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针对丘陵山地油茶果人工采摘效率低、大型机械采收难且花苞损伤大等问题,设计了一种手持冲击梳刷式油茶果采摘装置,通过冲击指的碰撞作用和指间梳刷作用采摘油茶果,可有效降低花苞损伤率。以采摘装置质量最小化为目标,利用Ansys Workbench拓扑优化模块进行轻量化设计,机架减轻近30.59%;建立“冲击指-油茶果”碰撞模型和“主枝-细枝-茶果”三摆动力学模型,明确影响油茶果采摘效果的主要因素为油茶果的质量和压入变形量、冲击指质量和转速、枝条长度和质量;进而以冲击指转速和指间夹角、装置梳刷次数为试验因素,以采摘速率、采净率和花苞损伤率为评价指标,开展油茶果采摘试验并采用响应面分析法处理试验数据。结果表明,冲击指转速对采摘效果的影响最为显著,且当冲击指转速为409.8 r/min、指间夹角为4.1°、装置梳刷4.5次时,装置的采摘性能最佳;此时,油茶果采摘速率为43.67 kg/h、采净率为86.42%,花苞损伤率低于8.89%,满足高油茶果采净率和低花苞损伤率的工作要求。 相似文献
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电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。 相似文献
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针对目前油茶果采摘机花苞损伤率高的问题，设计了一种油茶果分层采摘机构。利用Adams软件对油茶果与胶辊的接触碰撞进行仿真分析，得到油茶果的临界脱落速度为105mm/s;根据油茶花苞的生长特性，建立花苞与胶辊相互作用的有限元模型，在ANSYS Workbench软件中仿真分析了花苞与胶辊的碰撞过程。研究结果表明：在油茶果临界脱离速度条件下，花苞与胶辊发生碰撞接触后等效应力和等效应变的值随着胶辊速度和胶辊直径的增加而增加，随着胶辊间距的增加先增加后减小，且花苞均未与果柄发生分离；分层采摘机构室内试验结果与仿真结果基本吻合，研究结果可为油茶果采摘装置的设计提供参考。 相似文献
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油茶果采收仍依靠人工,劳动强度大,采收效率低。为实现油茶果振动采收,设计确定合适的机械振动参数,本文利用力学仪器测量"长林"系列品种的油茶果和花苞从枝条脱离下来所受力的大小,并调查记录油茶果和花苞的基本物理特性参数。运用SPSS软件对测量数据进行分析处理,结果表明:长林3号的油茶果纵向脱离力相对其他品种较小,长林40号的油茶果横向脱离力和花苞脱离力相对其他品种较小;5个品种的油茶果的纵向脱离力均值都分别小于其横向脱离力的均值,油茶果的脱离力均大于花苞的脱离力;在采摘油茶果的过程中,油茶果的脱离位置大部分是发生在果柄与枝条之间;综合比较后提出油茶适合采用梳刷式机械采收方式。对长林40号油茶果脱离力和物理特性参数作相关性分析,结果表明油茶果直径与油茶果的重量之间存在很高的相关性,油茶果重量与油茶果的纵向脱离力在0.01水平显著相关,其相关系数为0.373,呈低度相关关系。 相似文献
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降低花苞损伤是油茶果机械采摘中的难点,为此,设计了一种油茶果分层采收装置。分析了分层采摘装置和果枝的相互作用原理,并运用ANSYS Workbench对分层机构与果枝作用模型、分层采摘机构与果枝作用模型进行应力仿真,随着分层胶辊距离增大,果枝弯曲程度越大,果枝横截面上的正应力和切应力增加;随着采摘胶辊间隙减小,果枝横截面所受的正应力和切应力增加,通过试验验证了分层采摘的可行性。以分层厚度、分层深度、胶辊间隙和胶辊转速为影响因素,以油茶果漏采率和花苞损伤率为评价指标,对赣无1油茶果进行了采摘试验。结果表明,影响油茶果漏采率的因素依次为胶辊间隙、分层深度、分层厚度、胶辊转速;影响花苞损伤率的因素依次为分层厚度、分层深度、胶辊转速、胶辊间隙;运用综合评分法,得到采摘赣无1油茶品种的最佳参数组合为：分层厚度360mm、分层深度290mm、胶辊间隙18mm、胶辊转速65r/min。在此工况下,油茶果漏采率为13.33%,花苞损伤率为6.33%。与未加分层机构的采摘装置相比,分层采摘装置的花苞损伤率降低了6.22个百分点。 相似文献
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目前，油茶果采摘基本靠人工，采摘效率低，采摘成本高。为提高油茶果采摘效率，设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时，与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力，油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小，且呈一定的线性关系，同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律，结果表明：油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加，随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明：当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时，油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。 相似文献
