排序方式： 共有5条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
基于激振理论的玉米多棱摘穗辊设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
针对当前纵卧辊式玉米收获机作业存在籽粒啃伤严重和落粒损失大的问题,以激振理论为指导,以玉米果穗与茎秆分离为条件,建立了适于玉米机械化收获的玉米激振摘穗理论模型;以该激振摘穗模型为指导,构建并优化了适于玉米激振运动的摘穗辊外形结构和配置方式,开发了相应的激振摘穗试验台;采用Box-Behnken试验设计方法,研究了激振摘穗辊棱边数、振幅、摘穗辊转速对果穗摘穗过程籽粒破损率和落粒损失率的影响规律,建立了试验因素与考察指标之间的回归方程,并生成了相应的响应曲面。结果表明,激振摘穗装置中棱边数、振幅和摘穗辊转速对收获过程果穗籽粒破损率和落粒损失率有显著的影响。以非线性规划理论为指导,确定了最佳组合为摘穗辊转速950 r/min、棱边数8、振幅0. 75 cm,在该条件下进行了试验验证,得出平均籽粒破损率为0. 124%,平均落粒损失率为0. 228%,均低于国家玉米收获机械技术标准要求。 相似文献
2.
鱼体语义分割是实现鱼体三维建模和语义点云、计算鱼体生长信息的基础。为了提高复杂环境下鱼体语义分割精度,该研究提出了SA-Mask R-CNN模型,即融合SimAM注意力机制的Mask R-CNN。在残差网络的每一层引入注意力机制,利用能量函数为每一个神经元分配三维权重,以加强对鱼体关键特征的提取;使用二次迁移学习方法对模型进行训练,即首先利用COCO数据集预训练模型在Open Images DatasetV6鱼类图像数据集完成第一次迁移学习,然后在自建数据集上完成第二次迁移学习,利用具有相似特征空间的2个数据集进行迁移学习,在一定程度上缓解了图像质量不佳的情况下鱼体语义分割精度不高的问题。在具有真实养殖环境特点的自建数据集上进行性能测试,结果表明,SA-Mask R-CNN网络结合二次迁移学习方法的交并比达93.82%,综合评价指标达96.04%,分割效果优于SegNet和U-Net++,较引入SENet和CBAM注意力模块的Mask R-CNN交并比分别提升了1.79个百分点和0.33个百分点,综合评价指标分别提升了2.03个百分点和0.38个百分点,模型参数量分别减小了4.7和5MB。研究结果可为鱼体点云计算提供参考。 相似文献
3.
花生作为一种油料作物和经济作物,在我国被大量种植,长期以来收获过程都是依靠人力,机械化程度较低。近年来,随着人工成本的不断上升,花生的机械化收获已经成为制约花生生产发展的一个重要阻碍。为此,设计了一种花生捡拾摘果机,由弹齿式捡拾装置、二级轴流摘果滚筒、双层振动筛及集果升运器等组成,可以较好地完成花生的捡拾、摘果、清选等作业。田间试验表明:该机在标准试验条件下能较好地完成作业,总损失率为2.3%,破碎率为1.3%,果荚含杂率为3.7%,均符合花生收获国家行业标准(NY/T 2204-2012),满足实际生产要求。本研究为花生机收提供了一种新的机型。 相似文献
4.
基于自动导航的农业装备全覆盖路径规划研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
目前农业机械向着大型化自动化发展,同时农业无人机也应用于农业植保作业,全覆盖路径规划作为农业机械导航的核心技术,对农业机械作业质量有着直接影响。基于目前全覆盖路径规划技术发展研究,按照传统规划算法以及启发式算法的分类对各种算法在农业机械导航上的应用进行介绍,并且对于各种算法的优缺点进行总结。基于算法发展趋势以及农业发展需要,提出算法满足多机协同、动态路径规划、多算法结合以及优化机械转向路线的发展趋势,为我国全覆盖路径规划研究提供重要依据。 相似文献
5.
1