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玉米免耕播种机漏播补偿方法对比研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决玉米免耕播种机播种作业时存在漏播的问题，针对漏播自补偿和漏播辅助补偿方法进行了对比研究。对水平圆盘排种器的排种性能进行试验，获取了排种器在不同排种盘转速和播种粒距下排种合格指数、漏播指数和重播指数。由漏播自补偿补种性能分析可得，在排种口检测漏播信号进行加速补种，补种的实际粒距LPR>1.5L，补种粒距依然为漏播，无法实现漏播补偿功能，若在种子脱离排种口之前检测到漏播信号，提前做好加速准备再进行补种，可实现漏播自补偿功能。由漏播自补偿试验可知，漏播自补偿受播种速度和播种粒距影响较大，在播种粒距为20、25cm，播种速度不大于5km/h时，补种合格率不小于88%，在播种粒距为15cm或播种速度大于5km/h时，补种合格率较低；由漏播辅助补偿补种性能试验可知，在播种速度3~7km/h，粒距15~25cm下，补种成功率不小于89%，在播种速度不大于5km/h，补种合格率不小于96%。为了保证补种位置精确，采用漏播辅助补偿装置进行补种，〖JP2〗需合理设计漏播补偿装置安装位置，同时受播种速度、播种粒距、排种盘线速度、投种角的影响，通过合理设计补种装置安装参数后，控制补种装置响应时间t和补偿装置排种盘的线速度vb实现补种位置的精确控制。 相似文献
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为了能够直观观察到播种机的作业状态,识别播种机的种子破碎和漏播,并进行补种,设计了基于三维可视化技术的播种机。通过采用三角测量方法对摄像机的图像进行三维重建,实现了精密播种机的实时监控。结合光电传感器装置对播种过程中种子破碎和漏播进行检测,并对该区域进行补种。使用该播种机对玉米和小麦进行了播种试验,结果表明:播种机能够适应不同类别的种子,播种精度和准确率较高,能够满足播种机的性能要求。 相似文献
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《中国农机化学报》2016,(3)
针对现有机械式玉米精密播种施肥机播种施肥一致性差、肥管易堵塞、种子重播漏播严重、无补种机构等问题,研制基于DSP控制技术的智能玉米精密播种施肥机。实现精密播种施肥机工作过程中种肥的实时监控及故障处理,统计已播、重播、漏播种子数及施肥量等数据,当发现漏播时能即时补种;当出现肥料堵塞时能即时疏通;种箱缺种和肥箱缺肥能发出声光报警。同时,可以通过触摸屏设定播种株距及施肥量。田间试验表明,整机结构稳定,重播、漏播、缺种、缺肥、肥管堵塞报警率达100%,肥管堵塞疏通率达100%,并且安装补种系统后,总播种率达到99.4%,相比没有加补种系统前提高5.8个百分点。 相似文献
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针对免耕播种机作业时存在漏播问题,设计了一种漏播自动补偿系统,建立了补偿装置驱动的数学模型,应用滑模变结构控制算法设计了补偿系统控制器,并对补偿系统的动态响应性能进行了仿真分析。通过补种控制算法,确定了补种机构与主排种器的距离S和离地高度H,得到了补种排种盘转速n和播种机行进速度v_m、粒距L_l之间的关系曲线,对排种器安装高度H、粒距L_l、传送带速度v_m进行了二次回归正交试验,验证了漏播补偿系统的补种性能。台架试验的最佳工况组合为,补种排种器安装高度15.33 cm、粒距25.16 cm、传送带速度3.52 km/h时,补种成功率可达96.5%。田间试验表明,安装漏播补偿系统后,免耕播种机播种合格率均值为98.72%,有效提高了播种质量。 相似文献
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玉米精播机漏播补偿系统设计 总被引：21，自引：2，他引：21
目前玉米免耕播种机的播种质量仍低于常规播种。本文讨论了微机控制的排种监测及漏播补偿装置，通过机电结合手段解决漏播问题。台架试验表明本装置能够准确发现漏播，并通过采取的措施实现及时补种，补种成功率可达90％以上。 相似文献
