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摘要:隨著生物技術(shù)迅猛發(fā)展，作物育種科研對(duì)表型數(shù)據(jù)的需求日益增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能育種正成為育種研究的重要方向。高通量表型檢測(cè)技術(shù)裝備能夠高效獲取作物全生命周期表型數(shù)據(jù)，已成為制約作物規(guī)模化高效育種研究的瓶頸。作物表型機(jī)器人憑借移動(dòng)靈活、作業(yè)不受時(shí)空限制，擴(kuò)展性強(qiáng)、可掛載多種類傳感器，近地多視角采集數(shù)據(jù)分辨率高，以及無人或少人操作、智能化程度高等諸多優(yōu)勢(shì)，是未來作物表型檢測(cè)的關(guān)鍵發(fā)展方向。本文首先系統(tǒng)總結(jié)國(guó)內(nèi)外作物表型機(jī)器人研究現(xiàn)狀，闡述表型機(jī)器人整體架構(gòu)，梳理其系統(tǒng)控制及主要導(dǎo)航方法，并深入介紹基于機(jī)器人的表型性狀獲取與解析方法，最后討論了表型機(jī)器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和作物育種中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)，指出表型機(jī)器人未來發(fā)展趨勢(shì)為：機(jī)器人多樣性創(chuàng)新將推動(dòng)高通量表型檢測(cè)向規(guī)模化發(fā)展，人工智能技術(shù)將重構(gòu)表型解析的深度學(xué)習(xí)方法體系，而新一代表型機(jī)器人將依托多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，引領(lǐng)表型組學(xué)研究范式的突破。

摘要:小麥根系作為關(guān)鍵的水分和養(yǎng)分吸收器官，其表型特征對(duì)了解小麥生長(zhǎng)狀況及土壤環(huán)境具有重要意義。然而，根系地下生長(zhǎng)的特性使得其觀測(cè)面臨挑戰(zhàn)。本研究設(shè)計(jì)了一套小麥水生培養(yǎng)裝置、基于虹吸原理的柔性換液裝置及根系圖像采集系統(tǒng)，并針對(duì)該系統(tǒng)開發(fā)了圖像光學(xué)折射校正方法，通過SFM算法構(gòu)建了根系的三維點(diǎn)云模型，并提取了相關(guān)表型特征。試驗(yàn)表明，柔性換液裝置使換液前后根系圖像結(jié)構(gòu)相似度提高至0.98；折射校正方法使圖像誤差減少62%。采用提出的裝置及方法對(duì)小麥根系生長(zhǎng)發(fā)育受氮環(huán)境的影響進(jìn)行了探討。研究結(jié)果表明，在低氮條件下，小麥根系展現(xiàn)出更深、分布更密集的生長(zhǎng)趨勢(shì)。另外，相比于氮高效品種，氮低效品種對(duì)氮環(huán)境變化更敏感。本文提出的裝置及方法有助于高通量植物根系三維表型分析。

摘要:為進(jìn)一步提升表型信息獲取機(jī)器人底盤通用性、機(jī)動(dòng)性等田間行駛性能，結(jié)合我國(guó)大田作物表型信息獲取實(shí)際需求，設(shè)計(jì)了一種移動(dòng)式可變輪軸距信息獲取機(jī)器人底盤。根據(jù)大田作物田間種植農(nóng)藝需求和行駛地形路況，確定機(jī)器人底盤整機(jī)結(jié)構(gòu)、工作原理以及技術(shù)參數(shù)；開展底盤驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、減震懸架等關(guān)鍵部件設(shè)計(jì)，并進(jìn)行元件選型與參數(shù)校核；開發(fā)底盤變輪軸距行走控制系統(tǒng)，確定輪距調(diào)整和行走轉(zhuǎn)向控制邏輯；試制樣機(jī)進(jìn)行機(jī)器人底盤性能試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，表型信息獲取機(jī)器人底盤直線行駛性能良好，硬質(zhì)地面平均偏駛率小于0.60%，田間地面平均偏駛率小于1.26%；底盤轉(zhuǎn)向機(jī)動(dòng)性能良好，硬質(zhì)地面原地轉(zhuǎn)向單圈偏移量小于3.52 mm，阿克曼轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)彎半徑小于1.76 m，田間地面原地轉(zhuǎn)向單圈偏移量小于5.18 mm，阿克曼轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)彎半徑小于1.77 m；變輪距精度良好，最大輪距誤差小于0.01 m，可適應(yīng)不同行距作物；通過性能良好，可翻越120 mm垂直障礙，滿足田埂地頭復(fù)雜路況行走要求。機(jī)器人底盤整機(jī)工作性能滿足大田地形管理作業(yè)要求，可為小麥、玉米、露地蔬菜田間管理作業(yè)的有效實(shí)施提供應(yīng)用平臺(tái)和技術(shù)支撐。

摘要:為解決大田作物表型信息感知機(jī)器人底盤損傷作物、靈活性不足和通過性差等問題，結(jié)合我國(guó)稻麥的種植農(nóng)藝模式和生長(zhǎng)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種具有輪履切換和輪距無級(jí)調(diào)節(jié)功能的大田作物表型信息感知機(jī)器人底盤。對(duì)底盤的整機(jī)結(jié)構(gòu)和工作原理進(jìn)行了闡述，設(shè)計(jì)了剛性葉輪、充氣橡膠輪和三角履帶3種可快速切換的行走裝置和四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)及四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向的部件，以及輪距無級(jí)精確調(diào)節(jié)裝置。并對(duì)機(jī)器人底盤轉(zhuǎn)向性能、穩(wěn)定性和通過性進(jìn)行了理論分析，結(jié)果表明機(jī)器人底盤性能滿足設(shè)計(jì)要求。對(duì)車架進(jìn)行了有限元仿真分析，結(jié)果表明車架強(qiáng)度和剛度均能滿足設(shè)計(jì)要求，并能夠有效避免因地形激勵(lì)產(chǎn)生的共振。樣機(jī)試制后田間試驗(yàn)結(jié)果表明，機(jī)器人底盤具有良好的行駛性能，3種形態(tài)底盤在田間地面直線最大行駛速度分別為1.02、0.98、0.73 m/s，加速度為0.3、0.33、0.18 m/s2，行駛平均偏移率分別為2.35%、1.18%、1.89%；輪式底盤、三角履帶式底盤最小轉(zhuǎn)彎半徑分別為2 306、1 432 mm；剛性葉輪式底盤縱向爬坡角為30°，橫向爬坡角為28°；翻越垂直障礙高度為350 mm，田間越埂高度為308 mm，能夠滿足大田場(chǎng)景表型信息感知作業(yè)要求。

摘要:為了提高柑橘育苗的自動(dòng)化水平，提出了一種適用于柑橘育苗的全自動(dòng)表型巡檢機(jī)器人。首先結(jié)合三維激光雷達(dá)與慣導(dǎo)信息對(duì)育苗環(huán)境進(jìn)行SLAM建圖，對(duì)得到的三維點(diǎn)云地圖進(jìn)行預(yù)處理與投影，得到適用于規(guī)劃和導(dǎo)航的二維地圖。然后，采用HDL_localization定位算法進(jìn)行精準(zhǔn)定位，并結(jié)合Dijkstra算法與TEB算法，實(shí)現(xiàn)在全局路徑規(guī)劃的同時(shí)優(yōu)化局部路徑，規(guī)劃出理想的巡檢路線，保障巡檢的可靠性和安全性。在巡檢過程中，工控機(jī)上運(yùn)行的YOLO v8網(wǎng)絡(luò)不斷處理來自位于機(jī)器人兩側(cè)深度相機(jī)所拍攝的圖像，識(shí)別出圖像中的柑橘苗，計(jì)算得到株高，同時(shí)將這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)。針對(duì)柑橘苗株高計(jì)算，提出并比較了3種不同的方法。試驗(yàn)結(jié)果證明，巡檢機(jī)器人自動(dòng)駕駛時(shí)的定位結(jié)果與從高精度RTK定位中獲取的真值相比，平均定位誤差為5.6 cm，最大定位誤差為17.5 cm；使用最優(yōu)的計(jì)算方法獲取的柑橘苗高度與人工測(cè)量的真值相比，平均絕對(duì)誤差為1.88 cm，最大絕對(duì)誤差為7 cm，均方誤差為5.93 cm2。

摘要:在作物多源信息同步采集方面，集成多源傳感器實(shí)現(xiàn)作物表型信息的同步采集，已成為當(dāng)前作物表型獲取的趨勢(shì)。本文針對(duì)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下動(dòng)態(tài)同步采集關(guān)鍵難題，為精確同步地捕捉作物在特定時(shí)刻的多維表型特征數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于深度相機(jī)、雙目相機(jī)、熱紅外相機(jī)、多光譜相機(jī)的固定式多表型性狀的成像單元裝置，開展基于精準(zhǔn)時(shí)間協(xié)議（Precision time protocol, PTP）下傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間同步采集研究，突破多源異構(gòu)傳感器時(shí)間同步并行采集技術(shù)，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境作物表型多維成像特征的時(shí)間同步采集。針對(duì)系統(tǒng)的時(shí)間同步性和穩(wěn)定性，進(jìn)行了連續(xù)72 h的測(cè)試，各傳感器所屬的授時(shí)板系統(tǒng)時(shí)鐘（從時(shí)鐘）與授時(shí)板1-PTP時(shí)鐘（主時(shí)鐘）之間的時(shí)間同步誤差均方根均在132 ns以內(nèi)，長(zhǎng)期抖動(dòng)均在286 ns以內(nèi)。這一結(jié)果表明，時(shí)間同步誤差符合技術(shù)指標(biāo)要求；對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行高強(qiáng)度的連續(xù)采樣，進(jìn)行了100次試驗(yàn)以評(píng)估系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，結(jié)果表明系統(tǒng)在整個(gè)試驗(yàn)過程中表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性能，能夠穩(wěn)定地完成連續(xù)采集任務(wù)；在時(shí)間同步的條件下，各傳感器通過授時(shí)板實(shí)現(xiàn)同步觸發(fā)，采集時(shí)間誤差控制在1 ms以內(nèi)。該系統(tǒng)在穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性能方面均符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際使用需求。

摘要:為解決傳統(tǒng)田間小麥表型數(shù)據(jù)采集與解析自動(dòng)化水平低和精準(zhǔn)性差的問題，研制了小麥表型機(jī)器人底盤，并提出一種基于表型機(jī)器人的小麥關(guān)鍵生育期表型檢測(cè)方法。首先，提出了TD-YOLO v11出苗檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了田間小麥出苗精準(zhǔn)識(shí)別。該模型在特征提取網(wǎng)絡(luò)中引入可變性卷積模塊（Deformable convolutional v4, DCNv4），增強(qiáng)模型捕捉上下文信息的能力，降低計(jì)算復(fù)雜度和參數(shù)量。此外，引入任務(wù)動(dòng)態(tài)對(duì)齊檢測(cè)頭（Task dynamic align detection head, TDADH），通過動(dòng)態(tài)選擇特征，提高模型的分類和定位性能。然后，構(gòu)建了融合多傳感器與邊緣計(jì)算的小麥表型解析系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了出苗檢測(cè)方法與前期研究提出的抽穗期監(jiān)測(cè)及開花期判定等表型解析方法，實(shí)現(xiàn)了田間表型數(shù)據(jù)的高效自動(dòng)化采集與解析。結(jié)果表明，提出的方法具有較高的小麥出苗識(shí)別精度（R2為0.908，RMSE為11.73，rRMSE為23.04%），同時(shí)實(shí)現(xiàn)小麥抽穗期及開花期表型的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。該方法可用于田間小麥表型數(shù)據(jù)的高通量采集和高效解析，為小麥育種田間表型獲取工作提供了高效、可靠的技術(shù)支持。

