摘要:中国是世界上食用菌生产与消费第一大国。随着中国食用菌产业规模的持续扩大，传统的人工采摘方式已无法满足高效率、低成本的生产需求，迫切需要采用智能化控制技术解决生产中用工量最大的采摘问题。本文首先以香菇机械化采摘为例，分析了成熟待采香菇物理特性与层架式生长环境特性对图像识别、机器视觉及柔性机械臂的要求；阐述了香菇采摘、平菇采摘、双孢蘑菇采摘及黑木耳采摘等主要食用菌品种在目标识别、路径规划、采摘方式和机器作业空间等方面的不同，强调了不同品种在采摘方面对复杂操作系统的独特需求。最后，总结现有食用菌采摘技术在识别、减损及效率等方 面的局限性，提出未来菇类采摘机器人的发展方向。本文为菇类采摘机器人技术的发展提供了参考，助力我国食用菌产业全链条智能化生产。

摘要:农业机械无人化作业离不开自主导航技术。随着传感器发展和计算机视觉技术的完善，农业机器人在温室大棚自主 视觉导航作业逐渐成为可能。本文针对地栽草莓采摘机器人开展垄面视觉导航控制方法研究，分析地栽草莓种植农艺，基于YOLO v8 实例分割算法获取草莓垄面特征，采用Canny边缘检测算法对垄面边缘信息进行提取。提出两条斜率分别为1和-1的直线遍历垄面边缘，通过统计截距信息，获取垄面上下各2个端点。进而得到垄面上下各2个端点的中心点坐标， 连线垄面上下中心点成直线，即可获得垄面对应导航线。采集温室大棚环境下的地栽草莓垄面图像数据，经测试导航路径 提取精度为 96%，算法耗时30 ms。将算法部署至采用四轮阿克曼转向底盘的草莓采摘机器人，结合预瞄点跟踪算法，在仿真草莓垄上进行导航试验。经测试导航路径提取精度为94%，算法耗时30 ms。当行驶速度为0.2 m/s 时，横向偏距最大为32.69 mm，均值为22.12 mm，均方根误差（RMSE）为5.37 mm，满足地栽草莓采摘机器人垄面自主导航控制。该控制方法配合采摘机器人自主采摘功能，可实现草莓采摘机器人无人自主作业。

摘要:针对番茄采摘环境复杂、可移动空间小等问题，设计了一种适用于宽沟窄畦温室种植模式下高效率采摘的番茄自主采摘机器人。采摘机器人的执行机构由四自由度伸缩机械臂、多位姿腕关节及三指扭转采摘末端手构成。通过分析番茄的生长情况和作业环境，设计了一种绳排式可伸缩移动关节，减少伸缩机构的尺寸。针对实际番茄采摘时的动作，采用三指式扭转采摘末端执行器，增加多位姿腕关节实现多位姿多方位的扭转采摘。采摘控制系统基于 ROS 集成采摘、规划等策略，控制机械臂完成采摘功能。基于宽沟窄畦种植模式下番茄温室的可移动空间，设计了一款四转四驱移动底盘，可实现在番茄种植垄间的移动和转向。研制了番茄采摘机器人样机，在番茄设施温室中进行了实地采摘试验，果实采摘成功率达到88.7%，采摘周期时间为13.4 s/个，具有较高的采摘作业效率和采摘成功率，满足温室番茄采摘要求

摘要:根据种植模式的不同，可将草莓分为垄作地栽和高架种植两种模式。相比于高架种植，垄作地栽种植成本较低，在国内占据较大的比例。为适应垄作草莓种植农艺，实现垄作草莓采摘，解决劳动力短缺、成本上升等一系列问题，本文研制了一台适用于垄作种植模式下的双臂草莓采摘机器人。该机器人能够在草莓地垄间行驶并自动识别成熟草莓，完成采 摘、收集。以Arduino Nano V3.0 开发板为主控制器，基于Ubuntu20.04 进行开发，以 NVIDIA 边缘计算平台Jetson Xavier NX 为核心，机器人的移动平台使用了高地隙四轮转向底盘，采用RealSense L515 作为检测识别草莓的传感器，通过YOLO v8- Pose网络获取草莓果实的目标检测框和关键点信息，结合关键点与点云处理实现对草莓果柄姿态获取和采摘点的定位;两套机械臂安装剪切-夹持一体式末端执行器，实现对草莓果柄的剪切与夹持。整个采摘系统由Arduino Nano V3.0开发板进行驱动，机械臂两侧均配有L515相机，通过相机的识别与捕捉，再通过串行总线将草莓果实的坐标数据传输给Jetson Xavier NX，驱动机械臂末端，实现草莓采摘。最后，在实地草莓大棚中进行采摘试验。试验结果表明，在果梗处无遮挡情 况下采摘成功率达到85.4%，存在部分遮挡时采摘成功率为75.5%，采摘单个草莓平均耗时为12.5 s，损伤率为18.5%。

摘要:在杂交水稻制种过程中，父本倒播差插秧作为确保制种成功的关键策略之一，对时间敏感性与空间精确性提出了极高要求。视觉导航可显著提升作业精度与效率，然而，面对多样化制种条件，如母本作物的形态差异、作物行内的漏插现象以及作物行的低直线度等问题，实时且准确地提取行间导航线成为制约制种智能化、高效化发展的关键。针对上述问题，提出了一种高效、精确、实时的行间导航线提取方法，并对其进行了全面验证。构建了一个包含不同播差的倒播差数据集，并基于此数据集，优选双分支分割网络（BiSeNet V2）训练模型提取母本作物行掩膜。利用掩膜内各像素的距离转换结果，提取母本作物行的中心线。使用分段筛选法提取最靠近父本厢左右两侧的母本作物行中心线作为父本厢边界线。使用旋转扫描法配对两侧父本厢边界线特征点，并将配对的特征点对中点作为导航线特征点。采用样条曲线将导航线特征点拟合连接，形成最终的插秧导航线。语义分割试验结果表明，BiSeNet V2 分割结果的平均像素精确度、平均交并比和推 理速度分别为88.73%、57.47% 和143.32 f/s。导航线提取试验结果显示，该导航线提取方法平均偏差为4.66 像素，标准差为2.73 像素，导航线提取速度为12.52 f/s。田间试验进一步验证了本研究方法的有效性。试验数据显示，自动导航插秧路径与人工标定的最佳路径之间的平均偏差仅为64.93 mm，标准差为51.96 mm，其中80%以上的定位点偏差小于 83.26 mm。本文提出的杂交水稻制种父本倒播差行间实时导航线提取方法，通过集成数据集的完整制备、母本作物行的高效分割、作 物行中心线的准确提取、父本厢边界线特征点的正确配对以及样条曲线的精确拟合，显著提高了导航线提取的实时性、准 确性和鲁棒性。为杂交水稻制种父本倒播差行间实时插秧导航提供了重要参考。

摘要:针对三七种植区树木遮挡引起的卫星导航信号弱和相位失锁等导致智能化设备定位精度差问题，提出了基于伪距及多普勒双差定位算法的三七联合收获机遮蔽环境改进全球卫星导航系统（Global navigation satellite system, GNSS ）定位算法。由于伪距测量和多普勒频移测量受影响因素的不同，以伪距双差及多普勒频移双差为输入，载噪比为权重，通过卡尔曼滤波实现测量值融合，降低估计误差校正伪距和多普勒频移测量。采用贝叶斯信息准则选择正则化参数，并通过 Lasso 回归求解重加权最小二乘问题，实现模型稀疏化，得到改进定位结果。使用 u-blox ZED-F9P 高精度全球导航卫星系统接收机采集 RINEX 格式报文，并通过 Matlab 实现了数据提取与位置解算。在开阔环境、荫棚遮蔽和树荫遮蔽工况下进行了实车 定位精度试验。试验结果与传统伪距定位算法相比，静态定位时，开阔环境、荫棚遮蔽环境和树荫遮蔽环境位置误差分别降低13.43%、56.08% 和46.35%，定位偏差均方根误差分别减少 75.64%、62.31%、50.21%;动态工况下定位误差分别降低36.97%、52.14%、62.37%，定位偏差均方根误差分别减少45.34%、60.24%、65.81%。所提方法有效降低了 GNSS 卫星信号差、相位失锁带来的定位误差，有效提高了复杂工况下农机定位精度与定位可信度，可为丘陵山区因树木遮挡导致智能化 设备定位精度差问题提供理论和技术支撑。

