首页期刊导航|中国农机化学报
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
收录年代

    基于计算机视觉的小麦收获边缘导航线提取方法

    姚杰张春雨彭勇周爽...
    215-220页
    查看更多>>摘要：针对小麦收割边缘受到麦茬、土壤、光照等环境因素影响导致的导航线提取精度低、运行速度慢等问题,为实现小麦精准化收获作业而提出一种基于水平投影和梯度下降的小麦收获边缘导航线提取方法.首先通过LAB阈值分割、形态学滤波等进行图像分割,然后进行水平投影以提取出小麦收获边缘伪特征点,将伪特征点进行最小二乘拟合从而获得边缘特征点所在的ROI区域,并对该区域进行Canny边缘检测来提取出边缘特征点,最后利用梯度下降算法拟合出小麦收获边缘导航线,从而解决传统算法中所遇到的导航线拟合精度低、拟合速度慢等问题.试验结果表明:在小麦已收割和未收割区域对比度很低的情况下,处理一张分辨率为640像素×360像素的图像平均耗时163 ms,生成的导航基准线成功率高达95％,为智能农业机械在麦田中的自主行走提供一种可靠的、实时的导航方法.

    农业机械视觉导航水平投影梯度下降

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于激光雷达自适应聚类半径的树冠检测研究

    台少瑜李云伍赵颖林先印...
    221-226,266页
    查看更多>>摘要：为解决丘陵山地果园条件下激光雷达检测过程中面对多尺寸、多距离条件下出现的目标物体漏检、误检等欠分割和过分割问题,提出一种基于激光雷达的自适应目标聚类半径目标物体检测方法.首先,在使用激光雷达感知到周围环境的三维点云后,去除地面点云并且使用体素滤波进行降采样的预处理,在减少数据量的同时去除点云中的噪声点.其次,建立K-d tree模型进行最近邻搜索,以加速欧式聚类的进程,通过自适应确定每颗树冠的聚类半径,使欧式聚类能够得到更好的聚类效果.最后为验证算法准确性和实用性,基于果园履带车平台,采用32线激光雷达对所提算法进行实车测试.结果表明:在丘陵山地果园中该算法可准确聚类果树树冠点云,且实地目标正检率为94.41％.

    激光雷达树冠检测K-dtree模型自适应聚类

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于无人机多光谱遥感的棉花生长参数和产量估算

    赵胜利王国宾胡连槟徐海钰...
    227-234页
    查看更多>>摘要：及时准确地监测棉花长势和产量是精准农业栽培管理的关键.无人机(UAV)平台能够快速获取高时空分辨率的遥感数据,在作物生长参数和产量估算方面显示出巨大的潜力.以山东省滨州市棉花为研究对象,利用安装在无人机上的多光谱相机获取遥感影像,分别提取各波段反射率,筛选出8种植被指数,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、人工神经网络(BPNN)3种方法分别构建棉花的株高、叶绿素相对含量、单株产量的估计模型并进行验证.结果表明,基于BPNN的预测模型精度明显优于MLR和RF模型,盛花期与成熟期棉花株高估计模型验证集的R2分别为0.842和0.670;叶绿素相对含量估算模型验证集的R2分别为0.725和0.765;产量估算模型验证集的R2分别为0.860和0.846.为无人机遥感在作物生长参数与产量估算领域中的应用提供理论依据,为进一步优化农业生产管理、科学决策提供参考.

    棉花无人机遥感植被指数株高叶绿素相对含量产量

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    无人机遥感监测果树氮素含量研究进展

    陈鲁威曾锦袁全春潘健...
    235-243页
    查看更多>>摘要：氮素是果树生长发育不可或缺的成分,氮素含量超出正常范围会影响树体生长发育,会直接或间接降低果实产量及品质.快速准确掌握果树氮素含量,可为精准施肥提供技术支撑,从而达到果树的优质丰产.随着无人机产业的快速发展,无人机遥感监测以其无损、快速、实时、高效等优点在氮素含量监测中发挥着重要作用.在介绍目前主流无人机的基础上,梳理数据获取及后续处理方式,阐述多光谱、高光谱、可见光以及其他类型传感器实现果树氮素含量监测研究现状.可以发现,多光谱和高光谱传感器对果树氮素监测效果更佳,且使用机器学习方法构建模型相较于传统方法具有更高精度.提出无人机遥感监测果树氮素含量在无人机飞行平台与传感器性能、数据获取与处理、推广与应用及政策4个方面现阶段存在的不足之处和未来精准化、高效化和智能化的发展方向.

    无人机遥感果树氮素含量机器学习

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于TRIZ理论的采茧机器人创新设计

    王成军丁凡
    244-249页
    查看更多>>摘要：针对采茧机采茧质量差、效率低等问题,基于TRIZ理论设计一种采茧机器人.采用九屏幕分析法、组件分析法和因果轴分析法,得出采茧机效率低、质量差等问题的根本原因:存在下茧、适应性不足、顶杆维修效率低等;运用技术矛盾法、物理矛盾法和物—场模型法对采茧机存在的问题进行求解,创新设计执行器、姿态转换器、仿形压头及剔茧装置等关键部件,并结合实际工况完成采茧机器人的整机设计.利用有限元仿真软件,进行顶杆与仿形压头采茧试验,分析蚕茧的变形和动力学响应,结果表明:采用仿形压头采茧,蚕茧总变形最大值减少96％,等效应力最大值减少91.7％,等效弹性应变最大值减少88.2％.

