Abstract:

采摘机器人是实现果蔬采收机械化作业的重要装备支撑。鉴于生命形态的植株果实与枝叶丛生交错、相互遮挡，避障作业能力是制约果蔬采摘机器人综合性能提升的关键技术瓶颈。本文总结归纳当前果蔬采摘机器人避障作业技术的发展，重点围绕目标感知、操作决策、伺服控制和执行结构等方面进行综述。在此基础上，分析和总结了在复杂农业场景下机器人避障采摘作业面临的技术挑战，并对相关技术的发展趋势进行展望。随着工厂化农艺管理、人工智能与机器人技术的发展，依托我国智能机器人产业支撑，特别支持多模态信息感知和环境交互学习的具身智能技术，将是未来提升采摘机器人复杂作业能力的重要技术途径。

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随着果蔬产量持续增长,全自主作业型果蔬采摘机器人的研究与应用已成为农业智能化领域的热点,但果蔬采摘机器人“感知-执行-规划”全流程的协同作业仍面临诸多技术挑战。针对该问题,本研究通过梳理现有研究成果,系统剖析果蔬采摘机器人的关键技术,重点探讨果蔬目标精准感知、果蔬目标自适应抓取控制和自主采摘行为规划三大核心环节。从自主作业的感知基础出发,整理深度学习驱动的精准感知、多模态信息融合感知、主动感知与视角规划技术3类果蔬目标精准感知方法,为后续执行与规划环节提供数据支撑;在此基础上,聚焦末端执行核心环节,分类梳理机械分离式、真空吸附式、柔性夹持式等末端执行器的结构设计特点,并深入探讨适配不同果蔬类型的末端抓取控制策略;进而分析从工业机械臂到农业专用机械臂以及多臂协同系统的发展现状,并系统梳理机械臂自主采摘行为规划的最新研究进展;最后对果蔬采摘机器人构建案例进行分析。感知系统、末端执行模块与运动规划系统的高效协同是果蔬采摘机器人实现产业化落地的核心关键,现有的视觉感知、抓取控制及运动规划算法的鲁棒性与稳定性仍有待增强,各模块协同程度需进一步提升,未来研究应聚焦于技术短板,推动多领域协同创新,以助力果蔬采摘机器人的全面升级与广泛应用。

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采摘机械臂作为苹果采摘机器人的核心部件,承担着接近、抓取、转运果实等复杂采摘任务,专用采摘臂的研发是该领域的重要方向。然而制造公差、装配误差以及关节柔性等因素造成机械臂的定位误差增大,为此,提出了一种基于机器学习的果树采摘机械臂误差标定方法,以提升机械臂运动精度。首先基于机械臂几何构型建立采摘机械臂误差模型,分析系统参数与末端位姿误差之间的映射关系,然后基于正三角分解法消除冗余参数。为了减小系统误差对机械臂运动精度的影响,基于最小二乘法对系统参数进行辨识,针对动态误差的影响,采用基于反向传播神经网络预测动态误差。最后,基于逆运动学误差补偿方法实现系统误差和动态误差补偿。仿真试验表明,本文方法的平均误差辨识精度为89.985%,决定系数R2为0.950。实物试验表明补偿后机械臂的位置误差平均值和均方根误差分别降至0.486 mm和0.395 mm,姿态误差平均值和均方根误差分别降至0.395°和0.328°。所提出的标定方法能有效提高采摘机械臂运动精度。

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针对当前苹果采摘机器人夹持式末端执行器在苹果采摘过程中易损伤果实,对定位精度依赖性高以及对簇生果实适应性不足等问题,本文为满足复杂果园环境下的柔性无损采摘需求,设计了一种气吸捕获式苹果采摘末端执行器。该装置以波纹型吸盘为核心部件,利用负压吸附实现对果实的柔性捕获,并结合旋拧与拉拽动作模拟人工采摘过程,从而实现对苹果的柔性、低损伤采摘。基于负压吸附原理,建立了风机流量与吸附力之间的定量关系模型,采用CFD数值仿真研究了苹果姿态、吸附距离与风机流量对吸附性能的影响规律。果园采摘试验结果表明,末端执行器最大可靠吸附距离为4.41 mm,最佳吸附角度为0°,平均单果吸附捕获时间约为1.97 s,吸附捕获成功率可达91% ,其中直径70 ~ 90 mm 的中等果实采摘成功率最高,达94.4%。

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针对设施温室番茄垂直栽培条件下采摘作业空间受限、采摘果穗高度差异大及障碍物分布复杂等问题,设计并制造了一台集视觉感知、升降解耦合运动规划与柔性夹剪执行功能于一体的番茄采摘机器人。系统采用7自由度协作型机械臂与滑轨式升降机构的复合构型,结合RGB D相机构建远景近景双层视觉感知体系,实现成熟果穗检测与果梗剪切位姿精确定位。为提升在不同高度与姿态约束下的采摘路径可行性,提出一种基于可达性地图的升降关节与机械臂解耦合规划方法,并结合改进PB PSO逆运动学优化与基于引力场的RRT?路径规划,实现快速、无碰撞的采摘位姿生成与执行。温室现场试验结果表明,所提出采摘方法在剪切位姿求解准确率和抓取位姿规划成功率方面分别较基线方法提高了5.9个百分点和7.5个百分点,整体采摘成功率(未考虑末端执行器剪切失败情况)达到65.8% ,验证了系统在复杂设施温室环境下的可行性。

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针对垄作草莓采摘中的空间受限、叶片遮挡与果实易损难题,研制了集成四驱移动平台、六自由度机械臂、RGB-D 相机、气泵驱动柔性三指夹爪及低压无刷涵道式鼓风机的四驱双臂采摘机器人系统,通过鼓风机吹散遮挡叶片使果实暴露。提出YOLO v8 seg PCA ICP 三级框架实现果实实例分割与姿态估计,融合RRT?和B 样条插值生成振动抑制平滑轨迹。试验表明,YOLO v8 seg 的mAP@ 0.5 达92.7% ,其中遮挡果实识别mAP@ 0.5 为87.5% ,姿态估计总体正确率71.8% ,平均角度误差9.7°±6.6°。路径经B 样条插值处理后有效抑制了关节振动,轨迹平滑无突变。温室采收试验中,采收成功率为86.5% ,其中无遮挡与遮挡条件下分别为88.1% 和71.4% ,单果平均耗时9.6s,孤立果实无损采摘率86.8% 。结果表明,该系统在复杂垄作环境中具有良好的作业性能,为垄作草莓机械化采收提供了可行方案。

