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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。
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    卧式有机肥撒施机改进设计与试验

    郝程崔清亮张燕青侯华铭...
    69-76页
    查看更多>>摘要：常作为基肥的固态有机肥,具有施用量大、流动性差、易结拱等特点,采用卧式有机肥撒施机施肥,存在输肥功耗大、施肥均匀性差等问题.对卧式有机肥撒施机进行改进设计,在肥料出口处增设钉齿式输肥破碎辊、减压挡板和撞击导板,以减小输肥功耗提高施肥均匀性.对卧式有机肥撒施机改进前后的输肥功耗进行理论计算与对比分析,结果表明:改进前完成一次抛撒作业链板输肥功耗为2.57×105 J,改进后完成一次抛撒作业输肥功耗为2.05×105 J,输肥功耗可降低20.23%.运用EDEM软件,以输肥破碎辊钉齿排数、输肥破碎辊转速、肥量调节板开度为试验因素,抛撒均匀性横向变异系数为评价指标,进行单因素试验与响应面试验;运用Design-Expert 8.0.6软件对试验结果进行参数优化,并对优化后的参数进行验证试验.结果表明:输肥破碎辊钉齿排数为7排、输肥破碎辊转速为147 r/min、肥量调节板开度226 mm时,抛撒均匀性横向变异系数为14.04%,试验结果与仿真结果基本一致.研究结果为卧式有机肥撒施机的结构和性能优化提供参考.

    施肥机械有机肥变异系数抛撒均匀性

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    基于改进Mask R-CNN的青菜杂质检测研究

    赵爽俞永强苗玉彬刘可心...
    77-82,140页
    查看更多>>摘要：绿叶蔬菜的智能包装加工是实现绿叶蔬菜智能化生产、降低生产成本的重要部分,对绿叶蔬菜在包装加工时的杂质检测是其重要前提.以青菜为研究对象,提出一种基于Mask R-CNN的青菜杂质检测模型.首先采集标注掺杂枯树叶、枯菜叶和碎纸片3种常见杂质的青菜图像1 370多张,并通过数据增强的方法扩充建立含有2 740张青菜杂质图像的数据集.为减少背景对杂质检测的影响,通过在Mask R-CNN模型中加入协调注意力机制,同时添加全连接层和Dropout层,增强模型特征提取能力,减少过拟合现象,并使用迁移学习方法对模型进行微调.结果表明改进后的Mask R-CNN算法对青菜杂质识别的平均精度均值为99.19%,检测速度为8.45 FPS,检测效果良好,可以满足青菜杂质的检测需求.

    青菜杂质检测MaskR-CNN迁移学习协调注意力

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    秸秆揉碎机转子静力学特性分析与轻量优化

    赵宇兰月政周强石苏川...
    83-88页
    查看更多>>摘要：为解决目前秸秆揉碎机能耗高、效率低的问题,对其关键部件转子结构进行设计与计算;采用离散元法与有限元法耦合的方法对转子受载工况下的应力应变进行分析,基于静力学计算结果,在保持转子最大刚度前提下对其拓扑优化;对优化后的转子振动特性分析,确定揉碎机避开共振的工作转速.分析表明:所设计的秸秆揉碎机转子强度和刚度满足使用需求;拓扑优化后转子质量减轻17.19%,优化后转子受力均匀且应力应变较优化前无明显变化;由共振分析可知,揉碎机转速在1 550～2 300 r/min时,可以满足使用要求且不易发生共振.为饲草加工机械研发和改善其工作性能提供方法参考.

