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我国烟秆清理仍主要采用人工方式,费时费力,且效率低。随着农业机械化的持续推进,烟秆清理机械的研发项目越来越多,但仍存在许多亟待解决的实际问题。基于此,课题组分析了国内外烟秆清理机械发展现状,当前国外的烟秆清理机械技术较为先进,不仅工作效率高,而且还朝着多功能、自动化、信息化方向发展;我国烟秆清理机械按照功能的不同可以分为普通烟草拔秆作业机械和烟草拔秆粉碎作业机械,并举例分析了两类机械的结构以及工作原理。研究发现我国烟秆清理机械发展存在烟秆清理机械结构不合理、价格过高、研发基础较弱、烟区种植规模较小、不同地域对机械需求差异大等问题,并针对存在的问题提出了严格规范农艺要求、大力研发自走式多功能烟秆清理机械、加大农机购置补贴力度、促进烟草种植规模化等措施建议,以促进烟田清理机械化发展,并为烟秆清理机的进一步研究和开发奠定基础。 相似文献
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【目的】云南烟田烟秆清理存在一些问题,如链夹持式烟秆清理机夹持链条与烟秆之间容易打滑,刨掘式烟秆清理机无法良好深入云南土壤,作业过程中烟根上的土块难以抖落,还会将地膜撕碎,不利于地膜的捡拾等,这些问题亟待解决。【方法】课题组采用切割烟秆的方式,设计了一种适用于云南烟田的烟秆清理粉碎机,该烟秆清理粉碎机能一次性完成烟秆的清理、输送、粉碎和抛送等工作,其主要由圆盘锯刀、输送辊、输送链网、粉碎机、分动箱及机架等组成。课题组对整机的切秆装置、粉碎装置、输送装置进行研究和分析,对关键部件进行设计,确定了工作参数。【结果】利用SolidWorks Simulation对圆盘锯刀、输送辊、动刀片、甩刀进行静力学分析,它们的最大应力分别为2.102 MPa、10.08 MPa、10.67 MPa、103.1 MPa,均在材料屈服强度范围内,验证了该烟秆清理粉碎机结构强度符合设计要求。 相似文献
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<正>小麦联合收获机经一季节的作业后,一定会或多或少地存在一些故障或故障隐患,必须及时进行全面的保养,以备下一年使用。这样,也可提高联合收获机的使用寿命。(一)清理清理机组各部位的杂草、尘土、油污,有必要时 相似文献
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<正>兵团在上世纪80年代初引进推广地膜覆盖栽培技术,到80年代中后期兵团就开始组织农机科技人员进行残膜清理机械的研制工作,陆续研制出能满足春播前、苗期以及秋收后等不同时段作业的搂膜耙、棉花头水前揭膜机、伸缩杆齿式残膜回收机等一系列农田残膜清理机械,在农田残膜清理工作方 相似文献
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针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于MobileFaceNet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,以构建羊脸识别数据库;在MobileFaceNet的深度卷积层和残差层中引入融合空间信息的高效通道注意力(ECCSA),以增加主干特征的提取范围,提高识别率,并采用余弦退火进行动态学习率调优,最终构建ECCSA-MFC模型,实现羊只个体识别。试验结果表明,在羊脸检测上,基于YOLO v4的羊脸检测模型准确率可达97.91%,可以作为脸部检测器;在羊脸识别上,ECCSA-MFC模型在开集验证中识别率可达88.06%,在闭集验证中识别率可达96.73%。该研究提出的ECCSA-MFC模型在拥有较高识别率的同时更加轻量化,模型所占内存仅为4.8 MB,可为羊场智慧化养殖提供解决方案。 相似文献
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羊舍湿度过高或过低都会直接威胁肉羊健康生长,及时掌握湿度变化趋势并提前调控是确保规模化肉羊无应激环境下健康养殖的关键。为提高湿度预测精度,提出了基于奇异谱分析（SSA）、粒子群优化算法（PSO）、长短时记忆网络（LSTM）的羊舍湿度非线性组合预测模型。利用SSA分离出正常序列和噪声序列,将原始序列转换为平滑序列;其次通过PSO不断迭代优化确定LSTM的最优参数组合,降低LSTM的训练成本;最终依据优化参数建立组合预测模型分别对两序列进行预测,模型结果之和为最终预测结果。利用该模型对新疆维吾尔自治区2021年3月17—27日期间的羊舍空气相对湿度进行预测,结果表明,该组合预测模型具有良好的泛化性、稳定性和收敛性。与标准的ELM、SVR、LSTM、PSO-LSTM、EMD-PSO-LSTM等模型相比,本文提出的SSA-PSO-LSTM组合模型具有更高的预测精度,其均方误差、平均绝对误差和决定系数分别为1.127%2、0.803%和0.988。 相似文献
