科研产出
基于视觉伺服的温室番茄植株主茎跟踪与测量方法
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：根据温室番茄智能管理作业视觉信息获取需求,研究了番茄植株主茎动态跟踪与立体测量方法,以提高对叶、果和花等目标的搜索效率.结合工厂化番茄种植特征,采用二自由度双目云台摄像机采集植株主茎图像;在对摄像机与旋转云台之间坐标关系进行标定的基础上,提出针对番茄植株主茎图像跟踪采集的云台伺服控制方法,对作业区域内植株进行自下而上多视角图像动态采集;对相邻视场主茎重叠区域的图像匹配方法进行研究,实现了植株离散图像的拼接和形态恢复;基于主茎跟踪参考点的空间坐标信息,研究了作业区域主茎长度、高度和生长倾角等立体形态参数的测量方法;最后,通过现场试验对主茎拼接与测量方法进行验证.结果 表明,在距地面高度600 ~1 500 mm作业区域内,视觉系统跟踪采集的主茎3个区域图像的平均拼接偏差为3.77°;以人工测量结果为对照,采用视觉系统测量主茎长度、高度和生长倾角的决定系数分别为0.993 3、0.842 6、0.979 3,平均测量偏差分别为46.20 mm、18.60 mm和4.33 °.本研究可为番茄智能化整枝、采摘和授粉等作业视觉信息获取提供技术支撑.
关键词： 番茄植株 主茎形态 农业机器人 视觉伺服 立体测量
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溶液阴极辉光放电结合标准加入法和背景去除法分析水溶液中的Ca和Mg
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：溶液阴极辉光放电发射光谱法易受水体样品中的基体效应影响,而且对于实际水体样品组份相对复杂,含有多种元素,受基体效应干扰更加明显,导致金属元素浓度预测精度降低。为了减少溶液阴极辉光放电发射光谱法中水体样品基体效应的影响,常常利用定量分析方法对金属元素进行分析。这些定量分析方法中,标准加入法尤其适合于待测物质基体效应较为显著或者含有干扰物质等情况,然而标准加入法容易受到背景信号的干扰,使测量结果产生误差,因此在进行标准加入法之前需要消除光谱数据的背景干扰。最简单的谱线干扰消除法是离峰校正法,此法扣除线峰左右两侧的背景强度值,以达到消除背景干扰的目的;小波变换法同样也适用于消除背景干扰,并且具备普适性,利用此法对小波进行多尺度分层,而后对小波低频系数进行处理,获得校正后的数据。在独立开发的溶液阴极辉光放电发射光谱系统上,利用基于标准加入法的离峰校正法和小波变换法对水溶液样品中Ca和Mg含量进行预测。实验结果比较发现,基于传统的标准加入法,测得5, 10和20 mg·L~(-1)浓度的Ca样品的相对误差分别为157.0%, 105.1%和47.0%, Mg的相对误差分别为20.1%, 3.1%和2.8%。然而,结合标准加入法和离峰校正法后, Ca的相对误差分别降低至15.4%,-8.8%和3.3%, Mg的相对误差分别降低至14.5%, 0.1%和0.8%。采用小波变换算法消除背景干扰后的标准加入法, Ca元素的相对误差分别降至13.2%,-7.6%和-1.4%, Mg的相对误差分别降至13.4%,-0.4%和0.5%。结果表明,离峰校正法和小波变换法结合标准加入法测量Ca和Mg的准确度显着提高,两种方法能有效地消除背景干扰,降低基体效应,使预测精度升高。其中,小波变换法结合标准加入法可用于多种类型的背景校正场合,无需选择合适的背景校正点,而且预测精度更高,相比离峰校正法具有一定的优势。
关键词： 溶液阴极辉光发射光谱法 金属元素检测 标准加入法
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面向人工林经营的模型库和方法库服务平台
《林业科学 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：【目的】人工林经营模型众多,对统计学方法依赖性较强,传统人工林经营辅助决策支持系统与模型库、方法库耦合性较高,针对模型库通用性不高、方法代码与业务代码耦合度过高等问题,结合林业数学模型多样性等特点,构建人工林经营模型库和方法库服务平台,以实现人工林经营模型与方法的科学化管理和信息化服务。【方法】基于不同的模型表现形式和方法的调用机制,采用关系型数据库构建理论,设计模型库和方法库的关系模式;针对方程式表达模型,引入词法分析、语法分析和语义分析等方法,实现方程式模型解析计算;针对程序化模型,采用调用程序包方式实现模型解析计算;基于程序包的封装调用方法,实现方法库的调用和管理。利用数据耦合思想,将模型库、方法库与决策应用系统解耦,实现模型、方法的独立管理和标准化共享服务。【结果】模型库系统可实现数学公式型和程序块型模型的存储、管理与解析;方法库系统可实现对方法程序块的统一存储与管理,且通过构建模型与方法调用数据交互格式,可分别实现面向用户的模型和方法的计算服务与面向应用程序的API调用服务。【结论】设计通用性较好的模型、方法调用数据交互结构,构建面向人工林经营的模型库和方法库服务平台,实现基于Web的模型、方法的管理与解析,提供模型和方法的共享调用功能。
