广东省农业机械化区划探索

农业机械化的区域划分,有利于分类指导农业机械因地制宜、全面系统的加以发展。在对广东省目前的农业机械化水平和发展现状进行归纳总结的基础上,结合各地区的地形状况、农业结构统计信息对广东省农业机械化进行了分类划分,在一定的层面上可以对广东省农业机械化的发展提出指导意见。     

基于水平碾搓式银杏脱壳的三维数值模拟

对水平碾搓式银杏脱壳机理进行了阐述,并在此基础上得出了动定碾盘间距调整的合理数值范围,进而对银杏在动定碾盘间处于不同接触状态下的应力分布进行了有限元分析,获得了水平碾搓式银杏脱壳的数值模拟结果。     

巨大的下午(外二首)

正~~     

基于数字图像处理的银杏脱壳轨迹分析

为了探究银杏单体在脱壳过程中的受力变形规律与脱壳效果间的内在关系,获取提高银杏脱壳率,降低碎仁率的有效途径,需要对银杏脱壳过程的运动规律做出分析.设计制造透明材质的动碾盘,将其安装于银杏脱壳机试验装置上,利用架设的摄像装置,对少数涂色处理后的银杏单体的脱壳过程进行图像采集,运用MATLAB对银杏单体脱壳运动轨迹进行分析.结果显示,在银杏脱壳过程中,银杏几何中心运动轨迹在垂直于动碾盘轴线平面内分解的两个正交方向上按照正弦规律变化,沿动碾盘轴线方向上的运动轨迹也类似于正弦规律变化,但幅值相对较小.     

菠萝自动采摘机传动结构的设计及优化

提出了对菠萝实现自动采摘的总体结构方案,主要由机架部分、采摘部分、刀具升降部分、动力传动部分和果实输送部分组成,并进一步阐述了传动方案。为便于经行机构上的干涉检查以及动力学特性研究,建立了基于SolidWorks的菠萝采摘机主体结构三维模型,优化了菠萝在导果槽中的运动轨迹。     

基于深度学习的林下落果识别方法与试验

监测与识别林下落果的数量和分布信息,是实现落果自动收获和果园智能化管理的重要基础.针对目前落果识别智能化程度较低等问题,提出一种基于深度学习的林下落果识别方法.首先,以不同类型、品种落果图像为基础,通过数据预处理、增强等方法建立林下落果图像数据集.其次,利用YOLO v3深度卷积神经网络优势特性,建立落果智能识别方法....     

花生联合收获机清选系统振动筛运动仿真分析

运用内嵌于SolidWoks中的COSMOSMotion插件对花生联合收获机清选装置振动筛进行了虚拟样机仿真分析,并研究了振动筛曲柄长度、曲柄输入转速对振动筛振幅、振动速度的影响.结果表明,适当增大曲柄长度、曲柄输入转速能明显提高筛分效率.     

机械电子工程专业的建设研究

本文基于"理论够用,实际为重"的专业建设理念,提出了"3+1"工程应用型专业人才规划,构建了适应工程应用型专业的课程体系,还设计了与此相适应的理论课程与教学课程的教学模式,为机械电子工程应用型专业的建设提供一条有效途径.     

马铃薯机械式去皮装置的试验研究与自动化改造

为了探究如何在保证马铃薯去皮效果的同时降低质量损失率,针对影响马铃薯质量损失和去皮效果的关键因素进行了正交试验,并进一步通过正交回归分析获得了马铃薯质量损失率与去皮质量、去皮时间和电机转速之间的关系;并对马铃薯机械式去皮装置进行了自动化改造.结果显示:去皮时间和电机转速的增加会使马铃薯的质量损失率呈现近似于线性趋势增加,而马铃薯投入量的增加会使马铃薯的质量损失率呈现近似于线性趋势减小.在马铃薯的投入量为6 320 g,去皮时间50 s,电机转速240 r/min时,该装置的去皮效果最好,质量损失率最低.马铃薯机械式去皮装置的自动化改造方案主要包括变频调速、水循环控制、自动给料和自动卸料等.     

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。