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为应对全球气候变化，减少温室气体排放，助力我国“碳达峰，碳中和”目标如期实现，从农业角度综述了我国农田碳排放现状和固碳减排的实现路径。本研究综合分析了我国各部门碳排放总量、农业排放源组成及各省份间的区域排放差异，结果表明：我国温室气体排放变化可分为平稳增长、快速增长、显著减缓3个阶段，农业领域的温室气体来源主要为家畜肠道发酵、水稻生产释放的CH4气体和农田土壤微生物分解释放的N2O气体。这些排放源具有显著的区域和时间差异，具体受制于气候条件、种植结构及管理模式的影响。研究指出，改变现有农业管理模式是实现农业减排的关键，优化管理措施在减缓农业碳排放的同时，还能进一步增强农田碳汇功能。基于我国农田碳排放领域的关键词及未来研究方向进行聚类分析，本研究归纳了当前研究的热点领域与知识空白，指出在水田、旱地等不同类型农用地中，探索具有区域适应性的农艺管理措施对于提升固碳减排效能的重要意义。结合高频农艺措施对增产减排效果的分析结果，本研究从水肥管理优化、种植结构调整、秸秆还田与农业废弃物利用、低碳农业装备等方面系统阐述了农田固碳减排措施的实际可行性。本研究为我国农田固碳减排的理论研究与实践应用提供了系统的科学依据，并对相关节能减排技术的推广提出了指导性建议。通过聚焦未来农业绿色发展路径，本研究为我国农业领域实现“双碳”目标提供了参考思路与方向。
农业机械装备智能化升级是目前农业机械领域研究的热点。机器视觉技术应用于农作物的修剪、采摘等领域的研究，已取得初步成果，但是在农业机械装备中进行机器视觉的缺陷检测鲜有研究。研究针对农用机械发动机水泵气密性能缺陷，进行基于机器视觉的自动化检测技术进行相关试验研究。采用基于MobileNetV3卷积神经网络的深度学习算法进行气泡识别。在进行气密性检测试验中，首先需要对气泡原始图像进行气泡区域提取算法处理，以降低图像的分辨率，然后将处理后的图像用于MobileNetV3卷积神经网络进行深度学习，训练后的神经网络模型就可以实现气密性检测中对气泡进行识别和定位。将识别结果与人工标注结果进行对比，计算出气泡识别算法的气泡漏检率。试验结果表明，气泡识别算法的漏检率与气泡平均直径存在较大关联，总体上表现为气泡平均直径越小，气泡的漏检率越高，气泡平均直径与发动机水泵壳体上的泄漏孔大小成正比关系。当气泡平均直径大于0.2mm时，气泡漏检率均在2%以下；平均直径小于0.2 mm的气泡，漏检情况相对较多，漏检率在5%~10%波动。研究提出的气泡识别算法能够对图像中的气泡进行识别和标记，从而检测出发动机水泵壳体的气密性能。算法对于小尺寸气泡的识别能力有待进一步提高，以增强对微小气泡特征的捕捉能力。
针对自走轮式滩涂贝类采收设备在作业时，由于滩涂底质受力应变导致车轮滑动产生相对位移，进而影响自动驾驶路径跟踪精度等问题，本研究提出了一种基于车辆运动学和动力学模型的滑移预测方法。根据四轮底盘运动学模型推导车辆运动轨迹，并结合轮胎横向和纵向受力特性，建立设备行走动力学模型，明确纵向滑移与横向滑移滑转的计算方法。本研究设计了一套自动驾驶试验平台，包括感知层、规划层和控制层，通过RTK-GNSS系统及相关传感器采集设备位置、转角及轮速等信息。通过纵向滑移试验与横向滑移滑转试验，探究采收设备在滩涂环境下的滑移特性。纵向滑移试验分析了电机PWM（pulse width modulation）与设备载重对滑移率的影响，并通过数据拟合建立纵向滑移模型。横向滑移滑转试验探讨了不同转向角条件下的滑移特性，拟合得出横向滑移滑转模型。为简化计算，模型采用泰勒多项式形式表达滑移系数函数，并通过试验验证模型准确性，实际轨迹与预测轨迹误差小于16%，显著降低了滩涂自动驾驶滑移干扰误差。本研究通过试验分析和模型优化，提升了滑移预测精度，为滩涂贝类采收设备在软质地面环境下实现高精度导航提供参考。未来可进一步研究滑移模型参数实时估计与触土部件动力学建模，以提高设备作业性能。
我国谷物联合收获机普遍存在作业性能和效率难以兼顾、故障率高、自动化水平低等问题，喂入量是谷物联合收获机的重要参数之一，其对机器的作业性能、整机可靠性以及经济效益有着直接影响；只有当喂入量稳定在额定范围内，收获机才能发挥出最佳效能。研究从喂入量对机器性能的影响至关重要为切入点，着重介绍了国内外联合收获机借助传感技术实现对喂入量的检测功能，主要通过扭矩传感器测量关键工作部件传动轴扭矩或功率和利用压力传感器检测物料对机械结构壳体的挤压力来反映喂入量；其次，采用机器视觉和激光雷达技术识别作物密度以及利用力传感器测定作物茎秆的弯曲力来间接表示喂入量；另外，对影响喂入量检测信号处理的原因及联合收获机喂入量的自动调控等方面的关键技术与应用做了梳理分析。最后，该研究提出了现有谷物联合收获机喂入量检测技术所存在的问题以及未来的研究重点和发展趋势。虽然国内联合收获机喂入量检测方法较多，但均存在检测精度不高、系统稳定性差及只适用于单一作物，难以大面积推广应用等问题。因此，我国联合收获机喂入量检测技术仍有很大的提升空间，应加大对高精度农业传感器和控制器的研发力度，提高检测系统整体的稳定性；未来联合收获机将向着大型化、智能化、集成化方向迈进。
