Abstract:

随着生物技术迅猛发展，作物育种科研对表型数据的需求日益增长，数据驱动的智能育种正成为育种研究的重要方向。高通量表型检测技术装备能够高效获取作物全生命周期表型数据，已成为制约作物规模化高效育种研究的瓶颈。作物表型机器人凭借移动灵活、作业不受时空限制，扩展性强、可挂载多种类传感器，近地多视角采集数据分辨率高，以及无人或少人操作、智能化程度高等诸多优势，是未来作物表型检测的关键发展方向。本文首先系统总结国内外作物表型机器人研究现状，阐述表型机器人整体架构，梳理其系统控制及主要导航方法，并深入介绍基于机器人的表型性状获取与解析方法，最后讨论了表型机器人在农业生产和作物育种中的应用现状及面临的挑战，指出表型机器人未来发展趋势为：机器人多样性创新将推动高通量表型检测向规模化发展，人工智能技术将重构表型解析的深度学习方法体系，而新一代表型机器人将依托多模态传感器融合技术，引领表型组学研究范式的突破。

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小麦根系作为关键的水分和养分吸收器官，其表型特征对了解小麦生长状况及土壤环境具有重要意义。然而，根系地下生长的特性使得其观测面临挑战。本研究设计了一套小麦水生培养装置、基于虹吸原理的柔性换液装置及根系图像采集系统，并针对该系统开发了图像光学折射校正方法，通过SFM算法构建了根系的三维点云模型，并提取了相关表型特征。试验表明，柔性换液装置使换液前后根系图像结构相似度提高至0.98；折射校正方法使图像误差减少62%。采用提出的装置及方法对小麦根系生长发育受氮环境的影响进行了探讨。研究结果表明，在低氮条件下，小麦根系展现出更深、分布更密集的生长趋势。另外，相比于氮高效品种，氮低效品种对氮环境变化更敏感。本文提出的装置及方法有助于高通量植物根系三维表型分析。

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为进一步提升表型信息获取机器人底盘通用性、机动性等田间行驶性能，结合我国大田作物表型信息获取实际需求，设计了一种移动式可变轮轴距信息获取机器人底盘。根据大田作物田间种植农艺需求和行驶地形路况，确定机器人底盘整机结构、工作原理以及技术参数；开展底盘驱动系统、动力系统、减震悬架等关键部件设计，并进行元件选型与参数校核；开发底盘变轮轴距行走控制系统，确定轮距调整和行走转向控制逻辑；试制样机进行机器人底盘性能试验。试验结果表明，表型信息获取机器人底盘直线行驶性能良好，硬质地面平均偏驶率小于0.60%，田间地面平均偏驶率小于1.26%；底盘转向机动性能良好，硬质地面原地转向单圈偏移量小于3.52 mm，阿克曼转向转弯半径小于1.76 m，田间地面原地转向单圈偏移量小于5.18 mm，阿克曼转向转弯半径小于1.77 m；变轮距精度良好，最大轮距误差小于0.01 m，可适应不同行距作物；通过性能良好，可翻越120 mm垂直障碍，满足田埂地头复杂路况行走要求。机器人底盘整机工作性能满足大田地形管理作业要求，可为小麦、玉米、露地蔬菜田间管理作业的有效实施提供应用平台和技术支撑。

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为解决大田作物表型信息感知机器人底盘损伤作物、灵活性不足和通过性差等问题，结合我国稻麦的种植农艺模式和生长特点，设计了一种具有轮履切换和轮距无级调节功能的大田作物表型信息感知机器人底盘。对底盘的整机结构和工作原理进行了阐述，设计了刚性叶轮、充气橡胶轮和三角履带3种可快速切换的行走装置和四轮独立驱动及四轮独立转向的部件，以及轮距无级精确调节装置。并对机器人底盘转向性能、稳定性和通过性进行了理论分析，结果表明机器人底盘性能满足设计要求。对车架进行了有限元仿真分析，结果表明车架强度和刚度均能满足设计要求，并能够有效避免因地形激励产生的共振。样机试制后田间试验结果表明，机器人底盘具有良好的行驶性能，3种形态底盘在田间地面直线最大行驶速度分别为1.02、0.98、0.73 m/s，加速度为0.3、0.33、0.18 m/s2，行驶平均偏移率分别为2.35%、1.18%、1.89%；轮式底盘、三角履带式底盘最小转弯半径分别为2 306、1 432 mm；刚性叶轮式底盘纵向爬坡角为30°，横向爬坡角为28°；翻越垂直障碍高度为350 mm，田间越埂高度为308 mm，能够满足大田场景表型信息感知作业要求。

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为了提高柑橘育苗的自动化水平，提出了一种适用于柑橘育苗的全自动表型巡检机器人。首先结合三维激光雷达与惯导信息对育苗环境进行SLAM建图，对得到的三维点云地图进行预处理与投影，得到适用于规划和导航的二维地图。然后，采用HDL_localization定位算法进行精准定位，并结合Dijkstra算法与TEB算法，实现在全局路径规划的同时优化局部路径，规划出理想的巡检路线，保障巡检的可靠性和安全性。在巡检过程中，工控机上运行的YOLO v8网络不断处理来自位于机器人两侧深度相机所拍摄的图像，识别出图像中的柑橘苗，计算得到株高，同时将这些数据实时上传至网络数据库。针对柑橘苗株高计算，提出并比较了3种不同的方法。试验结果证明，巡检机器人自动驾驶时的定位结果与从高精度RTK定位中获取的真值相比，平均定位误差为5.6 cm，最大定位误差为17.5 cm；使用最优的计算方法获取的柑橘苗高度与人工测量的真值相比，平均绝对误差为1.88 cm，最大绝对误差为7 cm，均方误差为5.93 cm2。

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在作物多源信息同步采集方面，集成多源传感器实现作物表型信息的同步采集，已成为当前作物表型获取的趋势。本文针对非结构化环境下动态同步采集关键难题，为精确同步地捕捉作物在特定时刻的多维表型特征数据，设计基于深度相机、双目相机、热红外相机、多光谱相机的固定式多表型性状的成像单元装置，开展基于精准时间协议（Precision time protocol, PTP）下传感器数据的时间同步采集研究，突破多源异构传感器时间同步并行采集技术，实现非结构化环境作物表型多维成像特征的时间同步采集。针对系统的时间同步性和稳定性，进行了连续72 h的测试，各传感器所属的授时板系统时钟（从时钟）与授时板1-PTP时钟（主时钟）之间的时间同步误差均方根均在132 ns以内，长期抖动均在286 ns以内。这一结果表明，时间同步误差符合技术指标要求；对农作物进行高强度的连续采样，进行了100次试验以评估系统的稳定性和可靠性，结果表明系统在整个试验过程中表现出良好的稳定性能，能够稳定地完成连续采集任务；在时间同步的条件下，各传感器通过授时板实现同步触发，采集时间误差控制在1 ms以内。该系统在稳定性和动态性能方面均符合农业生产的实际使用需求。

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为解决传统田间小麦表型数据采集与解析自动化水平低和精准性差的问题，研制了小麦表型机器人底盘，并提出一种基于表型机器人的小麦关键生育期表型检测方法。首先，提出了TD-YOLO v11出苗检测模型，实现了田间小麦出苗精准识别。该模型在特征提取网络中引入可变性卷积模块（Deformable convolutional v4, DCNv4），增强模型捕捉上下文信息的能力，降低计算复杂度和参数量。此外，引入任务动态对齐检测头（Task dynamic align detection head, TDADH），通过动态选择特征，提高模型的分类和定位性能。然后，构建了融合多传感器与边缘计算的小麦表型解析系统，该系统集成了出苗检测方法与前期研究提出的抽穗期监测及开花期判定等表型解析方法，实现了田间表型数据的高效自动化采集与解析。结果表明，提出的方法具有较高的小麦出苗识别精度（R2为0.908，RMSE为11.73，rRMSE为23.04%），同时实现小麦抽穗期及开花期表型的动态监测。该方法可用于田间小麦表型数据的高通量采集和高效解析，为小麦育种田间表型获取工作提供了高效、可靠的技术支持。

