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期刊信息/Journal information
中国农机化学报
中国农机化学报

曹曙明

双月刊

2095-5553

jcam@vip.163.com

025-84346270 84346296

210014

江苏省南京市中山门外柳营100号

中国农机化学报/Journal Journal of Chinese Agricultural Mechanization北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为农业机械化专业性期刊。宣传党的农业机械化的方针政策，探索农业机械化的方向和道路，交流农业机械化经营管理和教育培训经验，传播农业机械化信息，普及农业机械化基础知识。
正式出版
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    新型多格室粪便堆肥反应器设计与试验

    刘建伟葛静芸田洪钰史世强...
    223-228页
    查看更多>>摘要：针对常规粪便堆肥反应器进料自动化程度不高、堆肥效率低和产物质量差的问题,设计并构建出一种"连续进料—反应—出料"运行模式的新型多格室粪便堆肥反应器.对反应器的通风单元、加热单元进行优化设计,并以厕所粪便为处理对象,进行反应器运行性能试验.试验结果表明,经反应器堆肥处理后,粪便臭味减弱、颜色由棕黄色变为棕褐色,堆料高温期(≥50℃)维持在6d以上,反应器不同运行阶段堆肥产品的种子发芽指数分别为104%、81%和128%,表明堆肥成品已实现完全腐熟和无害化.堆肥产品总养分、有机质和种子发芽指数均达到相关要求.

    多格室堆肥反应器厕所粪便好氧堆肥反应器资源化

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    基于离散元法的潮湿甘蔗复合肥参数标定

    陈远玲王梦乔金亚光侯怡...
    229-236页
    查看更多>>摘要：为能准确建立潮湿甘蔗复合肥的离散元模型,合理设置仿真参数,提高肥料颗粒动力学仿真结果的准确性,以休止角为响应值,对不同含水率的甘蔗复合肥进行试验研究.通过卸料仓法建立含水率与休止角的三元回归方程,决定系数为0.99;基于Hertz-Mindlin with JKR粘结模型,通过Plackett-Burman试验、爬坡试验和Box-Behnken试验从9个初始参数筛选出JKR表面能、甘蔗复合肥剪切模量、甘蔗复合肥与不锈钢静摩擦系数、甘蔗复合肥间静摩擦系数、甘蔗复合肥间恢复系数5项显著性参数,并建立休止角—离散元参数模型,模型P值小于0.01,变异系数为6.35%;最后,通过对不同含水率下的最佳参数组合进行仿真休止角试验,仿真结果与物理休止角试验的相对误差小于7.66%,验证不同含水率的甘蔗复合肥参数标定结果和研究方法是合理可靠的.研究结果可为基于离散元法的甘蔗施肥机械动力学仿真研究提供参考.

    潮湿甘蔗复合肥含水率离散元参数标定

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    双热交换器预冷装备研制及试验

    赵一霁万勇徐文娟张勇...
    237-243,294页
    查看更多>>摘要：设计一种双热交换器预冷装备,采用太阳能发电、蓄电池和市政电源三种电能供给方式,并采用以蓄冷板为主和蓄电池为辅的能量存贮方式,通过控制系统集成,预冷装备可根据预冷库和蓄冷板的实时温度,择一进行预冷库制冷或蓄冷板蓄冷.通过对比试验研究在预冷库温度设定为2.0℃±0.5℃时预冷库内有(无)顶置蓄冷板对库内温度的影响:当有顶置蓄冷板时库内平均工作温度为1.99℃、温度不均匀性为1.067℃、温度均匀度为0.695℃;无顶置蓄冷板时库内平均工作温度为2.09℃、温度不均匀性为1.278℃、温度均匀度为0.707℃,表明冷藏条件下有顶置蓄冷板可以让库内温度更均匀.当有顶置蓄冷板时平均温度上升、下降循环一次耗时约31 min,相较于无顶置蓄冷板时延长9 min.

