摘要：为保证植物工厂蔬菜穴盘育苗高质量作业要求,该研究在气吸滚筒式蔬菜穴盘育苗精密播种器的基础上,优化设计了在线漏播检测与智能补种装置,以可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)为控制核心,实时进行播种器吸孔漏吸检测及穴盘穴孔漏播位置预报,并完成漏播穴孔的定点定穴补种。采用光电检测技术检测播种器吸孔漏吸位置,构建漏吸吸孔与育苗穴盘穴孔的对应动态补种矩阵,实现穴盘穴孔漏播位置精准预报;优化设计了智能补种装置,根据预报的穴盘穴孔漏播位置实现定点定穴精准补种。以中双11号菜心种子为对象,开展播种器吸孔漏吸检测与穴孔漏播位置预报试验,得到吸孔漏吸平均检测准确率为98.82%,穴孔漏播位置预报准确率为100%。采用BoxBehnken试验设计方法,对智能补种装置开展作业性能试验,构建主要性能指标(单粒合格指数、重播指数和漏播指数)与主要影响因素(吸针负压、吸针孔径和种室振动压力)的关系,并进行多目标优化,确定智能补种装置最优工作参数组合为吸针负压10.19 kPa、吸针孔径0.67 mm、种室振动压力0.07 MPa,此时补种装置播种的平均单粒合格指数为94.80%、重播指数为2.94%、漏播指数为2.26%。开展整机性能试验,在生产率为100盘/h条件下,整机的单粒合格指数由补种前的93.96%提高到98.18%;在生产率为300盘/h条件下,单粒合格指数由补种前的93.18%提高到97.89%。试验结果满足植物工厂和大田蔬菜穴盘育苗播种装置高精密播种作业要求,可提高蔬菜穴盘育苗的播种性能。

摘要：针对荒漠化治理对草方格固沙机的需求,提出了一种集底盘、开沟机构、草箱机构、插草机构、覆压沙机构、播种及洒水机构、升降机构与一体的多功能草方格固沙机。分析了“T+一”式草方格种植模式的优势,提出了自动巡航草方格固沙机整体结构方案,并对开沟机构、草箱机构、插草机构、覆压沙机构、播种及洒水机构、升降机构等关键组件的功能和结构进行了详细分析。应用三维建模软件建立虚拟机构模型,对推草和插草机构进行了运动仿真分析,并对整机进行了作业性能试验。结果表明:各机构构件间无干涉,构件运动仿真轨迹符合功能要求,杆件尺寸参数设计合理,机器作业效率高,可有效保证草方格铺设的准确性和有效性,满足机械化固沙的要求,具有良好的通用性和适应性。

摘要：为了实现草方格固沙机的智能化工作,提出了一种基于GNSS+IMU的草方格固沙机自动巡航控制系统。系统以STM32F407VGT6作为主控芯片,将GNSS(全球导航卫星系统)和IMU(惯性测量单元)的位置、速度和航向角数据通过卡尔曼滤波算法融合,得到最优估计数据;然后,将最优估计数据输入增量式PID算法,以实现草方格固沙机在预定义区域内稳定的导航工作。同时,设计了Android APP终端,实现了用户终端对草方格固沙机的智能监控。研究结果表明:系统导航工作直线航向角偏差RMS不超过0.45,最大偏差不超过1.5°,满足草方格固沙机自动巡航工作的基本需求,体现了草方格固沙机在智能化定位导航方面的可行性与稳定性,可为草方格固沙机实现荒漠化治理提供依据。

摘要：无人机补播是草地修复的有效手段之一。针对无人机作业过程中,空斑定位精度不高导致的效率低下、工作量大等问题,该研究提出一种基于无人机图像超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法YOLOFG(YOLO for Gap)。首先基于YOLOv5s网络框架,在模型颈部设计联级特征纹理选择模块,强化模型特征纹理细节聚焦力,解决无人机空斑影像尺度变化大、纹理模糊问题;其次,以ShuffleNetV2构建主干网络,嵌入信息交互Transformer自注意力结构,提取像素间更多差异化特征,以提升模型对空斑边缘像素的精确捕获能力;最后,基于空斑锚框信息建立无人机位姿信息和空间平面的成像模型,实现目标空斑的精准定位。试验结果表明,YOLOFG模型平均精度均值为96.57%,相较于原始YOLOv5s模型提升3.84个百分点;参数量约为6.24 M,比原始模型降低约11.2%。与YOLOv4、YOLOv7、YOLOv8模型相比,检测精度分别提高11.86、9.65、6.82个百分点。空斑定位的平均误差为0.4404 m,满足无人机作业对草地空斑精准定位的需求,可为开展退化草地植被恢复与重建工作提供技术支持。

