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林业机械与木工设备

林业机械与木工设备

2026年02期

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综述 | 林区巡检机器人研究综述

综述 | 林区巡检机器人研究综述

摘要：面向森林防火、病虫害监测、资源调查与非法入侵识别等管护需求,林区巡检机器人可在人员难以长期到达或存在安全风险的林下环境中开展高频次、长时段巡视作业，从而提升巡检效率与作业安全性。在梳理林区巡检应用场景与任务特征基础上，围绕“移动平台形态-自主能力演进-任务载荷集成”三条主线，总结国内外林区巡检机器人研究进展。进一步从工程落地角度归纳当前主要瓶颈，最后结合综述结果并提出面向规模化应用的建议，这对于林区巡检机器人的研究具有重要意义。
研究与设计 | 关于提升森林灭火作战力量协同质效的思考

研究与设计 | 关于提升森林灭火作战力量协同质效的思考

摘要：森林火灾作战力量协同质效是决定灭火成败与生态资源保护成效的核心要素，其本质是多主体、多资源、多目标的系统优化的过程。面对森林防灭火工作的新形势、新任务、新要求，需不断强化森林灭火作战力量建设，提升各力量协同作战能力。聚焦“全灾种、大应急”背景下，系统解构我国当前灭火力量编成及协同机制存在的短板弱项,基于对指挥控制、信息交互、力量集成等多维协同效能的剖析，针对性提出优化路径，旨在构建各力量高效协同作战模式，对提升森林火灾综合防控能力具有重要学术价值。
研究与设计 | 沙柳沙障铺设机横向铺设装置设计及分析

研究与设计 | 沙柳沙障铺设机横向铺设装置设计及分析

摘要：为提高沙柳沙障铺设机扦插合格率,优化设计铺设机的扦插机构，针对沙柳沙障铺设机扦插时因为参数设置而导致的沙柳扦插深度小,进出土穴口大等问题,基于零速扦插原理,建立扦插过程的运动学方程。使用MATLAB编写了可视化辅助设计软件，讨论了不同参数条件下扦插轨迹的变化，结合沙柳沙障工艺要求,对目标参数进行了优化设计并给出最优结果。使用Adams仿真软件对扦插机构进行运动学仿真,验证该方案能够满足零速扦插的要求。
研究与设计 | 基于YOLOv11轻量化番茄果实成熟度识别算法模型的改进

研究与设计 | 基于YOLOv11轻量化番茄果实成熟度识别算法模型的改进

摘要：针对智慧农业对番茄果实采摘的高效、无损、识别精度高的需求，以及现有模型网络参数与检测精度难以平衡的问题,提出了一种基于改进YOLOv11的Light-YOLOv11轻量化番茄成熟度识别模型。首先，采用C3K2_PCG模块改进C3K2模块,结合 TransNeXt的Convolutional GLU和FasterNet 的思想,对C3K2模块进行创新,在稳定模型参数量和计算量的情况下进一步增强融合能力和特征提取性能;其次，采用下采样ADown模块改进下采样模块,使模型更加轻量化，可以更好地保留番茄图像的特征信息和多尺度融合;最后，对比CIoU、EIoU、PIoU、DIoU和GIoU五种损失函数,最终选择能够显著提升检测性能的DIoU损失函数。通过消融实验验证各模块改进效果,结果显示：改进后的模型Light-YOLOv11较基线模型在平均精度mAP50、精确率和F1分别提高了 0.3、2.01、1.77 个百分点，召回率提升了1.77个百分点;其计算量、参数量分别降低了 27% 和 32.2% ,模型大小缩小了 28.9% ，FPS达到了347.67。改进后的模型在保证识别番茄成熟度高精度的同时，实现了模型网络参数更加轻量化，适合部署在番茄采摘机器人的嵌入式系统，为智能农业番茄采摘机器人的发展提供了新的技术支撑和理论依据。
研究与设计 | 防爆电机转子双金属车削提效研究

