检索结果-内蒙古大学图书馆

食品科学 2025年第7期46卷 292-302页

作者：谌英敏令狐博祥赵茗彰宋海燕山西农业大学农业工程学院旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室山西太谷030801

本研究基于计算流体力学构建了不同预冷工况条件下的层装蜜桃差压预冷传热传质数值模型。通过实验和仿真数据分析,发现所构建数值模型与实验组间的最大均方根误差为0.7967℃,最大平均绝对百分比误差为6.74%,表明该建模方法具有可行性和... 详细信息

本研究基于计算流体力学构建了不同预冷工况条件下的层装蜜桃差压预冷传热传质数值模型。通过实验和仿真数据分析,发现所构建数值模型与实验组间的最大均方根误差为0.7967℃,最大平均绝对百分比误差为6.74%,表明该建模方法具有可行性和真实性。通过对比分析两种送风模式下的预冷效果,发现与恒速相比,采用变速ΔP_(1)+ΔP_(2)的送风模式进行预冷时可改善果实预冷均匀性,也可缩短预冷时间,且ΔP_(2)与ΔP_(1)存在7倍的阈值关系。当ΔP_(2)>7ΔP_(1)(ΔP_(1)<35 Pa)后,果实预冷均匀性可稳定提高10%~20%,且预冷时间可缩短50%~75%,但能耗成本会至少增涨7倍以上,且与ΔP_(2)呈幂函数递增关系。由此可知,在选择送风模式时,若更注重预冷品质和冷藏转移时间,应选择变速送风模式,其中(15+105)Pa是变速模式中蜜桃预冷效果较优的环境参数组合;若更追求节能预冷,应选择恒速送风模式。本研究可为中小型果园合理选择送风模式以及精准掌控果实预冷效果提供理论参考依据。

关键词：蜜桃差压预冷送风模式计算流体热力学数值计算

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基于改进YOLOv8n的不同栽培模式下玉露香梨轻量化检测

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农业工程学报 2025年第5期41卷 145-155页

作者：任锐孙海霞张淑娟杨盛景建平山西农业大学农业工程学院太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室太谷030801 山西农业大学果树研究所太谷030815

为了提高不同栽培模式下玉露香梨果实智能检测准确率,针对果实定位精度差、漏检和误检等问题,该研究基于YOLOv8n提出了一种轻量化检测方法YOLO-iBPD。首先,将主干网络中的C2f模块替换为高效的C2fi模块,以增强模型的特征提取能力和表达... 详细信息

为了提高不同栽培模式下玉露香梨果实智能检测准确率,针对果实定位精度差、漏检和误检等问题,该研究基于YOLOv8n提出了一种轻量化检测方法YOLO-iBPD。首先,将主干网络中的C2f模块替换为高效的C2fi模块,以增强模型的特征提取能力和表达能力。其次,在颈部网络中引入优化后的双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),以提高对不同尺度目标的检测能力。然后,更改边界框损失函数为PIoUv2,以增强对果实信息的聚焦能力。最后,通过知识蒸馏进一步提高模型的泛化能力和精度。试验结果表明,YOLO-iBPD模型尺寸为3.34 MB,推理时间达1.4 ms,平均精度(average precision,AP)为93.32%,定位误差(localization error,Loc)、背景误差(background error,Bkg)和漏检(missed ground truth error,Miss)的值分别为1.22、2.78和1.04,改进后的模型尺寸缩小为YOLOv8n的56.04%,AP提升了1.07个百分点,Loc、Bkg和Miss分别降低了0.32、0.52和0.17。相较于YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLOv5n、YOLOv7-Tiny、YOLOv9s、YOLOv10s和YOLOv11n主流轻量化模型,YOLO-iBPD性能最优。该模型在轻量化的基础上提高了玉露香梨果实的检测精度,在不同栽培模式和光照条件下均展现出良好的稳定性和鲁棒性,为采摘机器人实现精准定位和高效采摘提供理论依据。

