Abstract:

选择性收获机器人是实现农产品智能采收的重要技术途径，而由末端执行器、腕关节及其感知控制系统构成的采收末端，是决定采收成功率、损伤水平与环境适应能力的核心单元。针对当前相关研究中结构、感知与控制联系不够紧密的问题，本文面向果实、茶叶和花卉等不同采收对象，系统综述了选择性收获机器人采收末端的研究进展。首先，从采收对象生物特性、植株连接特性及冠层环境与采收空间约束出发，分析了采收末端的功能需求；其次，围绕末端执行器与腕关节结构，综述了不同接触方式末端、串联与并联腕关节构型及其适用特点；进一步总结了视觉感知、视触觉融合、关键部位识别、接触状态感知以及接近对准、柔顺抓取、分离转运控制等方面的研究现状；最后，从结构容错性、感知鲁棒性和控制自适应性等方面归纳了现存问题，并对模块化与可重构末端、多模态感知、农机农艺融合以及具身智能驱动的感知—决策—执行闭环采收发展趋势进行了展望。

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在食用菌产业规模化与工厂化发展的背景下,采收环节对人工依赖程度高,已成为制约食用菌生产全流程自动化的瓶颈。针对国内主要栽培品种———香菇、金针菇、双孢菇、平菇等,系统梳理了棒栽、床栽、袋栽、瓶栽等不同栽培模式下采收作业环境特点,分析了各类食用菌典型生产模式下的作业约束及技术需求。综述了国内外食用菌采收机器人研究及其产品化进展,对比分析了国外基于标准化栽培体系的自动化技术路线与国内面向多品种、非结构化环境的技术特点,总结了国内外食用菌采收技术差异与发展启示。围绕食用菌采收机器人末端执行器、感知、运动平台与系统集成、具身智能技术应用等方面关键技术,重点评述了夹持式、吸附式、切割式及仿生柔性末端执行器的发展现状,以及深度学习、立体视觉和多模态信息融合技术在成熟度识别与目标定位中应用的发展趋势。讨论了固定式、移动式和轨道式平台在狭窄高湿栽培环境中的适应性及系统集成特点。总结分析当前食用菌采收机器人仍存在感知鲁棒性不足、末端执行器兼容性差、作业效率低和经济性差等技术难点。最后,提出了加强栽培模式标准化与农机农艺融合,发展感知决策控制一体化的具身智能采收系统,构建采收、切根、分级等环节协同的自动化生产线等未来技术发展方向。

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YOLO系列算法具有高推理速度、高检测精度和高度模块化的特点,已经成为智慧农业应用中目标检测的首选方法。本文系统梳理了YOLO算法在种植农业领域的研究进展与应用现状。首先,根据视觉任务的实现方式将种植农业领域视觉任务划分为果实检测类任务、农情分析类任务和采摘机器人视觉三大类,构建模型适配性评估框架,明确YOLO模型在各类任务中的适配程度及其应用现状。其次,针对复杂农业种植场景中普遍存在的小目标、遮挡、光照变化多样及算力限制等共性挑战,归纳主流的YOLO模型的改进策略,涵盖模型结构与模块优化、注意力机制引入等主流改进方法。最后,从视觉任务性能主导因素、高质量数据需求、模型版本选择和优化策略等方面综合分析YOLO系列算法在种植农业中的应用规律,并从感知能力突破与泛化能力提升两个方向展望未来发展趋势。

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路径规划是决定自动化茶芽采摘机器人采摘效率的核心决策环节。针对自动茶芽采摘路径规划中三维空间建模困难、实时响应要求高以及对动态节点规模适应性差等问题,将茶芽采摘任务建模为三维旅行商问题,并提出了一种基于深度强化学习的茶芽采摘三维路径规划方法。本研究采用零填充策略构建了参数化的三维茶芽数据集,设计了动态掩码机制以确保路径的有效性,引入了长短期记忆模块来动态融合历史路径信息,开发了约束多头自注意力机制以提高决策准确性,并基于演员-评论家(Actor-Critic)框架稳定模型训练。对比试验表明,所提出的算法与精确的Concorde算法之间的相对最优性差距控制在2%以内,而在处理80个茶叶芽的情况下计算时间仅为Concorde算法的1.7%。该算法优于经典的启发式算法和其他基于深度强化学习的算法,在实际茶园场景中表现稳定,为采茶机器人路径规划提供了高效方案,可迁移至其他精准采摘任务,也为三维路径规划提供了理论基础。

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智能化采摘是提升茶叶产业效率的关键发展方向。针对当前名优茶采摘机械臂存在的定位精度不足和稳定性欠佳问题,本研究提出了一种自适应模型补偿的控制策略。首先,采用拉格朗日方法构建了机械臂动力学模型;其次,设计了径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络和非线性扰动观测器(Nonlineardisturbanceobserver,NDO),分别用于逼近机械臂动力学模型误差和估计补偿系统外部干扰与未建模误差;进而,基于Lyapunov稳定性理论证明了所提出的控制系统具有稳定性。仿真试验结果表明:引入非线性干扰观测器后,三轴机械臂的位置与速度跟踪性能显著提升,位置跟踪误差降低至0.18、0.01、0.43rad,波动幅度明显降低。田间采摘验证试验表明,相比传统PID控制,该策略使机械臂运动加速度波动降低86.8%,振动幅度减小94.8%,单棵茶芽平均采摘耗时约为1.00s,最大成功采摘率达到51.82%,单棵茶芽最优采摘时间达0.79s。本文研究有效解决了茶芽采摘过程中的高精度定位与运动平稳协同控制难题,为名优茶智能化采摘提供了可靠的技术方案。

