首页期刊导航|农业机械学报
期刊信息/Journal information
农业机械学报
中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
农业机械学报

中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院

任露泉

月刊

1000-1298

njxb@caams.org.cn

010-64882610，64882231

100083

北京德外北沙滩1号6信箱

农业机械学报/Journal Transactions of the Chinese Society for Agricultural MachineryCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由中国科协主管、中国农业机械学会和中国农业机械化科学研究院主办的国家级学术期刊，农业工程类中文核心期刊，美国工程信息公司（EI）收录期刊。主要刊登农业机械、农业工程、农用动力和能源、农产品及食品加工机械、农机化以及有关边缘学科的基础理论、设计制造、材料工艺、测试仪器与手段的研究成果及发展动向,反映学科最新研究成果和学术水平。同时还将及时提供中国农业机械学会举办的国内外学术活动信息，可供农机乃至机械行业中、高级技术人员、大专院校师生及科研单位的有关人员阅读参考。
正式出版
收录年代

    基于EDEM-RecurDyn的移栽机取苗爪取苗仿真与试验

    赵翔烽颜华别琼安海...
    197-206页
    查看更多>>摘要：为了提高蔬菜移栽机的取苗效果,设计了弹性扎入式取苗爪.通过试验对钵体进行了力学特性测量,选用EDEM中的Hertz-Mindlin with JKR模型,以65 Mn钢材料搭建斜面平台和仿真模型,以滚动距离为响应值对钵体颗粒与材料间的接触参数进行了标定.在RecurDyn软件中完成了取苗爪的动力学建模,以标定试验所获得的接触参数在EDEM中完成了颗粒的离散元建模,通过EDEM-RecurDyn对取苗爪的取苗过程进行联合仿真,研究取苗爪扎深和扎入速度对钵体颗粒的影响,经过分析可得当取苗爪扎深为33 mm、扎入速度为150 mm/s时具有较好的取苗完整性.搭建取苗试验台架,以扎深33 mm和扎入速度150 mm/s开展取苗试验,试验结果与仿真结果一致,取苗成功率均为100％,钵体基质损失率低于5％,具有较好的取苗效果.

    蔬菜移栽机弹性取苗爪参数标定EDEM-RecurDyn取苗试验

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于模糊PID的顶夹式取苗装置苗盘定位控制方法

    孔德航张学东崔巍吴海华...
    207-216,229页
    查看更多>>摘要：针对顶夹式取苗装置苗盘精确输送定位的需求,提出了一种基于模糊PID与结合双传感器的苗盘精准定位控制方法.该方法通过激光传感器感知苗盘到位信息;通过角度传感器获取苗盘实时位置对应的角度信息;通过以两相混合式步进电机为对象建立的步进电机转角模糊PID控制模型对苗盘进行精确输送.以128穴标准育苗盘为输送对象,进行苗盘输送定位精度分析,结果表明,苗盘输送定位误差应小于2.13mm,对应角度控制误差应小于2.03°.然后,根据顶夹式取苗装置工作原理,分析建立了苗盘输送定位控制系统.仿真试验表明,在获得的最优PID控制参数Kp=40、KI=76、KD=3.2下,模糊PID控制调节时间为0.18 s,受扰动后恢复时间0.31 s,响应最大变化量为0.94°,小于2.03°,动态性能与稳态性能均优于经典PID,满足控制精度需求.输送定位控制试验结果表明,模糊PID控制定位平均误差为0.32 mm,定位平均相对误差为0.92％,最大定位误差为0.53 mm,小于2.1 3mm,满足苗盘输送位置精确定位需求.该方法提升了系统抗干扰能力,为蔬菜自动移栽机关键技术升级提供了技术支撑.