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水果表型的测量和分析是植物育种和遗传学研究的一个重要领域。单视角RGBD图像的表型检测方法通量高、成本低，但受限于传感器分辨率和视角，通常无法获取果实的表面积和体积等数据。本文提出了一种基于PFNET的点云补全网络改进方法，可使用深度相机获取的类球形果实单视角点云进行高精度三维重建并进行表型无损测量。为解决补全网络输入比例不固定的问题，提出了一种自适应几何补全策略将单视角点云补全为近似的半球。在PFNET网络框架上增加了第4尺度，以充分利用KINECT相机获取的稠密点云，有利于复杂形状和细节丰富的结构补全。通过引入四头自注意力模块，能更好地捕捉点云中各点间的相互依赖和空间关系，提升网络特征提取能力。增添了果实点云优化模块，解决原网络生成点云存在局部扩散的问题并提升点云质量，模拟人工测量方式设计了针对性的表型检测方法。实验结果表明，该方法与结构光三维扫描仪获取的柑橘果实点云质量接近，三维重建还原度高。对于横径、纵径、表面积和体积4种表型检测的R2均大于0.96，平均测量精度均超过93.24%。与RGBD图像法相比，单果检测时间增加17.97 s，但横纵径检测精度大幅提高，且能一次测量4项表型参数。与三维扫描仪方法相比，检测精度差值在4个百分点以内，但速度超过48倍，硬件成本只有后者的1/10，且易于实现自动化。本文方法在检测精度、运行速度、硬件成本和自动化程度上具有较好的平衡，是一种低成本、综合性能高的三维重建技术，有广泛应用于类球形果实表型无损测量的潜力。

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人工智能技术在荔枝表型获取方面的研究目前主要集中于对象识别、产量预估和采摘定位等，对荔枝完整果期生长质量的评价技术较为缺乏。本研究通过融合多源数据指标，对荔枝果期生长质量进行综合评估，生成荔枝果期评价画像。基于YOLO v7网络框架提出果实识别算法LFS-YOLO，通过减少由动态环境背景引起的误差和影响，集成全局注意力能力，提升全景图像识别的准确性。其次，通过优化CIoU损失函数，添加考虑预期回归向量之间的角度，重新定义并改进角度惩罚测度以减少整体自由度，将预测框更有效地对齐到最近的轴上。通过融合多源数据，建立质量评估函数，为综合评价提供依据。试验结果表明，LFS-YOLO对果实识别精度达到89.1%，精确率为92.3%，召回率为93.0%，且生成的荔枝果期表型特征评估方法可显示荔枝果期影响生长质量各项指标，为荔枝果期综合评价发展提供启示作用。

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作物三维重建是实现作物表型量化和精准获取的有效手段，可为育种和栽培提供基础数据支撑。本文提出了一种基于Kinect V3传感器的叶菜类作物三维重建与表型参数无损获取方法。首先，设计了一种可实现作物多视角点云快速采集的低成本三维重建平台，其载物台面设计成多个标定点，可利用台面信息进行点云水平校准。其次，采用载物台恢复与广义迭代最近点（Generalized iterative closest point，GICP）算法相结合的方式对获取的多视角点云进行配准拼接，实现叶菜类作物三维重建。最后，借助有效的表型参数测量，实现对叶菜类作物株高、叶长、叶宽、叶面积等表型参数的精准获取。为评估该方法相似度，选取木耳菜、甘蓝、茄子、紫背天葵的苗期植株为试验对象，将其与SFM-MVS方法进行对比。试验结果表明，木耳菜、甘蓝、茄子、紫背天葵点云间平均距离误差分别为0.381、0.340、0.195、0.270 cm，二者的三维重建结果具有较高相似度。与人工实测值相比，借助该方法提取木耳菜和紫背天葵株高、叶长、叶宽、叶面积决定系数均不低于0.903，平均绝对百分比误差不高于9.759%，木耳菜和紫背天葵株高、叶长、叶宽、叶面积均方根误差分别为0.366 cm、0.203 cm、0.290 cm、3.182 cm2和0.496 cm、0.344 cm、0.282 cm、0.825 cm2，表明其具有较高测量精度。上述方法可为设施农业育种和栽培提供快捷、高效的作物表型获取途径。

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基于三维点云的叶面积提取方法具有非接触、高效率和高精度优势，能够更好地满足现代农业对叶面积快速获取和精准评估的需求。以大田全生育期夏玉米为研究对象,通过自主设计的手持式结构光作物三维扫描仪，采集夏玉米全生育期点云数据，并提出了点云配准、去噪和下采样等预处理流程。随后，应用点云分割网络对玉米作物器官点云进行了精确分割，成功提取了玉米叶片点云数据，并提取了叶面积。结果表明，分割网络在点云分割精度方面表现优异，叶片点云精确率、召回率、F1分数和交并比指标均超过95%，其他器官分割指标也均高于75%。不同生育期叶面积提取结果存在显著差异。在苗期、拔节期、全生育期模型表现较好，R2分别为0.906 2、0.983 8、0.994 9，均方根误差分别为221.34、172.77、206.64 cm2；但在成熟期，模型表现显著下降，R2降至0.517 8，RMSE上升至209.32 cm2。不同施肥量下，叶面积提取结果整体良好，R2均高于0.98。随着施肥量变化，均方根误差呈先下降后上升趋势，分别为176.38、106.36、110.18、270.34 cm2。基于本文设计的设备和方法，能够准确有效地提取大田单株玉米叶面积，为智慧农业和表型机器人提供技术支持。

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针对当前作物表型研究大多关注单一生长阶段表型特征，无法准确监测植物全生长周期长势等问题，以吊蔓西瓜为研究对象，提出了结合多种深度学习方法及机器视觉技术的吊蔓西瓜全生长周期关键表型参数高精度识别方法。其中，在幼苗期，分别建立了基于Leaf SAM的叶面积计算模型和基于Xception的叶片数计算模型，试验结果表明，叶面积、叶片数计算模型决定系数分别为0.96、0.98，均方根误差分别为2.98 cm2、0.14；在伸蔓期，分别建立了基于YOLO v5和双目视觉原理的株高计算模型和基于OpenCV的茎粗计算模型，试验结果表明，株高、茎粗计算模型决定系数分别为0.94、0.92，均方根误差分别为4.18 cm、0.17 mm；在坐果期和成熟期，构建了基于UNet的果实投影面积计算模型，试验结果表明，果实面积投影模型决定系数和均方根误差分别为0.99、9.85 cm2。上述结果表明模型计算值与人工测量值间的线性关系显著，综合误差较低，能够有效计算吊蔓西瓜全生长周期的关键表型参数。

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在植物表型分析中，植物器官分割是实现自动、准确、无损、高通量表型参数测量的关键。传统的植物器官分割方法凭借经验手动设置参数和调整算法，而现有的基于深度学习的分割方法存在对局部特征和全局特征表达能力不足的缺陷。针对以上问题，本文提出一个基于注意力机制的植物三维点云语义分割网络（APSegNet）。在编码阶段提出了一种基于注意力机制的局部（邻域）特征提取方法，充分利用多级点云特征，提高了网络提取点云局部（邻域）特征的能力。在解码阶段提出了一种结合特征距离和空间距离的双近邻插值上采样方法，更准确地恢复下采样时丢失的点云特征，进一步增强了网络对局部特征的表达能力。同时引入通道和多头空间自注意力机制，增强网络对某些重要通道的关注和全局几何结构的捕捉能力，提高了网络对全局特征的表达能力。在多种植物点云数据集上的实验结果表明，该方法语义分割平均交并比分别达到87.32%、79.68%、94.73%、91.43%、95.02%，均优于DGCNN、PointCNN、ShellNet等目前流行的深度学习网络。通过交叉验证实验和消融实验，证实了网络泛化性和有效性。在ShapeNet数据集上进行了相关实验，该网络在其他非植物三维点云目标语义分割任务上也取得了较好的分割结果。

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针对香菇育种过程中表型性状考察困难、人工测量费时费力的问题，提出一种适用于Jetson Orin Nano平台部署的香菇菌棒表型测量方法。使用手机和工业相机对3种不同数据来源的香菇菌棒进行图像采集，标注香菇菌落数据集并进行增强；比较了Bisenet、Stdcseg、U-net、Deeplabv3p、PP-liteseg 5个分割模型在Test-A、Test-B和Test-C测试集上的分割效果，结果表明PP-liteseg的普适性优于其他网络，PP-liteseg分割模型在3个测试集上的平均交并比超过97.53%，平均像素准确率高于99.49%，推理单幅图像耗时660 ms；为进一步平衡模型准确性和实时性，采用量化蒸馏方式对PP-liteseg模型进行压缩，并部署到Jetson Orin Nano平台上，压缩后的模型在Test-B测试集上的平均交并比和平均像素准确率分别为97.50%和99.51%，推理单幅图像耗时43.63 ms，比压缩前缩短近64%；采用PP-liteseg分割香菇菌棒图像，提取菌落表型，再根据菌落径向长度和轴向宽度得到菌丝生长长度，与人工测量值相比，菌丝生长长度平均绝对百分比误差、均方根误差和决定系数分别为1.874%、0.148 cm、0.918；采用该方法测量了6个菌株在连续4 d内的菌丝生长长度，结果表明，6个菌株的菌丝生长速度无论在单日还是在整个培养期内均有差异，其中49号和168号菌株差异最大。研究表明，本文方法适用于香菇菌棒表型测量，并能够以良好的准确性和实时性在Jetson Orin Nano平台上运行。