水稻联合收割机在作业过程中由于地面倾斜和不平整导致机身倾斜，影响其通过性和可靠性。本研究针对田间表面倾斜需要调平的问题，设计了一种适用于水稻联合收获机的双平行四边形底盘升降机构，并设计了液压系统，通过油缸伸出实现对底盘高度的调整。利用Adams软件构建了升降底盘的仿真模型，分析得出液压缸伸出长度与底盘高度呈正相关关系，且该机构能够在7.5°的倾斜角度下实现调平；并对可升降底盘系统进行了静态和动态评价。在静态试验中，系统能够根据倾斜情况实现全面或单侧自动调平，调平时间和角度偏差分别控制在3.6 s和±0.4°以内。在斜坡地和水田地上的动态测试显示，调平后的平均倾斜角度和标准差分别保持在1.2°和0.6°以下，显著提高了底盘的稳定性和可靠性。本研究为水稻联合收获机底盘的自动调平技术和结构设计提供了参考。
生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料，随着对生物质能高效开发的关注，生物炭的应用范围逐渐扩展，其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向，因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点，受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率等工艺参数的显著影响，不同炭化工艺不仅决定了生物炭的理化性质，还直接影响其作为炭基肥的缓释性能。传统的实验方法往往需要大量的时间和资源投入，因此，探索更加高效的优化方法成为了研究的热点。本研究采用了BP神经网络与遗传算法相结合的优化方法，针对咖啡壳生物炭的炭化过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率3个关键工艺参数进行预测和优化。研究结果表明，采用BP神经网络—遗传算法优化后的炭基肥，其最佳工艺参数为炭化时间2.8 h、炭化温度780.7 °C和升温速率15.1 °C/min。在此工艺条件下制备的咖啡壳生物炭基肥，其7 d养分累计释放率为45.9%，表明缓释性能得到了显著提升。综上所述，本研究提出了一种基于BP神经网络和遗传算法的生物炭炭化工艺参数优化方法，能够有效提高炭基肥的缓释性能。该方法不仅为生物炭制备工艺的优化提供了新的技术路径，也为相关领域的研究提供了重要参考，对推动高性能炭基肥的发展具有积极意义。
随着我国国民生活水平的提高，消费者对于蛋品的品质要求愈发提高。裂纹蛋的检测是蛋品在装箱出厂之前的重要环节。为解决人工分拣裂纹蛋品劳动强度高、工作量大等问题，设计了一种基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋品分拣机器人。首先，通过逆运动学解算得到机械臂各舵机的转角并转换成PWM占空比，实现对三轴串联机械臂的控制；其次，利用高清120°广角摄像头作为图像采集核心，快速获取蛋品表面图像信息并对所采集的1 000张图像进行数据标注；随后，分别训练不同梯度下降批次大小下的YOLO v5模型，其中梯度下降批次大小为8的模型拥有最高的mAP，其值为98.92%；最后，在机械臂上位机主板调用该模型，对正常蛋品与裂纹蛋品进行识别判断后，开启机械臂分拣行程；此外，蛋品分拣机器人的末端拣拾机构为气动吸盘，该吸盘挂载于机械臂上，以实现对蛋品的无损吸取。经测试，该机器人对裂纹蛋品和正常蛋品的识别准确率分别达到93.33%和99.17%，平均分拣成功率达94.34%，平均分拣速率为7.55 s/个，基本满足要求。研究成果可为裂纹蛋品的筛选工作提供技术支持，为蛋品的裂纹检测与分拣提供解决方案，具有较高的现实意义。
