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数字棉花技术与装备研究进展
1
作者 张若宇 张建强 +3 位作者 夏彬 吴超 常金强 王三辉 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期1-16,共16页
棉花作为我国重要的战略物资,其产业数字化升级对实现农业现代化与边疆经济可持续发展意义重大。本文系统梳理了数字棉花技术体系的研究成果,提出“数字棉花”概念框架和技术体系,涵盖种植管理、测产采收、收购加工、公证检验、仓储物... 棉花作为我国重要的战略物资,其产业数字化升级对实现农业现代化与边疆经济可持续发展意义重大。本文系统梳理了数字棉花技术体系的研究成果,提出“数字棉花”概念框架和技术体系,涵盖种植管理、测产采收、收购加工、公证检验、仓储物流及全流程质量追溯等全产业链环节。重点分析了数字化装备通过融合物联网、遥感、大数据及人工智能技术,在精准播种、智能水肥调控、无人机植保、采收监测等环节的应用现状与关键技术突破,揭示了当前技术应用中存在的设备适配性不足、数据孤岛及成本效益失衡等问题,从生产流程的全链条优化、标准体系建设、技术融合创新及数据平台构建等维度,提出了推动数字棉花技术标准化、规模化应用的路径,为棉花产业提质增效与高质量发展提供理论支撑。 展开更多
关键词 棉花 数字技术 智能装备 全产业链数字化 质量追溯
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基于车载成像与深度卷积神经网络的地表残膜识别方法 被引量：1
2
作者 吕继东 翟志强 +3 位作者 孟庆建 苗璐鹏 陈悦 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期26-37,70,共13页
针对残膜回收机实际作业过程中存在多种相似非目标场景干扰,目标场景图像背景复杂且地表残膜尺寸小、破碎度大、无固定轮廓导致残膜覆盖率难以准确评估的问题,提出基于车载成像和深度卷积神经网络的地表残膜识别方法。构建了一种基于多... 针对残膜回收机实际作业过程中存在多种相似非目标场景干扰,目标场景图像背景复杂且地表残膜尺寸小、破碎度大、无固定轮廓导致残膜覆盖率难以准确评估的问题,提出基于车载成像和深度卷积神经网络的地表残膜识别方法。构建了一种基于多重特征增强的SE-DenseNet-DC分类模型,在DenseNet121模型每个稠密块的非线性组合函数前后引入通道注意力机制增强有效特征信息通道的权重,然后引入多尺度串联空洞卷积替换原始模型第1层卷积提升感受野并保持细节敏感度,实现目标场景图像的有效提取;构建了一种基于细节信息增强和多尺度特征融合的CDC-TransUnet分割模型,在TransUnet模型的编码器部分引入CBAM模块提取更加细微和精确的全局特征,在跳跃连接部分引入DAB模块融合多尺度语义信息并弥补编码和解码阶段特征之间的语义差距,然后在解码器部分引入CCAF模块减少上采样丢失的细节信息,实现目标场景图像复杂背景中地表残膜的精准分割。试验结果表明,SE-DenseNet-DC分类模型对目标场景图像的分类准确率、查准率、查全率和F1值分别达到96.26%、91.54%、94.49%和92.83%,CDC-TransUnet分割模型对目标场景图像中地表残膜分割平均交并比(MIOU)达到77.17%,模型预测残膜覆盖率与人工标注残膜覆盖率决定系数(R^(2))为0.92,均方根误差(RMSE)为0.23%,平均相对误差为2.95%,单幅图像评估时间平均为0.54 s。本文方法在残膜回收机回收后地表残膜覆盖率监测评估中具有较高的准确率和较快的推理速度,为残膜回收机回收质量实时准确评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 棉田 残膜回收 车载成像 深度卷积神经网络 识别
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基于区块链的机采棉质量溯源模型研究
3
作者 刘康 张梦芸 +3 位作者 常金强 徐健康 宋宇涵 胡蓉 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期141-149,共9页