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针对菇房内杏鲍菇表型参数测量任务中，由于扫描设备视角受限，扫描的杏鲍菇点云出现残缺问题，基于AdaPoinTr(Adaptive geometry aware point transformers)提出了改进的SwinPoinTr模型，实现了对残缺杏鲍菇点云的准确补全和杏鲍菇表型参数的测量。该方法在使用提出的特征重塑模块的基础上，构建具有几何感知能力的层次化Transformer编码模块，提高了模型对输入点云的利用率和模型捕捉点云细节特征的能力。然后基于泊松重建方法完成了补全点云表面重建，并测量到杏鲍菇表型参数。实验结果表明，本文所提算法在残缺杏鲍菇点云补全任务中，模型倒角距离为1.316×10-4，地球移动距离为21.328 2，F1分数为87.87%。在表型参数估测任务中，模型对杏鲍菇菌高、体积、表面积估测结果的决定系数分别为0.958 2、0.959 6、0.960 5，均方根误差分别为4.421 3 mm、10.818 5 cm3、7.577 8 cm2。结果证实了该研究方法可以有效地补全残缺的杏鲍菇点云，可以为菇房内杏鲍菇表型参数测量提供基础。

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针对双孢蘑菇采摘前人工获取其表型参数效率低、成本高的问题，提出了一种基于实例分割且适用于现代化工厂环境的双孢蘑菇表型参数提取方法。首先，对YOLO v8n-Seg实例分割模型进行改进，引入快速神经网络(Faster neural network，FasterNet)，并采用局部卷积(Partial convolutions，PConv)减少冗余计算和内存访问，引入SE（Squeeze-and-excitation）注意力机制到特征融合网络中，增加了网络对输入信息中重要部分的关注度，降低无关信息的干扰，改进后的模型完成了对双孢蘑菇目标的实例分割。最后，基于分割结果，提出了双孢蘑菇子实体4种表型参数的提取方法，包括菇盖直径、菇盖圆度、菇盖白度以及菇盖表面色斑。实验结果表明，YOLO v8-ABSeg模型在自建双孢蘑菇数据集上的mask精度比原模型提高了1.6个百分点，且参数量、浮点数运算量和内存占用量分别降低了38.7%、25.0%和36.8%，帧率提高了11.3%。此外，双孢蘑菇表型参数计算结果与人工测量结果误差小于10%。该方法可应用于双孢蘑菇表型参数的自动化获取，为生长模型建立、在线实时环境控制等提供技术基础。

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为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度，本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上，进一步确定了估产的最佳生育时期，并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果，最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB（Red green blue）、多光谱（Multispectral, MS）和激光雷达（Light detection and ranging，LiDAR）3种传感器数据，通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析，确定了棉花产量估算最佳生育时期，进而构建了基于偏最小二乘法回归（Partial least squares regression，PLSR）、随机森林回归（Random forest regression，RFR）、极致梯度提升（Extreme gradient boost，XGBoost）3种机器学习模型的棉花产量估算方法，并评估了基于2种最常用的传感器（RGB和MS相机）的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明，盛花期是棉花估产的最佳生育时期；基于盛花期的UAV数据，XGBoost模型取得了最高的产量估算精度（R2为0.70，RMSE为611.31 kg/hm2，rRMSE为10.60%），在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时，基于MS图像数据提取的特征建模结果更好，同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时，模型结果高于单一传感器；使用夏普利加性解释（Shapley additive explanations，SHAP）算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度，发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义，其中，纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。

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针对奶牛体尺人工测量工作量大、容易引起应激反应等问题，利用奶牛点云的三维重建以及点云分割技术，提出改进的点云分割模型并实现奶牛体尺数据的自动计算。本文以中国华西牛为研究对象，通过奶牛三维点云采集系统，采集115头奶牛的212组点云数据；采用Super-4pcs算法配准、进行空间直通滤波、基于邻域的离群点滤波完成奶牛点云的三维重建；基于PointNet++点云分割算法，结合SGE空间分组增强模块，提出改进的SGPointNet++模型，用于奶牛点云分割处理，进一步测量了体高、胸围、腹围、十字部高4个体尺数据。实验结果表明，SGPointNet++模型在测试集上分割平均交并比为81.87%，相较于PointNet、ASSANet、PointNeXt、PointNet++模型分别高27.82、1.55、1.19、1.07个百分点；体尺测量对于体高、胸围、腹围、十字部高平均绝对百分比误差分别为2.38%、3.05%、1.32%、1.69%，表明该方法可用于奶牛体尺测量，在降低工作量的同时保证了计算精度，为动物表型数据连续测定提供方法支撑，为分割和体尺计算模型改进提供技术参考。

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植物干旱胁迫监测的关键在于如何精确定位和识别目标，为此，高效的植物表型提取系统成为必要配备。三维点云信息因其能提供高精度的三维描述，成为这一系统中重要的数据支撑，为植物在干旱环境中的长势监测提供了坚实的技术基础。本文采用地基激光雷达技术采集杨树苗木三维点云数据，并提出了一种结合预分割的L1中值骨架提取算法，实现精细表型提取与干旱特征分析。首先，通过高程分析、半径滤波和颜色指数滤波对原始点云进行去噪预处理；其次，利用改进的DBSCAN算法实现群体点云单木分割，并结合基于贪婪算法的八叉树进行全局搜索以优化分割精度；最终，利用KNN算法与MRF算法对单株点云进行预分割，提升点云数据的空间一致性，降低L1中值算法的计算复杂度，通过得到的骨架点云计算杨树苗木的表型特征。提出引入冠长率和高径比2个新的指标，以揭示杨树苗木在干旱胁迫下通过优化资源分配和减少水分消耗的适应机制。其中，冠长率在CK组和DT组的抗旱性评价中灰色关联度均排名第1，相关系数为-0.85，表明其对水分供应高度敏感，能够全面反映植物的资源利用效率和抗旱能力，是评估杨树苗木干旱适应性的核心指标。通过结合三维点云技术与精细表型分析，为杨树苗木早期干旱胁迫的高效精准监测提供了技术支持，对确定干旱表型指标、优化抗旱性评价体系具有意义。

Abstract:

为提升农机路径跟踪平滑度和精度，降低环境噪声、传感器噪声等外部干扰，提出一种基于多目标优化的策略型自适应农机路径跟踪控制方法。以综合误差最小为目标，建立农机运动学模型及误差模型，采用拉丁超立方采样、策略型早停机制和适应度记忆对北极海鹦算法进行优化，利用优化后北极海鹦算法对模型预测算法的元参数进行自适应调整；以减少外部干扰并提升路径平滑程度为目标，建立农机状态多目标优化函数，引入多目标辅助优化算法，并与模型预测算法代价函数结合，对农机控制量进行求解。在此基础上引入事件触发的热启动技术，利用历史数据缩短模型预测控制优化时间。仿真试验结果表明，当农机作业速度为1.0 m/s时，最大绝对误差为0.06 m，平均误差为0.02 m。相较于原预测算法，单次运行时间仅增加0.007 s，路径平滑度平均提升83%。实地试验结果表明，当速度为0.5、1.0、1.5 m/s时，优化后算法平均误差相较于原始模型预测算法分别提升33%、35%、38%，路径平滑程度分别提升40%、51%、10%。

Abstract:

