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杏彩网站登录国内外除草技术研究现状

  杏彩网站登录国内外除草技术研究现状(2021)在《果园机械化装备研究进展与展望》文中进行了进一步梳理近年来,随着我国果园种植规模的扩大、种植种类的增加,传统的作业方式已经满足不了现代果园的发展需求。而且我国果园的主要种植区域集中在丘陵山区,受种植模式和地形条件的影响,果园机械化装备的研发进展缓慢,机械化程度较低,同时,由于农机农艺难以结合、劳动力短缺等问题,严重制约了林果产业的发展,实现果园全程机械化是其产业发展的必然趋势。本研究针对现阶段国内外果园作业机械的应用现状进行对比分析,包括作业平台、施肥机械、采摘收获机械、杏彩官网登录除草机械等果园机械化设备,得出制约果园机械化发展的因素,并对果园机械的研发提出发展建议,以期为果园机械化装备的研发提供一定参考。

  闫东伟[2](2021)在《基于水射流的水田仿生中耕除草装置机理与试验研究》文中进行了进一步梳理水稻是作为我国三大主粮之一,播种植面积常年稳居第一,其产量对保障国家粮食安全意义重大。水田杂草严重影响水稻产量和质量,在中耕期进行有效的除草作业是水稻种植过程中至关重要的一个环节。机械除草作为一项具有避免化学污染、改善土壤物理环境、促进作物生长发育等优点的有效技术措施,已被广泛应用。水田机械除草装置是机械除草技术实施的核心,其性能的优劣直接影响除草作业质量和效率。因此研制高效的机械除草装置,对实现水稻生产全程机械化具有重要意义。现有的机械除草装置大多数机型缺少研发和配置株间除草装置,现有株间除草装置关键部件多通过旋转、摆动、拖拽等复合运动将稻苗与杂草一并处理,除草部件刚性结构对秧苗根系及茎秆损伤较大。行间除草装置多以对现有鼠笼式和耙齿式除草轮进行结构优化为主,未见明显创新,除草轮普遍存在土壤扰动不足、易黏附土壤、易打滑和阻力大等问题,且刚性除草部件易造成秧苗根系损伤。整机难以一次性完成行间和株间全幅除草作业,且由于水田复杂环境致使装置除草率低、伤苗率高,难以保证作业质量。针对上述问题,本文采用理论分析、机械结构设计、仿生技术、有限元数值模拟分析和试验研究等方法和手段,结合水田实际田间状况,开展射流式水田仿生中耕除草装置研究。重点突破射流式株间除草装置、仿生柔性行间除草装置等核心工作部件的设计研发与机理研究,进行射流式水田仿生中耕除草装置的集成与田间性能试验。本研究为水田机械除草装置的创新设计提供理论支撑与参考。研究内容与方法如下:(1)水田植物和土壤物理参数测定研究影响水稻生长的杂草主要为稗草,故选取黑龙江省阿城区团结村水稻植株和稗草作为测试对象,测得获得了水稻植株和稗草几何尺寸及其单根系屈服应力数值;以田间土壤为研究对象,测定其物料特性,获得了土壤容重、土壤含水率、土壤密度、土壤限定粒径和土壤渗透系数、土壤坚实度、土壤抗剪切强度、内聚力、内摩擦角、土壤体积模量和剪切模量等物理参数与力学参数。