检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第6期41卷 173-184页

作者：倪彭飞周素茵叶俊华徐爱俊浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江农林大学环境与资源学院杭州311300 全省农业智能感知与机器人重点实验室杭州311300

生猪行为与其健康状况密切相关,生猪日常活动时的身体特征信息反映了其行为状态,在生猪特征的提取过程中,由于生猪姿态多变,导致现有的生猪特征提取方法复杂且效率低,从而影响了识别的效果。为此,该研究构建了生猪特征点检测模型YOLO-AS... 详细信息

生猪行为与其健康状况密切相关,生猪日常活动时的身体特征信息反映了其行为状态,在生猪特征的提取过程中,由于生猪姿态多变,导致现有的生猪特征提取方法复杂且效率低,从而影响了识别的效果。为此,该研究构建了生猪特征点检测模型YOLO-ASF-P2以提取生猪关键部位的特征点时序信息,再结合特征点的时序信息进而构建了生猪行为识别模型CNN-BiGRU识别生猪的坐、站和躺3种行为。YOLO-ASF-P2以YOLOv8s-Pose为基线模型,结合其骨干网络中P2层的大分辨率特征图充分挖掘更多目标特征,同时采用ASF架构改进了其特征融合部分。首先,应用尺度特征融合模块SSFF对齐不同尺度特征图,提升了模型对多尺度特征信息的融合能力;其次,应用三重特征编码模块TFE,均衡多尺度特征信息的细节,避免模型丢失目标特征;最后,通过通道和位置注意力机制CPAM捕获特征点的空间信息,精准检测生猪的特征点。CNN-BiGRU通过双向门控循环单元和注意力机制灵活捕捉生猪特征点时序信息并进行加权处理,有效结合生猪特征点的时序特征,高效识别生猪的行为。经验证,YOLO-ASF-P2的检测精度为92.5%,召回率为90.0%,平均精度(AP_(50-95))为68.2%,浮点运算次数为39.6G,模型参数量为18.4M。CNN-BiGRU模型针对生猪的坐、站和躺3种行为的平均识别精度为95.8%,浮点运算次数为27.1G,模型参数量为0.151M。综上,该研究提出的生猪特征点检测模型精度较高且轻量化,能够有效应对生猪姿态多变对特征点准确检测的挑战。同时,生猪行为识别模型结合生猪特征点时间域信息能有效识别生猪的坐、站和躺3种行为,为生猪的行为识别提供了新思路。

关键词：特征点检测生猪行为深度学习时间序列 YOLOv8sPose BiGRU

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黑木耳短棒摆场机研制与试验

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中国农机化学报 2025年第4期46卷 186-193+217页

作者：郑雄文杨振华林基清钱琛朱先法杜小强浙江理工大学机械工程学院龙泉市菇源自动化设备有限公司浙江省全省农业智能感知与机器人重点实验室

针对黑木耳短棒摆场作业劳动强度大、摆场间距参差不齐、机械化自动化程度低等问题，结合地栽菌棒摆场的农艺要求，设计一种自动摆场机。通过对菌棒箱、推料机构、升降平台和扶正机构等关键部件的设计与优化，实现菌棒摆场过程的自动化... 详细信息

针对黑木耳短棒摆场作业劳动强度大、摆场间距参差不齐、机械化自动化程度低等问题，结合地栽菌棒摆场的农艺要求，设计一种自动摆场机。通过对菌棒箱、推料机构、升降平台和扶正机构等关键部件的设计与优化，实现菌棒摆场过程的自动化、机械化。为验证摆场机的作业性能，以扶正机构的软管孔径、软管下压离地高度及软管上升速度为试验因素，以菌棒的立正率为试验指标，设计并开展三因素三水平正交试验。结果表明，该摆场机能达到较高的菌棒立正率，且菌棒间距均匀，菌棒横向间距保持在260 mm左右，纵向距离保持在200～400 mm。当软管孔径为150 mm、软管下压离地高度为100mm、软管上升速度为40 mm/s时，摆场机的菌棒立正率达97%以上，且在此条件下摆场效率达900棒/h。研制的菌棒自动摆场机实现菌棒摆场作业的自动化及机械化，减轻对人工的依赖，且摆放的菌棒间距比人工摆放更均匀、更标准。

