Abstract:

针对激光SLAM导航方案仍难以解决因作物冠层遮挡引发的定位误差逐步累积以及定位跳变等问题，尤其是在芦笋作物温室环境中，芦笋植株对传感器系统的遮挡使得机器人准确性受到严重影响。为解决这一问题，本文提出了一种改进Cartographer算法和融合超声标签定位技术的设施喷药机器人自主导航方法。通过IMU预积分获得增量位移、速度和姿态估计，引入滑动窗口优化策略，优化当前及历史数据状态估计。基于动态触发机制完成导航路径录制实现自主导航作业。在设施芦笋环境中进行了实际场景机器人定位轨迹映射和导航作业验证，试验结果表明，在速度0.2、0.4、0.6 m/s开展定位试验，本文方法定位轨迹和真实轨迹之间的平均绝对位姿误差分别为0.249、0.324、0.408 m，与Cartographer方法相比，平均定位误差降低7.4%、34.5%和30.6%;在速度0.2、0.4、0.6 m/s进行导航作业，机器人最大横向偏差为5.3 cm，当速度0.6 m/s时，平均横向定位误差为2.504 cm，机器人定位和导航精度均满足设施喷药机器人自主操作要求，为温室机器人自主作业提供了有效解决方案。

Abstract:

为解决在新疆棉田环境下混动采棉机作业路径难以实地规划，优化混动采棉机在各棉田块中不同行驶角度下作业能耗，以及其在棉田块间转移序列差异化导致的能耗浪费等问题，本文研究了一种基于能耗模型与哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization，HHO)算法的作业路径规划方法。通过易于获取的高精度电子地图结合采棉机在棉田块边界处采收需求，构建并校准符合实际作业需求的棉田模型。分析混动采棉机动力特性及整机参数，并考虑转弯模式与能耗量化关系，构建以作业总能耗为优化目标的棉田块内混动采棉机作业能耗模型。引入基于距离矩阵的贪婪启发式策略及非线性能量衰减因子解决哈里斯鹰优化算法在求解转移序列时存在的原生缺陷，合理消除转移序列中冗余路径产生的能耗浪费。试验结果表明，加入能耗模型后混动采棉机作业能耗降低率达42.80%、路径长度降低率达51.13%、生产效率提升率达44.02%;改进HHO算法后求解的转移序列路径降低率达6.13%，验证了所提作业路径规划方法的有效性。

Abstract:

针对在玉米秸秆地表覆盖条件下被动秸秆清理条带耕整地机清秸率低、防堵性能差等问题，本文设计了一种具有仿形功能的主动秸秆清理条带耕整地单体，并对其核心部件动力清秸装置进行了设计。通过理论分析与随机区组试验，确定了影响动力清秸装置性能的结构与工作参数。以刃口初始滑切角、螺距、刀辊转速为试验因素，清秸率和功耗为评价指标，采用二次回归正交旋转中心组合试验与离散元仿真相结合方法进行参数组合优化，结果表明，各因素对评价指标均具有显著性影响，当刃口初始滑切角为45°~55°、螺距为185~220 mm、刀辊转速为370 r/min时，清秸率大于88%、当量功耗小于750 W。根据参数组合优化结果完成样机试制，并进行了田间验证试验，结果表明，当螺距为190、200、210 mm、刃口初始滑切角为50°、刀辊转速为370 r/min时，清秸率不小于85.2%、当量功耗不大于750 W，田间验证试验与仿真优化结果相对误差在允许范围内。研究结果为主动式条带耕整地机设计与优化提供了参考。

Abstract:

针对丘陵地区高垄作物覆膜后易造成大风揭膜的问题，结合高垄膜上覆土农艺要求，设计了一种高垄膜上覆土装置。根据阿基米德螺旋线在圆台的成线原理，设计了覆土滚筒螺旋叶片，对土壤在覆土滚筒中的运动进行动力学分析，确定了影响膜上覆土量和土堆聚拢值的主要因素;使用EDEM软件建立了覆土装置和土壤交互作用仿真模型，以螺旋线结束角、机具前进速度和出土口对应圆周角度为试验因素，以覆土量和土堆聚拢值为试验指标开展单因素和三因素三水平正交试验，确定了影响因素范围并建立了响应面模型。正交试验结果表明，螺旋线结束角和前进速度对覆土量影响极显著，前进速度和出土口对应圆周角度对土堆聚拢值影响极显著，最佳作业参数为螺旋线结束角57.44°、前进速度3.82 km/h、出土口对应圆周角度32.02°。根据最佳作业参数完成样机试制并开展田间试验，结果表明膜边覆土宽度90.2 mm，膜边覆土厚度35.7 mm，膜上土堆质量545.2 g，地膜透光面占比72.25%，满足丘陵地区高垄覆膜和膜上覆土农艺要求。

Abstract:

针对常规油菜联合精量播种机触土部件易粘附土壤和双圆盘开沟器等导致开种沟装置开种沟深度不稳定、出苗不均匀等问题，本文设计了一种负压吸种、正压高速射种的油菜气动射播排种器。确定了喷嘴半径、加速管半径、加速管长度、加速管与喷嘴距离等关键参数，分析了喷射器结构与种子速度对流场总压力损失的影响因素;构建了种子与射播排种器第2次碰撞方程和动力学方程，分析了射播排种器混合腔内涡流面积对种子第2次碰撞后轨迹的影响;应用CFD-DEM耦合仿真开展了三因素三水平正交试验，分别构建喷射系数、射出平均速度、混合腔涡流面积比回归模型，得到最优结构参数为：喷嘴半径6.9 mm、嘴管距13.8 mm、加速管半径10.36 mm，此时喷射系数为0.314，种子射出平均速度为20.92 m/s，混合腔涡流面积比为21.15%;台架验证试验结果表明，较优结构参数下，未出现种子滞留现象，同时确定了土壤含水率为30%和45%时，风机速度为35 m/s、射播排种器距离土壤高度为150 mm时，排种性能较优;当土壤含水率为35%和40%时，风机速度为40 m/s和射播排种器距离土壤高度为150 mm，排种性能较优。田间试验结果表明，当土壤含水率为38.5%时，油菜各行植株分布在种行宽度为120 mm内的平均概率为80.12%，植株密度为66株/m2，满足油菜精量播种要求。