本章研究可为水田除草装置关键部件结构设计与参数确定提供数据支撑,同时为水田除草装置理论分析与仿线)射流式株间除草装置关键部件机理分析与设计创新提出了一种水射流除草方法,结合机械结构设计,研制了一种射流式株间除草装置;根据水稻除草时期农艺要求以及水稻和杂草生长特性,阐述了射流除草作业机理,通过理论分析确定了该装置射流倾角和喷嘴开口直径主要结构参数范围;运用动量守恒定理、粘性流体力学和土力学原理进行分析,建立了喷嘴临界破土压力模型,获取了土壤临界破坏压力,完成了射流式株间除草装置动力系统的选型配套。(3)仿生柔性行间除草装置设计与分析为解决因除草轮易黏附土壤、挂草而导致的除草轮打滑、除草率低的问题,运用仿生技术设计了一款仿生柔性行间除草装置。通过研究水稻行间除草装置除草作业特性,以麻雀羽鸭鸭脚掌为仿生原型,利用高速摄像技术观察分析鸭脚掌的游水运动学特性,获取了鸭脚掌宏观形态数据和各关键部位结构参数。通过理论分析,结合水田除草农艺要求确定了影响仿生柔性行间除草轮除草性能的主要结构参数;仿生鸭脚掌柔性蹼板在蹼板安装轮盘上的轴向倾角为170°,仿生鸭脚掌柔性蹼板与蹼板安装板的侧向偏角为15°。为提高仿生柔性行间除草装置作业稳定性,设计单铰链结构仿形机构,并确定了该机构主要结构参数。(4)射流式株间除草装置作业性能数值模拟研究基于显示动力学LS-DYNA仿真软件建立了射流式株间除草装置的喷嘴-水-土壤模型,并进行了单因素虚拟仿真试验,运用Design-Expert 8.0.6软件对射流式株间除草装置单因素虚拟仿真试验结果进行分析,阐述了射流倾角和喷嘴开口直径对土壤挖掘深度和土壤扰动率的影响规律,获取了装置最优结构参数,当射流倾角为31°,喷嘴开口直径为4mm时,土壤挖掘深度为31.88mm,土壤扰动率为11.69%。(5)株间与行间水田除草装置台架性能试验研究借助东北农业大学农牧机械实验室,搭建了水田株间和行间除草装置土槽试验台。开展了水稻根系抗冲断极限水压冲击试验,获取了水稻根系极限抗冲断压力为1.50MPa,为射流式株间除草装置台架试验因素选取提供参考依据;进行了射流式株间除草装置和仿生柔性行间除草装置参数优化试验,通过单因素试验和多因素旋转正交旋转组合试验设计,阐述分析了各试验因素对株间和行间除草装置除草性能评价指标的影响规律,建立了除草性能指标与试验因素间回归数学模型,获得了装置最优工作参数组合。当射流式株间除草装置工作参数组合为前进速度0.30m/s、喷嘴出口压力1.50MPa时,除草率为92.78%;当仿生柔性行间除草装置最优工作参数组合为:前进速度0.67m/s、入土深度47.07mm时,除草率为92.79%,伤苗率为1.53%。(6)射流式水田仿生中耕除草装置集成设计与田间验证试验集成配置了射流式水田仿生中耕除草装置,以装置前进速度为试验因素,除草率和伤苗率为评价指标,进行了田间作业性能验证试验。结果表明,该装置在前进速度0.4m/s时,平均除草率为91.88%、平均伤苗率为1.32%,可一次性完成行间和株间除草,除草率高,伤苗率低,作业质量满足水田中耕除草农艺和技术要求。

