农业生产中果蔬采摘是其中的重要环节，且依赖于大量劳动力的参与，采摘机器人的发展与应用将会极大地改善采摘作业的劳动力依赖问题。采摘机械臂是采摘机器人的关键部分，是采摘机器人研究的一大重点。以采摘机械臂自由度进行分类，梳理总结国内外采摘机械臂研究的发展过程和研究现状。针对相同栽培模式下同一果蔬，在采摘机械臂的自由度和构型的选择上缺少标准化方案的问题，提出采摘机械臂研究与农艺的深度结合是未来解决问题的关键。同时，对于刚性本体难适应采摘环境以及关节驱动方式单一的问题，提出采摘机械臂本体的柔性设计以及驱动方式的组合使用将是未来的发展趋势。

我国山药种植历史悠久，种植范围广泛，因受其自身生长特点、地理环境和种植模式的影响，山药收获机械化程度较低，大多采用人工收获。随着产业结构的发展，山药收获机械化的发展程度直接影响农户的经济效益。分析我国几种山药的种植特点，概述我国山药收获的主要方式，阐述行走系统、传动系统、开沟系统、土壤翻振机构、定位系统等山药主要收获装备和技术的研究现状和进展，简单论述国外山药收获机的研究，在此基础上指出我国山药收获机械化面临农机与种植环境融合不够、种植模式不统一、收获机具质量差、缺乏核心技术创新、收获功能不完善等问题，并对山药机械化收获装备面临的问题提出相关建议：因地制宜研制山药机械化收获设备、推进种植规程建设、学习借鉴发达的国家发展经验、提高核心部件的创新能力、研制联合收获机。

白萝卜属于根茎类蔬菜，具有生长周期短、栽培适应性强、单产高的优点，是我国重要的经济作物。根据白萝卜生长特点、种植模式和收获作业需求，研制一种拔取式联合收获机。它主要由扶樱装置、松土装置、夹拔装置、根茎分离装置和收集装置等组成，可以一次性完成松土、夹持拔取、输送、切樱和装箱收集等联合收获作业。采用锥形开口式扶樱结构设计，通过主动与欠驱动相结合的方式调节锥形开口角度，以满足种植行直线度低、垄面不平整情况下的拢樱需求；设计夹持力的柔性调节装置，可以实现白萝卜的稳定拔取和夹持输送，减少漏拔率、避免输送过程造成的茎叶掐折；进行松土铲的结构参数设计，并根据白萝卜生长环境、土壤力学特性和拔取受力特点，采用有限元法进行工作受力分析和强度校核，提高松土铲的松土性能和可靠性；设计双圆盘锯齿式根茎分离切割装置，切樱平稳、切口整齐，有效避免切樱过程中由于白萝卜果实晃动造成的切割损伤。田间联合收获性能试验表明：整机作业性能稳定，损伤率小于2.7%、漏拔率小于1.8%，收获效率为0.08~0.26hm2/h。拔取式白萝卜联合收获机的推广使用，可以有效地降低劳动强度、提高收获效率和性能，对于提升我国白萝卜机械化收获水平具有重要意义。

茶叶采摘需消耗大量劳动力，是茶叶生产用工量最大、用工时间最为集中的环节，茶叶机械化采收是我国茶叶发展的必经之路。从我国茶叶采摘现状出发，归纳总结我国茶叶采摘标准与机采农艺要求，分别从一次性采摘原理和选择性采摘原理的角度，阐述单人采茶机、双人采茶机、乘坐式采茶机以及茶叶采摘机器人的研究应用现状与优缺点，并分析出制约我国茶叶实现全面机械化采摘所存在的问题，提出我国茶叶生产未来应实现农艺与农机深度融合，基础研究与先进技术相结合，提高茶叶机械的通用性等发展意见，为我国茶叶采摘装备的进一步研究提供借鉴和参考。

现阶段我国甘蔗收割仍以传统的人工收割和不全面的小型化机械收割方式为主，机械化收割水平较低。为研发能够适应要求的收割机，从甘蔗机械化收割现状和特点出发，对甘蔗机械化收割机技术现状进行综合分析，重点阐述甘蔗收割机扶蔗装置、物流通道和剥叶装置技术的研究现状和发展动态，并归纳制约我国甘蔗实现全面机械化收割所存在的问题及解决措施。指出智能化、信息化、高精度、高效率和节能减排是我国甘蔗机械化收割技术未来的发展核心，同时也要加强适合我国种植地块小、多丘陵的小型整杆式甘蔗收割机械化技术的研究。