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针对甘蔗智能备种生产线双通道智能筛选蔗种的需求，设计一种工业级精准甘蔗筛选控制系统，采用并行架构同步实现双通道蔗种的实时视觉质量检测与剔除控制。每通道通过实时检测输送带速度形成反馈，利用PID算法控制步进电机实现闭环调速，保障输送带速度稳定;利用双NE555芯片构建延时电路，确保剔除动作与劣种位置精确同步。系统以16路RS-485晶体管脉冲驱动器作为16路延时电路的信号驱动，高效衔接蔗种智能质量检测系统、16路延时电路与剔除执行机构，通过配置16路RS-485晶体管脉冲驱动器站号即可独立寻址，具备良好模块化、可扩展性与工程适用性。试验结果表明，双通道系统在不同速度下均具备较高的识别与筛选精度，且运行效率随速度提高而增强，验证了其良好的稳定性和实用性;在单通道系统性能试验中，当输送带速度为0.20 m/s、蔗种间隔为10 cm、劣种占比为40%的条件下，系统筛选准确率达到98%，筛选用时30 s，折合单通道筛选效率约为6 000段/h，效率提高100.5%;通过多因素正交试验表明，平均筛选准确率模型极显著，传送带速度和蔗种间隔对平均筛选准确率均具有极显著影响，劣种占比表现为显著影响。经试验参数优化，当输送带速度0.20 m/s、蔗种间距11.69 cm、劣种占比24.60%时，筛选准确率可达98.89%，能满足实际生产的要求。

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为解决柑橘育苗钵人工装填方式成本高、作业效率低等问题，本研究设计了一种基于多机构协同的柑橘育苗袋自动开袋装钵机，包含真空吸附自动开袋、机械手撑袋和振动下料结构设计。确定了储袋机构、取袋?开袋装置、撑袋机械手、下料机构等部件的结构和关键参数。通过取袋?开袋和下料一致性正交试验，确定了影响开袋成功率和装填一致性的主要因素，最优参数组合为Ⅰ型软硅胶吸盘、吸盘吸附时间2 s、吸附压力-90 kPa、营养土含水率8%~13%、料仓营养土剩余量40%~70%、振动器气压力0.3 MPa，此时，育苗袋平均装填量为1 800 g，平均开袋装填时间为30 s，开袋装填成功率88.5%，实现了自动开袋装填120枚/h，开袋效率高，装填均匀，能够满足柑橘容器育苗开袋装填工作需求。研究结果可为柑橘育苗自动化机械开发应用提供理论依据和设计参考。

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针对大豆玉米带状复合种植中耕期协同深松与深施肥农艺需求，本文设计了一种深松气力深施肥装置，通过深松铲后侧集成风送式排肥系统，实现松土与肥料深施同步作业。采用计算流体力学与离散元法（CFD?DEM）耦合仿真方法优化气肥混合腔结构，以喉管收缩深度、喉管收缩角度和变径管半锥角为影响因素，以排肥管出口气流速度与肥料颗粒速度为试验指标，建立了回归模型。优化后喉管收缩深度28.08 mm、喉管收缩角度52.1°、变径管半锥角22.3°，模型预测得出肥口气流速度为16.59 m/s、肥料颗粒速度为2.69 m/s，与仿真验证误差小于1.5%。田间试验结果表明，设计的深松气力深施肥装置能够实现肥料精准稳定深施，平均施肥量偏差4.63%，各管路排肥一致性好且未发生堵塞，深松与施肥深度均达到农艺要求，大豆与玉米行深松深度稳定性系数均高于96%，施肥深度稳定性系数均高于95%。研究结果为大豆玉米复合种植下高效精准深松施肥作业提供有效装备解决方案与理论依据。

Abstract:

针对颗粒肥料相互遮挡以及外槽轮排肥器引起的肥料分布不均现象，造成颗粒肥流量难以高精度检测的问题，本文提出一种基于气流辅助的颗粒肥流量光电检测方法，设计一种气流辅助光电式颗粒肥流量传感器，利用正压气流辅助肥料流形重构，采用仿真与静态试验相结合的方式构建检测模型，模型引入料流体积作为中介变量，通过面元积分法求解肥料流量。以磷酸二铵为试验材料，通过静态试验确定肥料流等效直径与光电传感器响应电压之间的显著线性关系，基于标定试验建立了修正系数多元回归模型，最终构建了肥料流量检测模型。搭建了试验台架并开展检测方法验证试验。试验结果表明，在有气流辅助条件下，基于电压与体积反馈的颗粒肥流量检测模型（U?V?Q检测模型）平均绝对百分比误差（MAPE）不超过4.55%，均方根误差（RMSE）不大于3.82 g/s，表明基于气流辅助的颗粒肥流量光电检测法具有较高的检测精度及良好的检测稳定性。相较于无气流辅助装置U?V?Q检测模型，MAPE降低2.44%，MSD降低0.74%，此外，在有气流辅助装置情况下，U?V?Q检测模型的MAPE较基于电压与肥料流量之间转换模型（U?Q检测模型）降低9.03%。研究结果表明，单独采用气流辅助或使用U?V?Q检测模型都难以获得理想检测效果，将气流辅助技术和U?V?Q检测模型相结合，能够显著提高颗粒肥流量检测精度和稳定性，为施肥机流量实时检测提供了新思路，对精准变量施肥系统闭环控制具有重要意义。

Abstract:

针对人工嫁接效率低、成本高、市场上缺乏能满足国内生产要求的嫁接设备等问题，本文设计一种茄果类蔬菜种苗离盘式全自动嫁接机，可自动完成种苗上苗、接穗预切削、种苗夹持、种苗多株同步切削、对接上夹和种苗回栽等作业。阐述了嫁接机结构组成和工作原理，设计了上苗、运输、预切削、夹持、切削、上夹等关键机构及作业参数;为确定最佳工作参数提高嫁接成功率，使用番茄、辣椒、茄子穴盘苗为试验对象，选取预切削后砧木高度、接穗对接下降高度、接穗高度、接穗对接下降速度为试验因素，以嫁接成功率为评价指标，开展四因素三水平响应面试验，得出接穗对接下降高度、接穗对接下降速度为影响嫁接成功率的显著因素。利用Design?Expert 13软件对试验结果进行方差分析、响应曲面分析和参数优化及试验验证，获得最佳参数组合。试验结果表明，当预切削后砧木高度为70~80 mm、接穗对接下降高度为75 mm、接穗高度为140~160 mm、接穗对接下降速度为0.2 m/s时，平均嫁接成功率为94.6%，平均嫁接效率为1 110株/h，满足茄果类蔬菜种苗批量化嫁接作业需求。

Abstract:

