Основы разработки автоматизированных машин для возделывания, уборки и послеуборочной обработки овощных культур и картофеля с цифровыми системами управления

Алексей Семенович Дорохов; Алексей Викторович Сибирёв; Александр Геннадьевич Аксенов; Максим Александрович Мосяков; Николай Викторович Сазонов

Алексей Семенович Дорохов Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ https://orcid.org/0000-0002-4758-3843
Алексей Викторович Сибирёв Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ https://orcid.org/0000-0002-9442-2276
Александр Геннадьевич Аксенов Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ https://orcid.org/0000-0002-9546-7695
Максим Александрович Мосяков Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ https://orcid.org/0000-0002-5151-7312
Николай Викторович Сазонов Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ https://orcid.org/0000-0002-4899-9197

Ключевые слова: сельскохозяйственные машины, автоматизация, цифровая система управления, плотность почвы, глубина обработки, частота вращения, техническое зрение, показатели качества

Аннотация

Введение. Ускоренное внедрение современной электроники способствует повышению эффективности сельскохозяйственной деятельности. Цель исследования – разработка автоматизированных машин для возделывания, уборки и послеуборочной обработки овощных культур и картофеля с цифровыми системами управления.
Материалы и методы. Описана методика проведения аналитических исследований разработки автоматизированных машин для обработки почвы, посадки, уборки и послеуборочной обработки с автоматизацией отдельных технологических операций. Данная методика базируется на комплексной оценке качества выполнения технологических операций на основе количественных критериев оптимизации.
Результаты исследования. Установлено, что для разработки системы управления и контроля технологического процесса необходимо обеспечивать автоматическую регулировку основных технологических параметров машин. К показателям оценки машин для посадки следует отнести равномерность плотности почвы при заделке посадочного материала, при регистрации силового воздействия рабочего органа на почвенный слой ниже или выше заданных границ поля допуска плотности почвы. Для уборочных машин важным критерием является изменение и поддержание частоты вибрации интенсификаторов сепарации, а для машин для сортирования – распознавание товарной продукции с помощью системы технического зрения в виде камеры.
Обсуждение и заключение. Результаты проведенных исследований по разработке алгоритмов и программно-аппаратных средств функционирования отдельных элементов автоматизированных машин позволили обеспечить реализацию сегментов автоматизации по основным операциям производства сельскохозяйственных культур: обработка почвы, посев/посадка, уборка и послеуборочная обработка.

Биографии авторов

Алексей Семенович Дорохов, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

заместитель директора по научно-организационной работе Федерального научного агроинженерного центра ВИМ (109428, Российская Федерация, г. Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5), член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4758-3843, Researcher ID: H-4089-2018, dorokhov@rgau-msha.ru

Алексей Викторович Сибирёв, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

старший научный сотрудник отдела технологий и машин в овощеводстве Федерального научного агроинженерного центра ВИМ (109428, Российская Федерация, г. Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5), доктор технических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9442-2276, Researcher ID: M-6230-2016, sibirev2011@yandex.ru

Александр Геннадьевич Аксенов, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

ведущий научный сотрудник отдела технологий и машин в овощеводстве Федерального научного агроинженерного центра ВИМ (109428, Российская Федерация, г. Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5), доктор технических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9546-7695, Researcher ID: V-5572-2017, 1053vim@mail.ru

Максим Александрович Мосяков, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

старший научный сотрудник отдела технологий и машин в овощеводстве Федерального научного агроинженерного центра ВИМ (109428, Российская Федерация, г. Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5), кандидат технических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5151-7312, Researcher ID: A-8482-2019, maks.mosyakov@yandex.ru

Николай Викторович Сазонов, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

младший научный сотрудник отдела технологий и машин в овощеводстве Федерального научного агроинженерного центра ВИМ (109428, Российская Федерация, г. Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4899-9197, Researcher ID: ABE-4241-2021, sazonov_nikolay@mail.ru

Литература

1. Azizi P., Dehkordi N. S., Farhadi R. Design, Construction and Evaluation of Potato Digger with Rotary Blade // Cercetari Agronomice in Moldova. 2014. № 47. P. 5–13. URL: https://clck.ru/bnNAf (дата обращения: 08.08.2021).

2. Abd El-Rahman M. M. A. Development and Performance Evaluation of a Simple Grading Machine Suitable for Onion Sets // Journal of Soil Sciences and Agricultural Engineering. 2014. Vol. 2, Issue 2. P. 213–226. doi: https://doi.org/10.21608/jssae.2011.55418

3. Akdemir B., Ulger P., Arin S. Mechanized Panting and Harvesting of Onion // Agricultural Mechanization in Asia, Africa & Latin America. 1993. Vol. 24, Issue 4. P. 23–26. URL: https://www.researchgate.net/publication/289056030_Mechanized_panting_and_harvestiong_of_onion (дата обращения: 08.08.2021).

4. Jothi Shanmugam C., Senthilkumar G. Indigenous Development of Low Cost Harvesting Machine // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2017. Vol. 12, Issue 5. P. 4489–4490. URL: http://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2017/jeas_0817_6236.pdf (дата обращения: 08.08.2021).

5. Pasaman B., Zakharchuk V. The Determination of the Parameters of a Ploughshare-Rotor Potato Digger // ECONTECHMOD. 2012. no. 2. P. 43–47. URL: http://www.journals.pan.pl/dlibra/publication/98931/edition/85237/content (дата обращения: 08.08.2021).

