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针对开沟作业过程中存在作业深度依靠人工监测准确性低、人工工作量大等问题,研制了一种基于LabVIEW的开沟深度监测系统,配套搭建了单片机下位机系统,实现了开沟深度等参数的实时监测、计算、显示与保存。为了降低作业环境、机具抖动对数据造成的影响,分别采用中值滤波、卡尔曼滤波、小波降噪-卡尔曼滤波3种滤波方法对数据进行滤波修正处理。试验验证表明:系统能够实时监测开沟作业过程中的开沟深度,并实时计算开沟深度平均值、开沟深度标准差、开沟深度稳定、作业时间等参数;对比3种滤波算法,小波降噪-卡尔曼滤波降噪效果最好,能够实现对数据的滤波修正处理,修正后系统准确性较好,能够满足系统设计需求。 相似文献
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针对目前大多数开沟机在作业过程中土壤回流严重的问题,设计一种导流装置。通过对该装置结构的阐述及抛撒土壤在导流装置中的运动学分析,利用SolidWorks建立导流装置模型,并在EDEM中建立土壤颗粒运动模型。以刀盘转速、曲面相对开沟刀的距离、曲面倾斜角度为试验因素,应用EDEM后处理Selection模块在向Z方向距离中心0.3 m处设置Grid Bin Group,将沟渠设置为网格,以抛撒土壤的角速度为试验指标进行了EDEM离散元仿真分析。试验表明,对抛撒土壤角速度影响依次为刀盘转速>曲面倾斜角度>曲面相对开沟刀的距离;当刀盘转速为130 r/min,曲面相对开沟刀的距离为42.39°(取42°),曲面相对开沟刀的距离40 mm时,角速度为231.558 rad/s土壤抛撒效果最好。 相似文献
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针对开沟作业过程中作业深度、宽度依靠人工监测,存在人工工作量大、实时性低等问题,研制果园开沟深度宽度监测装备。通过设计果园开沟深度宽度监测平台,结合LabVIEW上位机人机交互系统与Arduino单片机下位机数据测量系统,最终完成果园开沟深度宽度监测装备的研制,实现开沟作业过程中开沟宽度、开沟深度、作业时间等参数的实时监测、计算、显示与保存等功能。试验结果表明,开沟深度为25 cm时,装备测量误差最大为3.1 cm;开沟深度为30 cm时,装备测量误差最大为2.7 cm;开沟深度为35 cm时,装备测量误差最大为3.7 cm;开沟宽度的测量误差最大为3.1 cm,能够满足实际应用需求,数据实时性较好,能够满足作业监测需求,为智能化果园开沟作业质量实时监测奠定一定的基础。 相似文献
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为减少采摘点定位不当导致末端碰撞损伤结果枝与果串，致使采摘失败及损伤率提高等问题，该研究提出了基于深度学习与葡萄关键结构多目标识别的采摘点定位方法。首先，通过改进YOLACT++模型对结果枝、果梗、果串等葡萄关键结构进行识别与分割；结合关键区域间的相交情况、相对位置，构建同串葡萄关键结构从属判断与合并方法。最后设计了基于结构约束与范围再选的果梗低碰撞感兴趣区域(region of interest, ROI)选择方法，并以该区域果梗质心为采摘点。试验结果表明，相比于原始的YOLACT++，G-YOLACT++边界框和掩膜平均精度均值分别提升了0.83与0.88个百分点；对单串果实、多串果实样本关键结构从属判断与合并的正确率分别为88%、90%，对关键结构不完整的果串剔除正确率为92.3%；相较于以ROI中果梗外接矩形的中心、以模型识别果梗的质心作为采摘点的定位方法，该研究采摘点定位方法的成功率分别提升了10.95、81.75个百分点。该研究为葡萄采摘机器人的优化提供了技术支持，为非结构化环境中的串类果实采摘机器人的低损收获奠定基础。 相似文献
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