中國農(nóng)機化學報最新期刊目錄

辣椒雙苗盤交替取投苗裝置設計與試驗————作者：劉從;彭才望;周定武;向鵬華;肖名濤;

摘要：針對辣椒全自動移栽機存在取苗和投苗效率低、易失敗的問題,基于頂—夾結(jié)合取苗方式,設計一種雙苗盤整排交替取苗、分批投苗的交替取投苗裝置。闡述裝置的結(jié)構(gòu)組成及工作原理,基于低損取苗要求,對取苗裝置夾持力進行研究分析,確定夾持力范圍并對缽苗移動軌跡進行理論及仿真分析。選取辣椒缽苗作為研究對象,搭建PLC系統(tǒng)控制的交替取投苗裝置,以苗齡、基質(zhì)含水率、取苗頻率為試驗因素,以取苗成功率、投苗成功率、傷苗率及取...

基于CFD—DEM耦合仿真的煙草移栽機錐形澆水噴嘴優(yōu)化設計————作者：鄭文鑫;羅浩;陳獻勇;王居飛;武新慧;翁武雄;

摘要：針對移栽機作業(yè)時水流沖擊過大可能導致煙苗倒伏的問題，設計一種錐形澆水噴嘴。通過建立噴嘴Fluent流體模型、煙苗及土壤EDEM離散元模型，以孔直徑、孔數(shù)目與孔角度為試驗因素，煙苗直立度為評價指標，利用Fluent流體與EDEM離散元耦合仿真進行單因素與多因素仿真試驗，獲得澆水噴嘴的最優(yōu)參數(shù)組合：孔直徑為12.4 mm、孔數(shù)目為20個、孔角度為61.6°，此時煙苗直立度為71.2°。進一步進行仿真與...

基于知識圖譜的國內(nèi)農(nóng)業(yè)機械相關研究算法熱點及趨勢分析————作者：郭延川;夏國峰;余楊;馮樓靜;牛坡;馮玉明;

摘要：為掌握我國農(nóng)業(yè)機械智能化發(fā)展相關算法研究熱點及發(fā)展趨勢，運用知識圖譜技術，基于VOSviewer、CiteSpace計量分析軟件，對近20年來中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫及Web of Science(WOS)核心合集數(shù)據(jù)庫相關文獻進行可視化分析。結(jié)果表明，年度文獻發(fā)文量總體上都呈波浪增長趨勢；農(nóng)業(yè)機械相關研究算法領域作者間合作與機構(gòu)間合作均較少，但都已發(fā)展出一些代表性的合作團隊；發(fā)表機構(gòu)以各大高校...

基于頻域Swin Transformer的植物葉片病害識別研究————作者：陳藜韋;古麗娜孜·艾力木江;伊力亞爾·加爾木哈買提;

摘要：植物病蟲害給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了嚴重威脅需對其進行及時監(jiān)控和預防。由于植物病蟲害種類繁多且在初期病癥相似使得農(nóng)業(yè)工作者極難區(qū)分。基于此原因，研究提出一種基于頻域Swin Transformer的植物葉片病害識別方法。首先，利用改進的CutMix數(shù)據(jù)增強算法提高模型的訓練效率使模型關注病害圖像的重要部分，讓模型學習到更多信息避免模型過擬合提高模型的泛化性能。然后，利用高斯濾波和邊緣檢測降低病害識別中背景噪...

基于改進YOLOv7—tiny的煙葉主脈輕量化檢測研究————作者：周登峰;李軍政;王海畢;劉從;彭柱根;黃楚明;

摘要：為精準識別煙葉主脈,實現(xiàn)煙葉機械化抓取以及降低抓取破損率,提出一種基于改進YOLOv7—tiny的輕量化煙葉主脈識別模型。首先在原YOLOv7—tiny的網(wǎng)絡基礎上將backbone提取網(wǎng)絡替換為更加輕量的MobileNetV3,并將其深層的非線性激活函數(shù)h-swish替換為ReLU激活函數(shù)以增強模型的線性表達能力;再將頸部的普通卷積替換為輕量級GSConv并采用范式設計(Slim—Neck),對...