关键词：机器视觉模型玉露香梨栽培模式 YOLO-iBPD 检测轻量化

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黍子茎秆弯曲力学性质及抗倒伏关联研究

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农业技术与装备 2025年第2期 178-181页

作者：阴妍王菊霞武翠卿山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室山西太谷030801

以不同品种的黍子茎秆为研究对象,对不同节间位置的弯折力学性能进行了试验研究,分析其力学性能随节间位置的变化规律,并利用灰色关联分析法,研究了各生物力学指标与茎秆倒伏的关联度。结果表明:黍子茎秆第二节间抗弯折能力较弱,黍子茎... 详细信息

以不同品种的黍子茎秆为研究对象,对不同节间位置的弯折力学性能进行了试验研究,分析其力学性能随节间位置的变化规律,并利用灰色关联分析法,研究了各生物力学指标与茎秆倒伏的关联度。结果表明:黍子茎秆第二节间抗弯折能力较弱,黍子茎秆弯折性能各生物力学指标与倒伏的关联度大小排序为,弯折强度>惯性矩>弹性模量>抗弯刚度。

关键词：黍子茎秆力学性质抗倒伏

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农业智能装备工程专业产教融合人才培养模式的探索

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农业技术与装备 2025年第2期 92-95页

作者：张燕青王菊霞何永强张志勇崔清亮山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室山西太谷030801

产教融合教育理念对促进教育与产业协同发展和提升人才培养质量具有重要的意义。介绍了国内涉农高校新设立的农业智能装备工程专业在人才培养目标、课程体系、实践教学和师资队伍建设等方面的现状,分析了其存在的问题,并以山西农业大学... 详细信息

产教融合教育理念对促进教育与产业协同发展和提升人才培养质量具有重要的意义。介绍了国内涉农高校新设立的农业智能装备工程专业在人才培养目标、课程体系、实践教学和师资队伍建设等方面的现状,分析了其存在的问题,并以山西农业大学农业智能装备工程专业为例,提出了人才培养模式的改革建议和具体举措,探索了农业智能装备工程专业产教融合的人才培养新模式,以期为涉农院校农业智能装备工程专业的建设和高质量发展提供借鉴。

关键词：农业智能装备工程专业产教融合人才培养山西农业大学

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2FG-1.2型卧式有机肥撒施机施肥均匀性试验

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农业工程 2025年第4期15卷 88-94页

作者：牛玮杨海瑞李佳宝侯华铭崔清亮山西农业大学农业工程学院山西晋中030801 旱作农业机械化关键技术与装备山西省重点实验室山西晋中030801

为解决有机肥撒施机施肥不均匀问题,对有机肥撒施机进行试验优化。试验以输肥速度、行驶速度和施肥量为试验因素,以横向、纵向施肥均匀性变异系数为试验指标,采用2FG-1.2型卧式有机肥撒施机开展施肥均匀性试验。结果表明,横向、纵向施... 详细信息

为解决有机肥撒施机施肥不均匀问题,对有机肥撒施机进行试验优化。试验以输肥速度、行驶速度和施肥量为试验因素,以横向、纵向施肥均匀性变异系数为试验指标,采用2FG-1.2型卧式有机肥撒施机开展施肥均匀性试验。结果表明,横向、纵向施肥均匀性变异系数均随输肥速度的增加先增大后减小,当输肥速度0.102 1 m/s时,横向和纵向施肥均匀性变异系数最小;横向、纵向施肥均匀性变异系数均随行驶速度的增加而增大;横向、纵向施肥均匀性变异系数均随施肥量的增加呈现先减小后增大的变化趋势,当施肥量3 kg/m^(2)时,横向、纵向施肥均匀性变异系数最小。正交试验结果表明,有机肥撒施机施肥的最优工作参数为输肥速度0.102 1 m/s、行驶速度3 km/h和施肥量3 kg/m^(2),横向、纵向施肥均匀性变异系数分别为17.80%和19.83%;有机肥撒施机施肥均匀性的影响因素排序依次为输肥速度、施肥量、行驶速度。综上所述,施撒有机肥时,适当减慢行驶速度,增快输肥速度,减少施肥量,有利于提升施肥均匀性,该研究可为有机肥机撒施技术及装备的研发提供参考。

