基于深度学习的联合收割机智能测控系统设计与试验研究

Abstract

智能农业装备正推动粮食生产由经验模式向数据驱动和智能控制转变。联合收割机在收获环节中的作业质量高度依赖测控系统，但传统机械式与规则驱动控制难以应对地形变化、品种差异和作物密度波动，常出现割台高度不稳、脱粒损伤波动和速度调节滞后等问题。基于深度学习的方法可通过作物状态识别、作业环境感知与参数自适应调节构建视觉–传感融合的智能测控体系，实现割台高度、行进速度和脱粒参数的动态优化。本研究设计并集成智能测控模型，构建试验平台并开展田间验证。结果显示，系统在割茬一致性、速度稳定性和损失率控制方面均显著优于传统方式，表现出良好的环境适应性与鲁棒性，为联合收割机智能化升级提供有效技术路径。