针对齿带式残膜回收机在作业过程出现收膜皮带断裂、捡拾钉齿脱落等典型故障问题，设计了一种捡拾机构故障监测系统。以STM32为下位机数据采集核心，采用Qt框架开发上位机监测界面，为增强田间抗干扰能力，利用RS485总线进行数据通信。结合捡拾钉齿周向排布结构，选取脱膜辊转速和相邻钉齿通过传感器时间间隔作为关键监测参数。通过对正常工况下样本数据的筛选与多项式、指数等多类函数拟合对比，正常工况下建立转速与理论时间间隔的二阶指数衰减函数最优模型，引入自然指数函数计算监测值与理论值相对偏差，以增强数据特征差异。将归一化处理后的转速、时间间隔及其相对偏差作为特征向量，输入经超参数优化的多层感知器（Multilayer perceptron，MLP）进行分类识别，并由Softmax函数输出故障状态，整体模型训练识别准确率达98.65%。模型对比试验结果表明MLP性能优于支持向量机与随机森林模型;台架验证试验中，系统平均识别准确率为96.13%。研究结果可为齿带式残膜回收机故障监测系统开发提供理论和技术参考。

Abstract:

针对现有生姜联合收获机夹持输送装置作业成功率低、姜块损伤率高，以及植株在归集切割处易拥堵等问题，本文设计了一种可变间隙双层自适应柔性夹持输送装置。以安丘地区有机生姜为研究对象，通过物理特性试验测定了茎秆力学参数，并基于Burgers黏弹性模型构建了茎秆流变模型，拟合了不同载荷和茎秆部位的蠕变曲线，明晰了夹持力、输送损失与姜块损伤间的内在关系。运用Design?Expert软件对关键作业参数（浮动弹簧撑弹性系数、输送装置倾斜角、链条速度）进行试验设计与数据分析，通过响应曲面法揭示了各因素及其交互作用对输送成功率和损伤率的影响规律。结合生姜种植农艺，对装置关键部件进行了参数优化。田间验证试验结果表明：当浮动弹簧撑弹性系数为9.08 N/mm、倾斜角为29.95°、链条速度为200.5 mm/s时，装置输送成功率和姜块损伤率分别为94.80%和4.9%，与回归模型预测结果高度吻合，显著提升了夹持输送的可靠性与作业质量，为生姜联合收获机关键部件设计与优化提供了理论依据和实践参考。

Abstract:

针对青贮饲料收获抛送环节人工操控抛送筒劳动强度大、现有算法在动态作业场景下落料点检测精度低、计算复杂度高等问题，本文提出了一种面向田间复杂工况的青贮饲料抛送落料点检测方法。首先，在YOLO v8n-pose模型基础上，通过引入轻量坐标注意力机制（LCA）、动态卷积（DynamicConv）及可变形卷积（DCNv4），提升料厢角点与青贮饲料落料点检测精度;其次，融合RGB-D数据，配准像素点与点云中的对应点，基于凸包算法拟合料厢边缘;最后，通过叉积法计算料厢与落料点的包含关系。试验结果表明，改进YOLO v8n-Pose模型在青贮饲料流摆动松散状态下mAP50:95达到95.1%，较原始模型提升5.9个百分点，在青贮饲料流正常状态下mAP50:95达到95.0%，较原始模型提升3.3个百分点。改进模型在不同青贮饲料流状态下均表现出更高的检测精度与稳定性，尤其对形态变化剧烈的异常工况适应能力显著增强，为自适应抛送控制提供了视觉检测基础。

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锤片是饲草揉碎机的关键部件和易损件，锤片磨损钝化不仅影响揉碎机的工作效率使功耗增大，还会降低饲草的加工质量，且锤片的不均匀磨损会影响揉碎机转子平衡及振动，进而影响整机使用寿命。本文以鼹鼠爪趾为仿生原型，设计了一种仿生锤片，旨在不降低物料破碎效果的前提下提高锤片耐磨性。根据鼹鼠爪趾第三趾尖轮廓方程拟合出轮廓曲线，基于几何相似性原理建立鼹鼠爪趾仿生锤片，建立物料破碎BPM模型，基于CFD-DEM耦合方法模拟物料破碎过程揉碎室内气流与物料运动规律的同时，引入Archard磨损模型计算锤片磨损量。仿真结果表明，相同时间内原普通矩形锤片最大磨损量为1.02×10^{-5} mm，鼹鼠爪趾仿生锤片最大磨损量为9.51×10^{-6} mm，相较原型锤片最大磨损量降低6.76%;经鼹鼠爪趾仿生锤片破碎后物料的黏结键破坏个数较矩形锤片增加11.43%。研究结果表明鼹鼠爪趾仿生锤片的耐磨性与破碎能力都得到提升，为锤片式饲草加工机械设计与性能提升提供方法参考。

Abstract:

针对果园喷雾机在小流量喷施区间内控制精度不足、稳定性差等问题，本文设计了基于模糊PID算法的果树精准喷施变量控制系统。通过PWM信号控制直流无刷水泵转速精确控制流量，通过试验得到不同占空比与直流无刷水泵流量关系，并根据数据变化趋势进行分段拟合，得到精确的流量拟合公式。将模糊控制与传统PID控制算法结合，采用高斯函数和非对称三角函数设计隶属度函数，实现了模糊PID算法。为验证算法有效性，对传统PID、模糊控制与本文算法进行了建模仿真，试验结果表明，本文算法在上升时间、超调量、稳态误差方面均优于其他算法。同时，设置了非运动状态下流量控制精度、运动状态下动态流量跟随试验及液滴沉积率测试。试验结果表明，本文算法喷施量误差控制在2%以内;当喷施量在0.5~3 L/min范围内动态变化时，平均超调量为2.43%，平均调整时间为0.52 s，液滴平均沉积率为76.89%。研究结果为智慧果园发展和应用提供了技术支持。

Abstract:

檀香树幼苗在生长过程中依赖伴生植物，且常与其他作物混种，导致其生长环境复杂，难以实现精准检测，进而影响檀香树生产力的有效评估。为解决这一问题，本研究提出一种基于多光谱图像多模态融合与改进YOLO v8n的轻量级检测算法(YOLO v8n improved for sandalwood plant seedlings detection,YOLO?SPS)。利用SwinFusion模型融合檀香树幼苗的近红外与可见光遥感图像，增强其纹理与颜色特征;基于YOLO v8n模型在骨干网络中引入结合空间重构与通道重构的模块（Cross stage partial network fusion_spatial and channel reconstruction convolution，C2f_SCConv），提升特征提取能力，在颈部网络中加入部分自注意力机制（Partial self?attention，PSA），优化全局感知能力并降低计算成本，采用Shape?IoU作为边界框损失函数，进一步提高检测精度。试验结果表明，YOLO?SPS模型精确率、召回率和平均精度均值分别达到92.8%、93.2%和95.9%，较原YOLO v8n模型性能显著提升，且优于YOLO v5s、YOLO v6n、YOLO v7?tiny、YOLO v9?t、YOLO v10n等5个主流检测模型。研究结果为檀香树幼苗期精准监测提供了有效的技术支持。

