摘要:体质量（体重）是反映畜禽身体健康与生长状况、繁殖与生产性能的重要指标。对畜禽体质量精准快速地评估和监测是提升养殖生产管理水平、实现精准畜牧生产的重要手段。传统的直接称量方式耗时费力，易造成动物的应激反应。基于机器视觉技术的体质量评估，能够利用视觉检测技术获取体型特征建立其与体质量之间的智能评估模型，是目前畜禽养殖智能化技术研究的热点。首先对体质量的评估方法进行分类阐述；然后，详细分析了机器视觉体尺图像获取的传感器类型、畜禽体尺提取与处理方法及应用现状；重点开展基于机器学习方法的体尺、体征与体质量评估模型相关研究的分析，对比了各类机器学习算法在体质量评估方面的应用效果和最新研究成果，特别探讨和分析了深度学习算法在全自动畜禽体质量评估领域的发展潜力；最后，指出畜禽体质量评估研究面临的问题和未来研究的发展趋势。

摘要:针对现有甘薯起垄整形机起垄效果较差、牵引阻力大等问题，设计了一种甘薯起垄整形机犁铧式开沟起垄装置，并阐述了其主要结构和工作原理。结合甘薯种植模式和垄型结构农艺要求，采用水平直元线法确定了开沟起垄装置犁体曲面的结构参数及其取值范围。运用EDEM离散元仿真软件，建立了犁铧式开沟起垄装置-土壤互作仿真模型。选取开沟犁体曲面安装角、推土角、元线角差值为试验因素，以犁体土壤抛送距离和牵引阻力为评价指标，进行了Box-Behnken中心组合设计试验。仿真试验结果表明，当作业速度为3.33 km/h时，安装角、推土角和元线角差值最优组合为27.19°、38.05°和10.69°。基于优化的最优组合参数进行了田间试验，田间试验结果表明，犁铧式开沟起垄装置垄高稳定性系数为98.53%，垄体土壤紧实度为236kPa，拖拉机作业油耗为11.94L/h，满足甘薯开沟起垄农艺要求，且均优于板式起垄装置作业效果。

摘要:针对长江中下游稻油轮作区土壤黏重板结、秸秆量大等问题，油菜直播种床整备采用传统旋耕方式常导致耕层浅、埋茬效果不足和平整度较低的实际问题，本文结合油菜种植农艺要求，设计了主动铲锹切土、抛土，并集成被动式开畦沟、碎土、平整厢面装置，实现适宜油菜直播的土壤翻耕、碎土、秸秆埋覆、平整等功能的铲锹式种床整备机；根据铲锹入土角、耕深、切土节距等要求，建立了曲柄连杆机构运动学模型，基于Matlab软件分析得出曲柄连杆机构结构参数；根据铲尖运动轨迹、切土节距、沟底凸起高度等要求，确定了左右交错式铲锹和螺旋式的曲柄排列方式，开展了机组运行参数的匹配设计，得出了机组前进速度vm为0.4~0.5m/s、曲柄转速n为240r/min；同时开展了土壤被铲锹抛出后运动过程分析，确定了罩壳安装参数；建立了基于离散元方法的耕作部件-土壤-秸秆相互作用仿真模型，应用EDEM 与ADAMS软件耦合分析了机具的秸秆埋覆性能，仿真结果表明，平均秸秆埋覆率为91.64%，可实现秸秆深埋还田。田间试验表明，在高茬水稻秸秆工况下，铲锹式种床整备机的平均作业耕深为215.3mm，与传统旋耕方式相比，平均耕深提高99.2mm；秸秆埋覆率为89.43%，相比传统旋耕方式的埋覆率提升了27.61个百分点，且机组无缠绕和堵塞，通过性好，整机作业质量达到稻茬地油菜直播种床整备的要求。

摘要:针对农业机械自动驾驶中非线性车辆模型具有未知干扰输入，以及测量输出不确定等问题，提出一种基于滚动时域的车辆运动状态估计方法（MHE）。将状态估计问题转化为固定时域的优化问题并充分考虑约束条件，从而实现对带约束非线性模型状态的估计。为提高MHE的计算效率并且考虑传感器采样频率不同，以及可能出现测量值缺失或异常，设计出一种多线程运行架构，使MHE更适合实际应用。使用Matlab建立水稻直播机自动驾驶仿真系统，仿真结果表明，MHE算法能有效补偿系统干扰和消除测量噪声，MHE估计出的横纵位置和航向角相比扩展卡尔曼滤波（EKF）估计出的更接近系统真值。使用MHE状态估计算法对水稻直播机无人作业过程中测得的横向偏差与航向角偏差进行估计。结果表明，时域窗口N取3～5时，MHE算法对消除状态的稳态误差和抑制测量值的不平稳性具有良好的效果，同时也能较好地反映状态值的真实变化，证明了MHE算法在补偿系统干扰和消除测量误差方面的优异性。

摘要:针对机械式排种器在高速作业条件下充种效果差，递种过程不稳定导致排种器合格指数低的问题，基于引导充种、缩短递种距离设计思想，设计了大豆高速播种机侧置导引式精量排种器，利用侧置型孔结构和导引板实现有序充种、稳定可靠递种。对充种、清种及递种过程进行了理论分析，建立了充填力模型，确定了影响排种器性能的关键参数为：充种倾角α、开口角β；确定了型孔的主要结构参数，并以合格指数、漏播指数为评价指标，采用二因素五水平中心旋转组合试验方法，对充种倾角α、开口角β开展仿真试验。结果表明：切向充填力随位置角的增大先增加后下降，z向充填力逐渐增大到最大值；充种倾角α、开口角β对合格指数、漏播指数影响极显著，得到结构参数的最优组合为：充种倾角α为11.50°、开口角β为119.05°；台架试验结果表明，在作业速度4~14km/h下，侧置导引式大豆排种器合格指数不低于95.27%，漏播指数不大于4.73%，破损指数低于0.53%，满足高速精密播种要求。

摘要:针对小白菜精量复式播种机采用单体排种器播种时传动系统复杂、各行出苗效果差异明显等不足，设计了2个排种盘可同时播8行的小白菜正负气压组合式排种器，阐明了排种器的工作过程、原理及主要结构参数，理论分析确定了排种盘和排种口结构参数及其种子迁移轨迹。利用DEM-CFD气固耦合动网格模型分析了排种盘转速、气室负压和气室正压对排种性能的影响，试验结果表明：负压对排种器合格指数、重播指数及漏播指数均有显著影响，负压为-3000Pa、正压为300Pa、转速为30r/min、品种为中箕青605时，各行平均合格指数为93.12%、重播指数为3.59%、漏播指数为3.29%。利用JPS-12型排种器检测试验台开展了台架试验，试验结果表明：排种盘转速为30r/min、负压为-3000Pa、正压为300Pa时，各行平均合格指数为91.32%、平均重播指数为6.19%、平均漏播指数为2.49%。以较优因素水平组合开展了田间试验，试验结果表明：小白菜平均苗数为10株/m、株距平均值为100.48mm，各行苗数一致性变异系数为8.05%，满足小白菜种植农艺要求。