随着新疆地区棉花机械化采收的普及,机采棉质量追溯面临数据孤岛、信息共享滞后及全程监控缺位等问题,导致籽棉到皮棉的质量追溯难以精准透明。为此,结合区块链去中心化、不可篡改的特性与物联网设备实时采集的协同优势,提出了基于区块... 随着新疆地区棉花机械化采收的普及,机采棉质量追溯面临数据孤岛、信息共享滞后及全程监控缺位等问题,导致籽棉到皮棉的质量追溯难以精准透明。为此,结合区块链去中心化、不可篡改的特性与物联网设备实时采集的协同优势,提出了基于区块链的机采棉质量溯源模型。该模型引入了基于逻辑回归的链下-链上协同数据查询优化,实现高频数据智能预缓存,设计了结合强化学习与椭圆曲线加密的访问控制模型,增强了数据安全性和隐私保护能力,最后,基于长安链开源区块链平台开发了机采棉质量溯源系统。系统性能测试结果表明,常规查询场景下,本系统查询时延从72.37 ms缩短至60.14 ms;高频查询场景下,查询时延降至32.75 ms,优化效果随数据量增长而提升,可以满足用户实时查询需求。此外,通过明文敏感性与密钥敏感性测试,密文平均变化率分别为87.78%和82.68%,确保了数据在跨机构协作过程中的隐私安全。该模型形成了“物联网采集-区块链存证-智能合约验真-多级权限访问”的闭环架构,满足了企业对隐私数据的权限控制与安全共享需求,提高了信息检索效率。 展开更多
关键词 机采棉 质量溯源模型 区块链 物联网 机器学习 长安链
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基于电阻法的棉花束纤维回潮率检测方法
4
作者 张建强 黄杰 +3 位作者 常金强 崔国金 王洋 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期150-158,共9页
回潮率严重影响棉花品质检测结果,精确测量回潮率对棉花分级意义重大。针对在棉花束纤维断裂比强度检测中回潮率的补偿校正问题,提出了一种基于电阻法的棉花束纤维回潮率检测方法。通过搭建电阻-图像同步采集平台,利用图像特征表征棉层... 回潮率严重影响棉花品质检测结果,精确测量回潮率对棉花分级意义重大。针对在棉花束纤维断裂比强度检测中回潮率的补偿校正问题,提出了一种基于电阻法的棉花束纤维回潮率检测方法。通过搭建电阻-图像同步采集平台,利用图像特征表征棉层厚度,探究在电阻法测回潮率时,电极间距、温度及棉层厚度对电阻测量的影响规律,建立以电阻、温度为输入变量的多元预测模型。实验结果表明:图像灰度特征与电阻高度相关且呈非线性关系,探明了棉层厚度对电阻测量的影响规律;电阻在电极间距为2~12 mm范围内呈显著正相关,解释了电极间距增大导致电阻测量误差扩大的内在机制,基于此,确立电极间距2 mm为最优检测参数,验证了该参数下不同品质棉花束纤维电阻无显著性差异(P>0.05)。进行32组4.44%~12.2%回潮率棉样实验,结果显示随机森林(Random forest,RF)模型预测精度最优,其R^(2)为0.99,均方根误差为0.24%。本研究突破传统松散团状棉纤维回潮率检测限制,实现了束状纤维回潮率快速测量,可为棉花断裂比强度等物理性能指标的精准补偿校正提供技术支撑。 展开更多
关键词 棉花束纤维 回潮率检测 电阻法 图像分析
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基于CFD的棉纤维长度检测装置吸风口结构优化与试验
5
作者 常金强 王培宇 +3 位作者 段宏伟 张建强 刘康 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期234-244,共11页
棉纤维长度是棉花品质检测的关键指标之一。为保证棉纤维检测时处于稳定伸直状态,结合计算流体力学(CFD)和正交试验对自主设计的棉纤维吸风口内部气流场进行数值模拟和优化。通过单因素试验分析吸风口长度、宽度和高度对腔体流场均匀性... 棉纤维长度是棉花品质检测的关键指标之一。为保证棉纤维检测时处于稳定伸直状态,结合计算流体力学(CFD)和正交试验对自主设计的棉纤维吸风口内部气流场进行数值模拟和优化。通过单因素试验分析吸风口长度、宽度和高度对腔体流场均匀性、气流速度及压力的影响,并通过数值模拟与正交试验优化吸风口参数配置。单因素结果试验表明,较优参数高度为2.6~3.0 mm,宽度为40~60 mm,长度为65~105 mm。确定速度不均匀系数和压力不均匀系数综合加权得分作为评价指标,通过正交优化试验研究影响吸风口内部气流场分布的因素,结果表明,影响气流场均匀性主要因素依次为吸风口长度、高度和宽度。优化后吸风口结构参数组合为:高度2.8 mm、宽度50 mm、长度85 mm。在此组合下,截线A、B、C速度不均匀系数相对于9种试验平均值分别下降0.30、0.33和0.31,压力不均匀系数下降0.13、0.21和0.21,速度和压力综合加权得分最高达到99.9793和99.6889。通过对35组棉样图像逐行像素数量对比验证,最优参数组合在3组行区间(每个图像按行划分3组)的占比分别为86.44%、46.77%和10.61%,表现出最佳棉纤维伸直度,且与数值模拟结果一致。研究结果为棉纤维吸风口气流分布评价方法提供参考以及棉纤维长度精准检测奠定了基础。 展开更多