摘要:稻田中秧苗与稻种规范化精准识别检测是实现水稻种植机械作业质量检测的前提，为解决水稻种植图像识别研究过 程中存在稻田背景复杂、机械运行速度快、形态特征难以提取等造成识别准确率较低的问题，提出一种基于改进 YOLO v8s 的轻量化质量检测方法。首先，通过由井关 PZ60 型水稻插秧机的研制而成的稻田种植质量检测装置，搭建作业质量检测 图像采集平台，拍摄获得作业质量的图像构成 ImageSets 数据集，根据国家相关标准制定质量检测评价指标。随后通过引入 轻量化 GhostNet 模块，减少网络模型的运行参数量;同时为了提升卷积神经网络检测性能，将 CPCA 注意力模块引入到检测算法中，有效地增强对水稻作业质量的特征提取，抑制稻田复杂的背景信息，准确获得作业图像的关键特征，对秧苗与稻种这种数量多、体积小的目标的检测效果有较为明显的提升;其次，将 YOLO v8s 模型中的 CIoU 损失函数替换为 EIoU 损 失函数，使模型具有更快更好的收敛速度与定位效果，实现作业质量的精确识别。试验结果表明，改进后的 YOLO v8s 模 型在测试集上的平均精度均值为 92.41%， 精确率为 92.11%， 召回率为 92.04%;与 YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8s、 Faster R-CNN 网络模型相比，平均精度均值分别提高 7.91、7.71、4.28、1.03 个百分点。改进后模型检测速度与内存占用量 分别为 88 f/s、19.2 MB，与 YOLO v8s 模型相比分别减少12.8%、10.7%，经种植环境测试能够检测出作业质量是否合格，能够实现质量检测的作用。改进 YOLO v8s 网络模型对稻田作业质量检测具有快速准确的识别能力，具有较好的鲁棒性，在水稻种植质量检测方面有显著成效，可为水稻种植机械化质量检测提供新的检测方法。

摘要:小麦成熟期在线精准分类识别将为实现联合收获机的智能化调控提供有效支撑。本文提出一种基于车载相机和深度 学习结合的冬小麦成熟期在线分类方法。以车载相机拍摄的实时图像为主，无人机拍摄的图像为辅，构建小麦乳熟-蜡熟初期、蜡熟后期-完熟初期、完熟后期-枯熟期和已收割区数据集（4400 幅）。针对机收环境复杂、小麦图像模糊等问题，以 MobileNetV2 为基础网络结构，在特征提取后添加卷积注意力模块（Convolutional block attention module, CBAM ）提升对 图像特征的自适应提取能力。为了评估模型可信度，采用可视化技术观察模型对图像的关注区域。以不同分类模型为对比，对建立的 MobileNetV2-CBAM 模型性能进行评价。试验结果表明，MobileNetV2-CBAM 模型在测试集中的分类识别准 确率达到 99.5%，相比于MobileNetV2 高 0.7 个百分点;与 ResNet 和 Swin Transformer 模型相比，在分类精度未发生明显差异的前提下，MobileNetV2-CBAM 模型内存占用量（ 8.73 MB ）仅为其1/8 和1/11。为了验证模型实际应用效果， 田间试验结 果表明，在车速4~6 km/h 条件下，每隔1 s识别1幅图像，成熟期分类识别精度为 96.8%，满足机收场景下的小麦成熟期在 线分类准确性和实时性要求。

摘要:针对东北黑土稻区水稻种植密度大、秸秆量多，导致还田过程中秸秆抛撒不均匀影响后续整地和插秧的问题，设计了一种水稻联合收获机主动离心式秸秆抛撒装置。通过建立导流板导秆落盘、抛撒盘离心抛秆、秸秆空中抛离3个过程运动学模型并进行理论分析，对导流单元、离心抛撒单元等关键部件进行设计。运用 EDEM 离散元软件进行单因素仿真试验，明确抛撒盘转速、扇叶偏角、导流板倾角和还田速率对抛撒横向均匀性变异系数的影响规律。以横向均匀性变异系数和抛撒幅宽为试验指标，利用主动离心式抛撒试验台进行 Box-Behnken 参数优化试验，并对优化结果进行田间验证与对比。验证试验结果表明，当抛撒盘转速为255 r/min、抛撒扇叶偏角为 7°、导流板倾角为35°、还田速率为3.5 kg/s 时，抛撒横向均匀性变异系数为17.34%，抛撒幅宽为4.58 m，与预测值误差小于5%，满足设计要求。通过与水稻联合收获机原装的导流式秸秆抛撒装置进行性能对比试验，得出设计的主动离心式秸秆抛撒装置抛撒效果更优。

摘要:针对图像中多种复杂环境干扰，本文结合秸秆在东北黑土地上具有的颜色优势，提出一种基于白平衡特征增强的秸 秆目标分割模型。DLv3+/CPM/SEM 模型采用编解码结构，在DLv3+模型基础上融合了颜色感知模块 CPM 与空间增强模块 SEM，利用白平衡技术提高秸秆目标在图中的对比度使其在多种干扰因素的影响下仍能保持对秸秆目标检测的准确率。其中编码部分利用残差网络组成双分支特征提取结构，通过全反射算法增强秸秆颜色特征的同时，消除光线条件对图像颜色显现的干扰，双分支特征通过级联的感知方式并入颜色感知模块 CPM，以加强补色的形式对图像中偏色严重的秸秆进行多层级的颜色特征增强，从而提取准确的秸秆特征表达;解码部分将整合的特征代入具有 ASPP 的解码模型中，加入空间增强模块 SEM 提高秸秆和农田背景的区分度，优化秸秆目标分割模型性能。经试验验证，提出的 DLv3+/CPM/SEM 改进模型 在准确率和 MIoU 的模型整体评价指标上都高于其它对比模型，在不同光源条件、秸秆长度、垄沟深浅和土块大小的干扰 条件下均有较好的分割效果，同时结合距离划分结果后，对非单一农田背景的秸秆监测图像的覆盖率计算精度更为准确。

摘要:大田作物冠层包含丰富信息，可为开展作物表型和作物行感知方法研究提供数据资料。当前信息采集过程通常面临 作物高度变化不均、不同生长期作物表现差异大等问题，对地面采集装备适应性和作业效率造成较大困难。为此，本文设计了一种具备轮距与地隙可调、人工遥控和自动导航双模控制功能的分布式电驱轮式平台。首先，分析典型大田作物的农艺性状，确定平台结构边界参数，开展整机构型设计。开发底盘控制系统，建立以 STM32F103 芯片为核心控制器的运动控制系统，支持前轮阿克曼转向、四轮阿克曼转向和原地转向等多种转向模式;构建以 Xavier 为决策控制器、GNSS/INS 组合 导航定位的导航控制系统。开展底盘运动性能试验，试验结果表明，所建平台直线对中性能稳定、转向灵活，对于遥控直 线行驶试验，横向偏差平均值为 0.019 m、标准差为 0.017 m;航向偏差平均值为1.67°、标准差为1.03° ; 对于转向性能试验，前轮阿克曼转向平均精度为 96.57%、四轮阿克曼转向平均精度为 96.64%、原地转向平均偏移量为 0.034 m。以玉米为 代表性作物，开展作物冠层图像采集试验，验证所建平台的有效性，结果表明：所建平台能够自动跟踪规划路线进行对行行驶、地头换向、跨行对中等动作，完成冠层图像无损采集;对行行驶横向偏差平均值不大于 0.052 m、标准差不大于 0.029 m，航向偏差平均值不大于5.653°、标准差不大于3.843°。