摘要:为减小油菜无人播种作业系统调头产生的未作业区域面积，提高作业行切换对行精度，提出一种两退三切鱼尾调头自动控制方法。基于CaseTM1404型拖拉机、北斗RTK和2BFQ-8型油菜精量直播机构建了一套油菜无人播种作业系统。根据该系统参数，定量分析了3种鱼尾调头模型的路径几何关系，以田头未作业区域面积最少和对行精度最优为目标生成鱼尾调头路径，基于几何模型和运动学模型设计了改进的模糊自适应纯追踪控制器，依据该控制器结合油菜精量直播机播种规范构建了控制策略。开展了3种鱼尾调头模型田头未作业区域面积仿真，仿真结果表明，两退三切鱼尾调头模型相对于传统鱼尾调头模型田头未作业区域面积减少14.62%~22.43%。运用该调头方法开展了田间无人播种作业试验，试验结果表明：两退三切鱼尾调头方法较传统鱼尾调头方法初始横向偏差减小7.37~8.08cm，上升时间减少1.3~2.3s，无人作业对行精度为1.48cm。该研究为油菜无人播种作业过程中的梭行路径调头换行方法提供了技术支撑。

摘要:针对现有施肥机械出现的堆积堵塞、肥量调节困难以及施肥均匀性差的问题，设计了一种易于调节肥量、挡板推肥防堵塞的侧深施肥装置，阐述了该装置工作原理，参考水田侧深施肥农艺要求和插秧机空间结构，确定了施肥装置基本结构参数；对侧深施肥装置工作过程进行理论分析，确定了影响装置施肥性能的工作参数主要为排肥圆盘转速和肥槽高度；利用EDEM离散元仿真软件建立滑槽回转式施肥装置仿真模型，探究了排肥圆盘转速和肥槽高度对施肥装置充肥和排肥效果的影响，确定了排肥圆盘的最佳工作转速为10~50r/min；为验证施肥性能，通过台架试验对滑槽回转式水田侧深施肥装置进行试验研究，获得了排肥圆盘转速、肥槽高度对施肥稳定性影响规律和排肥圆盘转速、插秧机速度对施肥均匀性影响规律，各指标均满足国家施肥作业机械标准；通过与常见施肥结构装置进行对比，证明滑槽回转式水田侧深施肥装置在一定程度上提高了施肥均匀性。

摘要:结合油莎豆物料特性和黄淮海区域油莎豆种植农艺要求，针对油莎豆种子表面凹凸不平、形状不规则导致的流动性差、充种性能不佳和每穴3粒种子投种时轴向分散等问题，设计了一种油莎豆V形凹槽窝眼排种轮低位集穴排种器。通过对窝眼排种轮直径、型孔以及其表面增设的V形凹槽进行设计，提高了精量分离充种性能；在窝眼排种轮下方加设低位投种集穴装置，既可降低投种高度，又可将分散下落的种子向中间聚集，提高了成穴效果。利用EDEM软件对排种器进行了运动特性仿真，分析了不同结构参数对充种效果的影响，确定了窝眼排种轮的结构参数；以窝眼排种轮转速、种层高度和型孔宽度为试验因素，以合格指数、漏播指数和重播指数为试验指标，进行了二次回归正交旋转组合仿真试验。仿真试验结果表明：影响合格指数的主次顺序为窝眼排种轮转速、型孔宽度、种层高度；当窝眼排种轮转速为22.10r/min、型孔宽度为14.23mm、种层高度为52.59mm时，合格指数为92.11%、漏播指数为2.24%、重播指数为5.65%。最后进行了台架试验，对仿真结果进行了验证，得出油莎豆低位集穴排种器的充种和集穴性能较好，满足油莎豆精密播种要求。

摘要:针对粉末状有机肥湿度大、流动性差、条施困难等问题，设计了一种粉末状有机肥排肥器。该装置主要由肥箱、排肥拨轮、防自流挡板和排肥轴组成。为了提高排肥器的适用性，以不同含水率（（28±1）%、（32±1）%、（36±1）%）的粉末状有机肥为研究对象进行排肥器设计。对拨轮推动过程中的有机肥进行力学分析，将排肥拨轮设计成摆线型。为了防止有机肥直接通过肥箱底板的排肥口产生自流现象，以及破碎结块的有机肥，设计了防自流挡板。以排肥指数和排肥口宽度为试验因素，排肥稳定性变异系数为性能指标，进行二次正交旋转组合试验，建立排肥器离散元仿真模型，得到排肥指数为6个、排肥口宽度36.36mm时排肥稳定性最好；以断条率、各行排肥量一致性变异系数、排肥稳定性变异系数与排肥均匀性变异系数为评价指标对设计的排肥器进行性能测试试验，试验结果表明：排肥器对不同含水率有机肥以5~8km/h的速度施用时各性能指标均在规定范围内，工作性能稳定，满足技术要求。

摘要:针对目前果园液态肥注肥作业存在易伤果树根系、肥料利用率低、注肥不均匀等问题，为实现果园液态肥高利用率、横向均匀扩散施用，设计了一款气流引导式果园注肥机，以高压气流疏松土壤引导液肥扩散。分析了果树注肥作业要求及气流引导注肥作业原理，对注肥装置、注肥气液管路、注肥下压装置进行理论分析及设计。通过气流引导参数注肥参数交互试验进行分析，确定了最优的参数组合为：通气压力0.8MPa，注肥压力1.5MPa。基于虚拟样机技术完成气流引导式果园注肥机的建模并完成样机的试制，在果园进行了田间试验。试验结果表明，注肥机作业效果稳定，无液肥上溢现象，液肥纵向扩散范围264~320mm，横向扩散范围250~270mm，作业效率0.10~0.12hm2/h，满足果园液态肥作业要求。

摘要:为实现排肥器的精量排肥，对采用错位叠加单螺旋排肥曲线原理的弧槽双螺旋式排肥器的排肥性能进行理论分析，确定其排肥量及影响其排肥性能的因素，以螺距S、弧槽半径Rp、中心距a为试验因素，并以均匀性变异系数、施肥精度为试验指标，进行了三因素三水平Box-Behnken试验，得到最优参数：螺距S为35mm，弧槽半径Rp为17.5mm，中心距a为35mm，在最优参数组合下制作排肥器并进行台架验证试验与对比试验，试验结果表明：台架试验的均匀性变异系数、施肥精度与仿真试验相对误差分别为5.07%、4.69%，仿真与台架试验吻合度较好，对比试验结果表明：优化后弧槽双螺旋式排肥器施肥精度为3.35%，施肥精度较高，优化后弧槽双螺旋式排肥器较未优化弧槽双螺旋式排肥器、单螺旋排肥器均匀性变异系数分别降低7.26、15.48个百分点，优化后的弧槽双螺旋式排肥器排肥性能良好。

