【摘 要】
：
目前池塘养殖过程中需要人工搬运饲料,劳动强度大、人工成本高。现有投饲设备缺少称量和自动控制功能,存在投饲量控制不精准、自动化程度低、难以集成管控等问题。为此,该研究设计了一种全自动精准投饲系统,主要由机械设备、自动控制系统、信息管理系统等组成。基于“控制在本地、管理在云端”原则确定了系统结构。采用大料仓投饲机和散装饲料实现饲料出厂、运输、装料和投料全程机械化作业。开发了基于可编程逻辑控制器和称重传感器的自动控制系统,实现设备全自动运行和投饲量精准控制。控制系统与信息管理系统对接,实现投饲管控与企业生产经营
【机 构】
：
中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所,光明渔业有限公司,中山市诚一渔业设备科技有限公司
【基金项目】
：
国家重点研发计划项目(2019YFD0900301),财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系资助(CARS-46)。
论文部分内容阅读
目前池塘养殖过程中需要人工搬运饲料,劳动强度大、人工成本高。现有投饲设备缺少称量和自动控制功能,存在投饲量控制不精准、自动化程度低、难以集成管控等问题。为此,该研究设计了一种全自动精准投饲系统,主要由机械设备、自动控制系统、信息管理系统等组成。基于“控制在本地、管理在云端”原则确定了系统结构。采用大料仓投饲机和散装饲料实现饲料出厂、运输、装料和投料全程机械化作业。开发了基于可编程逻辑控制器和称重传感器的自动控制系统,实现设备全自动运行和投饲量精准控制。控制系统与信息管理系统对接,实现投饲管控与企业生产经营
其他文献
为克服二维激光扫描仪在果园导航中感知信息少、无法有效应对树冠茂密、树干被遮挡等复杂三维果园场景,该研究提出一种基于3D LiDAR的果园行间导航方法。以3D LiDAR为检测设备实时采集果园信息,使用挖空打断后的树墙体心等效树干位置,根据左右树行的最佳平行度对随机采样一致性算法与最小二乘法拟合的树行进行互补融合并求其中心线得到导航线;对纯跟踪算法进行改进,实现差速运动机器人对树行的跟踪。结果表明:系统在篱壁式仿真果园环境下以0.33 m/s的速度沿中心线行走时,绝对航向定位偏差在1.65°以内,绝对横向定
为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为1
对鱼群摄食状态的细粒度分类有利于更精细地描述鱼群的摄食行为。该研究基于工厂化的循环养殖池环境提出了一种利用光流法进行特征提取的鱼群摄食状态细粒度分类算法。算法对鱼群的巡游视频进行摄食状态分类,首先通过光流法提取视频内鱼群的帧间运动特征,其次构建了一个帧间运动特征分类网络对该特征进行细粒度分类,最后基于投票策略确定视频的最终类别。试验结果表明,该研究算法在投票阈值设置为50%的情况下,视频准确率达9
为了探索加色混色(Red-Green-Bule,RGB)模型偏态分布模式在大豆产量预测上的可行性,并验证其在不同肥料运筹、不同品种上的通用性,该研究选用曲茎和徐豆18两个大豆品种,设计了不同种植密度和氮肥水平的大田裂区试验,以无人机搭载数码摄像机,在花期及以后的2个重要生殖生长期采集大豆冠层数据。研究证实了大豆冠层数码图像的光学三原色RGB模型色阶遵循偏态分布,并利用偏态分析得到5类共20个叶色偏态参数。花期、荚期和鼓粒期的冠层叶色偏态参数普遍存在明显差异,其中表征叶色深浅的均值、中位数、众数从花期至鼓粒
为实现复杂田间场景中幼苗期玉米和杂草的准确识别与区域划分,该研究提出改进的双注意力语义分割方法,通过获取形态边界实现玉米幼苗的识别与精细分割,在此基础上采用形态学处理方法识别图像中除玉米外的全部杂草区域。首先对6种当前最高性能的语义分割网络进行对比,确定模型原始架构;建立幼苗期玉米语义分割模型,包括改进深层主干网络增强特征,引入双注意力机制构建特征的场景语义依赖关系,以编码器-解码器结构组建模型并
为了保证自动驾驶农机的安全行驶,需要对农田间道路进行高精度识别。该研究以北京市大兴区榆垡镇为研究地点,构建了农田间道路图像数据集,使用开源标注工具Labelme软件进行图像标注,以UNet为基本网络结构,针对分割过程中存在的道路边缘和远处道路分割效果较差等现象,提出了3个改进方向:在编码器网络中添加残差连接,增加网络复杂度;使用池化卷积融合结构完成下采样,增加可训练参数以减少信息损失。试验结果表明
番茄串的采收环境复杂,果实体积相对较大,机械臂采收运动路径规划不仅要考虑如何采摘,还需要考虑采摘后如何避开障碍,并从复杂环境中提取出番茄串。为此,该研究以温室栽培的番茄串采摘为对象,提出了基于空间分割的实时运动路径规划算法。首先通过聚类拟合环境中的枝条,简化空间障碍物;然后分割采摘空间,筛选可行采摘空间,并引入评价函数选取最优采摘空间,指导机械臂以合理有效的姿态完成采摘;最后在采摘任务的基础上加入实时避障子任务,引导机械臂躲避障碍完成任务,保证采摘番茄串任务安全无损。在以上研究的基础上,通过大量采收试验验
针对移动采摘机器人在果园作业时,果树较大冠层与行人等障碍物易影响机器人行驶的突出问题,该研究提出了一种基于改进人工势场法的机器人行间导航路径优化方法。首先,通过移动采摘机器人搭载的固态激光雷达实现果园行间三维点云信息获取,运用地面平面算法去除果园地面点云,提取了果园垄行与果树冠层点云。其次,采用最小二乘法(Least Squares Method,LSM)、霍夫(Hough)变换和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)3种方法对果园垄行点云数据进行了垄行线和初始路径
针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法。首先通过改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模型对果梗进行识别与粗分割;然后结合阈值分割思想对果梗的色调、饱和度、亮度(Hue
为解决农机作业过程中因突发状况引起的作业时间增加、某些作业任务无法完成等问题,该研究提出一种基于改进合同网算法的同种农机机群动态作业任务分配方法。基于农机性能参数和任务参数综合考虑用时最长农机的作业时间、农机机群油耗和路上的路程建立机群代价函数,建立单个田块和地头相邻田块的路径规划方法,参考合同网算法中的招-投标过程,建立农机对任务进行投标的代价函数,基于降低服务器计算量、减少通信次数、任务均衡分配和减小非作业路程等原则,通过选择招标者、设定招标阈值、中标者任务再分配和农机间任务交换等方式改进合同网算法。