设施农业自主移动装备导航技术的研发对于设施农业的智能化升级具有举足轻重的意义，其面临的核心挑战在于如何在设施场景内部实现安全、高效和精确的移动。通过深入剖析国内外最新的研究动态，本研究旨在全面阐述设施农业自主移动装备导航技术的发展脉络，并探讨其未来的发展趋势。首先梳理了设施农业自主移动装备导航技术的研究现状，重点分析了不同导航方式的优缺点，包括导轨式、循迹式以及基于实时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM）技术的多源数据融合导航。在此基础上，进一步探讨了基于SLAM技术的多源数据融合导航在实时定位、地图构建以及路径规划等方面的最新研究进展。相关研究表明，传统的导轨式和循迹式导航方式虽然简单易行，但存在路线固定、安装成本高、作业范围受限等问题。相比之下，基于SLAM技术的多源数据融合导航则具有更高的灵活性和自主性，能够实现精准定位、智能避障以及自适应路径规划等功能，因此在设施农业自主移动装备领域具有广阔的应用前景。随着SLAM技术的不断发展和完善，基于多源数据融合导航的设施农业自主移动装备将迎来更加广阔的发展空间。同时，本研究也关注到这些技术在实际应用中可能存在的挑战和限制，如数据处理能力、算法优化等问题。最后，对我国设施农业自主移动装备导航技术的研发提出了几点展望：采用多源数据融合式导航技术，实现高精度定位与地图构建；引入人工智能、云计算与边缘计算等技术，提升自主移动装备对于复杂设施场景的识别和理解能力；通过全局路径规划和局部路径规划相结合，实现自主移动装备的自主决策和路径规划；通过智能避障技术，提高自主识别和避让障碍物能力，确保作业过程中的安全性与可靠性；深入研究多机协同、人机协同的自主移动装备，实现多任务协同作业，提升装备适用性和作业效率。该研究旨在为我国设施农业自主移动装备智能化发展提供有益的参考和借鉴。

中国核桃仁分级大多依靠机械和人工，经济成本高、效率低、精度差，严重影响核桃仁产品的标准化和经济价值。为实现核桃仁分级的自动化与智能化，本研究提出基于深度学习的核桃仁智能分级方法。利用图像采集装置采集纯白、淡绿与传送带3种不同颜色背景下的6个等级的核桃仁图像，使用Python的OpenCV库对图像进行数据增强扩充数据集，建立VOC格式数据集12 246张，其中训练集、测试集与验证集的比例设置为8：1：1。为选取更适合完成核桃仁分级的模型，分别基于目标检测网络YOLOv5和YOLOv7构建核桃仁分级模型，采用加载预训练权重的方式训练模型，得到YOLOv5和YOLOv7模型核桃仁分级的平均准确率分别为87.83%和91.16%。在验证过程中YOLOv7预测到了错误的对象，引入两种注意力机制ECANet与CBAM对YOLOv7进行改进，改进后的两种模型的训练效果均有所提升，其中YOLOv7+CBAM模型效果更好，平均准确率为94.5%、F1评分为90.2%。改进后的YOLOv7核桃仁分类平均准确率和F1评分比YOLOv7高出3.34%和5.9%，并且推理时间比YOLOv7仅增加2 ms。为验证模型的可行性，搭建识别系统平台进行核桃仁等级识别分类测试，设置6种等级的核桃仁各20个，共120个核桃仁为一组，共4组试验。得到YOLOv7+CBAM模型的核桃仁平均识别正确率为91.63%。改进后的YOLOv7+CBAM模型可以实现对核桃仁外观品质的良好分级。本研究可为核桃仁智能化分级提供参考。

油莎豆是一种集粮、油、牧、饲于一体的新兴绿色经济作物，抗旱节水，高产稳产，可在生态保护、农民增收、产业扶贫等领域发挥重要作用。尽管油莎豆具有诸多优势，其产业发展却面临着一个关键瓶颈——收获难题。由于缺乏先进的适用收获装备，油莎豆的种植规模增长缓慢，机械化收获水平较低，这已成为制约整个产业链高质量发展的主要障碍。这一问题不仅影响了油莎豆的经济效益，也限制了其在农业现代化进程中的应用。本研究从近年来国内外学者发表的有关油莎豆收获技术领域的研究出发，针对油莎豆种植特点及联合收获作业要求，分析了收获装备挖掘技术、输运技术和筛分技术等方面的研究进展和存在问题，例如，作业效率低下、损失率较高以及适应性较差等，这些问题的存在严重影响了油莎豆的机械化收获效果。此外，从结构设计、优化改进及适用性的角度出发，提炼了油莎豆收获关键环节的技术瓶颈和突破方向，包括挖掘装置的高效性和低损性，输运系统的稳定性和可靠性，筛分技术的清洁度和效率等。这些技术发展方向能够为进一步优化改进现有收获技术和创制新型收获装备提供借鉴，推动机械化收获在油莎豆生产中的广泛应用。这不仅有助于扩大油莎豆的种植规模，还能提高农民的生产效率和收入水平，为产业扶贫提供新的经济增长点。