    移栽机顶夹式取苗苗盘定位双传感器模糊PID控制

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    蔬菜自动移栽机多叶片式鸭嘴栽植机构设计与试验

    金永旺胡建平吕俊鹏姚梦娇...
    217-229页
    查看更多>>摘要：针对现有蔬菜移栽机栽植机构作业时栽植器对土壤的扰动量大、回流量低、穴口尺寸规则性差进而造成成穴效果差、露苗率高、直立度低的问题,基于鸭嘴形状设计了一种多叶片式鸭嘴栽植机构.阐述了整体结构组成及工作原理,通过理论分析和建立运动数学模型,对关键部件进行了结构和工作参数的初步设计;对影响土壤成穴效果的因素进行分析,以鸭嘴叶片数量、鸭嘴开合角度、鸭嘴开合速度为试验因素,土壤扰动量、土壤回流量、穴口尺寸规则性为成穴效果评价指标,设计了三因素三水平正交组合试验,运用Design-Expert软件建立了评价指标的回归数学模型,对试验结果进行了响应曲面对比分析,比较了 3种因素对评价指标影响的显著性;通过对回归模型进行多目标参数优化,得到当鸭嘴叶片数量为4片、鸭嘴开合角度为22°、鸭嘴开合电机转速为70 r/min时,土壤扰动量、土壤回流量、穴口尺寸规则性分别为0.559、0.788、7.136 mm,此时土壤成穴效果最优;根据最优试验结果对关键部件的设计参数进行了优化和确定,并开展了大田栽植作业试验.试验结果表明,栽植作业试验与耦合仿真试验间评价指标平均误差分别为2.2％、2.3％、1.8％,符合仿真试验与实际试验间误差的要求;同时栽植作业后的露苗率和直立度合格率进行了评判,露苗率为3.6％,直立度合格率为96.7％,符合行业标准的要求,验证了多叶片鸭嘴栽植机构设计和理论分析的正确性.

    栽植机构多叶片鸭嘴栽植器成穴效果仿真栽植试验

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    漂浮穴盘苗取苗爪设计与试验

    别琼颜华赵翔烽刘永强...
    230-236,269页
    查看更多>>摘要：漂浮盘育苗通过穴盘底孔可实现水分、养分及农药施放,具有方便管理、生产成本低等优点,在我国西南地区已有较大规模应用.本文针对漂浮盘育苗移栽设计了一种夹钵式弹性取苗爪.基于钵体顶出和压缩试验,确定了国福910辣椒苗钵体力学性质参数;结合ADAMS刚柔耦合仿真试验,得到苗爪片尖端入钵轨迹,验证了取苗爪的合理性;建立了取苗力学模型,分析了影响取苗成功率的关键性因素.以苗钵含水率、爪片宽度、取苗深度为试验因素,开展取苗爪辣椒苗取苗正交试验,并确定取苗最佳组合为取苗深度40 mm、爪片宽度5 mm、基质含水率55％～65％,此时取苗成功率为99％,基质损失率为3.18％.不同作物适应性试验结果表明,甘蓝茶玛、烟苗K326取苗成功率不小于98％,云烟87取苗成功率为94％,具有良好适应性.

    漂浮盘取苗爪移栽机设计

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于力矩不平衡效应的三七种苗定向移栽装置设计与试验

    苏微马遥赖庆辉张弦...
    237-245页
    查看更多>>摘要：针对传统自动移栽装置难以实现三七种苗精准调姿定向等问题,利用高速摄影分析三七种苗不同释放姿态下种苗姿态变化规律,设计了一种基于力矩不平衡效应的三七种苗定向移栽装置,试验结果表明,力矩不平衡效应下种苗剪口呈向下趋势,对种苗掉落过程进行受力分析,揭示了力矩不平衡效应对种苗姿态变化的影响规律;通过理论计算与仿真分析对定向装置关键部件进行设计,建立了种苗调姿定向过程动力学模型,揭示了种苗定向机理;为优化定向装置工作性能,以输送速度、水平间距和垂直高度为试验因素,以定向合格指数为指标,进行单因素试验和Box-Behnken试验.试验结果表明,影响定向合格指数的主次顺序为输送速度、水平间距、垂直高度,当输送速度为90.564～110.468 mm/s、水平间距为24.931～27.701 mm、垂直高度为8.5 mm时,定向合格指数大于85％,结果满足三七种苗移栽要求.

