CC BY
39
http://vestnik.mrsu.ru
ISSN Print 2658-4123 ISSN Online 2658-6525
УДК 631.362.3
doi: 10.15507/2658-4123.032.202201.145-173
Научная статья
ЩШШ Основы разработки автоматизированных машин для возделывания, уборки и послеуборочной обработки овощных культур и картофеля с цифровыми системами управления
А. С. Дорохов, А. В. Сибирёв*, А. Г. Аксенов, М. А. Мосяков, Н. В. Сазонов
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (г. Москва, Российская Федерация)
* sibirev2011@yandex.ru
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.
Ключевые слова: сельскохозяйственные машины, автоматизация, цифровая система управления, плотность почвы, глубина обработки, частота вращения, техническое зрение, показатели качества
Финансирование: исследование выполнено при поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации СП-1004.2021.1.
© Дорохов А. С., Сибирёв А. В., Аксенов А. Г., Мосяков М. А., Сазонов Н. В., 2022
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Для цитирования: Основы разработки автоматизированных машин для возделывания, уборки и послеуборочной обработки овощных культур и картофеля с цифровыми системами управления / А. С. Дорохов [и др.] // Инженерные технологии и системы. 2022. Т. 32, №> 1. С. 145-173. doi: https://doi.org/10.15507/2658-4123.032.202201.145-173
Original article
Basis of Developing Automated Machines with Digital Control Systems for Cultivating, Harvesting and Postharvest Processing of Vegetable Crops and Potatoes
A. S. Dorokhov, A. V. Sibirev*, A. G. Aksenov, M. A. Mosyakov, N. V. Sazonov
Federal Scientific Agroengineering Center VIM (Moscow, Russian Federation)
* sibirev2011@yandex.ru
Abstract
Introduction. The accelerated deployment of modern electronics contributes to the efficiency of agricultural activities. The aim of the study is to develop automated machines with digital control systems for cultivating, harvesting and post-harvest processing of vegetable crops and potatoes.
Materials and Methods. The article describes the technique of analytical studying the development of automated machines for cultivating, planting, harvesting and post-harvesting with automation in separate technological operations according to the technique of comprehensive assessment of performance quality and stability of technological operations on the basis of quantitative optimization criteria.
Results. It is found that for the development of control and monitoring system of the technological process, it is necessary to provide automatic adjustment of the main technological parameters of the machines. These parameters should include the uniformity of soil density when seeding down, recording the force impact of the working body on the soil layer below or above the specified limits of the soil density toleration, changing and maintaining the vibration frequency of separation intensifiers, identifying commercial products through the vision system in the form of a camera, respectively.
Discussion and Conclusion. The results of the study on the development of algorithms and hardware-software means of the functioning of automated machine individual elements have resulted in ensuring the implementation of automation segments on the main operations of crop production: tillage, seeding/planting, harvesting and post-harvest processing.
Keywords: agricultural machines, automation, digital control system, soil density, tillage depth, rotational speed, technical vision, quality indicators
Funding: The study was supported by the Council for Grants of the President of the Russian Federation SP-1004.2021.1.
The authors declare no conflict of interest.
For citation: Dorokhov A.S., Sibirev A.V., Aksenov A. G., et al. Basis of Developing Automated Machines with Digital Control Systems for Cultivating, Harvesting and Postharvest Processing of Vegetable Crops and Potatoes. Inzhenernyye tekhnologii i sistemy = Engineering Technologies and Systems. 2022; 32(1):145-173. doi: https:// doi.org/10.15507/2658-4123.032.202201.145-173
Vol. 32, no. 1. 2022
Введение
Функционирующие элементы сельскохозяйственных машин должны обладать современными оптическими, электронными и механическими устройствами [1-3]. Антропогенное воздействие должно быть сведено к минимуму [4-6]. Для разработки и изготовления современных машинно-технологических комплексов с цифровыми системами автоматического контроля и управления необходимы рекомендации по эксплуатации технических средств для предпосадочной обработки почвы, посева/посадки, уборки и послеуборочной обработки овощных культур и картофеля [7-9].
Цель исследования - разработать автоматизированные машины для возделывания, уборки и послеуборочной обработки овощных культур и картофеля с цифровыми системами управления.
Обзор литературы
В научной литературе описан ряд конструктивных решений по управлению техническими системами функционирующих элементов машин для производства овощных культур. Они позволяют с помощью одного терминала управлять прицепными и навесными машинами. Для тяжелых условий уборки почвы разработано разделительное устройство с двухступенчатой подъемной цепью, в котором длина двухуровневой подъемной цепи составляла 3,1 м, скорость движения машины 1,2 м/с, скорость подъемной цепной линии 1,5 м/с, полнота сепарации картофеля 98,1 %, а степень повреждения 1,1 % [9-11].
Для повышения эффективности разделения в комбинированном комбайне для сбора картофеля разработано вертикальное круговое транспортное устройство для разделения со средней степенью повреждения 1,46 % и уровнем примесей 2,57 % [3]. А. Б. Калинин исследовал влияние коэффициента отражения, вызванного высотой падения, на повреждение картофеля, а также выявил
основные факторы, влияющие на повреждение картофеля [12].
Цель всех вышеупомянутых исследований заключается в снижении потерь качества корнеплодов и картофеля за счет уменьшения количества и интенсивности воздействий в процессе уборки [5]. Взаимодействия картофеля между собой обычно происходят на разделительных устройствах в процессе уборки урожая, где могут быть большие разрывы, повреждения и синяки. Это приводит к большим экономическим потерям для производителей [6]. В связи с этим возникает необходимость в фундаментальных исследованиях механизмов повреждения картофеля [7].
Разработано новое устройство для сепарации картофеля в картофелеуборочном комбайне с двухвибрационным устройством регулировки интенсивности [8; 9]. Для повышения качества уборки были проведены эксперименты по разделению картофеля и почвы в условиях различной интенсивности вибрации. Анализ поверхности отклика помог достичь желаемых характеристик разделения. В таблице 1 систематизированы основные положительные и отрицательные воздействия функциональных параметров технологического и цифрового обеспечения технологий и комплексов машин для производства корнеклубнеплолодов и лука.
Обзор литературы свидетельствует о том, что задачи автоматизации решались поэтапно. Это объясняется ограниченностью материальных и трудовых ресурсов. В техническом отношении развитие автоматизации сельскохозяйственного производства характеризовалось переходом от релейно-контактной к электронной, а в последние годы к микропроцессорной технике. Это сопровождалось внедрением автоматизированных информационных технологий, обеспечивающих более высокий уровень отдачи на вложенные ресурсы.
