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目的 研究植保无人机喷施作业雾滴的沉积分布规律和病虫害防治效果,为植保无人机田间作业提供理论依据和技术支持。方法 使用无人机和喷杆喷雾机进行喷施试验,以卡罗米特纸卡和滤纸作为取样器采集雾滴,研究雾滴在棉花冠层的沉积规律,比较两种植保机械的病虫害防治效果。结果 在有效喷幅范围内,无人机喷施作业雾滴主要集中在棉花冠层上部,棉花冠层中部和下部雾滴沉积量和覆盖率均较低;无人机施药雾滴在上风向和下风向的飘移量有显著差异,上风向雾滴平均飘移百分比为4.93%,下风向平均飘移百分比为14.96%,且波动较大;JT-30植保无人机和3W-1000Y悬挂式喷杆喷雾机在施药7 d后对棉蚜防治效果较好,在施药后15 d对棉叶螨防治效果较好。结论 雾滴在棉花冠层的穿透性较差,下风向雾滴飘移现象较突出,对蚜虫的防治效果较好。 相似文献
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农田杂草是影响农作物生长的主要因素之一,农田杂草的有效防治与农作物产量息息相关.复杂田间环境下,精准识别玉米秧苗与农田杂草能够指导除草装备作业更加经济和高效.为提高农田目标识别精度和效率,文章基于深度学习技术的目标检测方法,首先使用多苗期、多时段和单一拍摄角度的图像采集方式并配合数据增强方法制作一个特征丰富的数据集.通过减少YOLOv4网络的输出张量为13×13和52×52两个尺度匹配玉米苗和杂草,并用制作数据集作网络训练.训练结果表明,改进后YOLOv4网络训练得到的检测模型在综合性能上优于YOLO v3、原本YOLO v4和主干网络为VGG19的Faster R-CNN;其F1值为0.828,较修改前提升0.031,检测时间缩短0.014s.此外,根据试验可知数据量和数据增强方式均对模型产生不同程度影响;不同类别的目标进行单一训练比多类别目标组合训练得到检测效果更好. 相似文献
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为了降低人工采收成本,提高红枣的收获效率,促进红枣机械化收获方式及红枣产业的健康发展,设计了一种由3个偏心块为动力源的激振器。该激振器采用液压马达驱动,利用同步带轮驱动偏心块转动产生的离心力力偶做功使激振器的壳体振动。对壳体进行受力分析和运动形式的理论分析,并利用Solid Works软件建立激振器的三维模型,导入ADAMS软件中进行无阻尼仿真分析,通过受力分析和理论分析证明壳体的运动规律符合简谐运动。仿真结果表明:壳体的运动规律与理论分析基本一致,验证了阻尼装置是激振器不可缺少的一部分。本研究可为红枣收获机激振装置的设计提供理论基础和技术支持。 相似文献
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针对枣树的三维轮廓信息重建,搭建了一种基于激光雷达的果树轮廓测量平台。通过在平台上的滑轨移动激光雷达获取果树的三维点云信息,采用MatLab软件对点云数据进行提取与处理。为了降低外部环境对点云数据处理的影响,采用高度统计直方图进行地面滤波实现地面点云的滤除,通过icp算法实现双侧点云的配准,应用欧氏聚类算法分割获取枣树点云数据。为验证研究方法的准确性,从点云轮廓数据中获取果树的冠幅数据与手工测量数据进行线性模型拟合对比,二者的相关系数R=0.91,均方根误差RMSE=0.06,相对误差RE=4.08%,拟合效果较好,说明此方法具有一定的可行性。 相似文献
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