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甘薯种植机械化关键技术与装备研究进展 被引量:1
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作者 朱倩 王公仆 +3 位作者 张万枝 胡良龙 张婷婷 穆桂脂 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期36-42,共7页
机械化种植是甘薯高效生产中的关键技术环节之一,实现甘薯机械化种植对降低劳动强度、提高种植质量和效率具有重要意义。介绍甘薯主产区分布特点和甘薯种植农艺要求,分析国内外甘薯起垄、移栽机械化技术与装备的发展现状,重点阐述甘薯链... 机械化种植是甘薯高效生产中的关键技术环节之一,实现甘薯机械化种植对降低劳动强度、提高种植质量和效率具有重要意义。介绍甘薯主产区分布特点和甘薯种植农艺要求,分析国内外甘薯起垄、移栽机械化技术与装备的发展现状,重点阐述甘薯链(带)夹式、多连杆式、挠性圆盘式等移栽机构工作特点、研究重点及应用领域。结合现代化农业背景和甘薯产业生产发展要求,指出当前甘薯种植机械化关键技术与装备面临移栽机械化水平低、关键技术创新不足、符合甘薯种植农艺要求的成熟适用机型缺乏、自动化和智能化作业装备缺乏等问题。提出加强基础理论研究、突破关键技术、开展适于甘薯移栽的多样化技术与装备研究、开展甘薯移栽机械自动化和智能化研究等建议,以期为甘薯种植机械化关键技术与装备创新设计提供参考。 展开更多
关键词 甘薯 种植机械化 种植农艺 种植装备
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插播鸭嘴开孔对大蒜播种直立度的影响
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作者 李天华 孙学腾 +5 位作者 施国英 侯加林 耿爱军 崇峻 辛丽 李欢 《农业工程学报》 北大核心 2025年第17期65-72,共8页
直立播种能够提高大蒜的出苗一致性,有助于提升大蒜产量和品质,鸭嘴插播是大蒜直立播种入土的主要形式。针对鸭嘴入土开启引起的蒜种直立度下降甚至翻转问题,该研究设计了一种局部开孔插播鸭嘴。利用离散元法(EDEM)建立了土壤-鸭嘴-蒜... 直立播种能够提高大蒜的出苗一致性,有助于提升大蒜产量和品质,鸭嘴插播是大蒜直立播种入土的主要形式。针对鸭嘴入土开启引起的蒜种直立度下降甚至翻转问题,该研究设计了一种局部开孔插播鸭嘴。利用离散元法(EDEM)建立了土壤-鸭嘴-蒜种互作模型,分析了鸭嘴内预置土壤量对蒜种倒伏的影响规律,在蒜种预埋深度为0、25%、50%、75%、100%的蒜种总高度时,播后平均直立度分别降低33°、22°、10°、4°、3°,表明鸭嘴内适量预置土壤可减小播种时蒜种倒伏,且当鸭嘴内蒜种预埋深度大于75%的蒜种总高度时,蒜种直立度变化趋于稳定;分析了鸭嘴开孔形式与参数对入土时土壤流入的影响规律,得到在孔宽6.5 mm条件下,横向上、下孔长为30和25 mm,纵向开孔长为40 mm时,蒜种预埋深度分别为87.5%、77.5%的蒜种总高度。台架试验结果表明:蒜种预埋深度为0、25%、50%、75%、100%的蒜种总高度时,播后平均直立度分别降低38°、26°、13°、6°、4°;鸭嘴横、纵向开孔的蒜种平均预埋深度分别为80%、72%的蒜种总高度,相比传统无孔鸭嘴,蒜种直立度分别提高了59.27%和44.05%。该成果可为新型插播鸭嘴与大蒜直立播种机的研究提拱参考。 展开更多
关键词 大蒜 离散元 插播鸭嘴 直立播种 仿真优化
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基于深度学习的家蚕计数与体长测量研究
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作者 刘莫尘 孙崇凯 +6 位作者 李正浩 常昊 尚明瑞 宋占华 刘贤军 孙廷举 闫银发 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期616-627,共12页