摘要:针对现有玉米植株抗倒性测量装置的人工施力速度不稳定且未能垂直于植株进行测量，致使测量结果误差较大的问题，设计一种以电机驱动的玉米植株抗倒性测量装置。该装置可快速测量玉米茎秆从直立到不同倒伏角度时所能承受的最大力矩。通过对玉米倒伏时的受力进行分析，建立植株力学模型，提出评价玉米抗倒性的指标。进行装置检测角度精确性试验，结果表明：该装置检测角度与实际角度的偏差为1°，满足检测要求。进行装置加载速度稳定性试验，结果表明：所设计装置的测量角度随时间变化平稳，验证了装置加载速度的稳定性。分别以最大抗推力矩和最大抗拉力为指标，对不同玉米品种和种植密度进行了推、拉倒伏田间试验。结果表明：在密度75000株/hm2时，最大抗推力矩和最大抗拉力与倒伏率的相关系数分别为-0.971、-0.873。在密度105000株/hm2时，最大抗推力矩、最大抗拉力与倒伏率相关系数分别为-0.991、-0.927。结果表明，以最大抗推力矩作为评价抗倒伏能力指标优于最大抗拉力。在田间试验基础上，以最大抗推力矩为试验指标进一步开展装置可靠性验证试验，试验结果与现有研究结论一致。

摘要:针对我国北方果园施药设备自动化程度不高、农药利用率低、适应性差等问题，设计了基于冠层体积估算的果园自动变距精准施药系统。施药系统的喷施臂在控制系统的控制下可以在水平和垂直方向调整喷雾距离和喷施高度，以适应不同果园的果树特征。为实现精准喷施，利用红外测距传感器组成了传感器阵列，通过该阵列探测冠层，将测得的数据用数学方法构建了冠层体积估算模型，并设计了喷雾参数调整方案，使得喷雾距离与喷雾量可进行相应调整。为验证施药系统的性能，测试了喷施臂在接收到移动指令时的响应时间与运动实际耗时以及冠层体积估算模型的准确率，并选用仿真桃树进行了定距和变距两组自动对靶喷施试验。结果表明，喷施臂的移动可实现瞬间响应，运动实际耗时与理论耗时几乎一致，冠层体积估算模型的相对误差为11.27%；与定距对靶喷雾相比，自动变距对靶喷施的农药附着率提高了18.66%，节约了30.25%的药液。

摘要:针对胡麻联合收获过程中茎秆位姿变化与运动特性等关键环节离散元研究缺乏柔性模型和接触参数的问题，本文以胡麻根部茎秆、中部茎秆、颈部茎秆为研究对象，以其本征参数为研究基础，计算得胡麻茎秆各部建模参数，采用离散元法bonding模型构建胡麻茎秆柔性模型，并以胡麻茎秆各部本征参数、接触参数试验值为水平值，通过Plackett-Burman试验和Central-Composite试验确定胡麻茎秆之间、茎秆与收获装备之间的接触参数，通过胡麻茎秆剪切试验与堆积角试验验证模型可靠性。结果表明：胡麻植株离散元柔性模型参数中法向刚度Kn为1.13×109N/m3，切向刚度Ks为5.6×108N/m3，法向临界应力σ为6.67MPa，切向临界应力γ为8.5MPa，粘结半径Rj为0.25mm；胡麻茎秆-收获装备间恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数最优值分别为0.33、0.28、0.14，胡麻茎秆-胡麻茎秆间恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数最优值分别为0.3、0.508、0.033；剪切试验中胡麻茎秆根部、中部、颈部剪切最大载荷与仿真结果相对误差分别为1.67%、3.09%、5.44%，堆积角试验中胡麻茎秆平均堆积角与仿真结果相对误差为0.31%，误差较小。胡麻茎秆柔性模型与接触参数和实际情况较为相符，可表征胡麻茎秆物理特性，为胡麻茎秆离散元仿真提供参考。

摘要:针对目前国内马铃薯定量装袋机在定量装袋时存在测量不稳定、装袋损伤较大以及装换袋效率低等问题，采用S型拉力传感器原理称量，提高了称量精度和稳定性。在此基础上对定量装袋装置进行了结构设计，通过对定量装袋装置关键部件的分析确定了结构参数，并明确了影响装袋性能的关键因素及取值范围。以输送带速度、引流板角度以及装袋高度为试验因素，以称量合格率、破皮率和伤薯率为试验评价指标，借助软件Design-Expert 10.0.3，采用Design-Behnken进行三因素三水平试验，对试验结果进行方差分析，通过响应面试验分析了各交互因素对试验指标的影响规律，对定量装袋装置的结构以及工作参数进行优化，结合实际工况确定各因素最佳取值，在此基础上进行5次试验台定量装袋试验，验证试验表明，当输送线速度为0.44m/s、引流板角度为62.3°、装袋高度为496.1mm时，其称量合格率为97.32%，破皮率为1.22%，伤薯率为0.94%。对比参数优化后的理论值，实测值与理论值的相对误差分别为1.23%、2.40%、2.17%，表明本定量装袋装置提高了装袋合格率，在提高装换袋效率的同时减少了破皮和伤薯等损伤。

摘要:针对大蒜联合收获作业过程中根系切净率低与损伤率高的问题，设计了一种按压式切根装置，阐述了其主要结构与工作机理。通过理论计算确定了夹持输送与切割机构作业参数，构建大蒜夹持运动方程和拨轮组动力、变形及切割力学模型。以链轮、拨轮和圆盘刀转速为试验因素，伤蒜率和切净率为试验指标，利用Design-Expert 8.0.5软件进行回归与响应面分析，构建三元二次回归模型，得到各因素对指标值的影响顺序。结果表明，当链轮、拨轮和圆盘刀转速为107、52、197r/min时，装置性能最优，伤蒜率和切净率分别为0.63%和97.07%。对比鳞茎顶端定位“浮动切根装置”的最优参数组合，结果表明，所提出的装置伤蒜率降低2.15个百分点，切净率提高3.9个百分点。对优化因素进行试验验证，验证与优化结果基本一致，满足大蒜机械化收获高效切根作业要求。

