基于PVDF和同面弧面電容的小麥產量檢測系統設計

摘要：

為獲得小麥聯合收獲機作業產量信息，設計一種集成式、低成本小麥產量實時檢測系統。硬件系統包括PVDF壓電薄膜傳感器、同面弧面式U型電容傳感器、4G通信、衛星定位模塊等，以集成的方式安裝在糧箱輸糧攪龍出口。基于KEIL5嵌入式開發平臺，設計人機交互界面，實現小麥聯合收獲機作業過程中小麥產量及含水率等信息的顯示、存儲與通信等功能。搭建小麥產量與含水率檢測試驗臺，通過試驗構建小麥產量及含水率的檢測數學模型，多元線性回歸模型決定系數分別為0.949和0.989。將該檢測系統安裝在小麥聯合收獲機糧箱上方輸糧攪龍出糧口處進行田間試驗。結果表明：產量檢測整體誤差≤4.01%，含水率檢測整體誤差≤3.88%。該檢測系統具有結構簡單、安裝方便的特點，可實現小麥聯合收獲機產量及含水率的實時檢測。

關鍵詞：小麥；聯合收獲機；產量；水分；實時檢測

中圖分類號：S225.31

文獻標識碼：A

文章編號：2095-5553 （2025） 03-0230-08

收稿日期：2023年9月19日" 修回日期：2023年12月22日*

基金項目：現代農業產業技術體系項目（CARS—03）

第一作者：李從鵬，男，1999年生，鄭州人，碩士；研究方向為現代農業裝備工程。E-mail： 2486392309@qq.com

通訊作者：王萬章，男，1963年生，河南洛陽人，博士，教授，博導；研究方向為農業工程裝備、機電一體化及信息技術應用。E-mail： wangwz@henau.edu.cn

Design of a wheat yield detection system based on PVDF and

co-planar curved surface capacitors

Li Congpeng1， Wang Miaosen2， Chen Xu1， Ji Hong1， Huang Wenkang1， Wang Wanzhang1

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Henan Agricultural University， Zhengzhou， 450002， China;

2. Zhengzhou Railway Vocational and Technical College， Zhengzhou， 450002， China）

Abstract：

To obtain the yield information of wheat combine harvester operations， an integrated and low-cost real-time wheat yield detection system is designed. The hardware system adopts a PVDF piezoelectric film sensor， a co-planar curved surface U-shaped capacitive sensor， 4G communication， and satellite positioning modules， which are installed at the outlet of the grain tank auger in an integrated way. Based on the KEIL5 embedded development platform， the software system designs a human-machine interface to display， store， and communicate information such as wheat yield and moisture content during combine harvester operations. A test bench for wheat yield and moisture content detection is built， and a mathematical model for detecting them is constructed through experiments. The coefficients of determination for the multiple linear regression model are 0.949 and 0.989， respectively. The detection system is installed above the wheat combine harvester grain tank at the auger discharge outlet for field testing. The results show that the overall error for yield detection is ≤4.01%， and the overall error for moisture content detection is ≤3.88%. The system features simple structure and easy installation and realizes real-time detection of yield and moisture content in wheat combine harvesters.

Keywords：

wheat; combine harvesters; yield; moisture content; real-time detection

0 引言

農作物生產收獲過程中，谷物產量、含水率等參數是數字農業的重要信息，其在空間上的變異性反映了種植過程中農田水肥施用、病蟲草害治理情況以及土壤狀況等［1， 2］。谷物聯合收獲機智能檢測系統可在作業過程中實時獲取谷物喂入流量、水分含量、作業面積和定位等信息，實現谷物產量和含水率的測量，可以更好地為下一季農作物田間管理提供有益信息，從而實現按需投入、節本增效的目的，為全面推行數字化農業技術提供決策和技術支撐［3］。