家蚕计数与体长测量是在家蚕养殖过程中的必要环节,传统家蚕计数及体长测量方法主要人工完成,易受主观因素影响,较难实现对家蚕数量和家蚕体长的快速、准确监控。本文使用深度学习的方法实现了家蚕计数及家蚕体长测量,以饲料育家蚕为研... 家蚕计数与体长测量是在家蚕养殖过程中的必要环节,传统家蚕计数及体长测量方法主要人工完成,易受主观因素影响,较难实现对家蚕数量和家蚕体长的快速、准确监控。本文使用深度学习的方法实现了家蚕计数及家蚕体长测量,以饲料育家蚕为研究对象,构建了家蚕关键点检测数据集,提出了YOLOv8-Pose-GE算法。该算法在YOLOv8-Pose的Backbone部分加入GAM注意力机制,可以放大全局交互,进行多层感知器的3D排列,提高模型特征提取能力的同时减少信息损失;在Neck部分添加ECA注意力机制,具有实现全局空间信息聚合的部分和进行跨通道交互进行建模的部分,可以提升模型对重要特征的感知能力,使模型更好的处理提取家蚕关键点特征。YOLOv8-Pose-GE的mAP、P和R分别为94.7%、95.31%和87.98%,均优于其他常用的关键点检测算法。该算法同时兼顾了速度,其FPS达到37.61 s^(−1)。本方法可以依靠YOLOv8-Pose-EG的head部分输出的坐标来对家蚕及家蚕关键点位置进行定位,并按顺序依次用直线连接家蚕关键点,由连线长度得到家蚕体长,同时实现家蚕计数。本文对家蚕拍摄录像中随机截取10帧图片进行计数实验,其MAE_L、MRE_L和MSD_L由分别为1.6头、3.6%和2.1头,说明模型具有较高的准确性的同时具有较高的稳定性。本文对40头家蚕(1-5龄家蚕中各随机取8头)进行测量实验,由结果分析得,该算法具有家蚕龄期越高,测量效果越好的特点,尤其5龄,MAE_L、MRE_L、MSD_L和PCC分别为12.29 px、1.87%、4.15px和0.977,总体误差较小。该算法满足家蚕计数及体长测量的需要,为提高家蚕养殖的质量,加强家蚕品种选育提供技术支持。 展开更多
关键词 家蚕 深度学习 计数 体长 关键点检测
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桑园立式旋转动力耙优化设计与试验 被引量:1
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作者 杨庆璐 律政文 +4 位作者 闫银发 杨硕 李法德 宋占华 陈玉军 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期210-220,共11页
桑园耕整地作业是提高桑叶产量的重要基础,根据桑园种植模式和耕整地作业要求,设计了一种适用于桑园的立式旋转动力耙。根据桑园种植模式和耕整地农艺要求确定了动力耙整机结构,通过对耙刀作业过程理论计算和运动学分析,确定耙刀结构参... 桑园耕整地作业是提高桑叶产量的重要基础,根据桑园种植模式和耕整地作业要求,设计了一种适用于桑园的立式旋转动力耙。根据桑园种植模式和耕整地农艺要求确定了动力耙整机结构,通过对耙刀作业过程理论计算和运动学分析,确定耙刀结构参数。利用离散元法对动力耙作业过程进行仿真,分析不同外倾角对耙刀所受扭矩和作业质量的影响以及耙刀作业过程中所受扭矩的变化规律。选取转子转速、前进速度、耙深为试验因素,以碎土率、耙后地表平整度、土壤容重为试验指标,进行了三因素三水平正交旋转组合田间试验。试验结果表明:转子转速和前进速度对碎土率、耙后地表平整度和土壤容重的影响极显著;耕深仅对碎土率的影响显著,对耙后地表平整度和土壤容重均无显著影响。优化计算得到作业参数最优组合:转子转速为350 r/min、前进速度为0.7 m/s、耕深为20 cm,此时碎土率为97.89%,耙后地表平整度为11.04 mm,土壤容重为1.11 g/cm^(3)。以优化得到的作业参数组合进行验证试验,得到碎土率为97.29%,耙后地表平整度为11.53 mm,土壤容重为1.07 g/cm^(3),与优化得到的结果一致,满足作业要求。 展开更多
关键词 桑园耕整地 动力耙 离散元仿真 优化设计
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基于改进深度强化学习算法的农业机器人路径规划
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作者 赵威 张万枝 +4 位作者 侯加林 侯瑞 李玉华 赵乐俊 程进 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1492-1503,共12页