摘要:植物工厂水培生菜采收过程中易损伤菜叶，为提升采收质量，结合水培生菜农艺特征，设计了一款水培生菜低损柔性采收装置。利用图像处理检测水培生菜轮廓外切矩形，获取生菜株高及菜叶展开尺寸，进而通过柔性手指对菜叶的低损抓取、切割器对生菜茎的一次切除，实现水培生菜低损柔性采收。分析确定了柔性抓取机构、切茎机构、控制系统等关键部件的作业流程及结构参数。利用响应曲面试验方法，优化了柔性手指抓取高度比、抓取圆周比、柔性手指弯曲角的参数组合。试验结果表明，各因素影响采收成功率的显著性顺序为柔性手指弯曲角、抓取圆周比、抓取高度比，各因素对菜叶损伤面积的影响均极显著。利用二次拟合方程求得最优参数组合为抓取高度比0.55、抓取圆周比0.76、柔性手指弯曲角39.7°。对最优参数组合进行试验验证，结果表明，菜叶损伤面积为186mm2，采收成功率为96%，实现了水培生菜低损柔性采收。

摘要:针对菊花人工采摘效率低、尚未实现机械化等问题，设计了一种气动翻转梳齿式菊花采摘装置。该采摘装置主要由采摘部件、清齿部件、气动抛送机构、丝杠升降机构、行走装置和收集装置等组成，利用梳齿的梳刷作用将花朵采摘下来，借助清齿部件和气动抛送机构完成收集工作，采摘部件的工作高度通过丝杠升降机构进行调节。根据菊花的生长特性和采摘要求，确定了采摘部件中偏置曲柄滑块机构和采摘梳齿的结构参数和运动参数。搭建了采摘样机，以曲柄转速、梳齿间距、机器行驶速度为试验因素，以采摘率、损伤率和含杂率为试验指标，进行了三元二次回归组合试验，建立了因素与指标间数学模型并确定了最优的参数组合，试验表明：在曲柄转速为47.94r/min、梳齿间距为8mm、机器行驶速度为0.17m/s的因素水平组合下，采摘效果最佳。此时，采摘率为92%，损伤率为1.83%，含杂率为10%。该气动翻转梳齿式菊花采摘装置运行稳定，通过性良好，满足菊花采摘的农艺要求。

摘要:为研究轴流泵叶片后掠对叶顶区空化流场及性能的影响，以南水北调工程TJ04-ZL-02编号叶轮缩放模型为原型叶轮，将叶片重心积迭线圆周后掠得到后掠20°和后掠40°叶轮。基于ANSYS CFX 软件对全流场进行数值模拟，对比分析原型叶轮与后掠叶轮流道内压力、空泡、流线分布的变化，并对不同空化条件下叶片后掠对叶顶区漩涡强度、涡量和速度场的影响进行分析。研究表明：后掠叶轮临界空化余量降低，后掠叶片吸力面空化面积及空泡体积分数均低于原型叶片。在空化工况下，叶片后掠减小吸力面侧低压区域，有效抑制叶顶区三角形空化云的发展。由于叶片后掠减小叶顶区压差，导致叶顶泄漏量减小，TLV核心区漩涡强度和涡量随后掠角度的增大而减小，随着空化程度加剧，TLV漩涡强度和涡量均变大，叶顶区流场更加复杂紊乱。

摘要:为了探究无人机多光谱遥感影像估算作物光合有效辐射吸收比例（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation，FPAR）的潜力，以无人机多光谱影像提取的植被指数、纹理指数、叶面积指数为模型输入参数，在分析不同参数与FPAR相关性的基础上优选植被指数与纹理指数，并分别以一元线性模型、多元逐步回归模型、岭回归模型、BP神经网络模型等方法估算玉米FPAR。结果表明：植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数与FPAR都具有较强的相关性，其中植被指数相关系数最大；在不同类型的FPAR估算模型中，BP神经网络模型的估算效果最优，FPAR估算模型决定系数R2、均方根误差（RMSE）分别为0.857、0.173，验证模型R2、RMSE分别为0.868、0.186，模型估算值与田间实测值间相对误差（RE）为8.71%；在不同形式的模型参数组合中，均以植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数融合的FPAR模型的估算与验证效果最优，说明多特征参数融合能有效改善FPAR估算效果。该研究为基于无人机多光谱遥感数据精准估算玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。

摘要:快速获取作物叶片叶绿素含量对及时诊断作物健康状况、指导田间管理具有重要意义。本研究以关中地区2020年夏玉米为研究对象，获取试验区无人机多光谱影像，提取植被指数，分析所选植被指数与SPAD的相关性，筛选得到模型的输入变量，利用偏最小二乘法（PLS）、随机森林回归（RF）和分层线性模型（HLM）分别构建拔节期、抽雄期、灌浆期以及全生育期的SPAD估算模型，最终选出最优估算模型，以期为快速获取夏玉米SPAD提供参考。研究发现：除NRI之外，NDVI、OSAVI、GNDVI、RVI、MCARI、MSR、CIre与SPAD均显著相关，其中，OSAVI、NDVI与SPAD呈现出较强且稳定的相关性；各个生育期的最优模型均是RF模型，在拔节期、抽雄期、灌浆期和全生育期，验证集R2分别为0.81、0.81、0.73、0.61，RMSE分别为1.24、2.32、3.13、3.20；对于SPAD估算模型，将降雨量、最高气温这两个气象因子与植被指数耦合的HLM模型可以一定程度提升线性模型的估算精度，但其精度低于RF模型。因此，基于无人机多光谱影像的RF模型可以实现夏玉米SPAD的快速准确估算。

摘要:为精准化管理果园，针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题，通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像，选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图，构建DSM、NDGI、RVI融合图像后，综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元，降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元，并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明，MLC法对融合图像中果树的识别效果最优，其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824；相对于普通正射影像，本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中，融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大，为27.12个百分点；对SVM法的制图精度提升幅度最大，为9.03个百分点；对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点；对SVM法的Kappa系数提升幅度最大，为22.55%，且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后，以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点，并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线，其平均角度偏差为0.5975°，10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。

摘要:为了解决近色背景果实识别困难问题，针对果实近球形的形态特性，提出了一种利用深度图像从果实形态角度进行果实识别定位的算法。该算法使用深度摄像头获取果树的深度图像，通过深度图像计算出各像素点的梯度向量，将梯度向量看作运动矢量场，并计算出矢量场的散度，根据散度最大原则，从矢量场中搜索出辐散中心点；然后利用果实和叶片等深图像的差异从辐散中心点中筛选出果实中心点，以果实中心点为起点采用八方向搜索方法搜索出果实边界点，将果实边界点依次连接后形成的封闭区域内的果实图像导入点云；最后根据果实图像部分点云利用RANSAC算法求出目标果实的拟合球形，进而得出果实的尺寸以及三维空间位置。该算法无需传统算法需要利用的颜色特征，而仅利用了深度图像中的深度信息进行果实识别定位，能够克服传统算法受色彩、光照等因素影响的弊端，并且由于该算法完全没有利用到彩色图像信息，因此不仅可以实现绿色果实的识别定位，还可以实现采摘机器人在夜间环境下正常工作，为复杂环境下的果实识别定位算法研究提供了技术支撑。