随着农业的发展，重大病虫害对农林业造成的经济损失和食品安全威胁日益严重。2024年中国主要粮食作物面临22种病虫害的挑战，预计影响面积达155 411 khm2次，产量损失超1.5×1011 t。综述了农作物病虫害预警与应急防控技术的现状，其中病虫害预警技术包括物联网、遥感技术和计算机视觉识别技术；应急防控技术涵盖了化学通信机制的理解以开发新药剂和装备、物理消杀和智能防控产品的创新、生物防治资源的利用与产品创新、害虫致害性变异机制的研究以及植物抗性品种的可持续利用技术、害虫抗药性机制的研究与治理技术的开发，以及病虫害生态调控机理的研究与应用技术，旨在通过多学科交叉合作，实现对病虫害的有效控制，同时减少对环境的影响，促进农业的可持续发展。并探讨了病虫害预警与应急防控技术在农业领域的应用，分析了其在农业科技发展中的重要作用，并概括了各领域面临的挑战，例如无人机遥感监测技术精度不够，病虫害图像自动识别技术样本采集困难，化学防治未能实现精准施药，绿色制剂的生产工艺和市场化推广较为滞后以及病虫害预警系统的建设尚不完善等问题。未来，应加快物联网技术应用于病虫害预警，推动智慧农业与病虫害预警系统建设，研究无人机遥感监测技术、病虫害图像自动识别技术与化学防治技术生物防治技术。
大蒜联合收获机已基本实现了大蒜的机械化收获，但其智能化水平较低，在作业过程中易发生偏航、溢仓及堵塞等问题，影响整机的作业质量和收获效率。针对这些问题，本研究设计了一套大蒜联合收获机的实时监测系统，能够实时、准确监测作业过程中的偏航、溢仓和堵塞故障问题，并进行语音播报提醒。该系统主要包括对行辅助模块、产量监测模块、故障诊断模块以及STM32单片机等。其中，对行辅助使用MPU6050陀螺仪监测收获机航向信息，与设定的航向角预警、报警阈值进行比较，判断收获机是否偏离正常作业路线；产量监测将单粒大蒜质量与统计的大蒜总数相乘计算出已收获的蒜头总质量，并与设定的满仓阈值进行比较，判断收集仓是否满仓；故障诊断通过霍尔传感器收集夹持输送机构从动轮的转速，并与设定阈值进行比较，判断是否发生堵塞。通过室内调试，对行辅助模块最大误差值为1.3°，最小误差值为0.2°；产量监测模块监测计数准确率为96.7%；故障诊断模块识别转速平均误差值为0.8 r/min，误差率为0.4%，能够准确监测夹持装置堵塞时从动轮转速的变化状况。田间试验结果表明设计的监测系统具备可行性、准确性和稳定性。通过该研究，本监测系统可以长时间稳定工作，并在大蒜收获机出现偏航、溢仓及堵塞故障时，及时发出报警信息，能够显著改善传统大蒜收获机的作业质量，提升作业效率。
茶芽分类识别是名优茶生产中十分重要的环节。针对目前茶芽识别算法模型尺寸大、计算量大且无法区分采摘形态等问题，本研究以YOLOv5s为基线模型，提出了一种改进的鲜茶叶识别模型（YOLOv5s-SPCS）。首先，收集实验室环境和自然环境下的鲜茶叶图像制作鲜茶叶数据集。其次，基于ShuffleNetV2思想构建Shuffle Block模块替换主干网络中的卷积模块，在减少模型参数量和计算量的同时提高特征提取速度。然后，在颈部网络引入部分卷积结构PConv和无参数注意力机制SimAM构建C3-PCS模块替换原C3结构，减少模型计算冗余和内存访问，提高识别精度。最后，采用SIoU作为边界框损失函数，提高预测框收敛速度和收敛精度。试验结果表明，YOLOv5s-SPCS模型参数量、计算量和权重文件大小分别为YOLOv5s模型的14%、14%和16%，对鲜茶叶识别准确率为81.8%、平均精度均值为82.4%，相较于原始模型，准确率提升了2.7个百分点，平均精度均值保持不变。此外，改进后的YOLOv5s-SPCS模型整体性能优于当前常用的Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4等目标检测模型。本研究可为鲜茶叶识别分类及后续移动端部署提供有效的技术支持。
绳牵引并联机器人具有结构简单、运动惯性小、可重构、响应速度快等特点，成为近年来机器人领域研究的热点。而绳驱柔性机械手由于其驱动绳索的柔弹性为任务操作提供了一定的适应性和柔顺性，能够实现作业对象与机械手良好的动态交互，提高防破损耦合的能力，引起了农业机器人领域科研人员的广泛关注。由于农业采摘机器人的作业环境具有非结构化、不确定的特点，而大多数的果实外表皮脆弱易损，因此对直接与果实接触的采摘机械手要求更严格，既要满足稳定抓持又不能损伤果实。为实现采摘机器人高效精准作业，与生物友好交互的轻量化柔性末端执行机构是急需重点突破的关键理论技术之一。首先，阐述了具有商业应用前景的绳驱柔性机械手的特点及发展概况；然后，详细综述了国内外研究人员对绳驱柔性机械手的设计、建模和控制等理论的研究进展，进一步概述了绳驱柔性机械手在肢体康复和灵巧操作领域的应用开发，详细分析绳驱柔性机械手在农业采摘领域应用的意义，并对绳驱柔性机械手在番茄、苹果、草莓和黑莓采摘的研究现状进行分析；最后，针对现阶段绳驱柔性机械手在农业采摘存在的采摘准确度不高、通用性差和成本高、造成损伤、采摘效率低下等问题，指出今后绳驱柔性机械手商业化应用亟须在农机农艺协同、模块化与可重构设计、提高交互安全性、多传感器融合、采摘序列规划与强鲁棒控制等方面开拓创新，为果蔬机械化无损采摘机构的设计提供新的思路和方法。