摘要:水果表型的測(cè)量和分析是植物育種和遺傳學(xué)研究的一個(gè)重要領(lǐng)域。單視角RGBD圖像的表型檢測(cè)方法通量高、成本低，但受限于傳感器分辨率和視角，通常無法獲取果實(shí)的表面積和體積等數(shù)據(jù)。本文提出了一種基于PFNET的點(diǎn)云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法，可使用深度相機(jī)獲取的類球形果實(shí)單視角點(diǎn)云進(jìn)行高精度三維重建并進(jìn)行表型無損測(cè)量。為解決補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)輸入比例不固定的問題，提出了一種自適應(yīng)幾何補(bǔ)全策略將單視角點(diǎn)云補(bǔ)全為近似的半球。在PFNET網(wǎng)絡(luò)框架上增加了第4尺度，以充分利用KINECT相機(jī)獲取的稠密點(diǎn)云，有利于復(fù)雜形狀和細(xì)節(jié)豐富的結(jié)構(gòu)補(bǔ)全。通過引入四頭自注意力模塊，能更好地捕捉點(diǎn)云中各點(diǎn)間的相互依賴和空間關(guān)系，提升網(wǎng)絡(luò)特征提取能力。增添了果實(shí)點(diǎn)云優(yōu)化模塊，解決原網(wǎng)絡(luò)生成點(diǎn)云存在局部擴(kuò)散的問題并提升點(diǎn)云質(zhì)量，模擬人工測(cè)量方式設(shè)計(jì)了針對(duì)性的表型檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法與結(jié)構(gòu)光三維掃描儀獲取的柑橘果實(shí)點(diǎn)云質(zhì)量接近，三維重建還原度高。對(duì)于橫徑、縱徑、表面積和體積4種表型檢測(cè)的R2均大于0.96，平均測(cè)量精度均超過93.24%。與RGBD圖像法相比，單果檢測(cè)時(shí)間增加17.97 s，但橫縱徑檢測(cè)精度大幅提高，且能一次測(cè)量4項(xiàng)表型參數(shù)。與三維掃描儀方法相比，檢測(cè)精度差值在4個(gè)百分點(diǎn)以內(nèi)，但速度超過48倍，硬件成本只有后者的1/10，且易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。本文方法在檢測(cè)精度、運(yùn)行速度、硬件成本和自動(dòng)化程度上具有較好的平衡，是一種低成本、綜合性能高的三維重建技術(shù)，有廣泛應(yīng)用于類球形果實(shí)表型無損測(cè)量的潛力。

摘要:人工智能技術(shù)在荔枝表型獲取方面的研究目前主要集中于對(duì)象識(shí)別、產(chǎn)量預(yù)估和采摘定位等，對(duì)荔枝完整果期生長(zhǎng)質(zhì)量的評(píng)價(jià)技術(shù)較為缺乏。本研究通過融合多源數(shù)據(jù)指標(biāo)，對(duì)荔枝果期生長(zhǎng)質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)估，生成荔枝果期評(píng)價(jià)畫像。基于YOLO v7網(wǎng)絡(luò)框架提出果實(shí)識(shí)別算法LFS-YOLO，通過減少由動(dòng)態(tài)環(huán)境背景引起的誤差和影響，集成全局注意力能力，提升全景圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。其次，通過優(yōu)化CIoU損失函數(shù)，添加考慮預(yù)期回歸向量之間的角度，重新定義并改進(jìn)角度懲罰測(cè)度以減少整體自由度，將預(yù)測(cè)框更有效地對(duì)齊到最近的軸上。通過融合多源數(shù)據(jù)，建立質(zhì)量評(píng)估函數(shù)，為綜合評(píng)價(jià)提供依據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，LFS-YOLO對(duì)果實(shí)識(shí)別精度達(dá)到89.1%，精確率為92.3%，召回率為93.0%，且生成的荔枝果期表型特征評(píng)估方法可顯示荔枝果期影響生長(zhǎng)質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)，為荔枝果期綜合評(píng)價(jià)發(fā)展提供啟示作用。

摘要:作物三維重建是實(shí)現(xiàn)作物表型量化和精準(zhǔn)獲取的有效手段，可為育種和栽培提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。本文提出了一種基于Kinect V3傳感器的葉菜類作物三維重建與表型參數(shù)無損獲取方法。首先，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)作物多視角點(diǎn)云快速采集的低成本三維重建平臺(tái)，其載物臺(tái)面設(shè)計(jì)成多個(gè)標(biāo)定點(diǎn)，可利用臺(tái)面信息進(jìn)行點(diǎn)云水平校準(zhǔn)。其次，采用載物臺(tái)恢復(fù)與廣義迭代最近點(diǎn)（Generalized iterative closest point，GICP）算法相結(jié)合的方式對(duì)獲取的多視角點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)拼接，實(shí)現(xiàn)葉菜類作物三維重建。最后，借助有效的表型參數(shù)測(cè)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)葉菜類作物株高、葉長(zhǎng)、葉寬、葉面積等表型參數(shù)的精準(zhǔn)獲取。為評(píng)估該方法相似度，選取木耳菜、甘藍(lán)、茄子、紫背天葵的苗期植株為試驗(yàn)對(duì)象，將其與SFM-MVS方法進(jìn)行對(duì)比。試驗(yàn)結(jié)果表明，木耳菜、甘藍(lán)、茄子、紫背天葵點(diǎn)云間平均距離誤差分別為0.381、0.340、0.195、0.270 cm，二者的三維重建結(jié)果具有較高相似度。與人工實(shí)測(cè)值相比，借助該方法提取木耳菜和紫背天葵株高、葉長(zhǎng)、葉寬、葉面積決定系數(shù)均不低于0.903，平均絕對(duì)百分比誤差不高于9.759%，木耳菜和紫背天葵株高、葉長(zhǎng)、葉寬、葉面積均方根誤差分別為0.366 cm、0.203 cm、0.290 cm、3.182 cm2和0.496 cm、0.344 cm、0.282 cm、0.825 cm2，表明其具有較高測(cè)量精度。上述方法可為設(shè)施農(nóng)業(yè)育種和栽培提供快捷、高效的作物表型獲取途徑。

摘要:基于三維點(diǎn)云的葉面積提取方法具有非接觸、高效率和高精度優(yōu)勢(shì)，能夠更好地滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)葉面積快速獲取和精準(zhǔn)評(píng)估的需求。以大田全生育期夏玉米為研究對(duì)象,通過自主設(shè)計(jì)的手持式結(jié)構(gòu)光作物三維掃描儀，采集夏玉米全生育期點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提出了點(diǎn)云配準(zhǔn)、去噪和下采樣等預(yù)處理流程。隨后，應(yīng)用點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)玉米作物器官點(diǎn)云進(jìn)行了精確分割，成功提取了玉米葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提取了葉面積。結(jié)果表明，分割網(wǎng)絡(luò)在點(diǎn)云分割精度方面表現(xiàn)優(yōu)異，葉片點(diǎn)云精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和交并比指標(biāo)均超過95%，其他器官分割指標(biāo)也均高于75%。不同生育期葉面積提取結(jié)果存在顯著差異。在苗期、拔節(jié)期、全生育期模型表現(xiàn)較好，R2分別為0.906 2、0.983 8、0.994 9，均方根誤差分別為221.34、172.77、206.64 cm2；但在成熟期，模型表現(xiàn)顯著下降，R2降至0.517 8，RMSE上升至209.32 cm2。不同施肥量下，葉面積提取結(jié)果整體良好，R2均高于0.98。隨著施肥量變化，均方根誤差呈先下降后上升趨勢(shì)，分別為176.38、106.36、110.18、270.34 cm2。基于本文設(shè)計(jì)的設(shè)備和方法，能夠準(zhǔn)確有效地提取大田單株玉米葉面積，為智慧農(nóng)業(yè)和表型機(jī)器人提供技術(shù)支持。

摘要:針對(duì)當(dāng)前作物表型研究大多關(guān)注單一生長(zhǎng)階段表型特征，無法準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)植物全生長(zhǎng)周期長(zhǎng)勢(shì)等問題，以吊蔓西瓜為研究對(duì)象，提出了結(jié)合多種深度學(xué)習(xí)方法及機(jī)器視覺技術(shù)的吊蔓西瓜全生長(zhǎng)周期關(guān)鍵表型參數(shù)高精度識(shí)別方法。其中，在幼苗期，分別建立了基于Leaf SAM的葉面積計(jì)算模型和基于Xception的葉片數(shù)計(jì)算模型，試驗(yàn)結(jié)果表明，葉面積、葉片數(shù)計(jì)算模型決定系數(shù)分別為0.96、0.98，均方根誤差分別為2.98 cm2、0.14；在伸蔓期，分別建立了基于YOLO v5和雙目視覺原理的株高計(jì)算模型和基于OpenCV的莖粗計(jì)算模型，試驗(yàn)結(jié)果表明，株高、莖粗計(jì)算模型決定系數(shù)分別為0.94、0.92，均方根誤差分別為4.18 cm、0.17 mm；在坐果期和成熟期，構(gòu)建了基于UNet的果實(shí)投影面積計(jì)算模型，試驗(yàn)結(jié)果表明，果實(shí)面積投影模型決定系數(shù)和均方根誤差分別為0.99、9.85 cm2。上述結(jié)果表明模型計(jì)算值與人工測(cè)量值間的線性關(guān)系顯著，綜合誤差較低，能夠有效計(jì)算吊蔓西瓜全生長(zhǎng)周期的關(guān)鍵表型參數(shù)。

摘要:在植物表型分析中，植物器官分割是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、準(zhǔn)確、無損、高通量表型參數(shù)測(cè)量的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的植物器官分割方法憑借經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)設(shè)置參數(shù)和調(diào)整算法，而現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的分割方法存在對(duì)局部特征和全局特征表達(dá)能力不足的缺陷。針對(duì)以上問題，本文提出一個(gè)基于注意力機(jī)制的植物三維點(diǎn)云語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)（APSegNet）。在編碼階段提出了一種基于注意力機(jī)制的局部（鄰域）特征提取方法，充分利用多級(jí)點(diǎn)云特征，提高了網(wǎng)絡(luò)提取點(diǎn)云局部（鄰域）特征的能力。在解碼階段提出了一種結(jié)合特征距離和空間距離的雙近鄰插值上采樣方法，更準(zhǔn)確地恢復(fù)下采樣時(shí)丟失的點(diǎn)云特征，進(jìn)一步增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)局部特征的表達(dá)能力。同時(shí)引入通道和多頭空間自注意力機(jī)制，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)某些重要通道的關(guān)注和全局幾何結(jié)構(gòu)的捕捉能力，提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)全局特征的表達(dá)能力。在多種植物點(diǎn)云數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法語(yǔ)義分割平均交并比分別達(dá)到87.32%、79.68%、94.73%、91.43%、95.02%，均優(yōu)于DGCNN、PointCNN、ShellNet等目前流行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。通過交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)和消融實(shí)驗(yàn)，證實(shí)了網(wǎng)絡(luò)泛化性和有效性。在ShapeNet數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，該網(wǎng)絡(luò)在其他非植物三維點(diǎn)云目標(biāo)語(yǔ)義分割任務(wù)上也取得了較好的分割結(jié)果。

