Abstract:

为了优化菠萝老苗清理农机在菠萝果园中的作业路线，减少非工作区域消耗，本研究设计了混合改进的遗传粒子群优化(Genetic particle swarm optimization, GPSO)算法和Q-Learning(QL)算法全覆盖作业路径规划方法。利用无人机航拍获取目标菠萝果园田块图并转化为轮廓坐标地图;对各田块从0°到355°每间隔5°遍历覆盖路径寻找最优行进角度;针对传统GPSO算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出改进遗传粒子群优化(Improved hybrid genetic particle swarm optimization, IHGPSO)算法获得菠萝果园多田块作业最佳遍历顺序;针对传统QL算法探索效率低、收敛慢的问题，提出改进的QL算法(Order initialization Q-Learning, OI-QL)完成田块之间的路径连接。仿真结果表明，在子区点数为30求解最佳遍历顺序时，IHGPSO算法适应度小于GPSO算法。OI-QL算法相比QL算法路径长度缩短约28.1%，平均收敛迭代次数减少约37.3%，平均收敛时间减少约25.7%，表明本文方法能有效地实现菠萝果园多田块全覆盖作业路径规划。

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在莲蓬采摘过程中，实现高效、精准的莲蓬检测与定位对提高采摘效率并降低误采风险具有重要意义，但现有方法多依赖计算资源密集且结构复杂的深度学习模型，难以满足现场实时应用需求。为此，本文提出了一种适用于莲蓬采摘场景的轻量级目标检测与定位方法，基于轻量级语义分割模型（Lightweight lotus segmentation network, LLSegNet），在DeepLabv3+框架中采用MobileNetV2作为骨干网络。针对采摘过程莲蓬的多尺度变化、细节捕捉难度及背景干扰等问题，引入密集空洞空间金字塔池化、条带池化、卷积块注意力及高效通道注意力网络等关键增强策略，以提升不同尺度下特征提取与表达能力，同时保持整体模型的轻量化。通过Ubuntu 20.04操作系统试验平台，使用PyTorch 2.3.1框架对模型进行训练与评估。结果表明，LLSegNet模型平均交并比（mIoU）和平均像素准确率（mPA）分别达到86.1%和92.5%，模型内存占用量为15.9 MB，帧率（FPS）为73.4 f/s，均优于主流语义分割模型。基于LLSegNet模型生成的高质量语义分割结果，提出了一种结合图像处理与骨架分析的采摘点定位方法，通过图像预处理、骨架提取、几何分析及法向量扩展映射，实现了采摘点精准定位，成功率为88.5%。研究结果表明，本文方法不仅提升了莲蓬识别与定位精度，还实现了模型高效轻量化，具备在资源受限农业环境中应用与进一步推广的潜力。

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为提高水田修筑埂机机械筑埂效率，降低作业时筑埂劳动强度，解决现有传统水田单侧修筑埂机在水田拐角处无法连续机械修筑田埂的问题，本文设计一种基于多连杆回转调节机构的水田回转式单侧修筑埂机。阐述了其关键组成部件横向偏移机构与回转调节机构的结构设计及工作原理。构建了横向偏移机构与回转调节机构运动学模型，通过运动学分析确定横向摆臂Ⅰ、横向摆臂Ⅱ和回转摆臂长度分别为1 260、672、284 mm，并确定各步进电动缸安装位置。以运动学分析为基础，设计了多连杆回转调节控制系统。进行了水田回转式单侧筑埂机回转调节性能试验及田间性能试验。回转调节性能试验结果表明，横向摆臂Ⅰ、横向摆臂Ⅱ及回转摆臂随时间变化的回转角度与相对应的理论值之间均方误差分别为0.45、0.49、0.86(°)2。在整个回转周期内，所有摆臂随时间变化的回转角度与相对应的理论值之间的均方误差为0.64(°)2，表明该机具在整体回转作业过程表现出较高的稳定性。田间性能试验结果表明，直线部分所筑田埂各测量位置坚实度平均值均不小于1 085 kPa，直线度平均值均不大于10.4 mm，拐角处所筑田埂各测量位置坚实度平均值均不小于1 027 kPa，直线度平均值均不大于9.39 mm，均满足水田筑埂农艺要求。

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针对现有水田除草机存在转弯半径大、转向稳定性差、难以适应作业环境等问题，本文设计了一种底盘转向液压系统。通过Amesim软件建立转向液压系统仿真模型，分析前后转向液压缸在不同转角输入下位移响应;利用Recurdyn软件对水田除草机底盘模型进行四轮转向工况运动学仿真，探究底盘在转向过程的质心垂向和侧向加速度变化;将该转向液压系统应用于水田除草机底盘，转向性能试验结果表明，水田除草机底盘最小转弯半径为3.04 m，比理论值3.08 m减小1.3%，有效减少了压苗率;在不同转角条件下，前后液压缸位移平均误差为0.3 mm，最大误差为1.2%，保证了水田除草机在转向过程中稳定性和作业精度。研究结果为水田除草机底盘转向系统提供了一种可行方案。

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为克服传统机械式玉米精量排种器在高速作业过程静态堆积种群导致充种效率低问题，本文设计一种扰种机构将种群离散化，增加种子流动性，提高充种精度和排种器性能。对扰种机构进行理论分析与结构设计，采用离散元仿真开展扰种齿形状、扰种齿高度及种群高度对排种性能的影响规律研究，明确各因素影响机理。以扰种齿形状、扰种齿高度、种群高度为试验因素，以破碎率、合格率、重播率、漏播率为试验指标进行三因素三水平中心组合正交试验，并对试验数据进行多元回归和响应曲面分析，得到各因素对指标的影响关系。采用多目标优化方法，确定最佳参数组合为：作业速度为13 km/h、扰种齿形状为D型、扰种齿高度为11.20 mm、种群高度为66.40 mm，此时合格率为94.75%，重播率2.71%，漏播率2.54%，破碎率0.42%，满足高速条件下玉米精量播种技术要求。

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针对植物工厂岩棉栽培基质育苗中种子易弹跳、投种区域小导致传统播种设备精度不足的问题，设计一种吸针式精密播种装置。以PLC(可编程逻辑控制器)为控制核心构建控制系统，设计气缸驱动组件曲线轨道实现吸针垂直取、投种;基于ANSYS Fluent仿真获得气室与吸针最优参数（气孔直径为8 mm、间距为205.3 mm），并通过试验确定气室真空压力及适配不同种子的吸针直径。经EDEM仿真，抛物面减速引导面与圆弧方向引导面组合的导种管投种效果最佳。Box-Behnken试验优化结果表明：罗莎绿最优参数为吸种负压5.9 kPa、吸针直径0.6 mm、振动频率44.4 Hz;青梗菜最优参数为吸种负压4.2 kPa、吸针直径0.5 mm、频率42.5 Hz。当生产率为80、100盘/h时，罗莎绿单粒合格指数分别为98.35%、98.08%;青梗菜分别为98.29%、98.11%，满足高精密作业要求，为植物工厂蔬菜穴盘育苗高精度播种装备提供技术支撑。