农业机器人采用深度强化学习算法进行路径规划时存在难以找到目标点、稀疏奖励、收敛缓慢等问题,为此提出基于多目标点导航融合改进深度Q网络算法(MPN-DQN)的路径规划方法.利用激光同步定位与建图(SLAM)扫描全局环境以构建先验地图,划... 农业机器人采用深度强化学习算法进行路径规划时存在难以找到目标点、稀疏奖励、收敛缓慢等问题,为此提出基于多目标点导航融合改进深度Q网络算法(MPN-DQN)的路径规划方法.利用激光同步定位与建图(SLAM)扫描全局环境以构建先验地图,划分行走行和作物行区域;对地图边界进行膨胀拟合处理,形成前向弓字形作业走廊.利用中间目标点分割全局环境,将复杂环境划分为多阶段短程导航环境以简化目标点搜索过程.从动作空间、探索策略和奖励函数3个方面改进深度Q网络算法以改善奖励稀疏问题,加快算法收敛速度,提高导航成功率.实验结果表明,搭载MPN-DQN的农业机器人自主行驶的总碰撞次数为1,平均导航时间为104.27 s,平均导航路程为16.58 m,平均导航成功率为95%. 展开更多
关键词 深度强化学习 农业机器人 中间目标点 多目标点导航融合改进深度Q网络算法(MPN-DQN) 路径规划
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基于ABAQUS的苜蓿割草机切割过程仿真与关键部件参数优化
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作者 李治颖 任龙龙 +3 位作者 吴昆 卢传兵 王仁山 宋月鹏 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第8期149-155,共7页
针对紫花苜蓿机械化收获时存在茎秆切割机制不明晰以及损伤严重导致再生周期长、饲草产量降低等问题,对苜蓿茎秆物性和力学特性参数进行测试分析,构建苜蓿茎秆的力学本构方程,采用计算机数值模拟仿真方法,对苜蓿刈割机关键部件切割过程... 针对紫花苜蓿机械化收获时存在茎秆切割机制不明晰以及损伤严重导致再生周期长、饲草产量降低等问题,对苜蓿茎秆物性和力学特性参数进行测试分析,构建苜蓿茎秆的力学本构方程,采用计算机数值模拟仿真方法,对苜蓿刈割机关键部件切割过程进行仿真模拟,对割刀结构及作业参数进行优化设计。最优切割部件的结构及作业参数:刃口角为20°、曲率半径为0.1 mm、刀片厚度为4 mm、旋转速度为2045 r/min、前进速度为3 m/s、切入角度为40°。田间试验结果表明,优化后的关键部件可以显著降低苜蓿草的损伤,对我国苜蓿机械化收获技术与装备研发、促进苜蓿产业高质量发展具有重要现实意义。 展开更多
关键词 紫花苜蓿 割草机 动力学仿真 响应面分析 参数优化
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我国北方可降解膜水稻覆膜插秧机械研究进展
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作者 卢淼 张玮平 +7 位作者 胡安瑞 王刘西航 杨圣杰 展颖超 魏立兴 傅生辉 国磊 刘双喜 《中国稻米》 北大核心 2025年第5期17-25,共9页
我国北方地区凭借昼夜温差大、光照充足等自然条件,在优质稻米生产方面具备独特优势。然而,受地温较低、水资源短缺、农药化肥过量施用以及传统塑料地膜污染等因素制约,北方水稻种植在可持续发展道路上仍面临诸多挑战。可降解膜水稻覆... 我国北方地区凭借昼夜温差大、光照充足等自然条件,在优质稻米生产方面具备独特优势。然而,受地温较低、水资源短缺、农药化肥过量施用以及传统塑料地膜污染等因素制约,北方水稻种植在可持续发展道路上仍面临诸多挑战。可降解膜水稻覆膜插秧机械采用生物可降解地膜作为覆盖材料,将高效插秧技术与覆膜作业有机融合,实现覆膜与插秧的同步作业,集增温保湿、抑草节肥、防治病虫害等多种功能于一身。此技术能够显著提高水稻秧苗的成活率,增强秧苗的早期生长优势,有助于促进水稻稳产和品质提升。同时,它还能有效减少塑料膜残留污染,是推动北方稻作实现绿色可持续发展的关键技术之一。本文系统综述了可降解膜水稻覆膜插秧机械在国内外的研究进展,深入分析了该技术在我国北方寒地稻作生产中的作用机制和应用效果,总结了当前存在的问题与技术瓶颈,并对未来的发展方向进行了展望,旨在为我国北方水稻种植机械化与绿色化的融合发展提供理论支持和技术参考。 展开更多
关键词 水稻 可降解膜 覆膜插秧机械 可持续发展 中国
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Design and experiment of an automated honey-harvesting robot
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作者 ZHANG Di WANG Chunying +2 位作者 YANG Mingguo SUN Zixuan LIU Ping 《智能化农业装备学报(中英文)》 2025年第2期24-34,共11页