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针对名优茶采摘对高精度、高灵活性机械臂的需求,设计了一种基于Delta并联机构与3自由度串联机构的混联构型茶叶采摘机械臂。首先,结合茶园环境与茶丛生长特性,通过几何法和D-H参数法分别建立了并联与串联机构的运动学模型,基于欧拉角变换实现了混联机械臂的整体运动学求解。其次,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法对机械臂结构尺寸进行优化,使全域姿态可操作度、区域姿态可操作度及全局灵巧度分别提升54.3%、81.3%和57.92%。进一步通过ADAMS动力学仿真和ANSYS拓扑优化,实现了主动臂减重27.62%,同时最大应力和变形量分别控制在2.118MPa和0.015mm以内,关节驱动力矩降低13.06%。样机试验表明,该机械臂重复定位精度为0.036mm,单芽采摘成功率为79%,平均耗时2.27s,验证了混联方案在名优茶采摘中的可行性。

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针对蜜梨采摘机器人机械臂在非结构化果园环境中的运动路径规划与避障问题,提出了一种融合碰撞裕度约束的路径规划方法,旨在提升机械臂运动效率与作业安全性。通过建立枝条弹性偏转模型,采用三点弯曲试验测定不同直径枝条的破坏临界力,确定力碰撞阈值,并结合悬臂梁模型完成碰撞裕度的量化,将枝条最大偏转角度与垂直于轴线的最大线位移量化成碰撞裕度,构建基于八叉树与包络法的混合碰撞检测模型,并提出引入具有目标引力机制的A-Informed RRT?算法,实现允许非破坏性弹性碰撞的机械臂运动路径规划。路径规划试验表明,完全避障的A-Informed RRT?算法在三维环境中平均规划时间为1.175s,路径长度为88.463mm;结合碰撞裕度后,基于碰撞裕度的A-Informed RRT?算法平均规划时间进一步降至0.089s,路径长度缩短至85.036mm。果园采摘试验中,无遮挡场景机械臂采摘成功率达96%,细枝遮蔽场景成功率为76%,显著优于全避障场景的52%,验证了所提方法在提升机械臂运动效率与成功率方面的有效性。该方法能够在保障机械臂与植株安全的前提下,显著提高机械臂运动效率与采摘成功率,为非结构化果园下的机械臂采摘作业提供了新路径。

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针对目前大宗茶采收效率低、质量不稳定、劳动强度大的问题,结合茶园地形环境特征、种植管理要求及农艺作业规范,设计了一种电驱动自走悬臂式仿形采茶机。首先,开展了电驱动自走悬臂式仿形采茶机整机结构设计,包括履带式底盘、位姿调整装置、茶叶采收装置和图像采集装置等4部分;其次,基于双目相机与YOLOv8s算法实现对茶蓬面鲜叶的实时检测和定位,采用最小二乘法求解采茶机理论作业位姿,通过位姿自适应调整装置和智能采收执行机构的协同作用,完成仿形调控与大宗茶自动化采收;最后,研制了自走悬臂式仿形采茶机样机,开展整机稳定性分析,明确转场与作业工况下纵坡、横坡极限翻倾角范围,验证整机安全作业边界,并在茶园开展了大宗茶实地采收试验。试验结果表明:茶叶采收过程中整机位姿误差稳定控制在预设阈值内,实际作业位姿可动态适配茶树蓬面的高度与倾斜角度变化;鲜叶平均芽叶完整率达83.9%,漏集率0.74%,漏采率0.95%,一芽三叶及以下芽叶占比87.8%,各项指标均符合采茶机作业质量行业标准,为大宗茶高效、精准采收提供了技术装备支撑。

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精准检测机械采收茶青形态,有利于提高机采茶青自动化分级精度及效率。本研究构建了YOLO v5n-DRSW机采茶青形态检测模型,以YOLOv5n为基线,通过引入分布移位卷积模块(Distribution shifting convolution,DSConv)至头部网络,在减小了模型复杂度的同时提高了推理速度。此外,在颈部网络引入重参数化泛化特征金字塔网络结构(Reparameterized generalized-FPN,RepGFPN),提升了模型的泛化能力和鲁棒性。针对茶青嫩芽小目标特征,将压缩和激励注意力机制(Squeeze and excitation,SE)嵌入骨干网络,借助全局视野增强对特征图的感知能力,进而提高检测精度。最后,将加权交并比损失函数(Wise intersection over union,WIoU)融入网络的损失计算部分,以动态调整梯度增益。试验结果表明,相较于基线模型,YOLO v5n-DRSW在检测复杂形态机采茶青方面表现出显著优势:模型精确率提升了2.1个百分点,达98.1%;在推理速度方面,YOLOv5nDRSW处理单帧图像仅需2.11ms,较基线模型有显著提升;YOLO v5n-DRSW的浮点运算次数相较于基线模型减少了2.44%,有效保持了轻量化。实际应用结果表明,机采茶青形态在线检测平均准确率达94.34%,漏检率不超过1.1%,检测性能较好。

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针对立体层架式栽培中香菇人工采摘劳动强度大、成本高、选择性采摘机器人研究不足等问题,结合香菇生长特性与工厂化农艺要求,本文设计了一种集自主移动、菌棒取放、选择性采摘与收集于一体的香菇采摘机器人。针对多层立体种植结构,设计升降-夹持机构,通过升降平台与丝杆模组的联动,实现不同层内菌棒的无损取放与夹持固定。采用多视角视觉系统获取菌盖表型与菌褶开合状态信息,通过改进的YOLOv8模型与基于几何约束的跨视角目标匹配规则,实现待采香菇的识别与定位。为避免采摘过程中对菌盖及菌棒造成损伤,依据香菇形态与受力特性,仿人工动作设计夹持末端执行器,通过菌柄侧向夹持施力,实现分离采摘。在立体层架种植菇房内的实地试验结果表明,该机器人香菇采摘成功率达91.6%,单果平均采摘耗时为16.5s,损伤率为15.9%。

