【摘要】：油菜聯(lián)合收割機(jī)的前進(jìn)速度是決定其收割效率的關(guān)鍵因素,收割機(jī)前進(jìn)速度則主要由收割機(jī)前進(jìn)方向上的油菜作物疏密度和后方收獲損失率這兩個(gè)參數(shù)決定。然而在實(shí)際生產(chǎn)中,主要由駕駛員依據(jù)自身收獲經(jīng)驗(yàn)預(yù)估以上兩個(gè)參數(shù),并控制前進(jìn)速度,容易導(dǎo)致誤判,嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起傳輸系統(tǒng)阻塞,造成故障,影響收獲質(zhì)量和效率。為此,本文首先在分析油菜聯(lián)合收割機(jī)工作流程的基礎(chǔ)上,根據(jù)收割機(jī)工作情況以及田間作物生長(zhǎng)特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一套油菜收獲疏密度及損失實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng),為油菜的智能化收獲提供支撐。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)作物疏密度檢測(cè)部分:結(jié)合成熟期田間油菜生長(zhǎng)特征,基于決策樹、支持向量機(jī)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種主流算法,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,采取卷積神經(jīng)網(wǎng)路作為疏密度檢測(cè)主要算法,并針對(duì)該算法計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差的缺陷,給出改進(jìn)的模型壓縮算法,實(shí)現(xiàn)了油菜收獲疏密度實(shí)時(shí)檢測(cè);(2)收獲損失檢測(cè)部分:基于目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割以及霍夫變換算法這三種解決方案,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,按照實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求,改進(jìn)了霍夫變換算法并應(yīng)用于本課題中,較好地實(shí)現(xiàn)了油菜收獲損失率檢測(cè);(3)最后,通過對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室模擬與田間實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)的疏密度與損失檢測(cè)系統(tǒng)的有效性和科學(xué)性,控制效果明顯優(yōu)于駕駛員的經(jīng)驗(yàn)操作。本文的研究?jī)?nèi)容是2016年科技部重點(diǎn)專項(xiàng)“智能化油料收獲裝備和技術(shù)研發(fā)”的一部分,研究成果將為其中主要裝備之一“智能化油菜收獲裝備”的研制和應(yīng)用打下扎實(shí)基礎(chǔ)
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;S225
【圖文】：

圖２－１收割機(jī)的撥禾輪與割臺(tái)逡逑上圖中，機(jī)器前端（紅色實(shí)線框出部分）為收割機(jī)割臺(tái)與撥禾輪

油菜聯(lián)合收割機(jī)實(shí)物如下圖所示：逡逑４ＨＫ■邋一邋Ｉ逡逑圖２－１收割機(jī)的撥禾輪與割臺(tái)逡逑上圖中，機(jī)器前端（紅色實(shí)線框出部分）為收割機(jī)割臺(tái)與撥禾輪。逡逑油菜聯(lián)合收割機(jī)在進(jìn)行收獲作業(yè)時(shí)，通過收割機(jī)前部的撥禾輪將油菜撥入機(jī)逡逑器，然后設(shè)置在撥禾輪下方的割臺(tái)將油菜割離。此后被割下的油菜作物會(huì)通過收逡逑割機(jī)內(nèi)部的機(jī)械傳送裝置送往收割機(jī)后方的振動(dòng)篩，振動(dòng)篩將油菜籽與油菜葉、逡逑桿等雜物分離，實(shí)現(xiàn)脫粒。在整個(gè)過程中，收割機(jī)保持前進(jìn)狀態(tài)，從而源源不斷逡逑地將油菜送入機(jī)器內(nèi)部。逡逑收割機(jī)具體工作流程如圖２－２所示：逡逑６逡逑

中疏密度檢測(cè)安裝在駕駛室，拍攝收割機(jī)前方作物圖像，并將其結(jié)果發(fā)送至計(jì)算逡逑模塊進(jìn)行分析，之后計(jì)算模塊將計(jì)算結(jié)果發(fā)送到控制模塊。損失率檢測(cè)模塊安裝逡逑在收割機(jī)后方的振動(dòng)篩外部，如圖２－５所示。該模塊采集振動(dòng)篩輸出谷物脫粒圖逡逑像，并將結(jié)果發(fā)送到計(jì)算模塊進(jìn)行分析，之后計(jì)算模塊將計(jì)算結(jié)果發(fā)送至控制模逡逑塊。逡逑圖２－５油菜收割機(jī)振動(dòng)篩外部逡逑２．２檢測(cè)模塊逡逑２．２．１計(jì)算模塊逡逑本系統(tǒng)采用機(jī)器視覺算法完成疏密度和收獲損失檢測(cè)，而機(jī)器視覺算法通常逡逑需分析高維圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算量較大，且考慮到系統(tǒng)須具有實(shí)時(shí)性，所以計(jì)算模塊逡逑需采用計(jì)算能力較強(qiáng)的計(jì)算單元。由于控制模塊芯片ＳＴＭ３２的計(jì)算能力較弱，逡逑無法實(shí)時(shí)處理圖像數(shù)據(jù)，故本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了獨(dú)立于控制模塊的計(jì)算模塊。計(jì)算模塊逡逑完成整個(gè)檢測(cè)模塊的計(jì)算工作，包括圖像數(shù)據(jù)處理，結(jié)果分析等。逡逑在綜合考慮了計(jì)算能力、算法實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)便度、整體硬件的大小以及易安裝程逡逑度之后，本文選擇ＡＲＭ處理器作為計(jì)算單元，使用ＪＮ－ｍｉｎｉ５７２８開發(fā)板，如圖逡逑９逡逑

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本文編號(hào)：2770141