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凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草。以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功耗为试验指标,采用响应面分析法,进行三因素三水平田间试验,分析各因素相互作用对作业性能指标的影响。试验结果表明,除草铲入土深度对除草率影响最显著（P＜0.01）,前进速度对伤苗率影响最显著（P＜0.01）,推程段凸轮转速和除草铲入土深度对株间除草单体避苗功耗影响最显著（P＜0.01）。在最优组合为前进速度0.56 m/s,推程段凸轮转速242 r/min,除草铲入土深度12.8 mm时,实际作业除草率为93.22%,伤苗率2.87%,单体避苗平均功耗 55.2 W,各项性能指标基本满足温室散叶生菜株间低伤苗除草作业需求。 相似文献
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为了优化移栽机补栽作业时的移钵路径,该研究基于免疫算法构建了克隆选择算法和免疫遗传算法2种适合求解移钵路径优化问题的模型,并与固定顺序法和遗传算法对比,进行移钵路径规划仿真试验和验证试验。结果表明:克隆选择算法模型和免疫遗传算法模型均能有效优化移钵路径,免疫遗传算法模型的路径规划效率较高,而克隆选择算法模型的路径规划效率较低。验证试验条件下,该研究2种模型的路径规划长度分别为48 977和48 945 mm,相比固定顺序法分别缩短7.59%和7.65%,相比遗传算法模型分别缩短3.60%和3.66%;2种模型的计算时间分别为5.86和2.72s,免疫遗传算法模型的计算时间相对遗传算法减少15.79%。免疫遗传算法模型可作为温室穴盘苗后续机械化批量补栽的路径规划控制基础。 相似文献
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为了能准确识别生菜的成熟度,实现生菜适时采收,避免因采收期不当而造成品质下降等问题,该研究提出用穿刺试验力学特征表征水培生菜成熟度的方法,提取同一颗生菜不同叶片的不同部位时域和频域的力学特征,得到叶片力学特征与叶片成熟特性指标的相关性。为了对水培生菜未成熟株、成熟株、过成熟株进行准确分类,设计双阈值深度遍历算法,确定分类准确率最高的叶片类型和区域;采用6种机器学习算法以该区域所有的力学特征为输入,以成熟度3种分类为输出进行训练。试验结果表明,生菜叶片力学特征与成熟度特性指标紧密相关,生菜中叶叶茎区域分类准确率最高,可优化集成分类机器学习算法准确率最高为94.3%。研究结果提供了一种应用力学特征解决水培生菜成熟度检测与分类的新方法。 相似文献
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以黄瓜穴盘幼苗为研究对象,提出一种基于点云处理的穴盘晚出苗自动检测方法。利用RGB-D相机搭建穴盘幼苗点云采集平台,采集整盘幼苗的点云,通过条件滤波、统计滤波和欧氏聚类分割出穴盘幼苗叶片点云;采用基于α-shape算法和拟合的方法计算获取穴盘幼苗叶面积,拟合值和真实值平均误差为0.75cm2,平均相对误差为8.51%;采用基于主曲率定位幼苗茎顶部位置的方法自动获取幼苗株高,真实值与计算值平均误差为0.359cm,平均相对误差为9.32%;以叶面积和株高的乘积作为分级系数,以整盘穴盘幼苗分级系数的均值与标准差差值作为该穴盘的晚出苗分级阈值,实现对穴盘晚出苗的自动检测。将计算的分级系数与幼苗总鲜质量进行对比,分级系数与幼苗总鲜质量变化趋势基本一致,总鲜质量较小的晚出苗其分级系数明显小于其他正常苗,本文提出的分级系数能够有效描述幼苗生长情况。试验结果表明,基于点云处理的穴盘晚出苗自动检测方法成功率达95%,该方法可为工厂化育苗的幼苗检测提供技术支撑。 相似文献
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