针对丘陵山区果园除草作业困难、除草效率低、智能化水平不高等问题，设计了一种小型山地果园除草机器人。为提高履带式除草机器人作业路径的跟踪精度，开展了履带式除草机器人路径跟踪控制算法研究。采用“倒三角形旋接结构”设计了一种仿形浮动底盘，搭载“Y型”甩刀组件进行粉碎除草作业，由增程式油电混合动力系统提供动力支持，针对斜坡转向滑移大等问题提出了基于模型预测控制（MPC）的斜坡转向控制策略，采用往返式路径规划方法对果园进行全覆盖路径规划，结合BDS定位导航技术及全覆盖路径规划方式，确保履带式除草机器人在作业过程中具备高跟踪精度。构建履带除草机器人运动学模型，在MATLAB软件中，对履带除草机器人在斜坡上的转向动力学及其控制策略进行了仿真分析。仿真试验结果表明，设计的坡面转向模型在15°条件下路径跟踪平均误差仅为0.039 m，展现了良好的精确度。田间试验表明，提出的MPC控制器能够有效改善坡面转向工况下路径跟踪效果，在坡度角为15°时，上下坡工况下平均误差相较于PID控制器分别减小了51.76%，63.77%。融合北斗导航功能的除草机器人，有效除草率高于97%，可在25°坡面上正常行走。该研究成果为丘陵山地除草机器人的研制提供了参考。
苹果园生产管理面临着劳动力成本上升和人口老龄化的双重挑战，为提高作业效率、降低生产成本、提升果品质量，机械化、智能化技术在苹果园生产管理中的应用愈来愈重要。研究综述宽行密植和间伐提干改造园宜机化作业栽培模式立地条件下苹果园生产管理中智能机械化技术的研究进展；阐述分析果园割草、施药、花果管理、果实采收运输、果树枝条处理等关键环节的机械化技术与装备、智能化技术与装备研究进展，发现现阶段尽管灌溉和施肥等环节机械化程度较高，修剪、疏花、疏果、套袋取袋、采摘等环节仍依赖人工，机械化程度低；且智能技术如无人机、物联网在果园管理中的应用尚不广泛，精准农业和自动化控制等方面有待加强；现有技术独立发展，缺少有效集成，影响生产效率和果品质量提升；技术集成度不高与数据采集与分析能力不足等问题。针对现阶段智慧果园建设的技术模式，需要研发适应不同立地条件的果园机械装备，创建全程机械化示范基地；重点研发关键生产环节的机械化智能化技术，推广易操控的智能机械；利用多源信息感知设备，实现果园环境信息的数字化感知；进行智能决策和精准作业，提高作业效率和质量，通过智慧果园运维系统实现任务分配与调度、作业控制与监测的需求，为构建苹果园生产全程机械化典型应用场景提供技术支撑。
在大数据时代的推动下，智能问答系统在各个领域得到广泛应用，为用户提供高效的答案，相比传统的文本知识收集和网络搜索引擎检索，具有明显优势。随着知识图谱技术的快速发展，智能问答系统迎来了新的发展阶段。本研究响应了智慧农业的需求，构建了一个基于知识图谱的农作物病虫害智能问答系统，旨在为用户提供与农作物病虫害相关的问答服务。主要工作包括：（1） 农作物病虫害数据获取：利用分布式爬虫框架爬取农作物病虫害相关网页数据，并进行数据清理、分析、结构化等预处理操作。（2） 知识图谱构建：对数据进行分析后，定义知识本体的实体类别与关系类别，完成知识图谱的模式层构建。利用基于规则的三元组模板对半结构化文本进行实体提取，构建数据层，并将三元组存储至Neo4j图数据库。（3） 问答算法设计：利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行问句实体识别，BERT-RNN模型进行问题分类。匹配模板后通过Cypher语句进行查询，将答案处理为自然语言形式并返回。（4） 问答系统实现与可视化：结合农作物病虫害知识图谱与问答算法，使用Flask框架和多种web技术实现用户提问、实体识别、知识检索和答案返回等功能。试验结果表明，实体识别与问题分类模型的准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分别达到了93.22%、92.69%、92.21%和94.37%、93.92%、92.66%。与其他搜索途径相比，问答系统展现出了较高的准确性和稳定性。这项研究为农业信息化提供了一种智能化的解决方案，为用户获取农作物病虫害知识提供了新途径。