关键词：有机肥撒施机施肥均匀性

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基于线性判别分析和机器学习的可见-近红外光谱苹果损伤分级

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食品科学 2024年第22期45卷 255-261页

作者：张宇张重阳段鑫鑫马少格赵甫王菊霞山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室山西太谷030801

基于线性判别分析与机器学习相结合的方法,采集不同损伤级别苹果的可见-近红外光谱数据,分析不同预处理方法对支持向量机分类模型的影响;通过线性判别分析对预处理后的光谱数据实施降维,构建支持向量机、随机森林、K近邻、决策树和极端... 详细信息

基于线性判别分析与机器学习相结合的方法,采集不同损伤级别苹果的可见-近红外光谱数据,分析不同预处理方法对支持向量机分类模型的影响;通过线性判别分析对预处理后的光谱数据实施降维,构建支持向量机、随机森林、K近邻、决策树和极端梯度提升5种机器学习模型进行苹果损伤分级对比。研究结果表明,卷积平滑法预处理后模型的分级效果最佳,准确率达到87.3%;使用线性判别分析降维技术后,各模型的分级准确率显著提升,决策树模型准确率提高了16%,提升效果最佳,K近邻模型表现出了最佳的分级性能,准确率和精确率达到了96.0%和96.4%,本研究可为高效和精确评估苹果的机械损伤程度提供依据。

关键词：苹果可见-近红外光谱机器学习线性判别分析损伤分级

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开孔方式对层装蜜桃差压预冷性能的影响

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食品科学 2024年第3期45卷 150-158页

作者：谌英敏赵璐茜令狐博祥宋海燕山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室山西太谷030801

为探究市场通用瓦楞纸箱的开孔方式对层装蜜桃预冷性能的综合影响,确定预冷环境参数与预冷性能间的函数关系以及不同工况条件下最佳的开孔包装,实现果实采后快速节能预冷,本研究基于计算流体力学构建了圆形开孔(circular vent,CV)和矩... 详细信息

为探究市场通用瓦楞纸箱的开孔方式对层装蜜桃预冷性能的综合影响,确定预冷环境参数与预冷性能间的函数关系以及不同工况条件下最佳的开孔包装,实现果实采后快速节能预冷,本研究基于计算流体力学构建了圆形开孔(circular vent,CV)和矩形开孔(rectangle vent,RV)的热质传递差压预冷数值模型。通过对比分析实验与模拟数据,得知两者间的最大均方根误差为0.799℃,平均绝对百分比误差为6.6%,这充分验证了该数值模型具有较高的预测精准度。通过探讨不同开孔方式下箱内温度与流场分布情况,发现CV的预冷均匀性差于RV,但其预冷时间和风机能耗却分别减少了30%~40%和50%,且与差压呈幂函数关系。由此可知,在选择包装箱时,若更注重预冷品质,应选择RV;若要节约预冷成本,应选择CV。若两者都要兼顾,则需CV直径大于35 mm。该研究为中小型果园合理选择包装箱开孔方式以及精准监控果实预冷性能提供了理论参考依据。

关键词：蜜桃差压预冷开孔方式预冷性能数值模拟计算流体力学

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国槐废弃物固体燃料热压成型优化分析

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太阳能学报 2024年第3期45卷 178-185页

作者：杨原青孙乾坤简鸿亮辛佩宸乔昕丹张静山西农业大学农业工程学院太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室太谷030801

采用响应面法研究国槐废弃物生物质固体燃料密度、耐久性及抗跌碎性3个物理性能与成型温度、含水率及压强的关系,并应用满意度函数法对工艺参数进行三响应优化分析。结果表明:国槐固体燃料在温度50~130℃,含水率5%~13%,压强60~130 MPa... 详细信息