摘要:为解决农机在丘陵山地坡度大、地块小等复杂地形下作业的稳定性差、效率低与驾驶安全舒适性差等问题，本文提出了一种丘陵山区小型农机底盘的自动调平系统设计方案，该系统整合了行驶系统、控制系统和调平执行机构。设计了自平衡的三点调平系统，前方调平机构采用被动减震技术处理高频扰动，后方则利用双导柱式伺服电缸确保运动轨迹的精确与稳定;开发了以单片机为核心的控制系统，结合以伺服电缸为主的电控技术，实现作业底盘倾斜角度的自动调节，提高农机在丘陵山区多样性地形下的稳定性和作业效率。为满足农机在复杂地形中对承载与稳定性的要求，调平策略采用了设 定点不动调平法并对其运动过程进行了分析。最后经过静态试验验证，该系统可以使不同初始俯仰角和横滚角倾斜状态调 整为-0.2°~0.2° 的设定状态，动态试验验证了实际工作时可以在2 s 内将底盘倾角调整为-1.2°~1.2°且标准偏差约为 0.8°, 达到设计预期目标。

摘要:为了提升自走式宽幅作业平台行走作业时的稳定性和安全性，以自走式宽幅作业平台为研究对象，设计了基于四点液压主动悬架的自适应全向调平系统。采用 LUDV 负载敏感技术以提高液压系统控制性能，实现四点式悬架液压系统中多负载并行工况下的同步控制。采用多传感器实时感知作业平台姿态，结合“追中调平”和“防虚腿”的控制策略，采用抗饱和积分的双环 PID 算法计算并输出控制信号，并与悬架油缸保护逻辑算法和防虚腿逻辑算法的输出结果进行校对，最终以控制悬架油缸实现作业平台姿态的实时全向调整。为测试 LUDV负载敏感技术在四点液压主动悬架中的有效性，在 AMESim 中建立了悬架系统仿真模型并开展了试验。试验结果表明，在同开度不同负载的情况下，各柱塞缸最大行程偏差为19.51 mm，最大偏差率为6.27%。为说明各执行器的流量与负载无关，在不同负载且开度控制信号比例为1:1.35:1.71:2.07 的条件下，柱塞缸的运动行程比例偏差为1:1.35:1.71:1.92，说明各执行器的流量与负载无关且同步性良好，证明 LUDV 负载敏感技术对四点液压主动悬架的有效性。在实车试验中，静态试验结果表明系统可以将车身倾角收敛在0.5° 以内，动态试验结果表明自适应调平系统在平台横行和纵行的状态下分别使车身最大倾角降低58.0% 和55.4%，并避免了虚腿现象发生，能够有效提高作业时的稳定性与安全性。

摘要:针对松耙联合整地机在秋季黏重土壤条件下作业后土块较大、地表不平、种床秸秆与土壤混拌不均等生产实际问 题，设计一种具有种床土地平整及秸秆残茬梳理功能的1ZLZ-300 型全幅复式种床整地机。根据覆混耕作春整地技术要求及黏重土壤特点确定种床整地机的总体设计方案，分别对自激振土壤水平剪切单元、弹性梳理单元进行研究。借助 EDEM 离散元仿真技术，根据田间测量数据与相关文献建立东北黑土区秸秆混埋土壤仿真模型，通过对种床整地机作业过程的模 拟仿真得出各入土部件的工作机理以及对土壤的扰动效果。以松土铲入土深度、弹齿入土深度、弹齿入土角度为试验因素，以地表秸秆覆盖率、地表平整度为评价指标，进行 Box-Behnken 正交试验，确定了1ZLZ-300 型全幅复式种床整地机在 作业速度为10 km/h 时最优工作参数为：松土铲入土深度10.0 cm、弹齿入土深度 8.0 cm、弹齿角度 0°。在上述工况下，通过田间试验测得秸秆覆盖率平均值为50.7%、地表平整度平均值为3.2 cm、深度 0~10 cm 种床土壤紧实度平均值为73.3 kPa、深度10~20 cm 种床土壤紧实度平均值为690.2 kPa、碎土率平均值为 89.7%。试验结果表明，机具各项性能指标均满足覆混耕 作春整地技术要求。1ZLZ-300 型全幅复式种床整地机的研制为吉林省中东部地区黑土地保护性耕作玉米秸秆覆混还田技术的推广提供了装备支撑。

摘要:为提升板结羊草草地机械化改良效果，提出了一种板结羊草草地机械化改良工艺并设计了一种草地切根松土镇压 机。通过探究羊草草地根土复合体层物理结构特征和农艺农机融合，提出了板结羊草草地切根松土镇压改良新工艺，设计了专用于板结草地改良作业的斜柄式切根刀、折翼式松土铲、V形镇压辊，集成创制了草地切根松土镇压机，并通过草地试验验证了该机作业性能。试验结果表明，松土、切根松土作业后草地土壤坚实度分别降低59.99%、59.77%，容重分别降低23.62%、22.99%，孔隙度分别增加20.71%、20.16%，切根松土作业后沟槽缝隙宽度、土壤隆起高度、垄形轮廓面积、土壤蓬松度、翻垡率和地表平整度均小于松土作业;松土和切根松土作业深度稳定性系数均不小于 95.17%，但在相同作业速度下，切根松土作业深度稳定性系数始终高于松土作业，且切根松土比松土更接近预期作业深度(15 cm);镇压作业可将切根松土作业产生的沟槽缝隙适度填合。

摘要:离散元仿真是研究播后镇压过程中土下种子受力特性与移位规律的有效途径，土壤-种子离散元模型及其参数显著 影响仿真结果。但长江中下游湿黏地土壤含水率高、黏性强，常规土壤参数无法与其物理性质相匹配，缺乏准确的土壤- 小麦离散元模型参数。本研究对播后镇压过程中湿黏土与小麦交互模型的接触参数进行标定。基于物理实测试验与显著性分析试验，初步获取参数取值范围，筛选出对自然堆积坡度系数影响显著的参数;通过响应面试验，获取各关键参数与坡 度系数的回归模型和多组较优土壤-土壤参数、土壤-小麦参数组合方案，对比实际压缩试验与仿真试验的位移-力曲线误差，筛选出最佳参数组合方案;通过对比准静态压缩试验、滚动压缩试验及田间试验的模拟值与实际值，评估参数模型的准确性。结果表明 ：土壤-土壤恢复系数（ CR1）、 土壤-土壤滚动摩擦因数（ RF1）、 土壤-土壤表面能（ SE1）对湿黏土自然 堆积坡度系数（ CS1）有显著影响;土壤-小麦静摩擦因数（ SF2）、 土壤-小麦滚动摩擦因数（RF2）、 土壤-小麦表面能（ SE2）对 土壤-小麦混合物坍塌堆积坡度系数（ CS2）有显著影响;获得最优参数组合方案：CR1为0.12、RF1为0.35、SE1为3.90 J/m2、SF2 为 0.48、RF2 为 0.29、SE2 为1.69 J/m2;优化模型下各验证试验的相对误差分别为 7.16%（准静态压缩试验）、10.41%（滚动 压缩试验）、14.42%（田间试验）。研究结果可为镇压过程中土壤-种子互作特性研究和湿黏地小麦播种机设计提供参考。

摘要:针对膜杂风选机作业过程不稳定，数值模拟缺乏参数难以仿真的问题，通过单因素和多因素试验研究，构建了花生秧根茎与机械工作部件之间的碰撞模型，实现了恢复系数的准确测定。试验基于花生秧根茎力学特性差异，选取碰撞材料、碰撞角度、下落高度、含水率作为试验因素进行试验，研究试验因素对花生秧根、茎恢复系数的影响，建立试验因素与恢复系数之间的回归模型，进行试验因素回归分析。单因素试验结果表明：花生秧根恢复系数大于花生秧茎恢复系数，花生秧根、茎与45号钢、亚克力板、花生秧、橡胶、地膜之间的恢复系数依次减小，恢复系数偏差随之降低，平均偏差为 0.0684;花生秧根、茎与45号钢之间的恢复系数，随碰撞角度增大而增加，恢复系数偏差先减小后增大，平均偏差为0.0926;随下落高度增大而增加，恢复系数偏差上下波动，平均偏差为 0.087 8;随含水率增大而减小，含水率达到40%，恢复系数偏差急剧下降，平均偏差为 0.0827，回归方程决定系数均大于 0.97。正交试验结果表明，影响恢复系数各因素的主次顺序为：碰撞材料、碰撞角度、下落高度、含水率。验证试验结果表明：花生秧根、茎平均相对误差分别为3.928% 和4.146%。 研究结果可为秧膜分离、膜杂风选机等设备数值模拟参数设置提供参考依据。