基于改進YOLOv8n的蘋果葉片病害檢測————作者：張和群;藺素銀;初禹彤;范明超;高欣峰;

摘要：為提升復雜背景下蘋果葉片病害的檢測精度，應對蘋果葉片病害對生產(chǎn)帶來的影響，提出改進YOLOv8n模型。構(gòu)建一個多場景下的蘋果葉片病害數(shù)據(jù)集，共包含4 686張圖片，涵蓋6種常見病害。引入Optimized—CBAM注意力機制增強模型對關鍵特征的關注度。使用更輕量化且高效的SimSPPF模塊替換特征融合模塊。引入結(jié)合CIoU和EIoU優(yōu)點的Focal-EIoU損失函數(shù)，進一步增強模型在特征提取和邊界...

蔗種智能篩選機的自動控制調(diào)光系統(tǒng)的試驗————作者：張培路;李凱華;李世耀;駱昕晢;韋趙婷;李尚平;

摘要：針對蔗種篩選機的圖像識別受光照、甘蔗表面顏色等因素影響的問題，設計了一種自動控制調(diào)光系統(tǒng)，提高對甘蔗蔗節(jié)的識別精度。本文通過STM32主控模塊和RK3588處理模塊構(gòu)建自動控制調(diào)光系統(tǒng)；系統(tǒng)前端采集光照強度傳感器數(shù)據(jù)、處理顏色識別傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行光源強度調(diào)控算法；系統(tǒng)后端處理模塊采集與處理攝像頭圖像，計算圖片清晰度值，實時反饋光照調(diào)節(jié)參數(shù)PWM給系統(tǒng)前端，實現(xiàn)光照強度的動態(tài)調(diào)節(jié)。實驗結(jié)果表明，通過...

基于改進RT-DETR的棉田昆蟲檢測算法————作者：陳康;陳琳;

摘要：針對當前棉田昆蟲檢測面臨著準確率不足、漏檢和誤檢頻發(fā)的問題，提出一種基于改進RT-DETR的棉田昆蟲檢測算法。首先，使用WTConv替換殘差塊中的第二個傳統(tǒng)卷積，在保持較少可訓練參數(shù)的前提下，顯著增加感受野，使模型能夠更好地聚焦于小目標的檢測;然后引入M2SA模塊，采用雙分支結(jié)構(gòu)來提取全局特征和通道信息，從而提升模型對復雜場景的理解和對小目標的檢測精度;最后在跨尺度特征融合階段提出了小目標優(yōu)化金字...

生豬背膘厚度無接觸檢測方法研究————作者：介鄧飛;李家俊;王楊;姜朋輝;沈美雄;何金成;

摘要：針對單模態(tài)生豬背膘厚度檢測方法忽略了生豬體尺信息，以及背部三維信息與生豬背膘厚度的聯(lián)系，導致模型泛化能力不足與檢測精度不能進一步提升等問題，提出一種基于多模態(tài)融合的生豬背膘厚度無接觸檢測方法。通過圖像配準與坐標轉(zhuǎn)換方法獲取生豬的體尺信息，利用體尺信息、生豬背部深度圖像以及RGB圖像數(shù)據(jù)，建立三種模態(tài)的七種數(shù)據(jù)集，并對比單模態(tài)、雙模態(tài)以及多模態(tài)模型的檢測精度。通過引入大型選擇性核模型（LSK）與全維...

