基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.     

脱膜板式残膜回收机起膜分离输送装置的设计与试验

针对现有残膜回收机械尚存膜杂分离困难、含杂率高等问题,本文设计了一种脱膜板式残膜回收机起膜分离输送装置,研究分析了起膜分离输送装置的运动学和动力学特性。运用Box-Behnken试验设计方法,以机具前进速度、一级分离圆盘辊转速、分离圆盘间距为试验因素,设置试验指标为残膜回收率、含杂率,构建三因素三水平的二次回归试验。得到各因素交互作用的响应面模型,对残膜回收率的显著性顺序为：机具前进速度>一级分离圆盘辊转速>分离圆盘间距;对含杂率的显著性顺序为：分离圆盘间距>机具前进速度>一级分离圆盘辊转速。对结果优化求解,确定最佳参数组合后,采用机具前进速度4 km/h,一级分离圆盘辊转速为185 r/min,分离圆盘间距85 mm,进行田间试验验证,残膜回收率为86.93%,含杂率为37.28%。该结果与优化预测值相对误差均小于5%,该装置可解决秋后残膜回收膜杂分离困难、含杂率高等问题,为残膜回收机起膜输送装置结构设计及工作参数优化提供依据与参考。