摘要:針對(duì)香菇育種過程中表型性狀考察困難、人工測(cè)量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問題，提出一種適用于Jetson Orin Nano平臺(tái)部署的香菇菌棒表型測(cè)量方法。使用手機(jī)和工業(yè)相機(jī)對(duì)3種不同數(shù)據(jù)來源的香菇菌棒進(jìn)行圖像采集，標(biāo)注香菇菌落數(shù)據(jù)集并進(jìn)行增強(qiáng)；比較了Bisenet、Stdcseg、U-net、Deeplabv3p、PP-liteseg 5個(gè)分割模型在Test-A、Test-B和Test-C測(cè)試集上的分割效果，結(jié)果表明PP-liteseg的普適性優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)，PP-liteseg分割模型在3個(gè)測(cè)試集上的平均交并比超過97.53%，平均像素準(zhǔn)確率高于99.49%，推理單幅圖像耗時(shí)660 ms；為進(jìn)一步平衡模型準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，采用量化蒸餾方式對(duì)PP-liteseg模型進(jìn)行壓縮，并部署到Jetson Orin Nano平臺(tái)上，壓縮后的模型在Test-B測(cè)試集上的平均交并比和平均像素準(zhǔn)確率分別為97.50%和99.51%，推理單幅圖像耗時(shí)43.63 ms，比壓縮前縮短近64%；采用PP-liteseg分割香菇菌棒圖像，提取菌落表型，再根據(jù)菌落徑向長(zhǎng)度和軸向?qū)挾鹊玫骄z生長(zhǎng)長(zhǎng)度，與人工測(cè)量值相比，菌絲生長(zhǎng)長(zhǎng)度平均絕對(duì)百分比誤差、均方根誤差和決定系數(shù)分別為1.874%、0.148 cm、0.918；采用該方法測(cè)量了6個(gè)菌株在連續(xù)4 d內(nèi)的菌絲生長(zhǎng)長(zhǎng)度，結(jié)果表明，6個(gè)菌株的菌絲生長(zhǎng)速度無論在單日還是在整個(gè)培養(yǎng)期內(nèi)均有差異，其中49號(hào)和168號(hào)菌株差異最大。研究表明，本文方法適用于香菇菌棒表型測(cè)量，并能夠以良好的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性在Jetson Orin Nano平臺(tái)上運(yùn)行。

摘要:針對(duì)菇房?jī)?nèi)杏鮑菇表型參數(shù)測(cè)量任務(wù)中，由于掃描設(shè)備視角受限，掃描的杏鮑菇點(diǎn)云出現(xiàn)殘缺問題，基于AdaPoinTr(Adaptive geometry aware point transformers)提出了改進(jìn)的SwinPoinTr模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)殘缺杏鮑菇點(diǎn)云的準(zhǔn)確補(bǔ)全和杏鮑菇表型參數(shù)的測(cè)量。該方法在使用提出的特征重塑模塊的基礎(chǔ)上，構(gòu)建具有幾何感知能力的層次化Transformer編碼模塊，提高了模型對(duì)輸入點(diǎn)云的利用率和模型捕捉點(diǎn)云細(xì)節(jié)特征的能力。然后基于泊松重建方法完成了補(bǔ)全點(diǎn)云表面重建，并測(cè)量到杏鮑菇表型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提算法在殘缺杏鮑菇點(diǎn)云補(bǔ)全任務(wù)中，模型倒角距離為1.316×10-4，地球移動(dòng)距離為21.328 2，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為87.87%。在表型參數(shù)估測(cè)任務(wù)中，模型對(duì)杏鮑菇菌高、體積、表面積估測(cè)結(jié)果的決定系數(shù)分別為0.958 2、0.959 6、0.960 5，均方根誤差分別為4.421 3 mm、10.818 5 cm3、7.577 8 cm2。結(jié)果證實(shí)了該研究方法可以有效地補(bǔ)全殘缺的杏鮑菇點(diǎn)云，可以為菇房?jī)?nèi)杏鮑菇表型參數(shù)測(cè)量提供基礎(chǔ)。

摘要:針對(duì)雙孢蘑菇采摘前人工獲取其表型參數(shù)效率低、成本高的問題，提出了一種基于實(shí)例分割且適用于現(xiàn)代化工廠環(huán)境的雙孢蘑菇表型參數(shù)提取方法。首先，對(duì)YOLO v8n-Seg實(shí)例分割模型進(jìn)行改進(jìn)，引入快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Faster neural network，F(xiàn)asterNet)，并采用局部卷積(Partial convolutions，PConv)減少冗余計(jì)算和內(nèi)存訪問，引入SE（Squeeze-and-excitation）注意力機(jī)制到特征融合網(wǎng)絡(luò)中，增加了網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入信息中重要部分的關(guān)注度，降低無關(guān)信息的干擾，改進(jìn)后的模型完成了對(duì)雙孢蘑菇目標(biāo)的實(shí)例分割。最后，基于分割結(jié)果，提出了雙孢蘑菇子實(shí)體4種表型參數(shù)的提取方法，包括菇蓋直徑、菇蓋圓度、菇蓋白度以及菇蓋表面色斑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLO v8-ABSeg模型在自建雙孢蘑菇數(shù)據(jù)集上的mask精度比原模型提高了1.6個(gè)百分點(diǎn)，且參數(shù)量、浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算量和內(nèi)存占用量分別降低了38.7%、25.0%和36.8%，幀率提高了11.3%。此外，雙孢蘑菇表型參數(shù)計(jì)算結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果誤差小于10%。該方法可應(yīng)用于雙孢蘑菇表型參數(shù)的自動(dòng)化獲取，為生長(zhǎng)模型建立、在線實(shí)時(shí)環(huán)境控制等提供技術(shù)基礎(chǔ)。

摘要:為綜合利用光譜、冠層結(jié)構(gòu)、紋理特征等信息對(duì)棉花進(jìn)行無人機(jī)（Unmanned aerial vehicle, UAV）遙感產(chǎn)量估算并系統(tǒng)地分析光譜、冠層結(jié)構(gòu)、紋理特征等信息對(duì)估產(chǎn)的貢獻(xiàn)程度，本文在構(gòu)建基于多源UAV數(shù)據(jù)棉花估產(chǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步確定了估產(chǎn)的最佳生育時(shí)期，并對(duì)比了多源傳感器數(shù)據(jù)在棉花產(chǎn)量估算中的效果，最后量化了各類輸入特征的貢獻(xiàn)度。采集棉花冠層RGB（Red green blue）、多光譜（Multispectral, MS）和激光雷達(dá)（Light detection and ranging，LiDAR）3種傳感器數(shù)據(jù)，通過對(duì)棉花光譜植被指數(shù)與產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)性分析，確定了棉花產(chǎn)量估算最佳生育時(shí)期，進(jìn)而構(gòu)建了基于偏最小二乘法回歸（Partial least squares regression，PLSR）、隨機(jī)森林回歸（Random forest regression，RFR）、極致梯度提升（Extreme gradient boost，XGBoost）3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的棉花產(chǎn)量估算方法，并評(píng)估了基于2種最常用的傳感器（RGB和MS相機(jī)）的性能。最終確定了光譜特征、冠層結(jié)構(gòu)、紋理特征這3類特征信息在產(chǎn)量估算中的貢獻(xiàn)度。研究結(jié)果表明，盛花期是棉花估產(chǎn)的最佳生育時(shí)期；基于盛花期的UAV數(shù)據(jù)，XGBoost模型取得了最高的產(chǎn)量估算精度（R2為0.70，RMSE為611.31 kg/hm2，rRMSE為10.60%），在對(duì)比基于RGB和MS圖像數(shù)據(jù)提取的特征時(shí)，基于MS圖像數(shù)據(jù)提取的特征建模結(jié)果更好，同時(shí)將RGB和MS相機(jī)2種傳感器數(shù)據(jù)提取的特征作為輸入時(shí)，模型結(jié)果高于單一傳感器；使用夏普利加性解釋（Shapley additive explanations，SHAP）算法分析了機(jī)器學(xué)習(xí)模型中各個(gè)輸入特征對(duì)于估產(chǎn)的貢獻(xiàn)度，發(fā)現(xiàn)基于3種傳感器的3種特征信息在產(chǎn)量估算方面都具有重要意義，其中，紋理特征與冠層結(jié)構(gòu)在產(chǎn)量估算中展現(xiàn)出了較好的潛力。本研究可為棉花智慧化管理中高通量棉花產(chǎn)量估算提供理論和技術(shù)支持。

摘要:針對(duì)奶牛體尺人工測(cè)量工作量大、容易引起應(yīng)激反應(yīng)等問題，利用奶牛點(diǎn)云的三維重建以及點(diǎn)云分割技術(shù)，提出改進(jìn)的點(diǎn)云分割模型并實(shí)現(xiàn)奶牛體尺數(shù)據(jù)的自動(dòng)計(jì)算。本文以中國(guó)華西牛為研究對(duì)象，通過奶牛三維點(diǎn)云采集系統(tǒng)，采集115頭奶牛的212組點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用Super-4pcs算法配準(zhǔn)、進(jìn)行空間直通濾波、基于鄰域的離群點(diǎn)濾波完成奶牛點(diǎn)云的三維重建；基于PointNet++點(diǎn)云分割算法，結(jié)合SGE空間分組增強(qiáng)模塊，提出改進(jìn)的SGPointNet++模型，用于奶牛點(diǎn)云分割處理，進(jìn)一步測(cè)量了體高、胸圍、腹圍、十字部高4個(gè)體尺數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SGPointNet++模型在測(cè)試集上分割平均交并比為81.87%，相較于PointNet、ASSANet、PointNeXt、PointNet++模型分別高27.82、1.55、1.19、1.07個(gè)百分點(diǎn)；體尺測(cè)量對(duì)于體高、胸圍、腹圍、十字部高平均絕對(duì)百分比誤差分別為2.38%、3.05%、1.32%、1.69%，表明該方法可用于奶牛體尺測(cè)量，在降低工作量的同時(shí)保證了計(jì)算精度，為動(dòng)物表型數(shù)據(jù)連續(xù)測(cè)定提供方法支撐，為分割和體尺計(jì)算模型改進(jìn)提供技術(shù)參考。

摘要:植物干旱脅迫監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵在于如何精確定位和識(shí)別目標(biāo)，為此，高效的植物表型提取系統(tǒng)成為必要配備。三維點(diǎn)云信息因其能提供高精度的三維描述，成為這一系統(tǒng)中重要的數(shù)據(jù)支撐，為植物在干旱環(huán)境中的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。本文采用地基激光雷達(dá)技術(shù)采集楊樹苗木三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提出了一種結(jié)合預(yù)分割的L1中值骨架提取算法，實(shí)現(xiàn)精細(xì)表型提取與干旱特征分析。首先，通過高程分析、半徑濾波和顏色指數(shù)濾波對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行去噪預(yù)處理；其次，利用改進(jìn)的DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)群體點(diǎn)云單木分割，并結(jié)合基于貪婪算法的八叉樹進(jìn)行全局搜索以優(yōu)化分割精度；最終，利用KNN算法與MRF算法對(duì)單株點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)分割，提升點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間一致性，降低L1中值算法的計(jì)算復(fù)雜度，通過得到的骨架點(diǎn)云計(jì)算楊樹苗木的表型特征。提出引入冠長(zhǎng)率和高徑比2個(gè)新的指標(biāo)，以揭示楊樹苗木在干旱脅迫下通過優(yōu)化資源分配和減少水分消耗的適應(yīng)機(jī)制。其中，冠長(zhǎng)率在CK組和DT組的抗旱性評(píng)價(jià)中灰色關(guān)聯(lián)度均排名第1，相關(guān)系數(shù)為-0.85，表明其對(duì)水分供應(yīng)高度敏感，能夠全面反映植物的資源利用效率和抗旱能力，是評(píng)估楊樹苗木干旱適應(yīng)性的核心指標(biāo)。通過結(jié)合三維點(diǎn)云技術(shù)與精細(xì)表型分析，為楊樹苗木早期干旱脅迫的高效精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)提供了技術(shù)支持，對(duì)確定干旱表型指標(biāo)、優(yōu)化抗旱性評(píng)價(jià)體系具有意義。

