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农业机械学报 2017年第09期杂志 文档列表

农业机械学报杂志特约专稿

油菜精量播种技术研究进展1-16

摘要：油菜精量播种技术是机械化、规模化种植实现节本增效的重要途径之一,也是油菜全程机械化的研究重点和难点。本文分析了国内外油菜生产概况和主要播种装备,重点阐述了油菜播种环节的精量排种、种床整理和播种智能化等关键技术的研究现状和发展动态。油菜精量排种技术作为精量播种的基础和核心,依据不同的结构和原理分为单体式排种技术和集中式排种技术;阐明了油菜种植的播种深度和畦沟深度稳定性影响要素及其保证播种和畦沟深度及厢面平整度的实现方式;分析了油菜精量排种器漏播检测补种、自动导航和变量播种技术等3项油菜播种智能化技术的研究进展。在系统总结和分析我国油菜种植特点和发展趋势的基础上,指出了现阶段油菜精量播种技术难点,并提出高速、宽幅、高效和精量的气力式排种技术、播深稳定性调控技术、降附减阻防堵的耕整地技术和农机农艺农信深度融合技术是油菜精量播种技术的研究重点。自动导航、排种器漏播检测和变量播种等技术是提升油菜播种智能化水平的关键技术。

农业机械学报杂志农业装备与机械化工程

基于双GNSS天线及单陀螺的车轮转角测量系统17-23

摘要：针对农业机械自动导航中,传统绝对角度传感器连接件多、安装复杂且容易出现故障,而陀螺测量前轮转角虽然安装容易,但陀螺零偏等仪器误差造成测量误差随时间累积的问题,提出了基于双GNSS天线和单轴MEMS陀螺组合测角系统,该系统通过双GNSS天线解算的航向角、速度等信息计算观测量,通过卡尔曼滤波器对陀螺计算的角度进行实时校正,提高了车轮转角的测量精度。实车试验结果表明,该系统具有较好的合理性和准确性,车轮转角测量结果与绝对角度传感器输出结果比较：直线试验误差在0.5°以内,曲线试验误差在1°以内,满足了农业机械自动导航的测角精度要求。

小波域马铃薯典型虫害图像特征选择与识别24-31

摘要：为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高频协方差阵特征值与低频低阶矩（HELM）的12个不变纹理特征、空间域Hu不变矩的4个形状特征,进行支持向量机（SVM）的虫害分类识别。通过对8类典型虫害的识别,试验结果表明：在SVM识别方法下,本文HELM特征提取方法,相比传统纹理特征提取方法,在特征计算量不增加的同时,平均识别率至少提高了17个百分点;在HELM特征与Hu矩特征下,本文SVM的运行时间为0.481 s,比人工神经网络快了近2 s,平均识别率为97.5%,比人工神经网络、贝叶斯分类器识别率提高了至少6个百分点,有明显的识别优势。

小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层叶片图像分割32-37

摘要：在基于机器视觉的作物营养诊断研究中,通常需要采集叶片样本并在实验室条件下定量测定其营养素含量,但由于叶片间相互重叠,往往使得叶片样本不能清晰地反映在群体番茄冠层图像中。为了解决这一问题,需要利用图像分析技术有效提取作物冠层图像中的叶片,并根据处理结果采集实验室测定样本。本文从复杂背景剔除、梯度图计算、小波变换、标记选取、分水岭分割等环节出发,实现了基于小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层多光谱图像叶片分割。首先对比了4种复杂背景剔除算法,发现当增强因子a=1.3时,基于归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）的阈值分割目标提取准确,适合各种光照条件,时空复杂度低。其次在梯度图计算方面,近红外（Near infrared,NIR）波段图像形态学梯度在保持目标边缘的同时,能消除大量由叶脉、光照等引起的叶片内纹理细节。然后以小波分析为基础进行标记选取,发现当选取db4小波函数、4层小波分解低频系数、阈值为18的H-maxima变换能得到最优的目标标记结果。最后对多光谱番茄冠层图像的小波变换分水岭分割和数学形态学分水岭分割结果进行叠加,发现对复杂背景及不同光照强度下的番茄冠层叶片平均误分率为21%,为基于多光谱图像分析的番茄叶片营养素含量检测提供了一定的技术支持。