The conventional honey production is dominated by fragmented,small-scale individual farming models.The traditional approach of honey-harvesting involving manual beehive frames extraction,beeswax layer excision and cen... The conventional honey production is dominated by fragmented,small-scale individual farming models.The traditional approach of honey-harvesting involving manual beehive frames extraction,beeswax layer excision and centrifugal honey separation,expose beekeepers to potential bee stings and frequently compromise honeycomb integrity.To address these limitations,we designed an automated honey-harvesting robot capable of autonomous frame extraction and beeswax removal.The robot mainly consists of a mobile mechanism equipped with image recognition for beehive localization,a magnetic adsorption-based beehive frame handling device(60.8 N maximum suction)coupled with a cross-slide mechanism for precise frame manipulation,and a thermal beeswax layer-melting apparatus,with optimal melting parameters(15 m/s airflow at 90℃ for 30 seconds)determined through rigorous thermal flow simulations utilizing FLUENT/Mechanical software.Field experiments demonstrated beehive frames handling success rate exceeding 85%,beeswax layer removal efficacy over 80% and damage of honeycombs below 30%.The experiment results validate the robot's operational reliability and its capacity to automate critical harvesting procedures.This study significantly reduces the labor intensity for beekeepers,effectively eliminates the risk of direct human-bee contact and improves the removal of beeswax layer,thereby catalyzing the modernization of the beekeeping industry. 展开更多
关键词 honey-harvesting AUTOMATED beeswax layer-melting fluid-structure interaction parameter optimization
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基于改进YOLO v8s的水稻种植机械作业质量检测 被引量:3
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作者 刘双喜 张玮平 +3 位作者 胡宪亮 王刘西航 宋占华 王金星 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期61-70,共10页