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针对玉米2~5叶除草关键窗口期存在的田间复杂环境、杂草识别精度与检测效率难以兼顾的难题,以东北2~5叶期玉米幼苗及其早期伴生杂草为对象,提出了基于一种改进YOLOv8n的玉米苗及杂草轻量化检测模型BACD-YOLO(BiFPN-Adown-CA-DualConv-YOLO)。该方法采用Adamax优化器增强模型在复杂田间环境下的鲁棒性;引入加权双向特征金字塔网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN)至特征融合网络作为连接层,改善模型对长势各异杂草的检测效果;采用轻量化下采样模块(Adown)替换网络中常规卷积,降低模型冗余的参数计算量;在SPPF层前及特征融合网络中嵌入坐标注意力机制(Coordinate attention,CA),提高模型对小目标及密集分布杂草的定位能力;采用DualConv轻量化双卷积替换原模型中普通卷积结构,进一步实现模型轻量化及模型对相似特征杂草的检测能力。试验结果表明,改进模型的精确率、召回率及平均精度均值分别为86.6%、86.2%和91.2%,较初始模型分别提高了2.2、1.5、1.6个百分点,且浮点计算量和参数量仅为6.2×109和2.3×106,较初始模型分别降低了23.5%和23.3%。通过主流检测模型对比、公开数据集验证和边缘设备部署应用试验,结果表明,改进模型(BACD-YOLO)凭借较高的检测精度、较强的泛化能力和较优异的轻量化性能适宜边缘设备部署应用,帧率达到19.4f/s,检测正确率为86.6%,能够满足田间实时检测要求。本研究可为玉米苗及杂草精准识别与机器人除草作业提供有效的轻量化解决方案。

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猴头菇作为我国传统的食药两用真菌,其商品化过程中对质量的快速、客观评估提出了迫切需求。针对传统人工感官判定方法效率低、标准不一的问题,提出了一种基于机器视觉与深度学习的猴头菇质量智能检测方法。首先,构建了一种多尺度优化的分水岭图像分割算法,以精准提取猴头菇边界并抑制复杂背景下的过分割现象。随后,通过图像增强与数据增强策略提升图像质量与模型鲁棒性。在分类阶段,引入Swin TransformerTiny网络结构,结合局部窗口注意力与移位窗口机制,实现对猴头菇正常与异常样本的高精度判别。实验结果表明,所提出方法在实际采集图像上取得了94.3%的分类准确率,相较于ResNet-18、EfficientNet、DilateFormer、MambaVision等主流模型分别提高了3.5、2.2、1.5、1.2个百分点,具备良好的工程实用性与部署价值。

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针对白芦笋采收劳动强度大、作业效率低等问题,设计了一种白芦笋采收机器人。根据白芦笋的种植和采收特点,对白芦笋整机结构和控制系统进行了研究;分析了白芦笋采收的主要动作流程,确定白芦笋采收末端执行器的主要结构和核心设计参数,建立了白芦笋采收MBD-DEM复合的离散元运动联合仿真模型,校验设计参数合理性。仿真试验表明,末端执行器下插动作所需推力为580.2N,土中横刀动作所需推力为44.2N;以下刀位置倍数、切割距离倍数和末端执行器距垄面高度为指标进行三因素三水平的正交试验,最优采收参数组合为:下刀位置倍数1.2、切割距离倍数1.2、末端执行器距垄面高度5cm;大田采收试验表明,实际笋芽识别成功率为90.2%,平均检测时间为23ms,成功识别笋芽的平均采收成功率为92.7%,平均单次定位时间1.7s,平均单次采收动作时间3.2s;芦笋损伤率为4.3%。

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针对田间光照变化和枝叶花丝重叠遮挡等复杂背景干扰下红花识别发生漏检、识别准确度低及模型体积过大不利于边缘设备部署等问题,提出了一种基于YOLO 12改进的轻量化网络结构LNSR(Lightweight network for safflower recognition)。首先设计了HEPDSF(Heterogeneous edge-pooling dual-stream fusion module)异构边缘池化双流融合模块,增强网络在初始阶段对红花边缘和纹理信息的提取能力,提高识别准确度;然后构建了TriCAFusion(Triple cooperative adaptive fusion module)三重协同自适应融合模块,增强模型对目标关键特征表征能力,降低漏检概率;再次引入AdaPool(Adaptive neighborhood pooling for down sampling module)自适应邻域池化下采样模块,增强模型对光照变化和遮挡场景的鲁棒性;最后开发LSBNet(Lightweight shared-BN network)轻量化共享卷积分离BN网络检测头,降低模型复杂度,提高模型在边缘设备部署能力。试验结果表明,LNSR在红花数据集上参数量仅1.72×106,较YOLO 12降低31.5%,模型内存占用量为4.4MB,较YOLO 12降低1.1MB,mAP50达98.9%,召回率98.3%,较YOLO 12分别提升1.4、1.0个百分点。将LNSR泛化至菊花数据集,参数量仅1.63×106,模型内存占用量为4.4MB,mAP50达97.0%,较YOLO 12提升5.9个百分点,通过热力图验证其对花瓣边缘与花蕊纹理的精准聚焦和表征能力,部署于边缘设备Jetson实时帧率达到30f/s。结果表明,LNSR通过四模块协同创新,实现精度、轻量化较优平衡,为红花选择性采收方式提供了高效可靠的视觉识别方案。