摘要:实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点，对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中，并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境，采用水上观测方式建立了鱼群摄食强度视频数据集，并提出了一种基于改进长期卷积循环网络（LRCN）的鱼群摄食强度分类模型，将注意力机制SE模块嵌入卷积神经网络中，通过SE-CNN网络提取视频帧的特征，输入至双层GRU网络中，最后通过全连接分类层得出视频类别。提出的SE-LRCN模型实现了对鱼群摄食视频的强度三分类。试验结果表明，本文提出的模型分类准确率达到97%，F1值达到94.8%，与改进前的LRCN模型相比，准确率提高12个百分点，F1值提高12.4个百分点。研究模型可以更精细地识别鱼群的摄食强度，为自动化精准投饵提供参考。

摘要:为解决通过人工及温度阈值分割评估蛋鸡羽毛覆盖度准确度不够的问题，提出基于热红外图像和彩色图像计算羽毛覆盖度的方法。利用Otsu算法结合不同的颜色模型提取鸡体目标及背部羽毛覆盖完好区域，通过计算面积比值，获取背部羽毛覆盖度。针对热红外图像目标鸡体边缘模糊导致分割效果较差的问题，提出基于分量R、B灰度直方图的自适应性热红外图像增强方法，该方法突出了前景与背景的差异，增强了边缘的清晰度。实验结果表明，热红外图像鸡体目标及羽毛覆盖完好区域的分割准确度达到97.18%和96.86%，彩色图像分割准确度达到99.58%和97.86%。对于羽毛覆盖度，热红外图像的计算结果接近羽毛覆盖度真实值。对同一批蛋鸡计算羽毛覆盖度，热红外图像比彩色图像的计算结果最少时高2.01个百分点，最大时高30.29个百分点。通过分析原因，发现蛋鸡剐蹭鸡笼等行为露出的白色羽毛根部，是彩色图像计算覆盖度结果出现偏差的主要因素。羽毛覆盖度会影响鸡体体表温度。通过实验发现，鸡体羽毛覆盖度与体表温度呈极显著负相关（P<0.01），依据羽毛覆盖度对蛋鸡进行分级，对比相同级别、不同区域的蛋鸡体表温度，发现相同级别的羽毛严重损伤区域平均温度比背部平均温度高10℃以上，对比相同区域、不同级别的蛋鸡体表温度，发现背部平均温度最高相差3.89℃，损伤区域平均温度最高相差5.36℃。

摘要:针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力，育肥猪较为活跃且喜好聚集，图像中存在大量的高密度区域，导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题，基于SOLO v2实例分割算法，提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集，利用猪只分割数据集获得较好的分割模型，然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率，实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明，本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%，且模型内存占用量为256MB，为改进前的2/3，实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中，模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅，较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后，对比基于YOLO v5的群养猪计数方法，本文模型具有更优的分割效果和计数准确率，验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因此，本文模型既实现了高密度猪群的精准计数，还通过优化模型结构大大降低了模型对计算设备的依赖，使其适用于养殖场内猪群在线计数。

摘要:人工养殖的雄性梅花鹿在发情期间攻击行为剧增，易造成鹿茸损伤，自动监测其攻击行为能为研究减少攻击行为提供重要依据。本文基于注意力机制和长短记忆序列研究了一种光流注意力网络（Optical flow attention attacking recognition network， OAAR），对梅花鹿的攻击、采食、躺卧、站立行为进行识别。OAAR网络包括前置网络、基础网络和时序网络，前置网络由LK光流算法（Lucas kanade optical flow algorithm）组成，用于提取RGB数据光流信息；基础网络中采用自注意力模块，将ResNet-152网络改造为ARNet152（Attention ResNet-152），用于将RGB、光流数据集经ARNet152提取特征后输入时序网络；时序网络采用添加注意力模块的长短记忆序列（Attention long short term network，ALST），并通过分类器输出行为得分和分类结果。视频数据集包括10942段，共310574帧，划分为攻击、采食、站立和躺卧4个大类，攻击行为又划分为撞击、脚踢和追逐3个小类；训练集、验证集和测试集比例为3∶1∶1。研究结果显示，OAAR模型在测试集上正确率为97.45%、召回率为97.46%、F1值为97.45%，ROC曲线中各类识别效果良好，特征嵌入图中各类行为特征区分度较高，各项结果均优于LSTM、双流I3D和双流ITSN网络，具有较好的泛化能力和抗干扰性。在本研究算法基础上集成的鹿只行为自动识别采集系统，为提高梅花鹿养殖生产管理水平和生产效率提供了技术基础。

摘要:在种鸡养殖和管理过程中，借助非接触式、连续的声音检测手段和智能化设备，饲养员可以全面了解蛋鸡的健康状况以及个体需求，为提高生产效率并同时改善种鸡福利化养殖，提出了一种基于轻量级卷积神经网络的种鸡发声分类识别方法，以海兰褐种鸡为研究对象，收集种鸡舍内常见的5类声音，再将其声音一维信号转换为二维图像信号，利用卷积神经网络建立轻量级的深度学习模型，80%数据进行训练，20%数据进行测试，该模型实现了动物声音信号从输入端到识别结果输出端的高效检测。对比已有研究，本文方法对种鸡舍内常见的5类声音识别整体准确率提高3.7个百分点。试验结果表明，该方法平均准确率为95.7%，模型对饮水声、风机噪声、产蛋叫声识别召回率均达到100%，其中风机噪声和产蛋叫声精确率和F1值也均达到100%，而应激叫声召回率最低，为88.3%。本研究可为规模化无人值守鸡舍的智能装备研发提供一定理论参考。

摘要:甘蔗产量预测对于制定甘蔗生长期间的精准管理决策具有重要意义。遗传算法(Genetic algorithm，GA)优化神经网络可以提高预测效率及预测精度，通过高速计算快速找到最优解。基于湛江观测实验站2011—2020年间田间物联网获取的气象因子（大气相对湿度、大气温度、降雨量）、田间水热因子及甘蔗产量，采用BP神经网络及GA-BP神经网络模型对所选地区甘蔗产量进行预测与相关性分析。结果表明，通过Pearson及Spearman相关系数可知，甘蔗产量与月土壤最高温度、月土壤最低温度、月土壤平均温度、月大气最高温度、月大气平均温度、月大气平均相对湿度为极显著相关，相关系数高于0.7，与月土壤平均含水率、月降雨量显著相关，与月大气最低温度相关性较弱。GA-BP神经网络模型对甘蔗产量的预测精度明显高于BP神经网络模型，R2达到0.8428，MAPE仅为0.90%，RMSE为1.10t/hm2，预测值与试验值之间拟合程度较高，V型交叉验证结果表明模型预测结果准确稳定。因此，GA-BP模型能够更加科学、合理地预测甘蔗产量，对甘蔗田间管理措施及统筹分配具有重要的指导意义。

