大型農田收割機輸送帶縱向撕裂實時監測研究

李麗娟 鞏昌熙 鞏佳欣 鞏強 鞏紅霞

摘? 要：大型農業收割機有助于提高作物收割效率、降低人力負擔和人力成本，是實現農業現代化的關鍵設備。而輸送帶作為收割機的核心組件，一旦在長時間使用中發生縱向撕裂，不僅會影響收割機的工作效率，還可能造成農業生產的經濟損失。依托現代信息技術，探索穩定性和環境適應性強的實時監測系統，識別和預警收割機輸送帶撕裂情況，可規避因材料老化、不當操作、環境影響等因素造成的輸送帶損壞和農業生產擱置問題，為實時監測技術發展應用提供新思路。

關鍵詞：大型農田收割機；縱向撕裂；輸送帶

中圖分類號：S22? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標志碼：A文章編號：1673－6737（２０24）03－００91－０3

大型農田收割機的應用有效提高了水稻收割效率，為我國農業現代化發展做出了重要貢獻。在收割機內部諸多組件中，輸送帶發揮著運輸收割機割取的水稻作物的重要作用，輸送帶的故障會中斷整個水稻收割過程，不僅會影響工作效率，還會造成損失。而縱向撕裂問題是輸送帶的常見故障之一，其主要與操作不當、環境變化、材料缺陷等因素相關。隨著傳感技術、圖像處理技術和數據分析技術的快速發展，以及視覺檢測、聲波檢測等技術的應用，不僅能及時發現輸送帶縱向撕裂問題，還能在一定程度上進行預測，為解決問題和采取預防措施提供窗口，有助于減少輸送帶隱患對農業生產的潛在影響。為此，本文旨在提出大型農田收割機輸送帶縱向撕裂實時監測系統及其優化策略，為農業生產提供技術支持。

1? 大型農田收割機概述

1.1? 大型農田收割機的工作原理

大型農田收割機是集收割、脫粒、清理等功能為一體的綜合性農業機械，能通過收割作物并進行初步加工，顯著提高農業生產效率。稻田所使用的收割機，其前端裝載了一組快速往復移動的割刀，能伴隨著收割機的前進割取水稻作物的莖稈，被收割的水稻通過料槽引導至螺旋輸送器或鏈條輸送系統，可進入脫粒滾筒或擺線輪脫粒裝置進行脫粒。在脫粒系統的高速旋轉作用下，水稻谷粒會從稻穗中被打擊出來并混合著雜質混合物，然后被送入清理裝置。利用強力風扇吹走稻殼、塵土等輕質雜質，再通過不同粒徑的篩網將谷粒進行分級篩選，就能將清理后的谷粒送往收割機的儲糧倉。當儲糧倉滿后，可利用卸糧管將谷粒卸載到運輸車輛上或直接裝袋，而秸稈和剩余植物則會被排放到收割機后部，這些殘余物料可直接作為有機肥料，或利用秸稈回收設備進行進一步處理。

1.2? 收割機輸送帶的結構與功能

輸送帶負責將收割機割取的水稻從前段收割區輸送到脫粒和清理裝置，這需要在保證輸送效率的前提下最小化輸送過程中對水稻的損傷。其材質大多采用耐磨、抗拉伸的合成材料或橡膠材料，能夠適應水稻田的濕潤環境和溫度變化，同時具有較強的柔韌性。其驅動系統通常由電動馬達或齒輪、鏈條等機械傳統系統提供動力，可供操作員手動調節傳輸速度，以適應不同的收割條件，從而保證輸送帶平穩運行；其下方需配置用于支撐的托輥，并用張緊裝置來調整輸送帶的張緊度，以避免水稻的滑動或脫落。

1.3? 輸送帶縱向撕裂的原因分析

1.3.1? 材料缺陷和老化? 在材料缺陷方面，如內部纖維分布不均等輸送帶自身質量問題，會影響輸送帶的整體強度，使其在受力時容易產生縱向撕裂。即便輸送帶材料不存在質量問題，隨著使用時間的不斷增加，輸送帶本身也會逐漸老化，導致彈性和強度降低，尤其是長期暴露在陽光或潮濕環境下，傳送帶更容易因化學反應而加速老化和磨損進程。

1.3.2? 使用和操作不當? 在設備操作方面，當大型農業收割機以超出輸送帶承載能力的方式運行，或出現其他類似操作不當現象時，輸送帶會因承受拉力過大而急速老化、磨損，甚至直接導致輸送帶的縱向撕裂。此外，在設備運行過程中，輸送帶可能會與石塊、樹枝等尖銳物體接觸，也會劃破輸送帶表面，加劇縱向撕裂的風險。[1]