关键词：黑木耳菌棒摆场机推料机构扶正机构

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茄果类种苗嫁接整盘预切割装置设计与试验

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农业机械学报 2025年第4期 231-240页

作者：周海丽熊宵陈佳峰章飞杰童俊华李浩卿浙江理工大学机械工程学院浙江省农业智能感知与机器人全省重点实验室杭州赛得林智能装备有限公司杭州市富阳区农业技术推广中心

针对茄果类种苗嫁接前通过人工预切割效率低的问题,提出采用整盘机械式预切割的方法,以利于后续盘上嫁接作业空间增大和工作效率的提高。设计了一种高度可调节的种苗整盘预切割装置,能够适应不同砧、穗苗品种。采用ANSYS建立基于显微镜... 详细信息

针对茄果类种苗嫁接前通过人工预切割效率低的问题,提出采用整盘机械式预切割的方法,以利于后续盘上嫁接作业空间增大和工作效率的提高。设计了一种高度可调节的种苗整盘预切割装置,能够适应不同砧、穗苗品种。采用ANSYS建立基于显微镜成像的番茄种苗、辣椒种苗和茄子种苗组织结构模型和不同刃角切刀的模型,进行不同刃角切刀切苗效果仿真,结果显示采用30°刃角切刀切割后苗截面最平整;以整盘番茄种苗、辣椒种苗和茄子种苗为预切割对象,基于Design-Expert开展四因素三水平响应面分析试验。试验结果表明,当传送带速度0.3 m/s、切割速率0.633 m/s(电机转速3 500 r/min)、气吹角度140°、气流压强0.5 MPa时,预切割效果最佳,平均成功率98.9%,预切割效率为600盘/h(72穴规格)。

关键词：茄果类种苗嫁接预切割装置

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SCARA机械手的动力学建模及仿真

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机械设计与研究 2025年第02期 81-85页

作者：许丽华史源平杨蓓徐亚茹河北科技工程职业技术大学机电工程系石家庄学院机电学院石家庄市农业机器人智能感知重点实验室北京联合大学机器人学院

创建简洁、准确的动力学方程是多体系统实现高品质运动控制的重要前提。多体系统的零阶、一阶广义变量偏离约束流形是求解动力学方程产生误差的重要原因，基于Udwadia-Kalaba方程建立的选择顺应性装配机器手(SCARA)的动力学方程也不例... 详细信息

创建简洁、准确的动力学方程是多体系统实现高品质运动控制的重要前提。多体系统的零阶、一阶广义变量偏离约束流形是求解动力学方程产生误差的重要原因，基于Udwadia-Kalaba方程建立的选择顺应性装配机器手(SCARA)的动力学方程也不例外。将求解出的零阶、一阶广义变量的偏移量转化为系统的约束力矩，给出修正的Udwadia-Kalaba方程，并将其与融入约束方程一阶导数的改进Udwadia-Kalaba方程和经典Baumgarte稳定性方法做对比分析，数值仿真结果表明：修正Udwadia-Kalaba方程对误差的抑制效果明显优于改进Udwadia-Kalaba方程，与经典Baumgarte稳定性方法几乎相当。但其无需额外参数介入的特点优于Baumgarte方法通过试错选择参数。

关键词： SCARA机械手动力学建模 Udwadia-Kalaba方程误差消除

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采用改进YOLOv3-Tiny模型的轻量化莲蓬质量分级算法

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农业工程学报 2024年第23期40卷 248-257页

作者：张雷严昊贾永镒叶秉良马锃宏浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省农业智能感知与机器人全省重点实验室杭州310018

精准高效的莲蓬质量分级算法是实现莲蓬采后自动化加工的重要一环。针对目前莲蓬果实的采后质量分级研究较少的问题,该研究建立了莲蓬果实质量分级原则,提出了改进YOLOv3-Tiny(you only look once version 3-Tiny)模型的莲蓬质量分级算... 详细信息