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针对辣椒苗盘育苗移栽过程存在的移栽效率低、开合性能差、成穴效果差等问题，本文设计了一种链式凸轮栽植机构。根据辣椒育苗移栽的农艺要求，对栽植机构运动学机理进行分析，选定虚拟栽植机构的基本参数，利用Solidworks软件进行三维模型建模并建立运动学理论模型;确定土壤颗粒离散元模型，建立栽植机构EDEM-RecurDyn耦合仿真模型并进行仿真分析，初步验证机构正确性和合理性。以移栽机前进速度、速比特征参数、中心轴高度为试验因素，以直立度、漏栽率、株距变异系数为试验指标，进行二次旋转正交组合试验，建立各指标与因素间的回归模型，确定移栽作业较优参数组合。验证试验结果表明：当前进速度为0.4 m/s、速比特征参数为1.29、中心轴高度为336.8 mm时，直立度为78.2°，漏栽率为1.7%，株距变异系数为5.23%，能满足辣椒栽植作业的实际生产需求。

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针对现有单侧往返作业埋藤机作业效率低、埋土深度不足等问题，本研究提出了一种双边同步作业及锥形旋抛式埋土复合技术，设计了一种锥形旋抛装置，实现通过单次完成葡萄藤两侧埋土。该装置核心部件包括螺旋刀盘、挡土罩、抛土旋刀，通过建立螺旋曲线数学模型，优化螺旋刀盘和挡土罩关键参数，确定影响埋土效果主要参数的合理取值区间。基于EDEM离散元平台及Design-Expert软件进行三因素三水平正交仿真试验，运用Box-Behnken响应面分析法验证参数组合合理性。通过Numerical优化模块分析得最优参数组合，当刀盘螺距为23 cm、挡土罩开口角度为100°、螺旋长度为125 cm时，埋土深度为36.39 cm，水平前进阻力为1 059.99 N。田间试验结果表明，实测平均埋土深度及水平前进阻力分别为39 cm和1 149 N，与仿真值相对误差分别为6.7%和7.7%，埋土深度稳定性变异系数为1.86%。研究结果为酿酒葡萄双边埋土装备深入研发提供了理论依据和设计参考。

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在田间作业过程中履带式联合收获机常因纵向打滑与横向漂移导致实际运行轨迹偏离规划路径，严重影响作业效果。而传统路径跟踪控制仍多基于理想无滑假设，难以准确反映履带-地表之间滑移导致的非线性相互作用。目前尚缺乏能够有效抑制滑移扰动并保证收获机持续稳定路径跟踪的实用方法，为此，本文提出一种考虑滑移影响的履带式收获机模型预测路径积分（SLIP-MPPI）路径跟踪方法。在运动学建模中引入纵向滑移率与横向位移近似模型，以修正状态传播;并在代价函数中增加滑移惩罚项，从而在采样优化过程主动规避滑移过大的不稳定轨迹。结合响应面方法对代价函数权重进行多目标优化，获得更合理的权重组合。田间试验结果表明，在复杂转向工况下SLIP-MPPI横向误差与航向误差均显著优于传统模型预测路径积分（MPPI）。正弦曲线路径试验结果表明，SLIP-MPPI最大横向误差和标准差分别降至0.029 m和0.010 m，比MPPI下降40.8%和41.2%;最大航向误差与标准差分别为1.84°和0.91°，较MPPI降低38.5%和27.8%。此外，直线路径收获试验结果表明，该方法能够保持稳定作业，作业带边界整齐，无明显偏移或蛇形轨迹，验证了SLIP-MPPI方法在田间复杂工况下有效性与鲁棒性。研究结果为履带式收获机在复杂土壤条件下实现高精度路径跟踪提供了一种可行方案。

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青贮饲料收获机跟随料车车斗的准确识别是实现自动抛料装车的首要前提，针对青贮收获田间作业环境复杂、料车种类繁多，现有料车车斗识别方法难以适用各类装载料车识别的问题，利用图像语义分割技术提出一种改进DeepLabV3+的青贮饲料收获机跟随料车车斗识别方法。该方法将轻量化的MobileNetV3网络作为主干网络进行特征提取，降低模型复杂度;在ASPP模块中以条形池化替换原有的平均池化加强对车斗的识别能力，并将原有的3个空洞卷积分支扩充为4个空洞深度可分离卷积分支，提升对大目标的识别能力;在解码器部分融合了多尺度特征，最大程度地弥补损失的车斗边界细节特征，并在拼接融合后添加C2f-GS模块进一步增强模型的特征融合能力。在构建的料车车斗数据集上设计消融试验和对比试验对模型改进的有效性进行验证，试验结果表明，改进DeepLabV3+模型mIoU和mPA达到94.25%和96.62%，分割效果优于其他分割模型，且模型参数量和浮点运算量显著低于其他模型。与原DeepLabV3+模型相比，改进模型的mIoU和mPA分别提高4.77、3.71个百分点，识别准确性得到有效提升。利用基于RANSAC算法的料车车斗拟合方法对分割后的结果进行车斗边界拟合，对不同情况下的分割结果进行拟合试验，结果表明拟合的车斗与原始标注车斗的mIoU平均值达到94.49%，二者质心点位置偏差仅为25.47像素，拟合结果基本能够覆盖车斗区域，满足青贮饲料收获机田间作业情况下的需求。

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为提高青藏高原牧区草辫成型效率并降低人工劳动强度，实现草辫机械化和连续稳定成型，本文设计了一种立式青草制辫成型装置，能够适应不同牧草喂入量，实现自适应连续强制加捻。基于加捻过程的力学关系，构建了喂料辊转速与加捻角速度之间定量模型;通过青燕麦草压缩特性试验，建立了压缩力与压缩位移多项式，决定系数达0.99以上。在此基础上，基于搭建的制辫试验平台进行了三因素三水平正交试验，研究喂料厚度、喂料辊压力、加捻转矩及喂料速度对成型质量的影响，试验结果表明，喂料辊压力需保持为8.26～17.89 kg，加捻转矩为12.43 N·m以上，可实现有效加捻，喂料厚度越大所需压力越大。当喂料加捻辊线速度为0.10 m/s、加捻转速为89 r/min、喂料厚度为0.10 m时，成型草辫最大抗拉强度达到120.58 N。研究表明，在喂入量自适应条件下，立式单捻制辫装置能够实现连续强制加捻，并满足草辫晾晒所需的成型强度要求。