摘要：目前,我国温室内的传统植保作业主要以人工为主,劳动强度大、效率低,且会对环境造成污染。为解决以上问题,设计了一种基于ROS的温室喷雾机器人。该机器人采用深度相机进行自主规划路径;通过双目相机与YOLO v5机器视觉算法相结合,对番茄进行识别;最后利用喷雾系统对番茄实现喷雾的目标。实验结果表明:该机器人具有较好的定位效果和较高的识别准确率,并能够对番茄进行精准喷洒。该方案设计的机器人前景广阔,可靠性高,具有较好的应用价值。

摘要：设计一种基于Arm Cortex-M0的视频处理系统,旨在满足视频处理在各个应用领域的需求。系统基于EG4S20现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)开发板进行开发,搭建基于Arm Cortex-M0的系统级芯片(System on Chip,SoC)架构,实现了多种图像信号处理(Image Signal Processing,ISP)算法。系统通过安全数字(Secure Digital,SD)存储卡读取原始视频数据,经过ISP硬件加速处理,通过高清多媒体接口(High Definition Multimedia Interface,HDMI)实时显示处理后的图像。系统集成了键盘、数码管和蜂鸣器模块,实现了智能化的视频处理和控制,极大地提高了处理效率和效果。

摘要：给出一种直线式滑轨往复式拍打器控制设计,该系统由Arduino控制器、电机、电机驱动模块、滑轨和红外探测模块组成。Arduino控制器负责接收来自触摸屏界面的指令,通过控制电机驱动模块L298N控制电机转动,执行拍打器的拍打功能。通过控制TB6600模块控制42步进电机带动滑轨传动平台,实现传动平台上拍打器的往复移动。用户可以通过触摸屏界面自定义按摩的功能,如位置、时长等,整个系统使用两个12 V可充电电池供电,使其成为一个移动式拍打器。

摘要：介绍一种电动圆转台位置调整控制系统,实现将转台中放置物体转到指定方向。该系统主要由Arduino UNO微处理器和OpenMV视觉模块以及步进电机驱动组成,使用Python作为编程语言和JSON数据格式,实现转台上图像识别和驱动信号输出。测试表明:电动转台系统可以实现较好的定位。

摘要：菠萝机械化收获的研究目前处于初期阶段。该研究设计了一种多柔性指滚筒菠萝采收机构,模拟人工采收方式形成折断力矩使水果与植株分离。首先,提出一种通过两组柔性指与菠萝作用形成折断力矩使菠萝花萼处脱落层断裂的采收方法,并测量了该采收方法下脱落层的折断力矩;其次基于柔性指与菠萝作用时产生大变形的特点,确定了以伪刚体模型表征柔性指大变形的方法;根据采收机构模型和菠萝物理、力学特性建立了采收力学模型,确定了菠萝临界损伤条件下的收获评价函数,并基于所建立的模型求出了采收机构的最佳结构参数和收获可能性区域。最后,结合理论分析试制了样机进行台架试验,试验结果表明:当菠萝处于收获可能性区域内时,两滚筒相对倾角为35°,左侧柔性指长度为120 mm、相邻两指间隙为30 mm,右侧柔性指长度为150 mm、相邻两指间隙为10 mm的采收机构能成功采收菠萝,收获率为85%,损伤率为5%,单个果实平均采收时间约为1 s。该研究结果可用于指导双柔性指滚筒菠萝采收机构的开发。

摘要：【目的】为满足无人机田间作业既具有旋翼机灵活起降的功能又具备固定翼长航时的特征,设计了一种X字布局的旋翼、固定翼混合结构且具有倾转功能的新型农用植保无人机。【方法】根据农田喷施作业的负载动力要求对无人机的增升装置进行了翼型和参数的设计。利用SolidWorks软件搭建了植保无人机的机体结构,使用Fluent软件结合Spalart-Allmaras湍流模型,对植保无人机增升增速参数进行了气动仿真分析。【结果】仿真试验发现,升力系数与迎角和空速呈正相关,其中,迎角从4°至6°变化时的影响较为强烈;迎角对应5°~30°前倾角时,升力系数达到0.81。在5 m/s的空速下,迎角和前倾角的关系几乎呈线性分布,机头前倾即可增大升力系数,进而增加有效负载,使得整体植保无人机的作业效率得到提升。【结论】本文为设计倾转翼植保无人机提供了理论依据,也为植保无人机延长续航时间、提升作业效率打开了新思路。