    双热交换器制冷蓄冷技术温度精准控制

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    基于改进YOLOv5s-ECA-ASFF算法的茶叶病害目标检测

    叶荣马自飞高泉李彤...
    244-251页
    查看更多>>摘要：在自然场景下,茶叶病害形状各异、目标小,传统卷积神经网络不适用于复杂背景下的病害检测.因此,提出一种改进的YOLOv5s-ECA-ASFF茶叶病害目标检测算法.该算法通过引入ECA通道注意力模块来增强通道维度上的全局上下文信息,并使用自适应空间特征融合(ASFF)技术改进茶叶病害的多尺度特征融合,提高模型的背景抗干扰能力.同时,使用GIoU损失函数作为边界框损失函数,进一步提高回归目标的检测精度.与原始 YOLOv5s模型相比,改进YOLOv5s-ECA-ASFF模型在茶白星病、茶轮斑病、茶炭疽病、茶藻斑病的识别平均精度分别提高5%、4%、3%、2%,平均精度均值为92.1%.此外,该模型的图像检测速度为64f/s,并且综合性能也优于YOLOv4、SSD和Faster R-CNN模型.因此,该模型为茶叶在自然生长环境下不同种类病害的检测提供参考,并为早期预测提供重要的技术支持.

    深度学习YOLOv5s茶叶病害注意力机制目标检测

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    基于改进Swin-Transformer的柑橘病叶分类模型

    方俊泽郭正李歌邢素霞...
    252-258页
    查看更多>>摘要：针对柑橘病害人工检测效率低、成本高、准确度低等问题,结合人工智能技术对柑橘病叶进行分类识别.首先,建立模拟复杂环境下的柑橘病叶数据集.其次,提出一种改进的Swin-Trasnformer柑橘病叶分类模型,包含局部感知通道增强注意力模块(LPCE),以提升模型的感受野和特征表达能力,通过通道之间的相关性进行加权,使模型更容易提取关键特征.试验证明本文模型的分类识别准确率达到98.52%,精确率、召回率和F1-score分别达到98.17%、98.24%、98.28%,均超过基线模型.该模型为柑橘病害的检测提供技术支撑.

    柑橘病叶深度学习分类识别Swin-Transformer注意力模块

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    电动遥控茶园管理机设计与试验

    齐兴源林蜀云刘春波靳志飞...
    259-265页
    查看更多>>摘要：针对目前贵州省茶园管护机具以手扶式为主,且农村劳动力短缺的现状,结合尾气排放对茶叶会产生一定的影响,为进一步解决好丘陵山区茶园机械化管护问题,设计一种电动遥控茶园管理机.通过对机具的行走传动系统、作业传动系统、齿轮等关键部件及遥控控制电路进行设计,并配套设计旋耕、开沟、除草模块,各模块之间可方便拆卸.使用Solidworks Simulation对机具的传动齿轮、悬臂轴等进行仿真分析,并进一步对样机的作业性能进行检测.试验表明,该机具目前能够进行旋耕和开沟模块的快速更换,旋耕作业深度为15.3 cm,开沟作业深度为20.7 cm,遥控距离大于200 m,初步实现"一个动力平台+N个作业模块"的作业模式.

    茶园管理机丘陵山地履带底盘遥控

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    融合残差网络与注意力机制的草莓检测

    王瑞彬杨世忠高升
    266-273页
    查看更多>>摘要：针对草莓果实因受到自然光光照、枝叶遮挡、果实间存在遮挡等因素,较难实现成熟草莓果实识别的现状,提出融合深度残差网络与注意力机制的成熟草莓目标检测算法.引用信息表达能力更强的深度残差网络Resnet50对SSD目标检测算法模型基础骨干网络进行替换,对经过残差网络结构和新增卷积特征提取层得到信息特征提取图进行通道和空间方向的注意力机制方法处理,建立能准确实现成熟草莓目标检测的RC-SSD目标检测模型.试验结果表明,本文的RC-SSD算法模型对比Faster R-CNN、YOLOv3、SSD-VGG模型拥有较少的参数量,平均精度均值mAP分别提升46.05%、10.16%、5.77%,其中成熟草莓的识别精度达到99.04%.对比轻量化网络结构模型SSD-Mobilenetv2,RC-SSD算法模型在FPS相对于轻量化网络模型降低25帧的情况下,精度提升20.20%,FPS在GPU运行设备上达到86帧.