  靳文停,周成,马浏轩,葛宜元[3](2022)在《有机稻田株间目标识别及机械除草技术综述》文中指出水稻田株间除草是水稻机械除草的技术难点,也是实现不使用化学除草剂的有机水稻种植管理的瓶颈技术,这一技术发展对水稻田间杂草有效控制、有机稻扩大种植和农田环境保护具有重要作用。为此,通过调研和对资料的梳理,综述了国内外水稻株间目标识别技术、复杂环境路径规划算法、机械除草相关机型、除草关键部件设计及理论分析的研究现状,并结合我国基本国情与精准农业、智能农业等农机发展目标,提出了国内在水稻田株间杂草问题上的发展趋势。

  税加坤[4](2021)在《林地除草机除草性能研究》文中提出针对目前林地除草机作业头,结构复杂,灵活度低,速度不匹配等问题,本文以项目组自主研发的可变幅逆铣式林地除草机为对象,通过D-H法、Matlab仿真及LS-DYNA仿真等手段,研究机具甩刀转速、行进速度、刀具刃角等运动参数与除草率、切割力之间的关系,根据其影响规律优化得到最佳运动参数组合。具体工作如下:(1)根据林地作业环境要求,基于动平衡原理,甩刀分布采用对称双螺旋排布设计出甩刀式除草作业头;为获得较好除草效果,采用T型甩刀。通过建立刀片切削杂草力学模型,计算得出平均切削力,并分析甩刀绕销轴无阻尼简谐受迫振动过程,以此得出影响偏转角的参数。随后根据机具的工作原理及运动特性,基于D-H法建立甩刀运动学模型,求解甩刀轨迹函数。基于运动学模型建立XY、YZ、XZ面速度匹配数学函数,并以此求得3个平面的漏割区域与各个参数的关系,并总结得出核心参数为行进速度、旋转速度、刀具刃角。(2)利用LS-dyna仿真软件建立杂草切割模型,并以此分析切割过程受力变化。通过BBD二阶响应面法实验展开仿真试验,分析多因素对切割力的复合影响,得到切割力预测函数模型,预测机具实地作业切割力,利用拟合曲线证明预测函数的精确程度。结果表明切割力先增大后减小,在甩刀与杂草接触面积最大时最大。单因素试验结果表明切割力随甩刀刀转速增大先减小再增大,随刀具刃角的增大而增大,随变幅速度的增大而减小。多因素分析表明变幅速度和刀具刃角交互作用对切割力影响最大,最优组合为行进速度0.2m/s,旋转速度3000r/min,刀具刃角15°,切割力为16.7N。(3)通过实地试验,同样建立BBD二阶相应面法展开实地试验,建立除草率及实际切割力的预测函数,结果显示单因素对除草率影响程度由大到小排序为旋转速度、刀具刃角、行进速度,在两因素交互作用对除草率显着程度由大到小排序为:行进速度和旋转速度、行进速度和刀具刃角、旋转速度和刀具刃角;单因素与多因素交互作用对切割力影响与仿真结果相同,根据试验结果验证得出试验数据与理论预测基本一致,最优组合切割力误差小于10%。

  王二锐[5](2021)在《基于深度学习的前胡除草机部件设计与试验》文中认为前胡是一种具有较高药用价值的中草药材,田间茂盛的杂草严重影响前胡了生长。目前宁国前胡种植规模的不断扩大,但胡除草机械化、智能化水平较低,针对这个问题,本文主要研究基于深度学习的前胡除草技术。针对现有的杂草目标检测和定位问题,通过计算机视觉技术进行杂草识别的方法,识别、定位杂草。本文以宁国前胡生产过程中的除草环节为课题背景,以杂草识别定位和除草这以研究作为切入点,研究了基于深度学习神经网络目标检测,搭建了Delta并联机械臂运动控制的除草试验平台。本文针对计算机视觉除草技术,查阅大量文献对各类基于计算机视觉技术除草原理进行深入分析。建立杂草和前胡的数据样本集,提出了基于YOLO V4卷积神经网络模型进行杂草识别的方法。通过数据增强技术增加网络训练的复杂性,提高检测准确性,实现杂草识别和定位的视觉系统。提出了基于Delta并联型机械臂实现对靶机械旋刀式除草的方式。研究了Delta并联型机械臂的运动学方程和建模。设计了采用STM32F407芯片的Delta机械臂的硬件控制电路,完成整体电路PCB的制作。根据Delta并联机械臂的机械结构原理,利用keil-MDK软件使用C语言编写了机械臂的控制和通信程序,确定了电气设备的选型,搭建完成Delta机械臂除草试验平台。确定试验目的和要求,建立了以工业相机、计算机、Delta并联型机械臂的杂草实时检测定位除草一体的试验平台,通过深度学习网络训练得到了对杂草识别。完成了基于深度学习卷积神经网络技术的杂草特征提取,最后验证了构建的基于卷积神经深度学习的前胡除草试验台的可行性。