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在果园等复杂农业环境中,机器人果实采摘面临枝叶遮挡、目标到达不准以及采摘效率低等技术难题。本文提出了一种基于深度强化学习的机械臂无碰撞高效抓取方法。该方法融合了基于YOLO 11的柑橘果实分类与定位的感知模型,以及基于压力传感器的柔性夹具压力预测模块,并改进了一种基于深度强化学习的路径规划算法 Attention LSTM HER SAC(ALH-SAC),以实现稳定且无损的抓取。在运动规划方面,ALH SAC 算法在软演员评论家(SAC)框架中引入了事后经验回放(HER)、长短期记忆网络(LSTM)编码器以捕捉机械臂关节动作的时间依赖性,以及注意力编码器(Attention Encoder)以自适应聚焦关键空间特征,从而在遮挡环境下提升策略的感知能力与决策精度。设计了自定义奖励函数,引导智能体实现快速到达目标、避障及优化抓取姿态。此外,提出的混合引导机制结合启发式先验与基于笛卡尔空间线性插值的先验策略,加速了训练收敛并提升了策略鲁棒性。仿真试验结果表明,ALH-SAC 的定位精度达(10.35±4.18)mm,较HER-TD3 和HER-DDPG平均提升12.5 mm。果园试验进一步验证了方法的有效性,平均采摘成功率达84% ,单次操作平均耗时10.58 s,充分证明了该方法在柑橘采摘场景中的有效性。

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针对复杂农业场景中果树枝叶遮挡导致采摘机器人定位精度下降与采摘困难的问题,本研究提出一种基于强化学习的苹果采摘机器人遮挡抑制与路径规划方法。通过构建视觉运动协同的主动感知系统,在视觉感知层基于YOLO v8 模型设计动态遮挡抑制计算模型(OSCM),融合颜色直方图区域分割与边界拟合估计算法,实时生成果实遮挡率及遮挡抑制热力图;在运动决策层,将深度相机固联于机械臂末端,建立三维遮挡抑制矩阵映射机制,将相机至目标的深度空间离散化为三维栅格矩阵,每个栅格包含OSCM 输出的遮挡率与抑制优先级;在路径规划层,提出了一种深度强化学习驱动的机械臂避障决策模型,通过融合遮挡率惩罚与采摘时效性的复合奖励函数,引导机械臂在三维栅格中自主搜索最优抑制路径。实验结果表明,系统在枝叶遮挡率不小于60% 的高遮挡场景下,果实遮挡面积平均下降33% ,采摘成功率从67% 提升至94.7% ,且较启发式方法平均单果耗时降低3.2 s。本研究将遮挡抑制机制与强化学习决策闭环融合,为农业机器人动态环境适应性研究提供了方法。

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针对农业塑料大棚环境中,地势高程差异和地面凹凸不平导致超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位系统定位精度下降,影响采摘机器人导航与精准采摘作业的问题,本文提出了一种基于惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)和UWB 的实时纠偏定位方法。首先,通过罗德里格斯旋转矩阵和仿射变换修正栅格地图;进而,预处理UWB 定位数据,通过IMU 获取采摘机器人平台从当前姿态变换到水平基准姿态的旋转矩阵,计算由UWB 标签安装位置修正到采摘机器人平台实际位置的横向偏差和纵向偏差,从而对地面环境造成的UWB 定位偏差实时纠偏;最终,实现采摘机器人平台自主导航。试验结果表明,经变换修正的栅格地图,最大绝对误差、最大相对误差和均方根误差分别为0.150 m、2.27% 、0.067 m;基于IMU 和UWB 的塑料大棚实时纠偏定位方法,横向和纵向定位偏差分别小于等于0.065、0.069 m,与UWB 原始定位数据相比,横向定位精度提高26.1% ,纵向定位精度提高13.8% ;应用上述定位方法的采摘机器人平台以速度0.15、0.30、0.45 m/ s 自主导航时,横向导航偏差、纵向导航偏差和航向偏差的平均值分别小于等于0.057 m、0.079 m 和8.211°,标准差分别小于等于0.039 m、0.069 m 和4.307°。

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针对室外非结构化环境地形复杂和环境高相似度导致机器人建图定位精度衰减的问题,提出一种多传感器融合回环检测的SLAM 算法,即MLD-LOAM(Multi-sensor loop detection LiDAR-IMU LOAM)。该算法基于LEGO-LOAM 算法架构,在地面点云过滤阶段,基于激光点距离分布进行快速过滤后引入IMU 数据,通过实时解算地面法向量对地面点云二次过滤;在回环检测阶段,根据激光点云特征稀疏程度设计激光雷达置信度函数来融合IMU 与激光雷达数据,构建融合里程计后,基于八叉树改进的NDT 配准进行回环检测,提高定位精度和效率。本文在KITTI 数据集和室外非结构化实际场景中进行了试验,结果表明与LEGO-LOAM 相比,MLD-LOAM 在KITTI 数据集和实际场景中的定位精度分别提高了11% 、30% ;与LIO-SAM 和FAST-LIO 相比,MLD-LOAM 在实际场景中的定位精度优于FAST-LIO,比LIO-SAM精度低2.8% ,但内存消耗速度仅为LIO-SAM的50%和FAST-LIO的32.4% ,这为需要较低内存占用的室外机器人长期建图定位任务,提供了一种可行的解决方案。