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针对芦笋机器人采收作业过程中,芦笋植株分布密集、遮挡严重导致感知精度不足、漏检率高、重叠实例粘连及跨域泛化能力弱等问题,对芦笋细长几何形态特性和密集遮挡的空间特征进行深入分析,提出了一种融合动态门控注意力与边缘感知下采样机制的实例分割模型DGA-DETR(Dynamic gated attention-detection Transformer)。通过设计动态门控注意力(DGA)模块,利用实例语义驱动的动态门控机制实现跨空间与跨尺度的特征精准聚焦,从机理层面有效抑制密集遮挡下背景噪声干扰;构建了边缘感知上下采样机制,以强化边界解耦能力,提升模型对芦笋细长形态及遮挡交界区域的分割建模精度。为验证分割模型的有效性,构建了不同光照条件及遮挡程度的机收芦笋数据集用于模型训练,涵盖像素、场景、语义多层次域偏移,并搭建跨域数据集进行测试。实验结果表明,所提DGA-DETR模型在测试集上的掩码精确率、掩码召回率、Mask mAP@0.5和Mask mAP@0.5:0.95分别达到91.60%、67.24%、90.98%和59.13%,较基线模型分别提升5.33、8.43、6.56、9.51个百分点,显著降低了密集遮挡条件下芦笋实例漏分割与掩码不连续现象。跨域测试结果表明,该方法在遮挡与复杂背景条件下芦笋的精准识别表现出良好鲁棒性与泛化能力,研究结果可为其他嫩茎类作物在复杂环境下机器人采收作业提供技术参考。

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西兰花选择性采收的整个过程需要精确的成熟度识别、采摘姿态调整以及快速的作物行导航,但目前缺少一种完成全流程作业的视觉算法。为此,本研究提出了高效采收视觉系统EH-YOLO,旨在实现复杂农业环境下的准确成熟度识别和自主采摘,提高不同任务之间的协同性。本研究首先在YOLO v8n主干网络中加入了高效多尺度注意力(Efficient multi-scale attention)模块,并设计了空间金字塔池化(Soft spatial pyramid pooling-fast)模块,其次采用基于分组混合卷积(Grouped shuffle-convolution)的轻量化颈部结构,改进了损失函数,以增强特征提取和融合能力、降低计算复杂度,并提高模型在复杂环境中的性能。最后,通过分析作物的农艺特征,利用西兰花花球的中心点进行植株定位,根据西兰花所处的象限调整采收姿态,并利用聚类算法和最小二乘法提取作物行导航线。模型内存占用量为3.30MB,检测速度达到61.45f/s,对成熟西兰花的成熟度识别准确率达到92.84%,在精度和速度方面均超越了现有方法,并通过消融试验验证了改进模块的有效性。此外,与基线模型相比,EH-YOLO的计算参数量减少了38.68%,模型内存占用量减少了46.77%,平均准确率提高了4.01百分点,在田间试验中成功进行了全程自主作业,运动和定位成功率为96.77%,选择性采收成功率为87.37%。因此,EH-YOLO是一种实用且高效的西兰花选择性采收机器人视觉系统,对西兰花农田环境具有较好的适用性。

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针对小麦精量条播机高速作业导种过程种子流管壁碰撞,导致输种稳定性差、排种精度低等问题,设计了一种分体式气流辅助导种系统。对导种系统关键部件进行设计,并通过DEMCFD耦合仿真法开展单因素试验,确定主要结构参数选取区间。基于单因素试验结果开展了Box-Behnken三因素三水平正交组合仿真试验,进一步确定气流辅助导种装置最优结构参数组合。试验结果表明:文丘里进气管收缩段直径为16mm、收缩段长度为30mm、进气管吹射角度为25°时,瞬时排量一致性变异系数为3.82%,种子质量流稳定性变异系数为4.54%,气流辅助导种装置输种性能最佳。对模型进行3D打印,并开展台架试验验证气流辅助导种装置最优工作区间,台架试验结果表明,在有输送气流辅助导种情况下导种装置导种均匀性明显优于无气流辅助导种的导种装置,最优瞬时排量一致性变异系数和种子质量流稳定性变异系数分别由5.82%、5.51%降至3.51%、3.27%,田间试验结果表明,作业速度在8~10km/h时,瞬时排量一致性变异系数和出苗断条率均不高于4.82%、1.95%,符合气流辅助导种系统输种性能要求。

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高密度种植、高精度作业与高速度生产已成为现代玉米生产的新范式,对播种装备提出了严苛要求。针对气压式玉米播种机在实际播种中,工作参数与工况匹配不当导致播种合格率下降,难以充分发挥设备性能的问题,本文采用DEM-CFD气固双向耦合方法,从微观尺度阐明种子在排种器中的运移规律和力学特性,确定了气压、进种量和清种间隙为影响播种质量的关键因素。以单粒率为评价指标,以黄淮海地区常见的黄金粮MY73和郑单958为例,通过BoxBehnken正交试验对排种器工作参数进行优化。确定了不同品种种子在不同工作速度下排种器工作参数的最优组合,其中,黄金粮MY73在12km/h下,气压为4.0kPa、进种挡位与清种挡位为7挡时,单粒率达到最佳;郑单958在12km/h下,气压为4.5kPa、进种挡位为8挡、清种挡位为7挡时,单粒率达到最佳。在最优参数组合下进行田间试验,黄金粮MY73与郑单958的田间播种合格率分别达到95.4%与95.7%。试验结果表明,不同品种在不同的工作速度下最优工作参数存在显著差异,该研究为实际播种作业时工作参数选取提供参考,同时为实现智能播种的“一键设定”提供理论依据。

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针对扦插钵苗因根系固结力不足及冠层扩展性显著引发的基质破碎率高、取苗成功率低等机械化移栽难题,提出一种基于顶夹式取苗方案的低损伤高效取苗装置。通过结合非圆齿轮行星轮系传动特性与“平夹直拔”的轨迹原理构建夹取机构运动学模型,经参数优化获得关键结构参数:行星架长度为100mm、取苗臂长度为130mm、锁止弧基准半径为35mm、接触角为44.43°,使传动比波动范围降低59.31%。在此基础上,基于两杆转角映射关系推导非圆齿轮节曲线。以红叶石楠扦插钵苗为试验对象,结合离散元仿真与试验验证,确定顶杆直径6mm、行程6mm、速度28mm/s、取苗效率60株/min为最优作业参数组合,试验结果表明,在此作业条件下,取投苗成功率为94.33%,基质破碎率小于等于3%,茎秆损伤率小于等于1.67%,且无明显伤苗现象。该装置通过楔形块推动顶杆以降低基质-穴盘界面粘附强度,结合“蚕豆”形取苗轨迹的夹取机构实现低损高效取苗,满足扦插苗自动化移栽的要求。