    秸秆揉碎机转子静力学分析拓扑优化振动特性离散元

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    基于颜色分割和PSO-RELM算法的花生种子筛选研究

    杨丽薛亚许李鹏飞彭信杰...
    89-96页
    查看更多>>摘要：针对花生种子人工筛选存在工作量大、效率低等的问题,提出一种基于颜色分割和改进ELM的花生种子筛选算法.根据花生图像的聚类特性,采用限定RGB和HSV颜色空间中颜色范围的方法对花生图像进行颜色分割,获取花生种子图像目标区域.采用颜色、形状、改进HU矩特征对花生图像进行描述,结合改进HU矩平移、旋转和缩放不变性,对提取到的花生图像特征进行数量扩充,获得花生图像数据集.采用黄金分割法,确定隐含层神经元个数.引入正则化参数,提高ELM算法隐含层神经元与输出层之间连接权值矩阵的稳定性;采用PSO算法,获取最优输入权值和隐含层神经元阈值,构建PSO-RELM算法模型,并与BP、ELM、RELM算法进行比较.试验结果表明,PSO-RELM算法不仅对完好花生有很高的识别准确率(100%),还对破损花生也有很高的识别准确率(96.71%),平均测试时间为0.006 8 s,均方根误差为0.052 0,决定系数达0.987 4,能够满足花生种子筛选的实时性要求.

    花生种子筛选颜色分割极限学习机正则化参数粒子群算法

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    条斑紫菜育苗贝壳清洗装置设计与试验

    毛彬彬张石平陈劲松
    97-103页
    查看更多>>摘要：针对我国紫菜育苗贝壳清洗仍采用人工洗刷的问题,在前期研究的紫菜育苗用贝壳自动化清洗系统的基础上,对其中的清洗装置进行结构参数和工作参数优化,通过理论计算分析,确定喷管上喷头的数量、喷管的安装高度和喷管转角范围,并对清洗装置的工作参数进行试验研究.以喷嘴直径、泵的出口压力和喷头摆动次数为试验因子,感官评分和耗水量作为响应指标,利用Minitab软件设计三因素三水平试验,通过对试验结果进行分析优化,确定最佳参数组合.结果表明:清洗装置在泵出口压力为 17 MPa、喷嘴直径为 1.3 mm、喷头摆动 2次条件下工作,育苗贝壳清洗效果的感官评分为0.87,耗水量为40.12 L,优化后的工作参数,既能满足贝壳的清洗要求,又能保证设备较低的使用成本.

    条斑紫菜育苗贝壳清洗装置感官评分耗水量

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    种子破损率快速检测方法研究

    杨浩勇王超柱刘浩义关心桐...
    104-110页
    查看更多>>摘要：旋耕播种机推广鉴定时,需要人工检测种子的破损率.为提高检测效率,以小麦种子为例,对种子破损率快速检测方法进行研究.设计种子破损率自动检测平台,可一次性采集50 g小麦种子图像,基于图像处理技术和机器学习方法,提取小麦种子图像13个形状特征和8个纹理特征,建立基于特征的种子破损识别模型;识别的破损种子图像与种子质量的关系,建立基于图像的破损种子质量预测模型,按照鉴定大纲要求实现小麦种子破损率的快速检测.对江苏省"丹阳001""A888""泰州014""无锡004"4个品种的小麦种子破损率进行试验测试,每个品种3次取样测定.结果表明:4个品种小麦种子破损率自动检测的平均相对误差分别为0.08%、0.07%、0.06%、0.08%,检测的相对均方根误差为0.08%,检测平均时长为5.216 s.该研究实现小麦种子破损率自动、快速检测,节省农机鉴定时间,推动农机鉴定过程的标准化和智能化.

    小麦种子旋耕播种机图像处理破损率机器学习

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    基于改进轻量化EfficientNet-V2模型的小麦种子分类

    韩鹏飞宋其江贾梦实
    111-117页
    查看更多>>摘要：小麦种子常混有燕麦、大麦等其他种子,如何分类足够纯度的种子是一个重要问题.为解决种子纯度问题,提出一种基于改进的EfficientNet-V2模型的种子分类方法,将其命名为CA-EfficientNet-V2_xs.首先,通过购买常用小麦种子(含有常见的燕麦、大麦等杂种),自制数据集;其次,为加快训练以及针对自制数据集数量不足的问题,采用迁移学习的方法;再次,为更好地帮助模型更加精准地定位和识别感兴趣的目标,将采用Coordinate Attention(CA)注意力机制来替换SE注意力机制;最后,通过精简网络结构使模型更小、训练速度更快.试验表明,改进后模型的分类准确率达到99.7%,比未改进之前的网络分类准确率提升 1.3%;与EfficientNet-V2_s模型的 78 MB相比,改进后模型大小降至3.8 MB,模型大小降低;改进后的模型速度比主流网络更快.

