随着全球畜牧业可持续发展理念的深入推进，肉鸡福利养殖已成为产业转型的重要方向。本研究从政策、技术及市场多维视角系统分析了肉鸡福利养殖的发展现状、核心挑战与未来趋势，并对比了欧盟、美国等发达地区与中国在实践路径上的差异。研究表明，欧盟通过《2007/43/EC号指令》等法规建立了较为完善的福利养殖框架，明确要求控制饲养密度（33~42 kg/m2）、保障光照与通风条件，并逐步推广慢速生长品种（日增重≤50 g/d，上市日龄49~81 d），其福利指标显著优于传统模式。美国虽缺乏联邦统一立法，但部分州（如加利福尼亚）通过《农场动物虐待防止法》推动空间与健康管理改进，行业龙头企业亦开始试点慢速品种（日增重50 g/d，上市日龄≥56 d）和地板养殖系统。相比之下，中国虽在2017年发布《农场动物福利要求 肉鸡》团体标准，但福利养殖仍以出口导向型企业为主，白羽肉鸡产业仍以高密度笼养（≤33 kg/m2）为主导，通过栖架、垫料等措施局部改善黄羽肉鸡的养殖福利，整体普及率还受限于政策、成本与消费者认知。技术层面，智能化装备成为提升福利的关键驱动力。未来趋势显示，消费者溢价支付意愿将推动市场分化，而5G、AI与机器人技术的融合有望进一步降低福利养殖成本。政策上，欧盟计划修订法规强化执行力，中国需构建本土化福利养殖标准体系。本研究为全球肉鸡产业的绿色转型提供了理论参考与实践启示，建议各国应基于资源禀赋与技术条件，探索差异化路径——发达国家可强化政策约束与技术创新，发展中国家则需平衡效益与福利，逐步推进标准化与市场化。

为确保国家粮食安全、制定有效的粮食策略以及促进农业的可持续发展，对区域内水稻产量进行及时且准确的预测至关重要。尽管利用遥感数据结合机器学习技术进行产量预测已有一定进展，但现有研究在深入解析机器学习模型机理及高时空分辨率数据的应用方面仍显不足。本研究基于2023年的Sentinel和MODIS NDVI数据及县级产量信息，应用随机森林模型从县级扩展至像素级，以江苏射阳无人农场为例对水稻产量进行预测，并探讨不同特征对模型学习机理的影响。研究结果表明：（1）2023年8—10月的NDVI数据与产量之间存在显著相关性，此阶段为作物生长周期中的关键时期，植被覆盖和生长状态在此期间对产量的预测具有重要作用。随机森林模型能够有效预测县级水稻产量，其中RMSE值为339.5 kg/hm²。（2）此外，分析2023年射阳农场水稻产量空间分布图发现，水稻产量在该区域呈现显著的空间异质性，边缘地区产量较低，中心区域产量较高，产量主要集中在9 000~9 300 kg/hm²。其研究成果不仅加深了对机器学习及植被数据在产量预测中的应用理解，也为提高模型准确性及制定科学的粮食生产策略提供了理论支持。

针对榨菜采收期倒伏程度不一致和菜球不规则难以确定收获受力情况的问题，基于榨菜特殊的生长性状设计联合收获机，创新采用先拔后切根的收获方式，并对关键的拔取装置进行动力学仿真分析。在分析榨菜收获过程及其受力状况的基础上，深入研究拔取装置的V形圆锥辊与榨菜之间的相互作用力，得出榨菜被拔取时不同时刻受到的静摩擦力、弹性恢复力、动摩擦力，建立拔取榨菜的动力学模型。为深入分析拔取装置对榨菜的作用情况，进一步优化装置关键参数，在SolidWorks中建立该装置的三维模型，简化后导入ADAMS软件中进行仿真。在综合分析榨菜被拔取的受力点和受力大小等实际情况后，采用衬套力Bushing模拟非刚体菜球与根部之间的柔性连接，构建榨菜与联合收获机拔取装置的刚柔耦合模型。选择拔取辊开口间距、拔取辊转速、行驶速度为试验因素，以拔取力为试验指标，进行拔取过程性能仿真试验，揭示不同作业参数对拔取装置拔取力的影响规律。从仿真试验结果的曲线可知，拔取辊的开口间距、拔取辊转速与拔取力无明显的线性关系，拔取力的稳定性随着开口间距和机具行驶速度的增大而降低；拔取装置的工作效率随着开口间距的增大而降低，与拔取辊转速无关。试验结果极差分析表明，拔取装置的最优工作参数组合为拔取辊开口间距45 mm、拔取辊转速120 r/min、行驶速度1.0 km/h，此时拔取力最大，最值为487.2 N，研究结果为榨菜联合收获机的设计与优化提供了理论支撑。

