检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第5期41卷 27-37页

作者：刘梓博陈羽立徐梓峰李鑫周志艳华南农业大学工程学院/岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642 广东省农业人工智能重点实验室广州510642 广东省农业航空应用工程技术研究中心广州510642 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广州510642 农业装备技术全国重点实验室广州510642 华南农业大学-东源县水稻智慧农场关键技术创新研究中心河源517554

四轮差速转向AGV(automated guided vehicle,自动导引车)具有灵活性好、转弯半径小、机械结构复杂度低等特点,在丘陵山地农业生产中更有优势。针对传统阿克曼底盘导航算法直接应用于差速转向底盘导航所存在转弯半径过大、易导致导航失... 详细信息

四轮差速转向AGV(automated guided vehicle,自动导引车)具有灵活性好、转弯半径小、机械结构复杂度低等特点,在丘陵山地农业生产中更有优势。针对传统阿克曼底盘导航算法直接应用于差速转向底盘导航所存在转弯半径过大、易导致导航失效的问题,该研究使用模块化分层开发思想,基于ROS(robot operating system,机器人操作系统)设计了一种基于双变量限幅PID的差速转向底盘导航控制算法,并通过改造的四轮差速车辆进行试验。算法通过横向偏差与航向角偏差双变量限幅PID得到前进速度与旋转角速度,再通过下位单片机实现车轮转速的闭环控制。通过仿真试验,水泥路面试验和田间试验,以横向偏差平均值、均方根误差与最大偏差3个方面对算法的准确性与适应能力进行验证。仿真试验结果表明:通过路径跟踪算法控制的四轮差速车辆在0.4 m/s的速度行驶时,平均误差为1.15 cm,均方根误差为1.27 cm,上线距离小于4.09 m,导航系统有较好的稳定性和调节能力。在水泥地试验中水泥路面环境下以0.4 m/s速度行驶时,平均误差2.83 cm,均方根误差为3.21 cm,在田间试验的果树行间路面环境下以0.4 m/s速度行驶时,平均误差5.25 cm,均方根误差6.13 cm。田间试验结果表明,导航系统与试验车辆在不同的地形环境下有着较好的适应能力,研究结果可以为差速转向底盘的导航技术提供参考。

关键词：底盘 PID 差速转向 ROS 路径跟踪双变量限幅

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机器学习在农田土壤污染识别、修复和风险评估中的应用研究进展

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农业资源与环境学报 2025年

作者：李杏桢林汉森邱少健林庆祺叶龙麦粤帮吴培浩倪卓彪仇荣亮华南农业大学资源环境学院华南农业大学数学与信息学院广东省农业农村污染治理与环境安全重点实验室岭南现代农业科学与技术广东省实验室广东省建筑科学研究院集团股份有限公司中山大学环境科学与工程学院

农田作为国家的保护土地资源，与农业生产、食品安全、人体健康有着密不可分的关系。因此，研究农田土壤污染状况对确保粮食质量、保护农田资源具有重大意义。传统的农田土壤污染研究多针对单一场景、污染物或实验条件，难以应对日益复... 详细信息

农田作为国家的保护土地资源，与农业生产、食品安全、人体健康有着密不可分的关系。因此，研究农田土壤污染状况对确保粮食质量、保护农田资源具有重大意义。传统的农田土壤污染研究多针对单一场景、污染物或实验条件，难以应对日益复杂的环境问题。随着大数据时代的来临，机器学习逐渐在农田土壤环境保护领域中得到广泛应用，并在土壤污染识别、修复等方向的研究中展现其客观、准确、擅长处理复杂任务的优势。本文介绍了常用的机器学习流程、方式、算法和模型性能评价指标；通过对Web of Science 以及中国知网数据库中 2011—2023年间相关领域文献进行统计分析，从农田土壤污染的识别、修复材料的筛选与机理研究、生态风险评估三方面综述机器学习在这些领域研究中的应用，分析了其优势和局限性。最后，本文从提升数据共享、增强模型可解释性以及应用迁移学习等新手段提高模型性能等方面进行了展望。