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针对丘陵山区红枣采收效率低、作业难度大等问题，设计一种由偏心圆盘带动钢丝绳曳引摇振树体落果的摇振式红枣采收装置。以动力学分析为基础，建立红枣果-柄"的双摆模型，结合测量数据，得出系统固有频率为9.96 Hz，振动脱落红枣与枣柄所需平均加速度为283.81 m/s2;通过Hypermesh软件建立红枣树柔性化模型，联合ADAMS软件对红枣摇振采收过程进行了刚柔耦合仿真试验，以摇振频率、振幅和摇振时间为试验因素，采收率为评价指标，开展正交试验。试验结果表明，最优参数组合为摇振频率9.835 Hz、振幅50.602 mm、摇振时间5.387 s，此时红枣果实采收率为98.2%。以临县红枣为作业对象，在最优参数组合下进行田间试验，田间试验结果表明，红枣果实平均采收率为97.5%。研究结果为红枣等小型林果采收机械研制提供设计参考。

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针对现有叶类蔬菜土下切割部件采用的一体式带刀无法适应菠菜宽幅垄面横向起伏，导致切根失败的问题，本文设计一种分体铲式入土仿形切割装置，旨在降低垄面条件对菠菜切根效果的影响。通过运动分析确定铲刀运动方式，结合离散元仿真，得到铲刀主要结构参数。根据铲刀运动要求，设计曲柄连杆-平行四杆组合式传动机构。通过机构-土壤互作受力分析，确定仿形机构整体结构与压缩弹簧结构参数。利用复数矢量法构建传动机构数学模型，根据铲刀切割轨迹优化分析，确定切割部件随地表上下浮动过程，前进速度与曲柄角速度间的速比系数与仿形杆件纵坐标函数关系，并通过田间试验验证切割轨迹优化结果的准确性。基于最优切割轨迹得到分体铲式入土仿形装置最佳作业参数组合：曲柄角速度18.85 rad/s、速比系数7.92 mm/rad，此时平均切根合格率为95.23%。最优作业参数组合下，开展了仿形机构作业性能验证试验，结果显示留根长度保持在11 mm±3 mm范围内，平均留根变异系数为37.96%。对比现有一体式带刀采收装备与分体铲式切割装置作业效果，结果显示分体铲式切割装置留根变异系数平均降低约63.42个百分点，切根合格率平均提高约17.4个百分点。研究结果为菠菜收获机研究提供了新的切割方式，为整机研发提供了部件支撑。

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针对叶菜收获过程人工收获费时耗力，机械收获机-菜互作机理研究不足，导致机具因作业参数不适配引起植株损伤率高的问题，本文以土下切根作物青梗白菜为研究对象，建立土壤-根系-割刀多体耦合运动模型和夹收损伤模型，分析植株在切根、夹持、集收过程动态机理，揭示损伤率主要影响因素割刀摆动频率、夹持输送带倾斜角及夹持输送速度与前进速度比的关系。运用离散元仿真分析方法建立土壤-根系-割刀团聚体模型，确定割刀最佳频率为4～22 Hz。在标准型和改进型参数的基础上，以切割频率、夹持输送带倾斜角、夹持输送速度与前进速度比为试验因素，以叶菜损伤率为试验指标进行单因素和三因素三水平正交优化试验，得出最优参数组合为切割频率7 Hz、夹持输送带倾斜角18°、夹持输送速度与前进速度比2.1，最优参数组合田间试验平均损伤率为2.12%。研究结果为叶菜低损收获技术研发提供工作参数选取依据和理论基础。

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根据菠萝果实和茎秆结合处存在截面突变的生物学特征，设计了一种仿人工掰折采摘方式的折断分离式末端执行器，关键部件包括直线导向套和曲线导向套2部分。基于菠萝果-茎断裂原理进行力学特性试验，结果表明，最大折断转矩、最大折断角度和临界损伤力分别为3.64 N·m、67.4°和178.72 N。建立菠萝夹持机构运动学模型，以传力比大于等于1.25和尺寸紧凑为约束目标，得到直线导向套中直线导轨长度为60 mm和各连杆尺寸;基于静力学分析得到曲线导向套中曲线导轨螺旋角为45°，驱动力为90 N。建立仿真模型，分析菠萝采摘过程植株力学特征，求解夹爪与果实的接触力峰值。试制样机并进行采摘试验，试验结果表明，抓取成功率100%，采摘成功率86.7%，验证了末端执行器的可靠性，研究结果可为菠萝机械化采摘提供参考。

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针对刺参养殖过程人工投饵劳动强度大、饵料混合均匀性差及投放精度低等问题，本文设计了一种搅拌投放一体式刺参投饵机，集成饵料搅拌、投放及行进功能。在搅拌装置优化方面，采用45°下推式四斜叶搅拌桨与半圆管扰流板搅拌槽组合结构，通过流场分析探究海泥颗粒含量的分布均匀性。试验结果表明，当搅拌桨转速为100 r/min时，海泥颗粒含量为51.25%，与标准值相差1.25个百分点，饵料均匀性优于人工搅拌（海泥颗粒含量约为40%）。在投放装置优化方面，基于水动力学计算，对比分析了锥形扩散喷嘴、突变锥形扩散喷嘴、锥形无扩散喷嘴及锥形圆柱扩散喷嘴性能，并通过正交试验确定锥形扩散喷嘴为最优结构;优化后喷嘴饵料覆盖面积比例为90%，平均投饵射程达4.38 m，投饵速度稳定在0.3 kg/s。在投饵距离4 m的条件下，饵料海泥颗粒含量为48.52%，与标准值相差1.48个百分点，满足饵料搅拌均匀与投饵性能的养殖需求。根据搅拌装置和投饵装置需求设计了行进装置以保证该投饵机在养殖区内正常使用。该刺参投饵机可有效替代人工投饵，降低劳动强度，提高饵料混合均匀性和投放效率，为养殖作业机械化和未来智能化升级奠定了基础。

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针对制种玉米剥皮过程籽粒损失率和破损率较高及建模精度不足等问题，本文基于离散元法构建制种玉米果穗柔性复合体模型。通过物理试验测定制种玉米果穗各部分本征参数及接触参数，基于Hertz-Mindlin with Bonding V2接触模型构建苞叶-籽粒-穗芯柔性复合体离散元模型，采用Plackett-Burman试验、最陡爬坡试验和Box-Behnken响应面试验相结合的方法对玉米芯轴和籽粒等关键粘结参数进行标定优化，建立了能够准确表征剥皮过程籽粒脱落和破损行为的离散元模型。结果表明，玉米芯轴三点弯曲仿真试验与物理试验最大载荷相对误差为3.89%，籽粒压缩仿真试验与物理试验相对误差为8.79%，籽粒脱落试验与物理试验轴向和切向相对误差为7.58%、6.89%，参数标定精度较高。在制种玉米果穗剥皮仿真试验验证中籽粒脱落率和破损率为1.774%、0.457%，台架试验籽粒脱落率和破损率分别1.697%和0.432%，相对误差为4.54%、5.79%，均满足制种玉米剥皮质量标准，表明模型能够较真实反映剥皮过程的籽粒脱落与破损特征，为制种玉米果穗精细化建模和剥皮装置优化设计提供参考依据。