早在20世紀90年代就有許多國外著名農機制造企業對谷物測產系統開展研究。1992年，谷物產量監測器首次以產品的形式推向市場［4］。國外其他廠商也開發了一系列商業化谷物產量在線檢測系統，例如AFS系統、Green Star系統、Grain-Trak系統、PF advantage系統以及Yield Trakk系統等［5］。目前，國內商品化的谷物產量檢測系統較少，大多處于實驗室研發階段，許多科研院所和高校都開展了谷物產量檢測以及含水率檢測技術方面的研究，其中谷物產量檢測方式可分為稱重式、沖量式、光電式及機器視覺［6］。張小超等［7］提出一種以稱重法為基礎的聯合收獲機收獲糧食產量分布信息測量方法，采用螺旋推進稱質量式技術實現了聯合收獲機產量流量測量。基于沖量式原理的產量檢測傳感器是當前研究熱點［8-10］，李新成等［11］研制了基于沖量式原理的弧形沖量傳感器，并開發了與之功能對應的硬件軟件模塊，田間試驗表明測產誤差在8.03%以下。付興蘭［12］研發了一種基于光電漫反射原理的谷物產量監測系統，并在谷物運動特性的基礎上建立了谷物產量光電轉換模型，室內試驗結果表明，漫反射型谷物體積傳感器最大測量誤差為2.17%。谷物含水率檢測方法大致可分為有損檢測和無損檢測［13］，有損檢測又稱為直接法，具有通用性且常被用作行業參考標準，但存在耗時、具有破壞性等缺點。無損檢測屬于間接方法，通過含水率與谷物各參數之間的關系，建立數學模型并獲得測量值［14，" 15］。為實現聯合收獲機在收獲過程中能夠對谷物水分進行實時監測，眾多學者開展了對谷物含水率無損檢測的研究。其中采用電容法和電阻法的應用較多。陳進等［16］設計了一種基于高頻電容的聯合收獲機谷物含水率在線監測裝置，采用高頻激勵信號對電容極板充放電的檢測原理進行含水率監測，室內靜態檢測試驗最大相對誤差為1.57%，田間試驗表明含水率監測的最大相對誤差為2.07%。王金武等［17］研發了兼具二次篩分除雜功能的稻谷實時采樣裝置，基于該裝置采用電容法設計了聯合收獲機稻谷含水率在線檢測系統，室內試驗表明檢測系統最大誤差為0.42%，平均誤差為0.22%，田間試驗表明檢測裝置相對誤差小于3%。

綜上所述，關于谷物產量檢測和含水率檢測系統的研究均為互相獨立的開發模塊。為同時實現對谷物產量和含水率在聯合收獲機上快速、精準的檢測，本文設計一種低成本的小麥聯合收獲機產量與含水率的實時檢測系統，采用PVDF壓力傳感器和同面弧面式U型電容傳感器集成的方式分別對谷物產量和含水率進行檢測，開發基于KEIL5嵌入式開發平臺的小麥產量與含水率檢測軟件系統，并進行臺架性能試驗、室內標定與驗證試驗和田間驗證試驗，以期保證谷物產量與含水率在線檢測裝置的精度和穩定性。

1 檢測裝置整體設計

1.1 結構設計

小麥產量與含水率檢測裝置如圖1所示，主要包括同面弧面式U型電容傳感器、PVDF壓電薄膜主、副傳感器、殼體等。為便于安裝固定，在U型電容傳感器下方增加一個與輸糧攪龍筒外圓半徑相同的弧形鋼板，安裝時將U型電容傳感器插入到糧箱上方輸糧筒內，外圈采用緊箍進行固定，如圖2所示。

輸糧筒內小麥的運移情況對PVDF壓電薄膜傳感器測產精度有很大影響，采用EDEM軟件對小麥在輸糧攪龍作用下的運移規律進行仿真分析。將顆粒工廠設置在輸糧筒喂入上方，生成的小麥籽粒將會在重力作用下落入輸糧筒內，隨著攪龍旋轉而被推送向前運行，先經過小麥含水率傳感器，再在攪龍的持續推進下打擊在產量檢測傳感器表面。

在統計仿真結果時，主要分析放置在輸糧攪龍出口處的3個接料盒，仿真結果如圖3所示，不同轉速下攪龍的正前方收集盒內的小麥籽粒重量最大，右側收集盒內收集的小麥籽粒重量最小，左側收集盒收集小麥籽粒重量介于兩者之間。為驗證攪龍轉速對籽粒分布的影響，改變攪龍轉速共進行6次仿真，仿真結果如表1所示。