研究与设计 | 防爆电机转子双金属车削提效研究

摘要：防爆电动机的转子大多采用半封闭槽，转子导体为铸铝,在车削时，车刀交替遇到硬硅钢片和粘铝带,造成间断切削,导致刀具磨损快,频繁调整刀片，成为电机生产线上的薄弱环节。通过多参数优化的方式很好地解决了双金属切削时刀具寿命差的问题,大大地提高了生产效率。对同类电机产品有很高借鉴价值。
研究与设计 | 沙柳枝条定距输送装置设计与参数优化研究

研究与设计 | 沙柳枝条定距输送装置设计与参数优化研究

摘要：针对沙柳沙障机械化铺设过程中人工供料强度大、自动化设备易卡枝、输送不连续等问题，设计了一种具有储料、理顺及柔性挤压功能的新型沙柳枝条定距输送装置。通过对输送过程进行运动学分析、受力建模以及利用EDEM仿真确定了影响输送效果的主要影响因素为挡板间隙 h 、输送倾角 β 、输送速度 v ,为获取最佳性能参数，以单排率和破损率为评价标准，构建输送综合指标 η ，开展了三因素三水平正交试验及响应面优化分析。结果表明：三个试验因素对输送综合指标 η 的影响主次顺序为 β>h>v ，三个因素二次项均影响显著， η 与各个参数之间存在非线性关系。优化后样机的参数组合为：挡板间隙 15.0mm 输送倾角 40^° 、输送速度 30.0mm/s ，在此组合下，输送综合指标 η 为 95.2% ，装置的输送稳定性高、破损率低。为解决沙柳沙障机械化铺设的前端稳定供料难题提供了一种技术思路,为自适应铺设设备的研发提供了技术和参数支撑。
研究与设计 | 基于BP神经网络的木窗密封胶涂胶嘴的优化设计

研究与设计 | 基于BP神经网络的木窗密封胶涂胶嘴的优化设计

摘要：在木门窗加工过程中,密封胶涂刷是影响产品防水防腐性能的关键工序。为提高密封胶涂刷质量,针对现有施胶嘴结构进行优化。优化过程以出胶均匀性作为评价指标,基于有限元方法，首先使用正交实验设计方法缩小优化范围，再使用BP神经网络方法对胶嘴结构参数进一步优化。最终优化得到胶嘴结构参数分别为角度 60^° 、长度 20.6mm 锥度 12^° 。通过木框涂胶实验验证，优化后的胶嘴显著改善了涂胶质量，为提升木门窗密胶涂刷质量提供了有效解决方案。
研究与设计 | 基于EKF和模糊控制的风力灭火机器人避障系统研究

研究与设计 | 基于EKF和模糊控制的风力灭火机器人避障系统研究

摘要：针对森林灭火及余火勘测作业中，履带式移动平台在非结构化复杂地形下存在的环境感知受限、单一传感器可靠性差等问题，设计了一种基于扩展卡尔曼滤波与模糊控制相结合的风力灭火机器人自主避障系统。首先,搭建了集成多线激光雷达与多路超声波传感器的硬件平台，并利用EKF算法对多源测距数据进行融合，有效弥补了单一传感器的局限性，获取了高精度的全局与局部障碍物距离信息。其次，充分考虑灭火机器人作业盲区及安全行驶约束,设计了具有“6输入-2输出”结构的Mamdani型模糊控制器。该控制器将融合后的多方位距离作为输入，实时输出左右履带的期望速度，以实现复杂工况的差速转向与平滑避障功能。最后，基于MATLAB仿真环境与实际野外路面条件，分别开展了避障算法验证与整机性能试验。结果表明，该系统能够准确识别多形态障碍物，并迅速做出减速与转向决策，在复杂环境下具有更高的测量精度、更快的响应速度与良好的避障鲁棒性，有效提升了风力灭火机器人的自主作业能力。
研究与设计 | 筇竹去青抛光工艺参数优化研究

研究与设计 | 筇竹去青抛光工艺参数优化研究

摘要：为提高筇竹去青抛光的效率和降低消耗的功率,分析出人工抛光和机械抛光的差异性，采用自研筇竹去青抛光设备进行试验，选用长度均为 500mm 的筇竹进行三因素三水平正交试验，详细研究了抛光时间、电机转速和砂轮目数对去青抛光效率和消耗功率的影响。结果表明,抛光时间的增多对消耗功率的影响显著,而电机转速和砂轮目数对消耗功率的影响不显著,影响筇竹去青抛光的因素主次顺序为 _A>B>C,3 个因素的最优水平分别为 A₃ （转速 1500r/min ） ?,B₃ （时间 4min ） ?_?C₃ （砂轮 240^# )，试验筛选出筇竹去青抛光因素最优组合 A₃B₃C₃ 。
研究与设计 | 人工驾驶灵活型穿越林间除草机的设计与试验研究