6. Advances in Machine Vision Applications for Automatic Inspection and Quality Evaluation of Fruits and Vegetables / S. Cubero [et al.] // Food and Bioprocess Technology. 2011. Vol. 4. P. 287–502. doi: https://doi.org/10.1007/s11947-010-0411-8

7. Dai F., Zhao W., Sun W. Design and Experiment of Combined Operation Machine for Potato Harvesting and Plastic Film Pneumatic Auxiliary Collecting // Transactions of the CSAM. 2018. Vol. 49, Issue 3. P. 104–113. doi: https://doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2017.01.009

8. Devsh K., Ashok T. Performance Evaluation of Tractor Drawn Potato Digger Cum-Elevator // International Journal of Agricultural Science and Research. 2017. Vol. 7, Issue 2. P. 433–448. URL: https://www.academia.edu/34605957/PERFORMANCE_EVALUATION_OF_TRACTOR_DRAWN_POTATO_DIGGER_CUM_-ELEVATOR (дата обращения: 08.08.2021).

9. Stability Tests of Two-Finger Tomato Grasping for Harvesting Robots / Z. Li. [et al.] // Biosystems Engineering. 2013. Vol. 116, Issue 2. P. 163–170. doi: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2013.07.017

10. Energy Efficiency of Potato Production Practices for Bioethanol Feedstock in Northern Japan [Электронный ресурс] / N. Koga [et al.] // European Journal of Agronomy. 2013. Vol. 44. doi: https://doi.org/10.1016/j.eja.2012.07.001

11. Luxury Absorption of Potassium by Potato Plants / W. Q. Kang [et al.] // American Journal of Potato Research. 2014. Vol. 91. P. 573–578. doi: https://doi.org/10.1007/s12230-014-9386-8

12. Выбор и обоснование параметров экологического состояния агроэкосистемы для мониторинга технологических процессов возделывания сельскохозяйственных культур / А. Б. Калинин [и др.] // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2015. № 37. С. 315–319. URL: https://spbgau.ru/files/nid/3847/39.pdf (дата обращения: 08.08.2021).

13. Дорохов А. С., Мосяков М. А., Сазонов Н. В. Автоматизированная линия для послеуборочной обработки корнеплодов и картофеля // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020. Т. 14, № 1. С. 22–26. doi: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2020-14-1-22-26

14. Дорохов А. С., Сибирёв А. В., Аксенов А. Г. Теоретические исследования технологического процесса работы пруткового элеватора с регулируемым углом наклона полотна // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2020. Т. 21, № 1. С. 52–61. doi: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.1.52-61

15. A Review Paper Based on Design and Development of an Onion Harvesting Machine / D. Indraja [et al.] // Journal of Information and Computational Science. 2019. Vol. 9, Issue 12. P. 333–337. URL: https://www.researchgate.net/publication/339201506 (дата обращения: 08.08.2021).

16. Massah J., Lotfi A., Arabhosseini A. Effect of Blade Angle and Speed of Onion Harvester on Mechanical Damage of Onion Bulbs // Agricultural Mechanization in Asia, Africa & Latin America. 2012. Vol. 43, Issue 3. P. 60–63. URL: https://www.researchgate.net/publication/287778155_Effect_of_Blade_Angle_and_Speed_of_Onion_Harvester_on_Mechanical_Damage_of_Onion_Bulbs (дата обращения: 08.08.2021).

17. Impact of Soil Compaction on the Engineering Properties of Potato Tubers / M. K. Edrris [et al.] // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2020. Vol. 13, Issue 2. P. 163–167. URL: https://www.ijabe.org/index.php/ijabe/article/view/4818/pdf (дата обращения: 08.08.2021).

18. Design Modification and Field Testing of Groundnut Digger / T. Asghar [et al.] // Asian Journal of Science and Technology. 2014. Vol. 5, Issue 7. P. 389–394. URL: https://www.researchgate.net/publication/274373280_DESIGN_MODIFICATION_AND_FIELD_TESTING_OF_GROUNDNUT_DIGGER (дата обращения: 08.08.2021).

19. Линия для послеуборочного сортирования клубней картофеля, корней и плодов овощей : патент 2711780 Российская Федерация / Дорохов А. С. [и др.]. № 2019134036 ; заявл. 24.10.2019 ; опубл. 22.01.2020.

20. Zhou L., Chalana V., Kim Y. PC-Based Machine Vision System for Real-Time Computer-Aided Potato Inspection // International Journal of Imaging Systems and Technology. 1998. Vol. 9, Issue 6. P. 423–433. doi: https://doi.org/10.1002/(SICI)1098-1098(1998)9:63.0.CO;2-C

21. Heinemann P. H., Pathare N. P., Morrow C. T. An Automated Inspection Station for Machine-Vision Grading of Potatoes // Machine Vision and Applications. 1996. Vol. 9. P. 14–19. doi: https://doi.org/10.1007/BF01246635

22. Rios-Cabrera R., Lopez-Juarez I., Sheng-Jen H. ANN Analysis in a Vision Approach for Potato Inspection // Journal of Applied Research and Technology. 2008. Vol. 6, Issue 2. P. 106–119. doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2008.6.02.521

23. Golmohammadi A., Bejaei F., Behfar H. Design, Development and Evaluation of an Online Potato Sorting System Using Machine Vision // International Journal of Agriculture and Crop Sciences. 2013. Vol. 6. P. 396–402. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Design-%2C-Development-and-Evaluation-of-an-Online-Golmohammadi-Bejaei/fa144c6e0da9b61ba2a6e9af943de7a59c6cc9b0 (дата обращения: 08.08.2021).