勺链式马铃薯播种机排种器性能试验

中小型马铃薯播种机普遍采用勺链式排种器。链传动的多边形效应导致勺链式马铃薯播种机排种器的漏播现象随着机具作业速度的提高更加明显;切块薯种尺寸跨度较大,小尺寸薯种较多时重播率增大。针对上述问题,在实验室搭建了勺链式排种器试验台,以机具前进速度和薯种大小为试验因素、漏播率和重播率为试验指标,进行旋转正交试验回归分析,利用软件Design-Expert8.0.6对回归模型优化求解。结果表明,机具前进速度为2.44 km/h、薯种大小为41.34 mm时,漏播率和重播率的最优解分别为3.54%和5.52%。该研究为勺链式马铃薯播种机田间作业参数的确定提供了参考。     

油茶果脱壳装置传动系统设计

设计出一种轻巧、结构紧凑的油茶果脱壳装置,重点对传动部件进行设计。脱壳主轴最佳转速n=5 2 5 r/min,脱壳功率P=2.3 7 k W;传动比i=2.7,V带根数z=2;最小轴径d=2 0 mm,最大弯曲应力σ=1 2 MPa,小于许用应力。试验结果表明:机具传动结构设计合理,脱壳效率高,运行平稳,振动位移量小。该研究可为油茶果脱壳样机制造提供数据基础,也可作为其它坚果类物料传动系统设计参考。     

数字化花生摘果测力系统研制

花生摘果测力试验台是研制花生联合收获机的重要测试装置,其性能的好坏直接关系到花生联合收获机的摘果率、破碎率及生产效率等指标。为此,针对传统模拟测力系统抗干扰能力弱及只能人工读数等问题,开发出一种便携分体式数字化测力系统。通过试验建立了花生植株生长日期与各试验指标之间的数学模型,进行了鲜湿花生摘果测力试验。结果表明,所研制的数字化花生测力系统试验台具有精度好、自动化程度高、抗干扰能力强及价格低廉等特点,可满足对鲜湿花生果进行摘果受力测试要求。     

智能草莓采摘机器人设计及试验

设计了一套针对地垄栽培模式下的草莓智能采摘机器人。该草莓采摘机器人可在一定范围内基于机器视觉识别成熟草莓位置和精准定位,并以夹持、扭转果柄的方式摘取果实,从而实现草莓的无损伤采摘。设计的采摘机器人由三轴精确运动同步滑台机构,三菱fx3n PLC控制系统,视觉识别系统组成,并采用面向对象编程工具C#编写了控制终端及视觉自动采摘算法。试验结果表明,该机具有精度好,自动化程度高、结构合理等特点。在试验环境下对草莓的平均判别速度为1 s,果实误判率为7%,采摘成功率为90%,达到设计要求。     

花生播种机内侧充种式排种器设计与试验

花生播种机核心部件排种器是影响花生播种质量的关键,在很大程度上决定花生的产量。针对播种过程中空穴、漏播率较高的不足,通过分析花生排种器的排种过程,研究设计了内侧充种垂直圆盘排种器。基于课题组自主研发的排种器试验台进行了排种性能、护种板排种器及伤种试验。通过优化排种器结构参数,提升了排种器的排种性能。     

基于无基质草毯生产的种茎切割铺布机的设计与试验

用无基质草毯代替带土草皮绿化城市环境,对减少草坪种苗用地、保护种苗地耕作层土壤结构和降低移栽草皮的劳动强度都具有重要意义.为此,研制了手推式种茎切割铺布机械,该机主要由扶手、机架、地轮、滚刀、展布辊和拨辊等组成,其结构简单、安全可靠,能同时完成种茎切割、抛洒和铺布作业.通过运动分析确定了滚刀的作用宽度、切割间距、切割特性角和种茎的抛起高度等切割参数.以种茎采集量和种茎在无纺布上的分布均匀性为评价指标的试验结果表明,种茎的高度对其影响非常显著,适宜高度约为10 cm;机具的作业速度对其影响较显著,适宜速度为0.7～1.0 m/s;定刀倾角在10°～20°间变化对其影响不显著.     

基于改进YOLOv4的轻量化菠萝苗心检测算法

当前菠萝催花作业以人工喷洒为主，生产效率低、劳动强度大。菠萝苗心位置的精准识别和定位是实现机械化、智能化菠萝催花的核心问题。该研究在YOLOv4目标识别算法的基础上，选择GhostNet作为主干特征提取网络，构建了一种混合网络模型，并在颈部网络中融合深度可分离卷积与轻量级的注意力模块。改进后的模型相较于YOLOv4模型的总参数量减少70%。与YOLOv4、Faster R-CNN和CenterNet 3个模型进行检测对比试验，结果可得：改进模型在菠萝植株种植密集与稀疏的条件下识别精度分别为94.7%和95.5%，实时识别速度可达27帧/s，每张图像平均检测时间为72 ms，相比常规YOLOv4模型用时缩短23%。总体性能表现均优于对比组的目标检测模型。总的来说，改进模型YOLOv4-GHDW在一定程度上实现了检测速度、识别精度和模型体量三者之间平衡，能够在实际种植环境下对菠萝苗心有较好的识别效果。研究结果可为智能化菠萝精准催花设备研发提供视觉技术支持。