外观品质是评价干燥花质量的重要指标。为了实现对干燥过程中菊花外观品质的快速无损检测，本研究将计算机视觉技术应用于菊花的红外辅助热风干燥过程中，基于Python语言开发了一种图像处理算法来获取在不同温度下（35 ℃，50 ℃和65 ℃）的干燥过程中菊花花瓣和花蕊表面收缩率和色泽参数的变化信息，并作为外观品质的评价指标，以此实现对干燥过程的精准控制。干燥动力学研究表明：菊花的干燥过程中始终处于降速干燥阶段，且干燥温度的升高导致了干燥时间的显著（p<0.05）缩短和干燥速率的显著升高。基于平方确定系数（R2）、残差平方和（RSS）、均方误差（MSE）值评估了常用的薄层干燥数学模型与试验数据的拟合程度，发现Henderson and Pabis模型、Page模型、Lewis模型与试验数据拟合度更高，能更好地描述菊花的干燥过程。此外，基于图像处理获取的不同干燥阶段菊花的表面收缩率及亮度值（L*）、红/绿值（a*）和黄/蓝值（b*）发现菊花形态和色泽的变化取决于干燥温度和干燥时间的共同作用，更低的干燥温度和更短的干燥时间更有利于抑制菊花在干燥过程的外观品质的劣变。进一步对零阶、一阶和一阶分数模型预测的收缩率和色泽（L*、a*和b*）值与试验数据进行线性回归分析，发现一阶分数模型能更为精准地预测菊花在干燥过程中收缩率以及色泽的变化规律。
植保机械是农业综合生产力的重要组成部分，先进的植保装备有利于提高农药利用率、提升粮食品质，保障农业可持续发展。从世界范围来看，美国、西欧、日本的施药装备在国际上处于领先水平，相关产品自动化和智能化程度高，作业效率和效果普遍优于国产水平，他们占据了绝大多数的市场份额，我国仅在植保无人机上具有一定的技术优势。为了准确把握植保机械的研究现状和未来发展方向，本研究整理了国内外地面、航空、田间管理机器人等典型植保装备的发展历程，根据大田和果园病虫害防治需求和特点，将植保机械细分为施药、部件及智能化3个技术分支。对变量施药、对靶施药、静电喷雾、风幕风送等施药技术方法进行了总结，对底盘、喷杆平衡、机器人驱动等装备技术原理进行了分析，对无人驾驶、对行行走、视觉导航等智能化技术应用进行了阐述，还从远程管理的角度阐述包括作业规划、调度决策、作业评价以及数字化平台的智能化构建。通过国内外装备技术水平的对比，认为未来植保机械技术发展的重点在于低量精准的施药方式、系列化专业化的装备部件以及无人化和智能化的作业模式。随着人工智能技术的不断发展，具有智能感知、分析决策和自主作业的智能化植保装备将成为未来主流的发展方向。
果蔬产地冷链是降低产品损耗、提高产品品质的首要环节，更是薄弱环节。随着大数据技术在冷链物流中的应用，智能化设备与技术已成为提高果蔬产地冷链物流效率、延长果蔬保鲜期、降低果蔬损耗的重要载体，在果蔬预冷、分拣包装、检测、仓储、运输等方面有着诸多优势。本文通过研究总结国内外近几年发展迅速、使用广泛的智能化技术，包括以电磁或光学技术为基础的AGV智能搬运，以传感器、电子光学等技术为基础的智能分拣，以计算机视觉技术为基础的智能检测，以透视成像技术为基础的智能运输等，分析研究各学者在果蔬冷链仓储、分拣、检测、运输等环节中智能化技术应用的创新研究及取得的成果，提高了果蔬冷链物流效率。然而，智能化技术在果蔬冷链物流中的应用也面临诸多问题。成本高、技术融合难度高和人才短缺等挑战，使得智能化技术在果蔬冷链领域的发展受到一定限制。为解决当前存在的问题，提出通过自主研发、技术创新等手段进行成本控制，降低小型企业进入门槛。加强智能化技术与冷链物流系统的集成，提高数据安全性和系统兼容性。同时，政府应出台相关政策，提供必要的资金支持和人才培养机制。加快制定和完善冷链物流领域的智能化技术标准。通过技术创新、成本控制、人才培养和政策引导，推动农业产业升级，为果蔬冷链物流提质增效提供思路。
随着农业生产对田间管理要求的不断提升，传统的农机设备已逐渐难以适应现代智慧农业的生产需求。在这一背景下，土壤墒情监测技术作为现代农田管理中获取土壤含水率信息的关键手段，正扮演着推动农机向自动化、智能化发展的重要角色。为此，深入梳理和分析国内外土壤墒情监测技术研究现状，重点围绕土壤墒情监测的方式及原理、模型构建算法以及信号处理方法这3个方面技术的研究进展进行阐述，通过对比分析，归纳与总结了国内外在监测方式、原理、模型构建算法和信号处理方法上的异同以及实际应用中存在的问题和面临的挑战，并提出了土壤墒情监测技术在这3个方面未来的发展趋势：土壤墒情监测方式方面，构建多源土壤墒情监测信息平台，以实现更全面的数据收集和分析；模型构建算法方面，通过采用机器学习和深度学习算法，为不同土壤环境和作业场景量身定制模型算法模块，提高监测设备准确性和适用性；信号处理方面，加强多源信号融合技术的应用，降低作业环境对监测设备的影响。