Таблица1 Table 1
Систематизация функциональных параметров технологического и цифрового обеспечения технологий и комплексов машин
для производства овощных корнеплодов, картофеля и лука Systematization of functional parameters of technological and digital support for technologies and complexes of machines
to produce vegetable roots, potatoes and onions
№
Система технологического и цифрового обеспечения технологий и комплексов машин / System of technological and digital support of technologies and machine complexes
Положительные тенденции использования / Positive usage trends
I g
S =
s
S
к =
le С -S
s s
Система автоматизации привода на- „
с- ,1 „ , , Дистанционное управление прицепными
весного оборудования lQblue Connect / " t
тгч,, ■ , t j ■ t и навесными машинами / Remote control ot
IQblue connect implement drive automa- , ■, , , , , , ■ , ■ r trailed and mounted machines
tion
Контроль посева, варьирование нормы высева и схемы распределения семян в синхронизации со скоростью движения посевного агрегата / Control of the sowing process, varying the seeding rate and the seed distribution pattern in synchronization with the speed of the seeding unit
Автоматический контроль глубины заделки семян относительно текущих условий почвы в зависимости от их влажности / Providing automatic control of the seeding depth of seeds relative to the current soil conditions, depending on their moisture content
Система автоматизации рядовых сеялок USC / USC seed drills automation system
Система автоматического контроля глубины посева Smart Depth / Automatic seeding depth control system Smart Depth
Невозможность использования на участках с недостаточным сигналом для приема и передачи данных от станций мобильных операторов / Unable to use in areas with insufficient signal to receive and transmit data from the stations of mobile operator
Отсутствие возможности принимать решения по результатам контроля выполнения технологического процесса посева семян овощных культур / Lack of decision-making based on the results of monitoring the implementation of the technological process of sowing vegetable seeds
Ограниченность использования на участках с повышенной влажностью почвы, что обусловлено увеличением интенсивности перемещения сошниковых групп для выявления оптимального места внесения семян / Limited use in areas with high soil moisture, which is due to an increase in the intensity of movement of the coulter groups to identify the optimal place
Система цифровых камер Smart View / Smart View digital camera system
Автоматические электронные стационарные отделители товарной продукции от минеральных примесей и сортирования / Automatic electronic stationary separators of commercial products from mineral impurities and sorting
Мониторинг процессов очистки и сортиро- Низкая эксплуатационная надежность из-за слабой системы контро-вания на уборочных машинах / Monitoring of ля и видеофиксации процесса уборки корнеклубнеплодов / Low ор-
cleaning and sorting processes on harvesting machines
Сканирование множества объектов с разных ракурсов; распознавание формы, геометрических параметров и других отличительных признаков объекта с расширенным шаблоном программного обеспечения; распознавание признаков болезней корнеклубнеплодов; обнаружение примесей и инородных тел в потоке / Scanning of multiple objects from different angles; recognition of shape, geometric parameters and other distinctive features of the object with an advanced software template; recognition of signs of root crop diseases; detection of impurities and foreign bodies in the flow
erational reliability due to contamination of the monitoring system and video recording of the process of harvesting root and tuber crops
Необходимость предварительного сортирования продукта на отдельные размерные фракции; при увеличении влажности смеси из корнеклубнеплодов и примесей разница между диэлектрическими постоянными товарной продукции и комками почвы начинает уменьшаться, что приводит к ложному срабатыванию устройств отделения; высокая материалоемкость и энергоемкость технологического процесса / The need to pre-sort the product into separate size fractions; with increasing humidity of the mixture of root crops and impurities, the difference between the dielectric constants of commercial products and clumps of soil begins to decrease, which leads to false operation of separation devices; high material and energy intensity of the technological process
Vol. 32, no. 1. 2022
Автоматизация растениеводства сегодня принципиально отличается от уровня начала 1950 - конца 1980-х гг. Информационные методы и системы и телекоммуникационные технологии в агропромышленном комплексе вышли на новый уровень.
Материалы и методы
Эффективность работы машинно-технологического комплекса производства овощных культур зависит от конструктивных, режимных, технологических параметров функционирующих элементов, а также от физико-механических свойств взаимодействующего материала и определяется показателями качества отдельной операции [13-15].
Объектом управления выступает механизм изменения глубины обработки, который представляет собой механизм регулировки опорного колеса (рис. 1).
Возмущением G, действующим на объект управления, является изменение расстояния L между осью O вращения колеса 1 энергетического средства привода почвообрабатывающей машины и осью вращения O3 опорных колес 2 машины для обработки почвы.
Изменение расстояния L в большую L2 или меньшую L1 сторону компенсируется перемещением штока актуатора из точки А в точку A2 или A1 на расстояние S2 или S1 соответственно. При обработке для поддержания профилированной (выровненной) предпосевной/предпосадочной подготовки почвы должно соблюдаться условие
L = ОВ. (1)
Алгоритм формирования программы управления линейными актуаторами регулирования глубины хода рабочих органов построен из условия идеального отслеживания траектории О0ОХО2 (рис. 2).
Система управления рабочими процессами машины для посева/посадки семян лука, чеснока, моркови, столовой свеклы и картофеля автоматически регулирует равномерность плотности почвы при заделке семенного/посадочного материала. Необходимо определение и регистрация силового воздействия рабочего органа на почвенный слой соответственно ниже или выше заданных границ поля допуска плотности почвы (рис. 3).
Р и с. 1. Автоматическая система контроля регулирования глубины хода рабочих органов: 1 - колесо энергетического средства; 2 - колесо опорное почвообрабатывающей машины; 3 - датчик лазерный; 4 - электроцилиндр; 5 - устройство навесное F i g. 1. Automatic control system for adjusting the depth of motion of the working tools: 1 - wheel of the power plant; 2 - support wheel of the tillage machine; 3 - laser sensor; 4 - electric cylinder; 5 - hinged device
Р и с. 2. Алгоритм формирования программы управления линейными актуаторами регулирования глубины хода рабочих органов F i g. 2. Algorithm for making the control program for linear actuators for adjusting the depth of motion of the working tools
Задание и контроль плотности регулируемого дискового заделывающего органа осуществляется автоматически посредством бортового компьютера:
Ay / y = ёр
п2 + Km ' 1 / fm•
(2)
где рп2 - плотность почвы после прохода сошника, г/см3; Кт - коэффициент преобразования тензодатчика плотности почвы в частоту электрического сигнала; /т - частота электрического
сигнала на выходе из тензодатчика, Гц [2]. В связи с тем, что заделка посевного/посадочного материала овощных культур осуществляется на глубину от 3 до 5 см, необходимо более тщательно определить интервалы изменения плотности и влажности почвы в указанном интервале посева овощных культур для наиболее распространенных в Центральной России и Среднем Поволжье типов почвы - выщелоченного чернозема [16; 17].
