Abstract:

随着人工智能技术的迅猛发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）因具备自主试错、序贯决策和环境自适应能力，正逐渐成为农业机器人从规则控制走向学习驱动的重要技术路径。本文围绕基于RL的农业机器人研究进展展开综述，首先介绍RL的基本概念、马尔可夫决策过程以及值函数、策略梯度和演员-评论家等主流算法类型;随后从自主导航与路径规划、单臂果蔬采摘、多臂协同采摘和田间处理等典型任务出发，系统梳理不同RL算法在农业场景中建模方式、训练环境、硬件平台和性能表现。综合已有研究可知，RL能在缺乏精确模型、环境动态变化和任务约束复杂条件下提升农业机器人的决策能力、路径优化能力和作业适应性，为精准农业与智能装备发展提供了新的方法支撑。然而，RL农业机器人仍面临仿真与现实迁移困难、非结构化地形适应性不足、安全性验证与可解释性不充分、多智能体协同机制尚不完善以及设备成本和运维压力较高等问题。未来研究需进一步融合数字孪生、农业物联网、多传感器感知、安全约束强化学习和模块化机器人平台，推动算法训练、实体部署和规模化应用之间形成闭环，构建高可靠、可扩展、低成本的农业智能作业系统，促进RL技术在大规模农田环境中实际落地。

Abstract:

植物工厂场景变化多、运行空间狭窄、障碍物不规则，该复杂动态环境给移动机器人路径规划带来较大挑战。为提高路径规划效率与安全性，本文提出一种融合改进A*和动态窗口法(Dynamic window approach，DWA)的路径规划方法。面向栅格地图提出一种包含邻域节点选择-评价函数优化-路径质量精化策略的改进A*算法，将剩余距离因子与安全距离约束融入路径规划代价函数，优化全局路径生成机制，提升路径安全性并减少拐点数量。针对移动机器人动态避障，改进DWA速度评价函数，新增全局导引指标项并设计权重自适应调整策略，实现了动态避障安全与全局规划效率协调。最后开展移动机器人仿真对比试验及实景验证试验，试验结果表明本文路径规划方法在有效性与安全性方面具备较大优势。

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随着农业智能化与精准化的快速发展，农机导航路径跟踪技术成为提升作业效率与资源利用率的核心环节，为此本研究提出一种基于横/航向误差的模型预测控制（Model predictive control，MPC）方法，旨在提升农机导航轨迹跟踪的精度与适应性。基于运动学模型构建了低维度横/航向误差跟踪模型，考虑实际应用，加入延迟量状态方程，在状态空间下对模型进行线性化和离散化，推导预测模型，并转换为二次型优化模型进行求解。仿真结果表明，对于速度变化、不同横向误差初始条件、路径曲率突变等都保持了高精度的跟踪性能。将算法部署至实际系统进行验证试验，结果表明，导航轨迹跟踪横向误差维持±0.02 m以内，在2σ统计学意义下航向误差±0.5°以内，解决了传统MPC控制器因土壤条件时变导致跟踪性能下降的问题。研究结果为农机高精度自主导航提供了理论支持，对推动无人农场技术发展具有重要意义。

Abstract:

针对气力式排种器设计依赖度高、周期长的问题，本文提出数字孪生技术应用于排种器设计优化过程。以气吸滚筒式排种器为例，构建了包括需求模型、概念方案模型、结构模型、参数优化模型的设计数字孪生体。首先，基于排种器设计历史数据和实例数据进行需求分析，利用系统建模语言(SysML)建立需求模型;其次，通过形态学矩阵生成多组概念方案，采用层次分析法评价迭代，确定最优方案，完成概念方案模型设计;再次，开展排种器结构设计，采用CFD-DEM耦合法进行结构仿真，以仿真结果为依据评价并迭代优化结构设计，建立结构模型;最后，利用粒子群优化-反向传播（PSO-BP）神经网络预测模型与多目标粒子群优化算法（MOPSO），以低漏播率和重播率为目标，迭代优化排种器吸孔直径、滚筒转速、负压，得到参数优化模型。搭建虚实交互试验台，采集气吸滚筒式排种器物理实体转速、排种结果，计算合格率、漏播率、重播率，对比排种器虚拟数字孪生体与物理实体数据。结果表明，物理实体排种结果与设计数字孪生体预测结果合格率、漏播率、重播率绝对误差分别为2.67%、0.36%、3.03%，验证了气吸滚筒式排种器设计数字孪生体的准确性，为基于数字孪生技术的排种器数字化设计及设计过程优化提供思路。

Abstract:

针对非圆齿轮-连杆一体式行星轮系水稻钵苗膜上移栽机构因外侧挂载组合破膜挖穴四杆机构导致整体质量增大、质心偏置及驱动转矩突变问题，本文基于第二类拉格朗日方程开展一体式非圆齿轮行星轮系机构动力学建模分析与优化设计研究。明确组合轮系机构动力学研究系统，完成独立运动自由度确立与行星架转角广义坐标选取，通过系统总动能与总势能计算，实现拉格朗日函数与机构刚体动力学方程构建;通过数值求解解析驱动转矩极值特性与突变规律，明确组合四杆机构对动力学性能的显著影响及牙嵌结构疲劳风险;针对机构质心偏置与转动惯量增大耦合矛盾，基于理论模型开发Matlab动力学优化模块，并以最大驱动转矩和系统转动惯量为评价指标，提出移栽臂部件反向布置配重策略，实现配重参数多目标寻优。优化结果表明，当配重质量为0.13367 kg时，机构最大驱动转矩降至623.0304 N·mm，优化率达17.252%，实现质心近回转中心布置同时有效抑制转动惯量增大的负面影响。最终，通过动力学试验台架开展物理验证模型准确性，并通过优化选用0.1 kg配重测试，实测机构最大、最小驱动转矩分别优化13.38%、10.68%，驱动转矩整体波动显著减小，有效缓解了动力学性能劣化问题，提升了机构作业稳定性与可靠性。

Abstract:

棉花打顶是抑制顶端优势、促进棉桃生长、提高产量的重要农艺措施。为实现棉花打顶作业智能化与精准化，本文设计了一种基于视觉引导的平面并联棉花打顶装置，由机器视觉系统、平面并联定位机构、末端执行器和控制系统组成。引入轻量化平面并联五杆机构作为定位执行机构，兼顾高刚度与快速响应特性，工作空间覆盖典型顶尖生长区域;基于YOLO 11n目标检测模型，结合RGB-D相机采集的棉花冠层图像，实现棉花顶尖识别与空间定位;使用视觉粗定位和光栅精触发的混合定位策略，并基于STM32单片机构建有限状态机控制逻辑，确保作业时序，降低末端执行器垂直定位偏差。以打顶期棉花为对象开展了试验，结果表明，平面并联定位机构水平面定位误差为7.92 mm，垂直定位误差为1.88 mm;田间试验结果表明，当刀片转速为1 200 r/min、机具前进速度为0.2 m/s时，系统平均识别率为91.56%，平均打顶率为86.89%，实现全程自动化作业，验证了装置有效性与可行性。

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针对丘陵山地油茶果机械化采摘存在设备适应性差、作业效率低且采摘期与花期重叠易造成花苞损伤的问题，设计了一种基于压力触发式油茶果振动采摘装置。基于生物力学测量参数，构建油茶"果-柄-枝"复合振动数学模型，明确系统前3阶固有频率及果柄分离力机制，为振动频率等关键作业参数的确定提供理论支撑。集成FSR400型柔性薄膜压力传感器与步进电机无级变频系统，采用可伸缩多激振头，提出"接触触发、按需振动"的控制策略，实现接触状态实时感知的闭环自适应作业，有效减少无效能耗与非目标损伤。通过ADAMS刚柔耦合仿真、田间试验结合Design-Expert响应面进行参数优化，确定装置的最佳工作参数为：工作频率6.89 Hz、摆幅40.97 mm、拍打位置0.25L时，实现落果率90.043%与落花率8.171%。设计的轻量化、便携化振动采摘装置适配丘陵山地复杂作业环境，兼顾采摘效率，为丘陵山地油茶果高效机械化采收提供了新型技术方案与设备支撑。

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针对传统机械化采摘油茶果导致花苞与枝条损伤问题，本文设计了一种树冠振动式末端执行器。通过运动学分析，设计了有效长度可调的曲柄结构，并对振动杆分布间距及动力学特性进行研究，明确了影响振动杆变形量的关键因素。基于枝-果系统受力分析，确定了果实脱落条件。以振动杆间距、振动频率、振动幅值和作用时间为试验因素，以果实脱落率、花苞脱落率和枝条损伤率为指标进行田间试验。结果表明，最优参数组合为：振动杆间距124.48 mm、振动频率9.18 Hz、振动幅值47.15 mm、作用时间7.42 s，此时果实脱落率达91.32%，花苞脱落率与枝条损伤率分别为17%和9.39%。此外，不同材质振动杆试验结果表明，在最佳参数下PVC材质采摘效果最优。研究结果为降低油茶机械化采收损伤提供了有效的技术方案与参数依据。

Abstract:

针对丘陵茶园行间距窄、地形坡大等特点和现有跨垄式底盘难以进入以及采摘设备适应性差等问题，本文设计了一款单行自走式电动采茶机。首先，结合丘陵山地茶园实际情况以及茶树种植农业现状，确定采茶机设计参数。采用Solidworks对整机结构进行三维模拟建模，建立履带底盘直线行驶速度模型与转向动力学模型，分析了同向差速、单边制动、反向差速3种转向工况的阻力特性;对采茶机横向、纵向稳定性以及越障性能进行了理论分析，求解出最大横向倾翻角为19.3°和最大爬坡角为31.0°;通过RecurDyn开展多体动力学仿真，仿真结果表明，当地面附着系数为0.67、样机行驶速度为0.4 m/s时，整机可在横向角为18°时未倾翻，纵向最大爬坡角为34°，表明整机横向稳定性、纵向爬坡性能均可满足设计需求。最后，经田间试验测得，履带底盘在15 m水泥地面直线行驶偏移量为248.4 mm，偏移率为1.67%;实际横向极限倾翻角为15°;可顺利通过15°~33.5°纵向斜坡;原地转向直径为1 318 mm，圆心偏移量为81.2 mm，满足采茶机在丘陵山地茶园的工作需求。研究结果可为丘陵山地茶园采摘装备研究和参数优化奠定基础。

Abstract:

针对茶树修剪过程枝条力学行为复杂和切割工况多变等问题，本文以多年成熟茶树为对象，通过物理试验测定其本征参数、表面接触参数;基于标定参数构建切割装置EDEM仿真模型，以切割角、刀刃角、切割速度3个参数为试验因素，以最大剪切力为试验指标，开展Box-Behnken优化试验。以标定茶树枝条离散元参数开展剪切仿真试验，结果表明，仿真最大剪切力与实测最大剪切力平均值相对误差为2.25%;最优刀片参数组合为切割角16.7°、刀刃角38.8°、切割速度0.43 m/s，利用最优参数组合进行验证，结果表明最大剪切力与回归方程预测值相对误差为1.75%。研究结果可为茶叶收获设备研发提供参考。

Abstract:

针对机收膜杂混合物分离装备匮乏、膜杂切碎分离装置作业后残膜洁净率有待提高的问题，在已有膜杂切碎分离装置的基础上，设计一种旋风式膜杂分离机构。通过理论分析得到旋风式膜杂分离机构关键结构参数和运动参数范围，基于动力学和运动学建立了旋风分离器内膜杂余料各成分的运动微分方程，并通过EDEM-Fluent耦合方法模拟旋风分离器内残膜、粗茎秆、细枝秆以及土壤颗粒的运动分离过程，验证了旋风分离器结构设计的合理性。以旋风分离器进料口气流速度和出膜口气流速度为试验因素，残膜洁净率和残膜损失率为评价指标，基于自主研发的膜杂切碎分离装置样机开展了单因素和二因素五水平正交旋转组合试验，试验结果表明：最佳参数组合为进料口气流速度3.78 m/s、出膜口气流速度10.57 m/s，以最优工作参数验证试验结果表明，残膜洁净率、残膜损失率平均值为94.63%、4.15%。研究结果可为膜杂分离技术及装备优化设计提供技术支持。