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玉米勺式排种器变速补种系统设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对玉米勺式排种器出现的漏播问题,设计了一种变速补种系统,该系统采用光电传感器在偏离出种口20°位置进行提前检测,漏播发生时由步进电动机改变排种器转速越过空种槽达到实时补种的目的。为了使变速补种系统具有通用性,选取具有一定代表性的玉米籽粒外形形状品种:久龙5号(球形)、九单57(锥形)和郑单958(矩形),以不同转速作为试验因素,运用EDEM软件和排种器性能试验台进行排种性能研究。仿真结果表明:当转速不超过23.1 r/min时,排种性能受变速影响不超过2%,在转速达到27.7 r/min时,变速种子抖落现象明显;在转速达到32.3 r/min时,变速时种子会出现严重的抖落现象;试验结果表明:具有变速补种系统的勺式排种器转速处于13.9~23.1 r/min时,漏播率不超过1.4%,平均补种率达到89.95%,播种率达到98.7%。在转速为27.7 r/min时,比不具有变速补种系统的勺式排种器漏播指数降低10.4%,补种效果最为显著,在转速达到32.3 r/min时,补种效果不显著;3种玉米品种的排种性能优劣次序为:球形、矩形、锥形。 相似文献
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为了能够快速、准确地获取花生出苗质量,提出了基于机器视觉的花生出苗质量评价方法。首先通过田间自走机器人获取花生图像信息,然后采用机器视觉的方法获取图像中花生苗的数量、花生苗冠层投影面积以及花生苗中心点坐标位置。将花生缺苗率和花生苗活力指数作为花生出苗质量评价指标,以花生苗数量结合花生苗坐标计算花生缺苗率,以花生苗叶片包络面积计算花生苗活力指数。针对花生图像识别易受环境干扰的问题,提出了鲁棒性强的花生苗提取算子,采用K均值聚类方法对花生苗提取算子进行分类,结合花生苗和土壤自适应分类算法,有效地将花生苗从土壤中提取出来。针对花生苗棵数误判现象,提出了采用图像全局分割和区域分割相结合的方法对图像进行分割,并基于形态学方法剔除田地杂草等噪声。试验结果表明:采用机器视觉识别花生苗数量的平均准确率为95.4%,花生苗株距计算平均误差为5.35 mm,验证了所提出的图像自适应分类算法的可行性。基于机器视觉所得花生缺苗率结果与人工测量结果两者之间的相关性为0.991(皮尔逊相关系数),人工评价与基于机器视觉评价具有较高的一致性。 相似文献
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基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。 相似文献
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为降低冷冻食品加工中工人操作时手部被割伤的风险,提出基于机器视觉的切割机安全防护系统识别技术,系统利用彩色相机对切割机工作区域进行实时监控,以锯条位置为参考点设置不同的危险区域,对采集的图像进行分析处理,针对工人操作时的手套颜色受照明影响大,提出拮抗色感知颜色特征提取与高斯混合模型分类相结合的目标颜色识别方法,对手套的颜色特征进行分类检测,通过形态学处理与特征量统计判定最终结果,判别工人手部所处的危险等级。实现了整个切割机的安全防护系统设计,其实验测试结果表明,系统能够准确识别不同照明条件下的手套颜色特征,相比HSV和CIE Lab颜色空间,降低了图像处理时间,单幅图像处理时间为39.18 ms,具有较好的鲁棒性,满足了安全防护系统实时性和可靠性的要求。 相似文献
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由于勺轮式播种质量监测系统存在监测精度差检测不准确的问题,基于勺轮式排种器结构特征,以PLC为核心控制器并结合人机交互、光电监测和霍尔效应等原理,设计了勺轮式播种质量监测软硬件系统,实现了对勺轮式玉米精密排种器播种质量进行实时监测的功能。试验结果表明:监测系统播种量监测精度为97.2%,漏播监测精度为85.0%,重播监测精度为88.1%,能避免大田播种复杂作业环境下出现的大面积、断条式漏播,以及重播、堵塞等情况,提高了勺轮式播种质量监测系统的精度。该项研究为勺轮式排种器播种质量监测系统研制提供了新的思路。 相似文献
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基于压电冲击法的水稻穴直播监测系统设计与试验 总被引：7，自引：0，他引：7
为精准实时监测水稻穴直播机播种状态,提高监测稳定性,以弹射式耳勺型水稻穴直播排种器为研究载体,采用PVDF压电薄膜为传感元件,以ATmega328P MCU控制器为核心,基于压电冲击法设计了水稻穴直播监测系统。通过分析种群投种轨迹,设计了可辅助监测且导种成穴的导种管,确定了PVDF压电薄膜传感器的安装部位。结合排种器多粒穴播作业特点,确定了4种作业故障监测算法。设计了系统硬件电路,开发了蓝牙无线串口传输APP,实现了上、下位机无线通信。台架测试表明:在不同工况下系统灵敏度均在90. 83%及以上,可实现对信号的有效采集。由田间试验得到系统的重播监测精度、漏播监测精度及有效监测精度的平均值的最小值分别为81. 79%、80. 42%和97. 67%,且系统在机具发生重播或漏播时可进行声光报警。该监测系统满足水稻穴直播监测要求,有助于提高水稻穴直播作业质量。 相似文献