精准高效的莲蓬质量分级算法是实现莲蓬采后自动化加工的重要一环。针对目前莲蓬果实的采后质量分级研究较少的问题,该研究建立了莲蓬果实质量分级原则,提出了改进YOLOv3-Tiny(you only look once version 3-Tiny)模型的莲蓬质量分级算法。首先在3种光照条件下架设摄像头垂直采集莲蓬图像并建立试验数据集,通过数据增强技术扩充数据集;接着使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度,提高先验锚框的回归精度。随后以YOLOv3-Tiny原骨干网络为基础,加入空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling,SPP),提升网络提取特征信息的能力;最后利用YOLOv3-Tiny的参数进化模块为该模型进化出一套合适的超参数。试验结果表明,改进的YOLOv3-Tiny模型对莲子识别的平均精度均值(mean average precision,mAP)和召回率(recall)分别为96.80%和94.60%;与原YOLOv3-Tiny模型相比,mAP提高12.49个百分点,召回率提高11.59个百分点,并且每秒传输帧数达到25帧,是Faster R-CNN网络模型的1.24倍。试验数据说明所提改进算法对于莲蓬果实上的莲子具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为莲蓬质量分级研究提供技术参考。

关键词：深度学习分级模型 YOLOv3-Tiny 莲蓬轻量化

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基于YOLO v8-Seg的地栽草莓采摘机器人垄面视觉导航控制方法

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农业机械学报 2024年第S1期55卷 9-17页

作者：应仇凯程泓超马锃宏杜小强浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室杭州310018 全省农业智能感知与机器人重点实验室杭州310018

农业机械无人化作业离不开自主导航技术。随着传感器发展和计算机视觉技术的完善,农业机器人在温室大棚自主视觉导航作业逐渐成为可能。本文针对地栽草莓采摘机器人开展垄面视觉导航控制方法研究,分析地栽草莓种植农艺,基于YOLO v8实例... 详细信息

农业机械无人化作业离不开自主导航技术。随着传感器发展和计算机视觉技术的完善,农业机器人在温室大棚自主视觉导航作业逐渐成为可能。本文针对地栽草莓采摘机器人开展垄面视觉导航控制方法研究,分析地栽草莓种植农艺,基于YOLO v8实例分割算法获取草莓垄面特征,采用Canny边缘检测算法对垄面边缘信息进行提取。提出两条斜率分别为1和-1的直线遍历垄面边缘,通过统计截距信息,获取垄面上下各2个端点。进而得到垄面上下各2个端点的中心点坐标,连线垄面上下中心点成直线,即可获得垄面对应导航线。采集温室大棚环境下的地栽草莓垄面图像数据,经测试导航路径提取精度为96%,算法耗时30 ms。将算法部署至采用四轮阿克曼转向底盘的草莓采摘机器人,结合预瞄点跟踪算法,在仿真草莓垄上进行导航试验。经测试导航路径提取精度为94%,算法耗时30 ms。当行驶速度为0.2 m/s时,横向偏距最大为32.69 mm,均值为22.12 mm,均方根误差(RMSE)为5.37 mm,满足地栽草莓采摘机器人垄面自主导航控制。该控制方法配合采摘机器人自主采摘功能,可实现草莓采摘机器人无人自主作业。

关键词：地栽草莓采摘机器人实例分割垄面视觉导航预瞄点跟踪 YOLO v8-Seg

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温室番茄采摘机器人伸缩式机械臂设计与试验

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农业机械学报 2024年第S1期55卷 18-28页

作者：王亚薇何津立林熙淼陆文武马锃宏杜小强浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室杭州310018 全省农业智能感知与机器人重点实验室杭州310018 农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室(部省共建) 杭州310018

针对番茄采摘环境复杂、可移动空间小等问题,设计了一种适用于宽沟窄畦温室种植模式下高效率采摘的番茄自主采摘机器人。采摘机器人的执行机构由四自由度伸缩机械臂、多位姿腕关节及三指扭转采摘末端手构成。通过分析番茄的生长情况和... 详细信息