0,06
0,12
0,18 0,24
0,30
0,36
0,42 0,48
Глубина h, м / Depth h, m Р и с. 3. Изменение среднего значения плотности почвы по глубине обработки F i g. 3. Change in the average value of soil density at the depth of processing
Следовательно, конструкция сошниковой группы посадочной машины и режимы работы для обеспечения оптимального уплотненного ложа должны обеспечить плотность семенного ложа рп = 1,3-1,4 г/см3 на глубине посева семян (3-5 см). Это происходит благодаря вертикальному перемещению штока электроцилиндра в соответствии с разработанным алгоритмом перемещения (рис. 4).
Для разработки алгоритма функционирования изменения силового воздействия прикатывающих катков посевных и посадочных машин необходимо установить функциональную зависимость между плотностью р и влажностью Ж почвы:
Рп = AW).
(3)
Р и с. 4. Схема изменения вертикального перемещения прикатывающих рабочих органов посадочной машины: 1 - шток электроцилиндра; 2 - электроцилиндр; 3 - прикатывающий рабочий орган; 4 - датчик плотности почвы; 5 - микроконтроллер; 6 - реле ограничения подъема штока электроцилиндра
F i g. 4. Scheme of changing the vertical movement of the rolling-down working tools of the planting
machine: 1 - electric cylinder rod; 2 - electric cylinder; 3 - rolling working body; 4 - soil density sensor; 5 - microcontroller; 6 - relay for limiting the rise of the rod of the electric cylinder Technologies and means of agricultural mechanization
Для выполнения функциональной зависимости (3) необходимо, чтобы ход S1 штока 1 (рис. 4) электроцилиндра 2 обеспечивал силовое воздействие прикатывающих рабочих органов 3 на слой почвы рп = 1,3-1,4 г/см3 при изменении ее влажности Ж = 14-26 % в соответствии с алгоритмом вертикального перемещения прикатывающих рабочих органов посевной/посадочной машины (рис. 5).
Схема управления конструкцией прикатывающего катка представлена на рисунке 6.
Однако известно, что плотность р почвы изменяется в зависимости от ее влажности Ж. Следовательно, необходимо определить функциональную зависимость плотности почвы от влажности, представленной выражением (3), что необходимо для программирования микроконтроллера 5 (рис. 4) автоматической системы контроля.
•J\ К)
I g
£ К
Qi/
^ Начало / Start J
_ I _
Ввод требуемого значения плотности почвенного слоя Рп г/см3 / Entering the required soil density value pn g/cm3
Цикл до завершения технологической операции / Cycle to completion of technological operation
Измерение плотности почвы до прохода сошника / Measuring soil density before the coulter pass
Si= (яйп.о. • «/180° ■ iicos (ip\+ <p2))Hi
Перемещение шгока актуатора St на расстояние (актуатор выдвигается) / Moving the actuator rod SL a distance (the actuator extends)
Si -(яйд.а"
t" <P2»Hl
Перемещение штока актуатора <Si на расстояние (актуатор втягивается) / Moving of the actuator rod SL by a distance (actuator retract)
Si = (яйп.о." a/180°" Ясо8(р! + <Р2))Щ
Шток актуатора не перемещается/ The actuator rod does not move
Задержка измерений t, с/ Measurement delay измерений s
8
ж =
1С Й -a a a о £
Конец цикла j, с / ^ End of cycle J, s ^
^ Конец / End J
Рис. 5. Блок-схема алгоритма вертикального перемещения прикатывающих рабочих органов посевной/посадочной машины F i g. 5. Block diagram of the vertical movement algorithm of the press-on working bodies of the seeding/planting machine
Скорость катка ßi(t) /
Roller speed ц1(t) ->
Вес катка ц2(() / Roller weight ¡i2(f)
Влажность почвы /
Soil moisture
y(t)
Плотность
почвы / Soil density
Р и с. 6. Функциональная схема прикатывающего катка с автоматической системой контроля F i g. 6. Functional diagram of a press wheel with an automatic control system
Исследования по определению плотности почвы до посева и после, с учетом влажности, проведены в 2020 году в Пензенской области на базе ИП «Бодягин В. И.» (табл. 2).
Графическая интерпретация функциональной зависимости плотности до рп1 и после рп2 воздействия прикатывающих катков от влажности почвы представлена на рисунке 7.
Корреляционная связь между плотностью почвы до рп1 и после рп2 посева в зависимости от влажности посевного слоя Ж выражается уравнением параболических функций:
Рш = 0,27 Рп2 = 0,95 -
- 0,11 W - 0,22 W2, (4) 0,06W - 0,002W2.
Силовое воздействие прикатывающих катков на посевной/посадочный слой почвы обеспечивается в результате верти-
кального перемещения штока электроцилиндра в соответствии с разработанным алгоритмом перемещения (рис. 5).
Автоматическая система контроля (АСК) рабочего процесса машины для уборки лука должна обеспечивать автоматическую регулировку и контроль
- изменения и поддержания частоты вращения интенсификаторов сепарации в зависимости от фактической урожайности и физико-механических свойств вороха;
- изменения поступательной скорости движения и угла наклона сепарирующих устройств в зависимости от фактической урожайности и физико-механических свойств вороха.
Функциональная схема автоматической системы контроля режимных и технологических параметров сепарирующей системы машины для уборки лука представлена на рисунке 8.
Т а б л и ц а 2 T a b l e 2
Плотность почвы по горизонтам (после посева) Soil density along the horizons (after sowing)
Количество опытов / Number of experiments
Плотность, г/см3 / Density, g/sm3
Горизонты почвы, м / Soil horizons, m
0-0,01 0,01-0,02 0,02-0,03 0,03-0,04 0,04-0,05
1,05 1,06 1,08 1,13 1,14
1,04 1,07 1,06 1,12 1,15
1,05 1,03 1,03 1,12 1,12
1,04 1,05 1,05 1,12 1,13
1 2 3
Среднее значение / Average value Technologies and means of agricultural mechanization
ц С
Влажность почвы W, % / Moisture W, % Р и с. 7. Зависимость гшотности ли тласлиосст F i g. 7. Dependence of density on moisture
Лемех подкапывающий / Digging p loughshore
Датчик веса 2 / Weight sensor 2
Механизм вертикального перемещения / Vertical movement mechanism
Вал ведомого ролика / Driven roller shaft
Р и с. 8. Функциональная схема системы автоматического контроля режимных и технологических параметров сепарирующей системы машины для уборки лука: 1 - измерительный орган; 2 - рабочий орган; 3 - объект управления F i g. 8. Functional diagram of the system for automatic control of operating and technological parameters of the separating system of the onion harvesting machine: 1 - measuring body; 2 - working body; 3 - control object
В каждый момент времени происходит изменение возмущающего воздействия F2(t) (массы вороха лука), которое воспринимается измерительным органом (ИО) (датчик веса) 1 и передается на сравнивающий орган - блок управления (БУ). Если измеряемая величина больше определенного значения, то сигнал поступает на рабочий орган (РО) (механизм вертикального перемещения) 2 и передается на объект управления (ОУ) (вал ведомого ролика и вал интенсификатора) 3, изменяющий управляемую величину у ({)
и Уз(0 (рис. 8).