针对苹果采摘机械臂在非结构化果园环境中路径规划效率低和路径质量差等问题，提出了一种结合树枝密集度参数的粒子群优化算法（Branch density parameter-based particle swarm optimization, BD-PSO）与目标引导快速扩展随机树星算法（Target-guided rapidly-Aiming to address the issues of low planning efficiency and long planning paths of apple-picking robotic arms in unstructured orchard environments, a target-guided multi-objective apple picking path planning method (BD-PSO_TG-RRT*) was proposed, which combined a particle swarm optimization (PSO) algorithm incorporating a branch density parameter with a target-guided rapidly-exploring random tree star (TG-RRT*) path planning algorithm. Firstly, based on the traditional RRT* algorithm, an adaptive step-size strategy was introduced, and an equilateral conical sampling region was defined. A target-biasing strategy was also incorporated to enhance the goal-directedness of sampling within this region. A direct connection strategy was used for new nodes to enable faster convergence, thereby improving the speed of path generation. Secondly, the initial planned path was refined by removing redundant points and transforming it into a smooth path using cubic B-spline curves, improving path quality. Lastly, to account for obstacles such as branches during the picking process, a branch density parameter was introduced into the PSO algorithm to obtain the optimal solution for the multi-objective picking sequence. Experimental results for path planning showed that compared with the RRT and RRT* algorithms, the TG-RRT* algorithm reduced average path length by 23.18% and 11.67%, respectively, decreased average time by 12.59% and 71.96%, and lowered the average number of iterations by 68.07% and 31.58%. In multi-objective picking experiments, the BD-PSO_TG-RRT* algorithm with the branch density parameter reduced average planning time by 8.14% and average iterations by 13.24% compared with the original PSO combined with TG-RRT* algorithm. These experimental results demonstrated that the BD-PSO_TG-RRT* algorithm accurately generated an optimal path for multi-objective applepicking, shortened the path length, reduced planning time, and significantly improved the efficiency of multi-objective apple-picking path planning. This algorithm can provide technical reference for apple picking robots to perform multi-objective continuous picking tasks.exploring random tree star,TG-RRT*）的多目标路径规划方法（BD-PSO_TG-RRT*）。通过在快速扩展随机树星（RRT*）算法中引入自适应步长、设定等边圆锥采样区域、目标偏向策略和直连策略，加速路径生成并增强导向性。对初始路径进行冗余点去除与三次B样条曲线平滑处理，提升路径质量。通过BD-PSO算法确定多目标采摘顺序。实验结果表明，TG-RRT*算法相较于传统快速扩展随机树（RRT）和RRT*算法平均路径长度缩短23.18%、11.67%，平均时间降低12.59%、71.96%，平均迭代次数降低68.07%、31.58%。在多目标连续采摘路径规划仿真实验中，BD-PSO_TG-RRT*算法与原PSO与TG-RRT*结合算法相比，平均规划时间降低8.14%，平均迭代次数降低13.24%，BD-PSO_TG-RRT*算法能够生成适用于机械臂多目标采摘的最优路径，有效缩短了采摘路径总长度，并显著减少了路径规划时间。研究结果为苹果采摘机器人在执行多目标连续采摘任务时提供了技术参考。

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针对目前棉秆粉碎还田装置作业过程存在棉秆粉碎长度合格率较低、抛撒还田后碎秆易成行堆积、分布不均等问题，设计了一种安装于残膜回收机上的侧抛式棉秆粉碎还田装置。阐述了装置结构及工作原理，对棉秆粉碎装置、侧向输送装置、碎秆抛撒装置等关键部件进行了结构设计与作业性能分析，初步确定了关键部件结构与作业参数。对碎秆抛撒装置进行离散元仿真研究，验证其可提高碎秆还田效果。设计了侧抛式棉秆粉碎还田装置，并安装至残膜回收机上进行三因素三水平二次回归正交田间试验，结果表明最优参数为：机具作业速度8 km/h、粉碎刀轴转速2 000 r/min、螺旋输送器转速1 200 r/min。此时，棉秆粉碎长度合格率为93.96%，抛撒均匀度为86.98%，平均棉秆粉碎长度为116.9 mm，平均留茬高度为71.4 mm，研究结果为棉秆粉碎还田装置优化设计提供了理论基础和支撑。

Abstract:

针对水稻芽种播种过程中种群堆积、稻种含水率较高不易被吸附等问题，设计了一种外凸扰种仿形型孔气吸式水稻芽种精量排种器。以南方普遍推广的“Y两优1号”型杂交稻为研究对象，根据其机械物理特性，对外凸扰种仿形型孔结构与几何参数进行了设计；对芽种充种和投种过程进行了动力学和运动学分析，得到了工作转速和工作负压范围；基于CFD-DEM流固耦合理论，将吸附力作为试验指标进行了吸附性能仿真试验，确定吸附力最大的吸孔直径为1.4 mm，同时将水稻芽种平均速度作为评价指标进行了扰种性能仿真试验，当工作转速为10~50 r/min、工作负压为1.2 kPa、吸孔直径为1.4 mm时，具有外凸扰种仿形型孔排种盘扰动能力较强，能有效减少种群堆积现象；以该种吸孔为基础，选取工作转速和工作负压为试验因素，以合格指数X1、重播指数X2和漏播指数X3为评价指标，开展了两因素全因子台架试验。试验结果表明：当工作转速为25 r/min、工作负压为1.24 kPa时，排种器合格指数为92.64%，重播指数为2.57%，漏播指数为4.79%；试制气吸式水稻芽种精量直播机并进行田间播种试验，测得各行合格指数平均值为92.86%，重播指数平均值为2.72%，漏播指数平均值为4.42%，穴距合格率平均值为90.57%，各行排量一致性变异系数为3.12%，总排量稳定性变异系数为1.89%，各项评价指标均满足水稻芽种精量直播种植要求，为水稻芽种播种提供了理论基础。

Abstract:

随着智能化作业的发展，北斗系统已广泛应用于小麦小区智能播种作业，但由于田间作业工况复杂，易出现北斗系统信号丢失或偏移等异常，导致播种精度下降，本文提出了一种基于容错策略的小麦小区播种机控制系统。首先，建立北斗报文解析模型，确定排种电机转速影响因素，进而提出一种基于趋势移动平均法的北斗容错策略；其次，应用基于粒子群改进算法的模糊神经网络PID算法实现对电机的精准控制；最后进行试验验证。台架试验结果表明，人为修改北斗报文模拟异常时，小麦各行排量一致性变异系数平均值为3.87%，满足排种要求。将该容错策略应用于小麦小区田间播种作业，结果表明，当小区长度为4、5、6 m时，多行播种均匀性变异系数分别为19.94%、20.76%和21.79%，单行播种均匀性变异系数分别为19.93%、20.87%和22.26%，满足国家标准和小麦小区播种农艺要求，验证了本文提出的基于容错策略的小麦小区播种控制系统的可靠性与准确性。

Abstract:

在泥脚深度超过400 mm的丘陵山区水田插秧过程中，插秧机常因陷机而无法作业。为此提出一种双螺旋驱动式深泥脚水田插秧机。首先，系统分析该插秧机运动原理，构建整机结构模型和螺旋驱动轮结构参数设计模型；然后，分析双螺旋结构对行驶方向和推进力的影响，并提出驱动电机匹配方法；在此基础上，设计整机控制系统并进行样机试制。试验结果表明，所设计的插秧机在丘陵山区泥脚深度430 mm的水田中最大无控直线偏移量为0.021 m，满足行业标准，通过性强、行驶平稳、插秧效果良好。当螺旋驱动轮转速为1.33 r/s时，插秧机行驶速度为1.02 m/s，滑转率达到最大值3.045%。随着泥脚深度的增加，沉陷量逐渐增加；且随着螺旋驱动轮转速的增加，最大沉陷量由148.67 mm逐渐减小至59.74 mm，表明双螺旋插秧机适应丘陵山区深泥脚水田环境。

Abstract:

针对目前油菜直播机施肥作业过程中施肥调控精度低、土壤肥力分布不同难以实现时空差异化肥力补给的问题，设计了一种基于处方图的油菜精准变量施肥线性自抗扰调控系统。提出了基于云端高精度地图规划作业路径对施肥处方图进行栅格划分的方法，为机具施肥提供了指导性施肥量。构建了排肥器的线性自抗扰控制算法，Matlab仿真确定了关键参数，并与PID控制算法对比，线性自抗扰控制算法在抗干扰、超调量、稳态误差分别提高了39.08%、91.77%、86.96%。台架试验结果表明：施肥调控系统在设定施肥量和作业速度下，排肥器颗粒肥排量平均控制精度为98.06%。路面试验结果表明：基于处方图的变量施肥调控系统在变量施肥作业时，通过滞后距离补偿，平均施肥位置滞后距离为0.28 m，不同位置的施肥量控制精度均大于95.67%。田间试验结果表明：线性自抗扰控制算法在不同栅格区域内施肥量控制精度不低于95.21%，优于PID控制算法。该研究可为油菜生产中基于土壤养分的精准变量施肥提供技术支持。