Abstract:

水稻垄厢栽培在固碳减排、节能增产等方面有着显著的优势,目前水稻垄厢栽培存在作业环节多、劳动强度大、效率低等问题。为提高垄厢栽培作业效率、简化作业流程,基于农艺需求配套的基础上,在现有开沟起垄装备上设计了一套插秧专用传动系统,满足水稻插秧正常工作需求;以插秧作业稳定性为目标,设计了插秧深度控制仿形系统,保证栽插质量,集成创制了一种水稻开沟起垄插秧一体机,一次性完成旋耕、开沟、起垄、插秧等多项作业。以插秧深度合格率为目标,对仿形系统进行离散元仿真试验,获得最优结构参数:仿形板安装高度199mm、仿形板宽463mm、仿形板前端角度20°时,仿形板姿态恢复最短耗时0.697s,土壤对仿形板最小阻力589.52N,土壤最小下陷量16.2mm,插秧深度合格率为93.22%,仿形性能效果好。以该参数试制了样机,并针对4种不同作业模式:普通旋耕+插秧机(W1,对照)、一次性开沟起垄插秧作业(W2)、一次旋耕+开沟起垄插秧(W3)、二次旋耕+开沟起垄插秧(W4),开展两年度早稻、晚稻开沟起垄插秧田间作业性能试验和产量对比。田间作业性能试验表明:机具前进速度0.5m/s,旋耕深度166~225mm时,土壤下陷量均值约为17mm,插秧深度稳定性系数达到91.07%;不同作业模式产量对比试验表明:早稻分别增产0.42%、4.00%、4.70%,晚稻分别增产1.05%、5.30%、6.10%,从综合角度分析,二次旋耕作业增加了作业成本,但是产量增幅不明显,因此W3综合效益最好。

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针对水稻钵苗薄壁苗叶离散元模型建模难,导致气力抛秧仿真分析时柔性苗叶与气流场互作关系分析受限,缺乏苗叶适用模型表征钵苗姿态变化对其运动轨迹影响的问题,本研究以三叶一心期水稻钵苗为研究对象,提出一种基于多视场角图像拟合的苗叶离散元模型逆向重构方法。该方法利用单元网格对苗叶连续轮廓进行离散化表征,将苗叶空间形态关系映射为颗粒坐标信息,并基于Hertz-Mindlin with Bonding V2接触模型,构建水稻钵苗柔性苗叶离散元模型。以柔性苗叶相对挠度为评价指标,通过Plackett-Burman试验对影响苗叶相对挠度的参数进行显著性筛选,并基于Box-Behnken试验建立苗叶相对挠度二阶回归模型。明确了单位面积法向刚度、单位面积切向刚度和粘结比例系数对苗叶柔性具有显著影响。采用标定后的参数进行仿真试验,结果显示,仿真与物理试验相对误差为2.51%,验证了所建模型的有效性。可为后续建立适用于气力抛秧仿真分析的水稻钵苗离散元模型提供参考。

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西甜瓜钵苗茎秆脆嫩、叶展角大,目前全自动移栽机的取苗装置在作业时容易造成秧苗损伤,且整体运行较不稳定,这些因素直接影响了取苗成功率。设计了一种顶钵-接苗式取苗装置实现西甜瓜钵苗低损伤、高效率移取。以“西州蜜25号”哈密瓜钵苗为研究对象,采用顶钵与接苗的取苗方式,设计配套气动控制系统以实现取苗与投苗的协同作业。针对顶钵过程进行力学分析,得出影响取苗成功率的关键因素为顶针直径、长度及顶针速度。通过综合运用ADAMS进行运动轨迹仿真与FluidSIM-P3.6进行气动系统仿真,对所提出结构设计及气动时序控制策略的合理性进行了验证。结果表明,该设计方案能确保取苗装置各部件实现高效协同作业。进一步采用EDEM模拟顶钵过程,在确定顶针参数研究区间的基础上开展仿真试验,优化取苗效果。通过方差分析与响应面分析,获得最优顶苗装置中顶针参数组合为:顶针直径1.4mm、顶针长度20mm、顶针速度150mm/s。搭建移栽取苗台架试验,试验结果表明:该参数组合下取苗成功率达94.50%,钵苗损失率为5.94%,未观测到茎秆损伤现象,满足西甜瓜移栽机对低损伤、高效率取苗的作业需求。

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田块尺度冬小麦单产精准估测对大田农业生产管理具有重要现实意义。针对单一植被指数难以全面表征作物生长状况,引入多参数、多变量的无人机遥感估产方法已成为发展趋势。为此,本文采用“空地一体”决策思路,以2023—2024年度冬小麦为研究对象,选取抽穗期和灌浆期的无人机多光谱影像,融合地面少量实测叶面积指数(Leaf area index,LAI)作为作物形态参数,构建植被指数单变量、植被指数+纹理特征双变量及植被指数+纹理特征+LAI三变量的单产估测模型,并采用随机森林(Random forest,RF)、极端梯度提升(Extreme gradient boosting,XGBoost)和支持向量机(Support vector machine,SVM)机器学习算法进行建模,对比分析不同模型和特征组合的估测效果。结果表明,基于“植被指数+纹理特征+LAI”三变量组合的RF算法在两生育期数据中建模精度最高(抽穗期:R2=0.729,RMSE为524.475kg/hm2,NRMSE为11.181%,RE为3.481%;灌浆期:R2=0.779,RMSE为479.265kg/hm2,NRMSE为9.736%,RE为3.205%),显著优于XGBoost和SVM算法。基于最优模型最优组合获取2023—2024年度与2024—2025年度抽穗期和灌浆期单产空间分布图,结果显示,灌浆期估测精度整体高于抽穗期,两年度灌浆期估测单产与实测值的平均差异分别为334.035、284.235kg/hm2。SHAP分析表明,LAI在不同生育期均对单产估测精度提升具有重要贡献。研究结果表明,本文提出的“空地一体”多变量逐步融合决策思路可实现田块尺度冬小麦单产的精准估测,为智慧农业管理提供技术支撑。