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羊胴体自动化分割对于提高羊屠宰加工企业生产效率有重要意义。为实现将羊胴体点云精准高效地分割为多分体,研究了一种基于表面凹凸性的羊胴体点云分割方法。以倒挂状态下的巴美肉羊胴体为研究对象,利用三维激光扫描仪获取羊胴体点云。首先,对羊胴体点云进行预处理,去除离群点噪声和采用体素滤波的方法进行下采样;并将羊胴体点云超体素化,以获取超体素邻接图;然后,对超体素邻接图中相邻点云的公共边进行凹凸性判断,将凹边凸边赋予不同权重;并由得分评估函数计算不同权重点云的得分,将结果与参数Smin作比较;最后,根据比较结果确定分割区域,完成对羊胴体点云的分割。试验结果表明：羊胴体点云分割的平均精确度、平均召回率、平均F1值和平均总体准确率分别为92.3%、91.3%、91.8%、92.1%。各分体的平均分割精确度分别为92.7%、90.7%、92.6%、93.2%、92.5%、92.2%,各分体的平均分割召回率分别为86.0%、93.2%、92.8%、91.6%、90.9%、93.4%,处理单只羊胴体点云的平均时长为18.82 s。通过处理多分体组合点云以及多体型羊胴体点云判断本文方法的适... 相似文献
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针对目前人工识别羊个体疼痛过程中存在的经验要求高、识别准确率低、消耗成本高、延误疾病治疗等问题,引入当前主流图像分类网络VGGNet（Visual geometry group network）对有疼痛和无疼痛的羊脸表情进行识别,提出一种基于改进VGGNet的羊脸痛苦表情识别算法,改进后的网络为STVGGNet（Spatial transformer visual geometry group network）。该算法将空间变换网络引入VGGNet,通过空间变换网络增强对羊脸痛苦表情特征区域的关注程度,提高对羊脸痛苦表情的识别准确率。本文对原有的羊脸表情数据集进行了扩充,新增887幅羊脸表情图像。但是新的数据集图像数量仍然较少,所以本文利用ImageNet数据集进行迁移学习,微调后用来自动分类有痛苦和无痛苦的羊脸表情。对羊面部表情数据集的实验结果表明,使用STVGGNet实现的最佳训练准确率为99.95%,最佳验证准确率为96.06%,分别比VGGNet高0.15、0.99个百分点。因此,本文采用的模型在羊脸痛苦表情识别中有非常好的识别效果并且具有较强的鲁棒性,为畜牧业中羊的疾病检测智能化发展提供了技术支撑。 相似文献
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针对目前人工识别羊个体疼痛过程中存在的经验要求高、识别准确率低、消耗成本高、延误疾病治疗等问题,引入当前主流图像分类网络VGGNet(Visual geometry group network)对有疼痛和无疼痛的羊脸表情进行识别,提出一种基于改进VGGNet的羊脸痛苦表情识别算法,改进后的网络为STVGGNet(Spatial transformer visual geometry group network)。该算法将空间变换网络引入VGGNet,通过空间变换网络增强对羊脸痛苦表情特征区域的关注程度,提高对羊脸痛苦表情的识别准确率。本文对原有的羊脸表情数据集进行了扩充,新增887幅羊脸表情图像。但是新的数据集图像数量仍然较少,所以本文利用ImageNet数据集进行迁移学习,微调后用来自动分类有痛苦和无痛苦的羊脸表情。对羊面部表情数据集的实验结果表明,使用STVGGNet实现的最佳训练准确率为99.95%,最佳验证准确率为96.06%,分别比VGGNet高0.15、0.99个百分点。因此,本文采用的模型在羊脸痛苦表情识别中有非常好的识别效果并且具有较强的鲁棒性,为畜牧业中羊的疾病检测智... 相似文献
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内蒙古自治区草地资源丰富,养羊业为自治区的主要畜牧业,通过对放牧羊只牧食行为的识别并结合GPS监测其牧食路径,可为估测放牧区域采食量分布、放牧规划和草畜平衡的研究提供理论依据。本文采用三轴加速度传感器,设计了放牧羊只牧食行为数据无线采集系统,自动采集羊只牧食的三轴加速度数据,并建立羊只牧食行为识别的BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型,实现对羊只采食、咀嚼、反刍3种牧食行为的分类识别。在内蒙古自治区四子王旗白音朝克图镇半荒漠化草场的试验结果表明,BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型对羊只牧食行为的平均识别率分别为83.1%、89.4%和93.8%,其中卷积神经网络模型的识别精度最高,能够满足羊只牧食行为分类识别的要求。 相似文献