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自动化硬枝切腹接嫁接机设计与试验
1
作者
张佳成
刘磊
+3 位作者
周舒骅
姜海勇
李娜
张立杰
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期104-111,共8页
针对育苗企业手工嫁接中存在工人劳动强度高、嫁接效率低和嫁接质量难以控制等问题,设计了1种多工位自动化硬枝切腹接嫁接机。通过分析各种硬枝嫁接方法的特点,采用“切腹接法”作为自动化硬枝嫁接的农艺方法。针对“切腹接法”易出现...
针对育苗企业手工嫁接中存在工人劳动强度高、嫁接效率低和嫁接质量难以控制等问题,设计了1种多工位自动化硬枝切腹接嫁接机。通过分析各种硬枝嫁接方法的特点,采用“切腹接法”作为自动化硬枝嫁接的农艺方法。针对“切腹接法”易出现砧木劈裂问题,对切腹切口形式进行改进,并结合农艺要求及苗木成活机理,基于ABAQUS有限元分析,建立砧木与接穗短切面间的接触应力模型,仿真结果验证了改进嫁接方案的可行性。在此基础上,根据规范化嫁接技术要求和生产效率要求设计硬枝嫁接机,包含破砧装置和削穗装置,能够实现自动对中、定位、夹紧、切削、退刀等一系列工序,并设计规划嫁接工作流程。最后,进行样机的搭建与嫁接试验。试验结果表明,该嫁接机在自动化硬枝嫁接过程中稳定运行,平均效率为660株/h,平均成功率为98%,达到了育苗企业的作业要求。
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关键词
硬枝嫁接
切腹接法
接触应力
自动化
嫁接机
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职称材料
基于改进SSD卷积神经网络的苹果定位与分级方法
被引量：
29
2
作者
张立杰
周舒骅
+3 位作者
李娜
张延强
陈广毅
高笑
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期223-232,共10页
为实现苹果果径与果形快速准确自动化分级,提出了基于改进型SSD卷积神经网络的苹果定位与分级算法。深度图像与两通道图像融合提高苹果分级效率,即对从顶部获取的苹果RGB图像进行通道分离,并提取分离通道中影响苹果识别精度最大的两个...
为实现苹果果径与果形快速准确自动化分级,提出了基于改进型SSD卷积神经网络的苹果定位与分级算法。深度图像与两通道图像融合提高苹果分级效率,即对从顶部获取的苹果RGB图像进行通道分离,并提取分离通道中影响苹果识别精度最大的两个通道与基于ZED双目立体相机从苹果顶部获取的苹果部分深度图像进行融合,在融合图像中计算苹果的纵径相关信息,实现了基于顶部融合图像的多个苹果果形分级和信息输出;使用深度可分离卷积模块替换原SSD网络主干特征提取网络中部分标准卷积,实现了网络的轻量化。经过训练的算法在验证集下的识别召回率、精确率、mAP和F1值分别为93.68%、94.89%、98.37%和94.25%。通过对比分析了4种输入层识别精确率的差异,实验结果表明输入层的图像通道组合为DGB时对苹果的识别与分级mAP最高。在使用相同输入层的情况下,比较原SSD、Faster R-CNN与YOLO v5算法在不同果实数目下对苹果的实际识别定位与分级效果,并以mAP为评估值,实验结果表明改进型SSD在密集苹果的mAP与原SSD相当,比Faster R-CNN高1.33个百分点,比YOLO v5高14.23个百分点。并且在不同硬件条件下验证了该算法定位分级效率的优势,单幅图像在GPU下的检测时间为5.71 ms,在CPU下的检测时间为15.96 ms,检测视频的帧率达到175.17 f/s和62.64 f/s。该研究可为自动化分级设备在高速环境下精准定位并分级苹果提供理论基础。
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关键词
苹果分级
信息融合
改进型SSD
卷积神经网络
目标检测
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职称材料
题名
自动化硬枝切腹接嫁接机设计与试验
1
作者
张佳成
刘磊
周舒骅
姜海勇
李娜
张立杰
机构
河北农业大学机电工程学院
出处
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期104-111,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFD0700600)。
文摘
针对育苗企业手工嫁接中存在工人劳动强度高、嫁接效率低和嫁接质量难以控制等问题,设计了1种多工位自动化硬枝切腹接嫁接机。通过分析各种硬枝嫁接方法的特点,采用“切腹接法”作为自动化硬枝嫁接的农艺方法。针对“切腹接法”易出现砧木劈裂问题,对切腹切口形式进行改进,并结合农艺要求及苗木成活机理,基于ABAQUS有限元分析,建立砧木与接穗短切面间的接触应力模型,仿真结果验证了改进嫁接方案的可行性。在此基础上,根据规范化嫁接技术要求和生产效率要求设计硬枝嫁接机,包含破砧装置和削穗装置,能够实现自动对中、定位、夹紧、切削、退刀等一系列工序,并设计规划嫁接工作流程。最后,进行样机的搭建与嫁接试验。试验结果表明,该嫁接机在自动化硬枝嫁接过程中稳定运行,平均效率为660株/h,平均成功率为98%,达到了育苗企业的作业要求。
关键词
硬枝嫁接
切腹接法
接触应力
自动化
嫁接机
Keywords
hardwood grafting
side grafting method
contact stress
automation
grafting machine
分类号
S223.1 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于改进SSD卷积神经网络的苹果定位与分级方法
被引量：
29
2
作者
张立杰
周舒骅
李娜
张延强
陈广毅
高笑
机构
河北农业大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期223-232,共10页
基金
河北省重点研发计划项目(21321902D)。
文摘
为实现苹果果径与果形快速准确自动化分级,提出了基于改进型SSD卷积神经网络的苹果定位与分级算法。深度图像与两通道图像融合提高苹果分级效率,即对从顶部获取的苹果RGB图像进行通道分离,并提取分离通道中影响苹果识别精度最大的两个通道与基于ZED双目立体相机从苹果顶部获取的苹果部分深度图像进行融合,在融合图像中计算苹果的纵径相关信息,实现了基于顶部融合图像的多个苹果果形分级和信息输出;使用深度可分离卷积模块替换原SSD网络主干特征提取网络中部分标准卷积,实现了网络的轻量化。经过训练的算法在验证集下的识别召回率、精确率、mAP和F1值分别为93.68%、94.89%、98.37%和94.25%。通过对比分析了4种输入层识别精确率的差异,实验结果表明输入层的图像通道组合为DGB时对苹果的识别与分级mAP最高。在使用相同输入层的情况下,比较原SSD、Faster R-CNN与YOLO v5算法在不同果实数目下对苹果的实际识别定位与分级效果,并以mAP为评估值,实验结果表明改进型SSD在密集苹果的mAP与原SSD相当,比Faster R-CNN高1.33个百分点,比YOLO v5高14.23个百分点。并且在不同硬件条件下验证了该算法定位分级效率的优势,单幅图像在GPU下的检测时间为5.71 ms,在CPU下的检测时间为15.96 ms,检测视频的帧率达到175.17 f/s和62.64 f/s。该研究可为自动化分级设备在高速环境下精准定位并分级苹果提供理论基础。
关键词
苹果分级
信息融合
改进型SSD
卷积神经网络
目标检测
Keywords
apple classification
information fusion
improved SSD
convolutional neural network
object detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自动化硬枝切腹接嫁接机设计与试验
张佳成
刘磊
周舒骅
姜海勇
李娜
张立杰
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进SSD卷积神经网络的苹果定位与分级方法
张立杰
周舒骅
李娜
张延强
陈广毅
高笑
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
29
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职称材料
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