摘要:為提升農(nóng)機(jī)路徑跟蹤平滑度和精度，降低環(huán)境噪聲、傳感器噪聲等外部干擾，提出一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的策略型自適應(yīng)農(nóng)機(jī)路徑跟蹤控制方法。以綜合誤差最小為目標(biāo)，建立農(nóng)機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及誤差模型，采用拉丁超立方采樣、策略型早停機(jī)制和適應(yīng)度記憶對(duì)北極海鸚算法進(jìn)行優(yōu)化，利用優(yōu)化后北極海鸚算法對(duì)模型預(yù)測(cè)算法的元參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整；以減少外部干擾并提升路徑平滑程度為目標(biāo)，建立農(nóng)機(jī)狀態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，引入多目標(biāo)輔助優(yōu)化算法，并與模型預(yù)測(cè)算法代價(jià)函數(shù)結(jié)合，對(duì)農(nóng)機(jī)控制量進(jìn)行求解。在此基礎(chǔ)上引入事件觸發(fā)的熱啟動(dòng)技術(shù)，利用歷史數(shù)據(jù)縮短模型預(yù)測(cè)控制優(yōu)化時(shí)間。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)農(nóng)機(jī)作業(yè)速度為1.0 m/s時(shí)，最大絕對(duì)誤差為0.06 m，平均誤差為0.02 m。相較于原預(yù)測(cè)算法，單次運(yùn)行時(shí)間僅增加0.007 s，路徑平滑度平均提升83%。實(shí)地試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)速度為0.5、1.0、1.5 m/s時(shí)，優(yōu)化后算法平均誤差相較于原始模型預(yù)測(cè)算法分別提升33%、35%、38%，路徑平滑程度分別提升40%、51%、10%。

摘要:針對(duì)蘋果采摘機(jī)械臂在非結(jié)構(gòu)化果園環(huán)境中路徑規(guī)劃效率低和路徑質(zhì)量差等問題，提出了一種結(jié)合樹枝密集度參數(shù)的粒子群優(yōu)化算法（Branch density parameter-based particle swarm optimization, BD-PSO）與目標(biāo)引導(dǎo)快速擴(kuò)展隨機(jī)樹星算法（Target-guided rapidly-exploring random tree star,TG-RRT*）的多目標(biāo)路徑規(guī)劃方法（BD-PSO_TG-RRT*）。通過在快速擴(kuò)展隨機(jī)樹星（RRT*）算法中引入自適應(yīng)步長(zhǎng)、設(shè)定等邊圓錐采樣區(qū)域、目標(biāo)偏向策略和直連策略，加速路徑生成并增強(qiáng)導(dǎo)向性。對(duì)初始路徑進(jìn)行冗余點(diǎn)去除與三次B樣條曲線平滑處理，提升路徑質(zhì)量。通過BD-PSO算法確定多目標(biāo)采摘順序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TG-RRT*算法相較于傳統(tǒng)快速擴(kuò)展隨機(jī)樹（RRT）和RRT*算法平均路徑長(zhǎng)度縮短23.18%、11.67%，平均時(shí)間降低12.59%、71.96%，平均迭代次數(shù)降低68.07%、31.58%。在多目標(biāo)連續(xù)采摘路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)中，BD-PSO_TG-RRT*算法與原PSO與TG-RRT*結(jié)合算法相比，平均規(guī)劃時(shí)間降低8.14%，平均迭代次數(shù)降低13.24%，BD-PSO_TG-RRT*算法能夠生成適用于機(jī)械臂多目標(biāo)采摘的最優(yōu)路徑，有效縮短了采摘路徑總長(zhǎng)度，并顯著減少了路徑規(guī)劃時(shí)間。研究結(jié)果為蘋果采摘機(jī)器人在執(zhí)行多目標(biāo)連續(xù)采摘任務(wù)時(shí)提供了技術(shù)參考。

摘要:針對(duì)目前棉稈粉碎還田裝置作業(yè)過程存在棉稈粉碎長(zhǎng)度合格率較低、拋撒還田后碎稈易成行堆積、分布不均等問題，設(shè)計(jì)了一種安裝于殘膜回收機(jī)上的側(cè)拋式棉稈粉碎還田裝置。闡述了裝置結(jié)構(gòu)及工作原理，對(duì)棉稈粉碎裝置、側(cè)向輸送裝置、碎稈拋撒裝置等關(guān)鍵部件進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與作業(yè)性能分析，初步確定了關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)與作業(yè)參數(shù)。對(duì)碎稈拋撒裝置進(jìn)行離散元仿真研究，驗(yàn)證其可提高碎稈還田效果。設(shè)計(jì)了側(cè)拋式棉稈粉碎還田裝置，并安裝至殘膜回收機(jī)上進(jìn)行三因素三水平二次回歸正交田間試驗(yàn)，結(jié)果表明最優(yōu)參數(shù)為：機(jī)具作業(yè)速度8 km/h、粉碎刀軸轉(zhuǎn)速2 000 r/min、螺旋輸送器轉(zhuǎn)速1 200 r/min。此時(shí)，棉稈粉碎長(zhǎng)度合格率為93.96%，拋撒均勻度為86.98%，平均棉稈粉碎長(zhǎng)度為116.9 mm，平均留茬高度為71.4 mm，研究結(jié)果為棉稈粉碎還田裝置優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了理論基礎(chǔ)和支撐。

摘要:針對(duì)水稻芽種播種過程中種群堆積、稻種含水率較高不易被吸附等問題，設(shè)計(jì)了一種外凸擾種仿形型孔氣吸式水稻芽種精量排種器。以南方普遍推廣的“Y兩優(yōu)1號(hào)”型雜交稻為研究對(duì)象，根據(jù)其機(jī)械物理特性，對(duì)外凸擾種仿形型孔結(jié)構(gòu)與幾何參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)；對(duì)芽種充種和投種過程進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，得到了工作轉(zhuǎn)速和工作負(fù)壓范圍；基于CFD-DEM流固耦合理論，將吸附力作為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行了吸附性能仿真試驗(yàn)，確定吸附力最大的吸孔直徑為1.4 mm，同時(shí)將水稻芽種平均速度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了擾種性能仿真試驗(yàn)，當(dāng)工作轉(zhuǎn)速為10~50 r/min、工作負(fù)壓為1.2 kPa、吸孔直徑為1.4 mm時(shí)，具有外凸擾種仿形型孔排種盤擾動(dòng)能力較強(qiáng)，能有效減少種群堆積現(xiàn)象；以該種吸孔為基礎(chǔ)，選取工作轉(zhuǎn)速和工作負(fù)壓為試驗(yàn)因素，以合格指數(shù)X1、重播指數(shù)X2和漏播指數(shù)X3為評(píng)價(jià)指標(biāo)，開展了兩因素全因子臺(tái)架試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)工作轉(zhuǎn)速為25 r/min、工作負(fù)壓為1.24 kPa時(shí)，排種器合格指數(shù)為92.64%，重播指數(shù)為2.57%，漏播指數(shù)為4.79%；試制氣吸式水稻芽種精量直播機(jī)并進(jìn)行田間播種試驗(yàn)，測(cè)得各行合格指數(shù)平均值為92.86%，重播指數(shù)平均值為2.72%，漏播指數(shù)平均值為4.42%，穴距合格率平均值為90.57%，各行排量一致性變異系數(shù)為3.12%，總排量穩(wěn)定性變異系數(shù)為1.89%，各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均滿足水稻芽種精量直播種植要求，為水稻芽種播種提供了理論基礎(chǔ)。

摘要:隨著智能化作業(yè)的發(fā)展，北斗系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于小麥小區(qū)智能播種作業(yè)，但由于田間作業(yè)工況復(fù)雜，易出現(xiàn)北斗系統(tǒng)信號(hào)丟失或偏移等異常，導(dǎo)致播種精度下降，本文提出了一種基于容錯(cuò)策略的小麥小區(qū)播種機(jī)控制系統(tǒng)。首先，建立北斗報(bào)文解析模型，確定排種電機(jī)轉(zhuǎn)速影響因素，進(jìn)而提出一種基于趨勢(shì)移動(dòng)平均法的北斗容錯(cuò)策略；其次，應(yīng)用基于粒子群改進(jìn)算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的精準(zhǔn)控制；最后進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果表明，人為修改北斗報(bào)文模擬異常時(shí)，小麥各行排量一致性變異系數(shù)平均值為3.87%，滿足排種要求。將該容錯(cuò)策略應(yīng)用于小麥小區(qū)田間播種作業(yè)，結(jié)果表明，當(dāng)小區(qū)長(zhǎng)度為4、5、6 m時(shí)，多行播種均勻性變異系數(shù)分別為19.94%、20.76%和21.79%，單行播種均勻性變異系數(shù)分別為19.93%、20.87%和22.26%，滿足國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和小麥小區(qū)播種農(nóng)藝要求，驗(yàn)證了本文提出的基于容錯(cuò)策略的小麥小區(qū)播種控制系統(tǒng)的可靠性與準(zhǔn)確性。

摘要:在泥腳深度超過400 mm的丘陵山區(qū)水田插秧過程中，插秧機(jī)常因陷機(jī)而無法作業(yè)。為此提出一種雙螺旋驅(qū)動(dòng)式深泥腳水田插秧機(jī)。首先，系統(tǒng)分析該插秧機(jī)運(yùn)動(dòng)原理，構(gòu)建整機(jī)結(jié)構(gòu)模型和螺旋驅(qū)動(dòng)輪結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)模型；然后，分析雙螺旋結(jié)構(gòu)對(duì)行駛方向和推進(jìn)力的影響，并提出驅(qū)動(dòng)電機(jī)匹配方法；在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)整機(jī)控制系統(tǒng)并進(jìn)行樣機(jī)試制。試驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的插秧機(jī)在丘陵山區(qū)泥腳深度430 mm的水田中最大無控直線偏移量為0.021 m，滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，通過性強(qiáng)、行駛平穩(wěn)、插秧效果良好。當(dāng)螺旋驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速為1.33 r/s時(shí)，插秧機(jī)行駛速度為1.02 m/s，滑轉(zhuǎn)率達(dá)到最大值3.045%。隨著泥腳深度的增加，沉陷量逐漸增加；且隨著螺旋驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速的增加，最大沉陷量由148.67 mm逐漸減小至59.74 mm，表明雙螺旋插秧機(jī)適應(yīng)丘陵山區(qū)深泥腳水田環(huán)境。

摘要:針對(duì)目前油菜直播機(jī)施肥作業(yè)過程中施肥調(diào)控精度低、土壤肥力分布不同難以實(shí)現(xiàn)時(shí)空差異化肥力補(bǔ)給的問題，設(shè)計(jì)了一種基于處方圖的油菜精準(zhǔn)變量施肥線性自抗擾調(diào)控系統(tǒng)。提出了基于云端高精度地圖規(guī)劃作業(yè)路徑對(duì)施肥處方圖進(jìn)行柵格劃分的方法，為機(jī)具施肥提供了指導(dǎo)性施肥量。構(gòu)建了排肥器的線性自抗擾控制算法，Matlab仿真確定了關(guān)鍵參數(shù)，并與PID控制算法對(duì)比，線性自抗擾控制算法在抗干擾、超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差分別提高了39.08%、91.77%、86.96%。臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果表明：施肥調(diào)控系統(tǒng)在設(shè)定施肥量和作業(yè)速度下，排肥器顆粒肥排量平均控制精度為98.06%。路面試驗(yàn)結(jié)果表明：基于處方圖的變量施肥調(diào)控系統(tǒng)在變量施肥作業(yè)時(shí)，通過滯后距離補(bǔ)償，平均施肥位置滯后距離為0.28 m，不同位置的施肥量控制精度均大于95.67%。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：線性自抗擾控制算法在不同柵格區(qū)域內(nèi)施肥量控制精度不低于95.21%，優(yōu)于PID控制算法。該研究可為油菜生產(chǎn)中基于土壤養(yǎng)分的精準(zhǔn)變量施肥提供技術(shù)支持。