    采茧机器人TRIZ理论结构设计有限元

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于分层特征对齐网络的小样本马铃薯病害叶片检测

    牛玉霞孙宙红任伟陈林琳...
    250-258页
    查看更多>>摘要：针对传统马铃薯病害叶片检测方法过度依赖大量训练数据以及对未知病害识别泛化性不强的问题,提出一种基于分层特征对齐网络的小样本马铃薯病害叶片检测模型.首先,收集并整理包含多种病害类型的弱标注马铃薯病害叶片数据集.其次,在支持分支中建立文本语义和视觉语义的多模态双层特征语义表示,并利用预训练网络生成多个候选框.再次,利用卷积神经网络将候选框区域映射到深度特征空间,并借助无参数的度量方法实现文本语义与视觉语义的特征对齐.最后,将查询分支中的未知类病害图片与多模态视觉和文本语义关联集进行度量计算,根据相似度值快速给出待测图片中未知新类的病害类别.通过在自建的马铃薯病害叶片数据集和开源数据集上进行测试,所提出模型分别可以实现93.55％和96.35％的识别精度,在跨域数据集上可以实现95.15％和94.06％的识别精度,优于当前经典的目标检测模型,具有一定的实际应用价值.

    马铃薯病害叶片检测分层特征对齐网络文本语义视觉语义

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于改进残差神经网络的家蚕日龄识别模型

    田丁伊石洪康祝诗平陈肖...
    259-266页
    查看更多>>摘要：家蚕日龄的准确识别有助于精准饲喂和动物福利,因此为准确识别家蚕生长时期中3龄第1天至5龄第7天,共14个日龄,在实际环境下采集特定家蚕品种,构建以14个日龄为单位的数据集.提出一种基于改进残差神经网络的Moga-ResNet,该方法在经典残差神经网络ResNet50的基础上,引入多阶门控机制以获取日龄图像的显著性特征.通过在同一个家蚕日龄数据集上开展模型训练与测试得到,Moga-ResNet的识别准确率为96.57％,F1值为96.57％,召回率为 96.62％,与 Swin Transformer、MobileNet v3、CSPNet 和 DenseNet 四个经典模型的评价指标相比,Moga-ResNet 在家蚕的日龄识别中具有较强的识别能力,可以为开展家蚕精准饲喂和数字化管理相关工作提供基础.

    家蚕日龄识别多阶门控机制残差神经网络

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于Vision Transformer的小麦病害图像识别算法

    白玉鹏冯毅琨李国厚赵明富...
    267-274页
    查看更多>>摘要：小麦白粉病、赤霉病和锈病是危害小麦产量的三大病害.为提高小麦病害图像的识别准确率,构建一种基于Vision Transformer的小麦病害图像识别算法.首先,通过田间拍摄的方式收集包含小麦白粉病、赤霉病和锈病3种病害在内的小麦病害图像,并对原始图像进行预处理,建立小麦病害图像识别数据集;然后,基于改进的Vision Transformer构建小麦病害图像识别算法,分析不同迁移学习方式和数据增强对模型识别效果的影响.试验可知,全参数迁移学习和数据增强能明显提高Vision Transformer模型的收敛速度和识别精度.最后,在相同时间条件下,对比Vision Transformer、AlexNet和VGG16算法在相同数据集上的表现.试验结果表明,Vision Transformer模型对3种小麦病害图像的平均识别准确率为96.81％,相较于AlexNet和VGG16模型识别准确率分别提高6.68％和4.94％.

    小麦病害VisionTransformer迁移学习图像识别数据增强

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    智能有机肥施肥机设计及验证

    郝延杰刘树泽王子强王鹏军...
    275-279,336页
    查看更多>>摘要：针对有机肥施肥存在智能化程度低等问题,研发设计一种智能施肥机.整机动力部分采用液压系统和机械系统结合方式,控制系统采用FPGA技术,利用前期的数据处理得到施肥量、施肥幅宽与输肥机构挡位、控肥闸门开度和肥料落点控制罩角度关系式及施肥量和幅宽的相关性,实现施肥量、施肥幅宽的变量调节及可视控制,并可根据施肥量预测幅宽的大小.验证结果表明:该施肥机控制系统程序稳定可靠,施肥量误差为2.58％,施肥幅宽误差为3.53％,作业效果良好,各项技术指标满足农艺要求.

    智能施肥机可视控制有机肥田间管理机械

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    传统图像分割算法在农作物籽粒考种应用中的研究进展

    张伟进王福顺孙小华王军皓...
    280-287页
    查看更多>>摘要：传统图像分割算法以时间、空间复杂度低等优点在农作物籽粒考种领域中有着广泛的应用.对传统分割算法在农作物表型获取过程中的应用进行研究,首先阐述Otsu、分水岭、边缘检测、SLIC算法以及凹点分析算法的算法原理,对种皮颜色灰度均匀、形状不同的农作物籽粒,以"问题—方法"的模式阐述不同算法在应用中存在的问题以及相应的解决方法;接着将算法基于阈值、区域、边缘、聚类、凹点整合为五大类,对算法的分割效果、优缺点及其适用范围进行比较研究;最后,剖析农作物籽粒图像分割应用研究存在农作物种类覆盖度不够宽泛、图像分割精度不高、技术通用性不高等问题,并从算法精度提高、重叠遮挡处理等方面对未来的研究进行展望,以期为农作物籽粒考种过程中的图像分割研究提供参考.

    考种籽粒表型信息获取图像处理图像分割

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普