为提高设施农业环境监测水平，设计一种基于ESP32模块的温室大棚环境远程监控系统。系统主要包括环境信息采集模块、ESP32模块、输出控制模块和智能手机监控终端等。基于Android平台采用Blinker物联网解决方案设计了监控终端APP。系统能够采集温室大棚环境温湿度、光照强度、PM2.5浓度、CO2浓度和门禁等信息，并通过WiFi网络将信息发送给手机终端，管理人员通过手机APP可查看温室大棚环境信息，也可对有关设备进行远程控制。制作样机并进行系统测试，结果表明，系统数据采集上传成功率最低为97.3%，平均网络丢包率为2.17%。系统运行稳定，具有成本低、实时性好、通信安全性高、工作可靠及操作简单等特点。

农作物病虫害是一种严重的自然灾害，需要对其进行及时预测和监控，以保证农作物产量。由于害虫种类繁多以及作物在生长初期的形态相似，农业工作者难以准确识别各类作物昆虫，给病虫害的防治工作带来巨大挑战。针对这一问题，提出一种基于多尺度特征融合的网络模型(FFNet)对作物害虫进行精准识别与分类。首先，采用空洞卷积设计多尺度特征提取模块(MFEM)，获取害虫图像的多尺度特征图；然后，使用深层特征提取模块(DFEM)提取图像的深层特征信息；最后，将分别由多尺度特征提取模块(MFEM)和深层特征提取模块(DFEM)提取到的特征图进行融合，从而实现以端到端的方式对作物害虫进行精准分类与识别。试验表明：所提出的方法在12类害虫的数据集上获得优异的分类性能，分类准确率(ACC)达到98.2%，损失函数Loss为0.031，模型训练时间为197 min。

在全球贸易自由化背景下，从贸易便利化角度探讨其对中国农产品出口的影响对于提升中国农产品出口竞争力有重要意义。研究选取2010—2019年中国与东盟10国农产品出口的面板数据，以基础设施、海关环境、规制环境以及电子商务4个一级指标以及航空基础设施、海关手续、政策透明度等17个二级指标构建贸易便利化评价指标体系并采用扩展的引力模型对贸易便利化的一级影响因素进行实证分析。结果表明：东盟各国的贸易便利化水平差异明显且仍有较大的提升空间。东盟的贸易便利化一级指标中的基础设施效率、海关环境、规制环境均对农产品出口有显著正效应，而电子商务则对中国农产品出口影响不显著。基于实证结果，研究从贸易便利化的发展指标角度提出东盟贸易国应加强基础设施建设，优化海关和制度环境建设并完善国内互联网技术和普及率以促进其贸易便利化水平的提升，同时也从中国角度提出应针对东盟贸易便利化发展水平不同的国家采取不同的发展对策以推动中国农产品出口。

为解决莴笋收获采用人工作业，劳动强度大、劳动效率低等问题，根据前期试验设计一款单行侧挂式莴笋收获机。简述莴笋收获机的整机结构、工作原理以及动力配套选型，进行各零部件的结构设计与理论分析。以莴笋收获机前进速度、刀片转速以及刀片夹角为试验因素，开展莴笋收获质量影响因素正交试验，得出影响莴笋收获损失率、损伤率和折断率的主次排序为切割转速、前进速度和切割夹角，莴笋收获机运行最优参数组合为前进速度0.25m/s，切割转速360r/min，切割夹角6°，在此条件下，莴笋收获的损失率、损伤率和折断率均≤5%，整机性能指标满足机械作业质量要求。

为实现温室草莓采摘机械化和自动化，设计并制作一种应用于日光温室的草莓采摘机器人。该机器人能实现自主路径规划，行走过程中识别成熟草莓并完成采摘。设计以ROS分布式计算系为主控制网络，以激光雷达进行移动机器人的地图构建与定位，双目深度相机实现对成熟草莓的识别和定位，搭载柔性仿生夹爪6自由度机械臂实现目标草莓抓取和放置。设计机器人软件平台，使用改进A*算法实现自主路径规划和导航避障；利用R-FCN目标检测网络和双目视觉技术实现成熟草莓检测及定位。结果表明：该草莓采摘机器人可实现目标检测及定位，检测到的草莓坐标与机器人手爪坐标的误差在4 mm以下，成熟草莓识别率为95%，满足采摘要求。

