【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機械參數調整，尤其涉及一種用于調整農業機械作業參數的方法、系統及儲存介質。
技術介紹
1、農業機械作業參數是指農業機械在進行田間作業時所需的各項技術參數和操作設置，這些參數通常包括機械的速度、工作深度、作業寬度(這是農業機械在田間進行作業時的前進速度，速度設定通常根據作物種類、土壤條件以及作業類型(如耕地、播種、收割)進行調整；較高的速度可以提高工作效率，但可能會影響作業質量，如耕地不均勻或種子播種不夠精確)、功率需求、燃油消耗(指農業機械在單位時間或單位面積內作業時所消耗的燃油量，燃油消耗直接影響作業成本，通常取決于機械的功率、速度、工作負荷以及發動機效率；通過優化作業參數，可以降低燃油消耗，提高經濟效益。)、轉速、土壤接觸壓力以及行走模式等，它們對農作物的生長環境、土壤條件以及作物產量都有直接影響。
2、但目前的調整農業機械作業參數的方法往往都存在以下問題：同一地塊內土壤條件可能存在顯著差異，且會隨時間和天氣變化，固定參數設置難以適應所有區域，導致作業質量不均；例如，播種機深度設置可能在松軟區域過深，而在堅硬區域又不足。隨著使用時間增加，機械部件會出現磨損，原有的參數設置可能不再適用；例如，犁鏵磨損后，即使保持相同的深度設置，實際耕深也會減小；或者旋耕機的刀片磨損會影響其切削性能，需要不斷調整旋轉速度和深度；或者噴灌設備的噴頭隨時間推移可能發生堵塞或磨損，改變了水流量和分布模式。
技術實現思路
1、基于此，本專利技術有必要提供一種用于調整農業機械作業參
2、為實現上述目的，一種用于調整農業機械作業參數的方法，包括以下步驟：
3、步驟s1：通過多光譜相機獲取農田的多光譜圖像數據；對多光譜圖像數據進行圖像分割及特征提取，并識別不同土壤類型、作物生長狀態以及雜草分布，得到農田特征圖數據；利用深度學習算法對農田特征圖數據進行不同區域的耕作難度預測，得到耕作難度預測數據；
4、步驟s2：獲取農業機械的部件圖像數據；對部件圖像數據進行邊緣檢測以及形態學分析，并識別部件的磨損狀態，從而得到磨損狀態數據；根據磨損狀態數據進行基于卷積神經網絡的部件磨損動力學模型建立，并進行歷史磨損趨勢模擬，從而得到歷史磨損趨勢數據；
5、步驟s3：獲取歷史作業日志數據以及當前氣象條件數據；根據歷史作業數據以及當前氣象條件數據進行作業效果的關聯預測，得到作業效果預測數據；對歷史作業日志數據以及歷史磨損趨勢數據進行機械作業及部件磨損的關系映射處理，得到作業-磨損映射數據；
6、步驟s4：根據作業-磨損映射數據以及作業效果預測數據進行作業參數優化，并進行基于最小磨損的最佳參數組合確定，從而得到最優化作業窗口數據；通過車載攝像系統實時獲取作業圖像流數據；對作業圖像流數據進行作業深度以及作物覆蓋率的識別，從而得到實時作業狀態數據；
7、步驟s5：根據耕作難度預測數據、實時作業狀態數據以及最優化作業窗口數據生成最優參數調整策略；根據最優參數調整策略對農業機械作業參數進行實時調整，實現作業參數的動態調整。
8、本專利技術利用多光譜相機和深度學習技術，能夠更準確地識別農田的不同特征，如土壤類型、作物生長狀態和雜草分布。這些信息對于判斷農田的實際狀況和區域性差異非常關鍵。通過耕作難度預測，可以有效優化機械的耕作路線和作業計劃，從而減少不必要的能源消耗，提升耕作效率，減少對環境的影響；此外，這種精準的識別和預測有助于精確施肥和病蟲害防治，降低生產成本。通過邊緣檢測和形態學分析來識別部件磨損狀態，可以實時監測農業機械關鍵部件的健康狀況，從而提前預警可能發生的故障。利用卷積神經網絡建立磨損動力學模型并模擬歷史磨損趨勢，可以準確預測未來磨損情況，優化機械的維護計劃，減少意外停機時間和維護成本，提高設備利用率和作業的連續性和穩定性。將歷史作業日志數據與當前氣象條件相結合，通過關聯分析和預測，可以更準確地評估未來作業效果。這種關聯預測可以用于動態調整作業計劃，提高作業效率。此外，通過作業與部件磨損的關系映射，可以識別出哪些操作或條件對機械磨損影響最大，從而優化機械的操作方式，減少磨損，延長設備壽命。