Abstract:

针对设计、加工制造及运行过程几何不确定性引起的离心泵叶轮性能随机波动问题，本文提出考虑几何不确定影响的离心泵稳健性优化设计。基于高斯过程-主成分分析方法构建叶片几何不确定性参数化模型，采用非侵入式多项式混沌(NIPC)方法量化叶片外形几何偏差对扬程与效率的影响;结合径向基函数(RBF)神经网络代理模型及NSGA-Ⅱ多目标优化算法，以进口安放角、出口安放角和叶片包角为设计变量开展离心泵稳健性优化设计。结果表明，原型叶轮在随机几何偏差±3%作用下，设计工况效率和扬程均出现下降，小流量工况下下降更为明显;稳健性优化后，扬程和效率较原型叶片泵得到较大提升，且扬程和效率方差大幅降低，提升水力性能的同时，显著提高了叶轮对几何随机偏差的稳健性，对叶片泵的稳定可靠运行具有一定指导意义。

Abstract:

准确获取区域玉米产量对制定农业政策和促进国民经济发展具有重要意义。长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）和Transformer模型具有处理时序遥感数据优势，广泛应用于农作物产量估测。为兼顾LSTM对局部时序信息提取和Transformer对全局依赖的高效表达，本文将遥感多参数和玉米单产作为输入数据，分别构建Transformer Encoder-LSTM（TFEL）、Transformer-LSTM（TFL）和Transformer估产模型，利用贝叶斯优化算法获取模型最佳隐藏层数量、学习率等超参数，进而估测山西省太原盆地和上党盆地的玉米单产;基于沙普利值的加性解释方法（Shapley additive explanations，SHAP）对混合深度学习模型进行全局事后可解释性分析。结果表明，相较于TFL模型（R2=0.62，P<0.01，RMSE为974.14 kg/hm2，MAPE为13.50%，NRMSE为15.14%）和Transformer模型（R2=0.53，P<0.01，RMSE为1 028.76 kg/hm2，MAPE为19.13%，NRMSE为16.16%），TFEL模型估产精度较高（R2=0.72，P<0.01，RMSE为756.43 kg/hm2，MAPE为10.58%，NRMSE为11.86%）;区域单产估测结果呈现南北部高产、东西部低产的空间特征，估测产量与统计产量间呈现较好的线性相关性，表明TFEL模型具有良好的鲁棒性和泛化能力;在TFEL模型和TFL模型中，双波段增强植被指数（Two-band enhanced vegetation index，EVI2）和绿色叶绿素植被指数（Green chlorophyll vegetation index，GCVI）特征重要性排序位于前列;相较于TFL模型，TFEL模型更有效聚焦关键遥感参数，稳定识别和量化关键遥感参数对产量估测的贡献度，具有较高产量估测精度。综上所述，基于Transformer和LSTM的混合模型在玉米产量估测中展现良好的应用潜力，可为区域尺度作物估产提供理论与方法参考。

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针对复杂果园环境下火龙果成熟度识别与姿态估计困难导致采摘精度不高的问题，以YOLO 11n-pose为基础，提出一种轻量高效的OWD-YOLO实时检测模型，实现火龙果精准、高效采摘。在基础模型中引入重参数化卷积，并与C3K2模块结合，增强对火龙果多尺度特征和细节姿态特征的提取能力;在SPPF模块中引入小波池化与大核卷积注意力机制，减少光照变化、背景遮挡等环境因素干扰，提高模型检测精度;在主干网络部分引入DGECA注意力机制提升模型对火龙果果皮颜色和纹理等重要特征的识别能力，改善成熟度判别准确性;在复杂果园环境中部署基于OWD-YOLO模型的六自由度机械臂采摘机器人平台，并通过深度相机实现火龙果三维姿态估计。田间试验结果表明，OWD-YOLO模型目标检测精确率、平均精度均值与关键点检测平均精度均值分别达到88.0%、92.7%、93.3%，较基础模型分别提高5.0、2.4、2.0个百分点，平均帧率为58.7 f/s，单果采摘成功率达86.0%，平均采摘时间为29.4 s，能够满足复杂果园环境下精准机械化采摘需求。

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在智能采收名优茶过程中，现有的目标检测算法存在对茶叶嫩芽检测精确率不高和推理速度较慢的问题，导致在边缘计算设备上部署困难，为此本文提出一种基于改进YOLO v8n的轻量化茶芽检测模型YOLO-RET。通过引入重新设计的轻量化特征提取模块（RGCSPELAN模块）和改进的多尺度特征融合金字塔结构（EMBSFPN结构），在大幅降低模型参数量的前提下，提升了对目标特征信息的提取与融合能力。引入新的损失函数Focaler-IoU，解决了样本分布不均衡问题，进一步提高了模型检测精度和鲁棒性。试验结果表明，与YOLO v5n、YOLO v8n、YOLO v8s和YOLO v10n相比，YOLO-RET精确率分别提高3.2、3.0、0.8、4.3个百分点，平均精度均值分别提高2.7、3.2、0.4、3.1个百分点。此外，YOLO-RET模型参数量和浮点运算量相较原YOLO v8n模型分别降低43%和2.2×10?。将算法模型移植到ATK-DLRK3568开发板上，并进行量化处理以优化部署，降低了对硬件资源的需求。YOLO-RET模型在保持高识别精确率的同时，提升了检测效率，为在边缘计算端部署实时目标检测提供了一种高效、准确的解决方案。

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随着智慧农业技术的推广，针对自然环境下荔枝果实目标尺寸小、遮挡现象严重与背景复杂导致的检测精度较低以及实时检测设备的资源限制等问题，提出了基于改进YOLO v8s的轻量化荔枝果实检测方法。采用轻量级网络MobileNetV3作为主干网络，减小模型参数量;引入卷积局部注意力模块（Convolutional local attention module，CLAM），同时在通道和空间上提高模型在自然环境下对荔枝果实特征提取能力，并引入残差学习理念，将通过注意力模块前后的特征进行加权融合，保证了模型对原始图像的特征学习，提高模型在复杂环境下的检测稳定性;将部分卷积层替换为深度可分离卷积，并进行多尺度特征融合;采用αEIoU作为损失函数，提高目标检测边界框纵横比收敛速度，减小重叠果实漏检率。试验结果表明，改进YOLO v8s在试验数据集上精确率和平均精度分别达到91.75%和79.07%，相较原始模型分别提升17.29、14.75个百分点，同时参数量减至5.488×10?，较原始模型降低50.7%。与主流轻量级模型YOLO v5s、EfficientNetV2、YOLO v7-Tiny、YOLO v9s、YOLO v10s与YOLO 11s相比，本文模型在精确率、召回率和平均精度均更优，为现代果园环境下移动设备的荔枝检测及测产提供了技术参考。