    三七种苗定向移栽力矩不平衡高速摄影姿态变化

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于改进YOLO v8的苹果树树干精准识别方法

    张宏建孙智霖亓新春曹鑫鹏...
    246-255,262页
    查看更多>>摘要：针对苹果树树干识别中存在检测精度差与速度低的问题,提出一种基于改进YOLO v8的苹果树树干精准识别方法.首先,采用深度感知相机采集苹果树树干图像,并以YOLO v8为基准模型,采用结构重参数化卷积替换卷积层,增强模型特征学习能力.其次,优化特征融合单元,增加动态头部检测机制,提升检测速度与检测精度.最后,以传统YOLOv8、Fast R-CNN等作为对照模型,以平均精度和帧率等作为评价指标,进行田间试验.结果表明,本文改进模型具备精准识别苹果树树干的能力,平均精度达到95.07％,检测速度提升至112.53 f/s,模型参数量为4.512×107.相比传统YOLO v8模型,平均精度提高了 4.98个百分点,检测速度提高了 3.24f/s.与主流的目标检测模型Fast R-CNN、YOLOv7、YOLOv5、YOLO v3相比,改进模型平均精度分别高出15.26、6.33、9.59、13.41个百分点;检测速度分别高出96.81、75.27、2.23、57.10f/s;参数量比Fast R-CNN、YOLOv5、YOLO v3分别减少9.198×107、1.93×106、1.641×107.该研究为苹果园中自主导航及智能作业提供了技术与方法支持.

    苹果树树干精准识别改进YOLOv8特征学习动态检测

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于特征点改进的4PCS樱桃树三维点云配准方法

    李云飞李振东杨立伟刘刚...
    256-262页
    查看更多>>摘要：针对点云配准会消耗较多时间资源、配准误差较大等问题,提出一种基于3D-SIFT特征点改进的4PCS配准方法.通过深度相机对樱桃树4个方位进行扫描,获取樱桃树三维点云数据.首先,使用直通滤波和统计滤波,设计一个点云去噪框架,筛选高质量三维点云;其次,应用SIFT算法对樱桃树点云进行特征提取,减少数据的维度,增强特征稳定性;再次,将获得的源特征点集和目标特征点集,作为4PCS算法原始数据输入进行点云粗配准,获得精确位姿;最后,利用ICP算法进行精细配准,使其匹配状态最佳.以不同树型樱桃树点云数据为实验对象,引入消耗时间和均方根误差,作为配准评估标准.实验结果表明,在粗配准阶段,本文配准方法耗时分别为4.16、4.33s,均方根误差分别为0.953、1.810cm,有效降低了配准误差,缩短了配准时间.另外,在精配准阶段,本文选用ICP算法,并进行多组精配准实验,结合本文方法整个配准时间为4.84 s,均方根误差为0.845 cm,配准时间和配准误差均达到最优.

    樱桃树三维点云3D-SIFT4PCS算法点云配准

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于改进UNet的樱桃树枝直径计算方法

    李振东李云飞杨立伟刘刚...
    263-269页
    查看更多>>摘要：针对果园环境中樱桃树图像分割和直径计算精度低的问题,本文提出一种基于改进UNet的休眠期樱桃树枝直径计算方法.首先,对樱桃树的主干和枝条采用分类网格化标记,增加UNet对枝干数据的训练量;其次,选取通用性强的VGG16,替换UNet的主干特征提取网络,并在池化层后加入SAM模块,克服复杂背景和枝干结构的影响;再次,使用加权交叉熵损失函数,赋予各类目标不同的权值,解决像素类别不平衡问题;最后,在UNet获取的枝干掩膜图像中生成最大内接圆,通过最大内接圆直径计算枝干实际直径.实验结果表明,改进的UNet模型检测休眠期樱桃树的MPA和MIoU分别达到85.79％和77.97％,相比原UNet模型提高0.52个百分点和4.49个百分点.将本文方法与实地测量的方法进行线性回归分析,得到树枝直径计算结果的决定系数均不小于0.915 7,均方根误差均不大于0.86 mm.表明本文提出的方法能准确分割樱桃树枝干图像,计算枝条直径,可为樱桃树自动化修剪提供有效的技术支持.