为提高采收时不同部位烟叶成熟度识别准确率，本研究系统收集上、中、下部3个部位烟叶的欠熟、适熟、过熟图像，提出一种基于深度学习的改进VGG-16的烟叶成熟度识别方法。该方法使用迁移学习预训练VGG-16模型作为基础模型，并对其进行微调、卷积层特征融合，以提升模型在烟叶成熟度识别任务上的性能，冻结卷积层及后续层的微调、添加BN层和使用Adam优化器，进一步提高了训练效率、避免过拟合现象产生并增强模型的稳健性和精确度。试验结果表明，改进后的VGG-16模型在烟叶成熟度识别任务中具有高准确度的优势，其测试集识别准确率达到99.7%，优于经典机器学习BP神经网络、支持向量机、原始VGG-16和VGG-19、AlexNet、ResNet50等方法结果。其参数量为14 721 353、模型大小为58.9 M、单张图像识别时间为0.024 9 s，表现出计算和存储资源需求低，识别速度快的高效优势。进一步通过Score-CAM算法对不同成熟度烟叶图像识别结果进行可视化分析，揭示了烟叶主脉中部区域为不同成熟度烟叶核心差异区域，为识别模型提供关键信息，进而可为明确不同部位烟叶成熟过程中化学物质转化规律提供信息。本研究提出的改进VGG-16深度学习模型在不同部位烟叶成熟度识别上具有高准确率和高效率的优势，有望为烟草采收生产提供精准有效的决策支持。未来可进一步探讨不同的特征融合策略和网络结构，以提高不同产地及不同年份间烟叶成熟度识别的泛化能力和稳健性。

为提高智能贝类播苗设备离散元仿真参数的准确性，本研究首次系统标定了移滩规格四角蛤蜊贝苗与接触材料（EVA、不锈钢板）及贝苗间的接触参数。通过物理特性试验与离散元相结合的方法对贝苗接触参数进行标定。利用三维扫描仪逆向工程技术获取贝苗轮廓，基于Hertz-Mindlin无滑移接触模型建立贝苗颗粒模型。分别采用自由下落碰撞法、倾斜平面滑动法、固定斜面滚动法对贝苗与接触材料（EVA、不锈钢板）间接触参数进行标定，结果表明：贝苗与EVA间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.339、0.538、0.205；贝苗与不锈钢板间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.128、0.323、0.177。通过悬挂碰撞法与MXZ-1型摩擦系数仪测定贝苗间接触参数。以贝苗与贝苗间接触参数为试验因素，以实测堆积角与仿真堆积角相对误差为指标，进行三因素三水平正交试验，以最小相对误差为优化目标，对试验数据寻优分析得到：贝苗与贝苗间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.170、0.620、0.313。通过提升圆筒法对标定结果进行验证试验，结果表明：仿真堆积角与实测堆积角相对误差为3.6%，证明标定结果真实可靠。本研究填补了移滩四角蛤蜊贝苗离散元参数标定的空白，为智能播苗设备的料仓倾角、落料口位置和叶轮盘等关键部件优化提供了理论依据。