В случае если возмущающее воздействие F2(t), воспринимаемое ИО, на сходе с первого пруткового элеватора отличается от требуемого значения массы вороха корнеплодов и лука, то сигнал передается на сравнивающий орган БУ Далее он поступает на РО и передается на ОУ[5].
Конструктивно-технологическая схема автоматизированной сепарирующей системы машины для уборки лука представлена на рисунке 9.
При определении подачи вороха лука на подкапывающий лемех вос-
пользуемся функциональной зависимостью, выведенной в одном из предыдущих исследований коллектива авторов:
0„п = m
V / L,
Л 7
(5)
где т - масса луко-почвенного вороха, кг; V - поступательная скорость движения уборочной машины, м/с; L -длина подкапывающего лемеха, м [14].
Изменение положения пруткового элеватора в горизонтальной плоскости обеспечивается смещением опорного вала по опорной стойке на расстояние согласно аналитической зависимости
S = (L - D
1 v эл ]
/ 2 + D / 2) • sin«
вед пр у 2
(6)
где Lэл - длина пруткового элеватора, м; ^вед - диаметр ведомого вала барабана пруткового элеватора, м; Опр - диаметр приводного вала барабана пруткового элеватора, м.
Частота вращения интенсификато-ров сепарации в зависимости от массы вороха, поступающего на очистку от механических примесей,
Пин = (30 • (бв„ • О / т) • ^ (7)
Р и с. 9. Схема автоматизированной сепарирующей системы машины для уборки лука: 1 - лемех подкапывающий; 2, 8 - прутковый элеватор; 3 - датчик веса подкапывающего лемеха;
4 - микроконтроллер; 5 - опорная стойка пруткового элеватора; 6 - интенсификаторы сепарации;
7 - электродвигатели привода интенсификаторов; 9 - датчик инерционный; 10 - реле ограничения подъема; 11 - электроцилиндр
F i g. 9. Diagram of the automated separating system of the onion harvester: 1 - burrowing share; 2, 8 - bar elevator; 3 - weight sensor of the digging share; 4 - microcontroller;
5 - support post of the bar elevator; 6 - separation intensifiers; 7 - electric motors for driving intensifiers;
9 - inertial sensor; 10 - lifting limit relay; 11 - electric cylinder
где QЪэJl - сход вороха лука, кг; т - масса вороха луковиц на прутковом элеваторе, кг; Lж - длина пруткового элеватора, м.
Для повышения качества сортирования корнеклубнеплодов и лука по размерному признаку необходимо разработать систему автоматического контроля режимных и технологических параметров. Она позволит исключить ручное сортирование на переборочных столах линии для послеуборочной обработки.
Качественное сортирование корнеклубнеплодов необходимо обеспечить при совершенствовании процесса распознавания сортируемого материала на рабочей поверхности с помощью системы технического зрения.
Комплекс машин для послеуборочной обработки корнеклубнеплодов и лука с системой контроля параметров отдельных функционирующих элементов представлен на рисунке 10 [18-21].
Для распознавания некондиционной товарной продукции разработана
блок-схема функционирования электронной системы линии (рис. 11).
Сортирование корнеклубнеплодов обеспечивается за счет разделения поврежденной и товарной продукции при скатывании по специальным лоткам. Поступательное движение передаточных транспортеров, а также спиральных очистителей вороха осуществляется при силовой нагрузке электродвигателей. Поток корнеклубнеплодов разделяется транспортерным устройством, представленным двухполосной резиновой лентой, рабочая поверхность которой имеет технологические выступы под углом 45° относительно осевой линии.
Данное конструктивное исполнение позволяет распознавать некондиционную товарную продукцию и перемещать качественную к исполнительным механизмам представленными упруго-пластичными элементами [21; 22].
Р и с. 10. Конструктивно-технологическая схема линии для сортирования корнеклубнеплодов и лука с системой автоматического контроля режимных и технологических параметров:
1 - приемный бункер; 2 - передаточный транспортер; 3 - спиральный очиститель вороха; 4 - транспортерное сортировочное устройство; 5 - транспортерные ленты; 6 - камера;
7 - блок управления; 8 - исполнительные механизмы; 9, 10 - лотки; 11 - электродвигатели F i g. 10. Structural and technological scheme of a line for sorting root and tuber crops and onions with an automatic control system for operating and technological parameters: 1 - receiving hopper;
2 - transfer conveyor; 3 - spiral heap cleaner; 4 - conveyor sorting device; 5 - conveyor belts; 6 - camera; 7 - control unit; 8 - executive mechanisms; 9, 10 - trays; 11 - electric motors
Р и с. 11. Блок-схема автоматизированной линии сортирования корнеклубнеплодов и лука F i g. 11. Block diagram of an automated line for sorting root and tuber crops and onions
Рабочая поверхность исполнительного механизма уменьшает повреждения корнеклубнеплодов при повышении силы взаимодействия для перемещения их в лотки (рис. 12).
Р и с. 12. Взаимодействие луковицы с исполнительным механизмом: 1 - луковица; 2 - лента транспортерная; 3 - механизм исполнительный; 4 - лоток упругий F i g. 12. Interaction of the onion bulb with the actuator: 1 - onion; 2 - conveyor belt; 3 - executive mechanism; 4 - elastic tray
Для проверки разработанных алгоритмов функционирования систем автоматического контроля режимных и технологических параметров машин для производства овощных корнеплодов, картофеля и лука необходимо выполнить экспериментальные исследования в лабораторных и производственных
условиях. Важно изготовить разрабатываемые системы и установить на машинно-технологические комплексы.
Результаты исследования
Общий вид программно-аппаратных средств системы автоматического контроля регулирования глубины хода рабочих органов машины для предпосевной/предпосадочной обработки почвы представлен на рисунке 13.
Для проверки разработанных алгоритмов функционирования системы автоматического контроля регулирования глубины хода рабочих органов машины для предпосадочной обработки почвы необходимо выполнить экспериментальные исследования в лабораторных и производственных условиях. Результаты позволили установить разработанную систему (рис. 14).