仿真分析發現，接料盒3即前方接料盒最重，且攪龍轉速為400～600r/min時，小麥籽粒向前運移的流量最大。因此，將小麥產量檢測傳感器的主傳感器（圖1中PVDF壓電薄膜主傳感器）設置在正對輸糧筒出口的位置，以此獲取最大、相對穩定的信號輸出值。

1.2 檢測原理

1.2.1 壓電薄膜傳感器

采用PVDF作為壓電沖量式谷物流量傳感器。靜態條件下，傳感器兩根引線之間的電阻非常大。當感應區域受壓時，相互分離的線路導通，金屬端口的輸出電阻隨壓力增大而變小，在薄膜上下電極表面之間就會產生一個電信號，應力與電信號成一定的比例，如式（1）所示。

Q=D×F

（1）

式中： Q——電信號；

D——

介電常數，測量壓電薄膜靈敏度的指標；

F——外力。

可根據電信號判定材料所受輸糧筒內谷物流碰撞力的大小，進而判斷出流過谷物的量［18］。

1.2.2 電容傳感器

小麥含水率傳感器設計采用電容法原理進行，小麥籽粒和水具有不同的介電特性，當不同含水率的小麥充滿信號檢測同面弧面傳感器時，傳感器檢測的電容不同［19］。

當電容極板中充滿小麥籽粒時，小麥籽粒中游離水分的含量變化將引起其介質常數ε變化，如式（2）所示。

ε=ε（M）

（2）

因此，當電容極板即電容檢測裝置極板結構固定時，電容檢測裝置的電容值C只受極板結構中介質的介電常數ε的影響，如式（3）所示。

C=C（ε）

（3）

結合式（2）和式（3）可將電容檢測裝置的電容值C和小麥籽粒含水率M的關系表述如式（4）所示。

C=Cε（M）

（4）

基于此原理及式（4），通過后續電容檢測裝置結構、電容檢測極板排布及固定方式的選擇，可以確定小麥含水率檢測裝置的方案。

1.3 集成裝置的工作原理

為解決產量檢測與含水率檢測模塊相互獨立的現狀，在U型電容傳感器下方增加一個弧形鋼板，將PVDF壓電薄膜傳感器和U型電容傳感器嵌入到同一殼體內，輸送的過程中籽粒充滿輸糧筒內壁，流經同面弧面式U型電容傳感器后撞擊在PVDF壓電薄膜傳感器表面，電容傳感器和PVDF壓電薄膜傳感器檢測到小麥籽粒數據信息，上位機根據傳感器檢測的電壓和電容擬合分析出檢測谷物的產量和含水率示值并存儲，以集成的方式實現同時測量。

2 小麥產量與含水率檢測系統設計

2.1 硬件設計

檢測裝置硬件主要包括PVDF薄膜壓力傳感器、線性電壓轉換模塊、溫度傳感器、電容傳感器、4G傳輸模塊、衛星定位模塊和人機交互等模塊，硬件結構如圖4所示。

2.1.1 PVDF壓電薄膜傳感器模塊

檢測系統的產量由PVDF壓力傳感器進行檢測，該傳感器具有結構簡單、安裝方便、成本低等特點。谷物流量監測裝置中壓力傳感器信號采集由核心處理器與逐次逼近型模數轉換器ADC完成。采集過程中共需采集三路傳感器的信號，等待轉換結束后，讀取三通道的數據。通過線性電壓轉換模塊將阻值變為電壓值輸出，讀取電壓值后由ADC值轉換為壓力值，采集頻率為每秒鐘采集10次，取平均值，數據采集流程如圖5所示。

2.1.2 溫度傳感器模塊

選用體積較小的數字輸出集成溫度傳感器DS18B20進行環境溫度的實時測量。DS18B20數字溫度傳感器通過對配置寄存器的設置，可實現9～12位的攝氏溫度測量精度，并且不會因設備斷電而丟失的過溫和低溫觸發的報警功能。DS18B20數字溫度傳感器的測溫范圍為-55℃～125℃，在溫度低于-10℃和超過85℃時，精度為±0.5℃。DS18B20數字溫度傳感器可以不需要外部電源而由數據線供電。由于每個DS18B20數字溫度傳感器都有一個獨特的64位二進制ID，因此，可以多個DS18B20同時連接在同一條1—Wire總線上。在DS18B20高速暫存器中有2byte用于存儲溫度傳感器輸出數據的溫度寄存器。