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针对青梗白菜收获夹持过程仿真缺乏可靠粘结参数和精确的柔性模型，传统离散元建模对结构形态高度不规则且具有各向异性的多层叶柄仿真误差较大的问题，本文提出了一种精细化离散元建模与参数标定方法。基于叶柄宏观物理特性，提取了表征轴、径向轮廓的几何特征。结合叶柄微观结构形态构建流变本构模型，明确了影响叶柄产生机械损伤的主要因素。运用离散元法构建了由表皮、皮层和维管束3种不同微观力学属性颗粒填充组成的叶柄精细化柔性模型。以破碎临界载荷和破碎临界位移为评价指标，实施挤压筛选设计试验（PBD）、最陡爬升试验以及正交响应面试验（BBD），对不同粘结参数进行标定和优化。试验结果表明，主要影响因素最优组合为皮层-皮层单位面积法向刚度7.13×10^9 N/m^3、皮层-皮层切向强度5.51×10^5 Pa和粘结半径系数2.35。对模型进一步实施剪切精度验证试验，模拟结果和物理结果最大剪切力、最大位移相对误差分别为2.63%、4.11%，表明标定优化参数具有可行性和准确性，可为叶菜低损收获技术研究提供参数选取依据。

Abstract:

针对现有玉米柔性秸秆模型难以精确模拟免耕播种防堵装置作业指标及工况等问题，本文设计了一种内瓤颗粒等距均匀粘结、双球形外皮颗粒与之稳定配合的椭圆柱状玉米柔性秸秆模型，可应用于秸秆随机铺放在土壤条件下防堵装置作业精确模拟。通过对秸秆样本和分离后外皮、内瓤分别进行剪切试验，以峰值力、位移和功耗为指标开展了多因素颗粒粘结参数标定，验证试验结果表明该模型能准确反映实际切割工况下内瓤、外皮及秸秆的力学特性与切割指标。为进一步验证模型对切断式防堵装置作业的模拟精度，构建了秸秆随机铺放于土壤的仿真和土槽模型，开展作业过程模拟。试验结果表明，该模型可较为准确地模拟缺口圆盘作业后秸秆残留、断裂情况，秸秆切断和压入土壤数量平均误差分别为12.04%、7.73%，缺口圆盘牵引力和下压力平均误差分别为5.14%、7.41%。研究结果为切断式防堵装置优化和柔性秸秆模型改进提供参考。

Abstract:

针对丘陵山地柑橘果园非结构环境下，多功能履带导航平台自主作业时受路面振动激励影响，导致支重轮-车体系统振动，进而出现机械臂定位、导航误差等问题，本文开展了履带平台振动机理和控制研究。采用谐波叠加法搭建等级路面模型，建立履带-支重轮-地面多自由度振动理论模型，并研究振动传递机理，建立RecurDyn多体耦合动力学仿真模型，得到多功能履带导航平台的振动传递规律;采用最小二乘法辨识仿真结果，得到多组不确定性振动系统的线性传递函数，搭建不确定系统的定量反馈理论（QFT）控制器，通过与PID控制对比分析，验证了QFT控制系统鲁棒性和快速响应能力。采用极值法和加速度均方根评价试验结果，果园试验结果表明，QFT控制后，果园实测点位垂向加速度均方根减少为控制前的78.8%，满足振动作业国家标准要求，能够有效抑制振动，为多功能导航作业平台精准作业提供更好的适应性，显著提升了平台在非结构环境下导航定位精度与作业稳定性。

Abstract:

"林果化"耕地复耕是落实国家耕地"大占补"战略、保障粮食安全的关键举措。本研究以江西省瑞金市为例，通过构建"地形梯度-耕地质量"耦合模型，集成地形综合指数（TCI）与CRITIC-TOPSIS方法，系统评价"林果化"耕地复耕潜力并制定分区优化策略。结果表明：2009---2023年，瑞金市耕地"林果化"总面积达6 495.67 hm2，占耕地总面积19.81%，其中转为果园3 984.75 hm2（占12.15%）、林地2 510.92 hm2（占7.66%），空间分布呈"中部集聚、南高北低"特征。地形梯度分区显示，"林果化"耕地集中于河谷平原区与低山丘陵区，"林果化"面积分别为3 250.39、2 645.47 hm2，占比分别为50.04%、40.73%，中山陡坡区面积17.37 hm2，占0.26%。耕地质量评价结果表明，Ⅰ~Ⅲ等优质"林果化"耕地面积5 210.61 hm2，占"林果化"耕地总面积的80.22%，凸显耕地资源流失对粮食安全的严峻威胁。基于GIS空间叠加与恢复潜力矩阵，划分优先复耕区（5 220.41 hm2，80.37%）、有条件复耕区（448.50 hm2，6.90%）及限制复耕区（826.76 hm2，12.73%），提出"平原机械化复耕-丘陵梯田化改造-陡坡生态保育"的分级治理方案。研究成果可为南方丘陵山区破解"耕-林-果"空间冲突、落实"藏粮于地"战略提供科学范式，对保障耕地产能具有重要实践价值。

Abstract:

水稻是全球最重要的粮食作物之一，准确高效地获取其种植分布信息对于保障农业生产、优化灌溉管理具有重要意义。本研究以江西省赣抚平原灌区为研究区，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，构建了一种基于多源遥感影像与多特征参量的分层分类方法，在线获取并处理时序遥感影像，并进行分类计算，实现了2018---2022年研究区水稻种植分布信息提取。该方法第1层采用多种机器学习算法作为分类器进行土地利用分类，提取耕地信息。第2层在准确提取耕地分布基础上，结合作物物候特征，采用决策树分类算法实现水稻识别。结果表明，第1层土地利用分类中，随机森林算法表现最佳，精度最高;第2层水稻种植信息提取平均总体精度和Kappa系数达到93.29%和0.90，整体具有较好鲁棒性与较高提取精度。基于GEE云平台构建的分层分类方法不仅考虑了光谱、纹理特征等，还进一步考虑了作物物候特征并构建了多参量变化特征，既减少了对遥感影像质量的依赖，又保证了较高分类精度，同时适用于多年作物种植信息监测，体现较高计算效率、鲁棒性和可操作性。研究结果为实现遥感反演高精度的灌区作物种植分布信息提供了新思路和方法参考。