精确检测樱桃果实情况对提升果实品质、优化采摘时机及实现果园自动化管理具有重要意义。然而，由于樱桃果实体积小、颜色多样、背景复杂及重叠遮挡等因素，检测仍面临诸多挑战。为此，提出一种基于YOLOv8n架构的轻量化改进模型ACS-YOLOv8n，以提升检测精度与效率。该模型在主干网络中引入自适应下采样模块（ADown），融合平均池化与最大池化优势，结合多路径卷积操作，有效保留全局信息与局部显著特征，增强小目标检测能力。同时，采用Context Guided Block（CGB）替代传统C2f模块，通过局部、上下文与全局特征的联合提取，提升模型对目标与环境关系的感知能力与多尺度特征提取效果。在Neck部分，引入基于GSConv与VoV-GSCSP的Slim-Neck结构，优化特征融合方式，显著降低计算冗余，兼顾速度与精度。试验结果显示，ACS-YOLOv8n在复杂果园环境下的精度达92.94%，召回率90.66%，mAP50为96.57%；相较YOLOv8n，精度提升2.62个百分点，召回率提升1.57个百分点，平均精度提升2.08个百分点，同时模型参数量与计算量分别减少31.90%和33.33%，模型体积为原始模型的71.43%。该模型在复杂环境中表现出良好的检测效果与鲁棒性，为樱桃自动采摘与果园智能化管理提供了有效技术支撑。

中国作为世界最大的蔬菜生产国和消费国，蔬菜种植面积不断扩大，但面临机械化、智能化水平偏低以及人工成本连年增长的挑战。随着机器人技术的发展，农业机器人日益广泛地应用于蔬菜生产领域，已成为替代人工劳动、提升生产效率与质量的关键技术手段。为系统了解蔬菜生产领域机器人技术的研究现状并明确其未来发展方向，首先对农业机器人的定义进行了阐述。其次，聚焦蔬菜生产中播种移栽、田间管理和收获分选3大核心作业环节，整理国内外先进研究成果，分别从感知、决策和控制3个层面剖析相关研究进展，包括基于多信息融合的SLAM自主导航技术与路径规划原理；机器视觉在蔬菜生产各环节应用的技术路线与关键技术研究水平；以及针对特定农艺要求和作业环境特征，在作业执行机构及末端执行器控制技术方面取得的进展。最后，分析当前农业机器人在蔬菜生产中面临的主要技术挑战，即适用性和作业效率仍存在显著瓶颈，并对未来发展方向进行展望。未来研究应重点发展多功能作业机器人，需突破多机协同控制技术、深化专业化与模块化设计；同时，政策支持亦不可或缺。随着技术的持续进步和多方的协同努力，机器人技术有望成为推动农业劳动力结构优化、提升蔬菜生产效率、实现智慧农业的关键支撑。

以中国电动农机技术专利信息为研究对象，利用专利计量分析方法和可视化分析工具，从专利年度申请量、专利结构、技术关键、主要申请人、专利布局、技术生命周期等角度对相关专利信息进行统计分析和比较研究。研究结果表明，中国电动农机技术创新发展迅速，专利类别以实用新型和发明专利为主，发明专利占比低于实用新型专利。高校是该领域最重要的创新主体，技术研发重点集中于A01C、B60K、A01D等IPC小类，江苏省和山东省是国内申请专利量前2位的省份，美国、日本是在中国布局最多的两个国家。目前电动农机技术生长性偏弱，但新技术特征较强，还没有出现成熟的迹象，尚不具备技术衰老的特征，仍具有较大的发展潜力。研究结果可为明晰中国电动农机技术创新现状、特点及发展趋势提供信息参考。

鱼类行为学作为动物行为学的重要分支，致力于揭示鱼类在自然及人工环境下的活动模式与行为机制。随着水产养殖业向集约化、智能化发展，深入研究鱼类行为特征及其变化规律，对于提升养殖效率、优化管理策略和保障鱼类福利具有重要意义。系统综述了鱼类摄食行为、游泳行为、应激行为和社会行为的行为特征、影响因素与当前研究进展，重点介绍了视频监控、图像识别、行为量化指标构建及深度学习等技术在鱼类行为智能识别与数据感知中的应用。研究表明，不同行为类型与鱼类健康、生长、环境适应能力密切相关，其动态变化可为精准投喂、环境调控、疾病预警等养殖管理提供决策依据。鱼类行为学研究正从传统描述性观察迈向智能化、数据化方向，未来将在深远海养殖、生态化养殖与养殖装备智能升级中发挥关键作用。通过构建行为驱动的智能管理系统，有望实现更高效、更可持续的水产养殖模式。

