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21.
目前,苹果最新的栽培模式是将果树整形为树枝水平生长的多层棚架结构,这种结构可以将机械收获控制在局部化的树枝水平,以实现鲜苹果的机械化采收。为此,提出一种实用的局部对靶振动收获方法,激振树枝并采用尽量接近方式收集果实。基于单自由度粘弹性阻尼系统,设计了树枝激振器,并设计了一套计算机测控系统,用于实时监控树枝的受迫振动频率。设计了与激振树枝方式相对应的水平型和倾斜型果实收集平台。最后,在美国华盛顿州普罗瑟附近的商业果园,以“墙形”结构的“爵士”苹果为例,开展了局部对靶振动收获试验,对比分析了4种收集方式(有无缓冲隔离带、水平或倾斜接收)对果实质量的影响。依据美国农业部鲜苹果质量等级标准,利用满足市场分级要求的果实所占的百分率对收获的果实质量进行评估。结果显示,满足市场分级要求的果实所占的百分率为89.5%~96.3%,且在这4种方式中并无显著差异。这表明,针对苹果最新的栽培模式,采用局部对靶振动收获方法是可行的。  相似文献   
22.
基于机器视觉的玉米果穗性状参数测量方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在玉米育种、田间测产和提高玉米产量的过程中,均需要对玉米果穗考种,即需要对玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数和穗粒数等性状参数进行测量。人工考种不仅花费大量的人力物力,而且在考种过程中普遍存在人工劳动强度大、观测效率低、人为干扰导致测试结果不客观及不准确等问题,在很大程度上限制了考种的速度与精度。针对上述问题,利用所研制的自动考种设备和机器视觉方法,通过USB工业相机获取玉米果穗单面性状彩色图像,利用|B-R|模型、(G+B)/2模型将彩色图像分别进行灰度化,利用改进后的一维最大熵阈值分割方法对灰度图像进行二值化,分别得到果穗轮廓二值图像和果穗特征二值图像;通过轮廓二值图像计算果穗放置后的倾斜角,实现果穗轮廓二值图像和特征二值图像的自动纠偏;通过相机标定,得到单位像素对应的实际值,进而得到穗长及穗粗;通过提取局部籽粒特征二值图像,利用水平黑背景点扫描及对扫描曲线的修正获取穗行宽度,通过穗行数修正模型得到果穗的穗行数;通过提取局部单行籽粒特征二值图像,利用垂直黑背景点扫描及对扫描曲线的修正得到行粒数;根据行粒数和穗行数得到穗粒数。试验结果表明,穗长和穗粗平均测量精度分别为98.05%和97.99%,穗行数测量正确率为95%,行粒数平均测量精度为96.29%,穗粒数平均测量精度为95.67%,和实际值相比,穗粗、穗长、行粒数及穗粒数的测量值差异无显著性。单穗玉米果穗机器视觉平均测量速度为600ms/穗,考种设备测量速度为6s/穗,能够满足自动考种设备的使用需求。  相似文献   
23.
针对严寒天气影响温室内作物生长的问题,提出了一种主动式温室地暖系统,并基于热平衡理论,首先对地暖系统的热量传递过程进行了研究,分别建立了温控系统径向、轴向传热数学分析模型;再利用有限元分析软件进行了二维稳态温度分布状态的数值模拟,研究结果表明,若将距地面20cm处土地温度大于15℃作为地暖系统的有效作业范围(简称Qf),地暖系统的开启温度应不低于28℃,且系统入风口温度每增加2℃,其轴向有效作业辐射范围可扩大2.4~2.8m;通过与昌平区马池口温室大棚实地试验的数据对比,地暖系统换热过程对浅层与深层土壤温度扰动规律与理论分析结果一致,进一步验证了仿真分析的有效性。  相似文献   
24.
为满足多样化景观绿篱修剪造型对修剪机器人工作空间、结构刚度和强度的需求,设计一种用于园林绿植的五自由度修剪机器人结构。首先采用D-H法对机器人进行建模与运动学分析,利用蒙特卡洛法得到机器人的工作空间;然后以球形绿篱为修剪目标,基于机器人有效空间体积比和速度全域性能指标,确定机器人臂架结构主要杆件的尺寸;最后对臂架结构进行有限元静力学和振动模态仿真分析。仿真结果表明:当大臂尺寸为800 mm,小臂尺寸为900 mm,腕臂尺寸为350 mm时,该机器人垂直修剪作业范围为0~2 000 mm,水平修剪作业范围为-1 300~1 300 mm,工作空间可满足园林绿篱的修剪需求;臂架结构的最大等效应力为34.245 MPa,最大变形为1.897 1 mm,刚度和强度均满足技术指标的要求,且其固有频率可有效避开外界频率,避免共振现象。本研究为景观绿篱修剪机器人研制提供机械结构设计方法与方案,具有一定的应用价值。  相似文献   
25.
深度学习在苹果产业链中的应用与研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
我国是苹果生产大国,苹果种植面积广、品种多。将深度学习与机器视觉技术相结合并运用于苹果种植和生产的全产业链中是苹果产业技术升级的重要手段和方向。聚焦苹果产业链中的果树种植、收获采摘和产后检测3个关键阶段,系统性梳理深度学习技术的相关应用与研究进展,其中主要涉及叶部病虫害识别、种植监测、采摘机器人的目标识别和苹果无损分级检测等研究领域,在分析对比不同技术之间的差异与共性的基础上,探讨深度学习在苹果产业链中所面临的困难与挑战。  相似文献   
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