棉花是全球最重要的经济作物之一，而黄萎病是世界主要棉花生产区的第一大病害，黄萎病病原菌通过感染棉花的根部使叶片萎蔫、褪色以致脱落，导致棉花质量和产量严重下降。国家标准将患黄萎病叶片划分为5个等级，传统检测方法主要依赖人工，存在主观、低效、重复性差等问题，因此提出一种以VFNet-Improved、Deep Sort和撞线匹配机制为主要算法框架的棉花黄萎病病情分级方法，实现在旋转视频输入情况下对患病叶片的数量统计和病情等级的划分。研究首先基于VFNet目标检测网络，融合多尺度训练、动态卷积等优化方法，实现对旋转视频中患病叶片的精准定位；然后采用Deep Sort跟踪器实现前后帧同一叶片的相互关联，并针对跟踪过程ID跳变问题设计了掩膜撞线匹配机制；最后使用OpenCV对经过掩膜线的叶片进行特征提取与患病分级的划分。试验结果表明，VFNet-Improved可以有效改善棉花患病叶片识别精度，mAP_(75)达到0.906,较改进前VFNet模型提升了0.012,帧率FPS为12.9帧/s; Deep Sort跟踪器跟踪效果MOTA为0.835,对患病叶片数量统计结果R~2、RMSE、MAE与MAPE分别为0.890、5.138、4.300和14.967%,与人工统计值具有较高一致性。本研究为棉花黄萎病病情精准、高效鉴定提供一种新的科学工具，对棉花抗病品种筛选和遗传机制解析具有重要意义。

为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8:2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。

肥料通过调控植物生长发育而直接影响农作物产量，是推动现代集约化农业实现作物高产优质的重要因素；然而，尿素、含尿素复合肥生产过程中极易产生副产物缩二脲，目前由于肥料中缩二脲含量过高造成农田作物毒害问题不容忽视。建立高效的肥料中缩二脲检测方法对保障肥料生产安全、促进我国农业绿色高质量发展具有现实意义。本研究立足于我国现代农业发展对优质肥料的迫切需求，构建基于碳基结构材料敏感响应的电化学传感界面，实现肥料中缩二脲的在线快速评估，有效克服液相色谱法、紫外分光光度法存在的样品预处理繁琐、分析成本高、样品浊度干扰大等不足。首先，制备了兼具碳基结构表面特性和纳米金优良导电性质的石墨烯—纳米金复合物，并将其作为传感界面修饰材料固定于电极表面；其次，利用缩二脲对铜离子电化学信号的抑制作用，建立了铜离子响应电流随缩二脲浓度变化的线性回归方程，借助智能手机获取信号，进而实现缩二脲的电化学快速分析。实验结果表明，铜离子产生的响应电流与缩二脲浓度在1～80 mmol/L范围内呈良好的线性关系，检出限为0.50 mmol/L(S/N=3)；利用该电化学传感体系用于肥料样品中缩二脲的分析，检测结果与高效液相色谱法分析结果相对误差不超过6.9%。该电化学分析方法应用于肥料中缩二脲的在线检测便携程度高、可靠性好、准确度高，为肥料中缩二脲快速评估提供了新方法，科技创新赋能农作物高产优质。

基于卫星遥感、无人机遥感、智能感知终端及物联组网的新型农情监测技术在各自领域内取得了重大进展，然而单一监测手段难以满足现代农业的全面感知需求，亟须发展多源、多尺度天空地协同监测与智能感知体系。本研究首先介绍了我国现代农业发展中的一些问题并指出了发展天空地信息融合技术的必要性；然后对天、空、地传统感知信息技术分别解析，对卫星遥感技术在各个领域的应用进行归纳，再对近地端无人机遥感技术在病虫害检测、表型分析、干旱胁迫检测等细分领域中的数据获取处理方式进行总结，最后概述了地面网络中智能感知终端和物联网络的关键技术与组网方式，并详细分析天、空、地传统感知信息技术的优缺点、关键技术、发展趋势。结合现有监测技术存在的不足，概述了国内外天、空、地感知技术在农情一体化监测中的最新研究成果与应用情况，在此基础上，指出了天空地一体化农业信息融合技术研究与应用中尚未解决的关键技术问题，提出了我国天空地信息感知与融合技术要朝着稳定性、精细化、系统化方向发展，为今后多源信息融合监测技术发展与应用提供新视角新思路。本研究为分析天、空、地信息感知热点动态，突破相关应用瓶颈，以及把握一体化感知与融合技术发展趋势提供了借鉴和参考，以期助力中国农情信息获取立体化、精准化和智能化发展。

大田智能化植保机械是提高农药利用率、提升粮食品质、保障农业可持续发展的重要手段。为了解植保机械智能化技术的研究现状、明确未来发展方向，围绕高地隙植保机智能化作业的规模农田大尺度下的处方施药、地块级小尺度下的对靶喷药以及随速变量喷药三大主流方向，从感知、分析、决策、控制等方面，阐述了融合高精度卫星定位的处方图构建、空间坐标变换方法和处方识别的技术原理、对靶喷药技术路线及杂草识别关键技术研究水平，认为基于在线处方的高精度喷药是未来研究的重点；针对随速变量喷药的高精度测速这一关键技术，进行了4种测速模式的优缺点对比分析，随着卫星定位在农机上的广泛应用，卫星测速以其更加通用、便捷、精准将成为高精度测速的主要方式。为探究变量喷药控制的发展现状，对压力控制变量喷药和管路截流式流量控制变量喷药两种控制方式及实现方法进行了总结，从结构复杂性、实现的安全性和系统稳定性方面综合来看，管路截流式流量控制是实现变量喷药的主要方式，并从技术原理、实现过程及优化应用情况对流量控制的分段控制、脉宽调制、PID控制3种控制算法进行了论述，认为基于机器学习的PID控制将是改善流量调控性能重要方向。随着人工智能技术的不断发展，融合智能感知、分析决策和自主作业能力的植保机器人将成为植保机械未来主流的发展方向。