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番茄果实数量的精确统计是产量评估和智能化管理的重要基础。为实现温室环境下丛生枝叶间果实动态检测与计数，提出了以改进YOLO v8n检测模型和ByteTrack跟踪算法组合为主要框架的番茄果实动态计数方法。在YOLO v8n检测模型中引入小波下采样模块和P2检测头，并设计MLLA注意力机制，提高模型在复杂背景下的检测性能，并基于ByteTrack引入自适应低分匹配重试策略。最后，基于改进后的ALRM Track提出一种基于序列区域匹配机制计数。试验结果表明，改进后的YOLO v8n MAFP模型在番茄果实数据集上的检测平均精度均值达到96.9%，较原始模型提升2.4个百分点;结合YOLO v8n MAFP改进的ALRM Track算法，多目标跟踪准确率提升至88.2%，ID跳变次数减少至2次;采用序列区域匹配机制计数，在5组温室视频试验中的平均绝对误差仅为1.4，平均计数精度达到96.6%，显著优于传统划线计数和区域计数方法。温室环境试验表明，基于改进YOLO v8n ByteTrack模型适用于温室番茄的估产统计需求。

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针对地栽草莓种植中枝叶遮挡导致目标检测失效的问题,本文提出融合实例分割与遮挡检测,遮挡预测与去遮挡气流优化的协同算法。首先,构建基于YOLO 11 seg 的草莓果实/ 遮挡物实时分割模型,生成复杂场景下草莓果实、遮挡物掩膜完整提取,随后分析检测当前草莓遮挡率;在此基础上,对于非重度遮挡目标区域(当前遮挡率小于等于70% ),系统直接以草莓果实掩膜的几何中心为气吹靶点,无需启动螺旋搜索区域生长算法。针对重度遮挡目标区域(当前遮挡率大于70% ),开发螺旋搜索区域生长模型搜索算法,定位最优气吹干预区域,精准捕捉遮挡率演变的时间特征;并用轻量级CNN 以螺旋特征为输入,精确预测气吹后的遮挡率;最后,集成多参数可调气吹装置物理去遮挡物。在遮挡率预测方面,遮挡信息预测精度高(R2达0.925,RMSE为2.57% ),显著提升遮挡率预估精度和复杂环境适用性,通过整体方法的实施,包括检测、预测和气吹去除等多个步骤,在实地进行田间试验,试验表明,该方法在茎叶遮挡场景下能有效降低草莓果实遮挡率,验证了算法的有效性,为设施农业作物去遮挡提供“检测预测去除”解决方案。田间试验结果表明,该系统在90个严重遮挡样本中将平均遮挡率从68.5%降至12.8% ,82个样本 (91.1%)达到遮挡率小于15% ,显著提升了地栽草莓在复杂环境下的识别鲁棒性与机器人采摘适应性。

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针对温室环境下串番茄枝叶遮挡严重、光照干扰强，导致自动采摘机器人难以稳定获取果实三维位姿的问题，提出了一种改进的串番茄三维关键点估计模型TomatoPose3D。该模型在训练阶段引入RGB图像与三维真值关键点的联合约束，增强结构一致性与泛化能力;在推理阶段，仅输入单幅RGB图像即可端到端回归三维关键点坐标，避免了因点云缺失或稀疏导致的定位失败。改进模型以RTMPose3D为基线，引入全局结构感知模块MobileVit Block与分布感知解码策略(DARK)，在保持轻量化的同时提升了定位精度。温室场景对比实验表明，TomatoPose3D的PCK@0.05指标较RTMPose3D和SimpleBaseline3D分别提升5.18、9.98个百分点;在无深度信息辅助下，其定位精度与基于RGB D投影的方法相当，且鲁棒性更优。此外，模型经TensorRT加速部署于工业级嵌入式平台，端到端推理速度达37 f/s，满足采摘机器人实时空间视觉感知需求。

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在劳动力成本不断上升、人口老龄化日益严重的背景下,探究基于轻量化深度学习模型的芒果识别技术和边缘计算模型部署方法,对于推进芒果采摘机器人设备轻质化发展至关重要。本研究提出了一种基于改进YOLO 13n模型的芒果识别方法,并将其部署于边缘计算设备上。首先,将SE模块引入到YOLO 13n模型的骨干网络中,以提升模型的特征表达能力。其次,在颈部网络中添加CBAM模块,以融合更多特征信息,强化芒果识别的通道特征,凸显图像中芒果区域。然后,使用新引入的SE模块和CBAM模块重塑了YOLO 13n架构,得到改进的YOLO 13n模型,最后,通过比较模型部署方式,实现了改进YOLO 13n模型在边缘计算设备上的部署。试验结果表明,改进YOLO 13n模型的芒果检测性能为:精确率94.5%,召回率91.2%,AP0.5 95.6%,AP0.75 94.9%,超过了包括YOLO v8n、YOLO v9s、YOLO v10n、YOLO 11n、YOLO 12n和YOLO 13n在内的众多轻量级先进模型。此外,与原始YOLO 13n模型相比,改进YOLO 13n模型的精确率、召回率、AP0.5和AP0.75分别提高了0.6、0.6、1.1和1.5个百分点,表明改进模型具有整体提升芒果识别性能的效果。为验证改进YOLO 13n模型在边缘计算设备上的有效性,将该模型部署在NVIDIA Jetson Orin Nano上,单幅图像最高推理速度达到31.71 f/s,与原始YOLO 13n模型相比,推理速度仅下降约0.4 f/s,仍然高于30 f/s,达到实时性芒果识别要求。测定50幅随机样本图像推理时间,其平均推理时间为36.88 ms,表明模型对芒果实时识别的稳定性和可靠性。本研究可为研发轻质化芒果采摘机器人提供技术支撑。

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针对果园密集遮挡环境下百香果自动化采摘任务中目标检测精度与模型轻量化难以兼顾的问题,本文提出一种基于改进YOLO 11n 的百香果视觉检测模型。在特征提取阶段及检测头中引入部分卷积(Partial convolution, PConv)替换标准卷积块进行轻量化改进;设计融合特征图切片机制的改进SimAMs 3D 注意力模块( Sliced 3D spatial and channel attention module, SimAMs),强化跨通道空间域特征融合表达。实验结果显示,改进模型精确率和平均精度均值(mAP@0.5)分别为93.32% ?93.08% ,较原始模型分别提升1.28?0.26个百分点,其参数量?计算量和内存占用量分别降低21.2% ?23.8% 和20.0% ,且检测帧率(GPU 和CPU)分别为EfficientNetV2?FasterNet 等对比实验模型平均值的1.36?1.68 倍。实验表明,在深度距离400 ~ 500 mm 下单果采摘时间用时13 s,成功率达91.7% ,较近?远端深度距离高11.1?2.8个百分点。本研究为果园密集遮挡环境下百香果高精度实时检测与机械臂采摘作业提供了有效技术支撑。

