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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
收录年代

    新疆红龙板椒物理特征及力学特性试验研究

    李凤刚李志敏王方艳
    141-145,151页
    查看更多>>摘要：针对目前辣椒机械化加工去杂效率低、易损伤等问题,对辣椒的物理特征及力学特性进行试验研究.以新疆红龙板椒为研究对象,通过物理特征参数测定及统计数据处理,获得板椒的主要物理参数及其相关性.试验测得辣椒果长为141.00 mm,椒果果径为18.35 mm,辣椒果柄长度为31.90 mm,辣椒果柄直径为5.97 mm,辣椒单果重为5.64 g.借助剪切及拉伸力学试验,获得辣椒柄及辣椒柄与辣椒蒂连接处的力学特性.在剪切试验中,辣椒柄的平均剪切强度为9.73 MPa,通过Design-Expert 12软件优化设计得到在剪切位置、果柄直径和加载速度分别为15 mm、4.5 mm、和200 mm/min时剪切强度最小为6.34 MPa;在拉伸试验中,辣椒柄的平均抗拉强度为5.13 MPa,通过Design-Expert 12软件优化设计得到在夹持位置、果柄直径和加载速度分别为55 mm、4.4 mm、和395.5 mm/min时抗拉强度最小为3.95 MPa.

    板椒物理特征力学特性剪切强度抗拉强度

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    基于EDEM烟草营养土参数标定

    邱志丹罗熙霖林志华常鹏飞...
    146-151页
    查看更多>>摘要：为获得准确的烟草营养土离散元参数,采用仿真试验和台架试验相结合的方法,开展烟草营养土离散元仿真参数标定.以烟草营养土休止角为响应指标,采用Hertz-Mindli(no slip)离散元接触模型,设计Plackett-Burman试验,对烟草营养土离散元参数进行因素筛选,对烟草营养土休止角有显著性影响的因素分别为营养土间静摩擦系数、营养土间滚动摩擦系数和营养土—玻璃静摩擦系数;进行三因素三水平的Box-Behnken试验,获得各因素与烟草营养土休止角之间的回归方程.烟草营养土离散元模型参数标定结果为:静摩擦系数0.67、滚动摩擦系数0.35、营养土—玻璃静摩擦系数0.35.在标定所得的离散元模型下,仿真试验所得休止角与台架试验所得休止角值相对误差为2.59％.

    烟草营养土EDEM休止角仿真标定

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    先导式节流阀比例电磁铁参数设计及优化

    邵明玺张秀梅李伟
    152-159,171页
    查看更多>>摘要：保证丘陵山地拖拉机在起伏山地或土质较硬地块作业时的牵引力和耕深之间的最佳匹配状态是丘陵山地拖拉机悬挂系统设计的重要指标.比例电磁铁作为节流阀电—机转换的主要元件,其性能优劣对控制节流口开度、实现流量的比例调节具有重要意义.针对丘陵山地拖拉机悬挂系统作业需求和电液比例阀设计要求,设计一种用于悬挂液压系统姿态调整的先导式节流阀比例电磁铁,对其关键结构参数进行设计,建立比例电磁铁数学模型,通过Maxwell对阀组流量特性的影响进行仿真分析.同时利用遗传算法对隔磁导向套厚度、隔磁环角度、隔磁环宽度和定子铁心深度等参数进行匹配优化,通过Maxwell对优化前后的比例电磁铁进行有限元分析.仿真结果表明:优化后的比例电磁铁在1～3 mm时电磁力几乎与X轴平行,具有更好的位移—力特性.建立先导式节流阀数学模型,通过Simulink对其进行动态特性和静态特性仿真,验证所设计的比例电磁铁参数的合理性.