摘要:針對(duì)油菜聯(lián)合收獲過程中機(jī)械碰撞角果炸莢導(dǎo)致割臺(tái)掉粒損失大等問題，設(shè)計(jì)了一種割臺(tái)氣吹式籽粒低損回收裝置，并對(duì)氣力噴嘴關(guān)鍵部件進(jìn)行了設(shè)計(jì)。為保證氣流分布合理和回收效果，采用鴨嘴式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了噴嘴結(jié)構(gòu)形狀，并配套設(shè)計(jì)了入禾器，實(shí)現(xiàn)割臺(tái)低損收獲。基于Fluent對(duì)噴嘴內(nèi)部流場(chǎng)進(jìn)行仿真，以噴嘴開口角度、噴嘴開口寬度為試驗(yàn)因素，以氣流出口速度、氣流寬度與氣流相交距離為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行兩因素全因子仿真試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)噴嘴開口角度為35°、噴嘴開口寬度為3 mm時(shí)，出口速度為138 m/s，氣流寬度為1 926 mm，氣流相交距離為64 mm，風(fēng)幕覆蓋效果最好；以噴嘴角度、橫向距離、籽粒掉落高度為試驗(yàn)因素，回收量為評(píng)價(jià)指標(biāo)開展了臺(tái)架試驗(yàn)，噴嘴在割臺(tái)上最佳布置參數(shù)組合為噴嘴角度19.6°、橫向距離387 mm；田間試驗(yàn)結(jié)果表明，油菜割臺(tái)損失率為2.48%，相比傳統(tǒng)收獲作業(yè)下降35.5%~50.4%，有效降低了割臺(tái)損失，滿足油菜低損收獲作業(yè)要求。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有便攜式核桃側(cè)枝振動(dòng)采果裝置所需采果激振力與側(cè)枝物理特性之間耦合關(guān)系不明晰的問題，提出了側(cè)枝激振耦合式核桃采果的方法，基于采果激振力頻率與核桃側(cè)枝固有頻率相同從而形成激振耦合的理論分析，建立了激振采果參數(shù)與側(cè)枝物理特性之間的激振耦合采果理論模型，進(jìn)行了側(cè)枝激振耦合條件下激振加速度和激振力仿真分析，設(shè)計(jì)了側(cè)枝激振耦合式核桃采果裝置，分析了側(cè)枝激振耦合式核桃采果裝置采果性能，并對(duì)側(cè)枝激振耦合式核桃采果裝置采果性能進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，采果激振力頻率越接近側(cè)枝的固有頻率，側(cè)枝與激振力之間越易形成激振耦合。對(duì)于核桃側(cè)枝直徑和激振加載位置與主枝干距離分別為：30 mm和1 313 mm、40 mm和1 552 mm、50 mm和1 686 mm，采果裝置額定功率為300 W，激振力振幅為15 N，激振力頻率為側(cè)枝固有頻率8.80、8.40、8.90 Hz時(shí)，側(cè)枝振動(dòng)加速度仿真值分別為69.2、56.1、72.9 m/s2，試驗(yàn)值分別為66.4、56.3、74.2 m/s2，兩者相一致。當(dāng)單枝側(cè)枝掛果質(zhì)量為2.0 kg時(shí)，采果效率可達(dá)60.0 kg/h，采凈率與果實(shí)成熟度密切相關(guān)。

摘要:破殼取仁是核桃精深加工的重要環(huán)節(jié)，針對(duì)現(xiàn)有核桃破殼方式脫殼效率低、整仁率不高等問題，本文通過有限元耦合離散單元法（FDEM）模擬核桃在擠壓剪切載荷下的破碎過程，提出了一種擠壓-剪切破殼方法，測(cè)定了溫185核桃殼厚、殼仁間隙等物理參數(shù)，構(gòu)建了仿真模型并進(jìn)行了參數(shù)標(biāo)定。通過定性和定量分析了核桃殼和仁在擠壓-剪切載荷下破殼角度對(duì)殼仁斷裂的影響以及破殼角度和壓縮量對(duì)核桃殼仁破碎影響規(guī)律，明晰了核桃擠壓-剪切載荷下破碎機(jī)理及核仁損傷的原因。結(jié)果表明：核桃殼仁破碎機(jī)理為核桃殼在拉伸主導(dǎo)下斷裂，在接觸表面產(chǎn)生貫穿裂紋，有利于核桃快速破殼，核桃仁在剪切主導(dǎo)下斷裂，在破殼過程中核桃仁易與殼發(fā)生多點(diǎn)接觸，產(chǎn)生應(yīng)力集中導(dǎo)致斷裂發(fā)生，不利于保持仁的完整性，各破殼角度下隨著壓縮量增加，核桃殼受到持續(xù)加載的力使其向里運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致核桃仁損傷逐漸增加。以上機(jī)理表明，若在核桃殼發(fā)生初次斷裂后不繼續(xù)施加破殼力，給其一個(gè)恢復(fù)變形時(shí)間，然后繼續(xù)施加間歇加載力，減少殼與仁的多點(diǎn)接觸，可使其在小位移下進(jìn)行多次破殼，有效降低核桃仁損傷。提出了同向?qū)伷茪し绞綄?shí)現(xiàn)多次小位移破殼，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，優(yōu)化結(jié)果表明兩輥轉(zhuǎn)速分別為33、28 r/min、破殼間隙為33 mm時(shí)，破殼率為96.9%，整仁率為84.3%，與傳統(tǒng)對(duì)向旋轉(zhuǎn)破殼方式相比，破殼率、整仁率分別提高7.7、3.2個(gè)百分點(diǎn)，研究結(jié)果可為核桃破殼效果的提升提供理論參考。

摘要:在線混藥技術(shù)可以有效解決傳統(tǒng)預(yù)混藥方式存在的威脅操作人員健康、污染環(huán)境及藥液浪費(fèi)等問題。設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于在線混藥系統(tǒng)的靜態(tài)混藥器。為驗(yàn)證其工作性能，應(yīng)用CFD流體仿真軟件對(duì)在線混合流場(chǎng)的混合規(guī)律進(jìn)行研究，采用單因素試驗(yàn)、Plackett-Burman試驗(yàn)和Box-Behnken中心組合試驗(yàn)，以靜態(tài)混藥器壓降及混合均勻性系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于響應(yīng)面法分析傾斜擾流板傾角、中心通孔孔徑、混藥單元間距、過流小孔孔徑對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響。通過遺傳算法進(jìn)行較低壓降和較高混藥均勻性系數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化，得出最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)為：傾斜擾流板傾角55.38°，混藥單元間距22.64 mm，過流小孔孔徑1.64 mm。搭建在線混藥器試驗(yàn)臺(tái)架，開展藥液注入電動(dòng)調(diào)節(jié)閥開度為33%、藥泵保持工作、水泵切換不同工作擋位條件下的壓降及混藥均勻性臺(tái)架試驗(yàn)，結(jié)果表明在雷諾數(shù)5 984~13 286范圍內(nèi)，壓降呈上升趨勢(shì)，壓降比小于等于106.7；均勻性變異系數(shù)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，均勻性變異系數(shù)小于等于0.008 5，說明所設(shè)計(jì)靜態(tài)混藥器工作性能較好。

摘要:根據(jù)環(huán)量分布形式不同，可將混流泵設(shè)計(jì)分為自由渦、強(qiáng)迫渦和復(fù)合渦設(shè)計(jì)。以一導(dǎo)葉式混流泵葉輪為研究對(duì)象，通過采用反問題設(shè)計(jì)方法控制葉輪出口處環(huán)量分布形式，結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，對(duì)比分析了自由渦和復(fù)合渦設(shè)計(jì)對(duì)混流泵葉輪的參數(shù)分析及性能優(yōu)化結(jié)果的影響。研究結(jié)果表明：環(huán)量控制參數(shù)rvh和rvs對(duì)所有工況下效率及揚(yáng)程均具有較大影響；與原始模型相比，自由渦設(shè)計(jì)優(yōu)化結(jié)果在0.8、1.0、1.2倍設(shè)計(jì)流量處效率分別增加0.31、1.63、1.03個(gè)百分點(diǎn)，而復(fù)合渦設(shè)計(jì)優(yōu)化結(jié)果效率分別增加了1.09、3.51、9.71個(gè)百分點(diǎn)，且設(shè)計(jì)流量處三者揚(yáng)程差較小；內(nèi)流分析結(jié)果表明采用考慮環(huán)量分布的復(fù)合渦設(shè)計(jì)有利于葉輪出口處流態(tài)的進(jìn)一步改善從而降低葉輪下游部件水力損失。

摘要:以鄉(xiāng)村自組織演化理論為指導(dǎo)，形成對(duì)國(guó)家鄉(xiāng)村振興分類體系（包括城郊融合、特色保護(hù)、集聚提升村和搬遷撤并村）內(nèi)生與外生分類差異的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)、四分類到五分類的分類完善以及兼顧村莊演化數(shù)量、質(zhì)量與空間特征的識(shí)別方法改進(jìn)，形成了一套順應(yīng)鄉(xiāng)村演化規(guī)律的村莊分類管理方法。研究結(jié)果表明：鄉(xiāng)村振興分類體系中外生影響因素為主導(dǎo)劃分的城郊融合、特色保護(hù)和外源型搬遷撤并村，宜采用流程圖法識(shí)別；內(nèi)生發(fā)展差異為主導(dǎo)劃分的集聚提升村與內(nèi)生型搬遷撤并村，需順應(yīng)鄉(xiāng)村自組織演化規(guī)律識(shí)別。經(jīng)自組織演化，村莊呈現(xiàn)“衰敗-守成-繁榮”的正態(tài)有序分異規(guī)律，并具有數(shù)量、質(zhì)量與空間特征，對(duì)應(yīng)形成“搬遷-存續(xù)-集聚”的內(nèi)生型分類體系，在村莊質(zhì)量評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上采用改進(jìn)的引力模型和縣域-鎮(zhèn)域尺度疊加模型識(shí)別村莊分類為同時(shí)考慮村莊自組織分異特征的可行方案。以L縣為例，在對(duì)本文理論假說檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，識(shí)別鄉(xiāng)村振興分類體系，最終識(shí)別結(jié)果符合鄉(xiāng)村自組織演化的數(shù)量、質(zhì)量與空間規(guī)律。

摘要:葉面積指數(shù)(Leaf area index，LAI)是作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)之一，為探究基于無人機(jī)多光譜技術(shù)的小麥LAI估測(cè)模型潛力，本文以小麥育種材料為研究對(duì)象，基于無人機(jī)平臺(tái)獲取小麥拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、開花期的多光譜圖像，得到12種植被指數(shù)（Vegetation index，VI）及各波段的8種紋理特征（Texture features，TF）。然后，利用皮爾遜相關(guān)性分析方法篩選與LAI相關(guān)性較強(qiáng)的VI和TF，在優(yōu)選2類特征基礎(chǔ)上，利用遞歸特征消除法（Recursive feature elimination，RFE）篩選兩者結(jié)合的綜合特征（Comprehensive features，CF）。最后，基于3類特征，采用多元線性回歸（Multiple linear regression，MLR）、支持向量回歸（Support vector regression，SVR）、梯度提升回歸（Gradient boosting regression，GBR）3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建LAI估測(cè)模型，比較模型在各生育期的估測(cè)精度差異。結(jié)果表明：CF有效提高了小麥各生育期LAI估測(cè)精度；3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，GBR更具穩(wěn)定性，對(duì)3類特征均有較好的LAI擬合效果；以植被指數(shù)RVI、NDVI和紋理特征NIR_COR、R_MEA作為輸入變量，結(jié)合GBR算法能夠準(zhǔn)確估測(cè)小麥LAI，所有時(shí)期訓(xùn)練集R2為0.91，RMSE為0.45，測(cè)試集R2為0.84，RMSE為0.67。本研究可為基于多光譜技術(shù)的小麥LAI估測(cè)提供應(yīng)用參考。

