Intelligente Kontrollsysteme zum "Graben - Trennen - Reinigung - Sammeln von Erntemaschinen aus Zwiebeln, Knoblauch, Kartoffeln und Karotten (Wurzel/Knollenpflanzen) integrieren Sensoren, Automatisierung und datengesteuerte Algorithmen, um jede Erntestufe zu optimieren. Diese Systeme verbessern die Effizienz, reduzieren die Ernteschäden und passen sich an variable Feldbedingungen an.
Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Aufschlüsselung intelligenter Kontrollanwendungen in jeder Phase:
1. Intelligente Kontrolle in der Grabstufe
Die Grabstufe konzentriert sich darauf, Pflanzen aus dem Boden zu extrahieren und Schäden zu minimieren (z. B. Blutergüsse Kartoffeln oder Knoblauchzehen) und eine vollständige Wiederholung sicherstellen.
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Kernziele:
Passen Sie die Grabentiefe/Winkel an, um die Erntegrabtiefe zu entsprechen (variiert nach Ernte: z. B. sind Karotten tiefer als Zwiebeln).
Passen Sie sich an Bodenbedingungen (Härte, Feuchtigkeit) an, um übermäßige Bodenstörungen oder unvollständige Extraktion zu vermeiden.
Intelligente Technologien:
Sensoren:
Bodenhärtesensoren(z. B. Penetrometer) Messen Sie die Bodenkompaktheit, um die Grabenkraft anzupassen (z. B. Hydraulikdruck zum Graben von Schaufeln).
Erntepositionssensoren(Ultraschall oder Radar) Erkennen Sie die Erntespeicherort unter der Oberfläche, wodurch die Grabenklinge in eine präzise Tiefe (± 1-2 cm Toleranz) führt.
GPS/BEIDOU -PositionierungIn Kombination mit vorbelasteten Feldkarten (von Anpflanzendaten) zum Ausrichten von Grabpfaden mit Erntereihen, wodurch die Fehlschläge reduziert werden.
Kontrolllogik:
Echtzeitanpassung von hydraulischen Antriebsantrieb für Schaufeltiefe/Neigung über einen zentralen Controller (SPS oder Industriecomputer). Zum Beispiel erhöht das System in felsigen Böden die Hebekraft, um Schäden auf Klingen zu verhindern. In weichem Boden verringert es die Tiefe, um Überstellungen zu vermeiden.
2. Intelligente Kontrolle im Trennstadium
Die Trennung entfernt Pflanzen aus gebundenem Boden, Stroh oder Laub (z. B. Zwiebelplatten, Kartoffelreben). Ziel ist es, die Trennung von Pflanzenverunreinigungen zu maximieren und gleichzeitig den Ernteverlust zu minimieren.
Kernziele:
Trennende 95%+ Boden/Klumpen von Pflanzen.
Vermeiden Sie eine übermäßige Vibration, die zerbrechliche Pflanzen schädigt (z. B. Knoblauchzehen).
Intelligente Technologien:
Sensoren:
Optische Kameras(RGB oder Multispektral) Erfassen Sie Bilder der Crop-Impurity-Mischung auf vibrierenden Bildschirmen/Förderern unter Verwendung von AI (maschinelles Lernen), um Ernte im Vergleich zu Boden/Strohhalm zu identifizieren.
LastzellenMessen Sie das Gewicht des Materials für Förderer, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit anzupassen.
Kontrolllogik:
Passen Sie die Schwingungsfrequenz (der Bildschirme) oder die Fördergeschwindigkeit anhand von Verunreinigungsniveaus ein. Wenn beispielsweise Kameras einen hohen Bodengehalt erkennen, erhöht das System die Vibration, um mehr Boden zu entfernen. Bei zerbrechlichen Kulturen wie Knoblauch reduziert es die Vibrationsintensität, um die Spaltung der Nelke zu verhindern.
3. Intelligente Kontrolle in der Reinigungsphase
Die Reinigung beseitigt Restboden, kleine Klumpen oder Trümmer (z. B. Sand an Karotten, lose Knoblauchhaut) mit Luft, Bürsten oder Wasser (für hochwertige Pflanzen).
Kernziele:
98%+ Oberflächenreinheit ohne Abrieb erreichen.
Energie/Wasser sparen (zur Nassreinigung).
Intelligente Technologien:
Sensoren:
Nahinfrarot-Sensoren (NIR)oder3D -VisionErkennen Sie den Restboden auf Ernteoberflächen (Boden reflektiert unterschiedliche Wellenlängen als Pflanzenhaut).