采用响应面法研究国槐废弃物生物质固体燃料密度、耐久性及抗跌碎性3个物理性能与成型温度、含水率及压强的关系,并应用满意度函数法对工艺参数进行三响应优化分析。结果表明:国槐固体燃料在温度50~130℃,含水率5%~13%,压强60~130 MPa范围内燃料密度、耐久性和抗跌碎性分别达到0.994 g/cm^(3)、96.31%和99.41%以上,最佳燃料成型参数为温度84.40℃,含水率5.08%,压强129.76 MPa,在此成型参数下燃料密度、耐久性及抗跌碎性分别为1.075 g/cm^(3)、99.06%及99.95%。

关键词：生物质能国槐废弃物燃料满意度函数法优化

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基于YOLOv5s-seg的非结构化枣园视觉导航路径提取

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南京农业大学学报 2024年第6期47卷 1241-1250页

作者：卢心缘赵华民任锐苏萌苏立阳张淑娟山西农业大学农业工程学院/旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室山西太谷030801

[目的]针对目前农业机器人在非结构化枣园中传统机器视觉算法难以处理光影变化、夜间难以识别等问题导致的导航道路分割不准确,实时性及复杂模型难以部署等问题,本研究提出基于YOLOv5s-seg改进网络模型视觉导航路径识别方法——YOLOv5s-... 详细信息

[目的]针对目前农业机器人在非结构化枣园中传统机器视觉算法难以处理光影变化、夜间难以识别等问题导致的导航道路分割不准确,实时性及复杂模型难以部署等问题,本研究提出基于YOLOv5s-seg改进网络模型视觉导航路径识别方法——YOLOv5s-orchard模型。[方法]模型采用FasterNet代替YOLOv5s-seg的原有主干网络,减少了模型的参数量和内存占用量;在特征提取层及neck部分引入SE注意力机制,提高了模型的特征提取能力;将C3替换成C3Ghost轻量级网络以进一步减少模型的参数量和内存占用量。[结果]改进后的网络mAP达到91.59%,FLOP下降到11.30 G,模型大小为2.91 MB。对分割后的图像采用最小二乘法拟合道路离散点提取导航线,算法平均距离偏差为1.99 cm,平均距离误差比例为0.68%。[结论]YOLOv5s-orchard网络具有较高的精度,导航线提取误差较小,能够满足枣园道路分割的需求。

关键词：农业机器人枣园视觉导航图像分割导航路径识别 YOLOv5s-orchard

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基于改进DeepLabV3+的荞麦苗期无人机遥感图像分割识别方法研究

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农业机械学报 2024年第5期55卷 186-195页

作者：武锦龙吴虹麒李浩雷兴鹏宋海燕山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室太谷030801

针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法,用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG(Re-parameterizatio... 详细信息

针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法,用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG(Re-parameterization visual geometry group)与MobileViT(Mobile vision transformer)模块融合的方式建立主干网络实现特征提取;同时,在RepVGG网络结构中引入SENet(Squeeze-and-excitation networks)注意力机制,通过利用通道间的相关性,捕获更多的全局语义信息,保证荞麦分割的性能。实验结果表明,与FCN(Fully convolutional networks)、PSPNet(Pyramid scene parsing network)、DenseASPP(Dense atrous spatial pyramid pooling)、DeepLabV3、DeepLabV3+模型相比,本文提出的改进算法在较大程度上降低了模型参数规模,更适合在移动端部署,自建荞麦苗期分割数据集上的语义分割平均像素准确率(Mean pixel accuracy,mPA)和平均交并比(Mean intersection over union,mIoU)分别为97.02%和91.45%,总体参数量、浮点运算次数(Floating-point operations,FLOPs)和推理速度分别为9.01×10^(6)、8.215×10^(10)、37.83 f/s,综合表现最优。在全尺寸图像分割中,训练模型对不同飞行高度的荞麦苗期分割的mPA和mIoU均能满足要求,也具有较好的分割能力和推理速度,该算法可为后期荞麦补种、施肥养护和长势监测等提供重要技术支持,进而促进小杂粮产业智能化发展。

关键词：荞麦苗期无人机遥感图像语义分割 DeepLabV3+ 轻量化

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