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苹果疏果作业中,幼果尺寸量化判断与果柄精准疏除位置定位是制约智能化疏除作业的核心难题,而以幼果轴向?径向尺寸及果柄直径为依据的智能化疏除技术亟待突破?为此,提出了一种基于RGB-D融合几何约束的苹果疏果期幼果及果柄三维识别定位与尺寸测量方法?首先,通过在YOLO v8 模型中引入卷积注意力融合模块(CAFM)与SIoU 损失函数,构建YOLO-YF检测模型,并结合Mask R-CNN 实现幼果及果柄的高精度分割?其次,利用D435i型深度相机完成RGB-D图像对齐与三维坐标转换,建立幼果与果柄的空间从属关系判别算法?实验结果表明:YOLO-YF 模型在幼果簇检测中实现86.80% 的精确率?78.70% 的召回率及84.40% 的mAP50;Mask R-CNN 精确率为91.20% ,交并比为80.94% ,可有效区分果柄与叶柄;在三维尺寸测量中,幼果径向?轴向尺寸均方根误差分别为1.43?1.28 mm,果柄疏除位置定位误差为1.20 mm?本研究为智能化疏果装备提供了“尺寸量化-位置定位”的技术路径?

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为实现山地果园柑橘花期准确检测,提出了一种基于YOLO v8m改进的柑橘花期检测方法(YOLO v8m-CFDNet)。在YOLO v8m框架上,引入花瓣感知卷积(PAC)优化C2f模块以增强细粒度特征提取;结合MS CAM与SAM提升多尺度注意力表达;采用DySample动态上采样缓解边缘模糊;设计光照自适应加权交叉熵以增强逆光场景鲁棒性;并利用Linear Soft NMS优化后处理,减少密集目标漏检。在福建永春芦柑和福州福橘数据集上进行训练与验证,采用消融实验、对比实验及泛化实验综合评估模型性能。消融实验表明,各模块均能独立提升性能,最终模型mAP@0.5达83.07%,较基准提升8.55个百分点;对比实验中,YOLO v8m CFDNet在SSD、YOLO v5m、YOLO v6、YOLO v9e、YOLO v10m等模型中性能最优,检测速度达91.94f/s,参数量仅2.839×10^7;泛化实验显示,在福州福橘数据集上mAP@0.5提升6.64个百分点,逆光条件下召回率提升7.2个百分点。混淆矩阵分析表明,开放期识别准确率最高(86.91%)。本文所提出的YOLO v8m-CFDNet在检测精度、实时性与计算复杂度之间实现了良好平衡,具备跨品种与复杂光照条件下的鲁棒性与泛化能力,为柑橘花期自动化监测与智能农业管理提供了有效技术支撑。

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为了减少拖拉机颠簸对搅浆平地机作业性能的影响,本文在两者之间添加了被动隔振系统。通过田间试验获取隔振系统的振动数据,分析了地面作用对隔振系统工作的影响。建立了搅浆平地机与水田土壤接触的隔振系统模型,基于加速度频域积分与最小二乘法辨识了该模型的参数,优化了隔振系统的刚度。结果表明:在地面作用下,隔振系统的固有频率增加了8.5% ,静扰度和有效隔振频率分别减小了0.02 m 和6.4% ;辨识出隔振系统等效阻尼系数为12 329 N·s/ m,土壤作用的等效刚度系数和等效阻尼系数分别为11 560 N/ m 和3 129 N·s/ m;确定了优化后隔振系统的刚度为59 253 N/ m,能够有效隔离9 Hz 以上的振动,理论响应位移和响应加速度的均方根分别降低29.1% 和58.4% 。

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针对西北地区砂质土条件下农田捡石机土石分离效果较差、含土率高、漏石率高、机具适应性差等问题,设计一种液压驱动的链式农田捡石机械,可完成对耕层中石块的捡拾、输送、收集工作。通过对入土装置和输送分离装置等关键部件进行优化设计和理论分析,确定相关结构参数,重点开展石块在输送装置的运动分析,构建石块输送在不同阶段的运动模型,利用土石混合物在回流过程中发生的碰撞,增大石块表面附着土壤和土块的破碎程度,提高分离效率。通过DEM MBD联合仿真,建立土石输送的仿真模型,以作业速度、输送链主轴转速和输送链分离行程作为试验因素,以漏石率和含土率为试验指标,进行单因素仿真试验,确定各因素的较优区间范围,并以该区间作为因素范围进一步开展二次正交仿真试验,得出最优工作参数组合,结果表明,当机具作业速度为0.7 m/s,输送链主轴转速为110 r/min,输送链分离行程为2 700 mm时性能最优,漏石率为8.22%,含土率为2.58%。在最优参数组合下,进行田间验证试验,得到漏石率为8.03%,含土率为2.62%,满足国家标准和行业要求。

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针对气吸式排种器高速作业时存在充种时间不足、充种效果不好和播种均匀性欠佳等问题,设计了一种双排种盘、型孔交错布局的气吸式玉米高速精量排种器,阐述了排种器的基本结构与工作过程,对排种器充种过程受力和气室压强进行了理论分析,确定了排种盘的关键结构参数。通过DEM-CFD耦合仿真,探究了排种器在不同真空度水平下的工作能力,对比分析了扰种凸台对排种盘充种性能参数的影响,结果表明设计的扰种凸台能有效提升充种性能。以合格指数、漏播指数和重播指数作为评价指标,开展了工作速度、气室压力的单因素及双因素组合试验。结果表明,作业速度为12.14 km/h,气室压力为-5.15 kPa时,排种合格指数为95.8%,重播指数和漏播指数均为2.1%,满足玉米高速精量播种要求。