摘要:为揭示氮素对玉米生长发育中各器官形态指标的影响，构建能够模拟玉米器官形态的模型，本研究以玉米为试验材料开展田间试验，设置4个施氮处理（0kg/hm2（N1）、225kg/hm2（N2）、338kg/hm2（N3）、450kg/hm2（N4）），探究不同施氮量水平下玉米不同生育阶段器官形态指标（包括叶长、叶宽、节长、节间直径和叶鞘长）的变化规律，并建立作物器官形态结构模拟模型。结果表明，氮肥处理对叶长的生长影响差异显著（P<0.01），而不同叶位对叶长的影响极显著（P<0.001），氮肥处理对叶宽、玉米节间长度和茎秆直径的影响均不显著，其中，2020年各生育阶段对叶鞘长的影响差异显著（P<0.01）；此外，生育阶段、氮肥处理和叶位对玉米叶鞘长的影响均不显著。构建了玉米器官尺度的模拟模型，并利用2年的试验数据分别对模型参数进行了率定与验证。各器官形态指标模型模拟结果中模型模拟效率（EF）均在0.72以上，模型对叶长和叶宽模拟的均方根误差（RMSE）均值分别为7.285cm和1.200cm，节长、节间直径和叶鞘长的RMSE分别为1.593、0.171、1.282cm，模型对叶长和叶宽的平均绝对误差（MAE）均值分别为5.817、0.708cm，节长、节间直径和叶鞘长的MAE分别为1.111、0.116、0.923cm。本模型对玉米各器官发育过程的模拟具有较好的预测性和解释性。

摘要:传统机器人V-SLAM前端定位算法是基于人工设定的特征点提取和描述子局部匹配进行定位的，由于人工设定的主观性会导致提取方法鲁棒性差、复杂场景适应能力弱(场景明亮变化、噪声的引入、运动模糊)以及局部描述子匹配精度低等问题，为此，提出一种前端定位算法(SuperPoint Brief and K-means visual location, SBK-VL)，该算法首先采用一种改进的概率p-SuperPoint深度学习算法提取特征点，以解决特征点鲁棒性低、复杂场景适应力弱的问题。其次提出一种全局信息(特征点聚类)和局部信息(Brief描述子)相结合的复合描述子，降低传统描述子误匹配及匹配精度低的问题，实验结果显示该复合描述子的平均匹配正确率为92.71%。最后将该SBK-VL替换ORB-SLAM2的前端，引入一种Ransac随机抽样方法对位姿进行检验，并使用绝对轨迹误差、相对轨迹误差、平均跟踪时间与ORB-SLAM2算法和GCNv2-SLAM算法进行比较。实验结果表明，本文算法具有更好的均衡性能，一方面可提升经典V-SLAM算法的复杂场景适应性和估计精度，另一方面相比传统深度学习SLAM算法具有更好的实时性和更低计算成本。

摘要:提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题，对ORB_SLAM2算法进行了改进，融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划；针对机器人的自主导航任务，基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计，融合运动约束进行机器人位姿优化，实现了基于先验地图的机器人精准定位，同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划，提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验，结果表明：所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率，性能明显优于RGB-D SLAM；基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位，助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。

摘要:为解决微流控芯片孢子检测复用率低的问题，提出一种基于气载微流控芯片的作物病害孢子流式动态检测方法。根据微尺度下作物病害孢子气体动力学特征设计平行双鞘流聚焦的微流控芯片，实现孢子的聚焦流动；利用光路聚焦原理和双向Mie散射原理设计光电检测结构；将微流控芯片和光电检测结构组合搭建光电检测系统，根据前向散射光强信息建立粒径与光强的检测模型，并融合前向和侧向散射光强信息，实现稻曲病孢子和聚苯乙烯微球的有效分类。仿真和实验结果表明：样品在芯片入口流速为2.5mL/min、鞘流流速为12mL/min时，粒子聚焦宽度为8μm，粒子富集率可达96.7%；稻曲病孢子和聚苯乙烯微球粒径与光强检测模型的决定系数为0.9666,平均检测误差为7.04%，芯片复用率提高约9倍。研究结果为作物病害检测传感器的研发提供了理论基础。

摘要:为阐明黑土稻作碳氮磷吸收累积分配对水氮耦合模式的响应机制并解析氮磷养分限制状况，设置常规淹灌（F）、浅湿灌溉（S）和控制灌溉（C）3种灌溉模式，0、85、110、135kg/hm2（N0、N1、N2、N3）4个施氮量水平，共计12个处理，研究不同水氮耦合模式对水稻各生育期植株碳氮磷含量、累积量、分配比例、化学计量比以及氮磷养分限制状况的影响。结果表明：不同水氮耦合处理下，生育期内茎鞘碳氮磷含量分别为35.87%~39.43%、0.44%~2.19%、0.14%~0.32%，叶碳氮磷含量分别为36.34%~40.83%、0.76%~3.70%、0.14%~0.36%，穗碳氮磷含量分别为37.05%~41.72%、0.82%~1.63%、0.24%~0.39%。控制灌溉可提高拔节孕穗期至成熟期碳氮累积量，常规淹灌生育期内磷累积量始终高于浅湿灌溉和控制灌溉。3种灌溉模式下，成熟期N1、N2、N3处理较N0处理碳累积量分别提高31.46%、52.55%、57.37%，氮累积量分别提高52.98%、117.63%、144.88%，磷累积量分别提高50.28%、79.85%、93.89%。水稻茎鞘碳氮磷分配比例先增后减，叶碳氮磷分配比例持续减小，穗碳氮磷比例持续增加。与常规淹灌和浅湿灌溉相比，控制灌溉模式对水稻植株碳含量影响较小，但能提升水稻植株生长中后期氮含量，并降低植株磷含量，从而降低水稻植株C/N，提高水稻植株C/P和N/P。施氮处理显著提高水稻植株氮含量，小幅提升水稻植株磷含量，对水稻植株碳含量影响相对较小，进而降低水稻植株C/N、C/P，提高水稻植株N/P。常规淹灌和浅湿灌溉模式下，水稻地上部植株从磷限制过渡到氮磷共同限制再到氮限制状态，控制灌溉模式下，水稻地上部植株仅从磷限制过渡到氮磷共同限制状态。总体上，控制灌溉可促进氮素吸收并提升水稻产量，综合考虑CN2为最佳水氮耦合模式。