近年来，随着半导体激光器技术的不断进步，在农业领域应用的激光技术备受关注。激光光源具有单色性强、电光转换效率高、使用成本低等优势，为提高农作物质量、增加产量提供了新的技术支持。为了研究不同光质激光对人参生长、生理生化指标以及多糖、皂苷积累等方面的影响，选取二年生人参载子进行试验。从展叶期到叶片枯萎前的每日上午7：00—11：00，下午14：00—18：00分别利用全波长LED灯、红色激光灯（R3）、蓝色激光灯（B3）、混合激光灯（R2B1、R3B2）（光量子通量密度分别为4.48 μmol/（m2·s），4.61 μmol/（m2·s））补光，针对不同光质补光的影响，本研究设立了不补光作为空白对照组，研究发现，人参的净光合作用能力、叶片的气孔导度等都有所改善。特别是LED处理组的净光合速率表现最为突出，而蓝光处理组则在蒸腾速率和胞间CO2浓度方面取得了最显著的效果提升。R3B2处理组气孔导度最大。就生长情况而言，人参在红蓝混合光处理下表现最佳，相比于对照组，蓝光能够显著提高植株的高度、增加叶片的长度和宽度，LED补光组根重、叶重均高于其他处理；从营养物质积累方面来看，蓝光处理下多糖含量最高，红光处理下皂苷含量积累普遍高于蓝光处理组，说明红光促进人参皂苷含量的积累，R2B1处理组Rg1、Rb1皂苷含量最高，远高于其他处理，R3B2处理时Re皂苷含量与红光处理组结果相当，高于其他4个处理。在未来的研究中，我们将选取最适宜人参生长及营养物质积累的激光补光条件，为缩短人参生长周期、提质增效而提供可行性方法。
实现茶芽的自动识别与定位是优质茶叶智能采摘设备研发的基础。针对茶芽细小，且采摘环境受光照影响较大等问题，本研究提出了一种基于深度学习网络模型的茶芽识别方法，开展识别系统的光源设计，能够为实现全天候和高效率的智能茶芽采摘设备提供技术支撑。首先，搭建铝合金框架的密闭遮光黑暗环境；然后，通过调节横杆高度和光源亮度创造出3种高度和3种光照强度组合；最后，采集不同组合情况下的茶芽图像数据集，利用改进YOLOv5模型对一芽一叶和一芽两叶开展识别测试。试验结果表明，YOLOv5s的总体准确率为77.13%，总体平均精度均值为86.14%，对于改进后的识别模型YOLOv5s-SPD的总体准确率为80.30%，总体平均精度均值为87.3%，单张图片的平均检测时间为5.7 ms，满足实时检测的要求，比原YOLOv5s总体准确率提升3.17%，总体平均精度均值提升1.16%，有效地提升了茶芽的识别性能。在高度90 cm和亮度L7（0.164~0.328 μ m o l / m 2 ）的条件下，一芽一叶和一芽两叶的检测准确率、召回率和AP平均值分别为86.70%、92.45%和95.00%。该方法可以有效快速地检测茶芽，光源设计方案为全天候优质茶叶智能采摘设备的研发提供了支持。
水稻幼苗需要充足的光照才能正常生长，早春育苗的增温需求推动了温室、大棚和工厂化设施育苗的发展，但由于玻璃、塑料等棚膜材质对阳光的反射和吸收，设施育苗缺光问题凸显。补充光照可以较好解决设施育苗缺光问题，以LED为代表的补光光源已经在设施育苗中得到推广应用，但其依然存在能耗居高不下的问题。激光是人工光源中唯一与太阳光具有平行光特性的光源，具有相关性好、单色性好、方向性好、亮度高、能量大、光电转换效率高、节能等特点。但以氦氖激光为代表的传统激光光源体积大、成本高，难以在作物生长中应用和普及。采用半导体激光器结合匀光技术开发新型激光光源，体积小、成本低，可以实现对水稻秧苗的大面积均匀激光辐照，其单灯照射面积可以达到60~70 m2。同时新型激光光源在保留传统激光相关性、单色性、方向性的同时，还具有高效节能的特点，能耗仅为传统LED光源1/30。研究表明，在水稻育苗过程中采用新型激光光源进行合理辐照，可以提升秧苗品质，插秧后返青快，分蘖多，抽穗早，最终实现水稻的稳产、增产。自2021年以来在全国多地试验结果表明，采用新型激光光源在插秧前辐照水稻秧苗20 d左右，可以实现超过10%的增产。这一结果不仅为我国水稻提质增效提供了重要的技术支撑和保障，也为其他植物在各阶段补光提供了新的方法和手段。
氮素是水稻生长发育的重要元素之一，精准估测氮素浓度对指导水稻精准施肥、辅助氮高效品种选育是十分重要的。传统田间采样方式难以实时获取水稻氮素浓度，随着信息技术的快速发展，目前通过机器学习方法建立无人机高光谱数据与氮素浓度的关系，是作物氮素营养诊断的主要技术路线之一。研究以连续投影算法筛选的无人机冠层高光谱数据特征波段为输入，实测氮素浓度数据为输出构建反演模型。极限学习机（ELM）与同类型的机器学习方法相比，具有速度快、泛化能力强的优势，但由于其随机生成的连接权重和神经元阈值，导致其训练稳定性存在不足，且容易陷入局部最优解。白鲸优化算法（BWO）是一种以白鲸行为为灵感而设计的求解单模态和多模态优化问题的竞争算法，本研究通过白鲸优化算法对极限学习机的输入层与隐含层之间的连接权重、隐含层初始权重进行优化，构建BWO-ELM水稻氮素浓度无人机高光谱反演模型，实现对水稻氮素浓度的快速估测。研究结果表明：连续投影算法筛选出特征波段10个，分别为673、703、727、823、850、877、895、952、961和985 nm。基于BWO-ELM构建的氮素浓度反演模型训练集R2 与RMSE分别为0.742 5、0.382 6%，测试集R2 与RMSE分别为0.702 8、0.487 7%。预测能力优于基于ELM构建的氮素浓度反演模型。综上所述，基于BWO-ELM的水稻氮素浓度无人机高光谱反演模型可以快速准确获取水稻氮素浓度，为水稻营养监测提供新的方法。