关键词：机器学习农田土壤污染污染识别材料筛选修复机理风险评估

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精准对靶喷洒植保无人机地面站的设计

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农机化研究 2025年第7期 112-120页

作者：张子超张亚莉兰玉彬张建瓴严智威林芳源邓继忠华南农业大学工程学院/岭南现代农业科学与技术广东省实验室国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广东省江门市新会区农业农村局

精准对靶喷洒是未来无人机植保装备技术的重要发展方向，其规划和控制则需要地面站来完成，但目前商品化的植保无人机及其地面站均无精准对靶喷洒功能，用户也无法在其上开发精准对靶功能。为此，利用DJI A3 Pro飞控，采用Jetson TX2控... 详细信息

精准对靶喷洒是未来无人机植保装备技术的重要发展方向，其规划和控制则需要地面站来完成，但目前商品化的植保无人机及其地面站均无精准对靶喷洒功能，用户也无法在其上开发精准对靶功能。为此，利用DJI A3 Pro飞控，采用Jetson TX2控制系统和RTK等硬件对植保无人机进行飞行控制和喷洒控制；在此硬件基础上，基于Qt和Google Map离线瓦片地图，开发了应用于精准对靶喷洒的地面站软件。该软件不但实现了对无人机航线规划、设定喷洒参数和无人机飞行状态显示等基本功能，且可以进行基于处方图的喷洒。初步测试表明：系统具有可行性和稳定性，达到预期效果，可为自行研发精准对靶喷洒植保无人机系统提供参考。

关键词：植保无人机地面站精准对靶喷洒控制技术

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基于区域生长顺序聚类-RANSAC的水稻苗带中心线检测

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农业工程学报 2023年第7期39卷 47-57页

作者：傅灯斌江茜齐龙邢航陈芷莹杨秀丽华南农业大学工程学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642

为提高水稻苗带中心线检测的适应性和实时性,满足巡田机器人导航的低成本、轻量级计算、高实时性需求,针对水稻苗带中心线检测结果容易受到光照变化和机器震动等原因产生图像噪声影响的问题,该研究以返青期和分蘖初期水稻秧苗为研究对象... 详细信息

为提高水稻苗带中心线检测的适应性和实时性,满足巡田机器人导航的低成本、轻量级计算、高实时性需求,针对水稻苗带中心线检测结果容易受到光照变化和机器震动等原因产生图像噪声影响的问题,该研究以返青期和分蘖初期水稻秧苗为研究对象,提出基于区域生长顺序聚类-随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)的水稻苗带中心线检测方法。首先,对采集的水稻秧苗图像运用归一化超绿特征法(excess green,ExG)和最大类间方差法(Otsu)分割水田背景和秧苗区域,应用先腐蚀后开运算的形态学方法去除秧苗图像噪声点;然后,采用基于水平带的秧苗轮廓质心检测方法提取秧苗特征点,利用区域生长顺序聚类方法将同一秧苗行的特征点聚成一类;最后,通过RANSAC算法拟合苗带中心线,从而得到巡田机器人视觉导航基准线。试验结果表明:该方法对返青期和分蘖初期水稻苗带中心线检测率均在97%以上,比已有YOLOv3算法提高6.12个百分点,比基于区域生长均值漂移聚类算法降低2.41个百分点;平均误差角度为2.34°,比已有YOLOv3算法高1.37°,比基于区域生长均值漂移聚类算法低0.12°,平均每帧图像检测时间为15.53 ms,比已有YOLOv3算法缩短81.19%,比基于区域生长均值漂移聚类算法缩短82.74%,本文方法在保证检测精度的基础上,大幅提升了检测速度,具有良好的适应性和实时性。研究结果可为巡田机器人视觉导航提供参考。

关键词：水稻视觉导航苗带中心线区域生长顺序聚类随机抽样一致性算法

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基于时空信息融合的母猪哺乳行为识别

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 357-363页

作者：甘海明薛月菊李诗梅杨晓帆陈畅新区铭强华南农业大学电子工程学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642