2.1.3 電容傳感器模塊

電容傳感器采用同面弧面式U型結構。電容極板被彎曲成弧面布置在同一半徑的圓周上，采用3塊極板的布置方式如圖6所示，其中一塊為驅動極板其余兩塊為感應極板，中間位置為驅動極板，左右兩側分別為感應極板Ⅰ、感應極板Ⅱ。

通過電容數字轉換芯片FDC2214可同時測量多個電容值，且具有自動校準和溫度補償功能。核心處理器每隔1s獲取一次電容信息進行存儲并采用，經過標定的小麥含水率檢測模型輸出小麥籽粒的含水率值，數據采集流程如圖7所示。

2.1.4 4G數據傳輸模塊

為實時獲取小麥收獲過程中的信息，增加 4G無線傳輸模塊，根據監測系統對實時測量數據的要求，結合農業環境，設計3種數據通信模式，即4G—CLOUD模式、AP—TCP模式和AP—UDP模式。其中4G—CLOUD模式可以保證在不同操作環境和傳輸距離下穩定可靠的數據傳輸。

2.1.5 定位模塊

檢測系統的定位選用ATK1218-BD定位模塊［20］，該模塊可以實現北斗和GPS雙模定位，工作溫度為-40℃～85℃，滿足田間作業的環境使用需求。使用時，將有源天線放置在外部，臺架試驗時吸附在臺架上，田間試驗時，通過EVA膠將其安裝在小麥聯合收獲機駕駛室頂部。

2.1.6 人機交互模塊

由于在小麥產量與含水率檢測系統使用過程中需要完成對產量和含水率的檢測，人機交互模塊需要完成對系統具體參數（如定位開關、工作狀態、收獲地塊大小等）的設置，完成對小麥產量與含水率檢測過程中主要信息（如產量、谷物含水率、位置等）的可視化顯示。選用可編程的TTL顯示屏，驅動IC為F1C100S，該顯示屏具備完整的字庫，包括矢量字庫、ASCII西文字庫等，采用觸摸屏的上位軟件，可以實現交互控件的布局與設計。

2.2 軟件設計

軟件整體分為主程序、傳感器信號采集程序、串口通信程序、數據存儲程序、計算程序等。運行時，首先由主程序將安裝好的整體系統進行一次數據采集，然后，復位確保采集數據的穩定，完成各模塊的初始化。在工作時由主程序負責各模塊的數據采集與匯總并保存至SD卡顯示在上位機。

檢測裝置以STM32F103ZET6微控制器單元為核心，實現小麥產量和含水率在線檢測，下位機所有程序的開發均在KEIL5平臺完成。上位機在Visual Studio 2019軟件用C#語言開發，分為3種模式：開始模式、停止模式和復位模式；上位機功能為調控和監視各模塊工作狀態，上位機監控界面如圖8所示，軟件流程如圖9所示。

3 試驗與結果分析

3.1 標定與驗證試驗

3.1.1 含水率模型建立

使用電子天平稱取若干份相同質量的百農207小麥裝于密封袋，采用向小麥籽粒中添加蒸餾水的方法制備不同含水率的試驗樣品［21］。利用水分儀測定小麥籽粒樣品的含水率記為H0，依據田間收獲時小麥籽粒含水率為12%～23%時進行配置待測樣品。制備不同含水率小麥籽粒的方法依據初始含水率H0，低于設定值就噴水進行均勻攪拌，高于設定值就放置在室溫下進行干燥每隔8h采用快速水分測定儀進行檢測；其中，需要添加的水量按照式（5）計算，將制備好的小麥籽粒裝入密封袋中放入冷藏柜中待水分吸收完全，確保含水率始終保持在設定值。