基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价38-45

摘要：外形是针芽形绿茶的关键感官评价指标,通常依据色泽、条形、嫩度和匀整度等表象特征进行人工评审,难以做到精准、客观和量化评价。本文以自动化生产线机制的针芽形绿茶为研究对象,基于茶叶品质、形成工艺和视觉形态等内外因素,构建了外形品质的智能感官评价方法。首先,在线采集在制品的17个机制工艺参数和成品茶的图像,进行图像特征提取,选取9个颜色特征和6个纹理特征。进而,通过与专家感官评分进行关联分析,明确了与感官品质显著相关的特征变量。为获取高效的评价模型,采用偏最小二乘法（PLS）、极限学习机（ELM）和强预测器集成算法（ELM-Ada Boost）3种多元校正方法,分别建立了基于工艺或图像特征的针芽形绿茶外形感官的量化评价模型。建模结果表明,基于图像特征建立的ELM-Ada Boost模型（Rp=0.892,RPD大于2）,其预测性能优于其他模型,且具有更小的RMSEP（0.874）、Bias（-0.148）、SEP（0.226）和CV（0.018）值。同时,非线性模型的预测性能均高于PLS线性模型,能更好地表征工艺参数、图像信息与感官评分之间的解析关系,且建模速度更快（0.014～0.281 s）。而Ada Boost法作为一种混合迭代算法,能进一步提升ELM模型的精度和泛化能力。结果表明,基于机器视觉和工艺评价针芽形绿茶外形品质是可行的,为拓展茶叶感官品质评价方法和专家工艺决策支持系统研制,提供理论依据和数据支撑。

基于动态集成的黄瓜叶部病害识别方法46-52

摘要：对作物病害类型的准确识别是病害防治的前提。为提高病害识别的准确度,以黄瓜叶部病害识别为例,提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法。首先利用图像分块策略提取病害图像的75维颜色统计特征,然后采用不一致度量方法对构建的10个BP神经网络单分类器进行差异性度量,并按照差异性大小进行排序,最后根据分类器的可信度,动态选择差异性大的分类器子集对病害图像进行集成识别。在由512幅白粉病、霜霉病、灰霉病和正常叶片4类黄瓜叶片组织图像构成的测试集上,所提方法的识别错误率为3.32%,分别比BP神经网络、SVM、Bagging、Ada Boost算法降低了1.37个百分点、1.56个百分点、1.76个百分点、0.78个百分点。试验结果表明：所提方法能够实现黄瓜叶部病害种类的准确识别,可为其它作物病害的识别提供借鉴。

被动滚筒式免耕播种成穴机构设计与试验53-61

摘要：针对传统免耕播种机在作业时需对秸秆及残茬进行剪切或移除,从而存在对切割部件性能要求高、功耗大、扬尘以及秸秆缠绕堵塞等问题,研究一种滚筒穴式免耕播种成穴机构,实现在不对地表覆盖物进行任何专门处理的情况下穿透成穴。核心机构由鸭嘴滚轮排种装置和由其鸭嘴驱动的被动式滚筒组成,二者处于内相切关系。转动的滚筒将秸秆碾压成一薄层,鸭嘴从滚筒内伸出并穿透这一秸秆薄层后进行成穴并投放种子。基于运动学分析,建立鸭嘴驱动角φ、鸭嘴助力角α、鸭嘴滚轮排种装置的角速度ω0、滚筒角速度ω1之间的数学模型。对于100 mm整数倍株距的播种情况,运用Matlab（Matrix laboratory）图像处理模块对方程进行分析,以结构及工作要求为约束条件,以滚筒转速波动平缓为主要衡量指标,结构紧凑为辅助衡量指标,优化得出鸭嘴滚轮排种装置半径为200 mm,滚筒半径为400 mm,鸭嘴助力角α为23°,初始驱动角φ为31°,进一步的几何分析计算得出滚筒上设置的驱动孔个数为23个,尺寸为84 mm×32 mm。运用CATIA进行数字样机运动仿真,分析滚筒在鸭嘴驱动下实际情况和角速度的变化规律,验证了理论分析。样机试验表明被动滚筒式免耕播种成穴机构满足设计要求,工作过程简单可靠,为免耕播种提供了一种有效的技术手段。