摘要:為解決傳統(tǒng)殘膜污染調(diào)研，人工判別地膜耗時(shí)久、用工強(qiáng)度大和人為誤差影響大等難題，基于無人機(jī)多光譜融合影像，采用監(jiān)督分類中最大似然(Maximum likelihood classification, ML)、最小距離(Minimum distance classification, MD)和光譜角映射分類器(Spectral angle mapper classification, SAM)對(duì)棉田4種降解膜的殘膜影像進(jìn)行分類，并結(jié)合貝葉斯嶺回歸(BRR)、支持向量回歸(SVR)和K近鄰回歸(KNNR)建模方法構(gòu)建降解率估算模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)棉田降解膜降解情況的快速調(diào)研。結(jié)果表明：ML較MD和SAM對(duì)降解膜分類效果更好，平均誤差低于0.023，與實(shí)測(cè)結(jié)果相關(guān)系數(shù)均高于0.9。結(jié)合不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型，ML-BRR降解率估算模型擬合效果和泛化能力最佳，訓(xùn)練集和測(cè)試集R2分別為0.756~0.966和0.823~0.921，RMSE分別不高于2.698%和3.098%。基于無人機(jī)多光譜融合影像，采用最大似然分類器進(jìn)行殘膜與土壤分類，并結(jié)合BRR算法構(gòu)建降解率估算模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)棉田降解膜降解情況快速診斷是可行的，可為殘膜污染治理措施改進(jìn)提供參考。

摘要:自動(dòng)獲取植株冠層表型形狀對(duì)黃瓜育種和科學(xué)栽培至關(guān)重要。由于當(dāng)前三維點(diǎn)云處理技術(shù)難以在黃瓜植株點(diǎn)云上對(duì)莖葉進(jìn)行有效分離，分割準(zhǔn)確率和效率較低。本文提出了一種改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)分割算法，并對(duì)分割后葉片進(jìn)行表型提取。首先通過深度相機(jī)從4個(gè)角度采集黃瓜點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在統(tǒng)計(jì)濾波和顏色濾波去除背景噪聲以及離群點(diǎn)的基礎(chǔ)上，基于旋轉(zhuǎn)軸和廣義最近點(diǎn)迭代（Generalized nearest point iterative，GICP）算法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)獲取完整黃瓜植株點(diǎn)云；使用體素和移動(dòng)最小二乘算法（Moving lest squares，MLS）對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)莖葉分離與葉片分割；分割后葉片點(diǎn)云自動(dòng)提取葉片數(shù)量、葉面積、葉長(zhǎng)、葉寬、葉周長(zhǎng)表型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法相比，改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)算法可以精準(zhǔn)地分割出單個(gè)葉片，對(duì)移栽15 d的準(zhǔn)確率平均提升12.5個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)移栽60 d的準(zhǔn)確率平均提升22.5個(gè)百分點(diǎn)。葉面積、葉長(zhǎng)、葉寬、葉周長(zhǎng)4個(gè)參數(shù)與真實(shí)測(cè)量值相比決定系數(shù)R2分別為0.96、0.93、0.93、0.94，均方根誤差（RMSE）分別為12.69 cm2、0.93 cm、0.98 cm、2.27 cm。本文提出的方法能夠從單株黃瓜點(diǎn)云中高效地分割出單個(gè)葉片點(diǎn)云，并準(zhǔn)確地計(jì)算相關(guān)表型性狀，為溫室黃瓜高通量自動(dòng)化表型測(cè)量提供有力的技術(shù)支持。

摘要:水稻穗粒數(shù)快速獲取對(duì)篩選高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)品種具有重要意義，針對(duì)脫粒計(jì)數(shù)破壞稻穗拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，無法用于其他表型參數(shù)測(cè)量等問題，提出一種稻粒在穗計(jì)數(shù)方法。將稻粒在穗計(jì)數(shù)視為密度預(yù)測(cè)問題，基于可變形卷積，設(shè)計(jì)稻穗圖像特征提取骨干網(wǎng)絡(luò)，用少量選取的范本稻粒和稻穗圖像的特征相關(guān)性，通過特征相關(guān)層生成特征相關(guān)圖，在特征相關(guān)圖基礎(chǔ)上，重用并級(jí)聯(lián)圖像特征，預(yù)測(cè)稻粒密度分布，進(jìn)而通過密度圖求和，獲取計(jì)數(shù)結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法具有較高的計(jì)數(shù)精度，測(cè)試樣本稻粒計(jì)數(shù)平均絕對(duì)誤差（Mean absolute error, MAE）、均方根誤差（Root mean squared error, RMSE）和平均相對(duì)誤差（Mean relative error, MRE）分別為4.71、6.92和2.9%，MRE僅比人工走查高0.7個(gè)百分點(diǎn)，與現(xiàn)有基準(zhǔn)方法（FamNet、CSRNet和ICACount）相比，MRE分別降低9.9、8.6、11.6個(gè)百分點(diǎn)；用可變形卷積設(shè)計(jì)的稻穗圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)能有效提高稻粒計(jì)數(shù)精度，在參數(shù)量接近的前提下，基于該網(wǎng)絡(luò)的模型MAE和RMSE比ResNet-50分別低19.3%和12.9%，模型具有良好的擬合能力，決定系數(shù)R2達(dá)0.940 5；相同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，可變形卷積比常規(guī)卷積在稻粒計(jì)數(shù)MAE和RMSE上分別降低28.9%和22.0%，MRE下降1.6個(gè)百分點(diǎn)；圖像特征重用對(duì)提高稻粒計(jì)數(shù)精度具有重要作用，使模型在測(cè)試集上的MAE和RMSE下降27.6%和22.1%，MRE下降2.2個(gè)百分點(diǎn)。該方法單幅稻穗圖像處理時(shí)間為0.92 s，有效提高了工作效率，可為稻穗表型檢測(cè)和平臺(tái)設(shè)計(jì)提供技術(shù)參考。

摘要:為應(yīng)對(duì)番茄采摘面臨的果農(nóng)老齡化、勞動(dòng)力短缺和人工成本上漲等挑戰(zhàn)，解決在復(fù)雜果園環(huán)境下番茄采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)成熟度檢測(cè)精度低和實(shí)例分割不準(zhǔn)確等問題，本文提出一種基于改進(jìn)YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)的番茄成熟度實(shí)時(shí)檢測(cè)算法。首先，通過在YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)中引入通道嵌入位置注意力模塊和改進(jìn)大核卷積塊注意力模塊，能夠在淺層網(wǎng)絡(luò)保留番茄目標(biāo)位置信息，建立目標(biāo)區(qū)域之間的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，從而增加YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)對(duì)顯著番茄特征的關(guān)注。然后，在LaboroTomato數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，改進(jìn)YOLO v8n相較于原YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)，檢測(cè)和分割的mAP@50和mAP@50-95分別提高0.4、1.4個(gè)百分點(diǎn)和0.3、1.2個(gè)百分點(diǎn)。最后，實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)在低成本、低算力和低功耗的Jetson Nano平臺(tái)上的輕量化部署，模型內(nèi)存占用量由滿溢減少到2.4 GB，推理速度加倍。該研究可為番茄采摘機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景下實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確檢測(cè)番茄成熟度提供技術(shù)支撐。

摘要:針對(duì)自然環(huán)境下番茄識(shí)別易受復(fù)雜背景干擾、相鄰果實(shí)成熟度相似難以檢測(cè)等問題，本文提出了一種輕量化YOLO v5s-MCA番茄成熟度識(shí)別模型，劃分成熟期、轉(zhuǎn)熟期、轉(zhuǎn)色期和未熟期4個(gè)成熟度等級(jí)。該模型在YOLO v5s基礎(chǔ)上使用MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)，減少了模型參數(shù)量；在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)引入坐標(biāo)注意力機(jī)制（Coordinate attention，CA），提高了模型對(duì)番茄特征表達(dá)能力；將頸部網(wǎng)絡(luò)替換為加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)BiFPN，強(qiáng)化了模型特征融合性能并提高了模型識(shí)別準(zhǔn)確率；將頸部網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)卷積模塊改進(jìn)為GSConv卷積，減輕了模型復(fù)雜度并提高了對(duì)目標(biāo)信息的獲取能力。試驗(yàn)結(jié)果表明，YOLO v5s-MCA模型參數(shù)量?jī)H為2.33×106，計(jì)算量?jī)H為4.1×109，模型內(nèi)存占用量?jī)H為4.83 MB，其精準(zhǔn)度和平均精度均值分別達(dá)到92.8%和95.1%，相對(duì)YOLO v5s基礎(chǔ)模型分別提升3.4、4.4個(gè)百分點(diǎn)。對(duì)比YOLO v3s、YOLO v5s、YOLO v5n、YOLO v7、YOLO v8n及YOLO v10n等6種模型，YOLO v5s-MCA模型輕量化效果與檢測(cè)性能最優(yōu)。

摘要:在現(xiàn)代奶牛養(yǎng)殖中，瘤胃pH值是牛只健康的一項(xiàng)重要生理指標(biāo)。現(xiàn)有電極中，間斷式pH參比電極采用氣體增壓促進(jìn)電解液滲出。但是，存在電解液流出可能被阻斷的風(fēng)險(xiǎn)。本文使用超彈性金屬設(shè)計(jì)了控制參比液間斷流出的閥門和基于彈簧活塞系統(tǒng)的參比液加壓部件，完成間斷式奶牛瘤胃pH檢測(cè)探頭設(shè)計(jì)。首先對(duì)閥門部件進(jìn)行有限元分析，確定閥門部件中鎳鈦合金棒長(zhǎng)度為9 mm，硅膠管中軸線到鎳鈦合金棒固定端距離為4.5 mm；壓強(qiáng)部件使用彈簧配合活塞進(jìn)行加壓，所用彈簧剛度0.284 N/mm，自由高度70 mm，最大壓縮量49 mm。通過仿真試驗(yàn)，明確鎳鈦合金棒最大應(yīng)力為281 MPa，處于超彈性范圍內(nèi)，可循環(huán)使用；性能試驗(yàn)表明探頭可在誤差小于0.1的情況下穩(wěn)定工作。根據(jù)壽命試驗(yàn)可知，該探頭可穩(wěn)定釋放緩沖液60 480次。在測(cè)量間隔為20 min的情況下，探頭可工作2年。現(xiàn)場(chǎng)瘤胃測(cè)量試驗(yàn)中，人工測(cè)量值與系統(tǒng)測(cè)量值平均絕對(duì)偏差為0.11，最大絕對(duì)偏差為0.25，表明設(shè)備滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

