摘要：为低成本实现对温室不同区域环境的全面感知,该研究设计了移动式温室环境监测系统,其采用超宽带(Ultra Wide Band,UWB)网状拓扑结构进行分布式组网,节点设备以一主多从的形式对移动工作台实时定位。利用优化后的双向双边测距算法计算各基站与标签之间的距离,通过距离的归一化残差分布判断是否存在非视距(Non Line of Sight,NLOS)误差,利用改进后的增量卡尔曼滤波算法消除NLOS误差,通过Chan算法解算标签准确位置。移动工作台以Arduino控制器为核心,搭载温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器,实现对温室环境的实时监测和对移动工作台的远程控制。测试结果表明,系统静态定位最大横向偏差为7.92 cm,最大纵向偏差为7.98 cm,横向和纵向偏差的平均值均<5 cm;移动工作台以0.4 m/s的平均速度行驶,动态定位最大横向偏差为8.7 cm,平均横向偏差为4.7 cm;采集参数上传平均丢包率为2.78%;温度、湿度、光照度和二氧化碳浓度监测相对误差分别低于0.63%、0.34%、0.70%和0.67%,满足温室环境信息移动监测要求。该研究对温室环境调控和温室内作业机具精准定位技术的发展具有一定的理论意义和参考价值。

摘要：针对国内连栋温室缺乏植保喷雾机、机械走直定位与换轨转向精度低等问题,设计了一种连栋温室分段变距喷雾机器人,在实现无人化喷药的同时提高作业精度。为满足连栋温室机械作业路轨结合、精准切换的要求,提出一种通用型移动底盘,并确定其关键设计参数;为减少底盘上下轨时的偏移量,设计轨上矫正装置,通过分析计算及试验验证,确定其安装余量为4 mm;针对底盘对轨误差大的问题,提出一种二维码融合陀螺仪及光电传感器双向垂直寻迹的路面关键点定位与转向控制方法。设计分段变距喷雾装置,提出一种丝杆滑台驱动的喷杆变距方案,分析校验其驱动参数以满足工作要求;基于滚针轴承设计喷杆辅助防抖装置,减小因喷杆剧烈抖动带来的滑台与喷杆损伤。开发底盘运动及分段变距喷雾控制系统,实现喷雾机器人在连栋温室内的全程自动化作业。最后,对样机进行底盘性能与喷雾效果试验。底盘作业时直线行走与对轨误差平均值分别为4.8、5.8 mm,满足控制精度要求;避障距离为34 cm,满足安全性要求;防抖装置的安装使喷杆行进方向的抖动量从-1°~1.3°降低到±0.4°内,喷头方向的抖动量从±0.5°降低到±0.3°内,防抖效果显著;分段变距喷雾作业后,盛果期番茄叶片正面雾滴沉积量为1.76μL/cm^(2),反面沉积量为0.2μL/cm^(2),雾滴体积中径在100~180μm之间,满足作业要求。

摘要：针对当前中国日光温室薄膜清洗效率低及清洗困难的问题,该文研制了一种半自动日光温室薄膜清洗机。整机包括清洗与行走部分,清洗部分主要包括直流电机、2组不同减速比减速器、清洁毛刷以及支撑滚筒,依靠拉绳收放完成升降,实现温室薄膜上下不同位置清洁;行走部分用来整体平移清洗部分,其上的放置平台采用偏心结构设计,方便清洗部分从薄膜放置到行走装置及再次清洗时移动到薄膜表面。以薄膜透光率为指标,开展了清洗速度、喷水压力与流量、刷毛长度对清洗效果影响的研究,得出合理的清洗爬升速度为2.8~5.6 m/min,喷水流量为2~3.5 L/min,毛刷接触薄膜长度为3 cm。通过对自然条件下使用3个月的新换薄膜进行试验,得到清洗后薄膜透光率最高可达90%,与同时更换未清洗薄膜相比提高15个百分点。该装置的使用在减小劳动强度的同时,提高了日光温室薄膜清洗效率、改善了棚内光照条件。

摘要：针对当前传统人工晾晒海贝柱效率低下、容易造成污染等问题。设计了海贝柱自动晾晒机械,采用阶梯式晾晒生产线对湿海贝柱分级晾晒,多条晾晒生产线分时、高效的工作,机器上方设有遮板以保证晾晒作业不被污染而且不受天气条件的影响。整机采用stm32单片机、传感器等技术实现自动化作业,机器控制系统监测到生产线发生故障或海贝柱出现堆积时会立即停止工作以便于检查故障、减少损失。试验结果表明:机械晾晒不会造成海贝柱内的营养成分的流失,机械晾晒海贝柱的干基含水率达到30%仅需12h,机械晾晒海贝柱能节省大量的干燥时间,显著的提高了晾晒效率,避免了人工晾晒过程导致的二次污染和损失。该研究为海贝柱自动晾晒机械的研制提供了技术参考。