農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約屬性對農(nóng)業(yè)面源污染的影響研究————作者：王巖;李靜爽;王賀;

摘要：農(nóng)業(yè)面源污染問題制約著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、生態(tài)化進程，阻礙農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。契約作為穩(wěn)定農(nóng)地流轉(zhuǎn)的核心保障，助推農(nóng)地經(jīng)營行為的改變，會對農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)生潛在的影響。因此，探析農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約屬性對農(nóng)業(yè)面源污染的影響機理，有助于為破解農(nóng)業(yè)面源污染治理難題提供新思路。基于2020年中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查數(shù)據(jù)(CRRS)，使用OLS、PSM、中介模型等方法實證檢驗農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約屬性對農(nóng)業(yè)面源污染的影響強度和路徑機制。研究發(fā)...

基于輕量級網(wǎng)絡設計的咖啡豆烘焙狀態(tài)識別研究————作者：杜遠飛;郭仕豪;吳傳宇;閆軒旭;

摘要：針對當前咖啡豆烘焙狀態(tài)識別耗時耗力的問題，提出一種基于局部注意力增強的輕量化網(wǎng)絡Rep-FdNet，實現(xiàn)對烘焙程度的實時監(jiān)控。該網(wǎng)絡采用一種全新的分頻模塊，增強網(wǎng)絡對于局部特征的關注，有助于提高網(wǎng)絡區(qū)分高頻和低頻信息的能力。在推理階段采用重參數(shù)化方法將三分支結(jié)構(gòu)融合成單路結(jié)構(gòu)，在保證網(wǎng)絡準確率的同時，加快網(wǎng)絡推理速度并減少內(nèi)存占用。實驗結(jié)果表明：所提出的Rep-FdNet在分類準確率上達到98.2...

一種全自動編煙機結(jié)構(gòu)設計與試驗————作者：張東賢;孫鑫;詹吉平;王丹華;羅志偉;許建民;

摘要：針對傳統(tǒng)的編煙生產(chǎn)效率低、一致性差、嚴重依賴技能人工等問題，設計并制造一款全自動編煙機系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括上煙葉裝置、編煙裝置、送煙行走模塊、煙葉夾持裝置和升降裝置，可以實現(xiàn)煙葉高效率排置、自動化編纏、夾持切割和煙葉收集等聯(lián)合作業(yè)，具有結(jié)構(gòu)緊湊、功能完善、自動化程度高的優(yōu)點。編煙作業(yè)試驗表明：設計的全自動編煙機系統(tǒng)作業(yè)效果良好，編煙準確率90%以上，漏編率低于5%，效率相較于人工提升了4倍，能夠滿...

基于PLC的嫁接機四工位并行控制系統(tǒng)設計————作者：陸涵威;孔令浩;韓長杰;陳立平;吳濤;姜凱;

摘要：針對現(xiàn)有嫁接機控制系統(tǒng)中控制布線復雜、調(diào)試繁瑣等問題，設計一種基于PLC的四工位并行控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括四模塊同步作業(yè)、EtherCAT總線控制和人機交互設計。通過PLC實現(xiàn)上苗切削、對接噴膠、攏苗固化和柔性下苗同步作業(yè)；EtherCAT總線控制步進和伺服電機，同時人機交互監(jiān)測設備運行狀態(tài)和調(diào)控參數(shù)。試驗結(jié)果表明：嫁接效率為587株/h，成活率達94.50%，與傳統(tǒng)雙人上苗嫁接機相比，單人效率提高...

農(nóng)業(yè)機械化與農(nóng)民收入——以經(jīng)營規(guī)模與勞動力轉(zhuǎn)移為調(diào)節(jié)變量————作者：劉桂英;謝文軍;陳躍靈;楊夢琦;張夢梅;周利平;

摘要：厘清農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)民收入的影響機理，對實現(xiàn)共同富裕和鄉(xiāng)村振興具有重大的理論與現(xiàn)實意義。利用2003—2020年中國30個省（自治區(qū)、直轄市）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建加入工具變量的兩階段最小二乘模型（IV—2SLS），深入探究農(nóng)業(yè)機械化對我國農(nóng)民收入的影響機理。研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)民收入產(chǎn)生顯著的影響，兩者呈倒“U”型關系，即農(nóng)民收入先隨著農(nóng)業(yè)機械化水平的提高發(fā)生增長，后隨著農(nóng)戶對農(nóng)機需求趨于飽和發(fā)生下...