为解决现有绿肥播种方式作业时存在的播种作业质量不高、排种器适用性不强、生产效率低等问题,研制一种适应多品种绿肥的2BFLA-200型绿肥智能混播机,主要设计棱锥型种箱、槽穴组合式电动排种器、匀种机构、播量自适应智能控制系统等关键部件。实验测量4种主要绿肥品种滑动摩擦角,确定棱锥型种箱最小倾面角为35°;根据所播绿肥种子大小、千粒重和单位面积用种量等因素选择槽穴组合式排种器的排种通道并设定好通道有效开度;设计满足4品种12通道的播量自适应智能控制系统,实现播种参数实时调整和播种状态在线监测。以播种紫云英绿肥为例,田间试验结果表明,影响紫云英出苗率和撒播均匀性变异系数的主次因素为:排种轮转速、匀种圆柱直径、机具前进速度,确定多品种绿肥智能混播机最佳因素参数组合为:机具前进速度5 km/h,排种轮转速44 r/min,匀种圆柱直径5.5 mm。通过田间试验验证,最优参数组合条件下紫云英出苗率为96.71%,播种均匀性变异系数为7.95%,与模型预测优化结果的相对误差也均小于5.5%,验证了所建模型与优化参数的合理性,具有较好的推广应用前景。

针对当前蔬菜播种施肥作业质量较差现状，提出一种四驱轮式自走播种施肥一体化作业模式，根据底盘高度调节，精量排种、排肥和播种肥协同作业和轮式自走式功能需求，以PLC控制器为核心，分别设计精量排种、排肥和播种肥联动控制、播深智能调控和轮式四驱行走系统，构建行进速度与作业转速关系模型，并开发触摸屏操控系统，最终，集成研发自走式蔬菜精量播种施肥系统。系统性能试验结果表明：该机排肥精度达到0.1 g。设定种距150 mm,试验结果显示检测种距均值与预设值之间误差为2.7%～6.5%;设定播种肥深度为30 mm,试验结果显示检测深度均值与预设值误差为12.7%～16%。

喷药无人车被应用于设施农业的生产中，但设施番茄具有种植间距窄、引导线缠绕多等特点，因此需设计一种小型化且能变量喷药的设施番茄智能喷药无人车。该智能喷药无人车主要由病害检测定位模块、升降平台、舵机摇臂机构和全自动承载底盘等结构组成。本设计创新性地结合深度学习技术实现病害目标的自动检测。将由Kinect V2采集的设施番茄RGB图像作为输入进行病害目标检测。将病害检测结果的二维像素坐标转换为三维空间坐标，从而实现病害定位。采用滚珠丝杠与步进电机调节升降平台的高度，并通过舵机摇臂机构完成对设施番茄病害的定位，进而完成变量智能喷药。通过对训练的YOLOv4-tiny模型进行测试，结果表明其在复杂环境下对果实簇和病害的目标检测准确率达到了75.15%,综合评价值为79.96。该模型每秒可对37.6张图像进行检测，因此能够将其部署于嵌入式开发板上进行设施番茄病害目标检测。与手动定位病害的结果相对比，结果表明其对病害的定位的绝对误差在±3.5 cm以内。通过对该智能喷药无人车实地试验，设施番茄智能喷药无人车整机工作成功率在75%以上，农药错误喷洒率在20%以下，可实现对设施番茄病害的精准定位及根据病害程度实现变量智能喷药。本设计可为其他喷药智能农业装备的设计提供参考借鉴，具有较好的推广应用前景。

饲料是水产养殖最主要的成本支出，基于摄食福利的精准投喂是水产养殖业研究的重点和难点。根据养殖动物行为、生长状况等参数变化明晰量化鱼类摄食需求，并以直观的形式呈献给决策者以指导精准作业，是解决上述难题的根本途径。在系统化文献分析基础上，对国内外水产养殖精准投喂关键技术研究进展进行剖析，从作业原理、适用模式、技术特点等角度出发重点总结了基于摄食行为、非摄食行为、自需摄食等精准投喂研究方法的具体实施过程及应用场景，对各方法所涉及的关键技术要点及其局限性做了深入分析，由于复杂多变的养殖环境和鱼类行为的不确定性，实现鱼类精准投喂仍面临系列挑战。质量和效率难以同步提升、投喂决策模型普适性不足、实施成本接受度不足等问题仍然突出。今后，应从监测质量和效率、决策模型、实施成本3个方面进一步提升传感器检测精度及拓展功能，优化算法模型处理效率，融合各类精准投喂技术优势，以“何时吃(摄食节律)—吃多少(摄食需求特性)—怎样吃(进食食欲强度变化规律)”的逻辑主线开展系统性研究，做到养殖对象—饲料—机具系统的高效统一，可根据养殖对象、养殖模式、养殖环境等差异，科学制定投喂模式，实现养殖效益和环境效益的最大化，助力我国水产养殖高质量健康发展。

