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针对联合收获机刮板式输粮装置内谷物分布不均、流量难以准确测量的问题,开展了刮板式输粮的联合收获机谷物流量监测方法研究,设计了基于激光对射阵列的谷物流量监测装置,主要由激光对射阵列、升运器转速传感器、数据处理模块和谷物流量计量显示终端组成。当升运器刮板输送谷物经过激光对射阵列时,会阻断激光发射器发出的红外光线,激光接收器由于无法接收到红外光信号,输出信号发生变化,通过定时采集激光接收器输出信号变化可获取谷物分布信息;同时,升运器转速传感器输出转速信号,谷物流量数据处理模块将采集到的升运器转速信号和激光对射阵列信号经滤波、整形后,与人工测定的谷物容重信息送至谷物流量计量软件系统,以分层积分法处理后,将谷物流量、谷物容重和升运器转速实时显示在终端上。为了验证基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置性能,选择含水率为14.7%的南梗5055号水稻,开展了室内台架试验。结果表明:谷物含水率相同的情况下,基于激光对射阵列原理的谷物流量监测装置室内台架试验测量结果相对误差≤3.00%,为田间谷物流量在线监测提供了技术基础。 相似文献
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为提高联合收获机收获质量与效率,构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统,结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界,经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径,并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态;提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法,通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割,以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入,并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明,该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行,在田间照度符合人眼正常工作的情况下,收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%,单帧检测时间50 ms以内;以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%,随作业行数增多,割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。 相似文献
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谷物联合收获机对于实现谷物收获机械化,确保粮食丰产丰收,改善劳动条件,有着极为重要的作用.本文指出了谷物联合收获机的使用要点和保管注意事项. 相似文献
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水稻的适时收获,是提高稻米品质、减少粮食损失、提高粮食产量的重要环节。实践证明,应用半喂入水稻收获机进行水稻收获,与全喂入水稻收获机相比,有以下8个方面的显著优势。 相似文献
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机身倾斜导致谷物流量传感器零点漂移的补偿 总被引：1，自引：0，他引：1
当联合收获机倾斜时谷物流量传感器因发生严重的零点漂移而导致较大的测量误差.通过对单板冲击式谷物流量传感器的倾斜试验发现,传感器的零点电压与联合收获机的倾斜角度成线性关系,当联合收获机左右倾斜15°时,零点漂移电压达25.4mV,可能导致-8.3%～28%的测量误差.为了消除倾斜导致的零点漂移,在单板冲击式流量传感器后面增加一个与冲击板结构相同的参考检测板,构成双板差分冲击式谷物流量传感器.倾斜试验发现,在联合收获机左右倾斜15°范围内,冲击板和参考板的零点电压的变化一致,使用差分算法补偿后的零点漂移从25.4mV降低到1mV. 相似文献
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基于Android手机的联合收获机主要部件工况监测系统 总被引：1，自引：0，他引：1
设计了一种基于物联网Android手机的联合收获机主要部件工况信息监测系统。主要通过C8051F020微处理器外接多霍尔传感器,实现对联合收获机主要工作部件如脱粒滚筒转速、输送器转速等关键信息获取,通过物联网平台由Android智能手机实现对数据的实时接收。通过在单片机中采用基于目标信号瞬时变化趋势的故障诊断方法,将故障状况监测信息进行传输,从而实现对联合收获机关键信息以及故障状况实时监测。模拟试验表明,该系统在下位机采集系统、服务器端以及客户端表现稳定,数据丢失率小于5%,信息获取延迟时间小于2s,报警及时、正确,满足联合收获机户外工作远程信息采集与故障监测要求。 相似文献