目前水果采摘存在劳动力短缺、采摘效率低和作业环境复杂等问题，亟须发展具备高精度感知与自主作业能力的智能化采摘装备，以全面提升果实采摘的效率和质量。传感器技术在水果采摘机器人中的应用包括路径规划、果实识别、定位及抓取控制等关键任务环节。针对非结构化果园环境，视觉、触觉与激光传感器的协同应用可实现目标识别、位置感知与避障控制，显著提升了采摘机器人对复杂环境的适应能力与作业精度，但是现有传感器仍然存在一些技术短板，如视觉传感器易受阳光干扰、枝叶遮挡和果实密集分布等因素影响，导致目标检测困难；触觉传感器易受温湿度影响，难以量化复杂的力学反馈，因而细微抓取力控制困难；由于非结构化环境下的路径优化困难，且激光传感器成本高昂，限制了其大规模应用。同时，单一传感器存在感知维度单一、环境适应性不足和果实特征感知不足等局限，难以适应非结构化果园环境。为此，针对多传感器融合技术面临的数据异构性、时序同步性和计算复杂性等挑战，对传感器技术在水果采摘机器人的未来应用进行了展望，指出融合红外、紫外等多波段成像技术和高动态范围（high dynamic range imaging，HDR）成像技术，柔性电子皮肤结合仿生结构设计的多传感器融合技术有望得到广泛应用。

我国畜禽养殖量常年居于世界前列，不仅养殖种类齐全，且产业链与相关配套完整，在农业产业中占有举足轻重的地位。近年来，由于规模化养殖的快速发展以及动物疫病流行、劳动力短缺等因素，养殖产业对智能化、无人化的养殖设备提出了更高的需求。其中，养殖机器人作为实现智慧化养殖的重要载体，可有效替代或协助人类完成部分工作，且对于提升动物福利、提高生产效率、减少污染浪费等方面具有重大意义和广阔前景。本研究综述了图像识别、深度学习、强化学习、自主导航等智能技术及热红外相机、深度相机、激光雷达等关键零部件在养殖机器人上的应用，并介绍了其可实现的例如动物生理信息检测、行为姿态识别、环境监测调控、饲料蛋奶管理等多种功能。此外，由于我国自动化养殖产业起步较晚，目前与发达国家仍存在一定差距，因此，本研究亦针对目前国内外智能化养殖机器人的产业现状和方向进行了介绍，并探讨了其背后发展历程、市场前景和政策支撑。本研究还展望了未来智能养殖行业的发展，指出了当前技术在经济性、稳定性、动物接受度等方面存在的挑战，并提出了未来可能的前进方向和改进目标，旨在为相关研究人员进一步推动技术革新和产业应用提供参考。

针对果园复杂作业场景中植被异质性高、光照动态变化显著以及目标形态多样性等挑战，传统基于单任务学习的视觉感知模型因特征复用率低、计算冗余度高等问题，难以满足农业机器人实时环境感知需求。本研究提出一种面向果园场景的轻量化多任务联合感知框架AgriYOLOP，通过系统性地重构YOLOP网络架构，引入高效的主干网络，并添加增强的无锚检测技术以及增加了特征金字塔网络和路径聚合网络，并设计任务自适应的损失函数权重策略，实现树干检测、障碍物识别与可通行区域分割的并行化协同处理。在自主构建的果园数据集中进行验证，该数据集包含果园场景下4 765张分辨率为1 280像素×720像素的图像，涵盖不同季节、光照条件及植被生长阶段。试验结果表明，AgriYOLOP模型在目标检测任务中检测准确率、召回率以及mAP50分别达到92.7%、94.6%以及96.7%，在可行区域分割任务下召回率、F1分数以及mIoU达到98.3%、99.1%、98.1%，在NVIDIA RTX 4060平台下实现69f/s的实时推理速度，模型参数量仅14 M。对比结果表明，多任务协同学习架构能够显著提升特征共享效率，较单任务模型减少32.6%推理延迟，同时增强了对光照变化与季节特征的鲁棒性，有效地解决了农业机器人实时作业场景中目标检测精度与语义分割效率的协同优化难题。本研究为果园机器人自主导航提供了高精度、低延迟的实时感知解决方案。