作物病虫害研究是人工智能技术与智慧农业交叉领域的热点问题。现有的研究受到数据获取困难、技术实施成本高以及作物病虫害发生态势复杂等因素的限制。北京市“植物诊所”形成的植物电子病历（plant electronic medical records, PEMRs）为作物病虫害的诊断与防治提供了新的研究方向。PEMRs以多模态数据的形式存储，包含了丰富的植物信息、病虫害信息和环境信息，如何挖掘PEMRs信息并利用其辅助后续研究是亟待解决的问题。鉴于知识图谱的信息表示能力、机器学习的挖掘能力和深度学习的特征抽取能力，根据电子病历特点，利用结构化数据构建作物病虫害知识图谱，利用非结构化数据和领域知识进行知识增强，进一步利用Neo4j图数据库和图数据科学（graph data science, GDS）结合机器学习算法从“热”点发现、联系链路发现、相似病虫害发现3个维度进行关联挖掘。在此基础上，将基于Transformer的双向编码器（bidirectional encoder representation from transformers,BERT）与卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）结合，利用非结构化文本数据实现文本特征抽取和病虫害诊断，模拟植物医生实现智能化服务，在20种常见病虫害上的综合准确率可达到93.13%。本研究可为作物病虫害的及时诊断、对症防治、科学用药和辅助决策提供理论支持，创新了农业科技社会化服务新模式、新业态。

针对粉碎玉米秸秆输送过程中存在输送均匀性差、供料不稳定、易堵塞等问题,提出振动板和辊子定量出料相结合的设计思路,设计碎秸输送装置,通过理论分析确定关键结构参数。以拨料辊转速、偏心距、速比为试验因素,以输送效率和变异系数为评价指标,采用EDEM离散元仿真软件分别进行单因素试验和L_9(3~4)正交试验,获得各因素对碎秸输送性能的影响规律,确定最优参数组合为:辊子转速为30 r/min,偏心距为9 mm,速比为1。场地验证试验表明,在最优参数组合下,碎秸输送性能较好,碎秸输送效率为37.09 m~3/h,变异系数为13.77%。实际试验结果与仿真结果一致,表明离散元仿真结果准确率较高。

在中国城镇化浪潮下，土地流转也将成为土地高效集约化利用带来契机。未来农业，技术先行，无人农场技术模式是对农业未来的可持续发展进行的一种大胆的尝试与探索。该研究分析自主定位导航技术、在线专业传感器、工作障碍信息感知技术、路径规划决策技术、多机协同技术、自主作业和变量作业等技术的研究应用现状，研判农业大数据、智能决策系统和机器人作业装备等关键核心技术前沿和发展趋势，提出农业智能设备的专用传感器、精准操作决策控制系统、实用的智能设备仍然是无人农场实际应用的关键环节。研究表明无人农场技术模式当前存在基础数据积累不足、环境—作物—装备互作机理不明、智能装备多参数融合调控策略缺乏等重大问题，需要重点关注农业大数据、智能决策系统、机器人操作设备、无人农场领域示范等核心技术，为无人农场农业生产自动化、智能化和环境可持续性的优化发展提供了一定思路。

农业机器人是农业机械领域的研究热点之一。国内外对温室/农田/果园作业（除草、施肥、喷药、采摘等）机器人移动平台的研究已取得初步成果，但对农田土样采集机器人移动平台的研究鲜有出现。在土壤的物理力学特性研究过程中，原状土壤样品的采集是一个重要前提。如果土样的原状度无法保障，后期实验室物理力学测试分析难以得出准确的研究结果。本研究针对这一问题，研发了一台结构紧凑、通过性强、取土质量好、取土效率高的农田土壤采集机器人移动平台，给出了机械系统、控制系统设计方案，并开展了初步的田间试验研究。本研究的主要内容如下：（1）机器人移动平台本体设计方面，确定了差速转向的转向方式；进行了机械系统设计，完成了相关硬件选型分析和控制系统设计以及软件编写。移动平台轴距为960 mm、轮距为600 mm，轮毂电机功率1 000 W，实现了基于调速转把和遥控手柄的移动平台协调运动控制，满足试验要求。（2）土样采集装置方面，对分段原状取土装置进行了设计。通过对比分析选用液压传动作为动力源和直压旋入式入土方式。通过理论分析确定了取土器主要技术参数，并对其入土关键部件进行有限元分析，验证了其结构参数设计的合理性。（3）通过田间试验，考察整机的移动性能和取土质量。移动性能测试试验结果表明：最大垂直越障高度80 mm，最大爬坡坡度35°。土样抗剪强度检测试验结果表明：在获取0～200 mm深度土样时，环刀法和新系统所取土样的内摩擦角方差在0.05的置信水平下，P值等于0.866；在获取0～100 mm和100～200 mm深度土样时，环刀法和取土装置所取土样的凝聚力方差在0.05的置信水平下，P值分别为0.145和0.717。取土效率对比试验结果表明：该取土装置完成一次取土仅需3～5 min。