  张乐[6](2021)在《田间除草机器人目标识别与测距方法研究》文中提出田间草害一直是影响作物生长发育的重要因素,现有除草方式通常采用人工或者喷施化学除草剂,不仅耗时费力,而且效率低下,大量喷洒化学农药还会产生残留,危害农产品安全。随着人工智能和现代农业的发展,采用机器人进行田间除草作业成为一种有效手段,愈来愈受到国内外科研人员的关注。如何准确、高效的识别区分田间作物与杂草是机器人除草的前提,而多目标测距与除草路径规划成为了技术的关键。本文在充分调研国内外相关技术发展的基础上,开展了田间除草机器人实时目标识别与测距方法的研究,主要工作及结论如下:(1)提出了基于Faster R-CNN深度网络的田间杂草目标识别方法。以自然环境条件下幼苗期的油菜与杂草图像为样本,在Tensor Flow深度学习框架之上,构建了基于不同特征提取网络的Faster R-CNN深度网络模型;通过COCO数据集的深度网络模型进行迁移训练,利用Faster R-CNN深度网络模型和SSD深度网络模型共享卷积特征,分别对比了VGG-16,Res Net-50和Res Net-101特征提取网络,实验结果表明,基于VGG-16的Faster R-CNN深度网络模型在油菜与杂草目标识别中具有明显的优势,其油菜与杂草的目标识别精确度可达83.90%,召回率达到78.86%,1F值为81.30%。(2)提出了基于深度视觉的田间除草机器人多目标测距与除草路径规划方法。以处于“四叶一心”幼苗期的玉米与杂草图像为样本,采用VGG-16特征提取网络的Faster R-CNN深度网络模型,实现实时目标识别和自动剪切分类;采用超绿特征化(EXG)的参数进行图像灰度化处理,基于改进的OTSU算法(IOTSU)实现二值化图像的生成与优化;在Canny边缘检测算子的目标轮廓图像的基础之上,设计了选取目标二维坐标点的二次遍历算法(QTA)以及相应的遍历搜索框;通过将目标二维坐标点映射为三维坐标点,利用深度相机(Realsense D435i)进行多目标测距以及最短除草路径的规划。实验结果表明,大小为100×100的遍历搜索框可以确保目标二维坐标点的精准选取,二次遍历算法的搜索成功率在测试数据集上可以达到90.0%,不仅有效节约了计算资源,而且避免因使用深度相机而产生的大量冗余信息。(3)提出了基于目标识别、杏彩注册目标测距与路径规划集成的实时目标识别与测距方法,并进行了模型部署与方法验证。利用深度相机实时获取视频流中的关键帧图像,经过图像预处理操作并导入训练后的深度网络模型进行目标识别与检测,输出目标分类、目标概率以及目标二维坐标点等信息;将位于像素坐标系下的目标二维坐标点转化为位于相机坐标系下的目标三维坐标点,进行作物与作物、作物与杂草、杂草与杂草之间的测距以及最短除草路径规划。最后,通过模块化编程,封装实时目标识别与测距模型生成API,其功能易于修改与更新,具有较强的可移植性和可迭代性。

  苏建雄[7](2021)在《林地除草机避障系统研究》文中进行了进一步梳理针对我国南方丘陵山区复杂的林地草生环境,且对于目前林地除草工作基本依靠人工操纵而鲜有专业除草机现状下,本文基于自走式林地除草机作业避障要求开展研究。通过融合作业机具机械结构装置、传感器、控制单元和避障算法,构建出林地除草机作业避障系统,并验证其可行性。该研究成果具有较好的工程价值。具体研究工作如下:(1)针对林地除草机结构特点和林地草生环境,制定出适用于不规整地面、株距行距种植规范区和株距行距种植不规范的非结构化种植区的除草避障策略,并提出对应的控制方法,即以机械结构为主的被动越障和以感知-算法-自动控制为主的主动避障方法,进而完成避障控制系统的总体方案设计。(2)为保护刀具和简易高效的辨识需要,在不规整地面运用仿地形机械式结构进行越障避让,针对可避障用的轮式、十字滑杆式和滑雪板式进行了结构分析,并研究机械结构仿地形避障原理和减阻越障的优势,最后确定作业机具被动型越障结构为改进型滑雪板式装置。(3)针对结构化和非结构化空间除草避障需要,构建前置式传感器感知系统,完成对障碍物树体目标距离计算与位置辨识,结合模糊控制算法,根据自走式除草机作业需要,主动实现株间近根部除草的变幅避障和林间整机绕行避障。最后,通过对避障系统的仿真分析与试验研究,验证了林地除草机避障系统的合理性与可行性。

