉冲宽度最大为87.9 ms、最小为53.3 ms,判断取种勺是否漏取蒜种的临界脉冲宽度定义为100 ms。为确定最佳补种时刻与控制脉冲宽度,实现精准投种,对取种与投种过程进行分析,在提种速度为0.12 m/s时,传感器检测到漏取种后延时625 ms电磁离合器通电工作,持续363 ms后电磁离合器断电停止工作,此时可保证蒜种正好落入导种筒内,完成补种。为验证系统整体性能,进行取补种试验。结果表明:针对不同提种速度,系统对漏取种检测的成功率均为100%,其中在0.12 m/s的提种速度下,经补种后金乡Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级蒜种播种成功率分别从90.13%、93.13%、95.88%提高至99.25%、99.75%、100%。研究结果为研制具有补种功能的勺链式大蒜播种机提供了理论依据及技术支撑。

关键词：传感器激光大蒜播种机勺链式取种器漏取种检测补种

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

基于ECMM分割法的杂草稻种子在线识别技术

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农业机械学报 2022年第11期53卷 323-333页

作者：刘双喜刘印增胡安瑞张正辉王恒李军贤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

为提高水稻种子质量,剔除杂草稻种子,提出一种基于凹点匹配的粘连分割算法,搭建一种在线形色双选水稻种子识别平台。该平台由排种系统、图像采集系统、传动系统、电机驱动系统构成。该平台算法基于ECMM凹点分割法,首先对采集的图像进行... 详细信息

为提高水稻种子质量,剔除杂草稻种子,提出一种基于凹点匹配的粘连分割算法,搭建一种在线形色双选水稻种子识别平台。该平台由排种系统、图像采集系统、传动系统、电机驱动系统构成。该平台算法基于ECMM凹点分割法,首先对采集的图像进行预处理、提取形态因子小于0.4的粘连轮廓,对所提取轮廓的边缘进行一维高斯卷积核平滑处理,并计算平滑后轮廓曲线的曲率及其曲率均值,寻找与曲率均值相差较大的若干个点作为角点。其次,依据矢量三角形面积的正负来判断角点是否为真正的凹点,寻找凹点与前继点、后继点所组成的法线方向的夹角范围(0°~180°),并在此夹角范围内寻找与其相匹配的凹点对,完成粘连分割。该算法平均精度为92.90%,比极限腐蚀法提高19.82个百分点,比分水岭算法提高12.85个百分点。最后,计算分割后图像上各轮廓内的种子长度与R通道像素占比来识别杂草稻种子。经识别平台测试,本文算法每识别100粒种子平均用时0.95 s,平均识别精度为97.50%。

关键词：杂草稻种子凹点分割种子识别形色双选

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MSRCRYOLOv4tiny的田间玉米杂草检测模型

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农业机械学报 2022年第2期53卷 246-255,335页

作者：刘莫尘高甜甜马宗旭宋占华李法德闫银发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

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法的改进YOLOv4tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像... 详细信息

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法的改进YOLOv4tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision,mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的PruneYOLOv4tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3tiny、YOLOv43种常用的目标检测模型进行比较,结果表明:PruneYOLOv4tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3tiny高22.1个百分点和3.6个百分点,比YOLOv4低1.2个百分点;模型占用内存为12.2 MB,是Faster RCNN的3.4%,YOLOv3tiny的36.9%,YOLOv4的5%;在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时为131 ms,分别是YOLOv3tiny和YOLOv4模型的32.1%和7.6%。可知本文提出的优化方法在模型占用内存、检测耗时和检测精度等方面优于其他常用目标检测算法,能够为硬件资源有限的田间精准除草的系统提供可行的实时杂草识别方法。

关键词：杂草识别 YOLOv4tiny 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法模型剪枝嵌入式设备

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