摘要:為精確判別深海網(wǎng)箱養(yǎng)殖中魚類攝食強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)精量投喂，以金鯧魚進(jìn)食時(shí)造成的水花為研究對(duì)象，利用雙目相機(jī)拍攝到的深度圖像進(jìn)行非侵入性的攝食強(qiáng)度分析，提出一種基于雙目相機(jī)和深度學(xué)習(xí)的水花面積語(yǔ)義分割和計(jì)算方法。首先，為了使模型能夠在低成本的邊緣設(shè)備上部署，通過StarNet和BiFPN以及自主設(shè)計(jì)的SCD-Head共享卷積檢測(cè)頭對(duì)YOLO v8n-seg進(jìn)行改進(jìn)，提出輕量化的YOLO v8n-SBS模型。在精度提升3.2個(gè)百分點(diǎn)的同時(shí)，參數(shù)量與浮點(diǎn)運(yùn)算量分別減少71%和36%。其次，為降低設(shè)備成本，采用雙目相機(jī)，基于深度信息利用線性回歸提出水花面積計(jì)算模型DI。最終，兩個(gè)模型結(jié)合為YOLO v8n-SBS-DI，該模型能夠?qū)λㄟM(jìn)行分割并計(jì)算面積，以便通過水花面積變化趨勢(shì)評(píng)估攝食強(qiáng)度。海上試驗(yàn)計(jì)算結(jié)果顯示，水花面積R2為0.914，RMSE為0.973 m2，MAE為0.870 m2。試驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較強(qiáng)魯棒性，滿足復(fù)雜環(huán)境下水花面積計(jì)算需求，可為判別魚類攝食強(qiáng)度提供技術(shù)支持。

摘要:為探索簡(jiǎn)潔、穩(wěn)定、低成本循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)的可行性及應(yīng)用發(fā)展價(jià)值，通過優(yōu)化改良進(jìn)水結(jié)構(gòu)、增氧模式、精簡(jiǎn)系統(tǒng)組成等方法，構(gòu)建了一套淡水魚循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)，并開展了為期90 d的大口黑鱸養(yǎng)殖試驗(yàn)，驗(yàn)證系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)。結(jié)果顯示：?jiǎn)?dòng)階段，以成熟濾材、初始濾材比例為2∶3的模式混合培養(yǎng)，生物膜18 d即可掛膜成功；養(yǎng)殖過程中，溫度、溶解氧質(zhì)量濃度、pH值均值分別為（27.60±0.30）℃、（10.25±0.23） mg/L、7.10±0.31，氨氮、亞硝酸鹽氮質(zhì)量濃度均值分別為（0.27±0.14） mg/L、（0.10±0.03） mg/L，硝酸鹽氮質(zhì)量濃度為7.41~35.89 mg/L，水體濁度為（0.25±0.01）NTU(Nephelometric turbidity units)；大口黑鱸平均質(zhì)量從（61.25±3.06） g增長(zhǎng)至（256.54±12.84） g，最大養(yǎng)殖密度達(dá)到42.54 kg/m3，餌料系數(shù)均值為1.16，成活率為98.85%~100%；肌肉質(zhì)構(gòu)特性分析發(fā)現(xiàn)大口黑鱸肌肉硬度適度增高、彈性增加，提升了魚肉口感；運(yùn)行成本大約為21.16元/kg，可以獲得較好的經(jīng)濟(jì)收益。本研究有利于循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)推廣，也為淡水魚科學(xué)研究提供了可靠的平臺(tái)。

摘要:為系統(tǒng)分析不同氣侯條件、土壤性質(zhì)和田間管理措施下秸稈還田對(duì)小麥農(nóng)田土壤溫室氣體排放的影響，通過文獻(xiàn)檢索整合已發(fā)表論文中的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用Meta分析方法定量分析不同生產(chǎn)條件下秸稈還田對(duì)小麥農(nóng)田土壤溫室氣體排放的影響，同時(shí)對(duì)秸稈還田下各影響因子對(duì)溫室氣體排放的相對(duì)重要性進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明，與秸稈不還田相比，秸稈還田顯著增加土壤N2O排放量15.50%、CO2排放量10.68%、CH4吸收量26.45%（P＜0.05）。當(dāng)年降雨量大于1 000 mm時(shí)，秸稈還田下土壤N2O和CO2排放量增加最少，CH4吸收量增加最多，效應(yīng)值分別為5.02%、9.88%和381.63%；當(dāng)年均氣溫為0~10℃時(shí)秸稈還田下土壤CO2排放量增加最少，當(dāng)年均氣溫大于15℃時(shí)秸稈還田下土壤N2O排放量增加最少、CH4吸收量增加最多。秸稈還田下土壤N2O排放效應(yīng)值隨土壤有機(jī)碳含量增加而減小，CH4吸收效應(yīng)值隨土壤有機(jī)碳含量增加而增大。秸稈還田下土壤N2O排放效應(yīng)值隨施氮量增加而減小，CO2排放效應(yīng)值隨施氮量增加先增大后減小；免耕條件下，秸稈還田顯著減少土壤CO2排放量10.81%（P＜0.05），顯著增加CH4吸收量91.00%（P＜0.05）；秸稈覆蓋還田顯著增加CH4吸收量202.04%（P＜0.05）；秸稈部分還田減少土壤N2O排放量11.33%，顯著增加CH4吸收量121.64%（P＜0.05）。年降雨量、土壤全氮含量、土壤有機(jī)碳含量、氮肥施用量對(duì)秸稈還田下農(nóng)田溫室氣體排放影響較大。研究結(jié)果可為優(yōu)化秸稈還田管理實(shí)踐和減少農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)溫室氣體排放提供參考。

摘要:為揭示三江平原地區(qū)水資源利用情況和用水結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源的高效利用，本文引入水足跡計(jì)算的理論模型和水資源承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)，量化了興凱湖灌區(qū)2001—2021年作物生產(chǎn)水足跡時(shí)空演變規(guī)律、主控影響因素以及內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)制；預(yù)測(cè)了規(guī)劃年內(nèi)不同類型作物的灌溉用水量，并進(jìn)行了作物生產(chǎn)用水供需平衡及水資源承載力狀況評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：作物生產(chǎn)總水足跡和藍(lán)水足跡呈現(xiàn)逐漸降低變化趨勢(shì)，而綠水足跡和灰水足跡呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì)。玉米水足跡總量無顯著變化，整體保持相對(duì)穩(wěn)定水平，而水稻、大豆和其他作物水足跡總量在不斷減少。興凱湖灌區(qū)作物生產(chǎn)水足跡地區(qū)差異明顯，東部地區(qū)年降水量相對(duì)較高，作物生產(chǎn)藍(lán)水足跡相對(duì)較低，綠水足跡和灰水足跡則相對(duì)偏高，需要特別關(guān)注西部地區(qū)的水資源使用。水資源承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)中，除了興凱湖農(nóng)場(chǎng)為臨界超載外，其余農(nóng)場(chǎng)用水總量評(píng)價(jià)、地下水評(píng)價(jià)和綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為超載或嚴(yán)重超載，存在較為嚴(yán)重的缺水情況，而八五六農(nóng)場(chǎng)缺水最嚴(yán)重。興凱湖灌區(qū)水資源可持續(xù)利用狀況近年來有所改善，但時(shí)空差異明顯，地區(qū)分布不均，仍需結(jié)合區(qū)域內(nèi)資源稟賦和產(chǎn)業(yè)布局，不斷優(yōu)化作物種植結(jié)構(gòu)，提高水資源可持續(xù)利用水平。

摘要:土壤重金屬采樣、分析與污染評(píng)價(jià)耗費(fèi)大量人力和物力，借助易獲取環(huán)境協(xié)變量信息對(duì)提高土壤重金屬污染監(jiān)測(cè)效率意義重大。近地光譜是土壤屬性綜合響應(yīng)，在反映土壤重金屬信息方面有著巨大的研究潛力。為考察近地光譜輔助預(yù)測(cè)土壤重金屬含量的能力，測(cè)量了109個(gè)表層土樣的近紅外光譜，并提取與土壤鎳密切相關(guān)的光譜信息；再以土壤機(jī)械組成及其與光譜信息的組合作為輔助變量建立協(xié)同克里格模型，并比較土壤鎳空間預(yù)測(cè)制圖精度。結(jié)果表明：以粉粒含量和光譜2 380 nm波段吸收率共同作為輔助變量的模型結(jié)果優(yōu)于只以粉粒含量作為輔助變量的模型，交叉驗(yàn)證決定系數(shù)R2CV由0.49提高到0.68，交叉驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)由11.3 mg/kg降至9.5 mg/kg。這說明近紅外光譜作為一種易獲取的輔助信息，可協(xié)同土壤機(jī)械組成構(gòu)建空間預(yù)測(cè)模型以提高區(qū)域土壤重金屬的調(diào)查精度。研究結(jié)果可為土壤重金屬含量空間分布預(yù)測(cè)提供一種經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。

摘要:海河流域是我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)，及時(shí)準(zhǔn)確掌握干旱時(shí)空特征對(duì)農(nóng)業(yè)水資源管理及糧食安全具有重要意義。基于日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿un-induced chlorophyll fluorescence，SIF）、地表溫度（Land surface temperature，LST）、降水量以及土壤濕度（Soil moisture，SM）數(shù)據(jù)，構(gòu)建了綜合考慮植被長(zhǎng)勢(shì)、溫度、降水量以及土壤含水率的海河流域干旱熒光監(jiān)測(cè)指數(shù)（Drought fluorescence monitoring index，DFMI），同時(shí)利用已有干旱指數(shù)和站點(diǎn)土壤含水率對(duì)其精度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并利用趨勢(shì)分析和游程理論等方法分析了2001—2021年該流域DFMI時(shí)空演變特征及其干旱頻率、干旱歷時(shí)和干旱強(qiáng)度等特征變量的空間分布。結(jié)果表明：DFMI與SM、自適應(yīng)帕爾默干旱指數(shù)（Self calibrating Palmer drought severity index，scPDSI）、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（Standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）（1個(gè)月（SPEI01）、3個(gè)月（SPEI03）、6個(gè)月（SPEI06）、9個(gè)月（SPEI09）、12個(gè)月（SPEI12））的相關(guān)系數(shù)分別為0.58、0.64、0.73、0.52、0.44、0.47和0.49。與12個(gè)站點(diǎn)土壤含水率相關(guān)性均通過了0.05顯著性水平檢驗(yàn)，表明DFMI適用于流域干旱監(jiān)測(cè)。2001—2021年海河流域DFMI年均值呈顯著上升趨勢(shì)，上升速率為0.009 7/a（p<0.05）。秋季上升速率最大（0.013 1/a，p<0.05），春季最小（0.007 7/a，p<0.05）。海河流域年DFMI呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)（p<0.05）面積占比達(dá)99.18%，春季、夏季、秋季、冬季DFMI呈顯著上升趨勢(shì)面積占比分別為38.36%、63.42%、58.96%和50.26%，主要分布在流域西北部。2001—2021年海河流域干旱頻次高發(fā)區(qū)域（30~37次）主要集中在流域南部，平均干旱歷時(shí)高值區(qū)（5~10.2個(gè)月）主要集中在流域北部，干旱強(qiáng)度高值區(qū)（0.30~0.37）分布在流域中部和東南部。研究結(jié)果可為流域水資源管理及其防旱抗旱提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:為探討剛性植被莖稈覆蓋度及生長(zhǎng)方向?qū)ζ旅鎻搅鞣蛛x能力（RDC）的影響，通過不同坡度（5°～20°）、覆蓋度（0～15.89%）及兩種植被生長(zhǎng)方向（垂直于坡面（BS）和垂直于水平面（BH））的組合進(jìn)行模擬試驗(yàn)。結(jié)果表明，坡度顯著影響RDC分布范圍（p<0.05），且該影響在BH條件下更明顯。BS條件下RDC均值為裸坡的2.05～2.51倍，BH條件下為1.53～2.03倍。徑流分離能力相對(duì)變化率小于0僅在植被數(shù)量N=95時(shí)出現(xiàn)（-6.87%～-0.51%），而N=187和N=286時(shí)分別為17.95%～88.49%和66.44%～156.57%。剪切力和水流功率為影響RDC的關(guān)鍵水力參數(shù)，BS條件下剪切力（相關(guān)系數(shù)為0.89）和水流功率（相關(guān)系數(shù)為0.82）與RDC顯著正相關(guān)，BH條件下流速對(duì)RDC（相關(guān)系數(shù)為0.64）影響較強(qiáng)，阻力系數(shù)（相關(guān)系數(shù)為-0.11）影響較弱。SPSS回歸分析表明剪切力和水流功率為預(yù)測(cè)RDC的關(guān)鍵參數(shù)，模型精度較高（R2=0.98、納什效率系數(shù)為0.98）。