  马骁驰[8](2021)在《水田自动控制除草装置设计与试验研究》文中提出水稻是中国主要粮食作物之一,其种植面积居三大粮食作物之首,对保障国家粮食安全具有重要意义。水田杂草严重影响水稻产量和质量,在中耕期进行有效的除草作业是水稻生长过程至关重要的一个环节。机械除草作为一项具有避免化学污染、改善土壤物理环境、促进作物生长发育等优点的有效技术措施,已被广泛应用。水田机械除草装置是机械除草技术实施的核心,其性能的优劣直接影响除草作业质量和效率。因此研制高效的机械除草装置,实现水稻生产全程机械化具有重要意义。现有的机械除草装置难以一次性完成行间和株间除草作业,且由于水田复杂环境致使装置除草率低、伤苗率高,难以保证作业质量。针对上述问题,本文采用理论分析、机械结构设计、自动控制技术、虚拟仿真分析和试验研究等方法和手段,结合水田实际田间状况,开展水田自动控制除草装置研究。重点突破设计与研究曲面轮齿斜置式行间除草装置、弧齿式自动避苗株间除草装置等核心装置,最终进行水田自动控制除草装置的集成与试制。本研究为水田机械除草装置的创新设计提供理论支撑与参考。主要研究内容与方法如下:(1)曲面轮齿斜置式行间除草装置设计结合理论分析与机械结构设计,设计一种能够高效稳定进行行间除草作业的曲面轮齿斜置式行间除草装置。通过对除草轮作业时轮齿入土压埋和出土脱附过程进行力学分析,构建土壤颗粒在除草轮齿上的相应力学模型,确定除草轮齿采用曲面结构;通过理论分析结合行间除草农艺要求确定了影响除草轮除草性能的主要结构参数为曲率半径ρ和偏心距e,相应取值范围分别为60~100mm和80~120mm。为提高装置作业稳定性,设计了单铰链结构仿形机构,通过理论分析确定了该机构的主要结构参数。(2)弧齿式自动避苗株间除草装置设计结合机械结构设计和自动控制技术,基于除草执行部件间歇式开闭运动的思想,设计了一种用于去除水田中耕期株间杂草的弧齿式自动避苗株间除草装置。根据中耕除草期稻株生长状态和前期行间除草装置设计幅宽,通过理论分析设计了对置株间除草齿,确定了株间和株侧除草弧齿的主要结构参数,其除草作业区域分别为稻株两侧0~30mm和25~60mm,株间除草总幅宽为120mm。为实现株间避苗除草,运用光电传感器和电动直线推杆协同作用,设计了自动避苗控制系统,当装置需要执行避苗除草作业时,系统控制除草弧齿张开一定间距以躲避秧苗。该株间除草装置配合行间除草装置作业,行、株间除草覆盖率可达94.47%。(3)基于LS-DYNA的除草部件-水-土壤流固耦合仿真试验为确定曲面轮齿斜置式行间除草装置最佳结构参数组合和弧齿式自动避苗株间除草装置最佳入土深度,基于LSDYNA显式动力学软件分别建立了行间除草装置与株间除草装置的部件-水-土壤流固耦合模型。选取曲率半径和偏心距为试验因素,以土壤扰动率和耦合应力为试验指标,利用正交旋转试验开展了行间装置多因素性能优化试验;选取入土深度为试验因素,以土壤扰动率为试验指标,进行了株间除草齿单因素虚拟仿真试验。仿真试验结果表明:行间除草轮最优参数组合为曲率半径65.86mm和偏心距113.27mm,行间除草区域内土壤扰动率和耦合应力分别为88.21%和0.04569MPa;株间除草齿最优入土深度为32mm,株间除草区域内土壤扰动率为90.02%。(4)水田自动控制除草装置配置与田间试验综合前期研究成果,配置了曲面轮齿斜置式行间除草装置、弧齿式自动避苗株间除草装置,对其余装置进行选型,将各装置集成为可一次完成行间除草和株间除草的水田自动控制除草装置,并分别进行了行间、株间除草装置和水田自动控制除草装置田间性能验证试验。田间试验结果表明:行间除草装置平均除草率为89.66%,平均伤苗率为2.10%,作业性能稳定,其综合作业性能优于鼠笼式行间除草装置;株间除草装置平均除草率为86.50%,平均伤苗率为0.20%,除草和避苗性能稳定,可满足株间“避苗除草”作业要求;水田自动控制除草装置作业性能稳定,平均除草率为91.67%,平均伤苗率为2.87%,可同时完成行间和株间除草,除草率高,伤苗率低,株间可进行避苗除草,满足水田中耕除草农艺要求。