油菜分段機收可行性分析及推廣建議————作者：楊瑤;李曦;吳傳云;

摘要：油菜分段機收具有損失率減少、適應性提高、菜籽品質(zhì)提升、總體效益增加等優(yōu)勢，同時，油菜分段機收也反映出需要晾曬條件、生產(chǎn)效率降低、作業(yè)成本上升等劣勢。通過調(diào)研走訪和實地測試，得出意見和建議：一是聯(lián)合機收仍是適合當前油菜生產(chǎn)實際的主要收獲方式；二是油菜分段機收需要充分考慮農(nóng)民和機手意愿，引導有晾曬條件的適宜區(qū)域和開展規(guī)模化種植的合適主體推廣應用分段機收；三是統(tǒng)籌聯(lián)合機收與分段機收，因地制宜，分類推進

基于Box—Behnken設計的韭菜收割機工作參數(shù)優(yōu)化與田間性能驗證————作者：李海;曹曉慶;宋學鋒;張仕林;張武;張鋒偉;

摘要：針對韭菜機械化收獲過程中存在的植株損傷率高、漏割損失大等關鍵問題，以手扶式韭菜收割機為作業(yè)機具，以韭菜為作業(yè)對象，基于作物—機械互作機理開展收獲參數(shù)優(yōu)化研究。采用Box—Behnken試驗設計構(gòu)建三因素三水平正交試驗方案，系統(tǒng)分析前進速度（0.40～0.60 m/s）、割刀轉(zhuǎn)速（1 800～2 200 r/min）和輸送速度（0.48～0.72 m/s）對損失率與損傷率的影響規(guī)律。通過二次回歸正交...

基于改進DenseNet與遷移學習的食品圖像分類技術————作者：鄒小波;高文健;石吉勇;史永強;申婷婷;

摘要：為提高實際場景下食品分類的準確率，提出一種新型食品數(shù)據(jù)集構(gòu)建及網(wǎng)絡改進方法。通過實際數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)增強、模型改進、模型驗證等，構(gòu)建一套食品圖像分類技術；模型改進上，在DenseNet264中添加CBAM并保留其在ImageNet上的特征以提高模型對關鍵特征的注意力及泛化性。對比標準數(shù)據(jù)集與實際數(shù)據(jù)增強的數(shù)據(jù)集，改進后模型準確率分別達到88.43%、91.8%，較DenseNet264提高5.28%...

基于支持向量回歸的陵城區(qū)冬小麥關鍵物候期預測————作者：宮翱;張艷;柳平增;

摘要：為探究環(huán)境變化對冬小麥物候期的影響，構(gòu)建冬小麥關鍵物候期預測模型。選取溫度、光照時數(shù)、降雨量等環(huán)境因子進行研究，通過散點圖陣、正態(tài)分布檢驗以及Pearson相關性分析，探究數(shù)據(jù)的特點。并選用多元線性回歸建立模型，但受數(shù)據(jù)量較少以及自變量之間的多重共線性影響，導致部分系數(shù)參數(shù)估計結(jié)果未通過檢驗等問題。因此，使用方差膨脹因子檢驗數(shù)據(jù)的多重共線性，并選取5種模型進行對比預測。通過對比5種模型預測結(jié)果，選...