Abstract:

针对农业复杂动态环境中存在的强光照干扰、重复纹理结构及移动物体干扰等问题导致传统单传感器建图精度不足，提出一种设施大棚内多传感器融合SLAM算法。首先构建基于YOLO动态目标检测的高鲁棒性视觉SLAM算法（Visual SLAM algorithm based on YOLO dynamic object detection，YDOD-VSLAM），在ORB-SLAM3框架中引入改进YOLO v8n模型，使用MobileViT替换原主干网络以增强泛化能力，并在检测头前加入SimAM注意力机制提升遮挡物体识别性能。由于ORB-SLAM3的特征提取能力有限且仅能构建稀疏地图，引入目标检测线程识别动态特征点并结合前端过滤机制剔除动态干扰，增加稠密地图和八叉树地图模块实现对环境三维几何结构与语义信息的融合表达。基于A-LOAM算法构建激光局部栅格地图，通过贝叶斯估计将其与YDOD-VSLAM生成的视觉栅格地图融合形成全局栅格地图。在TUM数据集试验结果表明，YDOD-VSLAM在高动态数据集的绝对轨迹误差较ORB-SLAM3降低89.9%，较DynaSLAM降低36.5%。大棚构建地图试验结果表明，多传感器融合地图平均绝对误差为0.11 m，维持在较低水平范围，相较于YDOD-VSLAM平均误差降低52%，完整性与地图定位精度都优于单传感器建图，能为农业机械定位与导航提供更可靠的环境信息。

Abstract:

针对动态场景下视觉同步定位与地图构建（SLAM）因几何约束受动态点干扰以及不易准确判断动态目标的实际运动状态影响定位精度的问题，本文提出一种考虑预定义和未定义动态点对几何约束影响与语义分割区域动态点密度的动态目标自适应筛选视觉SLAM方法。通过语义分割筛选并标记动态场景中预定义的动态目标，获得伪动态掩码语义信息。通过金字塔光流跟踪提取相邻帧的光流匹配点集，滤除伪动态掩码中光流点获得伪静态光流点集，采用双阈值迭代计算抑制动态点对几何约束的影响，并获得精确的动态点集。计算语义分割区域动态点密度确定预定义动态目标的实际运动状态，实现动态目标自适应筛选的视觉SLAM。最后，在TUM公共数据集和室内真实场景中验证所提方法的有效性。结果表明，与ORB-SLAM3以及DS-SLAM相比，本文方法在低动态场景序列与高动态场景序列中的绝对轨迹均方根误差平均降低约30.33%、92.17%和4.62%、42.5%;与SG-SLAM以及SSF-SLAM相比，本文方法在部分场景序列中的精度更高。

Abstract:

针对复杂果园环境下SLAM因点云稀疏性和低纹理特征导致的特征提取困难，以及场景相似性造成的回环检测场景区分能力不足等问题，本文提出一种基于改进LIO_SAM算法的复杂果园环境下三维地图构建算法。在前端预处理阶段通过地面分割算法Patchwork++将原始点云划分为地面点云和非地面点云;通过BFS算法对非地面点云进行精细聚类，以提高特征提取精度。在特征提取阶段，对所提取到的边缘特征进行关键点聚类并生成LinK3D特征描述子，增强复杂果园环境下特征点表征能力;后端回环检测基于LinK3D特征描述子构建在线词袋模型，实现实时回环检测，利用检测到的回环信息，完成六自由度位姿校正。通过因子图将回环因子融入全局优化，构建全局一致性地图。通过KITTI公开数据集测试了改进算法性能，结果表明，对比改进前算法，改进LIO_SAM算法绝对位姿均方根误差减少23.51%，标准误差降低26.4%。在复杂果园环境下，与同类算法在巡检机器人平台进行验证，试验结果表明，本文算法所得点云地图质量更高，轨迹与真实轨迹贴合度更好，在冬季和夏季果园环境下绝对位姿误差最大值分别为0.261 m和0.239 m，标准差分别为0.038 m和0.034 m。相较于同类算法，本文算法可在复杂果园场景下实现更高精度的定位与建图作业。

Abstract:

冬小麦作为我国最主要的粮食作物之一，对其空间分布进行准确、及时制图，具有重要经济与社会价值。传统深度学习方法在作物制图中取得了一定成果，但卷积神经网络偏重捕捉小尺度局部细节信息，难以建模遥感影像中的长程依赖关系;而Transformer结构擅长提取大尺度全局信息，却易弱化细节表达且计算复杂度高。为此，本文提出了一种基于多尺度特征融合Mamba的遥感制图方法STM-Mamba，该网络组合Swin Transformer与多尺度卷积注意力（Multi-scale convolutional attention，MSCA）机制，利用Swin Transformer模块提取原始影像多尺度的语义特征图，利用MSCA模块提取特征图中多尺度信息，构建高效空间感知模块，并结合Mamba状态空间单元捕获遥感影像全局与局部上下文信息，从而提升了作物制图精度并有效降低了计算复杂度。模型训练阶段设计了边界感知损失，以强化对作物地块边缘判别。在陕西省渭南市Sentinel-2冬小麦数据集上试验结果表明，STM-Mamba平均交并比（mIoU）达87.14%，优于其他对比模型，模型参数量为2.717×10^7，相比CNN-Transformer混合架构的MAE-UPerNet减少74.29%。可视化结果显示，本文所提方法在复杂区域的地块边界识别更清晰、错分误差更少，田块分割更加完整。

Abstract:

针对撒播豌豆苗田间复杂背景下杂草目标尺度小、分布密集、遮挡严重，且现有检测方法难以为变量除草提供区域分布信息的问题，本研究提出一种基于改进YOLO 11n的杂草检测与区域密度估计多任务模型YOLO-PLM。在YOLO 11n基础上，引入区域密度估计分支，使模型最终在完成杂草目标检测的同时输出区域密度热力图，为分区喷施和变量除草提供区域尺度依据;增加P2小目标检测层，以增强模型对小尺度杂草目标和局部聚集模式的感知能力;采用轻量化自适应特征提取模块（Lightweight adaptive extraction，LAE）替换部分下采样卷积，并引入MBConv（Mobile inverted bottleneck convolution）模块对检测头进行轻量化重构，以降低模型参数量与浮点运算量。试验结果表明，YOLO-PLM精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达97.4%、92.9%、96.9%和83.4%，较YOLO 11n-dens分别提高1.9、4.0、2.0、5.3个百分点;区域密度估计MAE和RMSE分别为0.762、1.066株/区;模型参数量和浮点运算量分别为1.95×10^6和7.7×10^9。与YOLO v8n-dens、YOLO v9t-dens、YOLO v10n-dens、YOLO 11n-dens和YOLO 12n-dens模型相比，YOLO-PLM在检测精度、区域密度估计能力和轻量化方面均表现出较优的综合性能。研究结果表明，本文所提模型在撒播豌豆苗田间复杂背景下具有较好的杂草识别与区域分布表征能力，可为田间精准变量除草作业提供技术支撑。

Abstract:

目前三七叶片病害分割存在标注数据稀缺、病害类别视觉相似性高和病斑边缘复杂问题，导致分割精度受限。为解决上述问题，本文提出多流扰动一致性约束的半监督分割模型（Multi-stream disturbance consistency constraint semi-supervised segmentation model，MDCC-SSeg）。首先，引入DINOv2作为模型主干网络，通过构建双流扰动机制生成具有差异性的增强视图，利用对比学习增强模型提高复杂病害形态的适应性;其次，提出注意力引导通道互补丢弃模块动态优化特征解耦，提升病理特征的表达能力;最后，引入动态阈值机制自适应数据分布调整伪标签筛选标准，确保未标注数据的有效利用。试验结果表明，在1/2标注数据量下，MDCC-SSeg模型对灰霉病、炭疽病等4类病害的整体均值交并比（mIoU）达到78.45%，优于U2PL、UniMateh和CorrMatch等其他分割模型，相比全监督SupBaseline模型提升10.83个百分点，其中灰霉病精度达86.10%，提升18.69个百分点，炭疽病精度达58.95%，提升12.08个百分点。消融试验结果和可视化也验证了本文方法具有强大的特征提取能力及低标注数据条件下的有效性，可为小样本三七叶片病害分割提供可靠解决方案。

Abstract:

针对现有检测方法在烟叶病害图像上表现出小目标病斑易漏检、特征提取能力不足及难以在边缘设备部署的问题，本文提出了一种基于改进YOLO 11s的烟叶病害检测算法PCG-YOLO。使用无人机低空拍摄构建了5种烟叶病害图像数据集;为解决小面积病斑检测难的问题，引入P2小目标检测层（P2 small-object detection layer），显著增强了模型对浅层特征的利用能力;针对YOLO 11s在特征融合阶段对关键区域关注不足的问题，设计了C3k2_RVS模块（C3k2_RepViTBlock_SimAM），其中RepViTBlock提升了计算效率，SimAM 3D注意力机制帮助模型更精准聚焦于病斑区域，在提升检测精度的同时控制了计算成本;最后，针对模型深层传统卷积模块参数量较高，采用轻量化GSConv模块缓解高维度特征图产生的计算负担，有效降低了模型复杂度。试验结果表明，PCG-YOLO精确率、mAP50和mAP50-95分别达到83.3%、92.4%和77.1%，相较于基准模型分别提升4.2、2.7、3.6个百分点，检测速度达到64.1 f/s;多模型对比试验结果表明，PCG-YOLO模型在检测精度和检测速度之间取得了较好的平衡，整体性能优于主流目标检测算法。将PCG-YOLO部署到Jetson TX2边缘计算设备上，经TensorRT加速优化后精确率、mAP50和mAP50-95分别为82.9%、90.6%和76.3%，检测速度达到27.4 f/s。本文方法对烟叶病害图像具有一定识别能力，并且能够在低功耗边缘计算设备上稳定运行。

Abstract:

针对温室土培生菜智能灌溉中面临的缺水状况识别问题，本文提出了一种基于Transformer自注意力机制与因果推断的多模态信息融合算法，构建了基于图像和时序特征多模态融合的模型框架。通过图像处理与时间序列数据特征提取技术，获取多源异构分类特征，随后引入多模态注意力融合模块对图像及时序特征进行深度融合，在此基础上，基于因果推断的模型蒸馏技术减少图像特征中的噪声，提高神经网络对生菜缺水状态的检测性能。为验证模型性能，构建了包含不同缺水状态的温室生菜多模态图像与环境数据集，试验结果表明，本文模型相较ResNet、DenseNet、EfficientNet、ViT、Swin、ConvNeXt和MambaVision等主流模型及其变体模型在检测性能、迁移学习能力和泛化性上具有明显的优势，在测试集上识别准确率为94.08%，精确率为94.81%，召回率为94.52%。研究结果可为温室水资源优化管理和智能灌溉决策提供参考，具有重要的工程价值。

Abstract:

苯甲·吡唑醚是农作物生产种植中常用的杀菌剂。为了高效监控蔬菜中农药残留情况，本研究利用荧光光谱技术检测白菜中苯甲·吡唑醚混合农药残留含量。首先通过三维荧光光谱确定470 nm为苯甲·吡唑醚的最佳激发波长;其次分别以吡唑醚菌酯和苯醚甲环唑含量为对象，利用随机跳蛙(Random frog, RF)、遗传算法(Genetic algorithm, GA)、变量迭代空间收缩算法(Variable iterative space shrinkage algorithm, VISSA)进行特征筛选;卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)被用于荧光光谱建模，同时与反向传播神经网络(Backward propagation neural network, BP)和极限学习机(Extreme learning machine, ELM)模型作比较。结果显示VISSA为最佳特征波长选择方法，CNN模型获得了苯甲·吡唑醚含量最佳预测效果，吡唑醚菌酯和苯醚甲环唑同时预测的测试集决定系数均达0.967，均方根误差分别达3.455、5.760 mg/kg。试验结果表明，荧光光谱技术结合深度学习算法同时预测混合农残含量的可行性，可为在线检测农残含量系统的开发提供理论依据。