В связи с тем, что объектом исследований является технологический процесс предпосадочной обработки почвы с цифровой системой автоматического контроля и управления при сохранении конструктивных параметров почвообрабатывающей машины, установленных заводом-изготовителем, основными факторами, влияющими на равномерность глубины обработки почвы при проведении экспериментальных
Р и с. 13. Программно-аппаратные средства системы автоматического контроля регулирования глубины хода рабочих органов машины для предпосевной/предпосадочной обработки почвы:
1 - двигатель шаговый; 2 - микроконтроллер; 3 - реле ограничения подъема; 4 - преобразователь веса; 5 - фотодатчик отражения от световозвращателя; 6 - блок питания;
7 - провода соединительные
F i g. 13. Software and hardware of the automatic control system for adjusting the depth of travel of the
working tools of the machine for pre-sowing/pre-planting soil cultivation: 1 - stepper motor; 2 - microcontroller; 3 - lifting limit relay; 4 - weight converter; 5 - photosensor of reflection from the reflector; 6 - power supply unit; 7 - connecting wires
Р и с. 14. Общий вид культиватора ГПК-2-01 для обработки почвы, оснащенного системой автоматического контроля регулирования глубины обработки почвы: 1 - блок управления; 2 - фотодатчик отражения от световозвращателя; 3 - световозвращатель; 4 - двигатель шаговый; 5 - муфта разъемная; 6 - провода соединительные; 7 - колесо опорное
F i g. 14. General view of the GPK-2-01 cultivator for tillage, equipped with an automatic control system for adjusting the depth of tillage: 1 - control unit; 2 - photosensor of reflection from the reflector; 3 - reflector; 4 - stepper motor; 5 - detachable clutch; 6 - connecting wires; 7 - support wheel
исследовании, являлась поступательная скорость движения Удо агрегата для обработки почвы и частота вращения Пдо фрезерного барабана.
Критерием оптимизации при проведении экспериментальных исследовании стала равномерность глубины обработки, то есть расстояние от поверхности необработанного поля до дна борозды, образованнои рабочим органом.
Зависимость критерия оптимизации от исследуемых параметров представлена на рисунках 15 и 16.
Результаты статистической обработки экспериментальных исследовании представлены на рисунках 16 и 17. Они позволяют получить основные статистические характеристики эксперимента: значение табличного ¿-критерия, ¿005 = 3,66; табличное значение критерия Фишера при 5-процентном уровне значимости для полученного уравнения FТ = 5,32; расчетное значение критерия Фишера при 5-процентном уровне значимости для полученного уравнения F = 2,2.
С учетом полученных результатов можно указать следующие оптимальные значения основных параметров комбинированного почвообрабатываю-
щего агрегата: поступательная скорость движения машины уд = 1,1 м/с, частота вращения фрезерного барабана пДо = = 148 мин1 при значениях коэффициента вариации глубины обработки Ук в пределах от 13 до 17 %.
Результаты экспериментальных исследовании системы предпосевнои/ предпосадочнои обработки почвы с автомагической системой контроля регулирования глубины хода рабочих органов почвообрабатывающих машин позволили определить, что равномерность обработки почвы по глубине составляет не менее 90 %, отклонение глубины обработанного слоя - не более ±1 см; глыбистость -не более 10-15 %; максимальная высота оставшихся гребней - до 3 см.
Результаты исследований, представленные на рисунках 4-7, позволили разработать систему автоматического контроля плотности почвы при посадке чеснока. Она состоит из основных аппаратно-программных средств: актуаторов поддержания и заглубления прикатывающих рабочих органов, микроконтроллера, блока управления, тензодатчика определения силового воздействия, датчика влажности почвы, блока питания (рис. 17).
S ,
5 * 13 £
ю & rt и
6 ТЗ
0 M
Я =3 f.'H
ч u
180 160 140 120 100 80 60
y = 21,5x R2 = 0,9 65,1 692
0,6
1,4
0,8 1,0 1,2 Поступательная скорость движения подкапывающего лемеха Уд, м/с / Forward speed of the machine Уд, m/s
Р и с. 15. График зависимости коэффициента вариации глубины обработки (vh, %) от поступательной скорости движения машины (уд, м/с) при пДо = const F i g. 15. Graph of the dependence of the coefficient of variation of the tillage depth (vh, %) on the forward speed of the machine (уд, m/s) at пДо = const
(ets> инженерные технологии и системы
Том 32, № 1. 2022
s
о £
Ю ft ^ (U ft -d
° ад
CS ^ К
Ё? U
190 180 170 160 150 140 130 120 110 100
y = 16,1х ) 100,9
R2 = 0,< М92
0,02
0,03
0,041
0,05
0,06
Частоты вращения фрезерного барабана идо, мин 1 / Rotational speed of the milling drum идо, min-
Р и с. 16. График зависимости коэффициента вариации глубины обработки (v %) отчаототывращання фрезерного барабана (в мин~')прч нд =cons° F i g. 16. Тба grapd aTehe depeePcocpofOee a66ffiaiapSo0vHriotiTPofeee diptT of ртотеssing (vh, %) of the rotational speed of the milling drum (и min^) at vд = const
Р и с. 17. Прорзаммно-ачтараттыт еронанаа сесчеыы автнтаттоескогоаннетстш плотности почвы посадочной машины: 1 - электроцилиндр; 2 - микроконтроллер; 3 - блок управления; d т теозчвототк; 5 - протодааоединиеелачые
F i g. 17. SoftTHcescP hardweae о- teeauPomaOic анб de-sityconta-lcystem ofThe planting machine: 1 - electric cylinder; 2 - microcontroller; 3 - control unit; 4 - strain gauge; 5 - connecting wires
С использованием программно-аппаратных средств проведены эксперименты по проверке алгоритмов работы линейных актуаторов в лабораторных условиях Федерального научного агро-инженерного центра ВИМ. Результаты позволили установить разработанную систему автоматического контроля
плотности почвы машины для посадки чеснока (рис. 18).
Для регулирования силового воздействия на слой почвы при посадке внесены изменения в бороздозакрываю-щие рабочие органы, а именно: выполнен демонтаж одной секции заделывающих рабочих органов 6, представленных
Р и с. 18. Общий вид машины для посадки чеснока: 1 - брус поперечный опорный; 2 - бункер; 3 - высаживающий шша-ат;4 -опорно-приводные колеса; 5 - сошник; 6- бороздозакрывающий рабочий оргон; 7 - п-исатывающисоаток; — - микроконтроллер;
10 - блок оправлендя; 1Й в тога одатнзк; 12и дйтчак влажнсгсй пснвзи 13 - инсфта разъемная
F i g. 18. General view of the machine for planting garlic: 1 - transverse support bar; 2 - bunker; 3 - planting device; 4 - supporting and driving wheels; 5 - opener; 6 - furrow-closing working body; 7 - a rolling rink; 8 - electric cylinder; 9 - microcontroller; 10 - control unit; 11 - strain gauge; 12 - soil moisture sensor; 13 - split clutch
пассивными загортачами (рис. 18), и установлены прикатывающие катки (рис. 19). Они совершают вертикальное перемещение в соответствии с разработанным алгоритмом (рис. 5).