  张景禹[9](2021)在《垄作玉米智能株间机械除草装置设计与试验》文中指出玉米作为我国主要的粮食作物之一,具有重要的经济地位,因此保障玉米产量对我国经济发展具有重要的意义。相关研究表明,田间杂草是导致玉米产量下降的主要因素之一,严重的草害可使得玉米产量损失率达到50%。目前,国内外主要的除草方法包括化学除草和机械除草。化学除草效率高、操作方便,但同时也产生了很多负面影响,比如污染环境、杂草产生抗药性以及农药残留威胁人们的身体健康等。近年来随着人们环保意识的增强以及对绿色食品需求的不断扩大,机械除草方法越来越受欢迎,该方法除草效率高且对环境无污染。行间机械除草装备发展已经比较成熟,除草率可达到90%以上,株间机械除草由于在避苗过程中面临着伤害作物植株的风险,一直备受大家关注,因此开展株间机械除草研究具有重要意义。本文在分析现有株间机械除草模式的基础上,针对国内外一些机械除草装置在避苗过程中存在伤害作物根系风险的问题,并结合基于深度学习算法的目标检测技术,采用优化设计方法设计了基于玉米根系保护的智能株间除草装置。通过理论分析、虚拟样机设计、训练与优化模型、关键部件分析与仿真以及室内室外试验等方法,使设计的除草性能达到最优,研究的主要内容和结论如下:(1)智能株间除草机器人设计与工作原理智能株间除草机器人包括机器人移动平台和智能株间除草单元。智能株间除草单元的目标检测方法采用了基于深度学习技术的检测模型,工作方式为选择性除草,即只有检测到株间存在杂草才进行除草动作。此外,该除草单元的装置机构设计可以满足除草铲完成空间立体开合运动,除草铲可以实现土上避苗除草模式,降低对玉米苗根系的损伤。(2)智能株间除草装置关键部件设计与分析对垄作3~5叶期玉米苗及其种植环境进行测定,测定结果用来指导了智能株间除草装置关键部件设计,其中关键部件包括机架、仿形机构、传动机构和除草铲。智能株间除草装置的传动机构控制除草铲完成空间立体开合运动,其中使用无急回特性的曲柄摇杆机构间接控制除草铲水平方向开合运动,直线滑台模组控制除草铲竖直方向升降运动。通过理论分析和计算,确定了四杆机构中曲柄、连杆、摇杆和机架的长度分别是33mm、270mm、128mm和297mm,仿形机构的连架杆长度为235mm。根据电机参数得到,除草铲开合运动用时周期范围在0.45~1 s,升降运动用时周期在0.38~1 s,均满足不同车速下的工作条件。使用ADAMS软件对该模型进行轨迹运动学仿真,所得轨迹满足预期要求。使用ANSYS Workbench软件对机架和除草铲进行有限元静力学分析,根据仿真结果对除草铲和铲柄连接处进行加固,以期减小应力集中。(3)建立基于深度学习技术的玉米苗与杂草检测模型为了建立基于深度学习技术的玉米苗与杂草检测模型,简称苗草检测模型,共进行了两部分工作。第一步,采集了3~5叶期玉米苗田间图像,进行数据预处理、数据增强和标记工作,制作成一个包含8000张图片的数据集。第二步,选取YOLOv4检测网络,使用上述数据集进行模型训练,经过20000次迭代学习,得到模型的最高准确率、召回率、F1值和m AP分别是96.07%、96.59%、96.27%和95.17%,模型性能表现良好。(4)除草策略与除草铲控制系统构建为智能除草单元制定了除草策略:苗草检测系统检测到玉米苗和杂草后,对目标之间的距离进行计算和判断,只有当杂草在株间的位置满足除草要求,检测系统才会向控制系统发送除草指令等信息。智能株间除草单元为选择性除草方式,所以除草时非连续性除草动作会致使伺服电机频繁启动和停止,同时控制除草铲升降的丝杆电机也需要高频变向,导致电机控制精度降低。本研究为了防止电机加速度产生突变,减小冲击,采取了S型加减速速度曲线进行控制,使得步进电机运行快速稳定。(5)智能株间除草机器人试验研究为了研究智能株间除草机器人作业性能,试制了样机并依次进行室内土槽试验和田间试验。室内土槽试验对智能除草单元中各个系统的联动性进行调试和除草预试验。在田间分别进行了单因素、多因素和对比试验,以机器前进速度和玉米苗保护区直径为试验因素,除草率、伤苗率和伤根率为性能指标进行试验研究。试验结果显示,玉米苗检测率范围在92.86%~97.11%,杂草检测率范围在90.21%~94.44%。利用数据处理软件Design-Expert 8.0.6对得到的试验结果进行分析和优化,得到了智能除草单元前进速度和玉米苗保护区直径对作业性能影响的主次顺序以及除草单元的最优参数组合。当除草单元前进速度为0.26 m/s,玉米苗保护区直径为69mm时除草性能最优,除草率、伤苗率和伤根率分别为82.75%、3.08%和5.96%,满足玉米田间除草的农艺要求。