Abstract:

银杏果实自动采摘有利于延长水果新鲜期和保证储存期间质量，准确识别银杏果柄对于末端执行器采摘银杏果实至关重要，而复杂的作业环境以及银杏果柄细长等因素会影响银杏果柄识别准确性。为了解决该问题，本文提出了一种基于FGP-YOLO 11n的银杏果柄实时检测方法。在YOLO 11n骨干网络和颈部网络中分别加入FasterNeXt和GELAN网络模块，并将CIoU损失函数替换成PIoU损失函数，以实现银杏果柄实时检测。同时，采用Grad-CAM可视化、消融试验和性能试验等验证FGP-YOLO 11n模型性能，最后分别在不同场景下与经典模型的检测性能进行比较。试验结果表明，FGP-YOLO 11n模型对银杏果柄检测的精确率、召回率和平均精度均值分别为93.80%、90.50%和93.10%;与YOLO 11n模型相比，分别提升5.60、5.60、3.50个百分点，同时检测速度达72.73 f/s;整体性能优于DETR、EfficientDet、RetinaNet和SSD等经典检测模型，满足实际作业情况要求。本研究结果有助于智慧农业的发展，并促进机器视觉在智能采摘领域的实践与应用。

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生猪体质量是养殖管理中监测生长发育的关键指标，传统接触式称量存在效率低、应激风险高等缺陷。现有非接触式测量方法的三维特征利用率不足、体质量估算精度受限，针对此问题，本文提出基于3D点云的母猪体质量多尺度特征提取与估算方法。首先，构建融合位置编码的Point Transformer分割模型，实现复杂背景下猪体背部点云分割;以分割后猪体点云为输入构建Point-PN4体质量估算模型，创新性提出四分支并行特征提取架构，通过差异化卷积核同步捕获多尺度几何特征，并采用跨分支特征融合策略增强局部与全局特征互补性。试验结果表明，Point Transformer猪体点云分割模型准确率达到98.89%，Point-PN4模型RMSE、MAPE和MAE分别为4.36 kg、1.89%和3.99 kg，较Point-PN模型低0.59 kg、0.39%和0.21 kg，模型特征提取能力显著增强，体质量估算精度显著提升。模型内存占用量为4.6 MB，单点云处理时间9.7 ms，实现了轻量化和高效化。本文提出的母猪体质量估算方法，为生猪养殖管理智能化、精准化提供了切实可行的技术支撑。

Abstract:

随着现代化畜牧养殖发展，奶牛行为监测对于降低养殖成本、疾病预防等具有重要意义，而多目标跟踪技术是其实现的关键。针对奶牛行为分析中多目标跟踪技术需求，本研究提出了一种基于YOLO 11n-LD和Strongsort-LBM的奶牛多目标跟踪方法，旨在解决现有视觉算法存在ID切换的问题。在目标检测方面，引入LDConv、SimSPPF和SIoU损失函数，提升检测精度，构建了目标检测模型YOLO 11n-LD，其精确率、召回率和mAP@0.5分别达到96.1%、95.1%和95.7%。在跟踪优化方面，改进Strongsort算法，设计了基于位置的匹配机制，结合改进的匈牙利匹配算法对失配轨迹与检测目标进行再关联。经测试，Strongsort-LBM算法HOTA、MOTA、MOTP和IDF1分别为83.43%、96.92%、79.95%和89.90%，ID切换次数降至18次，较YOLO 11n+Strongsort算法低约86%，且在HOTA、IDF1上优于Deepsort、ByteTrack和Ocsort算法，显著减少了ID切换次数。研究结果为牛舍养殖环境下奶牛行为监测提供了高效可靠的跟踪解决方案。

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在我国小型养殖场分散管理的背景下，肉牛出栏作为肉牛养殖的关键环节，高效且准确地掌握出栏时机是提高养殖效益的重点。针对该问题，本研究提出了一种基于实例分割与多目标跟踪的STPM（Segment-Track-PixelMax）智能出栏判定策略。首先，构建改进的GDL-YOLO 11n-seg模型，以实现对肉牛躯体轮廓的高精度实例分割，生成边界清晰的掩膜区域;随后，结合OC-SORT算法为每头肉牛分配唯一身份ID，实现持续跟踪，在时间序列上动态记录个体像素面积的变化;最后，提取全周期内每头肉牛的最大像素面积，并基于设定的阈值完成肉牛出栏状态判定。试验结果表明，该研究具有较高的分割精度与良好的跟踪效果，GDL-YOLO 11n-seg模型平均精度均值为94.4%，比原模型提高2.1个百分点，参数量和浮点运算量分别减少27.3%和24.5%;OC-SORT算法的MOTA、MOTP、HOTA和IDF1分别为87.7%、83.3%、79.3%和93.6%。研究结果表明，本文策略能够在真实牛圈环境中实现对肉牛出栏判定，为肉牛智能化养殖提供有效的技术支持。

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针对当前蛋鸡发声识别特征提取较为依赖领域知识、单一声学特征表征能力不足而导致分类精准度受限等问题，本文提出了一种基于TFViT-BiLSTM与Wav2Vec2.0的蛋鸡发声识别模型。通过多头注意力机制对时频视觉转换器（Time-frequency vision transformer, TFViT）提取的频谱图特征与双向长短期记忆网络处理的梅尔倒谱系数进行特征融合;并将融合后的分类预测结果与Wav2Vec2.0模型分类预测结果合并输入XGBoost分类器进行决策融合。通过将ViT标准的全局自注意力机制替换为时频注意力机制，同时利用时频卷积前馈网络替代全连接多层感知机，有效捕捉频谱图局部时频相关性。试验结果表明，构建的模型在蛋鸡音频数据集上整体表现优异，宏准确率、宏召回率及宏F1值分别为97.79%、97.75%和0.9778，显示出较高的识别灵敏度与精确度。在3类典型蛋鸡发声（尖叫声、产蛋声、痛苦声）识别任务中，模型在各类发声上表现略有差异：尖叫声识别效果最优，精确率为98.38%、召回率为99.42%、F1值为0.9884;产蛋声识别效果次之，精确率为98.28%、召回率为98.25%、F1值为0.9807;痛苦声识别表现相对较弱，精确率为96.71%、召回率为95.58%、F1值为0.9643。研究结果可为蛋鸡发声自动识别提供有效的技术支持。