G=gH0-H1100-H0

（5）

式中： G——需添加水的質量，kg；

g——小麥籽粒樣品質量，kg；

H0——小麥籽粒初始含水率，%；

H1——設定含水率，%。

不同的含水率的小麥樣本制備后，利用智能LCR測試儀對不同含水率和不同溫度下小麥電容值進行測量，標定試驗共進行5組，每組重復10次取平均值。含水率—溫度—電容變化曲線關系如圖10所示。

由圖10可知，電容值與含水率和溫度呈顯著相關關系，對試驗數據進行回歸擬合，得到含水率與溫度和電容間關系的擬合方程，相關系數R2=0.989，滿足含水率檢測的需求，擬合方程如式（6）所示。

y=

14.12-0.077x1-1.003 2x2+0.003 6x1x2-

0.001 2x12+0.055x22

（6）

式中： x1——溫度；

x2——電容。

為確保模型準確，對含水率檢測模型進行驗證，在實際收獲含水率12%～23%時設置5組小麥待測樣品，每組檢測10次，取平均值，與用水分測定儀測定的實際含水率對比，試驗結果如表2所示。

由表2可知，5組試驗最大誤差為4.97%，平均誤差為3.65%，檢測結果與實際值偏差較小，結果穩定，表明正相關的線性回歸模型能夠較好地反映含水率與電容和溫度的關系。

3.1.2 產量模型建立

用電子秤和秒表對糧箱入糧口小麥籽粒質量流量測算可知，當流量調節插板打開30%、50%、70%時，小麥籽粒質量流量分別為1.37kg/s、2.63kg/s、4.22kg/s。稱取不同質量小麥籽粒分別在入糧口開口為30%、50%、70%時，改變輸糧攪龍轉速，通過電腦人機交互界面打開串口，觀察產量傳感器示數并記錄數據。試驗結果如表3所示。

由表3可知，實際產量與產量傳感器示數、攪龍轉速以及質量流量存在顯著規律。對試驗數據進行回歸擬合，多元線性回歸擬合決定系數R2=0.949，效果最好，故采用多元線性回歸進行擬合，回歸方程如式（7）所示。

Y=6.377X1-0.001X2+0.26X3-10.398

（7）

式中： X1——產量傳感器示數，kg；

X2——攪龍轉速，r/min；

X3——質量流量，kg/s。

為驗證測產回歸方程有效性，調節動力電器柜和流量調節插板來改變攪龍轉速和籽粒質量流量，試驗結果如圖11所示。

由圖11可知，檢測產量與實際產量呈線性相關關系，決定系數為0.943 8，斜率接近1，證明檢測產量與實際產量誤差較小，滿足測產系統設計要求。

3.2 綜合檢測性能測試

為驗證小麥產量與含水率檢測系統綜合檢測性能，在河南農業大學現代農業裝備實驗室搭建試驗臺，如圖12所示，選用當日收獲百農207小麥制備10組樣品，每組小麥稱重為30kg，流量開口控制在50%，室溫維持在31℃。每組重復試驗5次，取平均值，試驗結果如圖13所示。

由圖13（a）可知，10組試驗產量誤差均小于5%，并隨攪龍轉速的增加呈先減再增的U型趨勢，谷底轉速為500r/min，此時產量誤差最小，為1.04%，經計算得產量檢測平均誤差為3.11%。由圖13（b）可知，在室溫不變時，含水率檢測系統檢測誤差值趨于穩定，均小于5%，平均誤差為3.56%。試驗結果表明該檢測系統能夠有效檢測小麥產量與含水率。

4 田間驗證試驗

為檢測小麥產量與含水率檢測裝置在田間復雜條件影響下的檢測性能，小麥產量與含水率檢測系統田間試驗在河南省洛陽市洛寧縣東宋鎮官莊村進行。試驗前測得小麥平均含水率為14.27%，容重為765g/L。試驗所選機型為雷沃谷神GE70（4LZ-7E1）小麥聯合收獲機，配套功率為104kW，喂入量為7kg/s，工作幅寬2.56m。將小麥產量與含水率檢測模型寫入單片機，在聯合收獲機穩定工作后進行檢測并記錄數據。