及时获取准确的母猪哺乳行为信息对提高猪只集中养殖效益至关重要。本文旨在建立深度学习网络,融合时空信息,实现自动识别母猪哺乳行为。识别过程主要分2个阶段:母猪哺乳区域时空定位和哺乳区域时空信息特征提取、融合及识别。首先将俯... 详细信息

及时获取准确的母猪哺乳行为信息对提高猪只集中养殖效益至关重要。本文旨在建立深度学习网络,融合时空信息,实现自动识别母猪哺乳行为。识别过程主要分2个阶段:母猪哺乳区域时空定位和哺乳区域时空信息特征提取、融合及识别。首先将俯拍视频图像序列输入Mask RCNN,ResNet101+FPN作为基础网络输出特征图输入区域生成网络,生成母猪检测候选框并分别输入母猪姿态识别分支和关键点检测分支,若母猪姿态被识别为侧卧则利用关键点检测分支输出关键点坐标,确定母猪哺乳区域,实现哺乳行为感兴趣时空区域定位。然后,在感兴趣时空区域中,利用双流卷积网络,进行时间流和空间流特征提取。最后利用串接卷积融合方式,识别序列图像中母猪是否进行哺乳。试验结果显示,用于哺乳区域空间定位的关键点的综合召回率Rk和精准率Pk分别为94.37%和94.53%,母猪哺乳行为识别正确率为97.85%,灵敏度为94.92%,特异度为98.51%。

关键词：母猪哺乳行为关键点检测时空信息双流卷积网络

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水稻高速插秧机固体颗粒肥料变量施肥装置设计与试验

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农业机械学报 2023年第9期54卷 99-110页

作者：马旭赵旭刘赛赛王宇唯王曦成李泽华华南农业大学工程学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642 华南农业大学数学与信息学院广州510642

变量施肥技术是实施科学施肥的重要手段,可使施肥更精准、更有针对性,有效减少农田污染。在水稻高速插秧与同步施肥作业时,施肥量的调节主要采用提前标定方式调控,其调控费时、精度不稳定。为快速准确地调节施肥量,实现变量施肥作业,本... 详细信息

变量施肥技术是实施科学施肥的重要手段,可使施肥更精准、更有针对性,有效减少农田污染。在水稻高速插秧与同步施肥作业时,施肥量的调节主要采用提前标定方式调控,其调控费时、精度不稳定。为快速准确地调节施肥量,实现变量施肥作业,本文设计了一种自动控制的固体颗粒肥料变量施肥装置,阐述了变量施肥装置总体结构和工作原理,进行了关键部件设计与试验;以单片机STM32为控制核心,构建了施肥量在线检测及智能调控系统。采用试验设计优化方法,对肥料流量在线检测系统性能与主要影响因素进行试验,确定了最佳因素组合;通过试验分别构建了3种主要固体颗粒肥料检测流量与压电片电压之间的关系模型、3种主要固体颗粒肥料实际流量与排肥轴转速之间的关系模型、排肥轴转速与电动推杆工作长度和插秧机前进速度之间的关系模型,并对模型进行试验验证与分析。开展了排肥轴转速分别为20、25、30 r/min肥料质量检测精度试验,当插秧机前进速度为1 m/s匀速条件下,3种肥料总体质量检测精度平均值分别为94.45%、93.85%和93.15%;进行了复合肥施肥量为200、250、300 kg/hm~2和尿素施肥量为165、195、225 kg/hm~2调控性能试验,当插秧机前进速度为0.6~1.4 m/s条件下,3种肥料总体施肥量变异系数平均值分别为3.02%、3.15%和2.82%;进行了施肥量分别为180、225 kg/hm~2的田间试验,当插秧机前进速度为1~1.4 m/s条件下,挪威复合肥施肥量准确率平均值分别为94.89%和97.82%。理论与试验分析表明,该变量施肥装置调控性能稳定,能够满足水稻侧深变量施肥的作业要求。