大载荷植保无人直升机喷雾气液两相流动数值模拟62-69

摘要：为研究大载荷植保无人直升机喷雾流场特性,基于FR-200型大载荷植保无人直升机喷洒系统,建立FR-200型大载荷植保无人直升机无植物冠层三维雾滴沉降仿真模拟平台,利用Fluent软件的SST k-ω湍流模型和DPM离散相模型对无人直升机喷雾沉降过程进行了仿真模拟,分别研究了飞行速度、喷杆相对位置、喷施角度对喷雾流场的影响,并进行户外试验验证。试验结果表明,下洗流场垂直方向速度（Z向）呈不对称分布,旋翼x/R为0.8处垂直方向速度（Z向）最大;仿真模拟的雾滴沉积总量与户外试验的雾滴沉积密度基本一致,线性决定系数R2为0.999 6,无人直升机前飞速度与雾滴群抗飘移系数及沉积量呈线性关系,前飞速度3 m/s时,靶标上雾滴总沉积密度为4.208μL/cm^2,前飞速度5 m/s时,靶标上雾滴总沉积密度为1.766μL/cm^2;随着采样面的升高,雾滴群抗飘移性能增强;位于喷杆不同位置处喷头的抗飘移性能不同,主要表现在位于喷杆两端的喷头1和9受到旋翼尾涡的影响,雾滴群抗飘移性能变差,机身正下方的喷头5由于机身阻挡作用,造成雾滴群分散性增加,雾滴因垂直方向动能衰减而难以到达采样面;喷施角度越小,雾滴群总体抗飘移性能越好。

摆动式间苗机器人锄刀优化设计与试验70-75

摘要：为提高条播作物的间苗作业效率,针对作物秧苗的初次间苗,设计了摆动式间苗锄刀。建立了间苗锄刀的运动学模型,并通过仿真间苗锄刀工作过程,模拟了间苗锄刀的运动轨迹。选取间苗锄刀的不同刀刃长度、刀刃与刀柄夹角、刀柄长度和刀柄顶端与作物行中心偏距优化参数进行正交试验,将覆盖率和入侵率作为间苗除净率和伤苗率的预测模型,得出最佳结构参数组合为：刀柄顶端与作物行中心偏距55 mm、刀刃长度75 mm、刀柄长度130 mm、刀刃与刀柄夹角65°。对优化后的间苗锄刀进行大田间苗试验,试验结果表明：平均除净率为89.4%,伤苗率为7.2%,满足间苗要求。

可调节式秸秆粉碎抛撒还田机设计与试验76-87

摘要：针对秸秆粉碎还田机粉碎后的秸秆抛撒均匀度差和幅宽不可调节等问题,设计了一种可调节式秸秆粉碎抛撒还田机。该机主要由曲面机壳、粉碎装置、抛撒装置和传动装置等组成,可以实现玉米、小麦秸秆的粉碎和粉碎后秸秆的抛撒还田。曲面机壳包括对数螺旋线型前壳体、左侧板、右侧板和后挡板等。Fluent仿真分析结果表明,曲面机壳相比传统折线型机壳有利于提高秸秆在机壳内的流动性。粉碎装置包括粉碎刀轴、组合甩刀、定刀等,其中粉碎刀轴两端装有扇形叶片,提高了曲面机壳内流体流动速度和曲面机壳入口处秸秆喂入性能。在曲面机壳出口处增加了装有导向叶片的导流板,并设计了一种同步调节所有导向叶片的导向叶片同步调节装置,实现了粉碎后秸秆抛撒幅宽、均匀度的可调节。田间试验表明,在拖拉机前进速度为1.8 m/s,秸秆平均含水率为78.4%,拖拉机动力输出轴转速为540 r/min的未收获玉米地里,秸秆粉碎长度合格率达90.01%,平均抛撒幅宽达2 223.3 mm,平均留茬高度为62.0 mm,抛撒不均匀度为22.95%,各项性能指标均满足要求。