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自主转送式杂粮含水率快速测定仪设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对杂粮含水率检测设备不配套和无法快速准确测定多种杂粮含水率的问题,参考国际干燥箱法测定标准,基于TRIZ理论创新设计了一种自主转送式杂粮含水率快速检测装置,实现物料盘在圆柱凸轮轨道上有序可靠的运行,并完成多工位转送机构、自动称量系统和闪烘机构等关键部件的仿真设计与装配验证。应用PLC耦合自主控制技术,实现定量入料、闪烘测量和快速除料3种工序切换,通过精准模块化运算,实时获得准确的杂粮含水率。采用二次正交旋转组合设计的方法,构建表征杂粮含水率检测精度和检测行程时间的协同评价定量模型,优化了闪烘温度、物料粒度和物料质量的参数组合,提升了该装置的运行效能与检测精准性。研究表明,该含水率检测仪的重复性和再现性可靠,检测相对偏差在0.2%以内,测量准确,自动化程度高,可为多样性杂粮含水率快速测定仪的广泛应用提供技术支持。 相似文献
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针对精细化农业生产管理发展及智能化农业装备的需求,研究了基于冲量定理及压电传感器的谷物流量检测技术,研制了谷物流量传感装置,并集成CAN总线技术,开发了基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统。通过试验与数据分析,冲量式谷物流量传感器静态检测精度稳定、准确,动态测量快速、精准。结合CAN总线工作稳定、实时性强等特点,所设计的谷物流量测产系统具有实时性强、测量误差小和传输稳定的特点,谷物测量误差基本稳定在8%以内,谷物流量定位实时、精确,以此绘制的谷物产量处方图具有一定的可信性和实用性。 相似文献
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针对谷物联合收获机工作过程中需要实时测量谷粒流量的问题,提出应用结构光视觉测量技术实现谷物联合收获机测量系统谷粒体积流量的测量。采用普通滑槽作为测量谷粒体积流量的输送器,应用滚轮与编码器测量谷粒在滑槽中的流动速度。根据激光三角法测量原理构建结构光三维视觉系统,测量滑槽中流动谷粒的截面轮廓,应用试验参数标定法建立物长与像素偏移值的关系。在对结构光图像进行预处理的基础上,通过阈值判定法获取谷粒流截面轮廓;采用梯形微元求和法分别建立谷粒流截面计算模型与体积计算模型。试验研究了滑槽倾角和图像采集帧率对谷粒体积流量测量误差的影响,结果表明,当滑槽倾角在15°～30°、结构光图像采集帧率在40～100 f/s时,4种谷粒体积流量的测量误差小于等于5.2%,重复试验变异系数小于等于0.021,均方根误差小于等于1.268 L;当测量体积为17.6 L、滑槽倾角为30°、结构光图像采集帧率为100 f/s时,测量误差最小,为0.74%;当测量体积为39.2 L、滑槽倾角为20°、结构光图像采集帧率为40 f/s时,测量误差最大,为5.2%。采用结构光三维视觉测量系统,应用梯形微元积分求和法建立谷粒流体积计算模型,可以实现滑槽输送谷粒体积的在线测量。 相似文献
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设计了一种快速、便捷的小区测产系统,包括结构设计和软件控制两部分。系统结构部分采用旋转桶与铜箔相结合成测量桶的方式,软件控制部分采用STM32F103RCT6单片机为控制核心。所设计的含水率测量装置采用电容式水分传感器,将两片薄铜箔作为测量电极分别镶嵌到测量桶桶身和中轴预留的槽间隙中,电容式水分传感器与卸料桶相结合,既能实现测产系统含水率的测量,又能将粮箱中样品作物卸出,是一种新型的电容式水分传感器结构。所设计的测产系统能够“一键式”完成对物料样品质量、水分、容重、单位产量数据的采集和存贮,可以多次测量物料水分等信息,并通过USB接口和蓝牙实现信息的导出方便信息的获取和整理,实现了育种的高效、快捷,提高了工作效率。 相似文献
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基于近红外光电效应的联合收获机谷物厚度测量方法 总被引：1，自引：0，他引：1
谷物在刮板升运器中的堆积状态是影响光电式流量测量精度的重要因素。为了提高联合收获机容积式谷物流量传感器的测量精度,开展了基于近红外光电效应的谷物厚度测量方法及其传感器的研究。通过激光发射器生成850～980 nm的近红外光,采用硅光电池接收透射谷物的红外光线,根据光强的变化获取谷物的厚度。设计了以T型反馈网络为核心的I/V转换处理电路,根据试验测量的输出电压与谷物厚度的变化关系,拟合建立了Gaussian函数方程,分析了激光发射器功率、红外线波长对不同品种水稻厚度测量性能的影响。结果表明:当红外线波长为940 nm时,回归方程的拟合精度最高,水稻厚度测量误差小于0. 5 mm;随着激光发射器功率的增加,水稻厚度测量量程随之增大,当功率为500 m W时,谷物厚度的有效测量距离约为50 mm;红外线的穿透能力随着波长的增加而增强,随着籽粒含水率的降低而减弱。提出的谷物厚度测量方法可以提高容积式谷物流量测量精度。 相似文献
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基于运动学原理建立了谷物流量模型,该模型综合考虑了谷物流量测量时的外部因素影响,如升运器转速、机械结构参数、相对位置参数和谷物特性参数等,并且通过引进相关参数来反映谷物外部因素变化影响。为了实现谷物流量模型参数的辨识和模型的精度验证,研制了一种谷物流量实验台。3个称重传感器安装在谷物流量实验台的称重箱上,用于标定和精度检验。进给箱的底部设有一块阀板,通过对阀板开度的调节可控制实验过程中不同进给量大小。在谷物流量实验台上测试结果表明:该模型能够准确描述:冲击力和谷物流量之间的关系,测量的最大误差不超过2.5%,效果要优于常用的经验模型,并具有一定通用性和鲁棒性。 相似文献
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