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针对传统外槽轮式排肥器在排肥过程中存在显著脉动性，排肥均匀性较差的问题，本研究提出了一种基于分段粒子群优化 (PSO) 和遗传算法 (GA) 相结合的 PID 控制方法，并设计了对应的精准施肥控制系统。结合 PSO 算法快速寻找局部最优解的能力和 GA 算法高效的全局搜索能力，实现精准施肥系统的快速响应和高精度肥料流量调控。通过适应度试验和分段优化试验，对上述控制算法进行性能评估，并搭建施肥流量试验平台进行台架试验和土槽试验，以验证控制器的大田适应性。试验结果表明：PSO 优化的 GA-PID 算法在适应度试验中表现出显著优势，仅 13 次迭代就收敛于 0，算法精度和迭代速度均优于 GA、PSO 算法。分段优化试验显示，精准施肥控制系统的最短响应时间为 0.36 s，相较于未采用 PSO 优化 GA 算法的分段优化的控制系统，响应时间降低了 91.44%。台架试验和土槽试验的施肥精准度平均值分别为 98.07% 和 97.69%。上述试验结果表明，该控制算法满足精准施肥系统快速响应和高精度施肥的需求，提高了控制系统鲁棒性，为固体颗粒肥高精度调控提供了理论和实践依据。

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小株距、小穴口、大栽深要求的高密度移栽对鸭嘴关键作业段的摆角、机构末端运动点与目标点的位置偏差、轨迹高度等混合运动学目标要求严格。针对现有植苗机构性能不佳,本文开展混合运动学设计要求的单排两级传动行星轮系式机构优化设计研究。以机构第 1 行星架的转角、中间轮转角、第 1 行星架和末端执行构件的杆长等参数为优化变量,以机构的末端运动点与目标点的位置偏差最小、非圆齿轮的凸性值最大为优化目标,同时根据作业要求将关键点的姿态角、作业段的摆角与绝对坐标系下的位置要求转化为附加的优化目标函数,利用多目标遗传算法求解,获得混合运动学条件下机构多目标优化设计数学模型的参数组。根据最大栽深为 80 mm,株距为 90 mm 的植苗要求,经优化计算获得机构第 1 行星机架和栽植轨迹。开发了样机并进行了台架试验和土槽试验,台架试验结果表明,平均植苗成功率为 93.67%,漏栽率为 2.33%;土槽试验结果表明,平均植苗成功率为 91.42%,漏栽率为 3.45%,满足高密度移栽作业要求。

Abstract:

水稻软钵盘纵向间歇定距输送是水稻钵苗移栽机实现精准移栽的前提，针对现有棘轮式间歇送盘装置工作时存在刚性冲击?自锁效果不理想等问题，提出了一种具有柔性冲击特性的齿轮连杆异形槽轮组合式纵向精准送盘装置，建立了异形槽轮机构运动学模型，分析了槽轮在运动中角速度和角加速度的变化特性，结合钵盘回绕最小半径确定了槽轮的槽数?运动与停歇时间;引入了一对双圆销拨盘，解决圆销拨盘快速转动时因惯性引起的槽轮过冲现象;采用端面制动机构消除因主动齿轮惯性引起的拨盘转角累计误差，以实现送盘装置的精准间歇运动，并通过计算确定了制动机构弹簧预紧力?最后，研制适用于钵苗移栽的两行秧箱，加工了试验台，测定了装置的转角偏差，并进行了纵向取苗试验?试验结果表明：该装置单次纵向送盘转角偏差在-1. 5°~1. 8°范围内，且未出现影响取秧的误差累计?通过将送秧试验台与移栽机构匹配，可实现准确供苗与夹拔苗，即纵向送秧装置的设计符合作业要求?

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为解决温室穴盘育苗过程中存在的漏苗、幼苗发育不良的现象,需要对漏种、长势不良的穴孔基质进行剔除、补种作业以提高产量。针对温室穴盘劣质苗剔除难这一问题,本研究设计了一种用于温室200孔育苗穴盘的负压式剔除装置。针对劣质苗基质负压剔除易堵塞管道的特点,采取管内旋流防堵的方式,即在末端管处添加螺纹结构,对基质团产生破碎效果来减少堵塞。通过预试验确定末端管结构中影响劣质苗剔除成功率和管道堵塞率的因素有:螺纹内截面形状、螺纹线数。采用Fluent EDEM耦合仿真的方法,研究各因素对劣质苗基质破碎效果的影响。之后采用响应面分析法进行试验验证,选取螺纹内截面形状、螺纹线数、末端管升降速度开展三因素三水平试验,以增大剔除成功率、降低堵塞率为优化目标对各参数进行优化,试验结果表明最优参数组合为:三角形内螺纹截面、螺纹线数8圈、升降速度0.13 m/s。最后使用上述优化后的参数进行劣质苗吸附试验,结果表明剔苗成功率为99.4% ,堵塞率为0.01% ,满足后续补苗作业穴盘要求。

Abstract:

针对当前玉米籽粒直收采用回转式滚筒脱粒装置进行脱粒时,籽粒因受到脱粒元件高频强烈冲击作用导致损伤严重的问题,提出了先将完整果穗胀裂为碎块以松散籽粒,再将果穗碎块置于上下脱粒板之间,通过往复式揉搓,避免籽粒受刚性冲击的脱粒方案,进而实现低损脱粒。基于此方案,设计了玉米果穗碎块低损振动脱粒装置。通过理论分析确定了该装置的主要结构参数与工作参数,并建立了脱粒装置玉米碎块互作的振动动力学模型。以出口板间距、上脱粒板频率、下脱粒板频率为试验因素,以籽粒脱净率与破损率为试验指标,依据Box Behnken试验原理开展三因素三水平试验。对试验结果进行方差分析后,利用回归模型进行参数优化,确定了出口板间距为13.6 mm、上脱粒板频率为12.9 Hz、下脱粒板频率为37.6 Hz。在此参数组合下脱粒验证试验结果为:平均脱净率97.66%,平均破损率1.96%,与回归模型寻优结果基本一致,能够满足玉米低损脱粒需求。