不同支链初始相位的三维并联筛分性能研究88-95

摘要：并联振动筛因可实现多维振动、利于物料高效筛分而应用前景广泛,为提高并联振动筛分性能,首先提出了具有不同初始相位的三维并联振动筛模型并进行了运动学分析,利用EDEM软件开展了三维并联振动筛分的初始相位单因素仿真,再通过台架试验对仿真结果进行了验证分析,并开展了多因素正交试验分析了各因素对性能指标的影响主次顺序和较优因素组合。研究结果表明：同等条件的台架试验与仿真结果基本一致,在其他条件不变时,筛分籽粒量随X方向初始相位的增大而先增后降,且X方向初始相位为45°时含杂量最多;Z方向初始相位为90°时筛分籽粒量最低,含杂量随着Z方向初始相位的增大而先增后降;Y方向初始相位在30°和60°时筛分籽粒量较高,在60°时含杂量低于其他水平且差异明显;正交试验得出各因素影响筛分效率的主次顺序依次为：X方向振幅、Y方向振幅、Z方向初始相位、X方向初始相位、Y方向初始相位、Z方向振幅,各因素影响含杂率的主次顺序依次为：Z方向振幅、Y方向振幅、X方向振幅、X方向初始相位、Z方向初始相位、Y方向初始相位,采用最佳组合参数后筛分效率提高了62.02%,含杂率降低了53.85%。

小型圆捆机捆草-卸捆自动操纵与报警装置研究96-101

摘要：针对小型圆捆机捆草与卸捆过程依赖机手频繁回头观察并手动操纵的问题,设计了由行程开关、单片机、电动缸操纵机构和蜂鸣器组成的捆草-卸捆自动操纵与报警装置。通过分析捆草与卸捆工作过程,采用3个行程开关分别感知成捆室满仓、草捆捆扎结束和草捆落地,设计了捆草-卸捆控制流程,确定了控制系统的捆扎时间、卸捆时间等控制参数。室内工况模拟试验表明单片机能处理行程开关的触发信号,使电动缸伸缩实现液压阀手柄自动操作卸捆,蜂鸣器在捆草-卸捆过程发出不同节奏的报警提示音,并有效感知行程开关误触发和器件故障,提高了系统可靠性。样机的秸秆捡拾打捆试验表明,该装置可提高小型圆捆机作业效率22.5%～32.2%,捆草-卸捆成功率100%。

切轴流式双滚筒大豆种子脱粒机设计与试验102-110

摘要：为解决大豆种子脱粒损伤率高和脱净率低的矛盾,提出了钉齿式副滚筒切流预脱、弓齿与钉齿相间组合排列的主滚筒轴流脱粒、切轴流式双滚筒组合脱粒方案,进行了脱粒关键部件结构与参数设计,采用直径较小而短的副滚筒完成大豆植株的打击、抓取和拖带等切流预脱,主脱粒滚筒与副滚筒同向等速且轴向长度和直径均较大,由弓齿与钉齿组合而成,进行大豆的轴流脱粒;设计了样机并进行了脱粒性能试验。采用二次回归正交旋转中心组合优化试验方法,分别建立大豆脱粒损伤率、未脱净率与喂入量、主滚筒转速和主滚筒脱粒间隙关系的回归数学模型,利用Design-Expert 8.0软件对该模型进行优化求解得到最佳参数组合,试验结果表明：在大豆籽粒含水率为17%~19%、秸秆含水率为12%～15%、大豆草谷比1.275条件下,当喂入量为0.44 kg/s、主滚筒转速为489 r/min、主滚筒脱粒间隙为25.06 mm时,大豆脱粒损伤率为1.18%、未脱净率为0.65%;与传统大豆脱粒机相比可使脱粒损伤率和未脱净率分别降低0.22个百分点和0.38个百分点。

离心泵叶片表面布置障碍物抑制空化的数值模拟与实验111-120

摘要：以一台比转数为32的低比转数离心泵作为研究模型,提出了一种在叶片工作面加障碍物的方法来抑制空化初生及发展的方法。在不同空化数下,采用修正的SST k-ω湍流模型和Kubota空化模型对模型泵叶片表面在有、无障碍物条件下进行三维非定常数值模拟,结果表明：低比转数离心泵在有障碍物运行时扬程下降在5%以内,效率下降在3%以内,设计点扬程下降3%,效率下降1.2%。障碍物可以有效增大叶片近壁湍动能,改变压力分布,对离心泵内各个阶段空化均有抑制作用。障碍物可以优化流场结构,削弱靠近叶片背面的旋涡强度,对靠近隔舌区域的叶片工作面和背面作用效果明显。有障碍物时离心泵叶轮内空泡体积在空化各个阶段均小于无障碍物时叶轮内空泡体积,在空化发展阶段,障碍物使空泡体积持续衰减。空泡尺度发展到障碍物位置时,障碍物可以较大程度减低压力脉动主频幅值,对流场优化产生最佳效果,在空化发展其他阶段,障碍物会对叶轮内压力脉动造成小幅扰动。

