摘要：为提高陀螺仪传感器电参数测量值的精度与可靠性,设计一套基于卡尔曼滤波的陀螺仪传感器电参数测量系统.采用STM32F407芯片作为上下位机的主控制器,通过无线通讯实现数据交互.下位机使用AD转换电路测量陀螺仪传感器的关键电参数;上位机采用7吋LCD显示屏提供直观的数据展示和触摸按键输入功能.利用卡尔曼滤波算法对测量数据进行误差补偿处理,以提高陀螺仪传感器测得的偏转角度和俯仰角度等多通道电压、电流测量数据的准确性和稳定性.进行测量系统与高精度倾角仪的对比实验,结果表明,该测量系统对陀螺仪传感器的电压、电流、偏转角和俯仰角的最大测量误差分别为0.07V、0.18mA、0.05°和0.042°,在允许误差范围内.

摘要：为研究油茶果壳的破壳力学特性,探究油茶果壳如何破裂,对油茶果的几何特性参数进行测量,为油茶果破壳机提供理论支持。使用TMS-PRO质构仪对油茶鲜果进行力学特性试验,运用SolidWorks对油茶果进行建模,并运用ANSYS Workbench对油茶果进行模拟破壳试验。结果表明:油茶果的球度系数为0.94,可以近似于球体模型进行研究,沿油茶果纵向方向加载最省力,直径和加载速率对破壳力的影响显著,剪切破壳力约为挤压破壳力的35%;通过有限元分析显示应力主要集中于压缩板与油茶果接触边缘部分,外壳总形变为6.372 mm,可以达到破壳需求。

摘要：针对工厂化水产养殖工程中,需要对不同生长阶段的鱼苗按照大小进行高效率、高准确率的分级,进而实现分池养殖的需求,设计了一种辊道式鱼苗分选试验样机。采用离散元软件建立了鱼苗-机械部件耦合仿真模型,以分选机的工作参数作为试验因素,以分选效率、分鱼准确率作为评价指标,进行仿真,并通过试验验证了仿真结果的准确性;基于建立的耦合仿真模型,进行了单因素及多因素正交影响仿真分析,确定了各工作参数的主次顺序及最优的参数组合。结果表明,各因素对分鱼准确率和分选效率影响的主次顺序均为辊道倾角、进鱼量和辊道转速。以提高分鱼准确率和分选效率为原则,运用Design-Expert 8.0.5软件进行了参数优化,确定了最优组合为:辊道转速138.40 r/min、辊道倾角10.47°、进鱼量3.00尾/s。研究结果可为鱼苗分级设备的优化设计提供重要参考。

摘要：针对联合收割机故障精准识别机制存在的诊断速度较慢以及多种故障场景下的诊断精确度低的问题,提出一种基于CART决策树的随机森林方法完成对联合收割机的故障诊断。此方法对联合收割机主要部件的故障数据集进行特征提取,针对不同故障情景将数据分为正常-异常二分类,建立多棵CART决策树,形成随机森林诊断模型,实现联合收割机故障的快速诊断。通过基于Labview数据采集系统采集的实际故障数据,验证该方法的有效性。同时,通过对随机森林中的重要参数的对比优化设计,得出该方法模型的最优设计结构。试验结果表明,该方法达到0.965的诊断准确率,并且具有预警速度快、操作方便、鲁棒性强的优点。

摘要：结合互联网技术研究基于B/S架构的联合收割机远程监测平台,设计远程监测平台通讯服务器、数据库服务器与Web服务器。根据系统功能需求,设计基础信息管理、系统操作信息管理、设备监测管理与故障预警管理等功能模块。针对联合收割机运行状况,为保证通信安全性与数据准确性,设计相关通信协议与数据库中数据表。为实现数据解析高效性与大量设备同时接入,通讯服务器分别建立消息接收线程组与消息处理线程组,完成对数据的解码、编码等操作,既提高系统处理效率,同时又保证系统能更加灵活地处理大量设备接入。该系统运行稳定,对联合收割机远程监测及其运维具有现实意义。