传统电动拖拉机存在续航里程低、难以满足大功率段作业需求等问题，增程式电动拖拉机是在传统电动拖拉机基础上增加一套附加动力驱动装置，较好地兼顾经济性与动力性需求，是未来电动拖拉机的主要发展方向之一。在综述增程式电动汽车动力系统研究、能量管理控制策略等主要技术基础上，重点阐述增程式电动拖拉机在动力系统设计、与传动系统的参数匹配与优化算法、转矩分配以及能量管理的研究等方面的研究进展，指出：精准化、智能化以及如何在电耗以及油耗间寻求一个更好的平衡点，提升电能利用率、降低油耗，是未来增程式电动拖拉机得以推广的关键以及主要发展方向；针对增程式电动拖拉机的建模应充分考虑到拖拉机的诸如运输、犁土、翻土、整地等不同的作业需要，未来可以在基于一定数据分析基础上，全面考虑实际作业需求，实施个性化、精准化建模与参数设计，提高准确性；在充分分析增程式电动拖拉机作业特性与能量需求的基础上，可开展适应增程电动拖拉机的电池及相关技术研发，提升续航里程。

鱼—菜共生种养技术是一种多学科交叉融合的新型复合种养殖技术，将水产养殖与作物栽培有机结合，实现种养生产循环利用，可有效改善传统的水产养殖模式带来的大量养殖尾水排放、环境污染和资源浪费的负面影响。近年来，鱼—菜共生种养技术发展迅速，以该技术的研究进展为主线，对鱼—菜共生种养技术的技术要点、影响鱼—菜共生种养系统平衡的关键因素进行概述。客观分析现阶段鱼—菜共生种养技术发展中存在对菌藻利用氮磷转化的研究不足、水产及植物种类局限、经济可行性尚不明确、人工智能技术的应用不足、缺乏专业性人才及政府支持等问题。针对存在的问题，提出促进鱼—菜共生种养技术可持续发展的建议，如需要加强对各类微生物的利用以及对氮磷转化吸收效率的研究，并实现投入品种多元化，加快人工智能技术与鱼—菜共生种养技术相结合，政府提高重视，注重培养专业人才等

精量播种可有效减少种子使用数量，节省成本开支，且通过精量播种的农作物生长质量较高。为把握国内外电控精量播种技术的发展水平，从精量播种在线检测技术、播种量控制技术和补种技术开展研究，重点分析光电传感器检测、压电传感器检测、电容传感器检测、视觉图像检测和精量播种控制技术的优缺点；指出我国精量播种机缺乏标准化、高精度传感器研发力度不足、智能控制技术不成熟等问题，并提出相关建议；最后，结合国内外发展现状，展望我国精量播种技术在多机协同、远程控制、智能控制等方向的发展趋势，为今后研究人员了解我国电控精量播种技术提供一定的参考。

通过梳理2019—2023年全国棉油糖蔬果茶药等主要经济作物产业和机械化发展情况，提出各作物机械化新趋势和急需解决的问题。结果表明，棉花种植面积逐年萎缩，单产逐年增加，机收率超过77%，国产采棉机实现新发展，机械化植保化控是短板；油菜不断扩面积提单产，油菜机种率达到45%，机械化移栽在不同地区形成配套解决方案，机收损失仍较大；花生种植面积和产量均达到新高，综合机械化率超过68%，收获机供不应求，南方机种机收是难点；甘蔗种植面积、产量基本稳定，分步式机收与联合机收同步推进，“一刀砍”问题亟待解决；蔬菜种植面积和产量稳步增长，综合机械化率为42.61%，以收定种、机艺融合理念得到认可，急需研推用一体推进种收关键机具熟化应用；园林水果面积和产量稳定增长，综合机械化率只有27.3%，现代果园全程机械化典型不断涌现，水果收获减损与防灾减灾装备水平亟待提高；茶园面积和产量持续增加，综合机械化率为34.09%，机采机运水平和夏秋茶利用率显著提高，加工向智能化成套设备方向发展，中耕施肥专用机具缺乏；临床常用类中药材种植面积呈恢复性增长，综合机械化率为42.90%，重点省份适宜品种基本实现全程机械化，山地林下和花叶果实类中药材机械化基本空白。

无人机避障不及时造成的人员伤亡及财产损失是阻碍无人机发展应用的重要原因之一,实时性好、准确率高的避障系统可降低无人机的运行风险。提出基于目标检测的智能避障系统,以one stage与two stage目标检测方法相结合的方式改进目标检测模型YOLOv3。其中,障碍物检测分三部分完成:基于darknet-53进行三个不同尺度的特征提取、RPN根据ground truth筛选感兴趣区域和yolo层多尺度特征融合预测障碍物的位置和分类。然后,在该文数据集的基础上将训练好的障碍物检测模型进行测试,测试结果表明:改进模型的障碍物检测速率为25帧/s,mAP为95.52%,与现有的目标检测模对比结果表明:本研究改进的目标检测智能避障算法,比Faster R-CNN的mAP提高17.2%,检测速率加快14个FPS;并在保证实时性的同时,mAP比YOLO2提高23.3%,比YOLOv3提高6.25%。最后,将目标检测模型应用于无人机避障系统中提出实现方案,进一步为无人机安全运行提供新的方法。