摘要:针对小麦宽苗带播种主要以传统外槽轮排种器搭配导种管末端匀种装置为主，存在种流无序、排量不稳定、供种脉冲，影响播种质量，基于拖带扰动充种、负压吸种和种子自重投种原理，设计一种气力锥盘式小麦宽苗带精量排种器。构建了锥形排种盘作用下小麦种子充种、携种和投种过程的力学模型，明确种子在充种和携种过程所需的临界负压与排种盘 锥度、种子质量、三轴尺寸、型孔尺寸、工作转速和型孔分度圆直径有关。利用 EDEM 仿真对比分析锥形排种盘不同锥度对小麦种群离散度影响程度，探究了带动层、静止层和拖带层种群中种子运动规律，结果表明当排种盘锥度为45°时，可兼顾种群扰动性好和被吸附种子运移阻力小的优势。Fluent 仿真分析锥盘不同型孔类型的表面流速变化规律。以各行排量 一致性变异系数、总排量稳定性变异系数、排种均匀性变异系数为评价指标，开展排种器结构参数和工作参数对排种性能 的影响试验。试验结果表明，直径1.8 mm 的垂直状型孔各项评价指标优于倾斜状型孔;播种量随吸种负压和工作转速的增大呈线性增大趋势，当工作转速为30~40 r/min、吸种负压为5.2~5.6 kPa 时，播种量可达220~290 g/min;最佳工作参数组合 为工作转速30 r/min、吸种负压5.4 kPa，各试验评价指标分别为1.93%、1.26%、9.52%;田间对比试验结果表明气力锥盘 式排种器宽苗带播种时较外槽轮排种器宽苗带播种均匀性提升，苗带内播种均匀性变异系数分别为11.77%、22.51%，满足小麦精量播种要求。

摘要:针对新疆地区广泛应用的齿盘式穴播器无导种管结构，常规光电传感器无法安装的问题，研究一种基于微弱电容信 号获取与分析的播种传感器。通过对穴播器内取种过程分析，确定检测位置及极板外尺寸。以提高信号显著性和检测精度为目标，以可靠性为边界约束条件，建立三因素三水平响应面试验对电极结构参数寻优，并对传感器敏感单元屏蔽处理，集中场能。经改进后传感器敏感单元厚度 0.64 mm，基础电容平均值13.94 pF，电容变化量为 0.16 pF，有效提升信号显著性和检测精度。设计了以电容转换芯片 AD7745 为核心的电容信号采集模块。上位机通过对采集信号自适应阈值正交小波 变换滤波，基于二阶导数寻峰获取种子实时播量。试验结果表明 ：在采样周期11 ms、穴播器转速20~30 r/min 条件下，传 感器具有较高的检测精度，实际播量和测量播量之间相对误差为-2.604%~1.836%，均小于5%。本文所设计的播种传感器为解决穴播器式播种装备播种检测问题提供了一种有效途径，对提高精量播种技术具有重要意义。

摘要:目前黄精种植生产环节仍以人工作业为主，特别是黄精移栽人工作业方式存在工作强度大、效率低、合格率差、种苗损伤率高等问题。为提升黄精移栽机械化水平，设计了一种黄精块根苗横向交错移栽机具。该移栽机主要由输送组件、传动电控组件、开沟组件、覆土组件、镇压组件、地轮组件、底架等组成。基于黄精块根苗移栽农艺要求及形态学和力学特性参数，采用柔性带式输送方式确定输送带、苗槽、开沟器等结构参数和苗槽布置形式;离散元仿真结果表明，开沟深度和前进速度影响移栽作业效果及效率，采用响应面优化最佳作业参数区间为：开沟深度 85~110 mm、前进速度 0.3~ 0.5 km/h;设计试验样机并验证，得到平均伤苗率为 0.52%，平均芽头朝向合格率为 88.6%，平均株距为（10.99±1.75）cm，株距变异系数为15.93%，平均移栽深度为（9.525±0.48）cm，移栽深度变异系数为5.04%。试验结果表明，整机结构设计合理，作业效果可靠稳定，满足黄精块根苗移栽农艺要求。

摘要:为了提高蔬菜移栽机的取苗效果，设计了弹性扎入式取苗爪。通过试验对钵体进行了力学特性测量，选用 EDEM 中的 Hertz-Mindlin with JKR 模型，以65 Mn 钢材料搭建斜面平台和仿真模型，以滚动距离为响应值对钵体颗粒与材料间的接触参数进行了标定。在 RecurDyn 软件中完成了取苗爪的动力学建模，以标定试验所获得的接触参数在 EDEM 中完成了颗粒的离散元建模，通过 EDEM-RecurDyn 对取苗爪的取苗过程进行联合仿真，研究取苗爪扎深和扎入速度对钵体颗粒的影响，经过分析可得当取苗爪扎深为33 mm、扎入速度为150 mm/s 时具有较好的取苗完整性。搭建取苗试验台架，以扎深33 mm 和扎入速度150 mm/s 开展取苗试验，试验结果与仿真结果一致，取苗成功率均为100%，钵体基质损失率低于5%，具有较好的取苗效果。

摘要:针对顶夹式取苗装置苗盘精确输送定位的需求，提出了一种基于模糊 PID 与结合双传感器的苗盘精准定位控制方法。该方法通过激光传感器感知苗盘到位信息;通过角度传感器获取苗盘实时位置对应的角度信息;通过以两相混合式步进电机为对象建立的步进电机转角模糊 PID 控制模型对苗盘进行精确输送。以128穴标准育苗盘为输送对象，进行苗盘输 送定位精度分析，结果表明，苗盘输送定位误差应小于2.13 mm，对应角度控制误差应小于2.03°。然后，根据顶夹式取苗装置工作原理，分析建立了苗盘输送定位控制系统。仿真试验表明，在获得的最优 PID 控制参数 KP=40、KI=76、KD=3.2 下，模糊 PID 控制调节时间为 0.18 s，受扰动后恢复时间 0.31 s，响应最大变化量为 0.94°, 小于2.03°, 动态性能与稳态性能均优于经典 PID，满足控制精度需求。输送定位控制试验结果表明，模糊 PID 控制定位平均误差为 0.32 mm，定位平均相对误差为 0.92%，最大定位误差为 0.53 mm，小于2.13mm，满足苗盘输送位置精确定位需求。该方法提升了系统抗干扰能力，为蔬菜自动移栽机关键技术升级提供了技术支撑。

摘要:针对现有蔬菜移栽机栽植机构作业时栽植器对土壤的扰动量大、回流量低、穴口尺寸规则性差进而造成成穴效果差、露苗率高、直立度低的问题，基于鸭嘴形状设计了一种多叶片式鸭嘴栽植机构。阐述了整体结构组成及工作原理，通过理论分析和建立运动数学模型，对关键部件进行了结构和工作参数的初步设计;对影响土壤成穴效果的因素进行分析，以鸭嘴叶片数量、鸭嘴开合角度、鸭嘴开合速度为试验因素，土壤扰动量、土壤回流量、穴口尺寸规则性为成穴效果评价指标，设计了三因素三水平正交组合试验，运用 Design-Expert 软件建立了评价指标的回归数学模型，对试验结果进行了响 应曲面对比分析，比较了3种因素对评价指标影响的显著性;通过对回归模型进行多目标参数优化，得到当鸭嘴叶片数量为4片、鸭嘴开合角度为22°、鸭嘴开合电机转速为 70 r/min 时，土壤扰动量、土壤回流量、穴口尺寸规则性分别为 0.559、 0.788、7.136 mm，此时土壤成穴效果最优;根据最优试验结果对关键部件的设计参数进行了优化和确定，并开展了大田栽植作业试验。试验结果表明，栽植作业试验与耦合仿真试验间评价指标平均误差分别为2.2%、2.3%、1.8%，符合仿真试验与实际试验间误差的要求;同时栽植作业后的露苗率和直立度合格率进行了评判，露苗率为3.6%，直立度合格率为 96.7%,符合行业标准的要求，验证了多叶片鸭嘴栽植机构设计和理论分析的正确性。