当前，蜂蜜生产主要依赖于个体养殖模式，规模小且分布零散。传统的蜂蜜采收涉及人工提取巢框，切割蜜蜡层和离心取蜜。这一过程不仅劳动强度大，还存在养蜂人被蜜蜂蜇伤的风险。此外，人工割蜡技术往往会导致蜜脾结构受损，且蜜蜡层去除效果不彻底。本研究设计一款蜂蜜自动化采收机器人，旨在避免人—蜂接触，实现巢框提取、蜡层去除等自动化蜂蜜采收作业。该机器人主要由行走装置、巢框操作装置、工业相机、蜡层熔化装置和控制器组成。基于图像识别技术实现蜂箱识别，控制器控制行走装置行进到蜂箱位置，并通过比较像素点进行行走装置位姿调矫正。设计基于磁力吸附的巢框操作装置，巢框操作装置最大吸力达到60.8 N，电磁铁通断电与十字滑台结合，实现蜂箱盖的开合与巢框的取放作业。为实现蜜蜡层温和去除，设计了蜡层熔化装置。热流实验首先确定其有效参数范围，进而在预设的30 s加热时间下，通过FLUENT/Mechanical流-固耦合仿真确定15 m/s的最佳气流速度和90 ℃的最佳熔化温度。田间试验结果：巢框的取放成功率高于85%，蜜蜡层熔化程度高于80%，且熔化后蜜脾的损伤程度低于30%。试验结果表明，蜜蜂自动化采收机器人整体结构可靠，可自动化完成巢框取放、蜜蜡层熔化等蜂蜜采收作业，蜡层熔化装置在最优参数设置下能有效熔化蜜蜡层，同时对蜜脾的损伤程度较低。本研究减轻了蜂农的劳动强度，有效避免了人—蜂接触的风险，而且改善了蜜蜡层的去除效果，对推动现代蜂业的进步具有重要指导意义。

农业机器人是现代农业发展的重要方向，已经成为全球农业装备技术竞争的战略高地。作为特种机器人技术的重要分支，农业机器人的核心结构包括信息感知系统、决策控制系统、作业执行机构和自主移动平台，经历了从半自动化到智能化的多个发展阶段。为了准确把握农业机器人的研究现状和发展方向，本研究阐述了农业机器人的概念、国内外发展政策及技术背景。农业管理机器人和采摘机器人是农业机器人领域的两大核心方向，管理机器人通过实时监测作物生长状况及环境条件，实现对生产管理操作的精准调控。采摘机器人则通过自主导航、智能识别和精准控制技术，自动执行作物采摘任务。本研究重点探讨了信息采集机器人、授粉机器人、除草机器人、植保机器人和打叶整枝机器人等管理类机器人，以及水果、蔬菜、花卉和茶叶等采摘机器人的前沿进展、技术瓶颈和关键突破方向。结合我国农业的具体需求和特点，深入分析了农业机器人的技术瓶颈和关键突破方向，包括精准信息感知和识别、实时数据处理与智能决策、自适应底盘路径规划与自主导航、作业执行机构设计与精准作业控制等。展望农业机器人将在作物管理、病虫害防治和采摘等领域实现广泛应用，加速迈向智能化、精准化和自主化阶段。依托先进技术解决农业生产中的挑战，推动农业劳动力优化、生产效率提升，成为智慧农业的关键支撑。

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。

果园通常地形崎岖，树冠茂密，杂草丛生。由于信号遮挡、多径效应和射频干扰，GNSS难以在果园中进行自主导航。为了实现果园的自主导航，本文提出了一种基于不同拍摄角度下多幅图像的视觉导航方法。一种动态图像捕捉设备是为安装相机而设计的，可以在不同角度拍摄多个图像。首先，将获得的果园图像分为天空和土壤检测阶段。每个图像被转换到HSV空间，并通过中值滤波和形态学处理初步分割为天空、树冠和土壤区域。其次，利用最大连通区域算法提取天空和土壤区域，并利用Canny算子对区域边缘进行检测和滤波。第三，通过对区域坐标点的拟合，提取当前帧数中的导航线。然后使用动态加权滤波算法分别提取土壤和天空检测阶段的导航线，并将天空检测阶段导航线镜像到土壤区域。最后，利用卡尔曼滤波算法对最终导航路径进行融合提取。对200幅图像的测试结果表明，视觉导航路径拟合的准确率为95.5%，单帧图像处理耗时60 ms，满足导航的实时性和鲁棒性要求。在油茶园进行的视觉导航实验表明，当行驶速度为0.6 m/s时，无杂草和杂草环境下视觉导航的最大跟踪偏移量分别为0.14 m和0.24 m，均方根误差分别为30 mm和55 mm。

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。