    小麦种子深度学习注意力机制迁移学习EfficientNet-V2模型

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    微波真空干燥技术研究进展

    丛燏阳刘晓红王星宇李世元...
    118-126页
    查看更多>>摘要：微波真空干燥相较于其他干燥方式具有效率快、质量高等优势,更适合果蔬产品的干燥加工生产.通过对微波真空干燥技术的国内外现状进行系统的总结和评述,详细介绍微波真空干燥机械的研究现状及其应用特点,并总结相关的微波真空干燥特性及动力学模型.在微波真空干燥的应用方面,根据不同存在形式的物料以及独有的干燥要求,择取最优的微波真空干燥参数,提高干燥效率的同时以保留物料最佳品质.指出目前微波真空干燥存在物料受热不均匀、装置设计不合理资源利用不充分、物料的干燥品质不易把控等主要问题,并在该基础上进行展望,提出干燥装置设计优化、运用高新技术对干燥过程控制是未来的发展趋势.

    微波真空干燥干燥技术果蔬干燥动力学模型干燥参数

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    莱菔子离散元仿真模型参数标定与试验验证

    顿国强王雷纪欣鑫姜新波...
    127-133页
    查看更多>>摘要：针对莱菔子在排种器离散元仿真时所需要的物性参数缺乏的问题,对莱菔子物性参数进行测量及仿真模型参数的标定.以莱菔子为研究对象,测定莱菔子的质量、体积、密度、泊松比、剪切模量、静摩擦系数、滚动摩擦系数、碰撞恢复系数.利用Plackett-Burman试验以莱菔子堆积角为试验指标,从各组试验参数中选取影响显著的因素:莱菔子间静摩擦系数、莱菔子间滚动摩擦系数.再对显著因素进行中心组合设计试验,以物料堆积角为试验指标,并对试验参数进行参数优化处理,确定莱菔子间滚动摩擦系数与静摩擦系数的最佳参数组合:0.104、0.804.以悬勺式蔬菜精量排种器为试验对象进行仿真及试验并与物理试验进行对比验证,其单粒率、多粒率及空粒率的仿真与物理试验结果平均相对误差小于3%,证明优化标定的莱菔子离散元仿真参数的可行性,为莱菔子排种机械离散元仿真提供相关性仿真数据.

    莱菔子离散元仿真堆积角参数优化对比试验

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    基于声音深度学习的发动机失火故障诊断

    李志臣凌秀军李鸿秋
    134-140页
    查看更多>>摘要：构建基于深度学习的轻量级卷积神经网络实现发动机声音信号的失火故障检测.运用计算机的麦克风阵列记录发动机不同转速下的正常状态、一缸失火状态、二缸失火状态的声音信号.将声音信号转换成时频图像应用于卷积网络模型的训练、验证和测试.声音时频图像特征提取网络主要由可分离卷积模块构成.特征提取网络连接时频图像分类器,对含有不同个数的特征通道分组卷积模块的网络模型进行训练、验证和测试试验的比较分析.设计的卷积神经网络应用于发动机失火故障检测的准确率达到99.60%.网络的计算量小、检测时间短.基于特征通道分组卷积的深度学习网络能够快速地完成对发动机失火故障声音信号的检测诊断,为发动机失火故障的在线实时检测提供智能决策支持.

    发动机失火故障深度学习特征通道分组卷积声音时频图像

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