激光作为一种新兴的人造光源，是20世纪以来最伟大的发明之一，具有功率密度高、方向性好和优良的单色性等优点，在农业领域得到了广泛的应用。激光技术在植物生产、动物管理和菌物研究方面展现了显著优势。文章主要对激光技术在农业领域的研究进展和发展动态进行深入剖析。在植物生产方面，介绍了激光技术在植物诱变育种、促进植物生长发育、提高产量和品质、植物保护、植物检测和植物表型中的应用情况。在动物管理方面，主要分析了激光技术在动物遗传育种、动物生长、动物医疗和动物产品检测方面的研究。在菌物研究方面，重点总结激光技术在菌物育种、菌物生长发育及菌物检测和鉴定中的应用详情。最后，针对激光技术与农业生产研究相结合所面临的困难和挑战，从提升激光技术在农业生产管理中的精度和扩展其适用范围角度出发，提出了激光技术在植物生产精准化、动物生产管理优化和菌物生产科学化的发展方向。虽然激光技术在农业领域已经取得了一系列的成果，但在未来的研究中，应探索更多创新应用，并与人工智能和大数据技术相结合，进一步推进激光技术与农业产业的深度融合，以实现更高效、更智能的农业生产管理模式，为现代农业的发展带来更多机遇和突破。
随着农业科技发展，农作物秸秆利用更加多元化，其需求量也随之增加。为解决丘陵山地小型圆捆机存在的草捆易散落、缠网层数不可调、自动化程度低等缺点，对圆捆机的缠网装置进行了模块化设计，包括送网机构、切网机构、检测机构以及控制电路的设计，对送网机构进行了力学分析，加工制造样机并完成试验验证。该装置通过检测机构检测运行参数，经控制器处理后向送网机构和切网机构发出相应的执行指令，从而实现了送网、缠网和切网的自动化作业，并实现了缠网层数可调。在缠网时，其摩擦限矩组件对丝网施加拉力，使丝网缠绕更加紧实，经力学分析得出丝网拉力大小取决于压紧弹簧弹力，可通过调节压紧弹簧改变丝网拉力大小，并提供了相应的调节方法。性能试验结果表明：该装置性能稳定，工作可靠，可对 Φ 500 mm×700 mm的干草捆进行自动缠网作业，丝网布满草捆侧面，无漏缠现象；在缠网层数为3层时，缠网成功率为95%，抗摔率为83.3%；在缠网层数为4层时，缠网成功率为100%，抗摔率为90%；在缠网层数为5层时，缠网成功率和草捆抗摔率均为100%。设计了一种丘陵山地小型圆捆机自动缠网装置，经试验验证，作业机性能稳定可靠，满足设计要求。在缠网层数为3层时，平地作业性价比最高，丘陵山地作业时，需根据作业坡度，调至4~5层。
三七是我国种植规模最大，开发利用较多的大宗药材之一，而云南省作为我国三七主要的产区，由于地形和农艺要求的影响，传统农业机具难以进入移栽区域进行作业，导致目前三七移栽仍采用传统人工作业方式，为此，研制一款三七移栽机对于促进三七产业化发展尤为重要。车架作为移栽机车身重要的承载结构，对整车性能的优劣有着至关重要的影响。为此，针对移栽机车架进行结构分析，旨在提升车架结构及整车的性能，为车架结构设计提供理论依据。利用SolidWorks软件建立车架三维模型，并导入ANSYS软件中进行静态有限元分析，通过静态电测试验确定有限元分析的应力值和试验真实应力值的相对误差范围后，对不同工况下车架动载性能进行分析以及前8阶模态振动变形分析，基于分析结果可知车架具有良好强度性能，但座椅位置存在较大变形，结构的刚度不足的问题。采用拓扑优化对车架进行优化设计，在保证车架应力分布合理的情况下减少车架变形情况通过改变斜撑支架结构布置实现减小变形的目的。根据优化设计结果，使车架总质量增加8.739%，变形量减小88.268%，最大应力减小11.693%。改进后的车架最大应力有所降低，并且车架变形有何明显改善，研究表明通过有限元法以及拓扑优化技术对于指导移栽机车架的结构设计具有较好的适用性。
为了在复杂环境中有效识别茶叶嫩芽并在最大限度避免伤害茶树的情况下，提高智能化采摘精度，本研究针对传统目标检测算法在茶园中存在的检测精度低、鲁棒性差等问题，提出一种基于改进YOLOv7的茶叶嫩芽识别与检测的模型YOLOv7-tea，从而实现对茶叶嫩芽的快速识别与检测。首先，采集茶叶嫩芽图像并完成嫩芽图像的标注和数据增强，构建茶叶嫩芽数据集。其次，通过在YOLOv7主干网络的3个特征提取层中引入CBAM注意力机制模块，增强模型对特征提取的能力；采用SPD-Conv模块替换颈部网络下采样模块中的SConv模块，以减少小目标特征的丢失；通过EIoU损失函数优化框回归损失，提升预测框的准确率。最后，以茶叶嫩芽图像数据集为样本将其他目标检测模型与YOLOv7-tea模型进行对比试验，并对不同距离、不同角度拍摄的茶叶嫩芽图像进行识别效果检测。试验结果表明，YOLOv7-tea网络模型比YOLOv7模型的精确率（Precision， P）、召回率（Recall， R）和识别平均精度（mAP）值分别高出2.87、6.91和8.69个百分点，且模型的检测速度更快，在复杂背景下对茶叶嫩芽的识别与检测具有更高的置信度分数。该研究构建的YOLOv7-tea模型对小尺寸茶叶嫩芽的识别效果较好，减少了漏检和误检的情况，具有良好的鲁棒性和实时性，可为茶叶的产量预估和智能化采摘提供参考。