Abstract:

针对双孢菇密集堆叠的生长特性给机器人采摘带来的损伤难题,提出了一种基于分层策略的双孢菇采摘任务规划方法。该方法基于全局局部分层思想,采用YOLO 11模型根据遮挡程度对双孢菇进行分类检测并将采摘问题转换为旅行商问题建模。在全局层面,构建优先采摘遮挡蘑菇并通过检测更新环境信息的规划策略,以降低遮挡导致的碰撞损伤;在局部层面,对不同类别蘑菇分别设计改进模拟退火算法优化采摘路径以提升效率,开发自适应同心圆外围式采摘算法以降低密集分布导致的粘连损伤。仿真试验表明,改进模拟退火算法在20、40、60节点场景下路径长度分别优化19.2%、24.7%和35.0%,收敛效率分别提升61.5%、39.6%和18.2%。实机试验采用20组550个双孢菇样品验证,对比传统按高度采摘策略,该方法成功率达89.8%,碰撞率从5.09%降至2.16%,降幅达57.6%,验证了该方法在保证采摘效率的前提下能够有效降低采摘损伤。

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为了进一步提高温室黄瓜病害的识别精度,本文提出一种基于改进YOLO v10s的模型。首先,在主干网络引入ResNet50网络,增强网络的深度,提升模型的表达能力;其次,在颈部添加CSPPC卷积神经网络结构,在减少计算冗余的同时增强模型对不完整或遮挡数据的特征提取能力;同时引入NAM注意力机制,提升模型对关键信息的关注能力,避免传统注意力机制中的复杂计算,实现高效的特征增强,最终形成黄瓜病害检测模型RCN。实验结果表明,RCN模型的精确率、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别达到了95.0%、98.1%、98.3%、70.4%,相比于YOLO v10s分别提升了4.3、7.4、2.9、5.3个百分点,改进效果明显。与主流模型相比,RCN模型效果更优,能够满足检测需求,为温室黄瓜病害的识别提供了一种更优解,对于温室黄瓜病害的防治具有重要意义。

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为解决云南食用玫瑰夜间自动化采摘中样本稀缺、成熟度识别精度低、小目标漏检及边缘设备算力受限等问题,本研究设计了改进AttentionGAN和YOLO v8n方法。在数据增强环节,构建基于改进AttentionGAN的日夜图像转换模型,引入多尺度注意力机制(Multi-scaleattention)、设计渐进式融合策略,同步对生成器进行轻量化改进;在检测模型环节,以YOLO v8n为基础构建YOLO-NRP模型,采用RVG-Ghost(RepVGG-Ghost)模块替换C2f主干、在主干网络末端嵌入ECA-Spatial注意力机制以增强关键特征表达、采用PAFPN-Lite优化颈部网络,强化多尺度特征融合效果。试验结果显示,改进AttentionGAN生成图像的FID(Frechet inception distance)降至87.97、SSIM(Structural similarity index)提升至0.5882,质量显著优于原模型,有效扩充了夜间数据集;YOLO-NRP模型的精确率、召回率、mAP50和mAP50-95分别为:91.3%、90.2%、94.3%、80.7%,所有指标均优于YOLO v8n基线模型,同时模型内存占用量仅5.49MB,推理速度达70.26f/s,满足边缘设备部署要求,可为自动化采摘装备研发提供可靠技术支撑。

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针对笼养高湿环境下饲料颗粒堆积量视觉检测中截面光条图像因水雾散射导致的退化问题,现有多曝光图像融合增强方法存在伽马变换校正针对性差、计算冗余和实时性不足等问题,提出一种基于雾浓度等级识别与双伽马校正的图像块频域融合增强方法。首先构建融合图像灰度统计特征与纹理特征的雾浓度等级识别模型,实现对雾浓度的等级识别;然后,采用同态滤波对图像预处理,根据识别的雾浓度等级,应用双伽马校正策略,生成亮度互补的图像对;接着,采用32像素×32像素滑动窗口(重叠率50%)将图像对分解为重叠子块,对各子块频域分解,低频分量通过t分布加权融合平衡亮度,高频分量基于细节显著性加权融合保持边缘细节,遵循水雾退化的物理特性分配二者的权重,再重构图像;最终经加窗累加与归一化,重建增强的完整图像。通过对6组不同雾浓度等级下2358幅图像的增强处理试验表明,相较于2种经典且广泛验证的图像增强方法,本方法取得较优综合性能:图像像素灰度之间的均方误差降低至0.0078,信噪比提升至10.18dB,结构相似度达0.89,图像熵为4.54,自然度指标NIQE为6.42,单帧图像平均处理时间小于0.06s。该图像增强方法有效抑制了水雾引起的对比度下降与细节模糊,为笼养环境下饲料颗粒堆积量的精准视觉检测奠定了基础,在畜禽笼养自动饲喂生产中具有广泛应用前景。

