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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。