谷物输送作为联合收获机作业中的关键环节，其输运性能的优劣直接关乎整机作业效率的高低。然而，传统螺旋输送机在输送谷物过程中普遍存在效率低下的问题，这已成为制约收获机整体性能提升的瓶颈。为解决这一问题，研究聚焦于改进螺旋输送机的关键部件结构参数，旨在提高其输送性能。创新性地提出非连续型折边结构，同时基于离散元法和正交试验设计，以折边宽度B、折边轴向长度L、折边轴向间距S为试验因素，质量流率q为性能评价指标，通过极差分析确定最优的结构参数组合。为验证该优化方案的可靠性，通过台架试验和高速摄影，对比分析优方案与传统螺旋输送机的输送效率和物料运动状态变化。研究结果表明，在正交仿真试验中，非连续折边结构参数组合优方案为：B=5 mm、L=20 mm、S=0 mm；台架试验结果中，优化后的非连续折边结构螺旋输送机的输送效率相比原型机提高了5.41%~7.47%，高速摄影分析进一步揭示非连续折边结构能够有效改变颗粒的流动状态，增大轴向速度与合速度的比值，从而使轴向输送速度更大，促进谷物颗粒的轴向输送，减少能量损失。研究设计非连续型折边结构的螺旋输送机，提升了谷物颗粒的输送性能，为螺旋输送机的结构优化提供了坚实的理论依据和实践指导。

随着农业科技的发展，工厂化育秧育苗技术在现代农业生产中逐渐成为重要的组成部分。智能播种检测技术的引入，显著提高了育苗过程的效率与精准度，推动了农业生产的智能化和自动化进程。播种智能检测是实现工厂化育秧育苗高效生产的关键。播种检测技术逐步从光电检测、电容检测转变为视觉检测与高光谱技术相结合等方式。概述了光电检测、电容检测、视觉检测、高光谱检测技术方法的适用对象，总结了现有光电、电容、视觉检测技术的优劣。在光电检测中研究人员一般在检测指标、重漏播检测、高尘环境检测精度改进3个方面进行研究，一般适用于大豆、玉米等大颗粒作物，对于电容检测主要分析电容结构对播种检测的影响，除极板结构优化方面外，通过信号处理进行算法优化，降低环境和信号干扰，提升了检测精度和工作稳定性，减少了误差率。对于视觉检测国内外研究主要针对漏播、种子流、种子下落速度、种子检测算法模型以及深度学习算法创新等方向研究，针对传统检测技术精度不高、电容检测距离远近、视觉检测误差较大等问题，提出育秧育苗智能播种检测技术从检测漏播到其他种子生化性质、预测育秧育苗产量的发展趋势，为构建基于高光谱技术智能育秧播种性能检测相关技术的发展提供重要的决策依据和借鉴意义。

海南大叶茶是海南极具代表性的本土重要茶树种质资源，对推动海南茶产业发展意义重大。为深入挖掘其生物资源和经济价值，研究以50份海南大叶茶种质为材料，对水浸出物、咖啡碱、茶氨酸、茶多酚、酚氨比5个品质性状展开研究。研究结果显示，海南大叶茶种质资源具有丰富的遗传多样性，5个品质性状平均变异系数达16.87%，平均多样性指数为3.984，且变异系数以咖啡碱最高47.44%，酚氨比最低0.22%。性状相关性分析表明，水浸出物与咖啡碱、茶多酚及酚氨比呈极显著正相关，茶氨酸与茶多酚及酚氨比呈负相关。主成分分析提取出两个主成分，累积贡献率为79.12%，涵盖了基础品质和风味特异性的关键指标。适制性分析发现，海南大叶茶酚氨比均小于8，整体适合发展绿茶。其中，万宁地区的茶氨酸含量高、酚氨比低，适制高鲜爽型绿茶；五指山的茶多酚含量高，在红茶和黑茶制作方面潜力较大；陵水吊罗山的咖啡碱含量较高，适宜发展乌龙茶。聚类分析将种质分为4个类群，第二、四类群（中等及中下水平）占比76%，第一类群（高含量组）和第三类群（低含量组）可作为定向育种的互补材料。综上所述，海南大叶茶在茶叶品种选育、加工工艺优化和特色茶产品开发等方面潜力巨大。未来应结合遗传标记分析深入解析其品质性状遗传基础，并通过感官审评验证制茶品质，以实现资源的精准利用，推动海南茶产业高质量发展。