    丘陵山地拖拉机电液悬挂系统先导式节流阀比例电磁铁结构参数

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    玉米收获机发动机服役状态趋势分析与预警

    唐可记孙文磊杨炀孔德龙...
    160-165页
    查看更多>>摘要：为提高服役状态下玉米收获机发动机运行的稳定性,以发动机运行数据为分析对象,计算发动机的一个稳定性运行趋势曲线,用以判断发动机是否处于稳定性状态.首先通过获取发动机ECU系统中的运行数据,对发动机正常运行下的数据进行归一化处理,然后基于遗传算法优化的BP神经网络建立预测模型.以发动机转速、农机速度、冷却液温度、系统电压4个参数作为输入对机油压力的数值进行预测,最终预测模型的决定系数达到0.88,证明预测模型拟合度较高,能准确地对发动机的机油压力做出预测.而发动机在正常运行的情况下,机油压力的预测偏差较小,以大量正常运行的机油压力预测值与实际运行值的残差结合实际运行值构建基准向量集合,再以20 000条正常的机油压力的运行预测值与实际运行值的残差结合实际运行值构建评估向量,利用马氏距离计算每个评估向量到基准向量集合的距离值,该距离值可代表发动机正常运行状态下的一个稳定性的指标值.结果表明:得到的20 000个指标值具有一定的聚集性,指标值的大小稳定在0～10之间,所以该指标值在时间序列的一个趋势曲线可以代表发动机服役状态下的一个稳定的趋势,用以判断发动机处于正常或异常状态.

    玉米收获机发动机机器学习状态预测马氏距离趋势分析

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    灰飞虱自动识别计数方法研究

    程麒文邱白晶
    166-171页
    查看更多>>摘要：为更精确地施药,提供可靠的虫量数据,提出一种基于图像识别技术的灰飞虱数量计算方法.设定由拍摄距离和相机调节倍数组成三组拍摄条件,融合区域面积、区域圆度和边界直径三个参数组合构成识别计数模型,利用边缘检测和区域填充完成图像中的个体提取,每组条件下分别计算5张单个长翅和短翅的参数值作为标准.拍摄条件相同的情况下,分别计算4张相互独立和4张有轻微连接的灰飞虱的计数图像,将每个区域的结果比对参数标准值范围,如果三个参数均在范围内,则输出1;至少有一个参数不符合,重新计算该区域面积和边界直径,当同时符合标准值的2倍时,输出2.试验结果表明:灰飞虱全为独立的图像中,有8张相对错误率为0％,3张小于10％,1张为13.3％;轻微连接的图像中,有2张相对错误率为0％,6张小于10％,4张为10％～25％,能满足灰飞虱数量的自动计算.

    灰飞虱自动识别计数区域面积区域圆度边界直径

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    自监督学习下小样本番茄叶片病害检测

    李显娜吴强张一丹周康...
    172-179页
    查看更多>>摘要：番茄叶片病害的快速定位与精准识别有助于合理使用杀虫剂,进而保障番茄的质量与产量.针对现有番茄叶片病害检测方法检测性能不佳的问题,提出一种自监督下的小样本番茄叶片病害检测方法.首先,利用一组共享权重的主干网络提取番茄叶片在视觉空间中的语义特征;然后,将视觉语义特征作为深度自编码网络的输入,通过计算编码压缩后的特征与原始特征间的对比损失优化特征编码网络;最后,利用编码压缩后的特征指导番茄叶片的未知病害定位与识别.此外,为获得更鲁棒的指导特征集,设计一种双损失的优化策略.通过在自建的番茄病害叶片数据集和开源数据集上进行测试试验,所提出模型分别在自建和开源数据集上实现0.946 2和0.963 9的识别精准率,优于当前经典的目标检测方法.

    番茄叶片病害检测自监督学习自编码网络双损失语义特征

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    基于多模态特征对齐的作物病害叶片检测

    周一帆刘东洋周宇平
    180-187页
    查看更多>>摘要：针对现有农作物病害叶片检测方法利用图像特征定位叶片病害区域精度不高的问题,提出一种基于多模态特征对齐的作物病害叶片检测新方法.在训练阶段,利用视觉编码器和文本编码器将农作物叶片集中的图片和文本进行编码,并根据视觉编码特征定位给定图片中的病害区域,利用视觉和文本编码融合特征实现病害区域病害类型的细粒度分类.在推理阶段,利用预训练的病害区域定位模块定位给定测试图片中的病害区域,并将其提取的病害区域作为预训练分类模型的输入;通过计算预测文本值与文本集中原始标签之间的相似度值,快速给出病害区域的细粒度分类结果.在多个开源的农作物病害数据集上进行测试,所提出方法在马铃薯、番茄、苹果和草莓四种类型的病害叶片数据集上精准率分别为0.957 4、0.961 1、0.958 0和0.950 2,综合性能更优,具有较好实用价值.