摘要：构建精确的温室空气温度预测模型是采用模型预测控制等控制算法实现温室空气温度精准控制的前提条件。长短记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)以处理时间序列数据方面的优势而广泛应用于温室空气温度预测,然而其面对长时间序列数据存在由于数据遗忘而导致温室空气温度预测精度降低的问题。为解决以上问题,该研究将LSTM模型与注意力机制(attention mechanism,AT)结合构建LSTM-AT模型,根据LSTM模型隐藏层输出状态重要性程度为隐藏层输出分配权重,以提高温室空气温度长时间预测精度。该研究在不同预测时长(12、24和48 h)和不同天气状况两种情况下将LSTM-AT模型与递归神经网络、门控循环单元、双向长短记忆网络、LSTM模型进行对比。结果表明,LSTM-AT模型空气温度预测值与测量值变化趋势较为一致,模型计算值与空气温度测量值的决定系数最小为0.95,均方根误差最大为1.34℃,平均绝对误差最大为10.51%;LSTM-AT模型、LSTM模型、门控循环单元、递归神经网络、双向长短记忆网络5种模型温室空气温度预测均方根误差平均值分别为0.89、1.42、1.89、2.10、1.51℃,平均绝对百分比误差平均值分别为4.26%、8.96%、13.57%、17.70%、10.67%。由此可知,相较于其他4种模型,该研究提出的LSTM-AT模型具有更高的预测精度,能够精确预测温室空气温度。

摘要：结合现代果园大规模经营发展模式和建设精细农业的需求,设计了基于ZigBee和GPRS的远程果园智能灌溉系统,该系统运用GPRS网络技术和由单片机、土壤水分传感器、零压启动电磁阀、CC2430组成的ZigBee无线传感器网络进行数据传输和控制。通过分析采集到的土壤水分数据,结合系统预设阀值发送命令控制零压电磁阀实现设备的远程控制和智能化灌溉。实际应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集、传输及远程控制等方面均达到了设计要求,有较好的推广价值。

摘要：为解决生菜应用营养液膜技术(nutrient film technique,NFT)在冬夏季根区温度控制的问题,该研究基于机器学习方法,结合温室内外历史环境数据,构建BP神经网络根区温度预测模型。为提高模型精度,采用蜣螂算法(dung beetle optimizer, DBO)优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,构建了冬夏两个季节的基于DBO-BP神经网络的栽培槽内根区温度预测模型,并与GA-BP、BP神经网络模型进行对比。结果表明,根区温度预测值与真实值变化趋势较为一致,DBO-BP模型温度预测最大误差为2.21°C,决定系数为0.943,而GA-BP与BP模型决定系数分别为0.928、0.892;DBO-BP模型评价指标的均方根误差、平均绝对误差分别为0.707、0.549°C,均小于其他模型评价指标。DBO-BP神经网络可满足在NFT栽培中根区温度预测精度的需求,能够为生菜栽培根区快速控温提供有效方法。

摘要：结合山东农业大学电工电子实验教学中心的发展与建设,针对大学生对单片机综合应用能力的社会需求,整合实验室现有资源,综合设计了出租车计价器、货车载重实时监测预警系统等10余项单片机综合模拟实验,实验项目将单片机的按键、液晶显示、中断、传感器测量、A/D转换、D/A转换、小直流电机调速、LED点阵显示、IC卡读写等功能进行综合设计,并进行试验试行,目的在于使在校大学生熟练地掌握单片机开发应用技术,构建合理的知识结构基础体系。

摘要：针对国内文洛型温室棚顶清洗机械缺乏,人工清洗费时费力的问题,该研究设计了一种棚顶电动清洗机与配套换行作业平台,以实现对文洛型温室的自动清洗。为保证清洗机四轮行走的一致性,设计一种单电机两级减速同步驱动装置;针对电缆与水管收放过程中易发生堆积的问题,设计均匀卷线装置,对收放线过程进行分析,明确卷线半径与线速度的对应关系,优化卷线控制流程,满足了线缆、水管收放与清洗机往返同步的要求;为保证清洗辊刷对棚顶进行均匀可靠清洗,对刷毛与棚顶的接触过程进行了优化分析。样机性能测试表明,清洗最高行进速度为0.265 m/s,停机余量为28.4 mm;辅助换行平均时间为22.84 s,平台与屋顶对轨平均误差为1.6 mm。以薄膜透光率为指标,对清洗机的清洗效果进行试验,结果表明,在行进速度为0.25 m/s、辊刷转速120 r/min、水泵流量34 L/min的情况下,透光率为68%的薄膜经过清洗可提高到86%,清洗效果明显。该清洗机可以满足文洛型温室棚顶的清洗作业要求,对改善室内温光环境,提高果实产量与品质具有重要意义。

摘要：为解决成熟番茄采摘识别中由于藤蔓、叶片、果实遮挡或光照影响而引起的误识别问题,该研究提出了一种基于YOLO v4与HSV(Hue,Saturation,Value)相结合的识别方法,以实现自然环境下成熟期番茄的准确识别。在YOLO v4网络的检测框内通过HSV方法对番茄的红色区域进行分割,并将分割面积在检测框中达到一定占比的番茄作为目标输出。通过对比不同占比下该算法对测试集的识别效果,将16%作为成熟期番茄识别算法的占比,该占比下YOLO v4+HSV算法的正确率为94.77%,在工作站中检测单幅图片的速度为25.86 ms。为验证算法的性能,对改进前后算法进行了比较,改进后的正确率比改进前提高了4.30个百分点,说明通过HSV处理能够提高原网络识别成熟期番茄的准确性。此外,为测试算法的实用性,统计了在不同类型设备上该算法从调用深度相机到检测到第一个目标番茄所用的时间,经计算,其在工作站上所用的平均时间为0.51 s,在微型工控机上为1.48 s,均可满足实际采摘需要。该研究可为果蔬采摘的准确高效识别提供借鉴。