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山区地形阴影在遥感卫星影像中普遍存在形态不规则与边界复杂性，导致传统检测方法难以实现精准分割。为解决这一难题，本文提出一种融合可变形卷积与坐标注意力机制的增强型VGG16?UNet语义分割模型，以提升阴影区域的识别与定位能力。模型以VGG16作为编码器主干网络，通过引入可变形卷积动态调整采样位置，有效捕捉阴影的不规则邻域特征;同时嵌入坐标注意力模块，强化空间位置信息与通道特征的协同表达，优化细节恢复与结构一致性。利用自建数据集和国产高分七号卫星遥感影像开展验证实验，结果表明：本文方法平均交并比、平均召回率与总体精度分别达到94.77%、97.28%与97.52%，相较于VGG16?UNet基准模型分别提高0.62、0.41、0.30个百分点。在多种山区场景下测试进一步证实了本文方法具备稳定且可靠的阴影检测能力，具有良好的泛化性能与鲁棒性，为高精度地形阴影自动提取提供了可靠技术路径。

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障碍物检测是无人农机实现自主作业的关键技术之一。针对南方非结构化农田复杂环境下障碍物检测，本文实地采集并标注了一个南方非结构化农田障碍物数据集，并通过数据增强技术提升数据多样性。基于YOLO v8模型，引入Shuffle Attention注意力机制至C2f模块，提出改进的C2f?ATT模块，以增强特征表达能力。同时，采用全新卷积神经网络构建块替换部分常规模块，形成YO?STNet模型，并用增强型交并比（EIoU）损失函数替换原有损失函数，以平衡模型复杂性增加带来的收敛速度下降。试验结果表明，在检测精度，尤其是在小目标检测和模糊目标识别方面，提出模型表现出显著优势，网络收敛速度也显著加快。与原始YOLO v8模型相比，改进模型平均检测精度提高3.67个百分点。与YOLO v5、YOLO v7、YOLO v10、Faster R?CNN、SSD等的对比结果表明，本文提出模型性能更优越，精度更高。研究结果为无人农机在复杂农田环境下自主避障提供了重要技术参考与实践支撑。

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主茎表型准确解析对理解植株生长模式、优化种植密度以及提高作物产量具有重要意义。本文提出了一种基于改进YOLO v8n的多育种场景下大豆主茎节点检测模型（YOLO?SN），并对主茎节点数量、节间距和主茎长度表型参数进行了解析。在主干构建DAF模块（Deformable attention fusion module），增强模型对多场景下节点区域关注能力;在头部设计动态解耦头（Dynamic decouple?head，DDH），提升模型对大豆主茎节的感知能力;引入动态非单调聚焦机制（Wise intersection over union，WIoU），提升网络收敛速度与模型泛化能力。试验结果表明，在单一场景下主茎节检测准确率、召回率、平均精度均值和F1分数均有明显提升，在多场景下综合性能分别达90.6%、85.1%、90.0%和87.8%，均优于主流目标检测模型。主茎节点数量、节间距和主茎长度的绝对误差、决定系数分别为0.42、12.6像素、17.4像素和0.88、0.80、0.82，实现了多场景下大豆主茎表型高精度解析。研究结果为不同育种环境下大豆植株表型准确解析提供了有效方法。

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黄瓜霜霉病害严重影响其产量和品质，在显微图像中定量表征黄瓜霜霉病菌侵染结构对判断病菌侵染程度、分析侵染行为具有重要意义。针对各类侵染结构尺寸不一、相互交叉等问题，本文基于实例分割网络实现黄瓜霜霉病菌侵染结构定量表征。构建了黄瓜霜霉病菌原位染色显微图像数据集和黄瓜霜霉病菌显微图像实例分割模型DS?YOLO v8s，提升了侵染结构检测和分割能力。基于形态学分析方法构建了黄瓜霜霉病菌侵染结构定量表征体系。基于侵染结构定量表征体系设计并实现了黄瓜霜霉病菌侵染结构定量表征系统。试验结果表明，DS?YOLO v8s模型mAP_box@.5为89.5%，mAP_mask@.5为80.1%。形态分布上孢子、孢子囊、分叉结构和菌丝周长分别为40~90像素、200~350像素、0~1 500像素、0~800像素，面积分别为100~400像素×像素、3 000~6 000像素×像素、0~20 000像素×像素和0~6 000像素×像素，孢子与孢子囊圆形度分别为0.68~0.78和0.70~0.85，菌丝长度为0~300像素。黄瓜霜霉病菌侵染结构定量表征系统实现了用户登录注册、图像分割和定量表征等功能。研究结果为黄瓜霜霉病早期精准监测与智能防控提供了可复用的技术路径，并为抗病育种高通量表型筛选与病害表型组学标准化评价体系建设奠定了方法学基础。

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百香果轻量化检测、跟踪与计数是智慧农业中实现智能化采摘的关键技术。在真实果园场景中，百香果与枝叶的重叠遮挡与环境光照变化会导致目标出现漏检、误检及重复计数等问题。针对上述问题，本文提出了一种YOLO 11n?CLL融合BoT?SORT的轻量化计数方法。在目标检测中，YOLO 11n?CLL利用YOLO 11n作为基线模型，通过引入轻量化上下文引导模块，增强上下文感知能力;融合大核可分离注意力机制，提升多尺度特征建模能力;使用细节增强检测头，提升遮挡果实的检测能力。在目标跟踪部分，BoT?SORT跟踪器利用相机运动补偿模块，抑制抖动干扰，提升跟踪精度。在果实计数任务中，选择最佳的区域计数方法，实现果实准确计数。试验结果表明，YOLO 11n?CLL平均准确率为87.0%，模型内存占用量为5.0 MB;BoT?SORT跟踪器HOTA（Higher order tracking accuracy）和MOTA（Multiple object tracking accuracy）分别为62.4%和68.4%;采用区域计数法对果实进行计数，其平均计数准确率达到92.8%，比划线计数法和ID累加计数法分别高8.8、29.9个百分点。试验结果表明本文方法能实现百香果检测、跟踪与计数，为百香果园智能化采摘提供技术支撑。