1.3.3? 外部環境影響? 在溫度環境方面，低溫環境容易使輸送帶材料變得硬化、脆弱化；而高溫環境容易讓輸送帶材料軟化、膨脹并加速材料老化，降低抗拉伸強度。在濕度環境方面，水稻田的環境濕潤性容易讓一些輸送帶材料吸水膨脹，且潮濕環境能促進微生物生長，也會影響輸送帶的物理結構和強度。在化學環境方面，化肥、農藥等化學物質的殘留可能會加速輸送帶材料的化學腐蝕，進而影響其機械強度。在物理環境方面，與石塊、樹枝或其他硬物的接觸會加快輸送帶材料的磨損，而長時間的陽光直射則會加速輸送帶材料的老化。

2? 輸送帶縱向撕裂實時監測技術

2.1? 視覺檢測系統

視覺檢測系統能通過高分辨率攝像機捕捉輸送帶表面的圖像，再利用圖像處理和分析軟件，對捕捉到的圖像進行圖像分析，識別出傳送帶潛在的撕裂和損傷。其主要由高分辨率攝像機、照明裝置、圖像處理單元、反饋和控制系統四個部分組成。其中，高分辨率攝像機是視覺檢測系統的核心，目的是捕捉輸送帶上微小的裂縫或異常，具有防塵、防水等特點，以適應水稻收割機的工作環境需求。照明裝置能確保收割機在任何光照條件下都能獲取清晰的影像，能有效提升圖像質量和檢測精度。圖像處理單元包括用于圖像處理和分析的軟硬件，通過使用邊緣檢測、紋理分析、機器學習模型等算法，識別輸送帶圖像的撕裂特征。反饋和控制系統則是在檢測到輸送帶撕裂后，向收割機控制單元發送信號并觸發警報，從而使操作者掌握輸送帶的撕裂信息。該技術的優點是非接觸式檢測，能避免與輸送帶的物理接觸，且具有高效率、實時性、安全性和性價比高的優點；缺點則在于進行實時監測時具有高性能的計算需求，對系統設備的依賴性強，且在一定程度上會受環境和天氣條件的影響，影響圖像的清晰度。[2]

2.2? 聲波檢測技術

聲波檢測技術是基于捕捉材料在受到應力時產生的瞬態彈性波（聲波）來檢驗材料內部微小變形和裂紋的檢測技術。當輸送材料內部的物理結構發生變化時，會釋放能夠被傳感器捕捉的聲波能量，通過對聲波特性的分析，能夠識別輸送帶材料的損傷情況。其主要由聲波傳感器、數據采集系統和分析處理軟件組成。[3]其中，聲波傳感器主要用于捕捉輸送帶材料損傷產生的高頻聲波；數據采集系統包括信號放大器、濾波器以及模數轉換器等，主要用于記錄并初步處理聲波傳感器收集到的信號；分析處理軟件則對聲波信號的頻率、幅度、持續時間等參數進行進一步處理。其優點在于聲波檢測技術是非接觸、非破壞性、非侵入性的檢測方法，不會對輸送帶本身帶來物理損傷，且對微小裂紋和損傷的敏感性強，能在輸送帶撕裂初期發現問題，有助于及時干預和維修；而其缺點在于會受環境噪聲干擾，只能在停機后進行檢查，并且信號解析的復雜性和信號源定位難度高，需要投入大量初始資金和運行成本資金，存在性價比低的問題。

2.3? 振動分析技術

振動分析技術是根據收割機和輸送帶的設備振動特性，識別輸送帶內部破損等潛在問題的檢測方法。其主要由振動傳感器、數據采集和傳輸裝置、分析軟件組成。其中，振動傳感器可捕獲輸送帶運行過程中產生的振動信號，通過對頻譜、時間波形或趨勢進行分析，能夠總結出輸送帶的異常振動。這種方法的優點在于能捕捉到極其微小的振動變化，且能夠在不停機的狀態下持續監測；而其缺點在于振動分析技術依賴精確的初始設定和校準工作，只有這樣才能保證數據的準確性，并且振動數據的分析需要有專業的知識和經驗，對操作員和分析師的要求較高。此外，振動分析更適用于識別軸承和齒輪箱等旋轉部件的故障，對于輸送帶這類非旋轉部件，雖然也能有一定的檢測效果，但敏感性和準確性會有所下降。

2.4? 電磁場監測

電磁場監測技術是利用電磁傳感器監測材料或設備的電磁場變化，從而識別其潛在損傷或故障的檢測技術。[4]其主要由電磁傳感器、數據采集與分析裝置、信號處理和分析軟件組成。電磁傳感器主要用于檢測輸送帶的電磁場變化，根據需求可以選擇電感式傳感器、霍爾效應傳感器或其他磁場傳感器。這些電磁數據通過數據采集系統進行收集，隨后傳輸至分析單元，使用高級算法進行數據分析，可根據電磁信號識別電磁場變化，從而檢驗出輸送帶的撕裂或損傷。其優點在于即使再細微的撕裂或內部結構變化，都能監測出電磁場的顯著變化，因此具有極高的靈敏性和精確性，并且能夠實時監測、快速識別輸送帶可能存在的撕裂或損傷問題；而其缺點在于對外部電磁干擾（EMI）非常敏感，一些農機設備的運行可能影響傳感器的讀數，且電磁穿透力取決于材料的電導率，因此電磁場監測技術的應用往往會受限于特定的范圍。