摘要:漂浮盘育苗通过穴盘底孔可实现水分、养分及农药施放，具有方便管理、生产成本低等优点，在我国西南地区已有 较大规模应用。本文针对漂浮盘育苗移栽设计了一种夹钵式弹性取苗爪。基于钵体顶出和压缩试验，确定了国福910辣椒苗钵体力学性质参数;结合 ADAMS 刚柔耦合仿真试验，得到苗爪片尖端入钵轨迹，验证了取苗爪的合理性;建立了取苗力学模型，分析了影响取苗成功率的关键性因素。以苗钵含水率、爪片宽度、取苗深度为试验因素，开展取苗爪辣椒苗取苗正交试验，并确定取苗最佳组合为取苗深度40 mm、爪片宽度5 mm、基质含水率55%~65%，此时取苗成功率为 99%， 基质损失率为3.18%。不同作物适应性试验结果表明，甘蓝茶玛、烟苗K326取苗成功率不小于 98%，云烟87取苗成功率为 94%，具有良好适应性。

摘要:针对传统自动移栽装置难以实现三七种苗精准调姿定向等问题，利用高速摄影分析三七种苗不同释放姿态下种苗姿态变化规律，设计了一种基于力矩不平衡效应的三七种苗定向移栽装置，试验结果表明，力矩不平衡效应下种苗剪口呈向下趋势，对种苗掉落过程进行受力分析，揭示了力矩不平衡效应对种苗姿态变化的影响规律;通过理论计算与仿真分析对 定向装置关键部件进行设计，建立了种苗调姿定向过程动力学模型，揭示了种苗定向机理;为优化定向装置工作性能，以输送速度、水平间距和垂直高度为试验因素，以定向合格指数为指标，进行单因素试验和 Box-Behnken 试验。试验结果表明，影响定向合格指数的主次顺序为输送速度、水平间距、垂直高度，当输送速度为90.564~110.468 mm/s、水平间距为24.931~27.701 mm、垂直高度为8.5 mm 时，定向合格指数大于85%，结果满足三七种苗移栽要求。

摘要:针对苹果树树干识别中存在检测精度差与速度低的问题，提出一种基于改进 YOLO v8 的苹果树树干精准识别方法。首先，采用深度感知相机采集苹果树树干图像，并以YOLO v8 为基准模型，采用结构重参数化卷积替换卷积层，增强模型特征学习能力。其次，优化特征融合单元，增加动态头部检测机制，提升检测速度与检测精度。最后，以传统 YOLO v8、Fast R-CNN等作为对照模型，以平均精度和帧率等作为评价指标，进行田间试验。结果表明，本文改进模型具备精准识别苹果树树干的能力，平均精度达到 95.07%，检测速度提升至112.53 f/s，模型参数量为4.512×107。相比传统YOLO v8 模型，平均精度提高了4.98个百分点，检测速度提高了3.24 f/s。与主流的目标检测模型 Fast R-CNN、YOLO v7、YOLO v5、YOLO v3 相比，改进模型平均精度分别高出15.26、6.33、9.59、13.41 个百分点;检测速度分别高出96.81、75.27、2.23、57.10 f/s;参数量比Fast R-CNN、YOLO v5、YOLO v3分别减少9.198×107、1.93×106、1.641×107。该研究为苹果园中自主导航及智能 作业提供了技术与方法支持。

摘要:针对点云配准会消耗较多时间资源、配准误差较大等问题，提出一种基于3D-SIFT 特征点改进的4PCS配准方法。通过深度相机对樱桃树4个方位进行扫描，获取樱桃树三维点云数据。首先，使用直通滤波和统计滤波，设计一个点云去噪框架，筛选高质量三维点云;其次，应用SIFT算法对樱桃树点云进行特征提取，减少数据的维度，增强特征稳定性;再次，将获得的源特征点集和目标特征点集，作为4PCS算法原始数据输入进行点云粗配准，获得精确位姿;最后，利用ICP算法进行精细配准，使其匹配状态最佳。以不同树型樱桃树点云数据为实验对象，引入消耗时间和均方根误差，作为配准评估标准。实验结果表明，在粗配准阶段，本文配准方法耗时分别为4.16、4.33 s，均方根误差分别为 0.953、1.810 cm，有 效降低了配准误差，缩短了配准时间。另外，在精配准阶段，本文选用ICP算法，并进行多组精配准实验，结合本文方法整个配准时间为4.84 s，均方根误差为 0.845 cm，配准时间和配准误差均达到最优。

摘要:针对果园环境中樱桃树图像分割和直径计算精度低的问题，本文提出一种基于改进 UNet 的休眠期樱桃树枝直径计 算方法。首先，对樱桃树的主干和枝条采用分类网格化标记，增加 UNet 对枝干数据的训练量;其次，选取通用性强的VGG16，替换 UNet 的主干特征提取网络，并在池化层后加入 SAM 模块，克服复杂背景和枝干结构的影响;再次，使用加权交叉熵损失函数，赋予各类目标不同的权值，解决像素类别不平衡问题;最后，在 UNet 获取的枝干掩膜图像中生成最大内接圆，通过最大内接圆直径计算枝干实际直径。实验结果表明，改进的 UNet 模型检测休眠期樱桃树的 MPA 和 MIoU 分别达到 85.79% 和 77.97%，相比原 UNet 模型提高 0.52 个百分点和4.49个百分点。将本文方法与实地测量的方法进行线性回归分析，得到树枝直径计算结果的决定系数均不小于 0.915 7，均方根误差均不大于 0.86 mm。表明本文提出的方法能准确分割樱桃树枝干图像，计算枝条直径，可为樱桃树自动化修剪提供有效的技术支持。

摘要:为了实现温室高秆作物（黄瓜）植株的点云获取，本文提出一种稠密建图算法。该算法基于 ORB-SLAM3 算法架构，通过改进特征点的提取过程，采用四叉树的提取方法使得特征点分布更为均匀，提升关键点质量。加入稠密建图线程、八叉树地图线程、栅格地图线程。稠密建图线程通过恢复单帧点云，并结合统计滤波与体素滤波进行处理，再根据黄瓜植株两侧的相机位姿将黄瓜点云从相机坐标系转移到世界坐标系下进行配准融合。相较于传统的转台式多视角配准方式，该算法解决了垄两侧点云的配准信息缺失问题，成功实现垄两侧黄瓜点云的自动配准融合，最终获得高精度的温室与黄瓜作物的点云模型。为验证本研究的实用性，进行 TUM 数据集与真实场景的测试，结果表明增强型 ORB-SLAM3 算法运行轨迹更精准，其绝对误差平均降低21.4%。本研究可实现高秆作物的三维点云获取，能够为后续表型数据分析提供基础数据。

