当前甘蔗机械收获阶段人工与AI相结合扣杂方式的探讨

2020年受疫情影响,甘蔗砍收劳动力流动性受到限制,甘蔗砍收劳动成本上涨,糖厂和蔗农以甘蔗机械化收割需求明显增加,长期以来甘蔗的扣杂政策主要是由糖厂单方面来制定,测杂的程序要求各糖厂不同,主要是以进厂甘蔗或地头收获甘蔗取样测杂为主,随着机收量的增加,测杂的人力、物力成本增加,效率比较低下,同时受取样代表性的影响,测杂的数值常常引发争议,如何找到一种各方都参与,测杂的结果相对信服,且效率较高的测杂方式成为迫切需求,本文从影响机收的主要因素出发,通过对各因素之间的关联,建立测算模型,并得出预估值,结合AI的相关技术。分析结果表明人工预测杂系统与AI机结合的扣杂方式,为解决当前的扣杂方式,协调平衡各方利益,指导蔗农、服务队降低含杂量等方面具有一定的指导意义。     

糖料蔗全程机械化的关键技术及发展建议

通过对实现全程机械化的关键技术,即种植规划、土地整理、联合种植、高效全程机械化管理、高效机械收割、宿根蔗管理全过程及工序进行的分析总结,以及分析当前影响全程机械化技术应用的主要原因。为实现高效率、高质量的机械化作业及甘蔗的可持续发展提供意见和建议。