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水稻穴盘高性能精播监测系统设计与验证

文献类型： 中文期刊

作者： 裴凤雀;蒋锐锐;张佳煊;李智;梅松

作者机构：

关键词： 水稻精播机;监测系统;改进YOLO;故障预测

期刊名称：农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 由于高速运作，水稻穴盘精播机的生产性能与指标（如穴盘合格率、过播率、漏播率等）难以实时监测。此外，吸风管风道破损等故障会导致上述指标出现大幅波动，严重影响了生产的连续性。该研究提出了集成水稻穴盘播种识别与计数、吸风管风道故障预测于一体的智能化解决方案。首先，设计了水稻穴盘高性能精播监测总体系统架构，阐述了气吸型孔与播种合格率等的关联关系和工作原理。其次，采用YOLOv8+LADH+NWD(You Only Look Once v8-Lightweight Asymmetric Dual-Head Normalized-Gaussian Wasserstein Distance)算法实现水稻穴盘播种识别，通过优化模型架构与损失函数，提升算法在高频作业环境下的识别精度与计数效率，并基于识别结果进行穴盘生产指标（如穴盘合格率、过播率、漏播率等）的实时计数。此外，通过对合格率等生产指标的统计分析发现，吸风管风道破损等故障会导致生产指标出现显著波动，是影响设备生产性能的主要因素之一，为实现水稻穴盘精播机吸风管故障预测，提出了基于双向门控卷积单元-多头残差自注意力机制（Bi-Gate Convolutional Unit-Multi-Head Residual Self-Attention,BiGCU-MHResAtt）的预测模型，用以解决故障频发造成的生产指标短时间内大量缺失/空值的问题。最终，开发了水稻穴盘高性能精播监测系统，并通过试验验证了模型的准确性和可靠性，实现了高速作业过程中，水稻穴盘播种的准确识别、高效计数，以及吸风管风道故障预测，助力农机智能化发展。

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  • 相关文献

[1]基于无线传感器网络的温室环境监测系统的研究. 刘永华,凌小燕,常春. 2013

[2]水产养殖智能化投饲控制系统研究综述. 陶雷,王素珍,申梦伟,钱生越. 2020

[3]独立通风笼具环境指标监测系统关键技术与产品研制. 张宁,王伟,乔路,李昌文,刘怀然,唐胜武,王梓,司昌德,陈洪岩. 2021

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