3? 實時監測系統的性能評估與優化

3.1? 性能評估指標

大型收割機輸送帶縱向撕裂實時監測系統的性能評估指標包括：第一，監測精度和準確性。將輸送帶縱向撕裂的檢測結果與已知撕裂樣本進行對比測試，計算該系統的真正率（敏感性）和假正率（1-特異性）、精確率（撕裂正確識別的比例）和召回率（系統檢測到的撕裂占總撕裂的比例）。[5]其主要用于精確識別和測量輸送帶撕裂的大小、位置和嚴重性，區分縱向撕裂、正常磨損和其他非撕裂缺陷。第二，響應時間。響應時間是指實時監測系統從發生輸送帶撕裂到發出警報之間的時間間隔，是減少設備損壞、防止輸送帶撕裂進一步擴大的關鍵指標。根據分別記錄模擬測試和實際測試中輸送帶縱向斷裂后系統發出警報的時間，從而測算該系統的響應速度。第三，系統穩定性。長期監控監測系統的運行狀態，記錄運行過程中出現的系統故障、系統崩潰等情況，以及恢復運行所需的時間或操作，其主要用于評價監測系統在連續運行狀態下的可靠性。第四，成本效益。計算監測系統的總擁有成本和投資回報率，包括使用該系統后節約的維修成本、減少的輸送帶縱向撕裂導致的生產損失，以及延長輸送帶壽命能帶來的經濟效益，其主要用于評價使用該監測系統能帶產生的農業生產效益。第五，用戶友好性。其通過用戶調查、信息反饋和案例分析，評價用戶使用該系統的上手難度、使用體驗，包括安裝簡便性、操作界面直觀性、維護方便性等。

3.2? 系統優化策略

要實現大型收割機輸送帶縱向撕裂實時監測系統優化，首先，應使用更高分辨率或靈敏度的傳感器，提升傳感器的數據收集質量，使用機器學習、深度學習等高級算法進行數據的分析處理，進而從復雜的數據中學習并視覺輸送帶的撕裂特征，提高識別準確度，減少系統誤報現象。[6]同時，通過對軟硬件的優化來減少系統響應時間，如使用實時操作系統（RTOS）、保障數據處理和發出警報效率，可以減少輸送帶損害和撕裂擴大問題。其次，定期對監測系統和傳感器設備進行檢查維護，并引入冗余設計機制，采用冗余傳感器和數據路徑，結合故障轉移機制，使監控系統在部分組件失效時能保持正常運作，顯著提高系統穩定性和可靠性。再次，通過模塊化設計，允許系統根據需求快速調整功能模塊和配置，并根據不同環境開發可適應的監測算法，提高監測系統的靈活性和通用性，使其能廣泛應用于多種材質的輸送帶和多樣化的稻田工作環境。最后，在不削減功能、不降低性能的前提下，通過簡化設計降低監測系統的制造和維護成本，從而提升該系統的經濟效益，降低長期投入使用所產生的維護成本，提高農民效益和投資回報率。

4? 結語

本文圍繞大型農田收割機輸送帶的縱向撕裂問題進行了深入分析，通過探討收割機的工作原理和輸送帶的結構與功能，提出了輸送帶縱向撕裂的幾點主要原因。隨后，本文分析了視覺檢測、聲波檢測、振動分析、電磁場監測等輸送帶縱向撕裂實時監測技術，進一步提出了性能評估與優化策略。本文的研究結果表明，監測系統能實時準確地檢測輸送帶的縱向撕裂問題，且能夠在多種工作環境下持續穩定運行，具有較高的實用價值和應用前景。在未來，該系統可以引入人工智能、機器學習等更高級的信息技術，提高監測系統的判斷能力和預測能力，從而為農業生產領域發展做出貢獻。

參考文獻：

[1] 沈景軒，王貢獻，孫暉，等.基于圖像自適應增強YOLOv5的輸送帶縱向撕裂檢測[J]. 儀表技術與傳感器，2023（12）：69-74.

[2] 韓曉麗，李勇超，袁媛，等.視覺識別技術在輸送帶縱向撕裂故障中的應用研究[J]. 現代工業經濟和信息化，2023，13（8）：112-114.

[3] 王文善，郭永存，劉普壯，等.基于改進YOLOv3的輸送帶縱向撕裂多視角檢測方法[J]. 合肥工業大學學報（自然科學版），2023，46（1）：28-35.

[4] 呂潤，車秀芬，吳慧，等.海南兩系雜交稻制種關鍵發育期氣候風險區劃[J].熱帶生物學報，2023，14 （1）：77-81.

[5] 曾飛，任孝通，廖雅曼，等.便攜式高精度輸送帶縱向撕裂視覺檢測系統[J].儀表技術與傳感器，2023（1）：54-58.

[6] 李飛，胡坤，張勇，等.基于混合域注意力YOLOv4的輸送帶縱向撕裂多維度檢測[J]. 浙江大學學報（工學版），2022，56（11）：2 156-2 167.