针对番茄采摘环境复杂、可移动空间小等问题,设计了一种适用于宽沟窄畦温室种植模式下高效率采摘的番茄自主采摘机器人。采摘机器人的执行机构由四自由度伸缩机械臂、多位姿腕关节及三指扭转采摘末端手构成。通过分析番茄的生长情况和作业环境,设计了一种绳排式可伸缩移动关节,减少伸缩机构的尺寸。针对实际番茄采摘时的动作,采用三指式扭转采摘末端执行器,增加多位姿腕关节实现多位姿多方位的扭转采摘。采摘控制系统基于ROS集成采摘、规划等策略,控制机械臂完成采摘功能。基于宽沟窄畦种植模式下番茄温室的可移动空间,设计了一款四转四驱移动底盘,可实现在番茄种植垄间的移动和转向。研制了番茄采摘机器人样机,在番茄设施温室中进行了实地采摘试验,果实采摘成功率达到88.7%,采摘周期时间为13.4 s/个,具有较高的采摘作业效率和采摘成功率,满足温室番茄采摘要求。

关键词：番茄采摘机器人伸缩式机械臂温室宽沟窄畦种植模式

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垄作草莓双臂采摘机器人设计与试验

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农业机械学报 2024年第S1期55卷 29-40,50页

作者：董乃深程泓超应仇凯马锃宏杜小强浙江理工大学机械工程学院杭州310018 农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室(部省共建) 杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室杭州310018 全省农业智能感知与机器人重点实验室杭州310018

根据种植模式的不同,可将草莓分为垄作地栽和高架种植两种模式。相比于高架种植,垄作地栽种植成本较低,在国内占据较大的比例。为适应垄作草莓种植农艺,实现垄作草莓采摘,解决劳动力短缺、成本上升等一系列问题,本文研制了一台适用于垄... 详细信息

根据种植模式的不同,可将草莓分为垄作地栽和高架种植两种模式。相比于高架种植,垄作地栽种植成本较低,在国内占据较大的比例。为适应垄作草莓种植农艺,实现垄作草莓采摘,解决劳动力短缺、成本上升等一系列问题,本文研制了一台适用于垄作种植模式下的双臂草莓采摘机器人。该机器人能够在草莓地垄间行驶并自动识别成熟草莓,完成采摘、收集。以Arduino Nano V3.0开发板为主控制器,基于Ubuntu 20.04进行开发,以NVIDIA边缘计算平台Jetson Xavier NX为核心,机器人的移动平台使用了高地隙四轮转向底盘,采用RealSense L515作为检测识别草莓的传感器,通过YOLO v8-Pose网络获取草莓果实的目标检测框和关键点信息,结合关键点与点云处理实现对草莓果柄姿态获取和采摘点的定位;两套机械臂安装剪切-夹持一体式末端执行器,实现对草莓果柄的剪切与夹持。整个采摘系统由Arduino Nano V3.0开发板进行驱动,机械臂两侧均配有L515相机,通过相机的识别与捕捉,再通过串行总线将草莓果实的坐标数据传输给Jetson Xavier NX,驱动机械臂末端,实现草莓采摘。最后,在实地草莓大棚中进行采摘试验。试验结果表明,在果梗处无遮挡情况下采摘成功率达到85.4%,存在部分遮挡时采摘成功率为75.5%,采摘单个草莓平均耗时为12.5 s,损伤率为18.5%。

关键词：垄作种植草莓双臂采摘机器人末端执行器三维点云

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自主调平辣椒整枝打杈机构设计与试验

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农业机械学报 2024年第S2期55卷 134-144,209页

作者：张贇磊郭豪鉴马锃宏赵雄俞高红杜小强浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室杭州310018 农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室(部省共建) 杭州310018 全省农业智能感知与机器人重点实验室杭州310018

目前在辣椒移栽、果实收获等领域已有相关机械化产品,但对能够实现辣椒果实增产增收的整枝打杈环节仍需人工操作。结合辣椒种植环境的多样化,本文设计了一种能够实现自主调平、切削侧枝的辣椒整枝打杈机构,并对其调平控制方法进行了研... 详细信息