摘要：船式拖拉机的驱动性能很大程度上取决于其行走机构叶轮,轮叶的结构参数是影响船式拖拉机驱动效率的重要指标。为进一步减小轮叶与土壤接触过程中的滚动阻力,提高其驱动性能,在前期研究的HH709S型船式拖拉机直面轮叶优化结构的基础上,构建了单折面轮叶—土壤光滑粒子流体动力学(SPH)模型,分析了单折面轮叶折角处半径、驱动面倾角、非驱动面倾角对驱动性能的影响,最终获得驱动效果最佳的轮叶结构。研究结果表明:优化后单折面轮叶结构的驱动效率与原直叶片相比提高了15.03%,与优化后的直叶轮相比提高了13.65%,推进力做功提升了8.13%,叶轮轮叶驱动性能得到了显著改进。

摘要：为满足水田筑埂机集土需求,提高其旋切集土效率,基于标准旋耕刀具IT245,建立单个取土弯刀与土壤相互作用的光滑粒子流体动力学(SPH)模型,研究了取土弯刀结构参数对旋切性能的影响。首先研究取土弯刀切土过程,然后分析了刀具弯折角、弯折半径、滑切角、正切面端面高、工作幅宽、刀刃线长等参数对集土效果与工作效率的影响,研究结果表明当弯刀结构参数为127°-60mm-20°-60mm-60mm-15mm(弯折角—弯折半径—滑切角—正切面端面高—工作幅宽—刀刃线长)时,在满足集土要求的基础上,弯刀旋切工作效率提高至84.91%,相较于优化前提高20.9%,筑埂机取土弯刀性能得到了显著提高。

摘要：基于视觉的苗期作物目标识别技术逐渐成熟,对作物进行准确识别和精准定位,是实现株间除草的技术关键和难点。本文以苗期玉米为研究对象,提出了一种苗期作物的识别与定位方法,通过作业车辆的图像采集装置来实时获取田间作物的苗期图像,基于HSV色彩空间对输入图像进行预处理,根据作物与土壤背景颜色差异,选取固定取值范围的三通道阈值,通过二值化处理去除土壤背景,再通过深度开运算来去除杂草噪声,对得到的苗期作物提取轮廓信息,经过骨架提取算法后得到作物骨架,并以此确定作物茎秆位置坐标,从而实现对作物的精准定位。作物图像中幼苗的识别率为98.3%,定位误差距离在10 mm以内的定位精准度为85.9%,基本可以满足智能除草机器人实时除草作业要求。

摘要：针对目前国内联合收割机缺乏含杂率在线检测的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的水稻茎秆杂质分割方法。依据茎秆杂质形状位置特征,对原始Mask R-CNN中网络层进行优化;引入图像增广技术对图像样本进行扩充,解决图像训练数据匮乏问题;利用训练后模型对验证集中图像进行分割,并与原始Mask R-CNN等算法进行对比。结果表明,改进后Mask R-CNN算法的综合评价指标F 1达到91.12%,优于其他模型,且分割时间可达到3.57 s,证明其可满足实时检测要求,为后续含杂率在线检测系统实现提供技术参考。

摘要：基于视觉的苗期作物和杂草的图像分割技术逐渐成熟,通过视觉技术对苗期作物进行精准识别和定位,是实现株间除草的关键技术和难点。作物的精准识别首先需要利用颜色特征将图像中的作物、杂草和土壤背景进行分割;其次利用实际识别对象的位置特征,形状特征,纹理特征,光谱特征等构造新的特征向量,结合成熟的分类算法对作物和杂草进行特征分类识别。针对棉苗和大豆苗,主要提取位置特征、形状特征,多采用支持向量机为主分类算法;针对玉米,主要提取位置特征、纹理特征,多采用人工神经网络为主的分类算法;针对部分蔬菜苗,主要提取形状特征、光谱特征,多采用算法结合的优化算法,具体实现时需要根据离线样本学习的结果来平衡苗期作物的识别准确率与实时性。在目前的算法中,主要存在三方面的问题:作物特征提取效果易受到遮挡、光照等干扰;分类算法目前还不能得到非常令人满意的准确性和实时性;目前算法一般是针对某种时段的作物,不具有通用性。这些都是后续算法研究中需要进一步解决的问题。