為剔除聯合收獲機作業環節中因地頭轉彎、意外停車等操作產生的數據異常點，采用反距離加權插值法（IDW），對異常值進行替換賦值，計算如式（8）所示。

Zt=∑ki=1zidi－p

∑ki=1di－p

（8）

式中： Zt——待插值點估計值；

zi——待插值點周圍離散點數據；

di——待插值點與各離散點間的距離；

p——權重系數；

k——參與插值計算的周圍離散點數量。

對數據進行處理后，結果如表4所示。

由表4可知，產量檢測的誤差平均值為4.01%，含水率檢測的誤差平均值為3.88%，結果如圖14所示，誤差在合理范圍內。田間試驗結果表明，小麥產量與含水率檢測系統達到測產精度要求，可以用于解決測產功能的需求。

5 結論

1） 設計一套采用PVDF壓電薄膜和同面弧面式電容傳感器的小麥聯合收獲機產量實時檢測系統，具有結構簡單、故障率低的優點，以集成的方式安裝在糧箱輸糧攪龍出口，對電容、溫度、壓力、衛星定位等數據采集處理，實現小麥收獲機作業過程中小麥產量及含水率實時檢測。

2） 設計小麥產量與含水率檢測傳感器的硬件及電路。開發基于KEIL5嵌入式開發平臺的小麥產量與含水率檢測系統軟件。基于整體硬件選擇軟件開發代碼編寫，完成系統人機交互裝置的界面設計，實現對小麥收獲機作業過程中小麥產量及含水率等信息的采集、顯示與存儲。

3） 通過分析溫度、電容以及輸糧筒質量流量和輸糧攪龍轉速對檢測裝置的影響，構建小麥籽粒含水率檢測模型和產量檢測模型，并進行室內臺架和田間驗證試驗。臺架試驗表明，含水率檢測平均誤差為3.56%，產量檢測平均誤差為3.11%；田間試驗結果表明，含水率檢測平均誤差為3.88%，產量檢測平均誤差為4.01%，滿足設計要求。

參 考 文 獻

［1］ 趙春江，李瑾，馮獻，等.“互聯網+”現代農業國內外應用現狀與發展趨勢［J］.中國工程科學，2018，20（2）：50-56.

Zhao Chunjiang， Li Jin， Feng Xian， et al. “Internet+” modern agriculture domestic and international applicationstatus and development trend ［J］. Strategic Study of CAE， 2018， 20（2）： 50-56.

［2］ Yang C， Everitt J H， Murden D， et al. Spatial variability in yields and profits within ten grain sorghum fields in south Texas ［J］.Transactions of the ASAE， 2002， 45（4）： 897-906.

［3］ 趙春江.農業的數字革命已經到來［J］.農業工程技術，2020，40（15）：25-26.

Zhao Chunjiang. The digital revolution in agriculture has arrived ［J］. Agricultural Engineering Technology， 2020， 40（15）： 25-26.

［4］

Royer J. Ag leader’s industry-leading yield monitor simplifies collecting quality yield data ［EB/OL］. 2017， https：//www.agriculture.com/news/technology/ag-leader-simplifies-yield-monitor-calibration， 2017-08-01.

［5］

Choung K L， Michihisa I， Toshikazu K. Development of impact type sensor for heading feeding combine ［J］. Journal of the JSAM， 2000， 62（4）：81-88.

［6］ 金誠謙，蔡澤宇，倪有亮，等.谷物聯合收割機在線產量監測綜述——測產傳感方法、產量圖重建和動力學模型［J］.中國農業大學學報，2020，25（7）：137-152.

Jin Chengqian， Cai Zeyu， Ni Youliang， et al. A review of online Yield monitoring for grain combine harvesters： Yield sensing methods， yield map reconstruction and kinetic modelling ［J］. Journal of China Agricultural University， 2020， 25（7）：137-152.

［7］ 張小超，胡小安，張愛國，等.基于稱重法的聯合收獲機測產方法［J］.農業工程學報，2010，26（3）：125-129.

Zhang Xiaochao， Hu Xiao’an， Zhang Aiguo， et al. Yield measurement method of combine harvester based on weighing method ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2010，26（3）：125-129.