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授粉是甜瓜种植的关键环节，机械授粉因其高效性成为重要的发展方向，雌雄花朵精准识别是机械授粉作业的重要保障。本研究提出了一种基于改进的YOLO 12s目标检测网络的甜瓜雌雄花朵识别方法并进行了嵌入式系统平台部署。通过将原模型的Backbone部分替换为ShuffleNetV2结构降低模型复杂度与计算量，以提升检测速度，使其适于边缘设备上的部署，并通过知识蒸馏进一步优化检测算法性能。对温室中拍摄得到的甜瓜雌雄花朵进行标注，利用改进的YOLO 12s网络进行模型训练，并在相同试验条件下，与当前主流算法进行对比，分别用精确率、召回率、平均精度均值(mean Average Precision, mAP)、模型内存占用量、检测速度5个指标对检测模型进行了性能评估。经测试，模型精确率为79.93%，召回率为87.65%，mAP为86.54%，模型内存占用量为4.10 MB，检测速度为153.46 f/s，与YOLO 12s、YOLO v10s、YOLO v8s、YOLO v5s、SSD和Faster R?CNN模型相比，其检测速度分别提升79.32%、75.11%、45.14%、38.23%、746.44%、1 168.26%，且在光照变化、部分遮挡及图像模糊等复杂场景下仍能实现精准检测。迁移部署于Jetson Xavier NX嵌入式平台，模型mAP为86.62%，检测速度为26.37 f/s，其中，检测速度分别比YOLO 12s和YOLO v5s高90.40%、15.51%，可满足实际授粉作业对精确度和实时性的需求。结果表明，经轻量化处理后的模型可准确、快速地实现甜瓜雌雄花识别，且在精度损失较小的前提下显著减小模型内存占用量，有利于网络在边缘设备上的部署，该研究结果可为甜瓜机械授粉提供技术支持。

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梨树叶片黑斑病是一种由链格孢属真菌引起的流行性传染病，严重影响梨树的生长发育和果实产量。定性分析梨树叶片黑斑病的感染程度，并实现梨树叶片黑斑病的精准施药，对减少经济损失和实现农药减量使用具有重要意义。本研究基于高光谱成像技术，以不同类型梨树叶片（健康、轻度、中度和重度）为研究对象，通过光谱、图像和叶绿素特征融合，构建梨树叶片黑斑病病害分级检测模型，实现梨树叶片黑斑病高精度分类和分级检测。利用高光谱成像系统获取不同类型梨树叶片高光谱数据，通过SG平滑方法对光谱数据进行预处理，再利用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）提取特征波长（OWs1和OWs2），以及利用灰度共生矩阵（GLCM）提取纹理特征（TFs）。使用植物营养测量仪测量梨树叶片的叶绿素含量（SPAD），并作为梨树叶片黑斑病严重程度的评判依据。将光谱特征、TFs与SPAD以不同组合方式作为输入变量，基于径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）模型和基于卷积?长短期记忆神经网络结合注意力机制（CNN?LSTM?Attention, CLATT）模型，分别构建梨树叶片黑斑病病害分级模型，并对检测结果进行分析。测试集分类结果表明，基于OWs1+TFs+SPAD组合作为特征变量输入构建的CLATT模型分类识别精度最高，平均准确率为98.63%，其中健康、轻度、中度和重度梨树叶片样本检测准确率分别可达98.00%、98.21%、99.24%和99.06%。研究结果可为实现梨树叶片黑斑病病害分级检测提供新思路，并指导精准施药。

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库尔勒香梨果实检测是实现智能化低损采摘的关键环节，其检测精度与实时性直接影响采摘机器人的作业效率与稳定性。然而，受制于果实尺寸差异、光照变化、枝叶遮挡及复杂背景等因素，现有检测方法在实际应用中仍面临挑战。为提高库尔勒香梨的识别准确性与作业适应性，本文提出一种基于YOLO 11n的轻量化改进检测模型MEW?YOLO，通过引入混合局部通道注意力模块（Mixed local channel attention，MLCA）、高效上卷积模块（Efficient up?convolution block，EUCB）以及加权交并比损失函数（Wise intersection over union，WIoU），分别从特征增强、空间细节恢复与边界回归优化3个层面提升模型对复杂场景的适应性。其中，MLCA融合局部与全局通道信息以增强多尺度特征表达;EUCB在特征融合阶段强化空间信息重建以提升小目标与遮挡目标表征;WIoU通过样本质量感知加权与聚焦调节优化回归梯度分配，增强遮挡与重叠条件下的定位鲁棒性。在采集的库尔勒香梨自然场景数据集上，MEW?YOLO相较基准YOLO 11n的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、精确率与召回率分别提升2.7、3.3、5.3、3.7个百分点;参数量仅增加约3.4%，浮点运算量为6.8×10^9。研究结果表明，MEW?YOLO可为库尔勒香梨自然果园场景下的自动化检测与后续采摘作业提供可靠的视觉输入，并为特色水果目标检测模型的轻量化设计提供参考。

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针对果园精准施药中柑橘树冠层实例分割存在的实时性不足、复杂场景泛化能力差的技术问题，以及模型轻量化技术挑战，本文提出基于改进YOLO 11n?seg的轻量化实例分割模型。采用深度可分离卷积压缩关键层参数量至原结构11.3%，通过通道分离策略降低计算冗余;引入全局注意力机制实现通道?空间双路三维权重融合，有效抑制42.7%过曝区域误检;设计轻量化分割检测头融合多尺度特征，结合动态通道剪枝策略，在维持精度的同时降低31.4%计算量;通过深度阈值滤波及五维对抗性增强扩展至2 500幅样本，覆盖复杂柑橘园场景，构建了柑橘冠层RGB?D数据集。在枝叶遮挡35%及车速0.5 m/s的移动喷雾平台验证试验结果表明：改进模型分割精度（(Seg) AP50）达92.6%，较基准模型提升2.4个百分点，推理时间为0.178 s，优于实时性基准模型YOLOACT的12.7%;参数量仅2.53×10^6（为Mask R?CNN的24%）。基于改进模型的移动喷雾控制系统采用关键帧点云融合技术，将图像处理延时控制在320 ms，实现总延时404.93 ms下的位移偏差0.2025 m（车速0.5 m/s）。变量喷雾验证显示农药节省率达45.75%，药液分布变异系数降至10.87%，冠层中重叠区域无效喷施现象减轻。

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针对田间复杂环境下辣椒病虫害目标密集、尺度差异大以及现有检测模型部署难的问题，提出一种基于改进YOLO 11n的高效检测模型PDPI?YOLO。以YOLO 11n为基础，采用MobileNetV4重构主干，强化对病虫害的多尺度特征提取;引入SPPF_LSKA模块融合大核注意力，增强全局上下文信息以提升对小尺度害虫的捕捉能力;利用Dysample动态上采样优化特征融合，提高对形态多变目标的定位精度;集成EfficientHead检测头，在保障速度的同时增强对密集和跨尺度目标的检测性能。对Kaggle上公开的6类常见辣椒病虫害公开数据集开展模型训练和检测试验。结果表明，改进后模型精确率、召回率、mAP50和mAP50-95分别为80.8%、75.7%、83.1%和43.5%，相比原模型分别提高5.6、1.7、3.8、1.2个百分点，将改进后模型部署至可视化用户界面中进行部署检测，单幅图像推理时间在0.1 s以内，满足实时检测的要求。结合自建的2种东山光皮辣椒病虫害数据集进行检测试验，单幅图像推理时间在0.2 s以内，表明模型具备一定的实时性、泛化性和鲁棒性。该模型为辣椒病虫害自动防控系统的构建及移动端智能植保装备的研发提供了技术支撑。