通過作業參數優化和最小磨損的最佳參數組合，可以實現作業的最大化效果和設備的最小化磨損，從而提高機械作業的經濟性和效率。實時獲取作業圖像流數據并識別作業深度和作物覆蓋率，有助于進一步驗證和調整作業參數，確保作業按照最優策略進行。同時，這種實時監控和調整能夠快速響應作業過程中出現的各種變化，減少資源浪費，提高產出質量。實時生成和應用最優參數調整策略，能夠根據現場情況和多種數據源的實時輸入動態調整農業機械的作業參數，確保機械在任何時刻都以最佳狀態運行。此種動態調整方式提高了作業的靈活性和適應性，使得作業更加精準和高效，并且大幅降低了能耗和磨損，延長了設備使用壽命，降低了生產成本。這些步驟協同工作，利用多源數據、深度學習和機器視覺技術，實現了農業機械作業的精準優化和動態調整。它們的效果主要體現在提高作業效率、減少設備磨損、降低運營成本和環境影響，以及增強對作業過程的實時響應和管理能力。這些創新技術和方法可以極大提升現代農業機械化水平，推動智慧農業的發展。
9、本專利技術還提供一種用于調整農業機械作業參數的系統，用于執行上述的用于調整農業機械作業參數的方法，所述用于調整農業機械作業參數的系統包括：
10、農田分析模塊，用于通過多光譜相機獲取農田的多光譜圖像數據；對多光譜圖像數據進行圖像分割及特征提取，并識別不同土壤類型、作物生長狀態以及雜草分布，得到農田特征圖數據；利用深度學習算法對農田特征圖數據進行不同區域的耕作難度預測，得到耕作難度預測數據；
11、機械診斷模塊，用于獲取農業機械的部件圖像數據；對部件圖像數據進行邊緣檢測以及形態學分析，并識別部件的磨損狀態，從而得到磨損狀態數據；根據磨損狀態數據進行基于卷積神經網絡的部件磨損動力學模型建立，并進行歷史磨損趨勢模擬，從而得到歷史磨損趨勢數據；
12、作業效果預測模塊，用于獲取歷史作業日志數據以及當前氣象條件數據；根據歷史作業數據以及當前氣象條件數據進行作業效果的關聯預測，得到作業效果預測數據；對歷史作業日志數據以及歷史磨損趨勢數據進行機械作業及部件磨損的關系映射處理，得到作業-磨損映射數據；
13、參數優化模塊，用于根據作業-磨損映射數據以及作業效果預測數據進行作業參數優化，并進行基于最小磨損的最佳參數組合確定，從而得到最優化作業窗口數據；通過車載攝像系統實時獲取作業圖像流數據；對作業圖像流數據進行作業深度以及作物覆蓋率的識別，從而得到實時作業狀態數據；
14、動態調整模塊，用于根據耕作難度預測數據、實時作業狀態數據以及最優化作業窗口數據生成最優參數調整策略；根據最優參數調整策略對農業機械作業參數進行實時調整，實現作業參數的動態調整。
15、本專利技術農田分析模塊通過多光譜相機獲取農田的多光譜圖像數據，并對其本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S14包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S26包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S4包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟：
9.一種用于調整農業機械作業參數的系統，其特征在于，用于執行如權利要求1所述的用于調整農業機械作業參數的方法，所述用于調整農業機械作業參數的系統包括：
10.一種儲存介質
...【技術特征摘要】
1.一種用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟s14包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的用于調整農業機械作業參數的方法，其特征在于，步驟s26包括以下步驟：
6.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙磊，劉卓，李花，
申請(專利權)人：新沂同恒生物科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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