DrucksensorenÜberwachen Sie die Bürstenkontaktkraft, um Blutergüsse zu vermeiden (z. B. für Kartoffeln).
Kontrolllogik:
Für die luftbasierte Reinigung: Passen Sie die Lüftergeschwindigkeit über variable Frequenzantriebe (VFDs) an, basierend auf der NIR-detektierten Bodenbelastung (höhere Geschwindigkeit für schmutzigere Pflanzen).
Zur Reinigung der Bürsten: Modulieren Sie die Drehzahl und den Druck von Pinsel (über Servomotoren), um die Ernte -Fragilität zu entsprechen (z. B. langsamer, sanfteres Bürsten für Knoblauch im Vergleich zu festeren Karotten).
Zur Nassreinigung: Regulieren Sie den Wasserfluss mit intelligenten Ventilen und verwenden Sie die Feedback der Kamera, um den Wasserverbrauch zu verringern, wenn die Pflanzen bereits sauber sind.
4. Intelligente Kontrolle in der Sammelstufe
Das Sammeln von Sammeln säuberte Pflanzen in Behälter oder Behälter, um sogar das Füllen zu gewährleisten, Überlauf zu verhindern und mit dem Transport zu koordinieren (z. B. Traktoren).
Kernziele:
Maximieren Sie die Bin-Nutzung (vermeiden Sie unter/überfüllend).
Minimieren Sie die Ernteschäden während der Übertragung (z. B. bei hohen Tropfen).
Intelligente Technologien:
Sensoren:
UltraschallsensorenoderGewichtswandlerIn Sammelbehältern zur Überwachung des Füllpegels (z. B. 80% voll auszweigen eine Warnung).
SichtsensorenSpur der Erntedurchflussrate an Übertragungsriemen, um die Gürtelgeschwindigkeit einzustellen (Verhindern Sie Engpässe).
Kontrolllogik:
Automatisierte Behälterschaltung: Wenn ein Behälter die Kapazität erreicht, löst das System einen hydraulischen Aktuator aus, um sich in einen leeren Behälter zu drehen/zu schieben.
Sanfte Übertragung: Passen Sie den Förderwinkel an oder fügen Sie Soft-Drop-Platten (gesteuert von Servomotoren) basierend auf Ernteart (z. B. flachere Winkel für fragile Zwiebeln).
Integration mit IoT: Senden Sie Echtzeit-Fülldaten an eine Farm-Management-App und alarmieren die Betreiber, um die Ausladung zu arrangieren.
Integriertes intelligentes Steuerungssystem
Ein zentraler Controller (z. B. ein robustes industrielles PC oder Kanten -AI -Gerät) synchronisiert alle Stufen mit:
Modelle für maschinelles Lernen (ML): Trainiert auf Daten aus verschiedenen Kulturen (Zwiebel, Knoblauch usw.) und Feldbedingungen, um optimale Parameter (z. B. "für Tonboden + Kartoffeln, die Grabentiefe auf 15 cm, die Schwingungsfrequenz auf 30 Hz") festzulegen.
Fernüberwachung: 4G/5G- oder LORA -Konnektivität ermöglicht es den Bediener, Einstellungen über ein Tablet/Telefon einzustellen oder bei Bedarf automatisierte Steuerelemente zu überschreiben.
Fehlerdiagnostik: Sensoren erkennen Anomalien (z. B. verklagte Förderer, Sensorstörungen) und Triggerwarnungen oder automatische Herunterfahren, um Schäden zu vermeiden.
Vorteile der intelligenten Kontrolle
Höhere Ausbeute: Reduziert den Ernteverlust (durch das Ausgraben oder die Trennung von Fehlern) um 5-15% im Vergleich zu manuellen/nicht-intelligenten Maschinen.
Bessere Qualität: Senkt die Schadensraten (z.<3% (vs. 8-10% with conventional harvesters).
Anpassungsfähigkeit: Griff variablen Boden, Pflanzengrößen und Wetterbedingungen (z. B. feuchter Boden gegenüber trockenem Boden).
Effizienz: Reduziert den Arbeitsbedarf und den Kraftstoff-/Energieverbrauch durch einen optimierten Betrieb um 10-20%.
Beispiele für Ernte mit solchen Systemen umfassenGrimme (Deutschland)(EVO Allcrop -Serie mit SmartView),ASA-Lift (Japan)(Zwiebelernte mit KI -Reinigung) und inländische Marken mögenXisen Tiancheng (China)(Kartoffelernte mit IoT -Integration). Diese Technologien werden für groß angelegte Wurzel-Wurzel-Erntezucht zunehmend kritisch.