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玉米是东北黑土区主要粮食作物，苗期常受伴生杂草威胁，化学和机械除草作为重要的中耕管理手段，其实施效果对黑土地保护意义重大，杂草防治需以高效精准的杂草识别技术为基础。为实现玉米田间多行作物环境下杂草高效精准识别，以东北黑土区2～5叶期玉米幼苗及其早期伴生杂草为对象，提出了一种基于改进YOLO v8n的玉米杂草高效精准识别算法。通过将YOLO v8n模型主干网络替换为GhostNet轻量特征提取网络，简化了模型特征提取流程并缩减了模型参数量;通过引入优化的加权双向特征金字塔结构（Bidirectional feature pyramid network，BiFPN），并在颈部网络最后一层引入轻量注意力机制（Triplet Attention），增强了模型信息获取能力，提高了模型泛化能力;通过将损失函数替换为Wise?IoU v3，进一步提高了模型精度。试验结果表明，改进YOLO v8n平均精度均值达97.8%，相较于原始模型，改进模型参数量降低37.90%，检测速度、平均精度均值、精确率和召回率分别提高32.10%、0.65个百分点、1.85个百分点和1.40个百分点。与主流检测模型相比，检测速度相较于YOLO v5n、YOLO v6n、Faster R?CNN、YOLO v9t和YOLO v10n分别提高26.38%、33.80%、591.89%、96.58%和53.93%。该方法满足除草机器人等移动端部署要求，为东北黑土地保护性耕作中耕管理环节智能化机械除草和精准对靶施药提供了技术支持。

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在工厂化循环水养殖环境中，水下目标检测面临捕获图像质量较低及鱼群相互遮挡的挑战。为此，本文提出一种基于改进YOLO v10s的水下大西洋鲑检测模型YOLO v10s?SEAM?D2S，在颈部网络中引入分离增强注意力模块（Separated and enhancement attention module, SEAM），以增强图像未遮挡区域的特征响应，补偿被遮挡区域的响应损失，提高模型对遮挡目标的检测能力。提出并引入深度空间变换（Depth?to?space, D2S）卷积结构，以增加中间特征图像有效信息，提升模型对模糊图像的目标检测性能。在颈部网络中加入分组空间卷积（Grouped spatial convolution, GSConv），以降低模型计算成本并减少内存占用量。试验结果表明，在工厂化循环水养殖环境下改进YOLO v10s?SEAM?D2S模型对水下大西洋鲑目标检测数据集上显著优于原始YOLO v10s，平均精度均值和精确率分别达到91.6%和84.9%，较原始YOLO v10s 分别提升1.3、1.1个百分点。此外，改进模型在目标遮挡检测方面表现出更强的鲁棒性，与现有方法相比，在检测精度上更具优势，更适用于工厂化循环水养殖环境下水下目标检测任务。

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猪只排便频率是评估猪群健康与环境卫生的重要指标，但现有方法难以在多头猪只的饲养环境和长时序场景中实现个体排便行为的精准识别与统计。为解决这些挑战，本文提出了一种自动化识别和统计猪只排便行为的时空注意力反演推理(Spatiotemporal attention?based inverse reasoning, SAIR)框架。设计了一种基于空间注意力增强的YOLO v8模型，实现猪只个体、臀部及粪便的实时检测，并结合改进的BoT?SORT算法进行轨迹跟踪。提出了一种基于自适应加权多层感知机融合网络，对受背景干扰和低分辨率影响的疑似粪便图像进行精细化重识别。以粪便识别帧为起点回溯收集历史视频帧数据，并采用K?Means算法对猪群行为轨迹中心进行聚类，计算粪便与猪只个体的空间相关性。同时，基于时序注意力机制计算粪便和猪只个体的时间相关性。融合粪便与猪只个体的空间、时间相关性，反演推理确定发生排便行为的猪只个体。结果表明，在短视频测试中，本文方法分类准确率、召回率和精确率分别为97.7%、97.2%和98.1%;在长视频场景下，其F1值、召回率和精确率分别达到88.5%、90.0%和87.1%。该方法有效降低了猪只单次排泄多坨粪便和长时序轨迹误判带来的识别误差，为猪只排便行为识别及健康评估提供了可靠支持。

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及时准确地估计水稻地上生物量对田间精准管理具有重要意义，而现有研究集中在利用单一无人机遥感数据，因光谱量饱和效应难以实现作物生育后期地上生物量精准估计。为此，本文于2023年和2024水稻生长季进行了无人机多光谱遥感图像、气象数据及水稻地上干生物量数据采集，构建多源特征融合的地上生物量估计模型，实现全生育期及跨生长季的精准有效估计。结果表明：分别以植被指数、植被指数和纹理特征、植被指数和纹理特征及有效积温作为输入变量，利用多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）、随机森林（Random forest，RF）、偏最小二乘（Partial least squares，PLS）和支持向量机（Support vector machine，SVM）4种机器学习算法建立水稻地上生物量估测模型时，精度逐渐提升且RF建立的模型精度均为最高。以植被指数作为模型输入变量，在开花前期、开花后期和全生育期RF调整决定系数（Adjusted coefficient of determination，调整R2）分别为0.71、0.67、0.7，均方根误差（Root mean square error，RMSE）分别为268.62、300.29、249.43 g/m2;以植被指数和纹理特征作为模型输入变量，对应调整R2分别为0.75、0.72和0.74，RMSE分别为213.79、239.81、289.46 g/m2;以植被指数和纹理特征及有效积温作为输入变量，对应调整R2分别为0.84、0.87和0.87，RMSE分别为176.9、162.81、163.08 g/m2。以2024年相关数据作为验证集时，在全生育期RF调整R2为0.60，RMSE为288.19 g/m2，可实现水稻地上干生物量的跨生长季精准估计。本文融合无人机遥感及气象数据的估计方法可实现水稻地上生物量的全生育期及跨生长季精准估计，可为智慧农业背景下的水稻精准管理提供技术支撑。