摘要:针对现有小麦病害检测算法精度低、处理速度缓慢、易受背景环境干扰、难以检测目标病害等问题，结合先进的智 能手机硬件、便捷的微信小程序以及高效的云服务平台，设计一个基于云架构的小麦病害检测系统。系统主要包括云服务器模块和微信小程序模块，云服务器端主要用于图像接收和模型处理;使用 CSS 和 Java Script 语言开发微信小程序, 用于实现数据上传、信息反馈与信息显示。为保证模型在云服务器部署的可行性，提出一种基于YOLO v8n 改进的小麦病害检测模型（C2f-Faster-Slim-Neck-YOLO v8n，CS-YOLO）。该模型结合 FasterNet轻量化优点，使用 FasterNet 中的 FasterNet Block 替换 C2f 中 Bottleneck 模块，降低模型内存占用量的同时，提高模型特征融合能力和检测精度。在颈部网络使用 GSConv 并采用 Slim-Neck 设计范式中的 VoV-GSCSP 模块对 YOLO v8n 的 Neck 进行改进，降低模型计算量的同时提高模型检测精度。试验结果表明，对于大田环境下所采集的小麦病害数据集，改进后模型浮点运算量及模型内存占用量相比 YOLO v8n 基线模型分别降低24.4% 和17.5%，同时平均精度均值相较于原模型提高1.2个百分点，且优于 YOLO v3-tiny、YOLO v5、YOLO v6、YOLO v7 和 YOLO v7-tiny 算法。最后将轻量化检测模型 CS-YOLO 部署到云服务器上，将检测功能转化为 API 接口，小程序利用请求调用其接口调用服务器连接，服务器收到请求后，将数据传递给部署在云服务器上的模型，用户通过使用微信小程序调用检测模型对病害图像进行类型识别和病害位置检测，平均精度均值为 89.2%，可为小麦病害识别类型和检测病害位置提供技术支持。

摘要:高光谱成像（ HSI ）是一种应用日益广泛的无损检测技术，HSI 数据同时包含样品的空间与光谱信息，可用于表征物质性质的空间分布特征或快速获取内部异质性较强样品的性质特征。但受传感器以及光学器件材料性能和成本制约，单个高光谱相机仅能覆盖有限的光谱波段范围，但物质性质信息往往蕴含在不同波段的光谱中，导致使用单个相机监测物质性质的种类和精度受限。因此本文设计并搭建了一套推扫式双相机 HSI 系统，该系统在波段400~1 000 nm 和1 000 2500 nm 的实际最小分辨率为140.31 μm 和222.72 μm，光谱分辨率分别为2.8 nm 和12 nm，共计有464个工作波段。使用 C#和 XAML 语言编写了用户友好型数据采集软件 MySpec HSI，可实现双相机 HSI 数据的便捷采集。为评估所搭建的推扫式 双相机 HSI 系统性能，利用该系统对一组玉米样品冠层进行成像，建立了玉米冠层叶片生物量、叶绿素含量和全氮含量的偏最小二乘回归监测模型。基于可见近红外单相机的生物量、叶绿素含量和全氮含量监测模型的R分别为 0.567、0.773 和0.653，RMSEP 分别为0.52 g、2.5 和 0.301%;基于短波红外单相机的生物量、叶绿素含量和全氮含量监测模型的R分别为0.566、0.719 和 0.652，RMSEP 分别为0.53 g、2.8 和 0.309%，除叶绿素含量监测的可见近红外波段表现出略微优势外，其他情况二者的监测精度相当，表明基于任一单相机 HSI 均可实现玉米冠层叶片生物量、叶绿素含量和全氮含量监测。而基于双相机的生物量、叶绿素含量和全氮含量监测模型的R分别高达 0.670、0.822 和 0.683，与单相机模型相比提升幅度最高分别为18%、14% 和5%，RMSEP分别低至 0.46 g、2.0 和 0.258%，与单相机模型相比降低幅度最高分别为13%、27% 和17%，表明融合双相机 HSI 数据能有效提高玉米冠层叶片性质的监测精度。

摘要:刺萼龙葵（Solanum rostratum Dunal，SrD ）作为一种全球性有害入侵杂草，已在多个国家广泛分布，对当地的农业 和生态系统安全造成了严重威胁。设计了一种深度学习网络模型（TrackSolanum）进行刺萼龙葵的现场实时检测、定位和计数。TrackSolanum 网络模型由检测模块、跟踪模块和定位计数模块3部分构成，检测模块采用 YOLO_EMA 检测刺萼龙葵，跟踪模块利用 DeepSort 对连续视频帧中刺萼龙葵进行多目标追踪，定位计数模块通过质心定位和目标 ID 过线失效实现刺萼龙葵的定位和计数。YOLO_EMA 模型在测试集上的精确率（Precision，P）、召回率（Recall，R）、 平均精度(Average precision，AP)和帧率(Frame per second，FPS)分别达到 93.7%、93.6%、97.8% 和 91 f/s，证明了其在刺萼龙葵现场实时检测 任务中的有效性。为进一步验证 YOLO_EMA 网络的检测性能，对原始 YOLO v8、YOLO_EMA 以及本团队前期设计的 YOLO_CBAM进行了消融试验。此外，讨论了刺萼龙葵不同生长阶段对检测效果的影响，在刺萼龙葵幼苗期，TrackSolanum模型的精确率、召回率、平均精度和帧率分别为95.9%，96.4%，98.6%和74f/s。在刺萼龙葵生长期，TrackSolanum模型的精确率、召回率、平均精度和帧率分别为96.3%，95.4%，97.0%和71f/s，均表现出良好的检测结果。现场试验结果表明，针对无人机飞行在2 m 高度获取的视频，TrackSolanum 模型的精确率和召回率分别达到 94.2% 和 96.5%，多目标跟踪准确率（Multiple object tracking accuracy，MOTA ）和 IDF1 分别达到 80.6% 和 95.4%，计数失误率仅为 3.215%。TrackSolanum 模型可以用于刺萼龙葵的现场实时检测，并能够为刺萼龙葵入侵的危害评估和精准治理提供技术支持。

摘要:温室空间密闭，需要辅助授粉才能保证番茄的坐果率与产量。物理辅助授粉方法绿色健康，坐果率高，是主要发展的授粉手段。针对现有物理辅助授粉方法存在的易造成茎秆损伤、作用范围大、振动效果差等问题，提出了一种脉冲集束式番茄授粉方法，并搭建相应授粉装置。通过 CFD 仿真得到单、双出口数下喷嘴流场的速度分布，以射程、流体喷射角为 评价指标，确定选取出口个数为2、单孔直径为1 mm的喷嘴方案。通过观察番茄花的开花期形态，并分析其在脉冲气流作 用下的摆动规律，基于气-固两相流数学模型，建立 CFD-DEM 耦合仿真模型模拟番茄花授粉过程。以气吹角度、气吹频率、气吹距离为试验因素，以有效粘附量为评价指标进行三因素三水平正交仿真试验。仿真结果表明，各因素对花粉有效粘附量的影响由大至小依次为气吹距离、气吹频率和气吹角度， 当气吹距离为182 mm、气吹频率为24 Hz、气吹角度为76° 时，花粉有效粘附量最大。同时，对仿真结果进行分析，得到在脉冲集束方法作用下番茄花的授粉过程。使用最优参数组合在温室中进行试验，仿真与试验结果相比，柱头花粉覆盖率最大误差为5.54%、平均误差为1.93%。授粉结束42 d后统计番茄果实情况，得到采用脉冲集束式授粉方法的番茄坐果率为 82.81%，单果质量为229.60 g，畸果率为 8.27%，效 果优于其他辅助授粉方法。结果表明，所建立的耦合仿真模型准确可靠，为脉冲集束授粉方法在智能装备中的应用提供了理论依据。同时验证采用此授粉方法可以提高番茄的坐果率与产量，满足温室番茄授粉的农艺要求。

摘要:针对温室内道路环境复杂，且温室移动机器人无法使用 GNSS 进行定位的问题，本文开展了基于 ORB-SLAM2 的温室定位研究。首先，对 Realsense D455 型深度相机获取的温室彩色图像和深度信息进行预处理，通过图像金字塔和灰度质心法实现 ORB 特征的尺度和旋转不变性，完成精确有效的特征点匹配;其次，利用跟踪线程参考关键帧跟踪、匀速模型跟踪和重定位跟踪进行粗定位，再使用局部地图跟踪进行精定位，实现对相机位姿的精确求解;再次，结合局部建图线程，在完成关键帧插入、近期地图点筛选、新地图点筛选、新地图点重建、局部 BA 优化和局部关键帧筛选的基础上，应用共视图方法建立地图点;最后，结合闭环线程，通过候选回环、计算相似变换、回环融合和位姿图优化对全图地图进行回环修正，从而实现温室内的实时定位与建图。选取辣椒生长初期、中期和成熟期3 种不同作物生长期的温室进行实机测试，算法生成的轨迹与实际轨迹基本契合，X轴的均方根误差分别为 0.6862、0.355 0、0.4925 m，平均绝对误差分别为 0.5883、 0.293 7、0.4554 m，Z 轴的均方根误差分别为0.149 7、0.071 8、0.3686 m，平均绝对误差分别为0.0986、0.0464、0.2825 m。试验结果表明该方法可为温室移动机器人的定位与导航提供技术支撑。

