摘要：对于农业自动化来讲,它是一项较为先进的技术,其中包括多项技术,比如计算机以及自动控制技术,它的使用范围也比较广泛,在农业不断发展的当下,自动化在农业方面起到关键性的作用。基于此,本文介绍了克拉玛依区小拐灌区基本情况,节水灌溉的重要性,灌溉自动化与信息化设计的建设目标及实施办法,对灌区节水灌溉,大力推行农业自动化,具有较大推广价值。

摘要：为提高农业节水灌溉效率,课题组基于全渠道控制节水灌溉系统,通过分析探讨农业自动化节水灌溉系统的设计思路和特点,结合实践设计了一种全渠道控制的自动化节水灌溉系统,并分析了该节水灌溉系统的应用节水特点。结果表明,该系统能够实现高精度用水、按需和及时供水,具有设备先进、质量可靠、测量精度高、节水效果好、建设成本低的特点,符合现代化建设应用标准,与传统灌溉方式相比,应用了新系统的灌区输水效率提高了20%,该系统可以在农业灌区推广和应用。

摘要：采用单片机C8051F021作为核心,实现了20V～24V直流电压输出,通过改变DAC0832的输入数字量来改变输出电压值,将输出电压在经过ADC0832进行模数转换,间接用单片机实时对电压进行采样,然后进行数据处理及显示。并采用软件方法来解决数据的预置以及电压的步进控制,使系统硬件更加简洁。

摘要：针对黄蜀葵花朵特定采收的时间和人工采摘效率过低的问题,为实现各类花朵采摘机械化和智能化的需求,以黄蜀葵花朵为例并结合其生长特性,设计一种轮式采花机器人。采用工控机和嵌入式微控制器作为采花机器人的主控系统,执行机构采用电力驱动,以蓄电池供电,通过多个推杆电机、舵机和动态基座(基于航姿参考系统,可自动调节工作平台倾角的机构)构成轮式行走机构,采用两个摄像头分别同时获取黄蜀葵花朵图像,通过深度识别算法以筛选识别可采摘的目标,采用多个舵机配合带轮结构构成机械臂和夹爪的控制机构,以完成花朵的采摘与收集。试验结果表明,机器人对花朵定位的准确率可达75%,识别率高达100%。采花机器人通过主控制系统在试验田里能成功完成采摘作业,由机械臂配合其夹爪成功抓取花朵,上位机软件可以完成图像采集识别、机械臂控制和机器人工作路线的行驶等操作。该机器人适用于各地黄蜀葵和其他部分植物花朵的采集。

摘要：随着图像处理技术的发展,计算机视觉技术在农业自动化领域中的应用越来越广泛。该文基于前人的研究,对计算机视觉技术在农产品生长中的自动监控、农产品的自动采摘以及筛分过程中的应用进行了分析总结,针对目前应用研究中存在的问题及将来的发展方向提出了自己的观点。

摘要：在农业生产中,自动收割机发挥着越来越重要的作用。然而,在菠菜领域仍主要采取人工收割,人工收割菠菜存在收割效率低、人工成本高、受天气影响大等问题。因此,研究一种新型的菠菜自动收割机具有重要的实际意义。根据菠菜的收割要求,基于Soildworks软件设计了一种新型的菠菜自动收割机结构。该结构包括收割装置、输送装置、动力装置等部分。其中,收割装置采用旋转齿轮设计,能够快速准确地收割菠菜根茎;输送装置则采用传送带传动,保证菠菜在传送过程中的完整性;动力装置则采用电池包供电,具有良好的环保性能。本项目在设计过程中,运用Soildwords软件进行结构设计和运动仿真,在收割装置和输送装置的设计中,为了提高菠菜的收割效率并保证收割时菠菜的完整性,本设计采用了多个齿轮连续切割、提高齿轮转速等方式以保证上述要求。本设计中采用电池作为动力装置,降低了能源消耗。此次设计的菠菜自动收割机具有结构简单、操作简便、收割效率高、环保性能好等优点。

摘要：随着农业自动化技术的不断发展,智能化播种机在现代农业中起到了关键作用。该研究在前期小麦播种机结构优化的基础上,对小麦播种机控制系统进行设计,采用单片机技术、电机控制技术和传感器技术,对小麦播种机智能控制系统硬件模块、电路系统及软件程序进行设计,并通过开展小麦田间播种状态监测及播深监测验证控制系统的有效性。结果表明:单粒播种监测系统的精确度为97.75%~99.50%,并且系统能够及时准确地识别不同故障类型,并及时发出警报。研究结果可以为农业播种提供一种高效、准确和可靠的解决方案,为农业生产的自动化和效率提升提供新的发展思路。

摘要：农业自动化控制系统是保证农业生产安全、可靠、高效运行的重要组成部分。结合现代农业工业、生产现场、监测报警功能的需要,采用组态王软件开发农业自动化监控系统,能实时监视生产现场,测量现场参数和执行机构的动作情况,随时查看、打印作业情况,可以极大地增强用户的生产控制能力。为了提高农业生产能力,保障作业生产,本文通过介绍组态王在农业自动化控制系统项目中的设计,达到提高农业作业生产效率的目的。

摘要：水稻作为全球主要的粮食来源之一,其种植效率的提升直接关系到食品安全和农业可持续发展。针对现有水稻插秧机在田间操作中存在的路径跟踪不精确和响应速度慢的问题,本文提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络与滑模控制的综合控制策略。通过设计和实现RBF神经网络,可以实时精确地预测和调整插秧机的行进路径,并结合滑模控制技术提高了系统在复杂田间环境下的鲁棒性和稳定性。该系统能显著提高路径跟踪的精度和响应速度,有效降低了作业的重复率和提高了作业的一致性,不仅优化了插秧机的操作效率,也为农业机械化技术提供了新的技术方案,对现代农业机械化及精准农业的实现具有重要的理论意义和应用价值。

摘要：本系统设计方案是基于目前比较先进的ZigBee技术,同时利用无线传感器网络技术实现农业自动化监控。系统包括硬件系统的设计和软件系统的设计。主要由无线模块、数据处理单元、数据存储、传感器控管制矩阵和供电单元等构成。在net framework 4.0平台上依靠C语言实现了软件功能。传感器驱动程序设计由传感器节点实施主要操作,而汇集节点则担任串口通讯编程的功能。