摘要:为了探究生物炭混掺量对不同配比沼液间接地下滴灌土壤水力特性的影响，采用室内土箱模拟试验，设置4个生物炭混掺水平（生物炭、土壤质量百分比分别为0、1%、2%、5%（B0、B1、B2、B5））和4个沼液配比水平（沼液、水体积比分别为0、1∶8、1∶6、1∶4(Z0、Z1∶8、Z1∶6、Z1∶4）），探求小麦秸秆生物炭混掺对沼液间接地下滴灌土壤持水性能、土壤饱和导水率和土壤湿润体特征的影响。结果表明：土壤持水性能随生物炭混掺量和沼液配比的增大而提升；Van-Genuchten模型能够准确拟合各处理土壤水分特征曲线；生物炭混掺和沼液灌溉可以增加土壤孔隙度和毛管孔隙度；土壤饱和导水率随生物炭混掺量的增加呈先降低后升高的趋势，随沼液配比的增大而趋于减小；幂函数能够准确描述不同处理湿润锋运移距离与灌水时间的关系；生物炭混掺量为5%时，湿润锋垂直向下运移距离增大，垂直向上和水平方向运移距离减小，存在深层渗漏可能；湿润锋运移距离、湿润体体积、土壤高含水率分布区域面积均在生物炭混掺量为2%、沼液配比为1∶4时结果最优。综合考虑各项指标， 处理Z1∶4B2的生物炭混掺量和沼液配比能够使间接地下滴灌下的粉壤土获得较好的土壤水力特性。

摘要:为确定限制引水背景下河套灌区土壤水-地下水动态及其转化关系，为优化农田水管理策略提供理论依据，选取河套灌区典型斗渠区域，基于2年土壤水、地下水的监测数据，分析在不同作物种植区、不同灌溉期的农田土壤水、地下水的动态变化规律。运用水量平衡法对地下水浅埋区农田土壤水与地下水的转化关系进行定量研究，结果表明：生育期内农田土壤水分变化属于“灌溉降水入渗补充-腾发消耗型”；受灌溉影响，不同时期地下水埋深动态具有显著的灌溉型特征，土壤水渗漏补给地下水明显抬升地下水位，地下水排水和潜水蒸发又降低地下水位；在作物生育期内，土壤水与地下水进行双向补给，且不同时期具有不同的转化特征；研究区2年生育期内灌溉降水补给土壤水分别为544.56mm和541.85mm，平均腾发量为465.5mm和434.8mm，土壤储水量减少61.96mm和63.1mm，土壤水补给地下水为207.73mm和236.94mm。研究可为当地及相近地区农业节水灌溉提供科学依据。

摘要:为提升设施农业远程监控系统的数据可视化与信息化程度，设计了一种温室远程监控系统，该系统主要由巡检机器人、移动通信网络、云服务器与远程监控中心组成，实现了温室端与远程监控中心端之间的文本、图像、视频3类数据传输。综合应用机器学习、深度学习算法实现人机交互与温室端番茄识别任务。基于Haar级联算法与LBPH算法实现了管理员人脸识别，识别成功率达90%；基于YOLO v3与ResNet-50算法分别识别手部与手部关键点，单手、双手的识别置信度分别为0.98与0.96；基于提取的食指指尖坐标与左右手部候选框中心点坐标实现了手指交互与图像尺寸缩放的功能。应用Swin Small+Cascade Mask RCNN网络模型，针对农业数据集有限的问题，对比分析了应用迁移学习方法前后的番茄检测效果。试验结果表明，应用迁移学习方法后，模型收敛速度有所提升且收敛后的损失值均有所下降；同时，IoU为0、0.5、0.75时的平均精度（mask AP）分别提升了7.8、 6.4、7.2个百分点，模型性能更优。

摘要:为实现温室甜瓜栽培的精准自动灌溉，设计了一种基于甜瓜最优生长需求的灌溉决策系统。兼顾甜瓜产量、品质、水氮利用效率3个类别10个指标建立综合评价体系，引入融合最大隶属度的AHP法确定甜瓜栽培综合最优的日灌水水平，采用K-means聚类算法对日最优灌溉量与环境温湿度数据进行分析，建立了甜瓜不同生育期基于环境饱和水汽压差（Vapor pressure deficit，VPD）聚类结果的定量灌溉决策模型。结果表明，灌水水平120%蒸腾蒸发量下甜瓜综合生长最优，不同生育期内VPD与灌溉量在聚类形心数为3时轮廓系数(0.72)最大，组间轮廓清晰，界限分明，且在VPD较高时，灌水量显著增高，聚类结果最优。自动灌溉系统采用RS485型温湿度传感器实时监测温室内的环境参数，由STM32F103ZET6单片机实现基于模型的灌溉控制，由电子流量计对灌水量计量反馈，并通过云平台实现远程监控功能。系统应用验证试验表明，甜瓜在产量、可溶性固形物含量和可溶性蛋白含量上略优于常规农艺管理，在节水方面优势显著，甜瓜全生育期累积节省灌水量15.9%，并极大地降低劳动力成本，实现自动精量灌溉。

摘要:为了实现牛乳中亚硝酸盐含量的快速检测，基于亚硝酸盐在弱酸条件下与对氨基苯磺酸和盐酸萘乙二胺反应后生成紫红色偶氮化合物，从而影响可见光波段处光反射特性的原理，以发光二极管(LED)为光源设计了一种便携式牛乳中亚硝酸盐含量检测仪。首先，以市售牛乳为对象，以国家标准指出的NaNO2为亚硝酸盐，采用连续投影算法从380~780nm光谱范围内提取出用于检测亚硝酸盐含量的特征波长，并确定了5个波长(469、500、546、628、665nm)的LED用于采集漫反射光照度。进而设计了由微控制器模块、光源模块、光传感器模块、电源和输入输出模块组成的检测仪。基于5个波长下的漫反射光照度，采用偏最小二乘回归法建立了定量预测牛乳中亚硝酸盐含量的模型。最后对检测仪的性能进行了验证。验证结果表明，该检测仪对亚硝酸盐质量浓度的检测误差为-0.13~0.07mg/L，平均绝对误差为0.03mg/L。

摘要:以兴安多羔羊为对象，利用凯氏定氮法、索氏提取法和灼烧法对羊肉营养组成进行分析，利用固相微萃取结合气相色谱质谱联用技术对羊肉风味物质进行分析，明确不同性别和部位对兴安多羔羊肉营养组成和挥发性风味物质种类及其含量的影响。结果表明：兴安多羔羊肉含水率75.32%，粗脂肪质量分数2.41%，粗蛋白质量分数19.81%，粗灰分质量分数1.11%；共检出28种脂肪酸和18种氨基酸；母羔肌肉中粗脂肪含量有低于公羔的趋势；股四头肌含有更多不饱和脂肪酸和脂肪氧化产物；共检测到72种挥发性风味物质，占较大比例的是醛类和醇类物质。不同的性别和部位对羔羊肉营养组成和风味物质有一定影响。母羔中有7种挥发性风味物质含量显著大于公羔；母羔由于脂肪含量低、膻味和油脂气息小，与公羔相比可接受度更高；背最长肌中2(5H)呋喃酮和己醇的含量显著高于股四头肌，但十三醛含量显著低于股四头肌。