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针对笼养蛋鸡健康状态监测因鸡舍光照不足、鸡只行为多样性及笼架遮挡导致的鸡冠特征识别精度低、病鸡漏检率高等问题，本文提出一种融合多维度鸡冠特征的病鸡在线监测方法。首先，构建基于改进YOLO v8的鸡头方位识别模型，通过引入StarNet轻量化网络结构优化特征提取效率，结合SimSPPF模块增强多尺度特征融合能力，并嵌入GAM全局注意力机制强化关键区域识别，实现正位/侧位鸡头方位95.3%的精准判别。其次，在Lab色彩空间中对a*分量实施OTSU阈值分割，运用DeepFillv2图像修复网络修复因笼架遮挡导致的鸡冠区域缺损，构建完整的鸡冠形态特征图谱。通过侧位鸡冠面积、正位鸡冠宽度及颜色建立鸡只多特征融合健康决策模型，最终病鸡识别准确率为96.5%，漏检率约为2%。

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为克服传统箱法监测农田CO2通量自动化程度低、通量测量类型单一、设备部署困难以及运行成本高等问题，本研究设计了一套麦田生态系统CO2通量自动监测系统，集成主控箱、自动气体箱、太阳能供电和云平台管理系统，可低成本地实现麦田生态系统土壤呼吸通量和冠层CO2交换通量的长期无人值守自动监测。采用高精度、低成本CO2传感器，实时监测自动气体箱内CO2浓度变化速率，同时采集箱内空气温湿度、气压，土壤理化参数等多源环境信息，并进行本地存储;通过GPS和4G模块实现时空数据同步采集与远程传输;利用云平台管理系统实现数据云存储、通量计算和指令下发。为评估系统的精度和稳定性，以陕西省杨凌示范区冬小麦为研究对象，分别进行施氮量为0、100、150、200 kg/hm2处理，在冬小麦拔节期、抽穗期与灌浆期分别持续监测5~7 d冠层CO2通量，并以商用LI-850型气体分析仪同步测量结果为标准。试验结果表明，当通量为-23.01~11.67 μmol/(m2·s)时，该系统与标准设备监测结果线性拟合决定系数R2为0.964，RMSE为1.57 μmol/(m2·s)，具有较高的精度和稳定性。在不同温度、湿度和光合有效辐射条件下，能准确捕捉环境因子变化对冠层CO2通量的响应;同时，可准确识别不同氮施用量引起的小麦冠层CO2通量差异。研究结果可为麦田生态系统碳通量监测提供有效的技术支持。

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为揭示东北苏打盐碱地在浅密沟排水条件下水盐运移特征与控盐降碱效应，本研究以黑龙江省大庆市典型苏打盐碱农田为对象，设置浅密沟排水与无沟对照2种处理，监测0~100 cm土层含水率、含盐量、pH值、交换性钠离子含量及交换性总阳离子含量等指标，通过结构方程模型量化土壤指标交互效应。结果表明，浅密沟布设显著改变了土壤剖面水盐分布特征，耕层（0~40 cm）含水率显著高于深层，开沟后0~100 cm土层含水率普遍提高，波动范围扩大。开沟区，田间含盐量变化趋势明显，6~10月总体呈现"降-升-降"的变化规律。6月田间平均含盐量降至7.18 g/kg，较开沟前下降46.97%;7月均值为9.00 g/kg，较开沟前降低33.53%;8月降至7.74 g/kg，较开沟前降低42.84%;9、10月保持8.00~9.00 g/kg。开沟后田间含盐量总体水平明显降低，且各时期均表现出较为稳定的降低幅度。6月开沟区碱化度较开沟前下降35.56%，无沟区较开沟前上升17.27%。7~10月，开沟区碱化度稳定在23.23%~37.17%，低于无沟区41.52%~52.58%。结构方程路径分析表明开沟措施增强了降雨对土壤水分的补给与盐分淋洗作用，缓解了田间含盐量、碱化度与pH值的协同增强趋势，蒸发表现出抑制碱化的效应。综合研究结果表明，在松嫩平原盐渍化雨养旱田，采用浅密沟措施能有效降低土壤盐分表聚和碱化度加重风险，实现盐碱土可持续利用。

Abstract:

为揭示间歇和持续性亏水预处理对冬小麦生理生长特性及产量的影响，探明不同预处理模式对冬小麦耐旱性的调控效应，于2020---2022年开展了2季冬小麦试验，设置不同水分亏缺预处理（间歇性亏缺（I）、持续性亏缺（P））、不同亏缺程度（（65%~75%）FC（田间持水量）（D1）、（55%~65%）FC（D2））与对照组（（75%~85%）FC，WW）。结果表明，与WW相比，花后干旱胁迫导致光合速率（Pn）、气孔导度（gs）和蒸腾速率显著降低，而间歇中度亏水预处理（ID2）Pn和gs显著高于未预处理（DS）。花后干旱胁迫显著降低地上部和根系生长，导致地上部干质量、总根长及根干质量分别较WW处理平均降低23.1%、13.7%和12.6%。ID2和持续性轻度亏水预处理（PD1）能显著提高中、下土层根系生长和分布，有利于促进地上部和籽粒氮吸收。与WW相比，DS处理花前干物质对籽粒贡献率、籽粒氮积累量及蛋白质产量分别降低24.3%、22.6%和10.4%，但ID2和PD1处理显著高于DS处理。ID2处理产量和收获指数分别较DS处理提高29.4%和19.2%，产量水分利用效率和氮素利用效率分别较DS处理提高42.7%和12.5%。尽管持续性中度亏水预处理未能显著改善冬小麦产量，但2年平均产量和生物量水分利用效率分别较DS处理增加31.3%和26.6%。总之，间歇性中度亏水预处理能够缓解花后干旱胁迫对冬小麦生长和生产的不利影响。研究结果可为干旱地区冬小麦抗逆栽培及水氮利用效率提升提供理论依据。