［8］ 周俊，周國祥，苗玉彬，等.懸臂梁沖量式谷物質量流量傳感器阻尼設計［J］.農業機械學報，2005（11）：127-129，133.

Zhou Jun， Zhou Guoxiang， Miao Yubin， et al. Damping design of cantilever beam impulse type grain mass flow sensor ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2005（11）：127-129，133.

［9］ 陳樹人，仇華錚，李耀明，等.谷物流量傳感器試驗臺的設計與試驗［J］.農業工程學報，2012，28（16）：41-46.

Chen Shuren， Qiu Huazheng， Li Yaoming， et al. Design and test of grain flow sensor test bed ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2012，28（16）：41-46.

［10］ 魏新華，張進敏，但志敏，等.沖量式谷物流量傳感器測產信號處理方法［J］.農業工程學報，2014，30（15）：222-228.

Wei Xinhua， Zhang Jinmin， Dan Zhimin， et al. Signal processing method for yield measurement by impulse grain flow sensor ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2014， 30（15）： 222-228.

［11］ 李新成，李民贊，王錫九，等.谷物聯合收割機遠程測產系統開發及降噪試驗［J］.農業工程學報，2014，30（2）：1-8.

Li Xincheng， Li Minzan， Wang Xijiu， et al. Development of remote yield measurement system and noise reduction test for grain combine harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2014， 30（2）：1-8.

［12］ 付興蘭. 基于光電漫反射原理的谷物產量監測系統研發及試驗［D］. 昆明：昆明理工大學，2017.

Fu Xinglan. Development and test of grain yield monitoring system based on photoelectric diffuse reflection principle ［D］. Kunming： Kunming University of Science and Technology， 2017.

［13］ 趙晶，黃操軍，李博識，等.谷物含水率檢測方法綜述［J］.農業科技與信息，2018（16）：46-49.

Zhao Jing， Huang Caojun， Li Boshi， et al. A review of water content detection methods for grains ［J］. Agricultural Science-Technology and Information， 2018（16）： 46-49.

［14］ 應義斌，于海燕. 農產品品質無損檢測技術研究進展［C］.中國農業工程學會.農業工程科技創新與建設現代農業——2005年中國農業工程學會學術年會論文集第四分冊，2005：75-88.

［15］ 蔡澤宇，劉政，張光躍，等.谷物含水率測量技術研究進展［J］.中國農機化學報， 2021， 42（4）：99-109.

Cai Zeyu， Liu Zheng， Zhang Guangyue， et al. Research progress of grain moisture content measurement technology ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2021，42（4）：99-109.

［16］ 陳進，王月紅，練毅，等.高頻電容式聯合收獲機谷物含水量在線監測裝置研制［J］.農業工程學報，2018，34（10）：36-45.

Chen Jin， Wang Yuehong， Lian Yi， et al. Development of online monitoring device for grain moisture content in high-frequency capacitive combine harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2018， 34（10）： 36-45.

［17］ 王金武，湯天永，唐漢，等.聯合收獲機電容式稻谷含水率在線檢測裝置設計與試驗［J］.農業機械學報，2021，52（3）：143-152.

Wang Jinwu， Tang Tianyong， Tang Han， et al. Design and test of capacitive on-line rice moisture content detection device for combine harvester ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2021，52（3）：143-152.

［18］ 何廣軍. 現代測試技術原理與應用［M］. 北京：國防工業出版社，2012.

［19］ Soltani M， Alimardani F. Moisture content prediction of Iranian wheat using dielectric technique ［J］.Journal of Food Science and Technology， 2014，51：3500-3504.

［20］ Ju H， Rui T， Rui Z， et al. Analysis of dual-frequency solution method for single-frequency precise point positioning based on SEID model for GPS and BDS ［J］. Measurement， 2021，175： 109102.

［21］ 郭交，段凱文，郭文川，等.基于微波自由空間測量的小麥含水率檢測方法［J］.農業機械學報，2019，50（6）：338-343， 378.

Guo Jiao， Duan Kaiwen， Guo Wenchuan， et al. Detection method of wheat water content based on microwave free space measurement ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2019， 50（6）：338-343， 378.