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针对河北地区大白菜切根作业中因地形复杂和切割参数不匹配导致的切根合格率较低的问题,本文设计了一种搭载履带龙门式底盘,通过改变切根机构电动推杆的伸缩量和割刀电机转速,实现切割高度、角度及转速可调的大白菜根部切割装置,以实现大白菜高效切割。该装置主要由仿形机构、切根机构、履带行走机构及控制系统组成。为优化作业性能,对切根机构进行静力学与动力学分析,确定切根机构上下高度调节量为90 mm,角度调节范围为0°~42°,转速调节范围为0~600 r/ min,并基于ANSYS/LS-DYNA 软件构建大白菜根茎切割过程的有限元仿真模型,以根茎反作用力为评价指标,选取割刀倾角、割刀转速、前进速度为影响因素开展仿真优化试验,仿真试验结果表明:割刀倾角为10.487°,割刀转速为271.603r/min,前进速度为0.204m/s时,根茎反作用力最小,为152.068 N,根据实际情况对仿真参数优化结果进行圆整后进行田间验证试验,田间试验结果表明:当割刀倾角为10°,割刀转速为275r/min,机具前进速度调整为0.2m/s时,切根合格率平均值为93.23% ,损伤率平均值为4.05% ,此时各关键部件工作性能稳定,切根一致性好,切根损伤率低,研究成果可为大白菜低损收获装备的设计及工作参数设置提供参考。

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微波探测技术因高效、非侵入、成本低等特性,在冬笋探测领域具有适用性。为了明确冬笋探测过程中微波信号的最佳中心频率,构建了冬笋土壤电磁耦合模型,对微波探测频率变化规律开展研究。首先,采用E5080B ENA型矢量网络分析仪进行冬笋、土壤介电特性试验,剖析信号频率对冬笋以及不同含水率土壤介电特性的影响。同时,运用ANSYS HFSS 15.0仿真软件设计出工作频率在1.5 ~ 2.0 GHz范围的背腔式蝶形天线。根据在该频率范围内不同含水率土壤对应的介电常数,建立冬笋土壤电磁耦合模型。基于该模型,对冬笋含水率为86.82% ,土壤含水率分别为17%、20%、23%、26%、29%时进行了仿真对比试验,探究S??随介质变化的响应特性。研究结果显示:随着土壤含水率变大,S??变小、信号损耗变大,即冬笋对天线发射的能量信号吸收能力变强,能更有效地区分有笋、无笋的回波信号;同时,由于天线在1.6 GHz频率下的传输损耗最高,因此最佳中心频率为1.6 GHz。

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为解决茶叶包装机称量过程中因多种干扰导致的称量精度低、效率欠佳问题，本文围绕称量信号降噪与控制算法优化展开研究，提出一种融合优化卡尔曼滤波算法、三段式模糊 PD 与自适应迭代学习控制策略的综合性方法。在信号降噪方面，针对传统卡尔曼滤波在称量各阶段降噪效果不足的问题，提出分环节优化策略：动态给料环节采用指数预处理与卡尔曼滤波融合以抑制高频噪声;静态称量环节减小过程激励噪声协方差以增强滤波稳定性，并且根据状态协方差 P 的收敛程度对滤波值进行加权平均分配得到最终称量值;料斗开启环节通过调节卡尔曼增益至极值消除跟踪滞后;料斗关闭环节引入加权限制处理尖峰干扰。在控制算法方面，设计三段式模糊 PD 控制策略，将动态给料过程分为粗给料、减速给料和精给料阶段，结合模糊理论实现 PD 参数在线自整定，通过动态调整参数平衡减速阶段以完成过渡。此外，针对振动盘停止后的超调问题，在精给料阶段引入自适应迭代学习算法，通过迭代修正振动盘的提前停止量，使实际称量值更快接近期望值。试验结果表明，碧螺春绿茶与龙井绿茶的实际称量结果相对目标质量的偏差能够控制在±0.06 g 以内，而武夷岩茶则在±0.12g以内。此外，3 种茶类均能在短时间内完成称量作业，且同一目标质量下的称量时间差异可控制在±1s以内。该方法有效提升了茶叶自动称量系统的精度、效率与稳定性，为茶叶自动包装机的性能优化提供了可行方案。

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以水泵水轮机活动导叶翼型优化为目标，通过B样条参数化活动导叶型线，为保证活动导叶翼型结构强度，在水泵水轮机活动导叶优化过程中保持导叶枢轴直径和导叶形状沿叶高方向基本不变，选取活动导叶翼型上下型线共12个控制点，在给定区间中利用拉丁超立方抽样，改变控制点坐标实现活动导叶翼型几何重构;以效率为目标函数，分析了360组不同导叶翼型对水泵水轮机效率的影响，兼顾水泵、水轮机两种工况的流动机理，引入综合损失系数，利用RSM HDMR代理模型得到综合损失系数对导叶型线参数的适应函数，通过NLPQLP算法对适应函数做最小化寻优求解，并运用数值模拟验证活动导叶翼型RSM-HDMR代理模型的预测数据。结果表明，优化后导叶型线在基本不改变原水泵工况点内流能量特性的条件下，使得高效点后移，同时对水轮机工况内流特性改善，减少湍动能流失，尾部的能量耗散减小，效率提高了0.379个百分点，证明该种导叶翼型优化方法可行，可为水泵水轮机活动导叶翼型设计和改型提供方法和理论指导。

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水力机械中存在大量的漩涡,研究漩涡结构对叶片受力的影响,是揭示内流机理、提升设计水平的关键,但多数分析方法难以量化漩涡的影响。力解构法(FDM)作为一种后处理方法,可以将浸没在流体中边界上所受压力表达为流场中包括漩涡在内的不同效应产生的作用力之和。为此,以某离心泵为研究对象,应用FDM方法获得了流场中不同效应在叶片上产生的作用力。结果表明:FDM可以准确解析流场不同效应的作用力,偏差可控制在15%以下;不同工况下,漩涡产生的作用力占主导,而粘性产生的作用力可忽略;漩涡产生的作用力主要由叶片进口流动冲击与相应的流动分离,以及叶片出口的尾流引起;小流量工况下,进口冲击与流动分离产生的漩涡力占比最高。研究结果为量化漩涡对水力机械的影响提供了新的思路,并揭示了漩涡产生的作用力与局部流动现象之间的联系。