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针对樱桃分选线上因果实体积较小易发生粘连,影响分选效率的问题,提出了一种结合质心检测与凹点匹配的快速分割算法。首先,利用距离变换结合邻域极大值方法精确提取樱桃质心,并根据提取的质心划分粘连区域。然后,采用凹点分析法处理不同粘连情况的区域,利用凹点匹配筛选得到预备分割直线。为进一步提高分割精度,对可能影响果体形状的分割线周围区域进行USM(UnsharpMask)锐化,并结合梯度信息进行精细分割。试验结果表明,本文提出的质心检测方法精确率和召回率分别为98.54%和97.93%,较距离变换腐蚀法提升了5.64、11.18个百分点;凹点检测精确率和召回率分别为92.95%和94.76%,较凸包法提升了3.52、20.58个百分点;粘连分割的效果优于分水岭方法,能更精确地处理不同粘连情况,计算耗时6ms。本文方法具有较高的准确率和较短的耗时,能够满足樱桃分选生产线的实时处理需求。

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奶牛后乳房性状是评估奶牛生产性能与育种价值的关键指标,其精准自动化评定对提升牛场管理效率以及遗传选育水平具有重要意义。针对奶牛后乳房结构形态复杂、边界自然模糊,且挤奶现场存在遮挡、光照多变等干扰,使得对其进行高精度、自动化的图像分割与性状评定困难问题,本文提出了一种多阶段自适应增强的奶牛后乳房性状分割模型(MAAE-SegNet)。通过引入自适应参数激活机制,增强骨干网络对复杂场景中乳房特征的动态表达能力,并构建动态门控注意力模块以有效聚焦后乳房关键区域,提升后乳房分割边界的清晰度与完整性。试验结果表明,与Mask2Former模型相比,本文改进后模型的检测框精确率、召回率分别提升0.5、1.5个百分点,分割精确率与召回率分别提升1.8、2.0个百分点。其中模型参数量为4.7055×107,浮点数运算量为1.59×1011,改进模型在参数量不激增情况下精度更高。

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在复杂的自然环境中,提升水下生物资源探测效率对中国海洋经济发展具有重要意义。为了应对水下目标检测中计算资源受限、水下环境复杂性所导致的检测效果差的问题,提出了一种基于改进YOLO v8s的水下目标检测算法CBM-YOLO。首先,设计了轻量化特征提取模块CSP-DLN,该模块融合了3×3和1×1卷积核的优势,能够高效捕捉细节空间特征,减少冗余计算。其次,为解决水下生物目标特征信息丢失的问题,引入新的特征融合网络BGL-FPN,通过跨尺度连接结合全局和局部空间注意力机制,有效提高检测精度。最后提出最大池化下采样(MPD),通过最大池化和卷积分支的并行处理,更好地捕捉小目标的边缘和细节,从而增强小目标的检测能力。实验结果表明,该算法在URPC2020数据集和UDD数据集上的mAP@0.5分别达到78.2%和69.1%,相较基准模型mAP@0.5各自提高1.5、2.6个百分点,同时参数量和计算量分别下降47.3%和25.5%,相比于其他主流目标检测算法表现性能也最优。该模型被部署到JetsonTX2嵌入式端并经过TensorRT加速推理后,mAP@0.5为77.4%,检测速度达到37.6f/s,能够在保证高检测精度的同时实现水下生物的实时检测。

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黄土陷穴作为黄土高原土壤侵蚀的关键触发因子,其精准识别对水土流失治理具有重要意义。提出了融合无人机遥感、面向对象分类与机器学习中的K最近邻(KNN)和分类与回归树(CART)算法的协同解译框架,在周屯沟流域实现陷穴提取与空间异质性解析。结果表明:多尺度分割参数优化显著提升分类效能,分割尺度30下KNN分类器取得最优精度(Kappa系数为0.896,提取质量82.6%),较CART算法Kappa系数提升0.069,提取质量提高1.9%;形态参数反演揭示线性特征捕捉优势,长轴长(R2=0.773)与周长(R2=0.842)标准误差分别低于1.1m与4.7m,满足工程监测需求;陷穴空间分布呈现显著地形耦合性,流域内共识别黄土陷穴453个,其中84.99%黄土陷穴集中于坡度大于15°区域,且坡度每增加10°,陷穴密度提升1.8倍(R2=0.91),半阴坡密度(5.8个/km2)是阳坡的2.76倍,中海拔带(1125~1210m)占比71.1%;形态参数谱系显示75%陷穴面积在9.02m2以内,长宽比(2.05±1.13)呈现陷穴径流冲刷或裂隙扩展驱动的横向扩张特征侵蚀机制,深度呈现冲蚀崩塌双峰分布。

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含水率是评价鲜食玉米果穗品质的重要指标之一,影响鲜食玉米的品质分级。由于鲜食玉米果穗具有棒状且粗细不一的形态,表面籽粒呈现排布凹凸不平的特殊物理特性,对鲜食玉米果穗的近红外光谱获取和含水率预测建模分析产生了极大影响,因此有必要开展鲜食玉米果穗不同部位及点位含水率近红外光谱建模研究。首先,使用自制的近红外无损检测综合实验装置采集鲜食玉米果穗首段、中段和尾段3个区域的360°光谱,每个区域内间隔60°采集6个点位。其次,通过Z-score进行异常值剔除,结合无预处理(NONE)、标准正态变换(Standard normal variate,SNV)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)、一阶导数(First derivative,1D)、二阶导数(Second derivative,2D)和Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)等进行预处理。然后,采用光谱理化值共生距离(Sample set portion based on joint x-y distance,SPXY)算法将其划分为校正集和预测集。最后,采用偏最小二乘法(Partial least squares regression,PLSR)分别建立包含所有区域数据的全局预测模型和不同区域数据的局部预测模型。进一步探究了果穗中段不同采集点位数量对预测模型的影响,并分别构建了不同采集点位数量(1、2、3、4、5、6)下的预测模型。结果显示,全局预测模型的最佳建模结果R2p、RMSEP和RPD分别为0.905、0.011%和3.270;局部预测模型中果穗中段建模效果最佳且泛化能力更强,其最佳建模结果R2p、RMSEP和RPD分别为0.955、0.007%和4.884;当采集点位数量为5时,模型预测精度达到最佳,其R2p和R2c分别为0.967和0.974。研究表明,选择鲜食玉米果穗中段及5个采集点位的方案能够建立最佳鲜食玉米果穗含水率预测模型。