  齐龙,刘闯,蒋郁[10](2020)在《水稻机械除草技术装备研究现状及智能化发展趋势》文中研究说明稻田生态系统中的杂草是造成水稻产量下降和品质降低的主要原因之一,施用化学除草剂会带来作物药害、杂草抗药性和环境污染等诸多负面问题,机械除草作为一种环境友好型的绿色除草方式,可以有效地替代化学除草,缓解施用除草剂带来的危害。本文针对水稻株间机械除草的技术难点,从苗草根系差异特点的角度对水稻株间机械除草装置研究现状进行了系统介绍,归纳了水稻机械除草新技术的类型和特点,总结了几种新型水稻机械除草装备的特色和优点。提出具有高精度杂草定位功能的智能除草技术将是未来水田机械除草技术发展的必然趋势。

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  本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。

  4.4 除草部件-水-土壤流固耦合虚拟仿线 除草轮-水-土壤耦合虚拟仿线 除草齿-水-土壤耦合虚拟仿线 虚拟仿真试验设计与结果分析

  [1]果园机械化装备研究进展与展望[J]. 高文杰,张锋伟,戴飞,宋学锋,张方圆,李璐. 林业机械与木工设备, 2021(12)

  [2]基于水射流的水田仿生中耕除草装置机理与试验研究[D]. 闫东伟. 东北农业大学, 2021

  [3]有机稻田株间目标识别及机械除草技术综述[J]. 靳文停,周成,马浏轩,葛宜元. 农机化研究, 2022(08)

  [5]基于深度学习的前胡除草机部件设计与试验[D]. 王二锐. 安徽农业大学, 2021(02)

  [6]田间除草机器人目标识别与测距方法研究[D]. 张乐. 安徽农业大学, 2021(02)

  [10]水稻机械除草技术装备研究现状及智能化发展趋势[J]. 齐龙,刘闯,蒋郁. 华南农业大学学报, 2020(06)



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