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高质量训练样本对作物遥感识别至关重要，及时、准确地获取冬小麦样本是进行冬小麦遥感识别的基础。但样本点获取往往较为困难，是限制利用卫星遥感影像进行作物分类识别的关键因素。为准确识别关中平原地区多年冬小麦种植区域，本研究基于Sentinel?2卫星遥感影像，构建了适用于该地区冬小麦识别的自动样本生成和样本迁移策略，并且按照市级行政边界将关中平原划分为5个研究区（宝鸡市、咸阳市、西安市、铜川市和渭南市），以2020年作为参考年份，2019年和2021年作为迁移年份，进行冬小麦农田遥感识别方法构建和验证。首先，基于已有的空间分辨率30 m中国冬小麦种植分布数据集开发自动样本生成方法，获取2020年关中平原冬小麦训练样本，并通过咸阳市实测样本验证自动采样的准确性;同时，基于随机森林算法和4个不同生育期（越冬期、返青期、抽穗期、成熟期）遥感影像对冬小麦农田进行分类识别，获得不同生育期冬小麦农田识别结果。然后，基于自动获取的训练样本，利用欧氏距离（Euclidean distance，ED）和光谱角距离（Spectral angle distance，SAD）确定测试区（咸阳市、宝鸡市、西安市）进行样本迁移的最佳生育期和对应的划分阈值。最后，基于优选生育期与阈值利用阈值验证区（渭南市、铜川市）验证识别冬小麦的有效性，并绘制关中平原2019—-2021年冬小麦空间分布图。结果表明：利用冬小麦产品底图进行自动样本生成方法能够得到准确、可靠的冬小麦农田样本，参考年份关中平原冬小麦农田识别总体精度均在93%以上，F1值均高于93%;提取面积与陕西省统计数据相对误差低于18%，与底图数据相对误差低于12%。对关中平原冬小麦样本进行年份迁移时，ED和SAD最优阈值为0.4和0.8，最优生育期为抽穗期，此时5个研究区在2019年和2021年冬小麦农田遥感识别总体精度均大于88%，F1值均高于89%;提取面积与陕西省统计数据（除2019年渭南市）相对误差均低于23%，与底图数据相对误差均低于19%。本文自动样本生成和迁移方法能够较为精准、快速地识别关中平原地区的冬小麦种植区。

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土壤含水率是影响农业生产和气候环境变化的重要因素。针对传统GNSS?R土壤含水率反演方法精度低、无法提取数据深度特征等局限，本文提出一种融合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型，用于土壤含水率反演。该模型可充分发挥CNN在特征提取与LSTM在时序建模方面的优势，尤其在多源数据融合方面的互补性。通过融合GNSS?R反射信号与微波辐射计数据（亮温(TB)、土壤粗糙度和植被覆盖指数(TR)），模型能更全面刻画土壤含水率变化趋势。与传统GNSS?R反演模型及多种机器学习方法（如支持向量机(SVM)、多层感知机(MLP)、随机森林(RF)）相比，所构建模型相关系数（R）和均方根误差（RMSE）表现更优。试验验证结果表明，CNN?LSTM在精度、稳定性及泛化能力方面具有明显优势，适用于固定区域土壤含水率的连续监测，展示了深度神经网络在遥感数据融合与土壤含水率反演中的应用潜力。

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气候变化和高强度人类活动显著增加了水文过程和用水过程的不确定性，给灌区水资源调控带来风险。针对非同频率降水量、径流量、需水量三变量丰枯遭遇组合不确定性导致的灌区水库供水风险等问题，本文提出“供需水联合概率分析?水库优化调度?供水风险识别”研究框架。考虑灌区降水、需水与河源来水的非线性相依关系，构建Vine Copula联合概率分布模型分析供需水丰枯遭遇组合概率;构建权衡公平与效益、农业与生态用水等多目标的水库群优化调度模型，提取不同供?需水丰枯遭遇情景下水库调度方案;耦合多属性决策云模型和水库群供水风险评估指标体系，分析不同调度方案的供水风险。将提出的研究框架应用于宝鸡峡灌区水库调度，结果表明：Vine Copula可有效表征非同频率降水量?径流量?需水量三变量的联合不确定性，其中，情景DDW（降水枯、径流枯、需水丰）联合概率（13.56%）最大，与实际遭遇概率（13.33%）接近;多目标水库调度模型能有效权衡公平与效益、农业用水与生态用水间的竞争关系，不同调度方案基尼系数均小于0.4，灌溉缺水率小于42.0%，经济效益为7.61亿~8.12亿元，生态缺水量小于1.17×10^8 m3;调度方案C4所对应的情景DDW（降水枯、径流枯、需水丰）供水风险最高，为49.02%，综合风险等级为Ⅲ级。研究结果可为灌区供需水联合不确定性的水库群供水风险提供科学依据。

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为了提高太阳能利用率，进一步降低太阳能?热泵干燥系统用电依赖，设计一种基于相变蓄热的太阳能?热泵温室干燥系统，由烘房、热泵、集热?蓄热和控制模块组成，具备4种智能运行模式（SE、S?HP、HP、HS?HP）。系统利用太阳能集热器收集热量、石蜡相变材料储能，并结合热泵除湿，实现多能互补与自动控制。以海带为研究对象进行干燥试验，对不同天气条件下的干燥过程，通过监测干燥特性与系统性能指标（如SMER、COP、热效率等），评价系统干燥效率、能耗及太阳能利用效果。试验结果表明，全天作业中，多能干燥模式太阳能?热泵(S?HP)、蓄热?热泵(HS?HP)均能显著提高海带水分有效扩散系数(Deff)。白天，太阳能为干燥系统提供29.82%~34.30%的能量，同时，集热器最高温度可达74℃，平均热效率为42.43%~65.99%，且蓄热箱表现出良好的能量储存能力。夜间，相变蓄热系统为海带干燥提供预热能量，占总能量供应的20.17%，蓄热?热泵(HS?HP)模式较热泵(HP)模式干燥时间缩短18.18%，节能28.10%，制热性能系数（COP）提高25.82%。通过相变储能可提高太阳能利用率31.54%~45.67%。综上所述，太阳能?热泵?相变蓄热多能协同干燥技术在提高干燥效率、节能等方面具有显著优势，为大宗低值水产品干燥关键技术与装备研究提供了理论基础和技术支持。

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长毛兔舍的环境条件直接影响兔只健康、产毛性能及产业效益，合理的热环境控制是保障养殖效益的关键。本文以标准化封闭式长毛兔繁育舍为研究对象，基于CFD数值模拟方法构建冬夏两季兔舍三维模型，分析了温度和风速的空间分布特征。结果表明：冬季兔舍内风速整体偏低，上层区域易形成紊流，下层温度偏高且波动较大;夏季风速显著增强，整体温度呈南低北高分布，存在下层热量滞留现象。结合试验测点数据对模型进行验证，温度仿真结果与实测数据相对误差为3.34%，能复现舍内温度场宏观空间分布;风速整体相对误差为11.97%，主要源于舍内低风速区域对测量精度与数值计算的敏感性。基于模拟结果，对兔笼防咬隔板结构进行优化设计，结果显示改进型隔板能有效改善笼内通风均匀性，降低温度与风速空间波动，提升笼内微环境稳定性。研究结果表明，CFD仿真结合结构优化可为环境调控及兔笼改良提供理论依据和工程指导，具有良好的应用前景。