Кроме того, результаты экспериментальных исследований по определению плотности почвы прикатывающим катком с АСК свидетельствуют о том, что размах вариации изменяется в пределах 17 %, а средне линейное отклонение 4,7 % при воздействии электроцилиндра на почвенный слой 7 000 Н/м (рис. 20).
После посадки чеснока произведены замеры плотности почвы с пятикратной повторностью за исследуемыми участками посадочных секций бороздозакры-вающих рабочих органов. Результаты
сравнительных исследований (табл. 3) изменения равномерности уплотнения почвы свидетельствуют о повышении показателя в результате изменения конструктивной схемы заделывающего устройства посадочной машины.
Для реализации алгоритма управления линейными актуаторами системы автоматического контроля регулирования и контроля угла наклона пруткового элеватора а и частоты вращения интен-сификаторов сепарации пИН необходимы основные аппаратно-программные средства для расположения в конструкции уборочной машины (рис. 21), а именно: тензометрический датчик веса подкапывающего лемеха (рис. 22), линейные актуаторы поддержания и изменения вертикального положения барабана
a) b)
Р и с. 19. Общийвид: а)прикатывающиймеханизмс пружинным механизмом; b) прикатывающий механизм с электроцилиндром; 1 - каток прикатывающий; 2 -пружинныйупругий механизм; 3- электроцилиндр;4 - провода соединительные F i g. 19. General view: a) a rolling mechanism with a spring mechanism; b)a rolling mechanismwithanelectriccylinder;1 - rolling roller; 2 -springelasticmechanism; 3 - electric cylinder; 4 - connecting wires
1,20
16 17 18 19 20 21 22 Влажность почвы W, % / Soil moisture W, %
23
24
♦ Силовое воздействие F= 11 000 Н/м / Force impact F= 11,000 N/m ■ Силовое воздействие F= 7 000 Н/м / Force impact F= 7,000 N/m
Р и с. 20. Результаты экспериментальных исследований зависимости влажности почвы на степень уплотнения посевного слоя F i g. 20. Results of experimental studies of the dependence of soil moisture on the degree of compaction of the seed layer
Т а б л и ц а 3 T a b l e 3
Результаты измерения плотности почвы Results of measuring soil density
Вид бороздозакрывающего рабочего органа / View of the furrow-closing working body
Средняя плотность по посевному слою, кг/м3 / Average density over the sowing layer, kg/m3
0-20 мм / 0-20 mm
20-40 мм / 20-40 mm
40-60 мм / 40-60 mm
Полозовидный загортач / Sliver harvester 990
Прикатывающий каток с автоматической системой контроля плотности / Packer roller with 1 120 automatic density control
1 120 1 340
1 430 1 760
Р и с. 21. Общий вид машины для уборки корнеплодов и лука с системой автоматического контроля регулирования угла наклона полотна пруткового элеватора и частоты вращения встряхивателей: 1 - рама; 2 - приемный лемех для подкапывания/подбора корнеплодов и луковиц; 3 - колеса опорные; 4 - основной сепарирующий прутковый элеватор; 5 - дополнительный прутковый элеватор; 6 - каток-ложеобразователь; 7 - плита регулировочная встряхивателя; 8 - лоток сужающий; 9 - электроцилиндры; 10 - датчик веса лемеха подкапывающего; 11 - микроконтроллер
F i g. 21. General view of a machine for harvesting root crops and onions with an automatic control system for adjusting the angle of inclination of the bar elevator web and the frequency of rotation of the shakers: 1 - frame; 2 - receiving ploughshare for digging/picking up root crops and onion bulbs; 3 - supporting wheels; 4 - main separating bar elevator; 5 - additional bar elevator; 6 - bed former; 7 - shaker adjusting plate; 8 - narrowing tray; 9 - electric cylinders; 10 - weight sensor of the digging share; 11 - microcontroller
Рис. 22. Тензометрический датчик веса подкапывающего лемеха: 1 - датчик веса; 2 - преобразователь весовой; 3 - плита опорная; 4 - соединительные провода F i g. 22. Strain gauge weight sensor of the undercut share: 1 - weight sensor; 2 - weight converter;
3 - support plate; 4 - connecting wires
пруткового элеватора, микроконтроллер, драйвер моторов, бесконтактный лазерный датчик, блок питания, а также шаговые электродвигатели привода ин-тенсификаторов сепарации и частоты
вращения, которые предназначены для контроля частоты вращения (скорости) привода электродвигателей и их аварийного отключения при снижении частоты вращения относительно установленного
предельного значения, а также для контроля скорости линейного перемещения пруткового элеватора.
Для реализации алгоритма управления линейными актуаторами системы автоматического контроля регулирования угла наклона пруткового элеватора и частоты вращения интенсификато-ров сепарации необходимо провести исследования по определению подачи вороха лука на сепарирующие рабочие органы и массы просеянных почвенно-растительных примесей в зависимости от глубины подкапывания [23].
Проверка показателей качества работы уборочной машины в полевых условиях выполнялась при изменении параметров в следующих пределах:
- глубина погружения в почву подкапывающего лемеха кл = 0,02-0,06 м;
- поступательная скорость движения машины для уборки лука ук = 1,0-1,8 м/с;
- поступательная скорость движения полотна пруткового элеватора уэл = 1,55-1,67 м/с.
Результаты статистической обработки экспериментальных исследований качества уборки лука позволили получить графические зависимости полноты сепарации вороха лука V и повреждений луковиц П от исследуемых параметров при получении аналитической зависимости
повышению повреждений до 1,6 % и полноты сепарации более 97 % в интервале значений исследуемого параметра от 0,9 до 1,8 м/с, что отображает аналитическая зависимость
\у= 115,29 - 23,7 • уК + 6,78 • УК
П = 1,39-
0,85 • уК + 0,53 • уК.
(9)
Величина смещения распределения полноты сепарации и повреждений луковиц на прутковом элеваторе с регулируемым углом наклонам полотна
= 96,5 -
= X0 -
(2 - X0 )
(96,8 - 96,5)
= 96,35%.
- Х0 -
(( - Х0) _
-1,0 -
(1,2 -1,0)
2
_ 0,9 %.
Среднее значение полноты сепарации и повреждений
XCPv -
Е
j-0 j N
'М! N
- 98,0%,
Е N -'X,.
— ',95 %
¡V = 103,32 - 324 • кл + 3 000,8 • И2Л, (8) ¡П = 1,52 - 3,28 • Ал - 71,42 • к2л.
Графическая зависимость на рисунке 23 свидетельствует о снижении полноты сепарации и повреждении товарной продукции (1,1 %) при увеличении глубины подкапывания более 0,02 м при значении качества очистки 98 %.