Abstract:

针对油菜联合收获过程中机械碰撞角果炸荚导致割台掉粒损失大等问题，设计了一种割台气吹式籽粒低损回收装置，并对气力喷嘴关键部件进行了设计。为保证气流分布合理和回收效果，采用鸭嘴式结构设计了喷嘴结构形状，并配套设计了入禾器，实现割台低损收获。基于Fluent对喷嘴内部流场进行仿真，以喷嘴开口角度、喷嘴开口宽度为试验因素，以气流出口速度、气流宽度与气流相交距离为评价指标进行两因素全因子仿真试验。试验结果表明，当喷嘴开口角度为35°、喷嘴开口宽度为3 mm时，出口速度为138 m/s，气流宽度为1 926 mm，气流相交距离为64 mm，风幕覆盖效果最好；以喷嘴角度、横向距离、籽粒掉落高度为试验因素，回收量为评价指标开展了台架试验，喷嘴在割台上最佳布置参数组合为喷嘴角度19.6°、横向距离387 mm；田间试验结果表明，油菜割台损失率为2.48%，相比传统收获作业下降35.5%~50.4%，有效降低了割台损失，满足油菜低损收获作业要求。

Abstract:

针对现有便携式核桃侧枝振动采果装置所需采果激振力与侧枝物理特性之间耦合关系不明晰的问题，提出了侧枝激振耦合式核桃采果的方法，基于采果激振力频率与核桃侧枝固有频率相同从而形成激振耦合的理论分析，建立了激振采果参数与侧枝物理特性之间的激振耦合采果理论模型，进行了侧枝激振耦合条件下激振加速度和激振力仿真分析，设计了侧枝激振耦合式核桃采果装置，分析了侧枝激振耦合式核桃采果装置采果性能，并对侧枝激振耦合式核桃采果装置采果性能进行了试验验证。试验结果表明，采果激振力频率越接近侧枝的固有频率，侧枝与激振力之间越易形成激振耦合。对于核桃侧枝直径和激振加载位置与主枝干距离分别为：30 mm和1 313 mm、40 mm和1 552 mm、50 mm和1 686 mm，采果装置额定功率为300 W，激振力振幅为15 N，激振力频率为侧枝固有频率8.80、8.40、8.90 Hz时，侧枝振动加速度仿真值分别为69.2、56.1、72.9 m/s2，试验值分别为66.4、56.3、74.2 m/s2，两者相一致。当单枝侧枝挂果质量为2.0 kg时，采果效率可达60.0 kg/h，采净率与果实成熟度密切相关。

Abstract:

破壳取仁是核桃精深加工的重要环节，针对现有核桃破壳方式脱壳效率低、整仁率不高等问题，本文通过有限元耦合离散单元法（FDEM）模拟核桃在挤压剪切载荷下的破碎过程，提出了一种挤压-剪切破壳方法，测定了温185核桃壳厚、壳仁间隙等物理参数，构建了仿真模型并进行了参数标定。通过定性和定量分析了核桃壳和仁在挤压-剪切载荷下破壳角度对壳仁断裂的影响以及破壳角度和压缩量对核桃壳仁破碎影响规律，明晰了核桃挤压-剪切载荷下破碎机理及核仁损伤的原因。结果表明：核桃壳仁破碎机理为核桃壳在拉伸主导下断裂，在接触表面产生贯穿裂纹，有利于核桃快速破壳，核桃仁在剪切主导下断裂，在破壳过程中核桃仁易与壳发生多点接触，产生应力集中导致断裂发生，不利于保持仁的完整性，各破壳角度下随着压缩量增加，核桃壳受到持续加载的力使其向里运动，导致核桃仁损伤逐渐增加。以上机理表明，若在核桃壳发生初次断裂后不继续施加破壳力，给其一个恢复变形时间，然后继续施加间歇加载力，减少壳与仁的多点接触，可使其在小位移下进行多次破壳，有效降低核桃仁损伤。提出了同向对辊破壳方式实现多次小位移破壳，并进行了试验验证，优化结果表明两辊转速分别为33、28 r/min、破壳间隙为33 mm时，破壳率为96.9%，整仁率为84.3%，与传统对向旋转破壳方式相比，破壳率、整仁率分别提高7.7、3.2个百分点，研究结果可为核桃破壳效果的提升提供理论参考。

Abstract:

在线混药技术可以有效解决传统预混药方式存在的威胁操作人员健康、污染环境及药液浪费等问题。设计了一种应用于在线混药系统的静态混药器。为验证其工作性能，应用CFD流体仿真软件对在线混合流场的混合规律进行研究，采用单因素试验、Plackett-Burman试验和Box-Behnken中心组合试验，以静态混药器压降及混合均匀性系数作为评价指标，基于响应面法分析倾斜扰流板倾角、中心通孔孔径、混药单元间距、过流小孔孔径对评价指标的影响。通过遗传算法进行较低压降和较高混药均匀性系数的多目标优化，得出最佳结构参数为：倾斜扰流板倾角55.38°，混药单元间距22.64 mm，过流小孔孔径1.64 mm。搭建在线混药器试验台架，开展药液注入电动调节阀开度为33%、药泵保持工作、水泵切换不同工作挡位条件下的压降及混药均匀性台架试验，结果表明在雷诺数5 984~13 286范围内，压降呈上升趋势，压降比小于等于106.7；均匀性变异系数呈波动下降趋势，均匀性变异系数小于等于0.008 5，说明所设计静态混药器工作性能较好。

Abstract:

根据环量分布形式不同，可将混流泵设计分为自由涡、强迫涡和复合涡设计。以一导叶式混流泵叶轮为研究对象，通过采用反问题设计方法控制叶轮出口处环量分布形式，结合正交试验设计方法，对比分析了自由涡和复合涡设计对混流泵叶轮的参数分析及性能优化结果的影响。研究结果表明：环量控制参数rvh和rvs对所有工况下效率及扬程均具有较大影响；与原始模型相比，自由涡设计优化结果在0.8、1.0、1.2倍设计流量处效率分别增加0.31、1.63、1.03个百分点，而复合涡设计优化结果效率分别增加了1.09、3.51、9.71个百分点，且设计流量处三者扬程差较小；内流分析结果表明采用考虑环量分布的复合涡设计有利于叶轮出口处流态的进一步改善从而降低叶轮下游部件水力损失。

Abstract:

以乡村自组织演化理论为指导，形成对国家乡村振兴分类体系（包括城郊融合、特色保护、集聚提升村和搬迁撤并村）内生与外生分类差异的系统认识、四分类到五分类的分类完善以及兼顾村庄演化数量、质量与空间特征的识别方法改进，形成了一套顺应乡村演化规律的村庄分类管理方法。研究结果表明：乡村振兴分类体系中外生影响因素为主导划分的城郊融合、特色保护和外源型搬迁撤并村，宜采用流程图法识别；内生发展差异为主导划分的集聚提升村与内生型搬迁撤并村，需顺应乡村自组织演化规律识别。经自组织演化，村庄呈现“衰败-守成-繁荣”的正态有序分异规律，并具有数量、质量与空间特征，对应形成“搬迁-存续-集聚”的内生型分类体系，在村庄质量评价基础上采用改进的引力模型和县域-镇域尺度叠加模型识别村庄分类为同时考虑村庄自组织分异特征的可行方案。以L县为例，在对本文理论假说检验基础上，识别乡村振兴分类体系，最终识别结果符合乡村自组织演化的数量、质量与空间规律。

Abstract:

叶面积指数(Leaf area index，LAI)是作物生长监测和产量预测的重要指标之一，为探究基于无人机多光谱技术的小麦LAI估测模型潜力，本文以小麦育种材料为研究对象，基于无人机平台获取小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的多光谱图像，得到12种植被指数（Vegetation index，VI）及各波段的8种纹理特征（Texture features，TF）。然后，利用皮尔逊相关性分析方法筛选与LAI相关性较强的VI和TF，在优选2类特征基础上，利用递归特征消除法（Recursive feature elimination，RFE）筛选两者结合的综合特征（Comprehensive features，CF）。最后，基于3类特征，采用多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）、支持向量回归（Support vector regression，SVR）、梯度提升回归（Gradient boosting regression，GBR）3种机器学习算法构建LAI估测模型，比较模型在各生育期的估测精度差异。结果表明：CF有效提高了小麦各生育期LAI估测精度；3种机器学习算法中，GBR更具稳定性，对3类特征均有较好的LAI拟合效果；以植被指数RVI、NDVI和纹理特征NIR_COR、R_MEA作为输入变量，结合GBR算法能够准确估测小麦LAI，所有时期训练集R2为0.91，RMSE为0.45，测试集R2为0.84，RMSE为0.67。本研究可为基于多光谱技术的小麦LAI估测提供应用参考。