随着信息和智能制造技术的不断发展，农业生产进入自动化和智能化的时代。无人化智慧农场作为现代农业发展的重要方向，正面临机遇与挑战。无人机编队飞行控制技术作为无人农场重要支撑技术之一，在农田巡查、畜群管理、灌溉控制等领域为农业生产提供关键技术支持。本研究旨在分析无人机编队仿真飞行控制中各组成部分的数据交互方式，搭建并优化多旋翼无人机编队飞行仿真环境，以满足无人机编队的飞行控制在无人化智慧农场中的应用需求。通过分析无人机编队仿真飞行控制中ROS系统、PX4飞控，MAVROS通讯模块，以及Gazebo仿真环境之间的交互逻辑，搭建了基于XTDone开源仿真平台的多旋翼无人机编队飞行仿真环境，并实现了基于ROS系统、PX4飞控和Gazebo无人机编队的模型构建与飞行控制。在此基础上，利用激光雷达采集环境信息，在ROS分布式框架下进行软件算法的优化，实现了基于扫描匹配算法的SLAM功能和基于最优路径规划算法的导航功能。理论仿真及试验结果表明，该平台具有开源、低成本、可扩展、模块化等优点，所搭建的仿真环境可实现无人机的编队飞行控制、封闭环境二维地图的构建和自主导航飞行，并分析得出该仿真平台下无人机编队的单位飞行精度约为76%，累计飞行距离和飞行误差所构建回归模型的R2为0.830 9。研究结果证明了利用无人机编队协同飞行作业满足无人化智慧农场中常见农田作业需求的可行性，展示了无人机编队在无人化智慧农场中的应用效果和优势，为深层优化仿真飞行环境及拓展现代农业生产应用场景提供技术思路，在相关领域的研究和实践中也具有一定的借鉴和参考价值。

非结构农田环境准确感知与理解,是农业生产自动化向自主化进程中的关键技术支撑。针对农田作业机器人障碍物感知检测技术,提出3个田间避障路径规划的基本原则。分析阐述非结构复杂农田背景下基于视觉检测田间障碍物的优劣势,概述目前基于单目视觉和双目视觉检测障碍物的主要方法及各方法检测田间障碍物的局限性。探讨基于机器视觉的田间障碍物检测技术的实现方式、优缺点对比和局限性等问题,指出基于视觉的多传感器融合是农田作业机器人环境感知、认知进而自主作业的发展方向。

为保证大田有机肥撒施量精确可控,符合大田作物生长需求,设计一个基于BP神经网络算法的固体有机肥撒施装置控制系统。该系统配套设备采用链板及挡肥板配合控制撒肥量的固体有机肥撒施机,控制系统以数据采集与监视控制系统(SCADA)为核心,人机交互由触摸屏实现。通过输入大田基础肥料需求量为控制算法提供基础数据,结合车辆行进速度,采用动量BP神经网络算法先行对挡肥板开度进行控制并为输肥链板转速控制提供输入值,再利用弹性BP神经网络算法对及链板转速进行控制。实验结果表明,控制系统能够根据设定的基础肥料需求量及车辆行进速度,实时改变挡肥板开度及撒肥机链板转速,撒肥量控制偏差小于9%。

针对高粱收获过程中的籽粒损失、破碎和含杂等问题，研究成熟时期和机收速率等因素对联合收获作业效果的影响规律。以晋杂22号高粱为研究对象，采用小区作业试验方案，分别在乳熟期、蜡熟期和完熟期设置3个机收速率水平进行高粱联合收获作业，机收速率设置为0.5 m/s,1.0 m/s,1.5 m/s，并测定破碎率、含杂率、总损失率与含水率等指标，获得成熟时期与机收速率对收获效果的影响规律。结果表明：成熟时期和机收速率对高粱籽粒含杂率、破碎率、总损失率等收获指标影响均极显著，对3项收获指标影响最大的因素均为成熟时期；在蜡熟期和机收速率为1.0 m/s时进行高粱联合收获作业能取得最佳效果，此时籽粒含水率为14.756%～15.746%，含杂率为0.14%，破碎率为0.29%，总损失率为5.48%。该研究获得了成熟时期和机收速率对高粱收获效果的影响规律，可为高粱机械化收获成熟时期合理选择与收获技术推广提供理论依据。

为促进我国无人机持续、快速地发展,以杭州市萧山区为例,从县域的视角,通过文献查询、调查统计等方法分析萧山区无人机应用绩效与存在问题。在应用绩效上,无人机作业效率分别是背负式机动喷雾机、手动喷雾器的16.22倍、74.6倍;无人机比背负式机动喷雾机可节约农药26.42%;无人机(配汽油发电机)比传统背负式机动喷雾机可以节约汽油37.5%;具有一定的经济效益,年投资回报率为30.16%。但也存在一定的问题,主要为无人机及药剂技术有待改进,部分基部病虫害植保效果差,大部分地区补助比例不高等。基于此,提出加快无人机发展的对策建议。

智能化是拖拉机产品的发展方向，智能农业拖拉机已成为农业机械行业的研究热点。在参考智能农业装备研究的基础上，提出了智能农业拖拉机的定义，并阐述智能农业拖拉机的关键特点。分别就自动导航、自动换挡、操控系统、智能耕作系统等关键技术的研究进展进行分析，指出无人驾驶、联网云控制、精准控制、智能终端将是智能农业拖拉机的发展方向。智能农业拖拉机是智慧农业技术的关键载体，国内在智能拖拉机上的研究较多，但是在智能操控终端、远程联网控制、控制的精度与可靠性上与国外先进水平的差距仍然较大，国内拖拉机相关研发生产机构应加快关键技术的研究，寻求智能拖拉机发展的突破，助力高质高量农业机械化发展。