研究与设计 | 人工驾驶灵活型穿越林间除草机的设计与试验研究

摘要;平地森林的松树较高，间距不一，大型林业除草机械难以进入，精准除草是提高林地除草效率的关键。设计了一种包含行间除草装置、株间除草装置和智能控制系统的除草机,通过双目相机采集除草机前方的树木位置信息,将信息传递到PC后,通过YOLOv11目标检测算法与PLC系统实时调控液压杆伸缩来适应树木间距。结果表明，基于YOLOv11目标检测模型，树干的识别准确率达到了 85.2% ，平均精确度达到了92% ，可以满足林间除草的工作需求。
研究与设计 | 红外光源构建结构化视觉场景辅助YOLOv5轻量化研究

研究与设计 | 红外光源构建结构化视觉场景辅助YOLOv5轻量化研究

摘要：当前在林业户外应用场景中，变化的太阳光照会显著干扰模型精度，这不仅对模型轻量化提出了更高要求，更制约了其轻量化进程。一种基于硬件优化的间接轻量化方案：通过不可见红外光源( 940nm^? 替代太阳光，采集摄像头搭配红外滤光片（可滤除 99% 的太阳光，仅允许 940nm 红外光通过），从光源层面彻底消除太阳光照变化导致的干扰，将开放场景改造为特征分布更稳定的结构化识别环境。以林禽舍鸡蛋计数为验证场景,通过在林禽舍鸡窝正上方部署向下不可见红外光源,彻底屏蔽太阳光照干扰,降低识别对象的特征复杂性,使场景更趋结构化。试验表明，模型轻量化各参量仅约1/4 YOLOv5s的 YOLOv5n 模型 mAP@0.5 0.95精度可达到与YOLOv5s相当甚至更高的水平，即模型轻量化压缩效果显著。最后，试验扩展至YOLOv6s与YOLOv6n,数据表现同样辅证其趋势表现。通过低成本的硬件改造降低模型对复杂特征的依赖，为农林业边缘端轻量化模型部署提供了新思路。
研究与设计 | 基于改进YOLOv8的山刺玫花检测方法研究

研究与设计 | 基于改进YOLOv8的山刺玫花检测方法研究

摘要：山刺玫富含多种营养成分和药用活性成分，具有可观的开发前景。然而，由于其花朵尺寸较小，在自然环境中难以准确识别和采摘。近年来，随着智能农林业技术不断发展，基于图像的自动识别与采摘技术已展现出显著提升作业效率的潜力。针对山刺玫花小目标的检测难题,提出了一种改进的YOLOv8模型，通过增强跨阶段特征融合能力，引入SC-CSP模块以抑制浅层细节特征的丢失，同时结合多尺度输入适配策略和训练阶段的动态图像缩放机制，有效提升了对小尺寸目标的检测性能，实验结果表明小目标检测精度明显改善，最终实现了对山刺玫花朵的精准识别。

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目录

综述 | 林区巡检机器人研究综述

综述 | 林区巡检机器人研究综述

研究与设计 | 关于提升森林灭火作战力量协同质效的思考

研究与设计 | 关于提升森林灭火作战力量协同质效的思考

研究与设计 | 沙柳沙障铺设机横向铺设装置设计及分析

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研究与设计 | 基于YOLOv11轻量化番茄果实成熟度识别算法模型的改进

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研究与设计 | 防爆电机转子双金属车削提效研究

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研究与设计 | 沙柳枝条定距输送装置设计与参数优化研究

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研究与设计 | 基于BP神经网络的木窗密封胶涂胶嘴的优化设计

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研究与设计 | 基于EKF和模糊控制的风力灭火机器人避障系统研究

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研究与设计 | 基于改进YOLOv8的山刺玫花检测方法研究

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