为解决排种盘研发时间长和生产成本高等问题,设计了一种3D打印排种盘并满足排种精度要求。介绍了3D打印技术核心理念和工作原理,分析了3D打印技术的重要性及其作用,建立了排种盘的三维模型并进行ANSYS仿真分析,各项指标结果符合排种盘的许用范围。采用单因素试验方法进行了3D打印和传统排种盘的对比试验,分析结果表明3D打印与传统排种盘试验中各项评价指标相差不大,浮动不超过3%。3D打印排种盘能够满足农艺播种要求,促进农业机械制造快速发展。

自动驾驶拖拉机可按照规划好的路线进行自动化作业,但离不开预先的路径信息采集,而基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶汽车上的应用越来越普遍,可以用图像识别代替路径规划,实现拖拉机对地头的识别。为此,以基于深度学习的图像识别技术为核心,采集秋季收获后田间图像进行训练,设计了地头识别软件,可通过OPC协议与PLC通讯,控制电磁换向阀。利用Carsim仿真拖拉机转向获得拖拉机前轮转角参数,用于系统控制可行性检验,结果表明:训练的识别模块对田间图像的识别准确度为99.11%,且软件对电磁换向阀有实时精准的控制。Carsim中,拖拉机转向仿真可输出各种自动驾驶参数,可为今后研究提供参考。