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针对高性能苹果叶部病害诊断模型难以在边缘设备高效部署的问题，提出一种病灶感知的渐进式压缩框架（L-EAFP）。首先适配一个高性能跨域模型（EAFP-Med ST）作为教师模型，通过病灶加权剪枝和多目标病灶特征锚定蒸馏，将知识高保真迁移至超轻量级学生模型（ShuffleNetV2），最后结合自适应量化完成压缩。在包含9 263幅图像的苹果叶部病害数据集上实验结果表明，所提框架将模型参数量从3.157×10?压缩至3.500×10?（压缩率为98.9%），压缩后模型诊断准确率仍保持98.58%。病灶感知压缩策略在模型轻量化与诊断性能保真度之间取得了良好平衡，为高性能农业AI模型在边缘端的部署提供了有效方案。

Abstract:

针对苹果叶片病害识别中计算资源消耗与识别准确度之间不平衡问题，提出了一种改进MobileNet-V2卷积神经网络模型。采用数据增强技术扩展图像样本的多样性，增加了模型泛化能力;引入迁移学习策略，通过预训练和冻结部分层参数，减少了训练时间和计算资源的消耗;通过进一步引入分组卷积、通道注意力机制中的压缩与激励模块（Squeeze-and-excitation, SE）和权重剪枝策略，优化了模型特征提取能力，提高了模型计算效率和准确率。实验结果表明，模型优化后，准确率为99.1%，较原Mobile-V2模型高5.9个百分点，较ResNet50、VGG16和Xception等传统卷积神经网络模型分别提升4.6、9.4、4.0个百分点。模型平均精确率为98.9%，平均召回率为98.75%，F1分数为98.82%，参数量仅为4.06×10?。模型在实际部署上也能实现快速、准确的病害检测，单幅图像平均推理时间为507 ms，具备实用价值和推广潜力，为农业智能化发展提供了参考。

Abstract:

为解决因运动导致图像模糊难以有效进行奶牛体况评分的问题，改进噪声自适应流网络（Noise adaptive flow network，NAFNet）模型对奶牛运动模糊图像进行复原，提出集成运动模糊图像复原的奶牛体况评分方法NAF-YOLO v8。将NAFNet中通道注意力（Simple channel attention，SCA）模块更换为通道先验卷积注意力（Channel prior convolutional attention，CPCA）模块，在通道和空间维度上动态分配注意力权重，完成特征细化与增强，生成高质量奶牛体况特征图;将反向残差移动模块（Inverted residual mobile block，iRMB）嵌入YOLO v8模型C2f模块中，有助于捕获奶牛体况特征在空间上的联动关系，且保持了模型轻量级;将可分离大核注意力（Large separable kernel attention，LSKA）模块嵌入到空间金字塔池化融合（Spatial pyramid pooling fusion，SPPF）模块中，增加有效感受野，增强模型对全局特征的提取能力，实现奶牛体况评分。实验结果显示，NAF-YOLO v8在奶牛运动模糊测试集上精确率、召回率和平均精度分别为80.7%、75.3%和80.1%，相较于未进行图像复原模型，分别提高8.2、4.7、8.0个百分点，表明提出的NAF-YOLO v8方法有效减小了运动模糊对体况评分准确性的影响，降低了误检和漏检概率，提高了检测精度，为奶牛智能化管理提供了重要支持。

Abstract:

针对牛只识别任务中存在特征学习敏感性差、牧场背景复杂、冗余信息干扰严重及高相似度个体区分困难的问题，提出一种基于逐元素动态融合与自适应损失函数相结合的牛只面部识别方法。采用StarNet架构对特征提取网络进行重新设计，构建一种融合多层次特征的高效网络，用于提炼出关键的视觉信息，增强模型对细微差异的敏感性;提出一种逐元素特征融合模块，对低维特征进行筛选，对不同特征图进行加权融合，确保重要特征得到保留，而无关或冗余的特征则被抑制和去除;设计一种动态自适应损失函数，将ArcFace Loss的角度边界进行自适应调整，从而增强模型对高相似度样本的区分能力，且能够自适应地平衡不同类别之间的特征分布，显著提升整体识别性能。在自建数据集和公开的300头牛只数据集上进行算法验证，准确率分别达到88.42%和86.67%，表明了算法的有效性和优越性。将算法移植到嵌入式平台上进行性能测试，运行速度达到15 f/s。相比其他算法，本文算法在牛脸识别上有更好的识别效果。

Abstract:

山羊体尺测量是养殖管理的基础性环节，可提供量化生产性能、解析遗传特性、提升选种配准确性，监控健康状态的核心指标，对提升养殖经济效益与优化遗传育种方案发挥着不可替代的决策支撑作用。针对多姿态下动态山羊体尺测量困难问题，本研究提出了基于山羊关键点的多姿态体尺测量方法。采用改进YOLO v8n-Pose深度学习模型YOLO v8n-SK对通道内山羊进行关键点检测，该模型特别侧重于对山羊膝关节关键点的精确检测，旨在动态运动状态下最大限度地降低运动对体高测量的干扰：引入空间与通道重建卷积（ScConv）模块优化卷积到特征（C2f）结构，减少参数冗余的同时，增强模型的特征提取能力;加入CBAM注意力机制模块提高模型的抗干扰能力;并采用EIoU损失函数进一步优化模型训练过程，提升检测框的定位精度。进一步地从提取到的关键点坐标中获得山羊体尺相关特征，并结合单目深度估计数据，通过非线性回归模型对山羊体尺进行预测。实验结果表明，该模型在山羊躯干及背部关键点检测方面展现出优异的性能：检测精确率和召回率分别达98.0%和98.1%，mAP@50-95提升至95.8%，模型复杂度显著降低，参数量和浮点计算量分别为6.7×10?和7.9×10?。体尺参数预测中，体高、胸围、腹围及体斜长平均绝对百分比误差分别为2.408%、1.731%、1.340%和2.519%，表现出较高的测量精度。与传统人工测量方法相比，本方法能够大幅提升山羊体尺测量效率，并避免山羊受到应激刺激，在不干扰山羊情况下较为准确、快速地预测山羊体尺。

Abstract:

水稻病虫害信息多源自非结构化文本，具有嵌套实体密集、句式冗长、语法结构复杂的特点，使得现有命名实体识别方法难以充分识别相关实体。针对该问题，提出AgriRoBERTa-BiLSTM-Man-CRF模型。构建农业领域预训练语料库和水稻病虫害命名实体识别标注数据集，为模型训练提供高质量数据支撑;在农业领域语料上使用全词掩码策略二次预训练RoBERTa，使其能够专注中文词语整体语义并学习水稻病虫害文本的语言模式，增强模型对中文水稻病虫害专业术语和语义捕捉能力;引入曼哈顿注意力机制，利用L1距离捕捉高维空间中稀疏特征并量化特征差异，精准聚焦关键上下文信息，进一步提升实体边界识别精度。试验结果表明，所提算法实体识别F1值达90.69%，精确率为87.87%，召回率为93.71%。模型F1值较BiLSTM-CRF、BiLSTM-Attention-CRF、BERT-BiLSTM-CRF和IDCNN-CRF 4个常规模型分别提高7.8 、9.99 、1.8 、15.9个百分点，可更有效地识别水稻病虫害文本中各类实体。

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农作物含水率与其质量息息相关，含水率过高易引发霉变，过低则会影响形态完整，然而现有便携检测方法存在精度低、检测速度慢等问题，烘干法处理单样本需40 min，定容称量法检测误差为1.2%，为满足农作物含水率快速检测需求，本文设计了一种基于近红外(Near-infrared, NIR)光谱和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree, GBDT)的农作物含水率快速检测平台。基于Zemax优化设计了离轴切尼-Turner(Czerny-Turner, CT)光学结构，采用ZYNQ芯片内嵌线阵CCD解码算法并与手机连接，在手机上建立萨维茨基-戈雷(Savitzky-Golay, SG)去噪和分段直接标准化(Piecewise direct standardization, PDS)数据迁移算法，通过光谱采样平台采样后再加载手机的GBDT模型预测含水率。Zemax仿真证明离轴设计光学结构在体积和像差控制上均优于传统球面设计，在像面边缘950 nm处仍可以保持2 nm分辨率。SG去噪可使信噪比(SNR)从18.11 dB提升到35.10 dB，基于GBDT建立的含水率预测模型在验证集回归预测中决定系数R2和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.877 7和0.135 4%，在测试集中R2和RMSEP分别为0.861 7和0.121 4%，含水率绝对误差小于等于0.4%。检测平台具有体积小、速度快、方便携带等优势，单样本检测时间相较于烘干法（40 min）小，仅需0.5 min，满足农作物含水率快速高效检测需求。

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土壤有机碳（Soil organic carbon, SOC）在全球碳循环中起着至关重要的作用，随着全球气候变化和人类活动的影响，土壤有机碳密度（Soil organic carbon density, SOCD）不断发生变化。本研究提出了一种基于气候区划与随机森林模型的SOCD估算方法，开发了我国1980s—2020s长时间序列、空间分辨率为1 km的SOCD产品，并分析了我国1980s—2020s SOCD的空间异质性及演变规律。利用Landsat系列卫星影像、高程数据、气象数据和实测SOCD数据，构建基于随机森林模型的数字土壤制图方法，估算中国0～20 cm表层SOCD时空分布。研究结果表明，考虑气候分区的模型预测精度（R2=0.55，RMSE为2.19 kg/m2）优于全局模型（R2=0.46，RMSE为2.36 kg/m2）。气象因素对SOCD的影响显著，气温升高会加速微生物代谢速率，促进土壤有机物质分解，导致SOC释放增加;降水对土壤水分状况有直接影响，适宜的土壤含水率有利于SOC积累。通过与黑河流域的实测数据进行验证，模型估算结果与实测数据达到了较高一致性（R2=0.69，RMSE为2.01 kg/m2）。研究结果为中国SOCD的精确估算与分析提供了科学依据，对于优化农业实践，提升土壤碳汇功能，实现国家“双碳”目标具有重要指导意义，有助于推动可持续农业发展和生态环境保护。

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在全球气候变化持续加剧、粮食安全挑战日益严峻的背景下，精准、及时地估算作物产量至关重要。传统基于反射率光谱的植被指数难以实时捕捉作物光合生理状态，且单一Transformer和双向长短期记忆网络（Bi?directional long short?term memory，BiLSTM）模型在提取与产量相关的时序特征方面亦有一定局限性。为此，本研究提出一种日光诱导叶绿素荧光（Solar?induced chlorophyll fluorescence，SIF）以及实际蒸散发（Actual evapotranspiration，Aet）、降水量（Precipitation，Ppt）和帕尔默干旱指数（Palmer drought severity index，PDSI）等数据融合的混合深度学习估产模型，通过结合Transformer提取全局依赖关系的优势以及BiLSTM捕捉局部细节变化方面的优势，构建了Transformer?BiLSTM冬小麦估产混合模型，并评估了模型泛化能力及特征贡献度。结果表明，在河南省2013—2019年县级尺度样本测试集数据中，Transformer?BiLSTM混合模型拟合性能优越（决定系数R2为0.89，归一化均方根误差（NRMSE）为8.18%，相对预测偏差（RPD）为2.90），各项指标均优于单一Transformer和BiLSTM模型（R2均提高0.04，NRMSE分别降低1.46、1.22个百分点，RPD由2.46、2.53提升至2.90）。2020—2022年河南省县级数据跨时间试验中，Transformer?BiLSTM混合模型仍保持较高精度（R2为0.89，NRMSE为8.44%，RPD为2.77），R2较单一Transformer和BiLSTM模型分别提高0.05和0.07，NRMSE分别降低1.92、1.56个百分点，RPD则由2.25、2.33提升至2.77，体现了该模型良好的时间泛化能力。进一步将混合模型应用至产量分布更为复杂的安徽省，模型表现依然稳健（R2为0.87，NRMSE为11.07%，RPD为2.73），R2分别提高0.07和0.08，NRMSE分别降低2.33、3.10个百分点，RPD由2.25、2.13提升至2.73，验证了Transformer?BiLSTM混合模型具有较强的区域泛化能力。此外，将模型在像元尺度生成的高分辨率产量分布图汇总至县级后进行验证，结果亦表明其与统计产量具有较高的一致性（R2>0.8）。基于SHAP（Shapley additive explanations）特征重要性分析结果表明，1—2月最低温和3—6月SIF对模型输出贡献最高，其中SIF在整个时序中始终保持较高重要性。同时，冬小麦拔节至灌浆期PDSI、Ppt和Aet等气象因子对产量预测亦具有显著影响，反映模型能有效捕捉作物生长过程与环境因子间的协同作用。

Abstract:

气候变化情景下，通过优化水肥管理措施以缓解气候变化对西南地区水稻生产的负面影响，可为该区域水稻生产的可持续性提供理论依据。本研究利用APSIM?ORYZA模型模拟分析了未来SSP2?4.5和SSP5?8.5气候情景下，不同灌溉模式（常规淹灌（CK）与控制灌溉（I1、I2、I3，下限为土壤有效含水率的50%、70%、90%，上限为田间持水量））和有机无机肥配施（20%（F1）、40%（F2）、60%（F3）有机肥替代）对西南地区水稻产量、土壤有机碳和全氮的影响。结果表明，未来不同气候变化情景对西南地区水稻产量具有负面影响，但随着灌溉水量增加减产率降低。相较于历史基准期，未来2050s SSP2?4.5情景I1、I2、I3和CK处理水稻产量分别减少6.9%、5.8%、5.7%和5.3%;至2080s，CK减产率上升至8.7%，I1~I3处理分别上升至10.1%、9.1%、8.9%。此外，控制灌溉处理水稻产量总体由大到小依次为I3、I2、I1，均低于CK，且不同灌溉模式对土壤有机碳影响不大。但未来2080s SSP5?8.5情景，I3处理云南省水稻产量与淹水灌溉产量持平。随着有机肥替代比例增加水稻产量呈先增加后减少趋势。相较于常规施肥量，在SSP2?4.5情景下，F1和F2处理水稻产量分别增加91 kg/hm2和27 kg/hm2，F3处理减少232 kg/hm2;SSP5?8.5情景下，F1和F2处理水稻产量分别增加97 kg/hm2和43 kg/hm2，而F3处理减少155 kg/hm2。且未来不同气候变化情景下，有机肥替代可显著提升西南地区水稻土壤有机碳和全氮含量。未来SSP2?4.5（SSP5?8.5）气候情景下，F1、F2和F3处理2050s土壤有机碳含量分别为209（213）、347（336）、346（355） kg/hm2，相较于CK分别增加71（80）、209（203）、208（222） kg/hm2;F1、F2和F3处理2080s土壤有机碳含量分别为318（323）、554（533）、523（541） kg/hm2，相较于CK分别增加159（167）、395（376）、364（385） kg/hm2。水肥耦合处理下，F1I3处理增产效果最优，较常规水肥管理，该组合在SSP2?4.5情景增产45~186 kg/hm2，SSP5?8.5情景增产38~185 kg/hm2。研究结果表明适度的水肥协同管理可在未来气候变暖背景下有效提升西南地区水稻产量并改善土壤肥力，促进农业生产可持续发展。

Abstract:

通过高光谱遥感估测作物叶片养分含量，关键在于识别对养分缺乏敏感的波长范围。以往研究主要关注光谱数据与养分含量间的相关性，忽略了敏感波段与养分胁迫下表型变化间的关系，从而导致波段选择的解释性不足。本文提出了一种基于辐射传输模型和后解释算法的光谱特征选择方法，采用极端梯度提升模型结合后解释算法（Shapley additive explanations, SHAP）进行敏感表型筛选，使结果具有可解释性。随后将叶片光谱与表型变化相结合，以筛选对冬油菜氮、磷和钾胁迫敏感的光谱特征，并利用筛选的光谱特征估测油菜叶片氮、磷、钾含量，从而验证波段筛选有效性。研究结果表明，蛋白质SHAP值最高，表明其是氮养分缺乏的关键表型，花青素和类胡萝卜素次之，因此选择对这3个表型敏感的400~720 nm和1 140~2 250 nm间43个波段用于估算叶片氮含量（Leaf nitrogen concentration, LNC）。对于磷缺乏，SHAP值最高的花青素是最重要表型，其次是蛋白质和叶绿素，对应选择了400~810 nm以及1 140~2 250 nm间50个波段用于估算叶片磷含量（Leaf phosphorus concentration, LPC）。此外，类胡萝卜素是对钾缺乏最敏感的表型，叶绿素和等效水厚度的SHAP值也较高，故选择与其密切相关的450~810 nm和1 140~2 480 nm间32个波段估算叶片钾含量（Leaf potassium concentration, LKC）。根据筛选的波段构建随机森林模型估测LNC、LPC和LKC，模型在验证集上实现了对LNC、LPC和LKC的准确估算，其中LNC估算精度最高（决定系数（R2）为0.86，均方根误差（RMSE）为0.37%，归一化均方根误差（NRMSE）为0.11），其次为LPC（R2=0.83, RMSE为0.04%, NRMSE为0.10），而LKC精度相对较低（R2=0.79, RMSE为0.35%, NRMSE为0.12）。研究结果突出体现了敏感光谱波段选择在叶片养分含量估算中的重要性，并揭示了这些波段与氮、磷、钾胁迫下表型特征间的关系。

Abstract:

高精度的土壤湿度数据对于区域水资源管理和农业生产具有重要意义。在利用现有土壤湿度产品前，需对不同土壤湿度产品进行全面精度适用性分析与评价，以选择目标研究区内综合精度表现最高产品作为后续研究的基础数据。本研究利用黄土高原地区不同站点土壤湿度实测数据，综合分析与评估ERA5、GLDAS、SMCI和SoMo 4种土壤湿度产品在黄土高原的精度，包括从空间角度评估不同地区精度、从定量角度评估年尺度和干湿季尺度精度。此外，还评估了不同土壤湿度产品在不同土地覆盖类型下综合精度表现，最终通过组合多种土壤湿度产品来提高黄土高原土壤湿度产品整体精度。结果表明：ERA5、GLDAS和SoMo 3种土壤湿度产品高估了黄土高原土壤湿度，约有85%站点偏差（Bias）在0~0.3 m^3/m^3之间，而GLDAS产品在各站点的多年平均土壤湿度与站点实测值较为一致，超过96.5%站点Bias在-0.15~0.15 m^3/m^3之间，中位数为0 m^3/m^3。年尺度、干季、湿季评估结果显示，GLDAS产品整体精度表现较好，ERA5产品整体精度表现较差，SMCI与SoMo产品精度表现无明显差异。GLDAS产品在草地、森林、灌溉耕地等土地覆盖类型整体精度表现较好，而SoMo产品在非灌溉耕地整体精度表现较好。通过集成GLDAS与SoMo 2种产品得到黄土高原土壤湿度产品组合数据集，能在保持土壤湿度较小误差情况下，增强其对黄土高原土壤湿度动态变化的反映能力。研究所得黄土高原土壤湿度产品组合数据集与站点实测值间的相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、偏差（Bias）和无偏均方根误差（ubRMSE）中位数分别为0.66、0.06 m^3/m^3、0.02 m^3/m^3、0.04 m^3/m^3。总体而言，GLDAS产品可作为黄土高原的优选土壤湿度产品，用于该地区生态、农业、水文等领域研究。

Abstract:

针对地理加权回归分析（GWR）自变量选取问题，本文通过相关分析确定表征土壤重金属Cu含量与光谱特征关系的最佳光谱变换方式，利用普通最小二乘法建立候选光谱变量子集，运用回归分析法构建GWR模型，并将预测结果与传统方法构建的GWR模型进行对比。结果表明：对数微分变换光谱与土壤重金属Cu含量相关系数为-0.626~0.618，最能表征研究区域土壤光谱特征与土壤重金属Cu含量的关系，为研究区域最佳光谱变换方式。研究区土壤重金属Cu含量GWR预测最优模型的自变量组合为2 308、1 400、2 197、2 138 nm 4个波长，其构成GWR模型的赤池信息准则（AICc）最小，决定系数R^2和调整决定系数R^2_adj最大。与传统方法构建的GWR模型相比，本文方法构建的模型更简洁、稳健性更强、预测精度更高。