摘要:椰糠是一种逐渐得到广泛应用的栽培基质，但是滴灌条件下椰糠内部含水率在时间和空间两个不同维度的动态变化规律，尤其是在细小尺度上的水分传输和分布特性目前还未得到深入研究。针对这一问题，本文利用传感器阵列对椰糠内部水分动态变化情况进行长时间监测，并从水分运移速率、湿润体形态、湿润体内含水率时空分布特点等方面进行了研究。试验结果表明，在滴灌过程中，湿润锋垂直方向运移速率远高于水平方向运移速率，其运移距离和垂直运移速率与入渗时间呈幂函数关系，湿润体内含水率随时间呈 S 形曲线增长，并在灌溉20 h后湿润体内含水率达到相对稳定状态。随着入渗时间增长湿润体形状由倒锥形向桶状形变化，灌溉结束后，湿润体内部含水率变化可分为两个阶段，短期含水率下降 较快且符合幂函数关系，中长期含水率以指数衰减函数下降，湿润体呈锥形逐渐收缩。

摘要:采用可见/近红外漫反射光谱技术对苹果可溶性固形物含量(Soluble solids content, SSC)检测时，光谱采集探头到苹果 表面的距离变化是随机和不可控的，造成检测精度降低。并且采用特征波长筛选算法优化预测模型时，忽略了被舍弃光谱数据中所包含的与成分含量相关信息，造成光谱信息丢失。针对以上问题，通过探究检测距离对漫反射光谱的影响规律，提出一种距离校正方法(Distance correction, DC)，并采用数据融合方法将特征波长和非特征波长数据中的有效信息相结合，以提高苹果 SSC预测模型的预测性能。为了验证所提出方法的有效性，分别采用多元散射校正(Multiple scattering correction, MSC)、标准正态变换(Standard normal variate transform, SNV)和 DC 算法对苹果光谱预处理后，建立苹果 SSC 的偏最小二乘回 归(Partial least squares regression, PLSR)模型。结果表明，DC能更加有效提升 PLSR 模型的预测性能。为了减少模型数据量、消除光谱中共线性和无效信息，在DC预处理光谱的基础上，采用竞争性自适应加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、自举软收缩(Bootstrapping soft shrinkage, BOSS)和区间变量迭代空间收缩法(Interval variable iterative space shrinkage approach, iVISSA)对光谱数据进行特征波长筛选。建模结果表明，DC-CARS-PLSR模型具有较好预测结果，并且大幅减少了光谱数据量。为了充分利用特征波长和非特征波长数据中与苹果SSC相关的信息，将特征和非特征波长PLSR模型的潜变量得分相融合，建立融合PLSR预测模型。结果表明，所提出的数据融合方法能够进一步提高模型预测性能。其中CARS算法的特征波长和非特征波长数据融合建模结果具有最佳预测性能，校正集相关系数Rc、校正集均方根误差(Root mean square error of calibration, RMSEC)、预测集相关系数Rp、预测集均方根误差(Root mean square error of prediction, RMSEP)和相对分析误差(Relative percentage difference, RPD)分别为0.981、0.297%、0.957、0.469% 和3.424。

摘要:针对3D激光扫描实现不规则原料肉轮廓成像时存在扫描轮廓不完整、部分信息缺失、体积估测精度低等问题，根据原料肉物性学特性，本文设计了一种基于轮廓整形单元的3D可视化成像系统，实现不规则原料肉的形态调整，以优化不规则原料肉的成像性能。阐述了原料肉轮廓整形单元的工作原理，设计了样品驱动传输单元、扫描外触发控制单元、可实现轮廓整形的成像检测平台等硬件模块，确定了整形单元中铰链螺栓旋转方向、电机旋转圈数和原料肉轮廓目标整形角度之间的关系。基于Halcon 平台和C#语言编写了轮廓整形优化原料肉成像性能的3D可视化软件，利用点云处理模型重建算法和灰度膨胀（Gray dilation）孔洞补偿算法，实现不规则原料肉轮廓整形前后信息采集、数据分析及体积估测准确度对比。最后选用120 块猪肉（后腿、里脊）在冷鲜和麻冻状态下验证整形单元对原料肉轮廓成像的优化性能。结果表明，与传输方向呈90°、180°、270°、360°时肉块扫描后成像精度均不小于 90%，变异系数不大于3%。冷鲜肉和麻冻肉最佳整形角度范围分别为30°~50°和40°~60°,体积估测准确率从90%分别提高至94%和97%以上。整形后其轮廓形态可维持时间均大于6 s，孔洞高度最大压缩比均小于0.77。研究证明，不规则原料肉经过轮廓整形单元后可有效提高成像性能，为后续基于轮廓成像实现不规则原料肉定量分切技术研发提供支持。

摘要:通过分析不同试验条件下大葱葱茎在射频干燥过程中的温升、吸收功率以及失水率等，明确干燥物料及形态、容器材料及其放置高度、物料层厚、极板间距和加热目标温度等因素对于大葱葱茎射频干燥特性的影响，为后续大葱射频干燥研究提供合理高效的试验基本参数及其因素水平范围。在相同射频条件下，葱茎碎的温升速率约为葱茎片的3倍，且葱芯所需要的干燥时长约为葱白干燥时长的2倍，为避免干燥不同步导致葱白过度干燥，应将葱白与葱芯分别进行射频干燥。与聚四氟乙烯（PTFE）、聚乙烯（PE）材料的容器相比，葱茎碎在聚丙烯（PP）容器中的温升速率更高，因此PP材料更适合用作葱茎射频干燥的容器。在选定干燥物料及其形态与所用容器的基础上，通过试验发现层厚14 mm、质量650 g是葱白碎可以实现较快温升速率的最小层厚及质量;极板间距77~87 mm的范围既可以保证最大层厚28 mm的葱白在最小极板间距下不会发生过流和焦糊现象，也能保证最小层厚14 mm 的葱白在最大极板间距下能较快速地到达 75 ℃的目标温度。此 外，将层厚14 mm 和28 mm 的葱白分别在容器垫高11 mm 和不垫高时进行同样条件的射频干燥，发现不同层厚葱白在垫高和不垫高时吸收的射频功率存在不同程度变化，并且失水率变化趋势也有差别;层厚14 mm的葱白在不垫高时比垫高提高干燥效率约8%，而层厚28 mm的葱白在不垫高和垫高时具有相同的干燥时长。由于容器垫高11 mm对不同层厚葱白在相同射频干燥条件下干燥特性的影响不同，选择不垫高容器更利于葱白的射频干燥研究。

摘要:为探究装置不同干燥工艺对稻谷干燥特性及品质的影响，通过多因素试验，以干燥温度、初始含水率和滚筒转速为影响因素，以稻谷干燥速率、爆腰率、蛋白质含量、脂肪酸值和食味值为评价指标，探究稻谷最佳干燥工艺参数，对比6种数学模型在热风干燥中的适用性。结果表明：干燥温度对稻谷干燥特性和品质的影响最大，其次是稻谷初始含水率和滚筒转速，随着干燥温度的升高，稻谷的干燥速率增大，稻谷爆腰率、蛋白质含量、脂肪酸值增大，食味值减小;采用自然晾晒方式将稻谷含水率降至18%，在干燥温度40 ℃、滚筒转速30 r/min 的干燥条件下，稻谷干燥品质最佳;最佳数学模型为 Wang and Singh 模型;随着干燥温度的升高稻谷水分有效扩散系数也升高，干燥温度由40 ℃升到60 ℃, 其稻谷水分有效扩散系数由9.433×10-11升到1.885×10-10，稻谷的干燥活化能为30.153 kJ。