摘要:鹽脅迫會(huì)導(dǎo)致棉花纖維品質(zhì)及產(chǎn)量下降，尤其在苗期時(shí)其遭受鹽脅迫影響最大。為了實(shí)現(xiàn)棉苗鹽脅迫的快速診斷，本文利用快速葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)獲取了不同鹽脅迫程度下棉苗冠層葉片的OJIP曲線，并結(jié)合深度殘差網(wǎng)絡(luò)(Deep residual network, ResNet)和空洞卷積（Dilated convolution）結(jié)構(gòu)構(gòu)建了基于“葉位-通道”熒光數(shù)據(jù)融合的1D-DRDC-Net（1D-deep residual dilated convolutional neural network）棉苗鹽脅迫深度學(xué)習(xí)診斷模型。結(jié)果表明，鹽脅迫導(dǎo)致棉苗體內(nèi)含水率下降，丙二醛(Malondialdehyde, MDA)含量、超氧化物歧化酶(Superoxide dismutase, SOD)活性、過氧化物酶(Peroxidase, POD)活性升高；在垂直方向上鹽脅迫對(duì)棉苗的影響趨勢(shì)表現(xiàn)為植株上部分葉片各參數(shù)變化明顯，其中對(duì)脅迫最敏感的葉位為L(zhǎng)1，而成熟葉片受到的影響相對(duì)較小。相比于其它模型，1D-DRDC-Net對(duì)棉苗不同脅迫時(shí)間下3個(gè)鹽濃度梯度（0、100、200 mmol/L）的診斷精度為76.67%， F1值為76.48%，比支持向量機(jī)（Support vector machine, SVM）、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network, BPNN）準(zhǔn)確率均提高5個(gè)百分點(diǎn)，比隨機(jī)森林（Random forest, RF）提高14.45個(gè)百分點(diǎn)，比雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bidirectional long short-term memory，Bi-LSTM）提高3.34個(gè)百分點(diǎn)。基于“葉位-通道”的熒光信息融合策略準(zhǔn)確率優(yōu)于僅使用單一敏感葉位熒光信息8.89個(gè)百分點(diǎn)，其魯棒性和泛化能力均優(yōu)于只采用普通卷積核和取消“跳躍連接”的模型。最終，建立的1D-DRDC-Net模型在棉苗受到脅迫7、14、21 d后，對(duì)植株是否受到鹽脅迫的診斷準(zhǔn)確率分別達(dá)到83.33%、88.33%和95.00%，研究結(jié)果可為棉花栽培管理提供理論依據(jù)。

摘要:為滿足中小型農(nóng)業(yè)機(jī)械在無作物或種植低矮作物的單棟塑料溫室自主導(dǎo)航作業(yè)需求，提出一種基于鋼骨架檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航參數(shù)獲取的方法。對(duì)室內(nèi)環(huán)境結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析；通過歐氏變換、直通濾波和DBSCAN聚類，從三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取出距離最近的側(cè)窗點(diǎn)云集合；為獲取穩(wěn)定的鋼骨架點(diǎn)云，提出一種鋼骨架檢測(cè)方法，考慮其空間位置等因素，設(shè)置不同閾值濾除卷膜點(diǎn)云并提取出符合條件的鋼骨架點(diǎn)云；采用主成分分析法擬合導(dǎo)航基準(zhǔn)線并計(jì)算出導(dǎo)航參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法對(duì)鋼骨架檢測(cè)有效率不低于88%；獲取的橫向距離和偏航角平均絕對(duì)誤差分別為0.03 m和2.12°。本文方法能滿足農(nóng)業(yè)機(jī)械在單棟塑料溫室中自主導(dǎo)航作業(yè)的需求，可為該環(huán)境中的自主導(dǎo)航研究提供參考。

摘要:針對(duì)農(nóng)業(yè)溫室環(huán)境中，由于超寬帶（Ultra -wideband, UWB）定位技術(shù)干擾免疫差和統(tǒng)計(jì)特性未知而面臨定位精度不足的問題，本文提出一種基于改進(jìn)自適應(yīng)卡爾曼濾波（Improved adaptive Kalman filter，IAKF）算法的UWB定位技術(shù)。首先，引入異常檢測(cè)機(jī)制，以識(shí)別濾波過程中的發(fā)散現(xiàn)象；進(jìn)而，通過實(shí)時(shí)更新量測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣，抑制濾波發(fā)散，在噪聲強(qiáng)波動(dòng)情況下增強(qiáng)算法適應(yīng)性；同時(shí)，開展3種不同環(huán)境噪聲下仿真定位試驗(yàn)，對(duì)比分析UWB、IAKF、自適應(yīng)卡爾曼濾波（Adaptive Kalman filter，AKF）及卡爾曼濾波（Kalman filter，KF）算法性能。仿真結(jié)果表明，IAKF算法展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性及魯棒性。以自主開發(fā)農(nóng)用履帶車輛為定位載體，于農(nóng)業(yè)溫室環(huán)境中開展UWB定位試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，溫室環(huán)境中，履帶車輛在視距（Line of sight，LOS）和非視距（Non line of sight，NLOS）場(chǎng)景下，較AKF和KF算法，IAKF算法定位精度分別提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。

摘要:去核是制取荔枝燈籠果肉的必備工序，但荔枝核徑多變，機(jī)械化高效成功去核困難。為解決這一難題，通過測(cè)定荔枝果物理性能，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)去核的刀具和機(jī)構(gòu)；并基于LS-DYNA動(dòng)力學(xué)仿真和臺(tái)架試驗(yàn)，量化了荔枝3種轉(zhuǎn)速去核過程等效應(yīng)力和切削應(yīng)力的時(shí)空變化規(guī)律；比較了變核徑荔枝果不同轉(zhuǎn)速自適應(yīng)去核成功率和果肉損失率，評(píng)價(jià)了綜合去核效果。仿真結(jié)果確定了轉(zhuǎn)速對(duì)荔枝果等效應(yīng)力分布與切削應(yīng)力極值的影響，且仿真試驗(yàn)與臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果基本一致。隨著轉(zhuǎn)速增加，荔枝果最大等效應(yīng)力與最大切削應(yīng)力均下降，變核徑荔枝果自適應(yīng)去核成功率提升。3種轉(zhuǎn)速中，292 r/min去核綜合效果最優(yōu)，其去核成功率和果肉損失率分別為100%和22.4%。

摘要:針對(duì)目前糧食烘干廢氣處理缺乏有效處理技術(shù)和裝備，影響糧食烘干產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問題，開發(fā)了一種集離心沉降、團(tuán)聚和噴淋作用于一體的糧食烘干廢氣多效除塵技術(shù)及裝備。首先，通過仿真試驗(yàn)分析了噴淋塔氣流速度、噴霧角度及噴霧壓力對(duì)液滴場(chǎng)的影響，采用單因素試驗(yàn)對(duì)仿結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證并確定氣流速度、噴霧角及壓力的適宜范圍，然后以除塵效率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行三因素三水平二次正交回歸試驗(yàn)，構(gòu)建回歸方程和響應(yīng)曲面，分析氣流速度、噴霧角度及噴霧壓力對(duì)除塵效率的影響并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，表明當(dāng)氣流速度為0.89～1.33 m/s、噴霧角度為-15°～0°、噴霧壓力為1～1.5 MPa時(shí)，液滴場(chǎng)較均勻。最優(yōu)參數(shù)組合為：氣流速度0.92 m/s、噴霧角度為-8.4°、噴霧壓力1.44 MPa。此時(shí)，除塵效率最高可達(dá)到96.27%。與脈沖除塵器的對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過多效除塵器處理后，糧食烘干廢氣平均粉塵質(zhì)量濃度為5.54 mg/m3，低于脈沖除塵器的7.05 mg/m3，顯著低于國(guó)家排放標(biāo)準(zhǔn)。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)六輪機(jī)器人轉(zhuǎn)彎半徑大、運(yùn)動(dòng)不靈活和地形適應(yīng)性差等問題，提出了一種具有鉸接式雙搖臂懸架和獨(dú)立驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)的六輪多模式移動(dòng)機(jī)器人。機(jī)器人總體結(jié)構(gòu)包括獨(dú)立驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向模塊、一體化機(jī)身、鉸接式搖臂懸架模塊和控制模塊，能實(shí)現(xiàn)直行、平移、原地轉(zhuǎn)向和繞任意點(diǎn)轉(zhuǎn)彎等多模式運(yùn)動(dòng)方式，具有機(jī)動(dòng)、靈活、地形適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。分析了機(jī)器人多模式運(yùn)動(dòng)機(jī)理和越障原理，建立了機(jī)器人多模式運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，確定了機(jī)器人多模式運(yùn)動(dòng)下的運(yùn)動(dòng)參數(shù)關(guān)系式。機(jī)器人控制系統(tǒng)采用電機(jī)任務(wù)、傳感器任務(wù)和遙控器任務(wù)的多任務(wù)并行模式，采用一種基于UCOSⅢ并行操作系統(tǒng)的多模式PID控制器，提高了機(jī)器人控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、可靠性和可移植性。搭建了六輪多模式移動(dòng)機(jī)器人仿真環(huán)境和試驗(yàn)樣機(jī)，驗(yàn)證了機(jī)器人多種模式下的基本運(yùn)動(dòng)性能和樓梯、垂直障礙、壕溝等多種復(fù)雜地形的通過能力。測(cè)試了在不同地形下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)速度等，分析了機(jī)器人多模式仿真運(yùn)動(dòng)和樣機(jī)試驗(yàn)結(jié)果，證明該六輪多模式移動(dòng)機(jī)器人結(jié)構(gòu)具有比傳統(tǒng)六輪機(jī)器人更好的通過性和地形適應(yīng)性能，研究結(jié)果可為六輪機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化改進(jìn)提供參考。

摘要:精密微動(dòng)縮小機(jī)構(gòu)能夠提供較小空間內(nèi)精密運(yùn)動(dòng)位移，可廣泛應(yīng)用于微電子、醫(yī)療器械和芯片封裝等精密操作領(lǐng)域。本文基于柔性鉸鏈杠桿原理和無附加運(yùn)動(dòng)原理設(shè)計(jì)一種精密微動(dòng)縮小機(jī)構(gòu)，該機(jī)構(gòu)能夠?qū)⑤斎胛灰瓢凑?∶1精密縮小，且在運(yùn)動(dòng)過程中無附加力及位移。通過等效剛度法對(duì)所設(shè)計(jì)的精密微動(dòng)縮小機(jī)構(gòu)進(jìn)行剛度分析，計(jì)算得到該機(jī)構(gòu)理論剛度為75.72 N/μm；采用有限元法分析得到精密微動(dòng)縮小機(jī)構(gòu)剛度為74.06 N/μm；采用實(shí)驗(yàn)法測(cè)得到精密微動(dòng)縮小機(jī)構(gòu)剛度為68.86 N/μm。理論分析結(jié)果與有限元分析結(jié)果誤差為2.19%，理論分析結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果誤差為9.06%，分析結(jié)果驗(yàn)證了等效剛度法分析方法的有效性及精確性。研究結(jié)果對(duì)精密微動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)及剛度分析具有重要的理論參考價(jià)值。