Abstract:

为解决传统残膜污染调研，人工判别地膜耗时久、用工强度大和人为误差影响大等难题，基于无人机多光谱融合影像，采用监督分类中最大似然(Maximum likelihood classification, ML)、最小距离(Minimum distance classification, MD)和光谱角映射分类器(Spectral angle mapper classification, SAM)对棉田4种降解膜的残膜影像进行分类，并结合贝叶斯岭回归(BRR)、支持向量回归(SVR)和K近邻回归(KNNR)建模方法构建降解率估算模型，从而实现对棉田降解膜降解情况的快速调研。结果表明：ML较MD和SAM对降解膜分类效果更好，平均误差低于0.023，与实测结果相关系数均高于0.9。结合不同机器学习算法构建模型，ML-BRR降解率估算模型拟合效果和泛化能力最佳，训练集和测试集R2分别为0.756~0.966和0.823~0.921，RMSE分别不高于2.698%和3.098%。基于无人机多光谱融合影像，采用最大似然分类器进行残膜与土壤分类，并结合BRR算法构建降解率估算模型，实现对棉田降解膜降解情况快速诊断是可行的，可为残膜污染治理措施改进提供参考。

Abstract:

自动获取植株冠层表型形状对黄瓜育种和科学栽培至关重要。由于当前三维点云处理技术难以在黄瓜植株点云上对茎叶进行有效分离，分割准确率和效率较低。本文提出了一种改进的区域生长分割算法，并对分割后叶片进行表型提取。首先通过深度相机从4个角度采集黄瓜点云数据，在统计滤波和颜色滤波去除背景噪声以及离群点的基础上，基于旋转轴和广义最近点迭代（Generalized nearest point iterative，GICP）算法对点云进行配准获取完整黄瓜植株点云；使用体素和移动最小二乘算法（Moving lest squares，MLS）对区域生长算法进行改进，实现茎叶分离与叶片分割；分割后叶片点云自动提取叶片数量、叶面积、叶长、叶宽、叶周长表型参数。实验结果表明，与传统区域生长算法相比，改进区域生长算法可以精准地分割出单个叶片，对移栽15 d的准确率平均提升12.5个百分点，对移栽60 d的准确率平均提升22.5个百分点。叶面积、叶长、叶宽、叶周长4个参数与真实测量值相比决定系数R2分别为0.96、0.93、0.93、0.94，均方根误差（RMSE）分别为12.69 cm2、0.93 cm、0.98 cm、2.27 cm。本文提出的方法能够从单株黄瓜点云中高效地分割出单个叶片点云，并准确地计算相关表型性状，为温室黄瓜高通量自动化表型测量提供有力的技术支持。

Abstract:

水稻穗粒数快速获取对筛选高产、优质品种具有重要意义，针对脱粒计数破坏稻穗拓扑结构，无法用于其他表型参数测量等问题，提出一种稻粒在穗计数方法。将稻粒在穗计数视为密度预测问题，基于可变形卷积，设计稻穗图像特征提取骨干网络，用少量选取的范本稻粒和稻穗图像的特征相关性，通过特征相关层生成特征相关图，在特征相关图基础上，重用并级联图像特征，预测稻粒密度分布，进而通过密度图求和，获取计数结果。试验结果表明，本文方法具有较高的计数精度，测试样本稻粒计数平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）、均方根误差（Root mean squared error, RMSE）和平均相对误差（Mean relative error, MRE）分别为4.71、6.92和2.9%，MRE仅比人工走查高0.7个百分点，与现有基准方法（FamNet、CSRNet和ICACount）相比，MRE分别降低9.9、8.6、11.6个百分点；用可变形卷积设计的稻穗图像特征提取网络能有效提高稻粒计数精度，在参数量接近的前提下，基于该网络的模型MAE和RMSE比ResNet-50分别低19.3%和12.9%，模型具有良好的拟合能力，决定系数R2达0.940 5；相同网络架构下，可变形卷积比常规卷积在稻粒计数MAE和RMSE上分别降低28.9%和22.0%，MRE下降1.6个百分点；图像特征重用对提高稻粒计数精度具有重要作用，使模型在测试集上的MAE和RMSE下降27.6%和22.1%，MRE下降2.2个百分点。该方法单幅稻穗图像处理时间为0.92 s，有效提高了工作效率，可为稻穗表型检测和平台设计提供技术参考。

Abstract:

为应对番茄采摘面临的果农老龄化、劳动力短缺和人工成本上涨等挑战，解决在复杂果园环境下番茄采摘机器人视觉系统成熟度检测精度低和实例分割不准确等问题，本文提出一种基于改进YOLO v8n网络的番茄成熟度实时检测算法。首先，通过在YOLO v8n网络中引入通道嵌入位置注意力模块和改进大核卷积块注意力模块，能够在浅层网络保留番茄目标位置信息，建立目标区域之间的长距离依赖关系，从而增加YOLO v8n网络对显著番茄特征的关注。然后，在LaboroTomato数据集上进行了对比实验，改进YOLO v8n相较于原YOLO v8n网络，检测和分割的mAP@50和mAP@50-95分别提高0.4、1.4个百分点和0.3、1.2个百分点。最后，实现了改进YOLO v8n网络在低成本、低算力和低功耗的Jetson Nano平台上的轻量化部署，模型内存占用量由满溢减少到2.4 GB，推理速度加倍。该研究可为番茄采摘机器人在复杂场景下实时、准确检测番茄成熟度提供技术支撑。

Abstract:

针对自然环境下番茄识别易受复杂背景干扰、相邻果实成熟度相似难以检测等问题，本文提出了一种轻量化YOLO v5s-MCA番茄成熟度识别模型，划分成熟期、转熟期、转色期和未熟期4个成熟度等级。该模型在YOLO v5s基础上使用MobileNetV3网络，减少了模型参数量；在主干网络和颈部网络引入坐标注意力机制（Coordinate attention，CA），提高了模型对番茄特征表达能力；将颈部网络替换为加权双向特征金字塔网络BiFPN，强化了模型特征融合性能并提高了模型识别准确率；将颈部网络中的标准卷积模块改进为GSConv卷积，减轻了模型复杂度并提高了对目标信息的获取能力。试验结果表明，YOLO v5s-MCA模型参数量仅为2.33×106，计算量仅为4.1×109，模型内存占用量仅为4.83 MB，其精准度和平均精度均值分别达到92.8%和95.1%，相对YOLO v5s基础模型分别提升3.4、4.4个百分点。对比YOLO v3s、YOLO v5s、YOLO v5n、YOLO v7、YOLO v8n及YOLO v10n等6种模型，YOLO v5s-MCA模型轻量化效果与检测性能最优。

Abstract:

在现代奶牛养殖中，瘤胃pH值是牛只健康的一项重要生理指标。现有电极中，间断式pH参比电极采用气体增压促进电解液渗出。但是，存在电解液流出可能被阻断的风险。本文使用超弹性金属设计了控制参比液间断流出的阀门和基于弹簧活塞系统的参比液加压部件，完成间断式奶牛瘤胃pH检测探头设计。首先对阀门部件进行有限元分析，确定阀门部件中镍钛合金棒长度为9 mm，硅胶管中轴线到镍钛合金棒固定端距离为4.5 mm；压强部件使用弹簧配合活塞进行加压，所用弹簧刚度0.284 N/mm，自由高度70 mm，最大压缩量49 mm。通过仿真试验，明确镍钛合金棒最大应力为281 MPa，处于超弹性范围内，可循环使用；性能试验表明探头可在误差小于0.1的情况下稳定工作。根据寿命试验可知，该探头可稳定释放缓冲液60 480次。在测量间隔为20 min的情况下，探头可工作2年。现场瘤胃测量试验中，人工测量值与系统测量值平均绝对偏差为0.11，最大绝对偏差为0.25，表明设备满足实际应用需求。

Abstract:

