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基于多信道路由控制的精量播种机优化设计
被引量：
6
1
作者
郑仕勇
朱强
+1 位作者
覃德泽
鲍秀兰
《农机化研究》
北大核心
2016年第5期138-142,共5页
为了提高花生播种机播种的质量及作业效率,在花生引播机的路径和排种器的控制系统中,引入了多信道独立通信原理,降低了播种过程的漏种率;利用模糊神经网络控制原理,结合模糊域对花生播种机的结构进行了非线性优化设计。为了验证设计的...
为了提高花生播种机播种的质量及作业效率,在花生引播机的路径和排种器的控制系统中,引入了多信道独立通信原理,降低了播种过程的漏种率;利用模糊神经网络控制原理,结合模糊域对花生播种机的结构进行了非线性优化设计。为了验证设计的花生精量播种机结构和控制系统的可靠性,对花生播种机进行了田间试验,结果表明:多信道路由花生播种机的合格率要明显高于传统的播种机,重播率要明显低于传统的播种机,破碎率和空穴率都比较低。这说明播种机的路径选择和排种器的控制都达到了最优,为花生播种机的研究和设计提供了理论依据。
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关键词
精量播种
模糊控制
播种质量
神经网络
排种器
多路由
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职称材料
杂草自动识别除草机器人设计——基于嵌入式Web和ZigBee网关
被引量：
13
2
作者
李碧青
朱强
+1 位作者
郑仕勇
陈科尹
《农机化研究》
北大核心
2017年第1期217-221,226,共6页
为了提高除草机器人自主导航能力和杂草识别率,将嵌入式Web和ZigBee技术引入到了机器人的控制系统中,设计了一种新型杂草自动识别除草机器人。除草器人利用摄像头采集导航图像,利用作物颜色特征在RGB颜色空间对图像进行分割,使用OTSU方...
为了提高除草机器人自主导航能力和杂草识别率,将嵌入式Web和ZigBee技术引入到了机器人的控制系统中,设计了一种新型杂草自动识别除草机器人。除草器人利用摄像头采集导航图像,利用作物颜色特征在RGB颜色空间对图像进行分割,使用OTSU方法检测作物的中心线,以农作物行中心线为基准线进行自动行走,实现了机器人的自主导航功能。机器人利用杂草识别摄像头识别杂草,使用ARM9处理器对图像进行处理,利用ZigBee发送控制指令,最后由执行末端刀盘去除杂草。为了验证机器人杂草识别和导航性能的可靠性,对机器人的性能进行了测试,结果表明:图像计算和实际机器人测试的位姿结果非常接近,杂草的识别率在99.8%以上,算法的性能可靠,杂草识别精度高,除草机器人的实时性较好。
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关键词
除草机器人
嵌入式WEB
ZigBee网关
ARM9处理器
OTSU方法
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职称材料
题名
基于多信道路由控制的精量播种机优化设计
被引量：
6
1
作者
郑仕勇
朱强
覃德泽
鲍秀兰
机构
贺州学院计算机科学与信息工程学院
中原工学院信息商务学院
华中农业大学
出处
《农机化研究》
北大核心
2016年第5期138-142,共5页
基金
湖北省自然科学基金项目(2014CFB322)
广西科学研究与技术开发项目(桂科转1355009-9)
文摘
为了提高花生播种机播种的质量及作业效率,在花生引播机的路径和排种器的控制系统中,引入了多信道独立通信原理,降低了播种过程的漏种率;利用模糊神经网络控制原理,结合模糊域对花生播种机的结构进行了非线性优化设计。为了验证设计的花生精量播种机结构和控制系统的可靠性,对花生播种机进行了田间试验,结果表明:多信道路由花生播种机的合格率要明显高于传统的播种机,重播率要明显低于传统的播种机,破碎率和空穴率都比较低。这说明播种机的路径选择和排种器的控制都达到了最优,为花生播种机的研究和设计提供了理论依据。
关键词
精量播种
模糊控制
播种质量
神经网络
排种器
多路由
Keywords
precision seeding
fuzzy control
sowing quality
neural network
metering device
multi-channel routing
分类号
S223.23 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
杂草自动识别除草机器人设计——基于嵌入式Web和ZigBee网关
被引量：
13
2
作者
李碧青
朱强
郑仕勇
陈科尹
机构
贺州学院机械与电子工程学院
中原工学院信息商务学院信息技术系
贺州学院计算机科学与信息工程学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2017年第1期217-221,226,共6页
基金
广西自然科学基金项目(2015GXNFBA139264)
贺州市科技开发项目(贺科能1506006
+8 种基金
贺科攻1506006)
贺州学院科研
教改项目(2014YBZK10
2015SHGZ005
2015MTA16
2015 ZZZK03
2015 kf27
hzxytszy201501
hzxyjg201525)
文摘
为了提高除草机器人自主导航能力和杂草识别率,将嵌入式Web和ZigBee技术引入到了机器人的控制系统中,设计了一种新型杂草自动识别除草机器人。除草器人利用摄像头采集导航图像,利用作物颜色特征在RGB颜色空间对图像进行分割,使用OTSU方法检测作物的中心线,以农作物行中心线为基准线进行自动行走,实现了机器人的自主导航功能。机器人利用杂草识别摄像头识别杂草,使用ARM9处理器对图像进行处理,利用ZigBee发送控制指令,最后由执行末端刀盘去除杂草。为了验证机器人杂草识别和导航性能的可靠性,对机器人的性能进行了测试,结果表明:图像计算和实际机器人测试的位姿结果非常接近,杂草的识别率在99.8%以上,算法的性能可靠,杂草识别精度高,除草机器人的实时性较好。
关键词
除草机器人
嵌入式WEB
ZigBee网关
ARM9处理器
OTSU方法
Keywords
weeding robot
embedded Web
ZigBee gateway
ARM9 processor
OTSU method
分类号
S224 [农业科学—农业机械化工程]
TP391.41 [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
基于多信道路由控制的精量播种机优化设计
郑仕勇
朱强
覃德泽
鲍秀兰
《农机化研究》
北大核心
2016
6
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职称材料
2
杂草自动识别除草机器人设计——基于嵌入式Web和ZigBee网关
李碧青
朱强
郑仕勇
陈科尹
《农机化研究》
北大核心
2017
13
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