Увеличение поступательной скорости движения машины для уборки корнеплодов и лука ук способствует
Среднеквадратическое отклонение полноты сепарации и повреждений
У ^ (хср - )2
Stdev (ху) -Л^^Л '' - 1,67.
N -1
У *1 (хср - X. )2 Stdev (*п) = ^^С-1 . = 0,293.
Коэффициент вариации полноты сепарации и повреждений
2
2
2
a)
Р и с. 24.Общийвидлинии дляпослеуборочнойобработкикартофеля,лука,моркови и столовой свеклы с автоматической системой контроля: a) 1 - приемный бункер; 2 - передаточный транспортер;3 -спиральныйочиститель вороха;4-столсортировочный;5- транспортерные ленты; 6 - электродвигатели; b) 1 - блокуправления; 2-камера;3-исполнительныемеханизмы;
4 - лотки; 5 - электродвигатель привода транспортерной ленты F i g. 24. General view of the line for post-harvest processing of onion bulbs, carrots and beets with an
automaticcontrolsystem:a)1 - receiving hopper;2- transferconveyor;3- spiralheap cleaner; 4 - sorting table;5 - conveyorbelts;6- electricmotors; b)1-controlunit;2- camera; 3 - actuators; 4 -trays;5- conveyor beltdrive electricmotor
Р и с. 25. Программно-аппаратныесредства автоматтеской сиетемыконтроля лиши для послеуборочной обработки корнеплодов, картофеля и лука: 1 - микроконтроллер Arduino Mega 256Н; 0 - блок питания; -- вервоприв-д SG^OC; 4- рспоонвпельный меха-илм; 5 - газоразрядная лампа высокого давления «ДНаТ-400»; 6 - кронштейн крепления камеры; 7 - то^кемера Logite ch HD Pro С9а0 F i g. 25. Softw-ce and aardware of the cutematic lise coatfol systam for pcs--0ero6sa нсбсеса1рк of root crops, potatoes and onion bulbs: 1 - microcontroller Arduino Mega 2560; 2 - power supply unit; 3 - SG9e вет-о draco; B^ actuator;5 4 Ы»11 6reSTO-ega! Bischarfc lBmpDNaT-OeO j 6 - CBmera mounting bracket; 7 - webcam Logitech HD Pro C920
Результаты статистической обработки экспериментальных исследований позвочили полнить арафичаскую (рис. 26) с аналитчческую П1И) зависимости показателей качества сортирования от режимныт п сраметроерар-работанной системы автомитччеакоат контроля и управления.
|П = 2,86-1,71vTP +l,07vTp, |K = 94,34 - 0,27vTP - 4,64vp
(10)
Максимальная точность сортирования товарной продукции более 91 % определяется числовыми значениями технологических параметров при адекватности математической модели Technologies and means of agricultural mechanization
выражеч ия (10). Они определяются сравнением расчетного и табличного ирчес.еев Фишер- (аат = 2,1 >1^= 1,97) е знасения пoттyпaтельной
скорости движения транспортера сор-тировсльчоги етоаы, р)атной1,2 м/с, при повреж=ечч0 луковиц 2,3 %, что соответствует агротехническим требованиям к послеуборочной обработке.
Обсуждение и заключение
Результаты проведенных аналитических и экспериментальных исследований по разработке алгоритмов и программно-аппаратных средств функционирования отдельчых элементов машин для возделывачия, уборки и послеуборочной обработки овощных
2 05 ....................................... 87
0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3
Подача луковиц Ол, кг/е / Onion bulb delivery Ол, kg/s
Рис. 26. Зависимость точности сортирования и повреждений луковиц от поступательной скорости движения транспортера сортировального стола
Fig. 26. Dependence of sorting accuracy and damage to bulbs on the forward speed of the conveyor
of the sorting table
культур и картофеля с цифровыми системами управления позволили автоматизировать ряд систем:
1. Система автоматического контроля глубины обработки почвы. Для этого внесены изменения в механизм регулировки опорного колеса, совершающего вертикальное перемещение в соответствии с разработанным алгоритмом.
2. Система контроля машины для посадки чеснока. Она автоматически регулирует равномерность плотности почвы при заделке посадочного материала при определении и регистрации силового воздействия рабочего органа на почвенный слой соответственно ниже или выше заданных границ поля допуска плотности почвы.
3. Система контроля режимных и технологических параметров машины для уборки лука. Она позволяет повысить качество уборки в результате регулирования частоты вибрации интенси-фикаторов сепарации, поступательной скорости движения и угла наклона сепарирующих устройств в зависимости от
фактической урожайности и физико-механических свойств вороха.
4. Система контроля линии для послеуборочной обработки картофеля, лука, моркови и столовой свеклы. Она повышает качество сортирования луковиц в результате использования системы технического зрения в виде камеры с зоной покрытия всей рабочей поверхности двух транспортерных лент, блока управления и исполнительных механизмов с упруго-эластичными рабочими органами, которые двигаются благодаря электроприводам.
Результаты исследований по аналитическому обоснованию системы предпосевной/предпосадочной обработки почвы позволили разработать автоматическую систему контроля регулирования глубины хода рабочих органов почвообрабатывающих машин, выполнить полевые исследования и определить, что равномерность обработки почвы по глубине составляет не менее 90 %, отклонение глубины обработанного слоя не более ±1 см; глыбистость
не более 10-15 %, максимальная высота оставшихся гребней до 3 см.
Аналитические исследования технологического процесса посева овощных культур позволили разработать систему автоматического контроля посева/посадки, позволяющую регулировать равномерность плотности почвы при заделке семенного материала, а также определять и регистрировать силовое воздействие рабочего органа на почвенный слой соответственно ниже или выше заданных границ поля допуска плотности почвы. Высокие показатели равномерности распределения луковиц вдоль рядка (19 %) достигаются при поступательной скорости движения посадочной машины, равной 1,05 м/с.
Результаты проведенных производственных исследований машины для уборки корнеплодов и лука, оснащенной прутковым элеватором с ре-
гулируемыми углом наклона полотна и частотой вращения интенсификато-ров сепарации, показали качественное выполнение сепарации вороха лука при поступательной скорости движения пруткового элеватора уэл = 1,7 м/с, машины для уборки корнеплодов и лука ук = 1,0 м/с. Полнота сепарации 98,4 %, повреждения луковиц 1,7 %.