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蔬菜嫁接机器人柔性夹持搬运机构设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对现有蔬菜嫁接机器人单手爪夹持搬运机构作业时需要在上苗、切削和对接工位往复旋转作业,限制了机器嫁接生产效率,存在夹持伤苗、操作人员上苗等待时间过长、易疲劳等问题,设计了一种四手爪柔性夹持搬运机构,能够实现上苗、切削和对接工位同步作业,以及秧苗柔性夹持与快速搬运,有助于提高机器嫁接效率。提出了基于缓冲材料的柔性夹持手爪和夹持力调节方法,分析了不同厚度EVA缓冲材料的压缩力学特性,得到缓冲垫完全闭合夹持条件下对不同秧苗的夹持力。利用ADAMS软件建立夹持搬运机构动力学仿真模型,分析了秧苗不同夹持力与旋转位移的变化规律,得出当夹持力小于0.4 N时秧苗脱离了夹持手的束缚,夹持力大于3.5 N时秧苗夹持与旋转作业稳定。机构性能试验结果表明:选取白籽南瓜苗和黄瓜苗为测试对象,柔性夹持手爪平均夹苗成功率为98.5%,比弧形夹持手提高4.5个百分点,伤苗率降低3.5个百分点,柔性夹苗效果显著;该机构嫁接平均速度为1 052株/h,是同类型单手爪嫁接机作业效率的1.72倍,嫁接成功率为96.67%,大幅提高了嫁接机器人生产效率,能够满足工厂化嫁接育苗生产需求。本文研究结果可为高速嫁接机器人的夹持搬运机构设计和优化提供技术参考。
关键词： 嫁接机器人 搬运机构 四手爪 柔性夹持 EVA缓冲材料
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基于水分利用率与光合速率的温室作物需水模型研究
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：提出一种融合水分利用率(Water use efficiency,WUE)和光合速率的温室作物需水模型构建方法.在获取不同温度、光量子通量密度、CO2浓度和土壤含水率嵌套条件下番茄净光合速率和WUE的基础上基于径向基神经网络(Radial basis function,RBF)构建光合速率和WUE预测模型;继而获取不同环境嵌套条件下的光合速率对土壤含水率的响应曲线利用U弦长曲率法获取光合速率约束下的土壤含水率调控适宜区间;在此区间内基于WUE预测模型,以水分利用率最大为目标,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)获取土壤含水率调控目标值;最后,利用支持向量机回归算法(Support vector regression,SVR)建立作物需水模型.结果表明,需水模型的训练精度为0.996 9,测试精度为0.978 8,均方根误差为0.23%,拟合效果良好.与单一考虑光合效率最优的模型相比,本模型WUE平均提高15.22%,土壤含水率平均下降12.76%,光合速率平均下降4.05%.说明融合WUE-光合速率的需水模型能兼顾作物需求和经济效益,可为温室土壤含水率的精准调控提供理论依据.
关键词： 温室 作物需水模型 水分利用率 光合速率 土壤含水率
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砧木上苗定位机构吸附块仿真设计与性能试验
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决嫁接机人工上苗过程中砧木子叶损伤和叶柄劈裂问题,采用正压气流压苗和负压吸附定位原理,设计一种辅助自动上苗作业的砧木上苗定位机构.通过建立机构有限元分析模型,在给定边界约束条件下利用CFD软件对吸附块内部气流场进行动力学仿真,获得气室内部流场分布情况及各因素对砧木子叶吸附力的影响.采用仿真正交试验对吸附块结构参数进行优化设计,确定吸附块各因素对吸孔平均吸力影响的主次顺序依次为出口负压、吸孔直径、吸孔深度;当吸附块出口负压3 kPa,吸孔直径1 mm和吸孔深度4 mm时,吸附块对子叶具有较好的吸附能力.上苗试验结果表明:该机构对白籽南瓜苗子叶吸附成功率为96.67%,压苗成功率为99.33%,综合上苗成功率为96.03%,伤苗率仅为0.67%,作业性能满足嫁接机自动上苗作业要求.子叶吸附失败原因是子叶方向和上苗高度控制不准确,以及子叶展角过小导致叶柄劈裂.吸附块作业面仿形和结构参数仿真试验对提高砧木柔性和安全上苗具有重要意义,大幅缩短了吸附块设计周期,研究结果为解决嫁接机自动上苗问题提供理论依据和设计参考.