    病害叶片检测多模态特征视觉编码特征文本编码特征细粒度分类

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    基于改进YOLOv5的田间大豆花朵生长状态识别方法研究

    岳耀华张伟亓立强
    188-193页
    查看更多>>摘要：为判断大豆开花时期落花情况,对田间大豆花朵在花蕾、半开、全开、凋落四类生长状态下进行精准检测.基于YOLOv5检测模型,对主干Bottleneck CSP结构进行修改,减少模块数量来保留更多浅层特征,增强特征表达能力,在骨干网络中引入CA注意机制,以获得位置信息,协助模型更加准确地识别,并修改锚箱尺寸提高小目标花蕾精准识别,在自建的田间大豆花朵不同生长状态数据集上进行改进YOLOv5算法对比试验.结果表明:大豆开花时期花朵不同生长状态识别模型准确率达到93.4％,召回率达到91.4％,对比原模型准确率、召回率分别提高0.8％和2.1％.

    大豆花朵生长状态YOLOv5田间复杂环境注意力机制目标检测

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    融合多尺度特征的遮挡番茄病害图像识别研究

    黄晓宇张聪陈晓玲
    194-200页
    查看更多>>摘要：针对复杂环境下因叶片重叠遮挡以及目标较小等原因而导致番茄病害识别准确率较低的问题,提出一种多尺度级联模型(IMS-Cascade).该模型以级联神经网络(Cascade R-CNN)为基础,在主干网络中引入融合上下文信息的可切换空洞卷积,使用复杂的多尺度卷积核提取目标特征,解决同种病害因叶片遮挡而形状差异较大的问题,并在特征融合网络中添加反馈连接模块,使模型可以进行多次的特征提取,提高浅层信息的利用率.最后在损失函数上增大准确样本的梯度,降低异常样本对模型的影响.将该模型用于Plant Village公开发表的部分番茄叶病害数据集上,mAP达到89.1％,平均准确率达到99.36％,分别比原始Cascade R-CNN模型提高2.5％和1.84％,具有更高检测精度,有利于复杂环境下的番茄病害检测.

    番茄病害检测反馈连接特征金字塔网络空洞卷积多尺度

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    基于改进ResNet的带孔蛋胚裂纹检测方法

    李运良赵明岩王鑫闫泓硕...
    201-208,221页
    查看更多>>摘要：将病毒注入蛋胚培养疫苗时,针头冲击使注射孔周围产生裂纹导致培养失败.为解决目前人工手持照蛋器在暗室通过肉眼检测蛋胚裂纹效率低、误判率高这一问题,提出一种结合多光谱通道注意(MSCA)机制与并行堆叠拓扑(PST)模块的带孔蛋胚裂纹检测方法.首先搭建带孔蛋胚裂纹检测黑箱,采集病毒注射后带孔蛋胚的线形、网状、星形裂纹和带孔完好蛋胚图像并建立数据集;接着以ResNet-50为骨干模型,将其后4层的第一个残差模块替换为PST模块,以增加模型初期图像表达能力;最后在每个PST模块与残差模块后引入MSCA机制,MSCA机制通过二维离散余弦变换(2DDCT)压缩数据得到各通道频率分量,采用神经结构搜索(NAS)方式得到最佳频率分量,即对权重重新分配,增加裂纹特征权重比例,以确保模型快速、精准识别带孔蛋胚裂纹.结果表明,改进的网络模型对带孔蛋胚裂纹检测时间为0.42 s/枚,检测精度为96.43％,检测效率高于人工作业.与原始ResNet-50相比,检测精度提高3.66％,优于其他经典卷积网络模型,改进模型可用于疫苗培育前带孔蛋胚裂纹自动检测.

    裂纹检测带孔蛋胚改进残差网络多光谱通道注意机制并行堆叠拓扑模块

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