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2018.06 农业信息化>>农业工程信息化技术装备
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农机社会化服务是中国农业社会化服务的重要内容。随着土地流转的持续推进，农机服务专业合作社等农机社会化服务组织不断发展壮大。这些组织在经营已流转土地的同时，也利用过剩的生产力，为其他农业种植户提供代耕、代管等农机社会化服务。为了提高农机资源的效率和利用率，往往采用流水线的作业模式，即在同一块农田内，多道工序同时安排，同一道工序多机并行作业。 拖拉机自动驾驶导航及智能农具技术是近年中国发展较快的精准农业技术，联合使用可以减少用工成本，提高作业质量和土地利用率。基于自动驾驶导航系统，开展流水线作业，显然有望提高其作业精度和作业质量。尽管单台自动驾驶导航系统可以提高行走精度和作业质量，但由于没有多工序农具的协同，流水线作业仍然无法得到全面解决。 究其原因，因此，为了提高农业机械作业的自动化、智能化水平，提高农机作业质量和作业效率，农具作业从最早的人工监控作业质量，发展到当前的高度感知智能物联网农具。当前的智能农具平台普遍有
两个问题。第一，“单工序”问题，即仅针对单一作业工序监控作业质量，与上下游作业工序并无数据衔接。比如，播种平台与植保平台之 各类智能农机具协同作业
间，虽然同为农具物联网平台但并未达成数据互通，导致播种数据无法指导定量施肥施药，所谓精细化控制也就无从谈起。部分农机具不具备物联网功能，仅能通过U盘拷贝的方式分享作业信息、导航信息，显然难以满足流水线作业的要求。
第二，“机具分离”问题，即拖拉机自动导航驾驶系统与智能农具并无数据互通。比如，在智能农具识别到异常情况时常常需要拖拉机进行变速、停车、返航等操作，而目前，智能农具仅能通过屏幕、蜂鸣器等报警方式通知人类驾驶员，还无法连接拖拉机控制系统本身实现变量作业。
为了提高农机社会化服务中流水线作业模式的作业效率、作业精度和作业质量，并为下一步发展农机无人驾驶技术、无人农场提供参考。北京德邦大为科技股份有限公司基于拖拉机自动驾驶导航技术、智能农具以及物联网云平台，研发了智能播种，智能变量施肥施药、智能打包、智能深翻深松等物联网监控设备。智能物联网监控除了记录每次的作业面积、作业质量外，同时还将作业数据、导航数据共享至云平台，当其他工序作业车辆同步数据时，可清楚知道上一步工序的作业细节，比如智能
播种机将数据同步至云平台后，智能喷杆喷药机即可获得不同区域的播种量数据，随后量身为地块制定个性化方案，通过前后工序数据互通实现精准控制、变量作业，节约种肥药，提高产量，为环保节肥、提高食品安全带来长足收益。数据共享至拖拉机自动导航系统时，可以实现拖拉机变速作业，报警停车等操作。目前，采用高精度的智能播种机，可以获得精确的田间播种信息，播种量统计准确率高达99.5%，智能喷药机的定量控制精确度达计划流量的95%以上。智能水肥一体化设备，更是可以节水节电高达30%以上。根据已有项目统计，采用智能设备的地块，可以提高产量5-15%，减少种子用量10-25%，减少肥料、农药消耗15-25%，平均减少地块浪费5%，并提高农机作业效率20%左右。
同时，智能农具相关数据对国家农事统计、产量预估、环保管控具有极强的参考意义，以哈尔滨道外区10万亩保护性耕作项目为例：2018年春季，由德邦大为自主研发的物联网智能播种机以该项目为试点，首次将保护性耕作与智能物联网播种机结合，总计投入智能设备106台，实获设备数据106台。其中2行免耕播种机105台，4行播种机1台。统计作业面积71016亩，平均每台作业面积为670亩。平均亩
文/ 刘世达 （北京德邦科技股份有限公司）
摘要：农业代耕、代管模式日渐普及，机械化、自动化、数字化作业成为当下关注的焦点。本文着重展现了当今前沿的物联网智能农具，并讨论了智能农具与农机结合，多类型机具协同作业的技术手段。关键词：智能农机；农机物联网；农机具协同作业；农机具变量作业
DOI:10.16815/jki.11-5436/s.2018.18.016
作者简介：刘世达，“农机管家”物理网平台总经理。多年从事农机物联网方面的研究与开发工作。
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干油分配器
68农业信息化 2018.06
音视频切换器<<；图1 北京德邦大为科技股份有限公司智能物联网监控器
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图2 智能物联网农具与拖拉机自动导航技术结合
播量3464粒（本地区亩播量3200-3500之间即视为合格），共计播种25062.45余万粒（2，506，245，198粒）。经季后复核，现场出苗情况良好，达到当地作业标准。预估出苗量23809.33万株。预估玉米总产量16，666.53-19，047.46万斤。
物联网智能播种机可通过后台检测
农机手作业数据，第一时间发现设备故障及操作引发的播种不合格问题，并通过APP及硬件终端通知农机手、农场主，在出苗之前发现漏播重播双粒空穴等区域，解决了断播减产难以预知的问题，并通过此技术最终有效提高了产量。经统计计算，智能播种机平均播种合格率
为96%，高于国家标准11个百分点。（国家标准为85%）除了对数据的采集之外，物联平台还可利用百度人工智能图片识别等手段分析采集到的图像，从而辨别该农田是否响应秸秆还田政策，为当地林业、农业部门防治秸秆焚烧提供可靠依据、分担了巡视人员压力。
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图3 2018年度道外区德邦大为播种机作业地点分布图 图4 部分地区作业区块展示图
电子管功放电路
图5 农机管家云平台-手机端APP 图6 农机管家云平台-车辆日作业情况统计 图7 出苗情况预览
豆袋弹图8 未烧过秸秆的土地 图9 烧过秸秆的土地
[引用信息] 刘世达.各类智能农机具协同作业[J]. 农业工程技术，2018，38(18): 67-69.
结果表明将自动驾驶导航系统由“单工序”升级到“全工序”十分必要，将“机具分离”升级到“机具合一”也十分必要。结合云服务，将各智能农具、自动驾驶导航终端的作业数据
实时传输至云端，并与在同一块农田作业的其它工序的拖拉机分享作业信息、导航信息，这有利于发挥自动驾驶导航系统的优势，同时带来不同作业环节的互动，实现节本增产、提质降耗，提升
土质，改善环境，减少人工成本，也可同时为政府相关部门降低统计难度，减少关键时间节点的工作负荷。
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