导叶式离心泵内部流场数值模拟与试验121-128

摘要：导叶式离心泵应用范围越来越广泛,迫切需对其稳定性运行及内部非稳态流动机理等相关问题进行探讨与研究。结合数值软件ANSYS-CFX与试验方法,基于SST k-ω湍流模型对导叶式离心泵内部非定常流场进行数值分析,并采用试验方法对其压力脉动特性进行研究,探讨不同流量工况下,压力脉动特性与非稳态流场分布规律。结果表明：导叶进口处压力脉动高于导叶出口处,而蜗壳隔舌处脉动强度小于其出口处;叶轮内压力分布主要受叶轮-导叶动静干涉作用影响;导叶内压力分布同时受动静干涉作用和蜗壳不对称几何形状影响;因叶轮出口尾迹流-射流影响,叶片出口附近出现吸力面静压大于压力面;由于导叶前缘与叶轮尾缘的影响,导叶叶片进口处压力分布极其复杂,规律性较差。

轴流泵多目标优化正交试验129-136

摘要：为了整体提高轴流泵的水力优化设计水平,找出影响轴流泵性能的主要几何参数,运用正交试验方法,以扬程、效率、轴功率和压力脉动作为试验评判指标,将综合频率分析法应用到轴流泵多目标优化设计中。基于L9（3^4）正交表得到了9组方案,研究叶片数、翼型、轮毂比和叶片与导叶间距离对轴流泵的扬程、效率、轴功率和压力脉动的影响规律,并通过综合频率分析法确定了一组最佳试验方案。结果表明：该最佳试验方案在设计流量下,水流在叶轮及导叶段中的流态较好,水流流线顺畅,分布相对均匀;轴流泵模型在流量和扬程满足改型要求的同时,效率提高了5.7%;轴功率下降了1.21%;压力脉动系数降低了11%,验证了综合频率分析法在多目标正交优化中的可行性。

农业机械学报杂志农业信息化工程

基于Android手机平台的玉米叶片含氮量无损检测137-142

摘要：为了提供一种玉米叶片含氮量无损快速检测方法,分析了玉米叶片的颜色特征参数与含氮量的关系,并基于Android手机平台开发了玉米叶片含氮量检测软件。首先获取包含被测玉米叶片与标定色块组的图像,利用标定色块对图像色彩进行校正,以减小外界光照等因素对图像色彩造成的失真。进而进行图像分割、图像平滑和颜色特征信息提取等处理,分析了各颜色特征参数与玉米叶片含氮量的关系,发现绿光标准化值与含氮量之间线性关系最好。应用Java语言和OpenCV计算机视觉库在Android手机平台上实现了玉米叶片的图像获取、图像处理和查看结果等功能。实验结果表明,该方法对玉米叶片含氮量的绝对测量误差为-0.40%～0.35%,均方根误差为0.20%,从采集图像到给出结果所用时间小于10 s。

基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测143-151

摘要：苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一。为了准确地估算苹果叶片全氮含量（LNC）,从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测。研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S_（△EFG）显著相关以及面积归一化植被指数（S_（△CDE）-S_（△FGH））/（S_（△CDE）＋S_（△FGH））不相关外,其余光谱特征参数与苹果LNC都极显著相关,其中光谱特征曲线斜率K_（ge）、K_（gprv）,光谱特征曲线面积S_（△ABC）、S_（△BCD）,面积比值植被指数S_（△CDE）/S_（△ABC）、S_（△CDE）/S_（△BCD）、S_（△DEF）/S_（△ABC）,面积归一化植被指数（S_（△CDE）-S_（△ABC））/（S_（△CDE）＋S_（△ABC））、（S_（△CDE）-S_（△BCD））/（S_（△CDE）＋S_（△BCD））和（S_（△DEF）-S_（△ABC））/（S_（△DEF）＋S_（△ABC））可以较好地描述LNC的动态变化,这些特征参数对苹果LNC进行估算是可行的。通过检验,最终确定基于S_（△CDE）/S_（△ABC）、（S_（△CDE）-S_（△ABC））/（S_（△CDE）＋S_（△ABC））和（S_（△DEF）-S_（△ABC））/（S_（△DEF）＋S_（△ABC））所构建的模型为预测苹果LNC的理想模型。