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智能甘蔗预切种工作站结构设计与切种精度分析 被引量:2
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作者 李尚平 向锐 +3 位作者 廖义奎 黄宗晓 张可 李向辉 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第10期74-82,共9页
为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工... 为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工作站的输送系统、蔗节识别以及多刀数控协同切种等关键部件的结构设计及工作原理,重点对输送速度和黑箱照度对识别精度的影响,以及多刀切割工作台的定位精度等进行综合的分析。对拍照黑箱的识别精度试验研究表明,甘蔗横向传送速度和光照平均照度对蔗节识别精度具有显著影响,当甘蔗传送速度为0.1 m/s,光照平均照度为430.7 Lux时,识别精度较好,蔗节识别误差小于1.7 mm。通过对切种平台的定位精度试验分析,试验表明:6个移动切种工作台的横向直线移动运动的定位精度误差小于1.5 mm,重复定位误差为±0.2 mm;切种精度的综合误差小于3.4 mm,蔗节的相对综合误差小于5.67%,达到设计的预期目标,实现甘蔗智能横向多刀切种的功能。 展开更多
关键词 蔗节智能识别 横向 识别精度 定位精度
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预切种式横向甘蔗种植机液压系统设计与试验 被引量:5
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作者 陈远玲 张阳 +2 位作者 侯怡 李玉凤 黎超亮 《农机化研究》 北大核心 2022年第6期169-175,共7页
根据预切种式横向甘蔗种植机的实际需求设计了种植机的液压系统,建立了开沟机构的AMESIM和ADAMS联合仿真模型,研究双行种植模式下两个开沟机构的同步性,以保证两边开沟深度一致。仿真结果及样机的田间试验表明:液压系统可以满足种植机... 根据预切种式横向甘蔗种植机的实际需求设计了种植机的液压系统,建立了开沟机构的AMESIM和ADAMS联合仿真模型,研究双行种植模式下两个开沟机构的同步性,以保证两边开沟深度一致。仿真结果及样机的田间试验表明:液压系统可以满足种植机各个执行机构的控制要求,开沟机构的升降同步误差小于3%,开沟、覆土效果良好,满足设计要求。 展开更多
关键词 横向甘蔗植机 液压系统 AMESIM/ADAMS联合仿真
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预切种式甘蔗横向排种器设计与试验 被引量:12
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作者 麻芳兰 刘天翔 +3 位作者 李尚平 罗晓虎 吴飞 玉运发 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期72-81,共10页
为实现蔗种精准横向播种,设计了一种预切种式甘蔗横向排种器。通过对蔗种在排种器中的运动分析和基于Recurdyn软件的排种器运动仿真,探究排种器传送链轴转速、提升传送链倾角和集蔗箱倾角对排种性能的影响。利用自制的简易链式甘蔗排种... 为实现蔗种精准横向播种,设计了一种预切种式甘蔗横向排种器。通过对蔗种在排种器中的运动分析和基于Recurdyn软件的排种器运动仿真,探究排种器传送链轴转速、提升传送链倾角和集蔗箱倾角对排种性能的影响。利用自制的简易链式甘蔗排种器试验平台,对排种器的一级链轴转速、传送链倾角和集蔗箱倾角等参数进行试验研究,结果表明:传送链倾角和一级链轴转速对排种性能具有极显著的影响,集蔗箱倾角对排种性能的影响不显著;排种性能的最优参数组合为传送链倾角55°、链轴转速9.16 r/min、集蔗箱倾角45°。室内验证试验表明,排种器的合格率为92.6%、漏植率为5%、重植率为3.2%,说明排种器能有效避免排种过程的重植和漏植现象,减少播种过程的耗种量。田间验证试验表明,排种方向合格率93.37%,排种株距合格率90.33%,排种株距在33~49.5cm的合理株距范围内,实现了双蔗芽蔗种的精准横向播种。 展开更多
关键词 甘蔗精准 横向 双蔗芽蔗 链式排
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基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术 被引量:3
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作者 李尚平 郑创锐 +3 位作者 文春明 李凯华 甘伟光 李洋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期234-245,293,共13页
为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据... 为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention,CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切种工作站上完成实际切种实验。实验结果表明,加速后茎节检测速度达到95 f/s,实时检测定位平均误差约为2.4 mm,切种合格率为100%,漏检率0.4%,说明本文提出的模型具有高度可靠性和实用性,可以为甘蔗横向切种工作站的工厂化、智能化以及标准化应用提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 甘蔗智能横向切种工作站 茎节识别与定位 YOLO v5s 边缘端部署
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