针对果园环境下葡萄生长场景复杂多变，葡萄机器人难以根据视觉检测结果制定无碰撞采摘策略的问题，提出了一种基于改进YOLO-v4的不同遮挡状态葡萄检测方法。首先，根据果园环境下葡萄的生长场景状态，将葡萄分别标记为4种类型：无遮挡葡萄，叶片遮挡葡萄，枝干遮挡葡萄，重叠遮挡葡萄；然后采用YOLO-v4框架作为检测模型，将注意力机制模型(CBAM)分别嵌入YOLO-v4框架中的主干网络(CSPDarknet53,YOLO-C-C)和路径聚合网络(PANet, YOLO-C-P),通过对CSPDarknet53和PANet网络特征提取过程进行目标注意，增强网络对葡萄特征的提取能力，降低复杂场景的干扰，以期达到果园环境下不同遮挡葡萄的高精确度检测；最后通过比较YOLO-C-C和YOLO-C-P网络的识别精确度与F1得分，得到最适合果园遮挡场景下的葡萄检测模型YOLO-C-P。对该方法的性能评估及与其他算法对比试验结果表明，YOLO-C-P模型对无遮挡、叶片遮挡、枝干遮挡、重叠遮挡的葡萄检测精确度分别为91.26%、92.47%、92.41%、90.65%,平均F1得分为91.71%;与同系列模型YOLO-v4、YOLO-X-X、YOLO-v5-X相比，F1得分分别提升了12.62、8.65、5.31个百分点。平均识别一幅图像的时间为0.13 s。该研究能够快速、有效识别无遮挡、叶片遮挡、枝干遮挡、重叠遮挡情况下的葡萄，可帮助机器人制定果园环境下的采摘策略(采摘顺序和路径规划),以避免因遮挡导致的碰撞造成采摘失败，为葡萄机器人提供了一种果园采摘辅助决策方法。

探究不同秸秆还田年数对稻麦复种农田土壤团聚体及其中有机碳和全氮分布的影响对提升该区土壤质量具有重要意义。田间试验始于2010年，设置秸秆不还田(NR),秸秆还田1年(SR1),秸秆还田2年(SR2),秸秆还田3年(SR3),秸秆还田4年(SR4),秸秆还田5年(SR5),秸秆还田6年(SR6),秸秆还田7年(SR7),秸秆还田8年(SR8)9个处理。结果表明，随着秸秆还田年数增加，>2 mm团聚体呈上升趋势，0.25～2 mm和<0.053 mm团聚体呈下降趋势，0.053～0.25 mm团聚体变化幅度不大。>0.25 mm大团聚体对全土有机碳和全氮的贡献率最大。土壤有机碳和全氮含量与>2 mm、>0.25 mm团聚体含量呈极显著正相关关系，与0.25～2 mm、<0.053 mm、<0.25 mm团聚体含量呈极显著负相关关系。综上所述，持续秸秆还田对改善土壤团聚体结构，促进土壤有机碳和全氮向大团聚体转移具有积极作用。

农业机械无人驾驶系统是实现精准农业的基础，研究和发展农业机械无人驾驶系统是缓解我国劳动力短缺、实现精准农业的有效途径。介绍国内外在农业机械导航定位技术、导航路径规划技术和自动转向技术等方面取得的最新进展，分别阐述了基于GPS定位技术、北斗定位技术和视觉导航的农业机械导航定位技术，阐述基于全覆盖路径规划和全局点到点路径规划的全局路径规划算法，基于避障和跟踪的局部路径规划，以及基于电机动力和电控液压的自动转向技术。这些技术经过多年的发展已经比较成熟，在农业生产实践中得到了广泛应用，但仍存在许多问题，包括定位技术容易受环境干扰，路径规划技术数据利用率较低和对环境信息依赖程度较高，自动转向技术改装过程复杂和在恶劣的田间作业容易损坏且不易维修。在此基础上，提出组合导航、多传感器融合技术、模块化自动转向装置是农机无人驾驶系统未来的研究方向。

规模化养鸡场巡检机器人巡查鸡只生长健康状况，高效可靠的充电模块能保障巡检工作的顺利进行。针对现有无线充电模块体积大、对接方式烦琐、效率低等问题，设计巡检机器人的无线充电模块，能够使机器人完成无线自主感应充电。将机器人与充电桩的对接分为远、近两个对接过程。远程通过SLAM(simultaneous localization and mapping)完成环境建图，采用A~*(A-star)算法进行路径规划至充电桩附近；近程结合红外和超声波传感器进行精确导航实现初步对接，再通过机器人与充电桩的机械结构啮合完成精确对接。试验表明，机器人能够决策出最优路径以指定位姿精确导航至目标点；在120次近程对接测试和充电测试中，有充电桩机械结构的精确对接率达到100%,电磁感应式线圈可以在160 min内将一块4 800 mAh的锂电池从10.8 V充满至12.6 V,且充电高效稳定。

