【摘 要】
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随着辣椒培育产业的扩大,对于温室辣椒机械化补苗作业的需求已迫在眉睫。目前温室补苗作业以人工为主,劳动强度大,且补苗时期与方法并无统一标准。另外各高校研制的温室移栽机多是大田移栽和固定式稀植移栽装置,主要通过输送穴盘至指定位置进行检测和移栽,补苗装置也多以此为基础进行改进,未充分考虑补苗特性。补苗完成后需要将穴盘苗移回苗床,大大增加了工作量,且移动过程极易对穴盘苗造成损伤。针对上述问题,本文研制了一
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随着辣椒培育产业的扩大,对于温室辣椒机械化补苗作业的需求已迫在眉睫。目前温室补苗作业以人工为主,劳动强度大,且补苗时期与方法并无统一标准。另外各高校研制的温室移栽机多是大田移栽和固定式稀植移栽装置,主要通过输送穴盘至指定位置进行检测和移栽,补苗装置也多以此为基础进行改进,未充分考虑补苗特性。补苗完成后需要将穴盘苗移回苗床,大大增加了工作量,且移动过程极易对穴盘苗造成损伤。针对上述问题,本文研制了一种温室辣椒龙门移动式苗床补苗装置,直接在苗床上对辣椒幼苗进行检测补栽。具体研究内容包括以下几个方面:(1)为了准确提取温室辣椒幼苗叶面积,利用RGB、HSV、YCbCr、L*a*b*四种颜色空间对13~29天幼苗的俯视图像作分割效果对比,得到了最优分割效果空间-YCbCr,结合滤波、形态学处理等方法以及穴盘特征和图像投射特点,实现了穴盘苗叶面积的准确提取;为了确定最优补苗时期,建立了辣椒幼苗期叶面积数据集,利用箱型图分析了叶面积随时间变化规律,结果表明:①13d~17d为补苗作业最佳时期,②13d幼苗仅需剔除空穴,17d劣苗叶面积区间为0~295mm2。本章研究为辣椒幼苗期生长动态的研究以及补苗策略的制定提供了理论支撑。(2)基于YOLOv3算法进行辣椒幼苗二叶期和四叶期的识别。基于补苗策略和苗床补苗环境构建二叶期(13~14d)和四叶期(15~17d)穴盘苗数据集并进行相应标注;将标注好数据集分别在YOLOv3检测模型下进行训练并获得两时期幼苗识别模型,两模型mAP均可达到0.95以上,准确度达0.97,召回率达0.98,满足检测需求;在不同光线分布下测试二叶期幼苗模型,白天光线下识别准确率达94%;在不同光线强度下测试四叶期模型,白天对于空穴的识别准确率达92%,但对于劣苗的检测平均漏检率为22%,识别准确率偏低。综合模型识别效果、空穴分布变化规律和劣苗分布变化规律选择二叶期(13~14d)作为最终补苗时期。(3)为了确保末端执行器在作业时能抵达空间任意位置,基于六轴龙门式移动模组,对剔补部件、送苗部件、行走部件和信息采集模块进行设计,并确定了温室辣椒龙门式移动补苗装置总体方案;依据苗的物理和生物特性以及补苗装置总体方案对控制系统硬件进行设计选型,控制系统根据信息采集模块获取的苗床上的幼苗位置信息以及相应的工作流程完成补苗作业。(4)为了获取补苗装置最优工作参数和结构参数,分别开展补苗和取苗的正交试验,并利用design expert软件建立相应的回归模型,以取苗深度、含水率、X轴运动速率、加减速时间、基质残留率和基质保持率为约束条件求取最优解,结果表明:①取苗实验中,回归模型的拟合度R2达0.9894,可靠性高,在含水率为59.1%,取苗深度为36mm时,平均取净率达85.32%,满足基质残留率小于25%的设计要求;②补苗实验中,当含水率58.8%,X轴运动速率为0.3m/s,加减速时间为250ms,基质保持率达84.57%,满足基质保持率75%的设计要求。以平均取净率和基质保持率大于75%为条件,综合两模型表现及影响因素间交互作用,通过Optimization模块得出理论最优参数组合为:含水率为59.8%,取苗深度为35mm,X轴运行速率0.33m/s,加减速时间275ms。基于最优工作参数和结构参数试制整体样机,并开展取苗补苗协同实验,结果表明:平均取苗成功率达到93.37%,平均补苗成功率达到92.68%,样机性能可靠,满足补苗装置设计需求。
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