关键词 棉纤维检测 吸风口 结构优化
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基于Stacking集成的籽棉回潮率信息融合检测方法研究
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作者 钱一夫 黄杰 +2 位作者 方亮 段宏伟 张梦芸 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期159-166,共8页
针对棉花采收和收购环节中籽棉回潮率检测工序复杂、受人工影响因素较大、检测精度低的问题,提出了一种基于电阻技术的信息融合检测方法。分别采集了环境温湿度以及籽棉电阻、密度与回潮率,分析了籽棉回潮率随环境温湿度变化规律,讨论... 针对棉花采收和收购环节中籽棉回潮率检测工序复杂、受人工影响因素较大、检测精度低的问题,提出了一种基于电阻技术的信息融合检测方法。分别采集了环境温湿度以及籽棉电阻、密度与回潮率,分析了籽棉回潮率随环境温湿度变化规律,讨论了籽棉密度对籽棉电阻检测的影响,确定了籽棉电阻与回潮率的关系。为了提高籽棉回潮率检测的精确性和稳定性,融合环境温湿度及籽棉电阻和密度作为特征变量,将“环境参数-物理特性-电学特性”进行数据关联;建立多元线性回归、支持向量回归、随机森林等5类回归模型,采用“模型竞争-集成优化”策略建立堆叠集成融合模型预测回潮率,实现了数据级和决策级的信息融合。结果表明,基于信息融合的堆叠集成模型为最优回潮率预测模型,在测试数据集上其决定系数R^(2)为0.994,平均绝对误差(MAE)为0.104%,均方根误差(RMSE)为0.151%,验证了信息融合检测方法的可靠性。该方法可为棉花采收打包和收购环节的回潮率检测提供数据支撑。 展开更多
关键词 籽棉回潮率 信息融合 堆叠集成融合模型 电阻检测 回归预测模型
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采用机器学习的苗期棉株点云器官分割与表型信息提取 被引量：1
7
作者 宋加政 马本学 +4 位作者 许莹 董福佳 李玉洁 喻国威 熊永闯 《农业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第23期199-207,共9页
植物表型信息的获取有助于管理人员掌握其生长状态,便于采取相关管理措施以促进植物的生长发育。目前基于三维点云的植株器官分割方法难以实现苗期棉株顶端新生叶的精确分割,影响棉株表型信息提取的准确度。该研究提出了一种改进的苗期... 植物表型信息的获取有助于管理人员掌握其生长状态,便于采取相关管理措施以促进植物的生长发育。目前基于三维点云的植株器官分割方法难以实现苗期棉株顶端新生叶的精确分割,影响棉株表型信息提取的准确度。该研究提出了一种改进的苗期棉株器官点云分割方法,实现茎、叶器官的精确分割和茎高、叶长、叶宽、叶面积表型信息的提取。首先,使用拉普拉斯骨架提取算法获取棉株的点云骨架;其次根据棉株的特征形态将棉株的茎和叶片分解成器官子骨架;然后利用以距离场为输入的Quickshift++的器官分割方法对棉株顶端产生过分割问题的新生叶片进行精细器官分割;最后通过已分割出棉株器官点云获取茎高、叶宽、叶长和叶面积表型参数。试验结果表明,苗期棉株的器官分割的精确度、召回率、F1分数和总体准确率分别为0.977、0.978、0.976和0.983;茎高、叶宽、叶长、叶面积4种表型参数的提取值与实测值的决定系数为0.982、0.962、0.971和0.949,均方根误差为0.119 cm、0.182 cm、0.163 cm和1.458 cm2。该研究提出的器官分割方法能够精确地对苗期棉株的器官进行分割,为无损获取棉株表型信息提供了一种有效的技术手段。 展开更多
关键词 三维点云 苗期棉株 表型信息 器官分割 骨架提取 距离场
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