关键词：水稻插秧机同步侧深施肥变量施肥控制系统肥料流量质量检测

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水稻秧盘自动码垛机的设计与试验

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农业工程学报 2022年第3期38卷 1-10页

作者：马旭魏宇豪曹秀龙李泽华齐龙李宏伟肖荣浩华南农业大学工程学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642 华南农业大学数学与信息学院广州510642

针对水稻工厂化育秧播种完成的秧盘人工取盘和层叠堆放劳动强度大、效率低、后续运输不便等问题,该研究设计了一种水稻秧盘自动码垛机,可完成秧盘精确夹取、转移和码垛;阐述了码垛机的基本结构和工作原理,对关键部件进行设计,以可编程... 详细信息

针对水稻工厂化育秧播种完成的秧盘人工取盘和层叠堆放劳动强度大、效率低、后续运输不便等问题,该研究设计了一种水稻秧盘自动码垛机,可完成秧盘精确夹取、转移和码垛;阐述了码垛机的基本结构和工作原理,对关键部件进行设计,以可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)作为控制核心,搭建了秧盘码垛层检测和码垛控制系统;采用Box-Behnken试验设计方法,对码垛机作业性能的主要影响因素(生产率、码垛层检测机构的检测时间和放盘高度)与码垛性能指标(码垛合格率和种子外露率)的关系进行研究,分析各影响因素及其交互作用对码垛性能指标的影响,并根据育秧播种生产线实际生产需求,设定生产率为400、500和600盘/h,采用多目标优化方法进行参数优化,得出主要影响因素间的最优参数组合为码垛层检测机构检测时间1.15 s和放盘高度1.10 cm,在最优参数组合下,进行秧盘码垛试验,得出码垛合格率分别为99.33%、99.50%和99.20%,种子外露率分别为0.40%、0.53%和0.70%。试验结果满足水稻工厂化育秧秧盘码垛作业要求,对提高水稻工厂化育秧的自动化水平具有实际应用价值。

关键词：水稻设计试验工厂化育秧秧盘码垛 PLC 码垛层检测码垛性能

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硫化纳米零价铁研究进展:合成、性质及环境应用

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化学学报 2022年第11期80卷 1536-1554页

作者：杨思明刘爱荣刘静刘钊丽张伟贤同济大学环境科学与工程学院上海200092 华南农业大学岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642

纳米零价铁(nanoscale Zero-Valent Iron,nZVI)是水环境修复领域研究最广泛的材料之一,但易团聚和氧化、电子选择性差等缺点制约了其实际应用.对nZVI表面进行硫化制备成硫化纳米零价铁(Sulfidated nanoscale Zero-Valent Iron,S-nZVI),... 详细信息

纳米零价铁(nanoscale Zero-Valent Iron,nZVI)是水环境修复领域研究最广泛的材料之一,但易团聚和氧化、电子选择性差等缺点制约了其实际应用.对nZVI表面进行硫化制备成硫化纳米零价铁(Sulfidated nanoscale Zero-Valent Iron,S-nZVI),能够提高纳米颗粒的分散性能、增强稳定性,提高电子选择性,已成为目前研究热点.本综述以“合成方法—理化性质—应用性能”为主线展开论述,首先总结了不同的硫化方法对S-nZVI理化性质的影响,重点阐释通过调控合成条件(硫化顺序、硫化剂种类、硫铁比等)以调节S-nZVI的微观结构和界面元素化学形态(实际S/Fe、硫分布、FeS形态等),从而改变其宏观性质(亲疏水、析氢、导电性等),最终实现对有机污染物与金属污染物的定向去除.此外,详细综述了S-nZVI用于去除卤代有机物、硝基苯有机物和重金属等污染物方面的研究进展,并对未来的研究方向进行了展望.