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针对棉秆生物质颗粒环模制粒机模辊间隙调节过程存在的非线性耦合干扰、气动系统时滞及高温工况下润滑黏度下降、热膨胀间隙增大、部件刚度衰减等问题，本文建立了气动驱动传动系统的传递函数，并设计了模糊PID控制系统。传动系统由气动马达、蜗轮蜗杆和丝杠3个子系统串联组成，结合高温工况物理特性，分别推导含0.358 s时滞的气动马达一阶模型、85℃下效率降至0.82的蜗轮蜗杆一阶模型，以及引入热刚度衰减系数的丝杠二阶模型，最终构建反映实际工况的整体传递函数。所设计的模糊PID控制系统以成型力偏差E和偏差变化率EC为输入，动态调整ΔKp、ΔKi、ΔKd参数，实现超调抑制;并采用机械限位器确保间隙不小于0.6 mm，防止模辊碰撞。为验证系统性能，搭建原型机试验平台并开展动态响应测试。结果表明，系统上升时间均值为4.8 s、调节时间均值为10.5 s、超调量仅2.5%、稳态成型力误差不大于5.8%，模辊间隙稳态变异系数为2.05%，生产的颗粒燃料成型率达96%、密度为1 290 kg/m3，各项指标均满足工业生产要求，证明系统精度高、可靠性强。

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多酚是含苯环的天然有机分子，广泛存在于葡萄与葡萄酒中，为葡萄酒带来独特色泽的涩感风味。传统的多酚分析检验方法主要依靠HPLC法，但其复杂的检测过程使结果具有滞后性。红外光谱作为一种无损快速检测技术，可通过解析特定官能团的吸收特性，实现葡萄酒多酚的定性定量分析。本文在汇集近年红外光谱解析葡萄酒多酚相关研究成果的基础上，解析了葡萄酒中主要多酚化合物特定分子结构官能团在中红外（MIR）和近红外（NIR）光谱区间的吸收特性，明确了葡萄酒多酚的定性定量分析理论依据;详细论述了葡萄酒多酚的红外光谱分析模型构建方法，依次讨论了光谱预处理、异常值剔除、数据集划分的常用方法，并针对葡萄酒多酚定性或定量的不同目标，重点分析了MIR用于葡萄酒多酚定性分析和确定分子结构的两类模型（监督学习和非监督学习），以及NIR用于葡萄酒多酚定量分析的两类模型（线性模型和非线性模型）;总结了红外光谱技术在酿酒葡萄智慧栽培、葡萄酒智慧酿造、葡萄酒市场流通追溯等领域的应用进展，并从细化揭示葡萄酒多酚光谱表征规律、开发高集成微型光谱采集前端、提升葡萄酒多酚解析模型智能化等3个方面展望了红外光谱技术在葡萄酒领域的研究应用前景，为提升葡萄酒酿造工艺，推动葡萄酒智慧酿造科技发展提供参考。

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为确定宁夏银川产区赤霞珠葡萄酒发酵过程的风味优势菌群，本文将宁夏银川产区赤霞珠自然发酵过程的丰度优势菌株进行单菌株发酵，结合使用气相色谱?离子迁移谱和气相色谱?质谱联用仪技术对葡萄酒中的挥发性化合物进行定性定量分析检测，探究宁夏银川产区赤霞珠葡萄酒酒精发酵过程丰度优势菌株对最终赤霞珠葡萄酒中关键风味化合物的贡献，为进一步研究发酵核心菌群对产区葡萄酒香气的作用机制奠定基础。结果表明，不同菌株对葡萄酒风味的影响不同,且单一菌株无法产生所有关键风味化合物，即葡萄酒最终风味并非由单一菌株所决定。其中葡萄酒有孢汉逊酵母、美极美奇酵母、耐热拉钱斯氏酵母、葡萄园有孢汉逊酵母、根灌浅黄隐球酵母和野生酿酒酵母D213、D501、E325、F319和F513是宁夏银川产区赤霞珠葡萄酒中关键特征香气的高产菌株。

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针对鹌鹑蛋裂纹缺陷视觉无损检测效率低、准确性不足的问题，本文提出一种基于改进YOLO 11的轻量化鹌鹑蛋裂纹在线无损检测系统。以YOLO 11为基线模型，通过引入 C3k2_IDWC、SPPF_LSKA 及 EUCB_SCM 模块完成网络结构优化，再经 LAMP 剪枝实现全局稀疏化，并结合BCKD逻辑蒸馏与CWD特征蒸馏迁移判别知识，构建兼具高精度与轻量化特性的 YOLO 11?Quail 模型。试验结果表明，改进的YOLO 11?Quail模型平均精度均值达到94.6%，精确率和召回率均为95.1%，检测速度达184.8 f/s，参数量仅为1.6×10^6。在Jetson Nano部署测试中，采用数字化结果矩阵判定跟踪算法实现多角度综合检测，误检率降低至8.33%，检测时延为68.59 ms，较改进前处理速度提升11.3%，满足典型鹌鹑蛋裂纹在线无损检测需求。

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目前装载机研究主要侧重于给定静态载荷下装卸性能，未考虑挖掘过程料堆与机械系统以及液压系统之间的交互作用;针对装载机装卸性能演变分析问题，通过流体仿真和刚散耦合方法研究装载机装卸性能不能反映装卸过程物料系统、机械系统以及液压系统之间的实时交互效应。为此，本文以阀控装载机为例，基于机?液?散耦合方法构建了装载机装卸性能模型，探究了装载机在不同复合动作下装卸性能。结果表明：变举升液压阀开度工况下液压泵峰值功率高于变转斗液压阀开度工况的液压泵峰值功率，并且随着举升液压阀开度增加，物料扰动速度先稳定后有所下降，随着转斗液压阀开度增加，物料扰动速度先增加后下降。研究结果可为装载机数字化设计提供借鉴。

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传统力反馈手柄在实现与人交互过程中，依赖于力传感器测量操作力。而力传感器安装会大大增加操纵负担，造成力反馈手柄制造成本上升。为减轻使用者操纵负担并降低制造成本，本文基于二自由度力反馈手柄，提出了一种基于改进Stribeck摩擦模型的力反馈手柄力估计策略。通过建立的模型描述手柄动力学，采用改进Stribeck模型表征手柄动力学模型中非线性摩擦，并对传统Stribeck摩擦模型进行分析，对摩擦力在速度正负切换过零点时产生突变的问题进行改进，进而分析改进Stribeck摩擦模型。针对手柄系统特性，设计实验以辨识模型方程参数，通过最小二乘法对系统重力、摩擦参数进行曲线拟合，以确定相应参数。基于辨识得到的参数对手柄末端力进行估计。实验结果表明，估计的力与实际数据基本一致，验证了所提出的操纵力估计策略的准确性。