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苜蓿花序发育阶段是决定其营养价值和产量的关键生理指标,实时精准监测对饲草品质调控和栽培管理优化具有重要意义。针对大面积苜蓿种植中存在的花序目标尺寸小(8 ~ 32 像素)、分布密集、背景复杂及实时监测要求高等技术挑战,本文提出了一种融合低空无人机和轻量化深度学习的苜蓿花序智能监测方法。首先,构建了多飞行场景、多品种和多时相苜蓿花序低空无人机RGB数据集,通过样本过滤、混合样本筛选和增强策略提升模型泛化能力;其次,设计YOLO 11n ICA模型,设计了C3K2_INXB模块,并构建了MACAA(Max avg context anchor attention module)模块,有效增强模型在背景复杂下对密集分布苜蓿花序小目标的识别能力;最后,基于Web云端协同架构实现了苜蓿花序实时监测系统,推理速度达38 f/s。试验结果表明:在自建的低空苜蓿花序数据集上,本文方法的平均精度均值(mAP@50)达到97.5%,小目标召回率为92.9%。田间验证试验显示,系统识别准确率为95.28%,漏检率为4.72%,并能自动生成苜蓿花序时空分布热力图,为精准农业管理提供决策支持。本研究提出的技术方案为复杂大田环境下的苜蓿花序数快速检测提供了高精度、轻量化及实时化的解决方案。

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在规模化苹果自动入库场景中,基于计算机视觉的计数模型需兼顾轻量化与检测精度,传统模型参数量大、计算成本高,难以实时运行;同时在苹果密集、遮挡严重的复杂环境下,存在边界模糊、误检率高等问题。为此,本文提出一种改进的CGW-YOLO v8模型。首先,通过将主干网络中的C2f模块替换为GhostNet轻量化模块,结合特征通道重加权机制,显著减少了模型的参数量。其次,采用CSPHet模块,通过异构多分支卷积与双路径特征融合策略,在降低参数量的同时增强密集苹果目标的边界区分能力。最后,采用基于Wasserstein distance loss的损失函数替代传统的IoU度量,有效降低了密集堆叠场景中的误检率。实验表明,本模型平均精度均值mAP@0.5提升至95.8%,较原模型提升1个百分点,精确率和召回率较原模型分别提升1.1、1.3个百分点,参数量与运算量较基准模型分别减少24.4%和23.2%。针对入库生产环节中对计数实时性与准确性双重要求,本文集成DeepSORT追踪算法实现苹果在视频帧间的持续跟踪与准确计数。设计了基于轨迹管理的计数策略,通过虚拟计数线仅在目标首次越过时进行计数,有效避免了重复统计与漏计问题。实验结果表明,所提出的改进方法在复杂背景下,尤其是苹果密集排列与部分遮挡的场景中,展现了较强的鲁棒性和较高的计数准确性。

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棉花色素腺体中富含棉酚，棉酚在农业害虫防控和医学药理研究等领域具有重要价值。精准获取色素腺体的面积和数量信息是评估棉酚含量的关键。色素腺体体积小、数量多、分布致密，在整幅叶片图像中所占比例较低，且易受叶脉和背景噪声等干扰，实现棉花叶片色素腺体的快速、准确识别面临挑战。针对上述难题，本研究设计了一种便携式野外棉花叶片图像采集装置，能够在无损情况下获取背景简洁的高质量棉花叶片图像;同时，提出了一种轻量化语义分割网络 Dual-GlandNet, 该模型仅对高、低分辨率分支进行部分跨分辨率特征交互，在高分辨率分支中引入 CBAM 注意力模块，增强对细粒度的表达能力，低分辨率分支中加入 CoordAtt 坐标注意力模块和 3 路可分离空洞卷积 Lite SepPP, 强化全局语义特征能力。实验结果表明，所提出的 Dual-GlandNet 模型 mIoU 为 80.6%,F1 分数达到 86.5%, 单幅图像平均推理时间约 17ms, 参数量仅 6.79×10^6。与其他主流语义分割模型相比，本文模型在精度与速度之间实现了更优权衡，为棉花叶片色素腺体实时、无损检测提供了可部署的技术方案，对棉花叶片棉酚含量评估、优质品种选育及精准田间管理具有重要意义。

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有效的害虫监测对高品质蔬菜栽培至关重要。基于深度学习的害虫检测方法在大、中型害虫识别上表现出色，但其在小尺寸害虫检测方面仍面临挑战。为此，本文提出一种基于 YOLO 算法的小尺寸蔬菜害虫检测方法 (YOLO-SVP)。为强化关键小尺寸害虫特征并改进特征融合效果，提出了一种动态加权注意力 (DWA) 机制，并将其整合至 YOLO 11 的 C3k2 模块中，形成 C3k2 DWA 模块。此外，为了在下采样过程中保留关键空间信息并减少小尺寸害虫特征损失，提出了一种空间到深度下采样 (SPD Down) 模块。同时，为缓解小尺寸害虫检测中边界框回归的严重不足，引入归一化瓦瑟斯坦距离 (NWD) 损失函数。基于自建蔬菜害虫数据集进行了仿真试验，验证了所提 YOLO-SVP 方法的有效性。其 F1 值达 85.7%、mAP??达 89.3%、mAP??:??达 54.9%，相较于基线模型分别提高 4.5、3.8、4.3 个百分点，对于小尺寸害虫西花蓟马其检测的 F1 值、mAP??和 mAP??:??分别提升 6.3、8.5、5.0 个百分点。研究结果为适应精细农业中具有挑战性的小目标检测任务提供了一种深度学习架构改进范式，为蔬菜害虫有效监测提供重要支撑。