稻田中秧苗与稻种规范化精准识别检测是实现水稻种植机械作业质量检测的前提,为解决水稻种植图像识别研究过程中存在稻田背景复杂、机械运行速度快、形态特征难以提取等造成识别准确率较低的问题,提出一种基于改进YOLO v8s的轻量化质量... 稻田中秧苗与稻种规范化精准识别检测是实现水稻种植机械作业质量检测的前提,为解决水稻种植图像识别研究过程中存在稻田背景复杂、机械运行速度快、形态特征难以提取等造成识别准确率较低的问题,提出一种基于改进YOLO v8s的轻量化质量检测方法。首先,通过由井关PZ60型水稻插秧机的研制而成的稻田种植质量检测装置,搭建作业质量检测图像采集平台,拍摄获得作业质量的图像构成ImageSets数据集,根据国家相关标准制定质量检测评价指标。随后通过引入轻量化GhostNet模块,减少网络模型的运行参数量;同时为了提升卷积神经网络检测性能,将CPCA注意力模块引入到检测算法中,有效地增强对水稻作业质量的特征提取,抑制稻田复杂的背景信息,准确获得作业图像的关键特征,对秧苗与稻种这种数量多、体积小的目标的检测效果有较为明显的提升;其次,将YOLO v8s模型中的CIoU损失函数替换为EIoU损失函数,使模型具有更快更好的收敛速度与定位效果,实现作业质量的精确识别。试验结果表明,改进后的YOLO v8s模型在测试集上的平均精度均值为92.41%,精确率为92.11%,召回率为92.04%;与YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8s、Faster R-CNN网络模型相比,平均精度均值分别提高7.91、7.71、4.28、1.03个百分点。改进后模型检测速度与内存占用量分别为88 f/s、19.2 MB,与YOLO v8s模型相比分别减少12.8%、10.7%,经种植环境测试能够检测出作业质量是否合格,能够实现质量检测的作用。改进YOLO v8s网络模型对稻田作业质量检测具有快速准确的识别能力,具有较好的鲁棒性,在水稻种植质量检测方面有显著成效,可为水稻种植机械化质量检测提供新的检测方法。 展开更多
关键词 水稻种植质量检测 机械作业 YOLO v8 漂秧漏秧 图像识别
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基于改进YOLO v8的苹果树树干精准识别方法 被引量:1
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作者 张宏建 孙智霖 +3 位作者 亓新春 曹鑫鹏 任松 王金星 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期246-255,262,共11页
针对苹果树树干识别中存在检测精度差与速度低的问题,提出一种基于改进YOLO v8的苹果树树干精准识别方法。首先,采用深度感知相机采集苹果树树干图像,并以YOLO v8为基准模型,采用结构重参数化卷积替换卷积层,增强模型特征学习能力。其次... 针对苹果树树干识别中存在检测精度差与速度低的问题,提出一种基于改进YOLO v8的苹果树树干精准识别方法。首先,采用深度感知相机采集苹果树树干图像,并以YOLO v8为基准模型,采用结构重参数化卷积替换卷积层,增强模型特征学习能力。其次,优化特征融合单元,增加动态头部检测机制,提升检测速度与检测精度。最后,以传统YOLO v8、Fast R-CNN等作为对照模型,以平均精度和帧率等作为评价指标,进行田间试验。结果表明,本文改进模型具备精准识别苹果树树干的能力,平均精度达到95.07%,检测速度提升至112.53 f/s,模型参数量为4.512×10^(7)。相比传统YOLO v8模型,平均精度提高了4.98个百分点,检测速度提高了3.24 f/s。与主流的目标检测模型Fast R-CNN、YOLO v7、YOLO v5、YOLO v3相比,改进模型平均精度分别高出15.26、6.33、9.59、13.41个百分点;检测速度分别高出96.81、75.27、2.23、57.10 f/s;参数量比Fast R-CNN、YOLO v5、YOLO v3分别减少9.198×10^(7)、1.93×10^(6)、1.641×10^(7)。该研究为苹果园中自主导航及智能作业提供了技术与方法支持。 展开更多
关键词 苹果树树干 精准识别 改进YOLO v8 特征学习 动态检测
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