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液压驱动式油茶果采摘机设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器的采摘效率,设计了一种液压驱动式油茶果采摘机。通过分析油茶果与胶辊相互作用力的影响因素,确定了采摘机的主要工作参数。仿真分析了不同工作参数对油茶果与胶辊相互作用力的影响规律,并以上下组胶辊间距、旋转架转速、胶辊直径为影响因素,以油茶果采摘率和花苞损伤率为评价指标,在江西省林科院和江西农业大学分别进行了室外、室内采摘试验。结果表明,影响采摘率的因素由大到小依次是上下组胶辊间距、旋转架转速和胶辊直径;影响花苞损伤率的因素由大到小依次是胶辊直径、上下组胶辊间距和旋转架转速。结合室内、室外试验,运用综合评分法得出油茶果采摘率较高且花苞损伤率较小的最佳参数组合为:上下组胶辊间距15 mm、旋转架转速55 r/min、胶辊直径30 mm。与电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器相比,液压驱动式油茶果采摘机旋转架转速提高了83. 33%,采摘效率明显提高,其平均采摘效率为210个/min。 相似文献
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扭梳式油茶果采摘末端执行器设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决油茶果采摘过程中采净率低、花苞损伤率大的问题,通过研究不同品种油茶果结合力和油茶枝条特性,设计了一种扭梳式油茶果采摘末端执行器,在采摘作业时该执行器可以对油茶果产生多种作用力。阐述了该末端执行器的结构和工作原理,并对关键部件进行了设计,分析了末端执行器的作业过程和油茶果脱落的影响因素。对不同品种油茶果的结合力和枝条扭转进行测试,得出抗拉力主要集中在10~25N之间、抗剪力主要集中在5~15N之间、抗扭力矩主要集中在0.015~0.030N ·m之间,不同品种油茶枝条扭转模量在2~7MPa之间。单因素试验表明,在扭梳组件转速为25~35r/min、梳辊转速为75~85r/min、作业时间为8~12s工况下,采摘性能较优。试验表明,最优工作参数组合为扭梳组件转速35r/min、梳辊转速85r/min、作业时间12s,此时油茶果采净率平均值为93.37%,花苞损伤率平均值为13.16%。 相似文献
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为研究振动参数对油茶果采摘的影响,本文建立了油茶“果实-枝条”双摆动力学模型,通过求解动力学模型得出系统固有频率为0.42、7.18Hz;根据对油茶果实和花苞受力分析,得出油茶果实和花苞振动脱落所需的平均加速度分别为427.15、1.936m/s2;利用ADAMS动力学仿真软件对油茶果冠层振动采摘进行了仿真试验,利用Design-Expert 11.0.4软件对试验数据进行分析和优化并进行田间试验验证,理论优化结果为振动时间8.09s、振动频率8.15Hz、振幅50mm时,油茶果实采收率为93.41%,油茶花苞损伤率为14.10%。田间试验结果表明,针对湘林210品种油茶树,当冠层振动时间8s、振动频率8Hz、振幅50mm时,油茶果实采收率和花苞损伤率平均值分别为92.37%、14.38%,与理论优化值的差值分别为1.04、0.28个百分点。 相似文献
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摇枝式油茶果采摘机设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大的问题,设计了一款摇枝式油茶果采摘机。根据摇枝式采摘工作原理,完成了关键部件的结构设计,计算分析了采摘头夹持油茶枝的夹持力,对油茶枝和油茶果振动过程进行力学分析,建立力学方程并求解。结果表明,夹持油茶枝时最大压力为2826N,振动对树枝产生的径向力约为57.5N、法向力约为78.2N,夹持和振动都不会对枝条造成损伤。为保证采摘机安全性,对横梁架进行了静力学分析,经计算其弯曲变形为0.0005mm,远小于最大许用弯曲挠度。设计了四因素三水平正交试验,结果表明,最佳作业参数组合为：采摘装置的采摘时间10s、电机输出频率35Hz、采摘头的振幅5cm及采摘爪的夹持位置（夹持油茶枝的夹持中心到油茶树冠层距离）10~20cm,此时油茶果采净率为95.2%,花苞损伤率为17.2%。对摇枝式油茶果采摘机进行了田间试验,对枝条的损伤基本符合采摘要求。 相似文献
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针对我国油茶果采摘过程中存在的自动化水平落后、采摘效率低、适采周期短的现状,应用于机器人收获技术的机器视觉技术受限于真实场景中复杂背景干扰从而导致识别精度较低的问题。以自然场景下的油茶果为研究对象,提出一种基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测算法,首先获取油茶果图像并建立数据集,利用ResNet卷积神经网络提取油茶果果实图片的特征,获得果实目标分割结果,再采用RPN对所得到的特征图进行操作,并增加全连接层,提取每个样本mask像素面积,并对目标类别进行预测。利用测试集分别测试油茶果的分割网络模型及目标识别算法,结果表明,网络模型的分割准确率为89.85％,油茶果目标识别的平均检测精度为89.42％,召回率为92.86％。本算法能够自动检测油茶果目标,并有效降低不同光照情况下叶片与花苞遮挡、果实重叠、果实色泽等因素干扰,为自然场景中果实自动化采摘提供可靠的视觉支持。 相似文献