基于非支配排序遺傳算法的多農(nóng)機協(xié)同任務規(guī)劃————作者：鄧瑞;郭旺;陳雯柏;趙春江;

摘要：針對農(nóng)田環(huán)境中多農(nóng)機協(xié)同作業(yè)存在效率低、作業(yè)時間長等問題，提出一種基于非支配排序遺傳算法（NSGA）的多農(nóng)機協(xié)同作業(yè)任務規(guī)劃方法。根據(jù)農(nóng)機的實際工作模式，在考慮機群的作業(yè)能力、工作時間以及其他成本的情況下建立多機協(xié)同的成本函數(shù)。為避免優(yōu)化算法陷入局部最優(yōu)，構(gòu)建非支配排序遺傳算法，設計均勻交叉算子和反轉(zhuǎn)變異算子。該方法綜合農(nóng)機作業(yè)任務中時間約束和資源限制之間的相互關系，建立一個多機型單任務協(xié)同優(yōu)化調(diào)...

基于改進YOLOv5的玉米植株檢測與識別研究————作者：崔巖;莊衛(wèi)東;秦韜;王楠;

摘要：為解決機械除草傷苗的問題，提出一種改進YOLOv5的玉米植株檢測方法。建立復雜田間環(huán)境下的玉米植株數(shù)據(jù)集，在原有模型的基礎上在Backbone和Head層增加坐標注意力（CA）機制，通過動態(tài)加權(quán)的方式提升對于玉米植株位置信息的關注度，強化位置信息，提升檢測準確度，在Neck層采用加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡（BiFPN），加強特征融合，提高檢測速度和檢測精確度。試驗結(jié)果表明，與原始模型相比，所改進方法的...

　　中國農(nóng)機化學報來自網(wǎng)友的投稿評論：

• 畫個圈圈兜住幸福

  編輯部人都挺好，經(jīng)歷了兩個半月，總算錄用了。每次流程超時打電話去咨詢都有很好的反饋。感謝收留我的論文，滿足畢業(yè)了

  2024-09-30 10:50
• Yangming_ak

  整體審稿進度對于我而言是非常快的，編輯也非常溫柔和善，個人認為該期刊偏向創(chuàng)新選題，只要符合要求 整體審稿流程非常絲滑。投稿到繳納版面費1個半月時間

  2024-08-25 11:31
• Yangming_ak

  錄用還是快，就是偶爾流程會超時，但每次電話詢問都能有較好的反饋。該刊注重格式，兩次退修都是改格式，對論文的實質(zhì)性修改不多。刊期是交版面費的時間+一年，可以300一期加急。此外，該刊可碩士一作導師通訊+二作 3-23收稿 325初審完成 411第一次退修 507復審+第二次退修 521再次復審 611退修+錄用

  2024-07-23 11:49
• 帶頭大哥666

  2024-01-03收稿； 2024-01-14送外審； 2024-01-21第一次退修（大修）； 2024-01-29復審； 2024-02-01第二次退修（小修）； 2024-02-07通知繳納版面費。 審稿速度很快，責任編輯很專業(yè)，在過年前兩天還在工作，認真負責敬業(yè)，推薦同學們投該期刊。

  2024-02-26 09:36
• Yangming_ak

  農(nóng)機化學報2023年3月10日投稿，5月5日（五一假期結(jié)束后第二天）收到郵件發(fā)送的錄用和繳費通知，當天繳費后，過了兩個星期，5月22日（星期一）收到了電子版錄用函和發(fā)票。 整體投稿滿意，投稿到錄用不到兩個月，經(jīng)歷了兩次修改： 第一次退修，補充了欠缺的部分研究內(nèi)容 第二次退修，對題目（控制在20字左右），摘要（研究內(nèi)容與結(jié)論盡量詳細，添加數(shù)據(jù)），結(jié)論（補充研究數(shù)據(jù)）進行修改。 投稿期間，打了幾次電話，與編輯部的人溝通都比較順暢，不太好的地方，可能第二次退修后，趕上五一假期，拖了一段時間，等5月5日打電話過去的時候，編輯部好像把我的文章忘了回復了，也可能正好15天該回復了，但好的是，打完電話，編輯部就發(fā)來了郵件，所有大家可以放心打電話咨詢。 接受雙非碩士一作。 算上參考文獻，13頁，14800字，審稿費200+版面費6300。

  2023-11-01 11:45

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