目前在辣椒移栽、果实收获等领域已有相关机械化产品,但对能够实现辣椒果实增产增收的整枝打杈环节仍需人工操作。结合辣椒种植环境的多样化,本文设计了一种能够实现自主调平、切削侧枝的辣椒整枝打杈机构,并对其调平控制方法进行了研究。根据辣椒整枝打杈农艺,设计了对辊式离心多刀整枝打杈末端执行器。利用EDEM软件建立了辣椒植株的柔性体离散元模型,进行了对辊式离心多刀整枝打杈末端与植株的互作仿真试验。选取进给速度、打杈机构倾角、辊子转速3个对打杈性能影响较大的参数进行了正交试验分析,最终得到整枝打杈末端的最优参数组合:为进给速度1.5 m/s、打杈机构倾角15°、辊子转速1187 r/min。设计了整枝打杈末端自主调平机构,利用ADAMS软件对所设计的调平机构进行动力学仿真。提出了基于模糊PID的调平控制方法,利用Matlab/Simulink仿真模块对比了传统PID算法与模糊PID算法的响应速度。最后,搭建了辣椒整枝打杈样机,进行了田间试验。试验结果表明,当作业速度为1.5 m/s时,侧枝切除率达到86.3%,辣椒植株损伤率控制在6.7%以内,最终辣椒打杈成功率为76.7%,验证了本文所设计的辣椒整枝打杈机构的可行性。

关键词：辣椒整枝打杈机构离散元自主调平模糊PID控制

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基于Tea DCGAN网络和Fake Tea框架的茶鲜叶数据增强方法

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农业工程学报 2024年第23期40卷 274-282页

作者：俞焘杰陈建能彭伟杰李亚涛喻陈楠武传宇浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省农业智能感知与机器人全省重点实验室杭州310018 浙江海洋大学舟山316022

当茶叶图片的原始数据数量不足时,深度学习模型泛化性不足导致对茶叶嫩梢的检测能力大幅度下降。为解决这一问题,该研究提出一种Tea DCGAN(tea deep convolution generative adversarial networks)的对抗生成网络及其数据增强方法。首先... 详细信息

当茶叶图片的原始数据数量不足时,深度学习模型泛化性不足导致对茶叶嫩梢的检测能力大幅度下降。为解决这一问题,该研究提出一种Tea DCGAN(tea deep convolution generative adversarial networks)的对抗生成网络及其数据增强方法。首先,在DCGAN(deep convolution generative adversarial networks)网络的生成器和判别器中分别添加了64×64×64的网络层来优化模型对低维度特征感知与学习能力。同时,DCGAN中的LeakyReLU(leaky rectified linear unit)函数被更加线性可控的ELU(exponential linear units)函数替换,提升模型训练稳定性与训练精度。其次,基于Tea DCGAN网络构建Fake Tea数据增强算法框架,对已有数据集的真实茶叶嫩梢分布进行数据分析,得到分布规律。根据分布规律将Tea DCGAN网络生成的样本图像分布进已有的露天茶树图像中,并自动形成深度学习数据集。最后,对该研究提出的数据增强方法进行对抗生成网络消融试验、罕见茶种对照试验以及不同量级下的多种数据增强方法对比试验。消融试验结果显示,Tea DCGAN在FID(frechet inception distance)指标上表现最优,特别是在100000训练轮次时,紫鹃茶种的FID值从322.10降至265.63,龙井43茶种的FID值从396.38降至323.09,提升了生成图像的质量。在多个检测模型的多种数据增强方法试验中,该研究Fake Tea方法在不同检测模型中均优于其他方法。其中,Faster RCNN模型在25张龙井43和25张紫鹃茶种形成的数据集上mAP(平均精度,Mean Average Precision)分别达到42.71%和38.46%。随着数据集规模的增加,所有方法的性能均有所提升,但Fake Tea方法在所有规模的数据集上均保持最高mAP值,尤其是在原始数据为200张时,mAP值达到89.41%,可用于智能化茶叶采摘。研究结果证明了Tea DCGAN和Fake Tea数据增强方法在茶叶图像生成和目标检测任务中的有效性和优越性。该研究提出的Tea DCGAN和Fake Tea数据增强方法可有效缓解数据获取困难、样本不足等问题,有效提升小样本下的茶叶嫩梢目标检测精度。

关键词：机器视觉茶叶嫩梢图像生成小样本数据集对抗生成网络数据增强

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