为精确判别深海网箱养殖中鱼类摄食强度，实现精量投喂，以金鲳鱼进食时造成的水花为研究对象，利用双目相机拍摄到的深度图像进行非侵入性的摄食强度分析，提出一种基于双目相机和深度学习的水花面积语义分割和计算方法。首先，为了使模型能够在低成本的边缘设备上部署，通过StarNet和BiFPN以及自主设计的SCD-Head共享卷积检测头对YOLO v8n-seg进行改进，提出轻量化的YOLO v8n-SBS模型。在精度提升3.2个百分点的同时，参数量与浮点运算量分别减少71%和36%。其次，为降低设备成本，采用双目相机，基于深度信息利用线性回归提出水花面积计算模型DI。最终，两个模型结合为YOLO v8n-SBS-DI，该模型能够对水花进行分割并计算面积，以便通过水花面积变化趋势评估摄食强度。海上试验计算结果显示，水花面积R2为0.914，RMSE为0.973 m2，MAE为0.870 m2。试验结果表明，该模型具有较强鲁棒性，满足复杂环境下水花面积计算需求，可为判别鱼类摄食强度提供技术支持。

Abstract:

为探索简洁、稳定、低成本循环水养殖系统的可行性及应用发展价值，通过优化改良进水结构、增氧模式、精简系统组成等方法，构建了一套淡水鱼循环水养殖系统，并开展了为期90 d的大口黑鲈养殖试验，验证系统各项指标。结果显示：启动阶段，以成熟滤材、初始滤材比例为2∶3的模式混合培养，生物膜18 d即可挂膜成功；养殖过程中，温度、溶解氧质量浓度、pH值均值分别为（27.60±0.30）℃、（10.25±0.23） mg/L、7.10±0.31，氨氮、亚硝酸盐氮质量浓度均值分别为（0.27±0.14） mg/L、（0.10±0.03） mg/L，硝酸盐氮质量浓度为7.41~35.89 mg/L，水体浊度为（0.25±0.01）NTU(Nephelometric turbidity units)；大口黑鲈平均质量从（61.25±3.06） g增长至（256.54±12.84） g，最大养殖密度达到42.54 kg/m3，饵料系数均值为1.16，成活率为98.85%~100%；肌肉质构特性分析发现大口黑鲈肌肉硬度适度增高、弹性增加，提升了鱼肉口感；运行成本大约为21.16元/kg，可以获得较好的经济收益。本研究有利于循环水养殖系统推广，也为淡水鱼科学研究提供了可靠的平台。

Abstract:

为系统分析不同气侯条件、土壤性质和田间管理措施下秸秆还田对小麦农田土壤温室气体排放的影响，通过文献检索整合已发表论文中的田间试验数据，采用Meta分析方法定量分析不同生产条件下秸秆还田对小麦农田土壤温室气体排放的影响，同时对秸秆还田下各影响因子对温室气体排放的相对重要性进行评估。结果表明，与秸秆不还田相比，秸秆还田显著增加土壤N2O排放量15.50%、CO2排放量10.68%、CH4吸收量26.45%（P＜0.05）。当年降雨量大于1 000 mm时，秸秆还田下土壤N2O和CO2排放量增加最少，CH4吸收量增加最多，效应值分别为5.02%、9.88%和381.63%；当年均气温为0~10℃时秸秆还田下土壤CO2排放量增加最少，当年均气温大于15℃时秸秆还田下土壤N2O排放量增加最少、CH4吸收量增加最多。秸秆还田下土壤N2O排放效应值随土壤有机碳含量增加而减小，CH4吸收效应值随土壤有机碳含量增加而增大。秸秆还田下土壤N2O排放效应值随施氮量增加而减小，CO2排放效应值随施氮量增加先增大后减小；免耕条件下，秸秆还田显著减少土壤CO2排放量10.81%（P＜0.05），显著增加CH4吸收量91.00%（P＜0.05）；秸秆覆盖还田显著增加CH4吸收量202.04%（P＜0.05）；秸秆部分还田减少土壤N2O排放量11.33%，显著增加CH4吸收量121.64%（P＜0.05）。年降雨量、土壤全氮含量、土壤有机碳含量、氮肥施用量对秸秆还田下农田温室气体排放影响较大。研究结果可为优化秸秆还田管理实践和减少农田生态系统温室气体排放提供参考。

Abstract:

为揭示三江平原地区水资源利用情况和用水结构，实现区域水资源的高效利用，本文引入水足迹计算的理论模型和水资源承载力评价指标，量化了兴凯湖灌区2001—2021年作物生产水足迹时空演变规律、主控影响因素以及内在驱动机制；预测了规划年内不同类型作物的灌溉用水量，并进行了作物生产用水供需平衡及水资源承载力状况评价。结果表明：作物生产总水足迹和蓝水足迹呈现逐渐降低变化趋势，而绿水足迹和灰水足迹呈现波动变化趋势。玉米水足迹总量无显著变化，整体保持相对稳定水平，而水稻、大豆和其他作物水足迹总量在不断减少。兴凯湖灌区作物生产水足迹地区差异明显，东部地区年降水量相对较高，作物生产蓝水足迹相对较低，绿水足迹和灰水足迹则相对偏高，需要特别关注西部地区的水资源使用。水资源承载力评价指标中，除了兴凯湖农场为临界超载外，其余农场用水总量评价、地下水评价和综合评价结果为超载或严重超载，存在较为严重的缺水情况，而八五六农场缺水最严重。兴凯湖灌区水资源可持续利用状况近年来有所改善，但时空差异明显，地区分布不均，仍需结合区域内资源禀赋和产业布局，不断优化作物种植结构，提高水资源可持续利用水平。

Abstract:

土壤重金属采样、分析与污染评价耗费大量人力和物力，借助易获取环境协变量信息对提高土壤重金属污染监测效率意义重大。近地光谱是土壤属性综合响应，在反映土壤重金属信息方面有着巨大的研究潜力。为考察近地光谱辅助预测土壤重金属含量的能力，测量了109个表层土样的近红外光谱，并提取与土壤镍密切相关的光谱信息；再以土壤机械组成及其与光谱信息的组合作为辅助变量建立协同克里格模型，并比较土壤镍空间预测制图精度。结果表明：以粉粒含量和光谱2 380 nm波段吸收率共同作为辅助变量的模型结果优于只以粉粒含量作为辅助变量的模型，交叉验证决定系数R2CV由0.49提高到0.68，交叉验证均方根误差(RMSECV)由11.3 mg/kg降至9.5 mg/kg。这说明近红外光谱作为一种易获取的辅助信息，可协同土壤机械组成构建空间预测模型以提高区域土壤重金属的调查精度。研究结果可为土壤重金属含量空间分布预测提供一种经济高效的解决方案。

Abstract:

海河流域是我国重要的农业生产区，及时准确掌握干旱时空特征对农业水资源管理及粮食安全具有重要意义。基于日光诱导叶绿素荧光（Sun-induced chlorophyll fluorescence，SIF）、地表温度（Land surface temperature，LST）、降水量以及土壤湿度（Soil moisture，SM）数据，构建了综合考虑植被长势、温度、降水量以及土壤含水率的海河流域干旱荧光监测指数（Drought fluorescence monitoring index，DFMI），同时利用已有干旱指数和站点土壤含水率对其精度进行了评价，并利用趋势分析和游程理论等方法分析了2001—2021年该流域DFMI时空演变特征及其干旱频率、干旱历时和干旱强度等特征变量的空间分布。结果表明：DFMI与SM、自适应帕尔默干旱指数（Self calibrating Palmer drought severity index，scPDSI）、标准化降水蒸散指数（Standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）（1个月（SPEI01）、3个月（SPEI03）、6个月（SPEI06）、9个月（SPEI09）、12个月（SPEI12））的相关系数分别为0.58、0.64、0.73、0.52、0.44、0.47和0.49。与12个站点土壤含水率相关性均通过了0.05显著性水平检验，表明DFMI适用于流域干旱监测。2001—2021年海河流域DFMI年均值呈显著上升趋势，上升速率为0.009 7/a（p<0.05）。秋季上升速率最大（0.013 1/a，p<0.05），春季最小（0.007 7/a，p<0.05）。海河流域年DFMI呈现显著上升趋势（p<0.05）面积占比达99.18%，春季、夏季、秋季、冬季DFMI呈显著上升趋势面积占比分别为38.36%、63.42%、58.96%和50.26%，主要分布在流域西北部。2001—2021年海河流域干旱频次高发区域（30~37次）主要集中在流域南部，平均干旱历时高值区（5~10.2个月）主要集中在流域北部，干旱强度高值区（0.30~0.37）分布在流域中部和东南部。研究结果可为流域水资源管理及其防旱抗旱提供科学依据。