为实现温室水肥一体化系统的监控和管理,设计基于物联网的水肥一体化系统。系统设计采用物联网架构,采集控制层通过STM32单片机采集温室环境参数,通过PLC采集执行模块的工作参数并控制水泵和阀门完成施肥灌溉,通过GPRS将数据传输到应用层。Web应用层采用B/S架构设计开发,以MySQL为数据库管理系统,以Java语言开发系统的功能模块。该系统经运行测试,水肥一体化执行模块通过PID控制响应速度快,超调量为6.8%,水肥混合液EC值最大绝对误差为0.5 mS/cm。

采用文献计量分析方法,基于Patentics专利分析平台,通过对专利文献中的专利申请量、专利权人、发明人、技术主题等多个分类指标进行计量、归纳和可视化分析,探明中国茶叶和蔬菜智能化采收技术的发展脉络、主要创新机构、重要创新团队、核心专利、主要申请人关注的重点技术等情况,为促进茶叶和蔬菜产业创新发展提供情报支撑。

强国必先强农，农强方能国强，党的二十大报告将“基本实现农业现代化”作为我国2035年的发展总体目标之一，全面推进乡村振兴、加快建设农业强国，是党中央着眼全面建成社会主义现代化强国作出的战略部署。改革开放以来，南京农业发展迅速，农业竞争力快速提升，但与我国农业发达地区相比，农业竞争力不强，农业从业人员仅21万人，年均减少2万人；人均耕地占有量0.025 hm~2，仅相当于全国平均水平的25%；品牌知名度不够，遭受同业竞争激烈。本文基于钻石模型分析框架，从生产要素、需要条件、相关支持产业、企业战略结构与同业竞争、政府与机会5个方面分析了南京农业竞争力。提出了人才、科技、资金、土地、企业竞争力5个方面的现代农业竞争力提升策略，充分发挥南京人才资源优势，不断优化人才环境，做好农业人才的内培外引；依托农高区、农创园等创新载体，加快高效设施蔬菜、经济林果、农产品加工等农业主导产业关键技术集成创新，推动南京市农业“走出去”与“引进来”；建立以财政支农为引导的多元化农业投资体系为现代农业发展提供资金支持全面提升农业企业竞争力。通过农业竞争力的提升，加快推进南京农业现代化，为助力我国建设农业强国提供力量。

工厂化生产是我国食用菌行业未来的主要发展方向。目前，我国食用菌的工厂化生产以木腐菌为主，其生产过程包括装瓶、杀菌等一系列环节，直至挖瓶结束。但是，挖瓶后，洗瓶仍采用人工清洗，清洗效率低，人工成本高。在分析食用菌工厂化生产中洗瓶要求的基础上，介绍了食用菌洗瓶机的工作原理，根据洗瓶工艺要求设计了洗瓶机的控制系统。围绕软硬件系统，分析了驱动模块、执行器模块和传感器模块的功能和主要型号选择，建立了气动驱动系统。根据洗瓶机的洗瓶流程，采用光洋SH-32R作为编程器，绘制电气原理图，基于水平语言编写了洗瓶机的控制程序。试制和测试表明，洗瓶机运行平稳，喷嘴平均压力为0.33 MPa，每瓶耗水量为0.1 kg，单次清洗时间为10 s，符合工厂化洗瓶的要求。

畜禽养殖业是我国农业的重要组成，持续增长的养殖规模对养殖技术的智能化要求不断提升，伴随着养殖人才的缺失，对于养殖技术的智能化、无人化需求日益增多。目前我国养殖产业正处于智慧畜牧业初级阶段，智能化技术正在逐步运用于畜禽养殖产业，处于刚起步阶段。通过归纳国内外专家学者应用于畜禽养殖产业人工智能领域的机器学习、图像识别、专家系统、神经网络、自然语言处理等技术，分析当前人工智能技术在畜禽养殖业中环境控制、精准饲喂、健康管理、蛋奶管理以及粪污处理等主要应用场景及发展历程。并基于当下国内外主流的人工智能技术在畜禽养殖领域的应用，以及机器人技术在替代人工进行养殖作业的发展进行阐述，通过研究学者与生产人员的不断努力，人工智能技术在常规的饲喂、环控和粪污处理方面取得了逐步的应用，畜禽养殖生产管理智能机器人方面也有消杀机器人、拾蛋机器人、挤奶机器人、智能巡检机器人、清粪机器人等。但由于我国智能养殖产业起步较晚，并没有形成自主研发、集成式智能养殖装备和智能养殖技术，在养殖动物福利方面缺乏关注，养殖过程中所产生污染较为严重。在此基础上提出了要基于国产芯片研判多功能养殖机器人的建议。借鉴畜牧业发达国家经验，展望我国智能化畜禽养殖场的人工智能技术应用的产业需求、发展前景，提出技术研究和产业应用建议，本研究旨在为未来人工智能技术在畜禽养殖领域的发展提供一定的思路。

为解决发酵床网上肉鸭养殖过程中鸭粪排放导致的污染环境和降解问题，提出一种基于传感器对垫料性能监测系统。利用简单克里金插值法(simple Kriging, SK),研究鸭舍发酵床垫料的温湿度空间分布，并结合发酵床内温湿度实际测量值进行交叉验证。结果表明：鸭舍发酵床垫料温度和湿度的测量值与预测值的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.292 2℃、0.68,平均偏差(mean bias error,MBE)分别为-0.015℃、-0.017,决定系数(coefficient of determination,R~2)分别为0.970 7、0.987 5。整体鸭舍发酵区域集中在设施中部，最高维持在45℃以上，靠近出风口处基本趋于室温，发酵床发酵周期约200 h。基于此方法，不仅可以确定发酵床垫料腐熟规律，还可以通过垫料环境分布情况来为发酵床管控提供数据基础。