摘要:拖拉机拖挂机具进行旋耕起垄作业时，由于田地不平坦且土壤紧实度不均匀，机具与土壤间存在不可预测耕作阻力，从而产生侧偏力矩，影响车辆行进位姿，进而降低导航跟踪精度。为实现在复杂农业环境下旋耕起垄的精准自主导航作业，设计了一种基于侧偏力矩检测的旋耕起垄拖拉机自主导航控制方法。首先，根据拖拉机三点悬挂结构及作业场景，分析机具悬挂点受力对导航车辆的影响，研制了一种二维轴销传感器并以此搭建了侧偏力矩采集系统，用于检测土壤相对车辆产生的侧偏力矩，试验结果表明侧偏力矩导致导航作业横向误差滞后性增加。其次，将侧偏力矩引入旋耕起垄拖拉机运动学模型中作为外部随机扰动，采用分离控制策略和线性反馈机制实时计算预测状态误差，设计了鲁棒模型预测控制（RMPC）算法控制器。最后，基于 ROS框架开发导航控制系统，并将软硬件集成部署至旋耕起垄拖拉机，在单次灭茬处理的甘蓝农田进行作业试验，试验结果表明，导航平均横向误差绝对值为 0.022 m，平均航向误差绝对值为0.034 rad，平均垄体直线度为4.4 cm，整体作业质量可以满足作物种植要求。

摘要:针对小型电动拖拉机突变环境载荷作用下牵引阻力激增、瞬时动力不足导致的降速及停车问题，基于单框架控制力矩陀螺防侧翻系统提出了峰值驱动功率补偿和陀螺卸载能量回收方法。根据陀螺进动效应和惯性储能潜力，设计拖拉机-力矩陀螺系统能量流动方式和功率转换模式，构建了拖拉机欠功率驱动工况下的时变牵引功率需求模型。考虑瞬时驱动功率补偿、卸载能量回收等工作模式，兼顾侧翻控制功能，采用基于规则的多源能量管理方法设计了力矩陀螺系统能量流动和功率输出调控策略。基于该策略，采用比例模型试验平台，在越障、爬坡工况下开展了拖拉机峰值驱动功率补偿试验。结果表明，与无补偿相比，力矩陀螺系统释放的能量可显著提升拖拉机直流母线电压，补偿瞬态驱动功率。同时，侧翻控制后的陀螺卸载能量回收试验表明，力矩陀螺系统理论上可实现拖拉机防侧翻控制、峰值驱动功率补偿和陀螺转子卸载能 量回收等功能，有效提高系统的综合利用率和能量使用效率。

摘要:目前远程人机交互终端主要通过视频图像和数值图标进行堆叠式展示，但缺乏人因设计导致监控者在应对故障时信 息难以理解、心理负荷高，影响应急响应的可读性和准确性。本研究针对棚电式无人驾驶电动拖拉机远程终端堆叠式界面信息获取人因设计不足的问题，开发界面注意力采集系统，基于反应时间与识图准确率等注意力工效指标，开展对堆叠式界面无故障、突发单/两/三因素故障时的注意力工效试验，探析注意力工效对堆叠式应急界面的响应规律，分析界面人因 注意力分布场演变规律;开展人因工程学界面布局优化设计，对优化后的分布式界面与集中式界面进行试验验证，并综合评价界面注意力易读性与准确性的提升效果。研究结果表明，堆叠式界面、分布式界面、聚集式界面的单因素故障平均反应时间分别为1 096、1294、1 097 ms，两因素故障平均反应间分别为1123、1142、1293 ms，三因素故障最快发现预警反应时间分别为 820、1108、749 ms;注意力分布场分别呈现趋大模块性、趋高对比度性和趋中心性的分布规律，并分别呈向变化点、向显著点的演变规律;界面优化方案最终选取聚集式界面，其应急响应的平均反应时间较堆叠式界面降低3.4%、2 s内准确率平均提升11.66%、4 s 内准确率平均提升34.94%、监控者心理负荷降低11.99%。

摘要:针对单路静液压传动（Hydro static transmission，HST ）履带式拖拉机自动转向控制时存在平稳性差、转向控制分辨率低和单边制动转向对土壤破坏严重的问题，提出了一种基于状态反馈的差速转向控制系统。首先分析了单HST实现差速转向的机构原理;其次，根据履带式拖拉机运动学模型，设计了基于脉宽调制原理(Pulse width modulation,PWM)的差速转向控制方法，通过精确调节转向液压缸行程实现更高的转向控制分辨率和稳定性;接着应用 STM32F4 单片机为核心的控制器同时进行直线路径规划和转向控制，完成车载控制器设计;最后分别开展在水泥路面和田间3种速度条件下的实车试验。试验结果表明，在速度2、3、5 km/h 条件下，水泥路面直线跟踪距离绝对偏差平均值分别为1.6、2.2、3.1 cm，标准差分别为2.7、2.9、3.6 cm;田间地面直线跟踪距离绝对偏差平均值为1.7、1.9、2.9 cm，标准差为2.2、2.1、3.4 cm。结果表明，该系统在不同环境下均表现出优于传统单边制动转向控制效果，显著提升了转向精度和平稳性。

摘要:由于活塞销磨损特征信号容易受到柴油机运行过程中的环境振动噪声干扰，构建有效的振动信号分解和降噪算法体系是实现活塞销磨损信号特征提取的有效途径，这对于建立可靠、精确的二元分类器模型来识别活塞销磨损至关重要。针对振动信号分解和降噪问题，本文提出一种基于正交经验模态分解(Orthogonal empirical mode decomposition,OEMD)结合连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)和主元分析(Principal component analysis,PCA)的振动信号特征提取法。利用正交传感器布局采集实际运行中柴油机活塞销的振动信号，采用 OEMD 将正交融合后的振动信号分解为多个经验模态函数(Intrinsic mode function,IMF)，然后选取能量占比85%的前4个 IMF 分量进行CWT处理得到小波系数矩阵，最后将该矩阵经PCA运算后的最优得分矩阵输入K-means聚类算法中进行分类。实际实验数据验证了所提方法的有效性，正交融合结果综 合了整体趋势和极值分布，因此比单一传感器更可靠，从而避免了因传感器安装位置不合适而造成的干扰或特征缺失。通过与EMD-AR谱算法以及变分模态分解(Variational mode decomposition，VMD)算法对比，本文所提方法具有更强的降噪和特征提取能力，在 K-means算法中分类效果较为明显，为二分类器建模识别活塞销磨损奠定了基础。

摘要:为提高农业机械车轮模具在低速重载作业环境下的摩擦磨损性能，以农业机械车轮模具使用的 GCr15 为研究对象，采用电火花沉积技术和超声振动复合电火花沉积技术分别在 GCr15 基体上制备了 WC 涂层。采用显微硬度计、表面粗糙度仪、摩擦磨损试验机以及三维白光干涉轮廓仪等设备对 WC 涂层的显微硬度、表面粗糙度、摩擦磨损性能等进行了分析测试。研究结果表明，超声振动复合WC涂层表面粗糙度为4.641 μm，相比于电火花沉积 WC 涂层降低约62%，显微硬度为 1114.6 HV0.025，相比于电火花沉积 WC 涂层提高约15%，相比于基材提高约67%。摩擦磨损试验结果表明，超声振动复合 WC 涂层和电火花沉积 WC 涂层的平均摩擦因数和磨损量均低于基材，这表明制备 WC 涂层可有效提高模具的减摩耐磨性。超声振动复合 WC 涂层的平均摩擦因数、磨损量以及磨痕深度均低于电火花沉积 WC 涂层，这表明在低速重载条件下超声振动复合 WC 涂层具有最优异的减摩耐磨性能。试样磨损量与其显微硬度成负相关，与平均摩擦因数和涂层表面粗糙度成正相关。