摘要:针对火腿、香肠等肉制品在生产、运输和销售过程中容易出现品质腐败以及货架期缩短的问题，基于近红外光谱技术对火腿的品质腐败参数进行研究，研发了一种具有自建模功能的便携式火腿品质腐败检测装置，并基于物联网技术开发了火腿货架期预警系统。基于研发的检测装置，采集了74块火腿样品的可见/近红外光谱，在经过不同的预处理后，分别建立了火腿颜色（L*、a*、b*）、pH值、挥发性盐基氮含量和菌落总数（TVC）的偏最小二乘（PLS）预测模型。在此基础上，利用竞争性自适应加权算法筛选特征变量，建立简化的PLS模型，各参数的预测模型相关系数分别为0.9317、0.9369、0.9578、0.9554、0.9285、0.9862，均方根误差分别为0.3530、0.2529、0.0961、0.0354、0.3724mg/（100g）、0.4398lgCFU/g。结果表明，该装置可以用于火腿品质腐败参数的检测。同时研究了火腿储藏期间TVC生长规律，使用Modified Gompertz方程对TVC的生长曲线进行拟合，建立了TVC的生长动力学模型，通过TVC的光谱预测模型和生长动力学模型建立了货架期的预测模型。选用阿里云服务器和MySQL数据库作为服务端的开发工具，基于TCP/IP网络通信协议，将装置的检测数据实时传输到服务器端，进而保存到数据库中。最后将货架期的数据反馈至客户端，通过对货架期的监控实现火腿腐败变质的实时预警。经过实验测试表明，该系统可以用于火腿货架期的实时预警。

摘要:农机行驶速度切变通常会导致自动导航系统控制精度和稳定性下降、导向轮摆动幅度增大、影响作业效果等问题。本文从建模和控制的角度对上述问题进行了研究改进，设计了智能控制器、转角传感器、RTK基准站等关键设备，建立包含横摆动力学的状态空间模型，实现了能够适应较大速度变化的状态反馈控制器。并以东风DF1004-2型轮式拖拉机为实验平台，进行了智能化改装和实验验证。智能农机路径跟踪控制一般假设速度为常数，基于运动学模型设计反馈控制或者追踪控制，由于没有对横摆角速率状态加以利用，偏差纠正收敛较慢，偏差较大，且速度发生切变时，导向轮调整幅度变大，精度和稳定性均会下降。通过对农机进行系统辨识，建立农机横摆运动的动力学模型，然后运用辨识出的动力学模型设计基于LQR算法的柔化反馈控制，较好地解决了上述问题。在农田中实验结果表明，农机自主导航系统在无速度切变时控制精度达到0.03m，速度发生切变时为0.05m，未发生失稳现象，能够满足农机日常生产工作需求。

摘要:对前期提出的三平移并联机构2P4R(Pa)-PR(Pa)R进行了动力学分析及其性能优化。首先，基于该机构的符号式位置正解，直接求得其各杆件（角）速度和（角）加速度；然后，采用基于虚功原理的序单开链法，对该机构进行动力学建模，并通过比较3个驱动力的理论计算值与仿真结果，验证了动力学建模的正确性；进一步，以杆件长度和质量参数作为设计变量，以可达工作空间和能量传递效率两种性能指标为目标函数，对该机构进行运动学和动力学性能的二级递进优化，得到机构在上述两种性能指标下的最优解，使机构可达工作空间性能指标提高56.2%，全局能量传通效率性能指标提高63.6%，为机构设计与样机研制奠定了基础。

摘要:针对大型精密复杂零部件的集成装配，提出一种将全域全向运动与调姿微运动融合于一体的轮式并联调姿机器人。通过共享部分自由度方式将全向运动特征融合于并联机构，解决大范围任意方向移动与小空间内精密调姿高效连续操作的问题；针对轮式并联调姿装备的定平台开放特性与冗余特征，设计基于力位混合的单分支与整体冗余控制策略，选取并优化轮式并联调姿机构的主动输入方式，基于螺旋理论对位置控制轴的选取合理性进行分析，评估2种控制方式在不同的末端姿态域内的性能，得到设备在不同目标姿态时力位混合控制主动输入选取策略。基于ADAMS与Simulink软件搭建环境一致性良好，可控制较强的机电一体化模型，验证轮式并联调姿装备采用力位混合控制策略可行性与设备调姿精度。工程样机实验结果验证了所提出的冗余控制策略能够实现轮式并联调姿机器人功能，保证了调姿精度，为开发具有高可靠性、大尺度、重载荷、高精度同时兼具高精度全向运动和精密调姿功能的高效连续作业特征的6自由度并联调姿、对位、装配智能机器人奠定了理论与实践基础。

摘要:提出基于分离-重构方法获得智能算法的适应度函数，并与解析法相结合求解一般结构多自由度机器人逆运动学，一般结构满足至少一组相邻关节轴线交于一点。利用分离-重构的方法构建分离-重构适应度函数，使用智能算法验证分离-重构适应度函数，求解出部分关节角，再结合解析法求出其余关节角。以一般结构的FANUC CRX-10iA型协作机器人为算例，使用改进的CMA-ES算法验证分离-重构适应度函数，仿真结果表明，在相同条件下求解的点对点运动中，单次平均求解时间为0.0040s，适应度函数值稳定在10-7数量级，且迭代收敛次数稳定在25次左右；在空间中对两种连续轨迹进行跟踪时，单次平均耗时分别为0.0068s和0.0102s，位置误差均稳定在10-7m数量级，且各关节运动曲线平滑，提升了多自由度机器人逆运动学分析的效率和精度。以REBot-V-6R型六自由度机器人为实验对象，基于VC++6.0创建MFC实验平台，进行连续的空间轨迹跟踪实验，仿真与实验结果验证了该方法的有效性。

摘要:针对高性能3D打印需求，提出了一种结构简洁且高效的三平动(3T)并联机器人。首先，为得到期望的自由度构型，提出一种拓扑演化设计方法，即将一种三平一转自由度(3T1R)并联机构作为初始构型，根据螺旋理论解析该机构自由度及其性质，在此基础上，将动平台向其中心无限缩聚至一点，并使3条支链的末端连杆铰接于该点，进而对机构的末端铰接杆进行再设计，最终演化得到一种仅存在转动副且末端含铰接结构的三平动并联机构。其次，根据输入关节与末端铰接点之间的关系，采用几何投影法和闭环矢量法构建该并联机构的运动学方程，推导其位置正/逆解，并进一步得到速度雅可比矩阵，进而建立速度和加速度映射模型。随后，利用分层切片的搜索算法，预估机器人工作空间，并分析其奇异性。为综合评估机器人性能，对机构灵巧度、速度、承载力及刚度性能指标进行分析，进而提出一种多目标优化设计模型，并据此开展尺度综合，获得最优尺度参数。最后，借助多体动力学软件进行轨迹跟踪仿真校验。研究结果表明，该并联机器人结构简洁紧凑，性能优良，为其后续实体样机制造及实际应用奠定了理论基础。