随着农业智能化时代到来，机器人技术在农业、林果业智能采摘领域的应用愈发广泛，路径规划算法作为采摘作业的核心技术，其先进程度对采摘作业的效率和质量起着决定性作用。为此，针对采摘机械臂路径规划算法的特点，将其划分为群优化算法、图搜索算法、概率地图算法(PRM)和快速扩展随机树算法(RRT)四大类，并基于上述分类，介绍近年来国内外学者具有代表性的研究成果，重点分析各类路径规划算法应用在采摘作业时的优缺点，通过对比，系统的总结各类算法的可行性、适用性以及局限性。最后，对采摘机械臂路径规划算法未来发展方向进行展望，提出算法优化的具体意见，为采摘机械臂路径规划研究提供一定的思路。

智能田间除草机器人是当代农业发展现代化、精细化、智能化的重要体现，对国家社会发展、环境保护等方面有着重要意义。为明确智能除草机器人关键技术与装备当前研究现状，从除草方式、苗草识别定位和智能导航方式等方面，总结梳理典型除草机器人的研究现状及作业方式；综述智能导航、苗草识别、除草执行系统关键技术的重要意义及研究进展；结合除草机器人具有作业环境复杂多变性、作业对象娇嫩性、使用对象特殊性、作业季节性的研究特点，指出当前关键技术的现存问题并阐释组合导航技术、复杂田间环境图像处理技术及杂草分类、株间除草末端执行机构研发及机械结构优化是未来发展趋势。

水肥一体化技术具有省时省工、节水节肥、增加产量、改善环境条件等方面的优势，在农业生产上得到广泛应用。四川省是蚕桑种养大省，应用推广水肥一体化技术能有效缓解桑园水资源地理时空分布不均的问题，有效提高桑叶产量和质量，促进产业可持续发展。基于此，通过对四川水肥一体化技术研究应用情况梳理，得出水肥一体化技术在四川的应用主要集中在果蔬类经济作物，在桑园应用较少的现状。指出桑园水肥一体化技术应用存在设备使用维护成本高、技术应用推广难以及缺乏配套智能装备等制约因素。进一步提出开展适宜于丘陵山区的桑园水肥一体化新技术研究、完善典型桑区水肥一体化技术应用模式、推进智能水肥一体化灌溉系统研发等措施，以期加快推进四川桑园水肥一体化技术的应用推广。

农作物病害识别关乎作物的产量与质量，是智慧农业发展过程中必不可少的重要环节。随着深度学习技术在图像处理领域的飞速发展，利用深度学习从图像中识别出农作物患病类型的方法已逐渐成为主流。主要对基于深度学习的农作物病害识别方法进行综述，简要地介绍深度学习和卷积神经网络，收集一些常用的病害图像公开数据集。根据训练样本采集环境的不同，从实验室和野外两个方面概述近年来基于深度学习病害识别方法的进展，指出每种方法的优势与不足，总结出该研究领域存在数据量不足、任务难度大、深度学习模型网络结构复杂3个主要问题，并在此基础上进行展望，提出建立大规模、多种类、多类型病害数据库和设计高性能的深度学习模型是未来的重要发展方向。

目前我国砂糖橘分拣过程中存在果实分类大小差异较大、分拣效率不高、人力成本大、自动化水平低等问题，以自动分拣成熟砂糖橘果实为研究对象，设计一款基于机器视觉技术的成熟砂糖橘果实目标识别、检测与分拣的装置。该装置由单片机模块、视觉识别模块、步进电机驱动模块、舵机模块、人机交互模块、液晶显示模块组成构成。首先通过机器视觉模块OpenMV获取果实的彩色图像，将其进行二值化处理；其次采用OpenMV IDE软件中的阈值编辑器设置代表成熟砂糖橘果实为橙黄色的LAB数值，单片机通过计算比较可判断砂糖橘果实的颜色是否是橙黄色；最后通过砂糖橘果实的像素和果实直径的关系，计算出成熟砂糖橘果实的直径。测试表明：该装置具有自动识别目标果实的颜色、大小和自动分拣归类的功能，当分拣速率设定为120个/min时，测量的果实直径的误差小于1.6mm，精度达到96.19%，对果实的分类分拣准确率达到95.4%，对不合格果实检测率达到97.2%。