关键词：硫化纳米零价铁合成界面化学水体污染物反应机理

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基于改进YOLO v7-tiny的甜椒畸形果识别算法

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农业机械学报 2023年第11期54卷 236-246页

作者：王昱姚兴智李斌徐赛易振峰赵俊宏华南农业大学工程学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510600 广东省农业科学院设施农业研究所广州510640

甜椒在生长发育过程中容易产生畸形果,机器代替人工对甜椒畸形果识别和摘除一方面可提高甜椒品质和产量,另一方面可解决当前人工成本过高、效率低下等问题。为实现机器人对甜椒果实的识别,提出了一种基于改进YOLO v7-tiny目标检测模型,... 详细信息

甜椒在生长发育过程中容易产生畸形果,机器代替人工对甜椒畸形果识别和摘除一方面可提高甜椒品质和产量,另一方面可解决当前人工成本过高、效率低下等问题。为实现机器人对甜椒果实的识别,提出了一种基于改进YOLO v7-tiny目标检测模型,用于区分正常生长和畸形生长的甜椒果实。将无参数注意力机制(Parameter-free attention module,SimAM)融合到骨干特征提取网络中,增强模型的特征提取和特征整合能力;用Focal-EIOU(Focal and efficient intersection over union)损失替换原损失函数CIOU(Complete intersection over union),加快模型收敛并降低损失值;使用SiLU激活函数代替原网络中的Leaky ReLU,增强模型的非线性特征提取能力。试验结果表明,改进后的模型整体识别精确度、召回率、平均精度均值(Mean average precision,mAP)mAP0.5、mAP0.5-0.95分别为99.1%、97.8%、98.9%、94.5%,与改进前相比,分别提升5.4、4.7、2.4、10.7个百分点,模型内存占用量为10.6 MB,单幅图像检测时间为4.2 ms。与YOLO v7、Scaled-YOLO v4、YOLOR-CSP等目标检测模型相比,模型在F1值上与YOLO v7相同,相比Scaled-YOLO v4、YOLOR-CSP分别提升0.7、0.2个百分点,在mAP0.5-0.95上分别提升0.6、1.2、0.2个百分点,而内存占用量仅为上述模型的14.2%、10.0%、10.0%。本文所提出的模型实现了小体量而高精度,便于在移动端进行部署,为后续机械化采摘和品质分级提供技术支持。

关键词：甜椒畸形果 YOLO v7-tiny 目标检测机器视觉

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气吸式杂交稻单粒排种器研制

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农业工程学报 2024年第6期40卷 181-191页

作者：臧英黄子顺秦伟何思禹钱诚姜有聪陶婉琰张美林王在满华南农业大学工程学院/岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广州510642 广东省农业人工智能重点实验室广州510642 华南农业大学黄埔创新研究院广州510715 岭南现代农业科学与技术广东省实验室茂名分中心茂名525000

针对气力式水稻精量排种器充种不稳定、单粒播种精度不高和播种量大的问题,该研究设计了一种具有矩形吸种孔和辅助充种装置的气吸式杂交稻单粒排种器。根据“吉田优”型杂交稻的长短轴重力分布情况,确定排种盘吸种孔形状;基于CFD-DEM(Co... 详细信息

针对气力式水稻精量排种器充种不稳定、单粒播种精度不高和播种量大的问题,该研究设计了一种具有矩形吸种孔和辅助充种装置的气吸式杂交稻单粒排种器。根据“吉田优”型杂交稻的长短轴重力分布情况,确定排种盘吸种孔形状;基于CFD-DEM(Computational fluid dynamics,Discrete element method)流固耦合理论,以吸附力为指标,进行5类具有相同面积的吸种孔单因素仿真试验,确定吸附力最大的吸种孔规格为0.8 mm×2.25 mm;以该型吸种孔为基础,选取辅助充种角、工作转速和工作负压为试验因素,以单粒率S、多粒率M和漏播率L为试验指标,开展Box-Bhnken台架试验,对试验结果进行响应曲面分析和多目标优化,得到排种盘辅助充种角为80.90°、工作转速为42.65 r/min、工作负压为621 Pa时,排种器的单粒率为86.91%,漏播率为3.63%。验证试验结果的排种器单粒率为86.36%、漏播率为3.41%,与优化结果吻合。研究结果可为后续气吸式杂交稻单粒排种器的优化设计和直播机整机作业精度的提高提供指导。

关键词：农业机械种子气力式设备杂交稻气吸式排种器 CFD-DEM 辅助充种

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