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为探讨刚性植被茎秆覆盖度及生长方向对坡面径流分离能力（RDC）的影响，通过不同坡度（5°～20°）、覆盖度（0～15.89%）及两种植被生长方向（垂直于坡面（BS）和垂直于水平面（BH））的组合进行模拟试验。结果表明，坡度显著影响RDC分布范围（p<0.05），且该影响在BH条件下更明显。BS条件下RDC均值为裸坡的2.05～2.51倍，BH条件下为1.53～2.03倍。径流分离能力相对变化率小于0仅在植被数量N=95时出现（-6.87%～-0.51%），而N=187和N=286时分别为17.95%～88.49%和66.44%～156.57%。剪切力和水流功率为影响RDC的关键水力参数，BS条件下剪切力（相关系数为0.89）和水流功率（相关系数为0.82）与RDC显著正相关，BH条件下流速对RDC（相关系数为0.64）影响较强，阻力系数（相关系数为-0.11）影响较弱。SPSS回归分析表明剪切力和水流功率为预测RDC的关键参数，模型精度较高（R2=0.98、纳什效率系数为0.98）。

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盐胁迫会导致棉花纤维品质及产量下降，尤其在苗期时其遭受盐胁迫影响最大。为了实现棉苗盐胁迫的快速诊断，本文利用快速叶绿素荧光技术获取了不同盐胁迫程度下棉苗冠层叶片的OJIP曲线，并结合深度残差网络(Deep residual network, ResNet)和空洞卷积（Dilated convolution）结构构建了基于“叶位-通道”荧光数据融合的1D-DRDC-Net（1D-deep residual dilated convolutional neural network）棉苗盐胁迫深度学习诊断模型。结果表明，盐胁迫导致棉苗体内含水率下降，丙二醛(Malondialdehyde, MDA)含量、超氧化物歧化酶(Superoxide dismutase, SOD)活性、过氧化物酶(Peroxidase, POD)活性升高；在垂直方向上盐胁迫对棉苗的影响趋势表现为植株上部分叶片各参数变化明显，其中对胁迫最敏感的叶位为L1，而成熟叶片受到的影响相对较小。相比于其它模型，1D-DRDC-Net对棉苗不同胁迫时间下3个盐浓度梯度（0、100、200 mmol/L）的诊断精度为76.67%， F1值为76.48%，比支持向量机（Support vector machine, SVM）、反向传播神经网络（Back propagation neural network, BPNN）准确率均提高5个百分点，比随机森林（Random forest, RF）提高14.45个百分点，比双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory，Bi-LSTM）提高3.34个百分点。基于“叶位-通道”的荧光信息融合策略准确率优于仅使用单一敏感叶位荧光信息8.89个百分点，其鲁棒性和泛化能力均优于只采用普通卷积核和取消“跳跃连接”的模型。最终，建立的1D-DRDC-Net模型在棉苗受到胁迫7、14、21 d后，对植株是否受到盐胁迫的诊断准确率分别达到83.33%、88.33%和95.00%，研究结果可为棉花栽培管理提供理论依据。

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为满足中小型农业机械在无作物或种植低矮作物的单栋塑料温室自主导航作业需求，提出一种基于钢骨架检测来实现导航参数获取的方法。对室内环境结构进行分析；通过欧氏变换、直通滤波和DBSCAN聚类，从三维激光点云数据中提取出距离最近的侧窗点云集合；为获取稳定的钢骨架点云，提出一种钢骨架检测方法，考虑其空间位置等因素，设置不同阈值滤除卷膜点云并提取出符合条件的钢骨架点云；采用主成分分析法拟合导航基准线并计算出导航参数。试验结果表明，本文方法对钢骨架检测有效率不低于88%；获取的横向距离和偏航角平均绝对误差分别为0.03 m和2.12°。本文方法能满足农业机械在单栋塑料温室中自主导航作业的需求，可为该环境中的自主导航研究提供参考。

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针对农业温室环境中，由于超宽带（Ultra -wideband, UWB）定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题，本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波（Improved adaptive Kalman filter，IAKF）算法的UWB定位技术。首先，引入异常检测机制，以识别滤波过程中的发散现象；进而，通过实时更新量测噪声协方差矩阵，抑制滤波发散，在噪声强波动情况下增强算法适应性；同时，开展3种不同环境噪声下仿真定位试验，对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman filter，AKF）及卡尔曼滤波（Kalman filter，KF）算法性能。仿真结果表明，IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体，于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明，温室环境中，履带车辆在视距（Line of sight，LOS）和非视距（Non line of sight，NLOS）场景下，较AKF和KF算法，IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。

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去核是制取荔枝灯笼果肉的必备工序，但荔枝核径多变，机械化高效成功去核困难。为解决这一难题，通过测定荔枝果物理性能，设计了一种自适应去核的刀具和机构；并基于LS-DYNA动力学仿真和台架试验，量化了荔枝3种转速去核过程等效应力和切削应力的时空变化规律；比较了变核径荔枝果不同转速自适应去核成功率和果肉损失率，评价了综合去核效果。仿真结果确定了转速对荔枝果等效应力分布与切削应力极值的影响，且仿真试验与台架试验结果基本一致。随着转速增加，荔枝果最大等效应力与最大切削应力均下降，变核径荔枝果自适应去核成功率提升。3种转速中，292 r/min去核综合效果最优，其去核成功率和果肉损失率分别为100%和22.4%。

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针对目前粮食烘干废气处理缺乏有效处理技术和装备，影响粮食烘干产业发展的问题，开发了一种集离心沉降、团聚和喷淋作用于一体的粮食烘干废气多效除尘技术及装备。首先，通过仿真试验分析了喷淋塔气流速度、喷雾角度及喷雾压力对液滴场的影响，采用单因素试验对仿结果进行验证并确定气流速度、喷雾角及压力的适宜范围，然后以除尘效率为评价指标，进行三因素三水平二次正交回归试验，构建回归方程和响应曲面，分析气流速度、喷雾角度及喷雾压力对除尘效率的影响并进行参数优化，表明当气流速度为0.89～1.33 m/s、喷雾角度为-15°～0°、喷雾压力为1～1.5 MPa时，液滴场较均匀。最优参数组合为：气流速度0.92 m/s、喷雾角度为-8.4°、喷雾压力1.44 MPa。此时，除尘效率最高可达到96.27%。与脉冲除尘器的对比试验结果表明，经过多效除尘器处理后，粮食烘干废气平均粉尘质量浓度为5.54 mg/m3，低于脉冲除尘器的7.05 mg/m3，显著低于国家排放标准。

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针对传统六轮机器人转弯半径大、运动不灵活和地形适应性差等问题，提出了一种具有铰接式双摇臂悬架和独立驱动转向结构的六轮多模式移动机器人。机器人总体结构包括独立驱动转向模块、一体化机身、铰接式摇臂悬架模块和控制模块，能实现直行、平移、原地转向和绕任意点转弯等多模式运动方式，具有机动、灵活、地形适应性强等优势。分析了机器人多模式运动机理和越障原理，建立了机器人多模式运动学模型，确定了机器人多模式运动下的运动参数关系式。机器人控制系统采用电机任务、传感器任务和遥控器任务的多任务并行模式，采用一种基于UCOSⅢ并行操作系统的多模式PID控制器，提高了机器人控制系统实时性、可靠性和可移植性。搭建了六轮多模式移动机器人仿真环境和试验样机，验证了机器人多种模式下的基本运动性能和楼梯、垂直障碍、壕沟等多种复杂地形的通过能力。测试了在不同地形下机器人运动姿态和运动速度等，分析了机器人多模式仿真运动和样机试验结果，证明该六轮多模式移动机器人结构具有比传统六轮机器人更好的通过性和地形适应性能，研究结果可为六轮机器人结构优化改进提供参考。

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精密微动缩小机构能够提供较小空间内精密运动位移，可广泛应用于微电子、医疗器械和芯片封装等精密操作领域。本文基于柔性铰链杠杆原理和无附加运动原理设计一种精密微动缩小机构，该机构能够将输入位移按照2∶1精密缩小，且在运动过程中无附加力及位移。通过等效刚度法对所设计的精密微动缩小机构进行刚度分析，计算得到该机构理论刚度为75.72 N/μm；采用有限元法分析得到精密微动缩小机构刚度为74.06 N/μm；采用实验法测得到精密微动缩小机构刚度为68.86 N/μm。理论分析结果与有限元分析结果误差为2.19%，理论分析结果与实验结果误差为9.06%，分析结果验证了等效刚度法分析方法的有效性及精确性。研究结果对精密微动机构设计及刚度分析具有重要的理论参考价值。