关键词： 嫁接机 试验 砧木上苗 吸附块 仿真设计 柔性吸附
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水田风送施肥参数检测试验台设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：水田侧深施肥田间试验受插秧作业季短、作业性能不稳定等多种因素影响,而传统室内土槽无法进行风送式水田施肥试验,设计了一种可进行风送水田施肥排肥参数检测的试验台.试验台主要由机械部分、测控部分、风送排肥部分和软件部分组成.综合采用自动控制技术、多传感器技术和液压传动技术模拟水田工况,实现风送排肥过程中风压、风速等参数实时采集和显示,可灵活控制排肥轮转速和转停频率.试验台性能验证试验表明,试验台行进速度可在0~1.62 m/s内调节,误差1.5%;输肥气流速度在0~30 m/s之间,满足风送排肥需求;排肥系统最大排肥变异系数为5.79%,施肥效果良好.对该试验台进行侧深施肥系统测试,结果表明,对施肥均匀性变异系数的影响因素由大到小依次为:排肥轮转速、台车前进速度、风机风速.试验台能够在实验室环境进行风送式水田施肥机构参数检测,缩短了水田风送施肥关键部件的研发周期,为实现水田施肥智能控制打下基础.
关键词： 水田土槽试验台 风送水田施肥 排肥参数 施肥均匀性 施肥稳定性
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退耕还湿后不同植物群系土壤溶解性有机质的荧光光谱特征
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：三维荧光光谱荧光峰位置和荧光强度可表征荧光物质的类型和浓度,被广泛应用于溶解性有机质(DOM)性质的研究中.为探讨退耕还湿后不同植物群系条件下的土壤特征,指导退耕还湿工作,本研究通过采集榆树、松江柳、猪毛蒿、芦苇、灰脉薹草、香蒲6种典型植物群系的表层土壤,应用三维荧光光谱-平行因子分析法,测定土壤DOM的荧光光谱,分析6种植物群系土壤中DOM的来源和组成.结合土壤理化指标,进一步分析土壤DOM有机组分的影响因素.结果表明:6种植被类型土壤的腐殖化指数(HIX)差异不大,其中湿生芦苇群系土壤腐殖化程度显著高于旱生猪毛蒿群系.土壤DOM的荧光指数(FI370)均介于陆生源特征值(1.4)和自生源特征值(1.9)之间,说明其来源既由微生物活动产生,也有植物凋落物及根系分泌物的输入.灰脉薹草群系和香蒲群系土壤的FI370和生物指数(BIX)相对较高,表明两者具有相对较强的自生源特征,而芦苇群系和猪毛蒿群系的陆生源特征相对较高.6种植物群系土壤DOM中共识别出3个有机组分:类富里酸组分(C1)、类胡敏酸组分(C2)和类蛋白组分(C3).芦苇群系土壤DOM相对浓度较高,其次为香蒲群系,灰脉薹草群系相对较低.除芦苇群系外,C3组分在各植物群系土壤中均占有相对较高的比例,其次为C1,C2相对较低,反映出表层土壤DOM中小分子物质相对丰富,腐殖化程度不高.不同植物群系土壤pH值差异不显著,旱生环境具有较高的土壤容重,而湿生环境土壤含水量和阳离子交换量较高.木本植物群系土壤总有机碳、总氮、总磷、总钾含量均高于草本植物群系.土壤容重、含水量及阳离子交换量可显著影响土壤DOM有机组分结构.因此,退耕还湿过程中增加湿生草本植物面积可在一定程度上提高土壤腐殖化程度.
关键词： 三维荧光光谱 土壤溶解性有机质 植物群系 退耕还湿
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多结构参数集成学习的设施黄瓜病害智能诊断
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：单一特征已不能很好的描述作物病害典型特征,而生长环境参数(土壤温湿度、pH值、空气温湿度等)与病害密切相关,多结构数据学习向量化与特征最优组合能够有效提升病害诊断准确性.该研究以黄瓜白粉病、角斑病、炭疽病、菌核病4种病害50个样本为实例,融合结构化作物生长环境参数与非结构化图像特征,通过智能化物联网,对实时采集到的环境参数进行监测、分析,并将其与图像特征融合,构建多结构病害特征最优组合模型.试验结果表明,样本识别率在79.4%~93.6%,对比卷积神经网络图像识别识别率,卷积神经网络由于需要对病害图像数据进行降维,后台识别时间较高;深度迁移学习的图像识别方法,需要大量图像数据输入深度网络学习,而现实中病害图像数量不足以满足深度学习要求,因此识别率会因为样本不充分而降低;该方法借助少量图像数据,同时结合环境与专家知识资源,采用多结构参数集成学习的方法进行病害识别,在较少识别时间的基础上确保识别的准确性.
关键词： 图像识别 智能系统 病害 多结构参数 学习向量化 智能诊断
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基于特征优选随机森林算法的农耕区土地利用分类
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了提高农耕区土地利用分类精度,该文采用较高空间分辨率和丰富光谱信息的Sentinel-2数据生成光谱特征、无红边波段的植被指数、红边指数和纹理特征4种基本特征变量,并对以上特征变量优选后进行特征重要性排序,进而构建7种特征组合方案,基于随机森林算法和支持向量机对农耕区土地利用信息进行提取并对比验证分类精度。研究结果表明:通过特征优选的随机森林算法进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度达到88.24%,Kappa系数为0.84,精度优于相同特征变量下的支持向量机分类方法。该方法能够有效提高农耕区土地利用分类精度,可为土地资源监测、管理提供技术支持和理论参考。
关键词： 随机森林算法 土地利用分类 农耕区 特征优选 Sentinel-2 红边指数
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