Abstract:

为满足畜禽舍内巡检与对畜禽精准操作的需求，对自主移动机器人导航方法提出了更高要求。然而，现有导航方法存在对光源敏感、环境干扰耐受性低以及成本高等问题。为此，提出多模态传感器融合框架，通过联合优化激光雷达几何特征与近红外相机语义地标信息，克服复杂环境下导航瓶颈。以激光雷达大范围稳健定位能力为基础，近红外相机作为高精度辅助，实现高效导航。导航系统通过近红外图像识别并提取料槽肋板作为地标，将地标信息与轮式里程计、激光雷达和惯性测量单元（IMU）数据融合，采用Cartographer算法构建环境地图，实现高精度定位。以目标位点位姿信息支持全局路径规划，局部路径规划则结合Trajectory Rollout和Dynamic Window Approaches算法，进一步保障系统自主定位能力与导航精度。在叠层笼养鸡舍进行了实地测试，结果显示地标位置精度偏差标准差小于2 cm;大厅中，当速度小于0.5 m/s时，单个位点位置偏差标准差小于2 cm，偏航角偏差标准差小于1°;过道中，当速度小于0.3 m/s时，目标位点位置偏差标准差不大于5.04 cm，偏航角偏差标准差约为1°。实地测试结果表明，系统在复杂畜禽舍环境中实现了厘米级定位精度，适用于畜禽舍巡检与精准操作任务。

Abstract:

发展奶牛个体瘤胃碳排放在线检测技术对于推动畜牧业减排降碳、实现持续高质量发展具有重要意义。针对我国奶牛养殖个体瘤胃碳排放检测/监测流程繁琐、效率低、适用装备缺乏等问题，设计了一种奶牛个体瘤胃碳排放在线检测装备，并提出了基于支持向量机（SVM）的奶牛个体日碳排放量预测模型。以STM32微处理器为主控制核心，集成RFID/甲烷/二氧化碳等传感器采集数据，采用LoRa/4G双模通信技术传输数据，基于Qt Creator软件/云平台分析与显示数据，实现奶牛个体碳排放数据本地/远程一体化监测、传输、分析与可视化显示。采用背景浓度扣除法与时间点对齐重构方式，构建了基于SVM的奶牛个体碳排放预测模型，实现浓度数据到奶牛个体碳排放量准确测算。在北京某牧场对25头荷斯坦奶牛进行了实地测试，与二氧化碳平衡法相比，基于SVM回归预测模型的奶牛平均日二氧化碳排放量、甲烷排放量、碳排放量MAE平均值分别为511.13、58.16、2 202.10 g/d;MRE平均值分别为3.78%、14.34%、8.55%;在牛舍打开风机情况下，SVM预测奶牛个体平均二氧化碳排放量、甲烷排放量、碳排放量波动幅度分别为10.85、8.15、255.35 g/d，均显著低于二氧化碳平衡法对应差值。研究结果能够实现奶牛个体瘤胃甲烷和二氧化碳排放量实时、快速、准确测定，可为农牧业碳排放量精准核算提供技术参考。

Abstract:

对核桃挤压破壳裂纹规律的研究有利于提升核仁完整性，然而传统的破壳方法难以准确反映裂纹真实演化规律。针对上述问题，以云南泡核桃为研究对象，本文提出了一种基于图像分割的裂纹分析方法，研究在挤压载荷下核桃裂纹扩展规律。采用YOLO v8m-seg实例分割模型实现裂纹自动识别与量化表征，模型分割平均精度均值为82.3%，研究了不同等效直径与挤压方向条件下挤压力、变形量、做功等力学特性，并分析了裂纹总数、裂纹分布象限数、裂纹总面积占比等裂纹演化特征的影响规律及核仁完好率。搭建了融合双视角高速成像与力、位移传感技术的试验平台并进行试验，结果表明，等效直径与挤压方向对核桃的力学响应、裂纹特征及核仁完好率均具有显著影响;破壳最大挤压力为190~280 N，总功为620~1 000 J;裂纹数量先增加，达到峰值后逐渐贯通合并为2~3条，且分布在多个象限，挤压结束后裂纹总面积占比稳定在10%~20%;等效直径34~36 mm的中等尺寸核桃从横径方向挤压综合表现最优，最大挤压力约231 N，总功约760 J，挤压结束时裂纹总面积占比18%，核仁完好率为73%。研究结果为低损伤破壳机械装备设计与参数优化提供了理论依据，且能在一定程度上预测和提高核仁完好率。

Abstract:

针对山地果园单轨运输中补能效率低与制动可靠性不足问题，本研究设计了一种集自主定位取电与高可靠制动于一体的电动单轨运输机系统。基于山地果园运输工况，提出系统总体结构方案，包含楔形取电装置、定位供电装置、双鼓刹制动装置与道岔等关键单元，并阐明其协同机理。为验证制动性能，建立双鼓刹与常用单鼓刹多体动力学ADAMS仿真模型，比较紧急制动响应;进行双鼓刹ANSYS热-结构耦合分析，模拟紧急与持续制动下温度场与应力场。仿真结果表明所设计双鼓刹在1.3 s内刹停，显著短于单鼓刹的2.29 s，紧急工况表现优良，极限持续制动时长为112 s。实际试验结果表明运输机在45°坡度稳定停驻，道岔平均换轨时间为9.327 s。自主充电粗定位误差10~80 mm，精定位误差0.5~2 mm，角度偏差小于2°，可实现精准对接。供电站充电效率92%，输出电流18~22 A（±10%），设备表面温度不大于60℃，适用于户外补能场景。补能操作平均耗时60 s，优于人工充电器25 min。在额定载重、行驶速度0.53 m/s下坡紧急制动时，制动距离423 mm、制动时间1.29 s，优于单鼓刹（803 mm、2.23 s）。研究结果表明系统关键指标达到设计要求，可有效提升补能效率与制动安全性，并为工程化提供参考。

Abstract:

针对绳驱并联机构单向受力的特点,本文提出一种以3 RPS 支链为约束的刚柔混合绳驱并联机构,机构中绳索支链可根据工作空间需要调整方位。阐述了机构运动原理,设计了其三维结构,建立了运动学模型及静力学模型,通过理论计算和仿真对比验证了驱动索力的正确性;基于力学模型计算了机构力封闭可达工作空间,并分析了影响工作空间主要结构参数;推导了机构雅可比矩阵,分别以雅可比矩阵行列式、条件数、刚度矩阵二范数为指标分析了机构奇异位形、灵巧度和刚度等性能指标,研究结果为机构推广应用奠定理论基础。