Abstract:

结合危害分析与关键控制点（Hazard analysis and critical control points，HACCP）计划的溯源系统因使用区块链提升了溯源数据可信度，已成为水产品质量安全风险溯源中必要的技术架构。区块链在解决了溯源可信的同时也降低了查询效率，优化区块链系统提升查询效率是一个亟待解决的问题。本文以巴氏杀菌蟹肉为例，通过分析巴氏杀菌蟹肉HACCP计划质量安全风险的数据特点，结合实际业务场景，根据数据风险等级构建低风险数据链下存储，高风险数据根据最终溯源需求的不同分别构建映射数据上链和细节数据上链的"链下数据库+双链"数据存储模式，实现数据有序分流，提高查询效率;在智能合约中集成布隆过滤器，避免对误查询做全链遍历，提高区块链查询效率。最后基于Hyperledger Fabric环境进行测试，结果表明，"链下数据库+双链"数据存储模式优于传统单链存储模式，在总数量达10 000条时，查询效率为88%;集成布隆过滤器的查询合约相较传统智能合约效率提高15%。优化改进后区块链系统吞吐量仍能达305笔/s，满足区块链溯源系统要求。

Abstract:

蛋壳强度是保障禽蛋耐储运性及加工品质的关键力学指标。针对传统破坏性检测造成样本不可逆损耗，以及现有声学无损检测在处理非平稳敲击信号时存在模态混叠、特征提取困难等问题，本文提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)与轻量化梯度提升机(Light gradient boosting machine, LightGBM)的蛋壳强度无损检测方法，旨在以准静态压缩试验作为精度验证基准，通过无损手段直接量化蛋壳力学性能。搭建了自动敲击振动采集系统，获取500枚鸡蛋瞬态振动响应信号。利用VMD算法的自适应频带分离特性，将复杂非平稳敲击信号分解为多个具有独立中心频率的固有模态分量(Intrinsic mode function，IMFs），有效抑制了信号模态混叠现象;构建了融合时域统计量、快速傅里叶变换频谱特征、小波时频系数及VMD模态参数37维多域混合特征集;建立LightGBM强度预测模型，采用10折嵌套交叉验证结合Bootstrap自助法，克服小样本数据带来的过拟合风险并量化泛化误差;引入沙普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)方法揭示特征力学表征含义，并通过与破坏性实测值Fmax对比，验证了方法有效性。试验结果表明，构建的LightGBM无损检测模型预测值与破坏性实测值高度吻合，决定系数R2达到0.958，平均绝对误差和均方根误差分别低至1.19 N和1.50 N。研究结果为替代传统破坏性检测提供了可靠的理论依据与技术支撑。

Abstract:

拖拉机转向机作为长期与驾驶员身体接触的部件，由其产生和传递的振动噪声会严重影响操作舒适性及效率，甚至危害驾驶员身体健康，采用先进的振动噪声控制技术进行高效减振降噪至关重要。声学黑洞（Acoustic black hole, ABH）是一种前沿减振降噪技术，能有效抑制机电设备振动噪声。针对拖拉机转向机的振动噪声控制问题，本文建立了转向机振动特性高精度数值模型，通过振动特性实验验证了数值模型的准确性，并提出了在转向机外壳中嵌入二维声学黑洞（2D-ABH）板的减振降噪设计方案。利用FEM分析了二维声学黑洞板对转向机关键位置的振动速度抑制和能量聚集效果，结果表明在330 Hz附近能实现最大29.4 dB的减振效果，且在绝大部分频段振动抑制能力良好。为进一步分析声学黑洞关键设计参数的影响规律，分别研究了不同半径、截断厚度、幂指数以及阻尼层厚度、边长等参数下声学黑洞对转向机的振动抑制效果，并得出最优参数组合。采用最优参数组合进行转向机辐射噪声性能仿真分析，结果表明在330 Hz附近转向机辐射噪声下降11.8 dB，且二维声学黑洞板在绝大部分频段对转向机具有良好的降噪效果。

Abstract:

松软路面冻结会对履带式农用机械机动性能产生重要影响，分析环境因素对履带车辆冻土路面牵引性能影响十分必要。依据气温、冷冻时长、降水量等对土壤冻结有关键影响的环境数据，选取冷冻温度、含水率、冷冻时间等环境变量，制作试验冻土土样，通过直剪试验测量土样抗剪强度指标，分析指标变化趋势;建立履带车辆牵引力模型，分析环境变量对冻土路面牵引性能的影响;基于数据驱动算法对试验数据进行学习，实现环境变量对强度指标的精准预测，最终实现由环境变量到牵引性能的端到端预测。研究结果表明，环境变量对冻土抗剪强度指标有较大影响，影响机理复杂，对履带车辆牵引性能也有较大影响。通过数据驱动算法能够精准预测抗剪强度指标，实现对履带车辆冻土牵引性能预测。

Abstract:

为了获得高质量数控代码，采用慢刀伺服(Slow tool servo, STS)技术粗铣环曲面，对刀具路径规划策略和进给轴运动特性进行了分析。在阐述环曲面及慢刀伺服粗铣工艺系统基础上，采用几何投影法对比刀具偏置法和等距曲面法在刀具路径规划中的性能;选择球头铣刀进行粗铣加工，推导了内凹环曲面等距面方程;比较了2种曲面离散方法和2种曲线离散方法，得到了粗铣环曲面刀具路径规划优选策略。研究优选策略下进给坐标分量运动特性，基于Vericut软件进行了虚拟仿真加工。结果表明，使用几何投影法定性比较刀具偏置和等距离曲面的刀具路径规划性能，在实际中可行;刀具选择球头铣刀，用(a-rd)替换内凹环曲面方程中非一阶常数项a，即可获得内凹环曲面等距面方程;为了实现沿坐标轴的平稳进给，刀具路径规划策略为：等距曲面法、等距螺线导动法和等角度离散法;采用慢刀伺服技术加工环曲面，对Z轴动态响应有较高的要求。综上所述，采用等距曲面法规划刀具路径可行。以平滑坐标运动为目标规划刀具路径，可获得高质量的数控代码。研究结果为加工其他复杂面刀具路径规划提供参考。