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针对基于特征点的SLAM系统在弱纹理场景下存在特征提取不足、易跟踪丢失等问题,为提高在复杂场景中的系统初始化精度和鲁棒性,本文在ORB SLAM3框架的基础上加入了线特征,并对视觉惯性初始化进行了改进。首先在前端视觉里程计部分融入了LSD算法和LBD描述子进行线特征的提取和匹配,建立点、线特征重投影误差模型,并用基于非线性优化的BA方法来最小化重投影误差,同时引入自适应因子动态调整线特征权重。接着通过扩展双目MNEC约束构建陀螺仪偏差估计器,采用旋转平移解耦优化策略,并引入残差评估机制确保视觉惯性初始化可靠性,同时将IMU残差、特征点重投影误差以及直线重投影误差共同作为非线性优化的约束条件对相机位姿进行估计。在euroc数据集和真实场景中进行实验,结果表明与改进前ORB SLAM3算法相比,在数据集下改进算法定位精度提高22.9%,真实环境中偏移量减少1.4 m,从而验证了改进算法的可行性和有效性。

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大语言模型拥有强大的生成、学习和推理能力,是加快现代农机装备绿色、智能和高效发展的强力助手。然而,由于缺乏用于训练的农业机械相关数据集,极大限制了大模型在农机研发、制造和推广。因此,面向农机装备科研人员、设计制造工程师、用户等不同群体具体需求,提出了中文农机大模型---耒耜。首先,提出了耒耜大模型总体架构设计方案,包括耒耜·薪火、耒耜·匠心和耒耜·耕耘3个版本,旨在为目标群体提供农机专业知识问答、设计制造建议和田间作业管控等多样化、定制化服务;其次,构建了国内首个中文农机数据集,并以耒耜·薪火大模型为例,阐明了模型训练和评估方法,分别以LLaMA 3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 和Qwen 2.5-7B-Instruct 为基座模型进行监督式微调,利用ROUGE 和BLEU 作为评价指标评估微调后模型性能;最后,采用人工评估对LLaMA 3.1、GPT-4o、Mistral、Qwen 2.5 和薪火大模型的问答结果进行评价,自动评估和人工评估结果表明薪火大模型在准确性、专业性和可用性等方面表现最优。研究成果为农机装备全生命周期管控及智慧农业发展提供了有力工具和手段。

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针对柑橘病虫害领域文本数据中存在重叠三元组、嵌套实体和复杂实体抽取困难的问题,提出一种基于DPNA-CASREL(Dual-pointer network annotation-cascade binary tagging framework for relational triple extraction)的柑橘病虫害实体关系联合抽取方法。通过结合预训练模型RoBERTa-wwm-ext与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建编码器获取文本的多维向量编码,并根据柑橘病虫害语料特点设计双重指针网络标注的解码网络,在头实体解码中引入多级指针网络标注方法,在尾实体解码网络中采用复杂实体标注策略以增强模型对复杂实体的抽取性能,实现对实体关系三元组的同步抽取,解决三元组重叠、嵌套实体等问题。在自建柑橘病虫害数据集上的实验结果表明,DPNA CASREL模型的精确率、召回率和F1值分别为82.12%、81.97%、82.05%,优于其他模型,对嵌套、复杂实体抽取的F1值比CASREL分别提升8.16、6.58个百分点,有效解决了实体嵌套和实体边界不清晰问题。本文方法可为柑橘病虫害知识图谱构建提供基础。

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针对日光温室樱桃生产中普遍存在的日间高温与夜间高湿问题,本研究开发并验证一种基于强制对流的混合通风策略,以优化设施内热湿环境,提升果实品质?以榆林地区典型日光温室(栽培樱桃品种:布鲁克斯?萨米脱?雷尼)为研究对象,首先通过环境监测与计算流体力学(CFD)数值模拟,对比分析了自然通风与不同强制对流模式(后墙风机向下/向上送风)对温室内温湿度场及气流组织的影响,确定了最优通风方案?随后,通过田间对比试验,验证了该优化策略在樱桃结果期的实际环境调控效果及其对果实品质的影响?CFD模拟与实测结果均表明,采用“后墙风机向下送风”的混合通风策略效果最佳?与纯自然通风相比,该策略可有效降低日间冠层温度(最大降幅3.9℃),显著抑制夜间高湿(植株区相对湿度最大降幅14.6个百分点),且避免了过度降温?品质测定结果显示,该策略显著提升了果实商品性与营养价值:布鲁克斯品种单果质量增加19.8% ,硬度提升31.6% ;萨米脱品种a?值(红色度)和总酚含量分别提升26.9% 和36.1% ;雷尼品种可食率与可溶性固形物含量亦显著提高?各品种的糖酸比均得到显著改善?本文所提出的混合通风策略能有效破解日光温室樱桃生产的环境瓶颈,是实现果实高产优质的一种高效?低成本环境调控技术,为设施园艺精准环控提供了工程依据与实践方案?

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集约化羊养殖中,环境管理技术落后和缺失是导致羊舍环境恶化的关键因素,准确预测羊舍的环境参数变化对于确保羊的健康成长和提高羊养殖业的经济收益至关重要。PM?.?颗粒物是威胁羊健康成长和繁殖的重要因素,为了精准把握羊舍内PM?.?的浓度规律,本文提出WT-SSA-LSTM模型,使用小波变换对羊舍环境参数数据进行分解重构,消除数据噪声,结合麻雀搜索算法(SSA)对长短时记忆网络(LSTM)模型的隐藏层神经元数、学习率和batch_size进行优化,调整输入模型的参数,避免参数选取的随机性,进一步提高模型性能。实验结果表明,WT-SSA-LSTM模型的各项指标均优于其他预测模型,其MAE、RMSE、MSE、NRMSE、R2分别达到0.3497 μg/m3、0.6004 μg/m3、0.3605 μg2/m?、0.0057和0.9981,证明本文提出的WT-SSA-LSTM预测模型具有较高的精度和较好的稳定性,为集约化羊群养殖羊舍的PM?.?浓度变化监测和调控提供指导性建议。