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核桃破壳过程中高露仁的精准检测对优化破壳工艺具有重要意义,传统方法依赖人工检测,效率低且准确性不稳定。本文聚焦核仁结构变化,提出一种基于X射线图像的高露仁检测方法。搭建了集成力学加载控制和X射线成像的可旋转试验平台,通过设定加载速度与变形量阈值控制破壳,并利用旋转装置实现双视角成像;采用图像处理与YOLO v8n-seg-DN模型对核仁结构进行识别与分割,并提取最大核仁区域面积占比(Pmax)与相对核仁块数指数(RIkbc)两项图像特征;对图像特征与高露仁率进行相关性分析;采用岭回归方法建立图像特征与高露仁率之间的相关关系;通过三因素五水平中心复合设计试验,分析加载速度(10~50mm/min)、挤压变形量(5~9mm)、核桃等效直径对高露仁率的影响。结果表明:试验平台稳定可控,速度与变形量平均误差控制在5%以内;Pmax与高露仁率呈显著正相关(相关系数为0.931),RIkbc与高露仁率呈显著负相关(相关系数为-0.926),Pmax和RIkbc之间存在显著共线性(方差膨胀因子为13.067);模型验证集R2为0.92、RMSEp为8.89%、RPD为3.46,表现出较高的精度;加载速度、挤压变形量和核桃等效直径对高露仁率具有显著负向影响,且模型值与实测值的变化趋势总体一致,表明建立的模型能够有效替代传统的检测方法;在加载速度为10~30mm/min、挤压变形量为5~6mm、核桃等效直径为33~35mm时,高露仁率基本保持在70%以上,为核桃低损伤破壳工艺优化提供了一种新的技术路径。

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拖拉机PTO转矩载荷加载试验是评估动力输出特性与田间作业可靠性的关键手段。由于田间载荷受工况扰动影响具有强随机性与不可重复性,提取其载荷特征并在试验场实现可控、可重复复现具有重要意义。针对转矩液压加载系统强时变非线性及参数动态漂移导致的加载精度不足问题,本文提出一种面向PTO转矩载荷谱高精度复现的改进LSTM-MPC混合优化控制方法。构建基于预测模型的MPC滚动优化框架,利用LSTM的时序建模能力刻画系统输入输出动态关系,并采用数值微扰方法进行梯度近似,结合投影梯度下降实现在线优化求解,以提升载荷谱跟踪精度并兼顾实时性;建立包含斜盘式柱塞泵与先导式溢流阀精细化特性的AMESim液压加载系统模型,实现了对斜盘式柱塞泵与先导式溢流阀内部复杂特性的精细化表征并作为控制对象。依托AMESim-Matlab联合仿真平台,与当前主流的FNN-MPC、传统MPC以及开环控制进行对比。结果表明,LSTM-MPC决定系数R2达0.9709,最大超调量为5.32%,在预测精度与动态响应方面具备显著优势,为提升拖拉机PTO转矩载荷加载精度提供了新方法。

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水泵水轮机转轮在频繁启停和变工况运行过程中易发生复杂振动问题,其模态特性直接关系到机组运行安全与稳定性。为探究旋转效应对转轮圆盘结构模态特性的影响,基于声固耦合数值模拟方法,分析了圆盘结构在不同转速及流体环境下的模态特性。结果表明,空气中,旋转效应会使圆盘节径模态由驻波分裂为前行波和后行波模态,节径数越大,模态频率对转速变化越敏感;节圆模态基本不受旋转效应影响;节径节圆耦合模态发生频率分裂,耦合模态振型不完全被旋转效应覆盖,模态位移出现先减小后增大的变化。但由于旋转效应在低密度空气中等效作用不明显,圆盘频率随转速呈现小幅度变化,频率分裂现象不明显。由于圆盘结构与夹带水体之间的相对转动及旋转效应的作用,水中旋转圆盘的节径模态产生明显的频率分裂现象,其中转频为8Hz时,(2,0)模态后行波频率增加了8.11Hz,约占静止圆盘频率的5.9%;(3,0)模态前行波频率减小了9.92Hz,约占静止圆盘频率的2.9%。与空气中旋转圆盘不同,前行波与后行波频率随转速呈线性变化,其频率差随转速线性增大;频率下降率和附加质量系数也随转速呈线性变化。不同流体环境对旋转圆盘模态特性具有不同影响。海水中前行波与后行波频率分裂差小幅度增大,为16.33Hz。含气水中,声速为1000m/s,密度为980kg/m3,圆盘固有频率小幅度增加,前行波与后行波之间的频率分裂差与纯水中相比变化很小,为16.03Hz。研究结果可为水泵水轮机转轮等旋转圆盘状结构的振动特性分析与结构优化设计提供理论支撑。

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针对现有利用六维力传感器对机器人力补偿算法不足的问题,提出一种基于凯恩动力学的力补偿算法,该方法将动态力转化为所需补偿的广义合力,统一进行力补偿推导,实时补偿机器人在不受外力的情况下传感器的零位值。首先,建立关节型协作机器人的凯恩动力学方程,并推导各关节间的速度递推算法;然后,建立关节型协作机器人力补偿模型,推导得到力补偿算法,进而得到力补偿的表达式;最后,利用AUBO-I5关节型协作机器人分别进行仿真和实验验证,将仿真、实验和理论结果进行对比验证和误差分析,得到机器人运动过程中对于基座六维力传感器力补偿对比曲线和误差分析结果。结果表明,3个方向力/力矩的对比曲线一致,且相对误差在5.6%以下,验证了该力补偿算法理论分析的正确性。结果可为人机协作和碰撞检测研究提供理论基础。