    残差网络注意力机制损失函数目标检测草莓图像识别

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    基于改进YOLOv5l的设施番茄3D信息检测方法

    林森许童羽葛禹豪马璟...
    274-284页
    查看更多>>摘要：针对温室环境中由于遮挡和光线复杂等原因造成的果实识别和定位不准确这一问题,将深度学习目标检测算法与Intel RealSense D435i深度相机相结合,提出一种获取番茄在三维空间中协同位置的方法,用于温室中采摘机器人执行番茄定位和采摘任务.基于YOLOv5网络,使用Ghost-Convolution替换原始网络中的CSP结构,并采用BiFPN的多尺度连接方法,最大限度地利用不同特征层提取番茄特征信息,以提高边界框回归的准确性.比较不同的注意机制,并选择CBAM注意机制插入到模型的特征提取网络中.该模型通过RGB-D相机获取检测到的番茄的中心点,并计算其在相机坐标系中的空间坐标信息.为最大限度地减少复杂温室环境对目标识别以及最终采摘效果的影响,筛选所有超过1.5 m的视频流,以便视觉算法只专注于识别和检测1.5 m范围内的目标.试验表明,模型检测红色和绿色番茄的平均精度均值分别为82.4%和82.2%.最后,介绍深度相机与目标检测网络相结合以检测番茄物体深度的方法.为番茄采摘机器人视觉系统提供理论支持.

    番茄深度学习采摘机器人3D目标检测YOLOv5

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    圣女果温室巡检机器人系统设计与试验

    侯炳法李小敏牟向伟姚华平...
    285-294页
    查看更多>>摘要：为解决传统农业生产方式中人工巡检成本高、劳动强度大、速度慢等问题,设计一种圣女果温室巡检机器人系统,融合自动控制技术、机器视觉技术和深度学习技术,实现对圣女果的准确识别和计数.通过机器视觉提取工作路径和红外传感器避障实现机器人自动导航功能;并提出一种改进型YOLOv4-tiny模型对圣女果进行检测,该模型在YOLOv4-tiny的基础上增加52×52的特征层和注意力机制,提高小目标检测的识别精度.试验结果表明,该巡检机器人以0.2m/s的速度行进时可以准确沿着预定路径工作,改进的YOLOv4-tiny-Tomato模型在温室环境中对成熟和未成熟圣女果的平均识别精度分别为98.7%和98.0%,F1 值分别达到96.71%和95.8%,实时帧率达到36帧/s.本研究可为农业领域的智能化巡检和精细管理提供新的思路和技术支持.

    温室大棚巡检机器人自动导航深度学习目标检测YOLOv4-tiny

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    基于PCA-LDA-SVM算法的茶小绿叶蝉识别

    吴鹏刘金兰
    295-300页
    查看更多>>摘要：为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法.首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而减少后续的计算时间;再利用线性判别分析(LDA)寻找特征数据的最优投影空间,使类内散布距离最小,类间散布距离最大,进一步提高识别的准确率和精确度;最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别.试验结果表明,PCA-LDA-SVM模型识别准确率达96%,精确度达100%,召回率达92%,整体识别性能优于SVM,BP,KNN,PCA-SVM模型,具备一定的理论价值和参考意义.

    茶小绿叶蝉病虫害识别主成分分析(PCA)线性判别分析(LDA)支持向量机(SVM)

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