传统的角度传感器在拖拉机导向轮偏转角度的测量中存在准确度不足、安装调试复杂等问题，这些问题制约了拖拉机在自动导航作业时的高精度、高稳定性的需求。鉴此，本文旨在构建并验证一种新型系统，该系统基于全球导航卫星系统（global navigation satellite system， GNSS）和惯性导航系统（inertial navigation system， INS）的技术原理，能够实现对拖拉机导向轮动态角度的实时解算。首先，对GNSS/INS融合原理进行了深入的分析，并设计了相应的GNSS/INS数据测量台架试验，以获取角度传感器的测量值。随后，采用卡尔曼滤波（Kalman filter， KF）、扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter， EKF）和无迹卡尔曼滤波（untraced Kalman filter， UKF）三种滤波算法对角度测量值的滤波处理，以超调量、响应时间和稳定性等指标进行评价，结果表明UKF在本系统中表现最优。其次，针对不同工况（沥青路面和农田），进行了拖拉机在自动导航下转向和直线性能测试。在转向性能测试中，进行了1°、5°和15°的不同角度的固定测量，结果显示在1°时两种环境的响应时间最小，但均产生了最大超调量，同时随着角度的增加，系统对稳态误差的降低有明显作用。直线自动导航性能测试中，沥青路面和农田的最大横向偏差分别为17.51 mm和18.52 mm，系统误差分别为10.45 mm（2σ）和21.07 mm（2σ）。通过对比两种工况，沥青路面的各项性能指标上均优于农田环境，但两种工况在精度、响应时间和平稳性上均满足自动导航系统需求，可应用于拖拉机的自动导航作业中。
针对4WID高地隙自走式电动喷雾机在复杂工况下，面对来自外部道路坡度改变及内部药液喷洒带来整备质量下降，从而导致喷雾机行驶速度稳定性差、作业质量恶化等问题，在分析4WID高地隙自走式电动喷雾机结构与纵向动力学特性基础上，设计一种定速巡航分层控制算法。控制算法模型接收用户设定的期望行驶车速，经过算法计算后对纵向动力学系统模型输入加速度控制信号，实现喷雾机对期望车速的跟踪。搭建的纵向动力学系统结构主要包括5个部分：逆纵向动力学模型、加速与制动切换模型、转矩分配模型、电机模型和纵向动力学模型。通过对斜坡行驶状态下喷雾机的车身状态进行受力分析可获得其逆纵向动力学及纵向动力学模型；同时，为建立合理的四轮转矩分配策略，在喷雾机车身同时具有俯仰及侧倾的条件下进行分析，以各驱动轮的附着率作为分配依据，满足不同工况下各车轮的最佳驱动力矩，确保喷雾机动力的均衡性。模型定速巡航控制采用分层控制方法，通过建立上层PID控制及下层的模糊PID控制实现对喷雾机车速的有效跟踪，通过制定模糊控制规则，自动对下层控制器的PID参数进行整定，保证在各种复杂工况下喷雾机定速巡航系统的良好适应性。应用Matlab/Simulink建立控制模型，对控制系统进行仿真分析。试验结果表明，在典型工况下，设计的定速巡航控制系统能够有效地对喷雾机的速度进行控制。具体而言，在系统输入外部干扰及自重变化条件下，该控制系统的表现良好，超调量在2%以内，响应时间小于0.2 s，稳态误差趋于0，验证了所采用控制算法的准确性。
针对小型谷物联合收获机在丘陵区作业倾斜角度大、通过性差等问题，开展谷物联合收获机底盘自动升降液压系统设计与试验。本研究设计了底盘自动升降液压系统总体结构，对内置位移传感器液压缸、比例换向阀等关键部件进行设计和选型，提出了基于横向倾斜角度伸缩液压缸进行调平和升降的方法，采用自动调平控制和手动调平两种调平模式对底盘进行调平。应用AMEsim开展液压系统的仿真分析，发现换向时液压缸压力与流量稳定，位移速度平稳。设计了以PLC控制器和PID控制方法为核心的调平控制策略，通过调节液压缸长度实现对底盘的姿态调节，并开展静态调平试验。结果表明：比例换向阀开度范围为20%~45%时，能有效控制液压缸伸缩速度；调节时间随倾斜角度增加而增加，在倾斜角度7.7°范围内的总体调节误差低于0.5°，可满足谷物联合收获机对底盘横向调平的需求。该研究提出了依据横向偏角实现调平的液压系统和控制方法，为小型谷物联合收获机底盘调平液压系统设计提供参考。