深度学习模型被广泛应用于农作物检测和识别领域，其优势在于通过构建不同的功能感知层而优化模型，能够自动提取输入数据的特征，实现端到端地学习。但是该模型中未知的数据处理过程导致模型缺乏可解释性，成为阻碍深度学习应用的主要因素。为克服深度学习模型可解释性不足的缺陷，研究者提出了基于类激活映射的可解释性方法。概述了类激活映射算法Grad-CAM在农作物病害分类和检测、农作物虫害检测识别、农作物品种分类、目标农作物检测以及其他应用上的研究进展，说明了类激活映射算法具有能够可视化任意结构卷积神经网络的优点，分析了类激活映射算法存在解释精细度不高、梯度不稳定、缺乏评估标准以及应用背景单一的不足，提出了构建既具有高准确率又具有可解释性的模型、构建新型解释算法、建立可解释性算法统一的评估标准和保证可解释性算法正确性的发展趋势。

针对目前水肥一体机控制系统存在调节时间长、配比波动大等问题,采用PID变量注入、比例、EC/pH实时调节等技术,研发由PLC控制器、触摸屏、I/O模块、EC/pH传感器等组成的水肥一体机控制系统。研究硬件组成、吸肥流量检测方法、基于比例、EC/pH的变量施肥控制方法和策略,编制相应的控制软件,构建完整的控制系统。通过试验检测控制系统的性能,对PID参数进行优化。采用优化后的参数,水肥一体机的比例调节范围为4‰～20‰,响应时间为80 s,最大超调量小于5%,稳态精度为3%;EC调节范围为800～4 000μ/cm,响应时间为80～120 s,稳态精度为4%;pH响应时间为120 s,稳态精度为±0.1。

根据沿海盐碱地饲草—短季棉连作种植模式的特点,设计一款新型的基于北斗导航的棉花智能播种机。该机具可一次完成北斗导航无人驾驶、播种带清整、种下分层施肥、种肥隔离、智能精量播种、种肥隔离、覆土镇压、地表塑形等工序。利用该机具进行田间试验,结果表明:作业后的衔接行准确,播行端直,提高了衔接行的精准度和播行的直线度,播深平均为2.8 cm;播深合格率为92.5%;衔接行间距精度为1.2 cm;播种行直线度为0.8 cm,土地利用率提高5%。为后续田间标准化作业奠定基础,实现播种施肥精准控制,节种节肥。

对于蔬菜种植而言,提高机械化播种的精度是关键的突破口,能够起到节本增效的作用。为提高排种器的排种性能,采用计算流体力学与离散单元法(CFD-DEM)耦合仿真技术对排种器的试验因素进行性能仿真。同时,分析种子在不同吸嘴结构和作业参数下的运动特性。为探究最佳的参数组合,利用中心复合设计(CCD)试验方案去探究吸嘴锥角、种盘角速度以及负压对排种合格率和漏播率这两个试验指标的影响。仿真试验结果的方差分析表明:负压对合格率和漏播率的影响最大,吸嘴锥角和种盘角速度的影响次之。随后,通过建立参数化数学模型确定参数优化区域。参数优化结果表明:在锥角为50°,负压在4.87～5.64 kPa以及角速度在1.67～1.95 rad/s范围内,排种合格率大于95%,漏播率小于2.5%。通过台架验证试验得出的结果与优化结果基本一致,表明优化结果合理可信。本文的仿真和参数优化结果可为今后排种器的研制提供参考。

我国是水果生产和消费大国，产量和面积常年居世界首位。然而我国果园长期面临复杂环境，传统人工作业存在成本高、劳动力紧缺、效率低等问题，随着标准化、规模化果园的建立，传统模式已不适应现代果园的发展。多功能作业技术平台集成采摘、开沟、施肥、喷雾、运输等功能，有效提升果园作业效率，节约成本，成为现代林果业高效发展的关键工具。主要概述了多功能作业平台结构组成及工作原理，包括对升降结构与底盘系统两大关键部分，并对国内外标准化果园作业平台的发展动态进行概述，从简单移动平台到可扩展平台，后续加入导航与自动调平系统等一系列改进，通过对比不同类型果园作业平台的特点和优势，明晰国内多功能作业平台发展不足，并总结归纳分析出国内外多功能作业平台主要研究重心聚焦在自动调平技术、通用底盘技术、导航避障技术、升降技术、底盘通过性技术、动力系统协调管理技术、系统品质提升技术等方面，并且探讨了我国多功能作业平台发展所面临的瓶颈，如信息化、智能化不足，政策支持相对滞后等。最后，针对我国作业平台与国外作业平台发展差距提出建议，如推进果园种植规范化、标准化，向信息化、智能化发展等，以期为我国果园高品质机械化作业提供发展思路。