    樱桃树U-Net深度学习距离变换直径计算

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于增强型ORB-SLAM 3算法的黄瓜植株稠密建图

    王悦辰周静黄志刚陈勇明...
    270-279页
    查看更多>>摘要：为了实现温室高秆作物(黄瓜)植株的点云获取,本文提出一种稠密建图算法.该算法基于ORB-SLAM 3算法架构,通过改进特征点的提取过程,采用四叉树的提取方法使得特征点分布更为均匀,提升关键点质量.加入稠密建图线程、八叉树地图线程、栅格地图线程.稠密建图线程通过恢复单帧点云,并结合统计滤波与体素滤波进行处理,再根据黄瓜植株两侧的相机位姿将黄瓜点云从相机坐标系转移到世界坐标系下进行配准融合.相较于传统的转台式多视角配准方式,该算法解决了垄两侧点云的配准信息缺失问题,成功实现垄两侧黄瓜点云的自动配准融合,最终获得高精度的温室与黄瓜作物的点云模型.为验证本研究的实用性,进行TUM数据集与真实场景的测试,结果表明增强型ORB-SLAM3算法运行轨迹更精准,其绝对误差平均降低21.4％.本研究可实现高秆作物的三维点云获取,能够为后续表型数据分析提供基础数据.

    温室黄瓜植株稠密建图滤波处理ORB-SLAM3

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于YOLO v8n改进的小麦病害检测系统

    刘梦姝张春琪晁金阳唐彬...
    280-287,355页
    查看更多>>摘要：针对现有小麦病害检测算法精度低、处理速度缓慢、易受背景环境干扰、难以检测目标病害等问题,结合先进的智能手机硬件、便捷的微信小程序以及高效的云服务平台,设计一个基于云架构的小麦病害检测系统.系统主要包括云服务器模块和微信小程序模块,云服务器端主要用于图像接收和模型处理;使用CSS和Java Script语言开发微信小程序,用于实现数据上传、信息反馈与信息显示.为保证模型在云服务器部署的可行性,提出一种基于YOLO v8n改进的小麦病害检测模型(C2f-Faster-Slim-Neck-YOLO v8n,CS-YOLO).该模型结合 FasterNet 轻量化优点,使用 FasterNet 中的 FasterNet Block替换C2f中Bottleneck模块,降低模型内存占用量的同时,提高模型特征融合能力和检测精度.在颈部网络使用GSConv并采用Slim-Neck设计范式中的VoV-GSCSP模块对YOLO v8n的Neck进行改进,降低模型计算量的同时提高模型检测精度.试验结果表明,对于大田环境下所采集的小麦病害数据集,改进后模型浮点运算量及模型内存占用量相比YOLO v8n基线模型分别降低24.4％和17.5％,同时平均精度均值相较于原模型提高1.2个百分点,且优于YOLOv3-tiny、YOLOv5、YOLO v6、YOLO v7和YOLOv7-tiny算法.最后将轻量化检测模型CS-YOLO部署到云服务器上,将检测功能转化为API接口,小程序利用请求调用其接口调用服务器连接,服务器收到请求后,将数据传递给部署在云服务器上的模型,用户通过使用微信小程序调用检测模型对病害图像进行类型识别和病害位置检测,平均精度均值为89.2％,可为小麦病害识别类型和检测病害位置提供技术支持.

    小麦病害检测深度学习YOLOv8模型微信小程序

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据