针对目前在好氧发酵实际生产中存在发酵设备不适用、占地面积大、发酵周期长、自动化程度低等问题，通过增大发酵面积、减小物料深度、提高搅拌混合的均匀性、优化发酵周期的方法，设计了卧式圆柱形发酵罐，该设备有效容积为3 m~3。根据传热学和热损失模型分析了发酵物料散热机理，进一步优化了罐体外形设计，设计了自动控制系统。根据所选发酵物料黏度高、流动性差、易附着于罐壁等特性设计了宽—窄双螺旋式搅拌器，并对其进行有限元分析和物料搅拌均匀性分析，搅拌轴的最大模拟应力为4.23 MPa,搅拌轴最优转速为7.7 r/min。设备在有机肥厂进行了试验，以混合粪便、玉米秸秆和南瓜茎叶为发酵物料，运行过程中无需人工干预，发酵参数控制精度高，发酵完成后产品有机质含量高达51%,氮磷钾含量为8.8%,pH值为6.8,碳氮比为23,砷含量为11 mg/kg,镉含量为3 mg/kg,汞含量为1.7 mg/kg,铅含量为27 mg/kg,害虫卵死亡率为97%,粒径为9 mm,颜色为黑褐色，符合有机肥产品相关要求，发酵效率相比自然发酵高5～10倍。

植保无人机作业通常以飞防队形式进行作业，目前飞防队调度组织形式较为粗犷，造成飞防队整体效率较低的问题，合理调度无人机可提高飞防队的作业效率。以水稻稻曲病防治场景为研究对象，根据水稻稻曲病“三喷一防”的作业规范，结合现有飞防作业订单模式现状，为保障植保无人机的作业质量与作业效率，提出了订单管理与植保无人机调度模型。模型主要分为2个部分。(1)订单管理。综合考虑订单作业面积、时间窗、订单紧急程度的订单排序方法。(2)调度模型。基于模拟退火算法的无人机调度模型。以南京地区16个地块，4个飞防队的水稻稻曲病防治作业任务为例，分别在时间窗间隔为3～6 d的情况下，使用模拟退火算法与贪婪算法进行比较。结果表明，模拟退火算法在总作业收益、无人机等待时间与调度距离上较贪婪算法都更具优势。时间窗间隔在3～5 d内，时间窗越长，调度路程和等待时间越短，总作业时间越长，总收益越高。时间窗长度为6 d时，作业总时长与作业收益不再改变。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据，为农机智能调度系统开发提供参考。

为降低播种动力消耗，提高播种质量，适应杂交水稻精量育秧播种农艺要求，优化改进气吸双层滚筒式育秧播种流水线，设计一种气吸双层滚筒式排种器。阐述该排种器的工作原理、关键部件结构及参数设计，通过对排种过程的种子进行受力分析，确定播种质量与排种器转速以及吸孔负压的关系。选取合格率和重播率为试验指标，振动频率、排种器转速以及吸孔负压作为试验因素进行中心复合试验。试验结果表明：当振动频率为51.8 Hz、排种器转速为8 r/min及吸孔负压为3.4 kPa时，平均合格率为93.21%,平均重播率为3.97%,该排种器能够满足播种要求。

智能巡检机器人沿着固定轨迹进行巡检工作时所产生的位移误差会不断地增加，从而偏离既定的巡检路线。因此，提出一种基于CS-BP神经网络的位移补偿方法，利用布谷鸟搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行优化，得到性能最为优异的神经网络结构。试验表明，理论位移曲线乘以通过神经网络输出的位移补偿系数后得到的补偿后的位移曲线与实际位移曲线更加接近，其位移误差远远小于未经补偿的理论位移曲线，试验结果在58.8 s时，经过CS-BP神经网络补偿后输出的位移与实际位移能够维持在3 cm左右的偏差。该位移补偿具有可行性，能够有效缓解智能巡检机器人的运动路径偏离巡检路线的问题。

取苗机构是旱地移栽机的重要工作部件之一，决定了移栽质量、可靠性和效率。是实现移栽自动化的关键。通过研究国内外取苗机构的发展现状，介绍了6种典型的旱地移栽机械取苗机构，分别是连杆式取苗机构、行星齿轮系取苗机构、气动式取苗机构、顶杆式取苗机构、夹取式取苗机构、移栽取苗机器人，从取苗速度、结构复杂重度、成本等方面比较了各自的优缺点，针对目前取苗机构存在的取苗速度低、取苗质量差以及智能化程度低的问题，提出了旱地移栽机取苗机构研发的发展趋势，自动化取苗机构是最合适的取苗机构而机器人取苗机构将是最终选择。目前取苗机构还在不断发展，正在向高速、高效、智能等方向发展。

针对智能重载收获机器人在田间自动作业时容易发生侧滑及控制系统滞后性特点，提出一种能够补偿侧滑和校正滞后性的机器人路径追踪控制策略。建立收获机器人的运动学模型，根据上一时刻和当前时刻的位姿信息估算等效侧滑角，补偿期望转向角；根据当前时刻的速度和位姿信息预测未来时刻的位姿信息，校正当前时刻的横向偏差和航向偏差，优化由路径追踪算法计算的期望转向角，以克服田间作业侧滑问题，校正控制系统的滞后性、非线性对路径追踪精度的影响。通过试验验证了在0.6 m/s和1.0 m/s的行驶速度下该算法的有效性，收获机最大横向误差分别为8.3 cm和13.9 cm,标准偏差分别为3.01 cm和4.09 cm。结果表明，所提出的补偿侧滑和校正滞后性的纯追踪策略能有效降低横向误差，实现准确的路径追踪控制。