Представлены результаты проведенных лабораторных исследований линии для послеуборочной обработки лука, оснащенной системой автоматического контроля. Она позволяет обеспечить точность сортирования луковиц более чем на 90 %. Данный показатель обеспечивается в результате использования системы технического зрения в виде камеры с зоной покрытия всей рабочей поверхности двух транспортерных лент при следующих оптимальных значениях: QЛ = 8,0-8,5 кг/с, утр = 0,62-0,75 м/с, *Л = 1,9-2,3 с.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Azizi P., Dehkordi N. S., Farhadi R. Design, Construction and Evaluation of Potato Digger with Rotary Blade // Cercetari Agronomice in Moldova. 2G14. №№ 47. P. 5-13. URL: https://dck.ru/beNAf (дата обращения: G8.G8.2G2l).
2. Abd El-Rahman M. M. A. Development and Performance Evaluation of ч Simple Grading Machine Suitable for Onion Sets // Journal of Soil Sciences and Agricultural Engineering. 2Gl4. Vol. 2, Issue 2. P. 21Н-22б. doi: https://doi.orx/l0.2la08/jssaб.20ll.554l8
H. 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. 2Н-2б. URL: https://www.research-Xчte.net/puЫicчtюe28Q05a0H0_Mechamzed_pчntiex_and_hчrvestionx_of_omon (дата обращения: G8.G8.2G2l).
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. arpnjoumч-s.orx/jeчs/reseчrch_pчpers/rp_20l7/jeчs_08l7_a2Ha.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: httpV/wwwooumals.pan.pl/dlibra/publica-tioe/Q8QHl/editioe/852H7/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 ч-.] // Food and Bioprocess Technology. 2011. Vol. 4. P. 287-502. doi: https://doi.orx/l0.l007/sllQ47-0l0-04ll-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/l0.a04l/j.issn.l000-l2Q8.20l7.0l.00Q
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_POTA-TO_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 ofAgronomy. 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/publica-tion/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)9:6<423::AID-IMA4>3.0.C0;2-C
21. Heinemann P. H., Pathare N. P., Morrow C. T. An Automated Inspection Station for MachineVision 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).
Поступила 11.08.2021; одобрена после рецензирования 26.10.2021; принята к публикации 10.12.2021
Об авторах:
Дорохов Алексей Семенович, 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 Сибирёв Алексей Викторович, 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
Аксенов Александр Геннадьевич, 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
Мосяков Максим Александрович, 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
Сазонов Николай Викторович, 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
Заявленный вклад авторов:
А. С. Дорохов - формулирование основной концепции исследования.
А. В. Сибирёв - литературный и патентный анализ, подготовка начального варианта текста и формирование выводов.
А. Г. Аксенов - разработка методологии исследования.
М. А. Мосяков - разработка блок-схемы.
Н. В. Сазонов - разработка программного обеспечения.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Azizi P., Dehkordi N.S., Farhadi R. Design, Construction and Evaluation of Potato Digger with Rotary Blade. Cercetari Agronomice in Moldova. 2014; (47):5-13. Available at: https://clck.ru/bnNAf (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
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; 2(2):213-226. (In Eng.) 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; 24(4):23-26. Available at: https://www.researchgate.net/pub-lication/289056030_Mechanized_panting_and_harvestiong_of_onion (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
4. Jothi Shanmugam C., Senthilkumar G. Indigenous Development of Low Cost Harvesting Machine. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2017; 12(5):4489-4490. Available at: http://www. arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2017/jeas_0817_6236.pdf (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
5. Pasaman B., Zakharchuk V. The Determination of the Parameters of a Ploughshare-Rotor Potato Digger. ECONTECHMOD. 2012; (2):43-47. Available at: http://www.journals.pan.pl/dlibra/publica-tion/98931/edition/85237/content (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
6. Cubero S., Aleixos N., Moltö E., et al. Advances in Machine Vision Applications for Automatic Inspection and Quality Evaluation of Fruits and Vegetables. Food and Bioprocess Technology. 2011; 4:287-502. (In Eng.) 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; 49(3):104-113. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.6041Zj.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; 7(2):433-448. Available at: https://www. academia.edu/34605957/PERFORMANCE_EVALUATION_OF_TRACTOR_DRAWN_POTATO_DIG-GER_CUM_-ELEVATOR (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
9. Li Z., Li P., Yang H., Wang Y. Stability Tests of Two-Finger Tomato Grasping for Harvesting Robots. Biosystems Engineering. 2013; 116(2):163-170. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j. biosystemseng.2013.07.017
10. Koga N., Kajiyama T., Senda K., et al. Energy Efficiency of Potato Production Practices for Bio-ethanol Feedstock in Northern Japan. European Journal of Agronomy. 2013; 44. (In Eng.) doi: https://doi. org/10.1016/j.eja.2012.07.001
11. Kang W.Q., Fan M., Ma Z., et al. Luxury Absorption of Potassium by Potato Plants. American Journal of Potato Research. 2014; 91:573-578. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1007/s12230-014-9386-8
12. Kalinin A.B., Smelik V.A., Teplinsky I.Z., Pervukhina O.N. Choice and Justification Parameters of Ecological State in the Agroecosystem for Monitoring Technology Process Growing Agricultural Crops. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Bulletin of the St. Petersburg State Agrarian University. 2015; (37):315-319. Available at: https://spbgau.ru/files/nid/3847/39.pdf (accessed 08.08.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
13. Dorokhov A.S., Mosyakov M.A., Sazonov N.V Automated Line for Post-Harvest Processing of Root Crops and Potatoes. Selskokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii = Agricultural Machinery and Technologies. 2020; 14(1):22-26. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2020-14-1-22-26
14. Dorokhov A.S., Sibiriev A.V., Aksenov A.G. Theoretical Studies of the Technological Process of a Rod Elevator with an Adjustable Inclination Angle of the Apron. Agrarnaya nauka Yevro-Severo-Vosto-ka = Agricultural Science Euro-North-East. 2020; 21(1):52-61. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi. org/10.30766/2072-9081.2020.21.1.52-61
15. Indraja D., Ajkhilesh J., Vishal P., et al. A Review Paper Based on Design and Development of an Onion Harvesting Machine. Journal of Information and Computational Science. 2019; 9(12):333-337. Available at: https://www.researchgate.net/publication/339201506 (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
16. Massah J., Lotfi A., Arabhosseini A. Effect ofBlade Angle and Speed of Onion Harvester on Mechanical Damage of Onion Bulbs. Agricultural Mechanization in Asia, Africa & Latin America. 2012; 43(3):60-63. Available at: https://www.researchgate.net/publication/287778155_Effect_of_Blade_Angle_and_Speed_of_ Onion_Harvester_on_Mechanical_Damage_of_Onion_Bulbs (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
17. Edrris M.K., Al-Gaadi K.A., Hassaballa A.A., et al. Impact of Soil Compaction on the Engineering Properties of Potato Tubers. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2020; 13(2):163-167. Available at: https://www.ijabe.org/index.php/ijabe/article/view/4818/pdf (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
18. Asghar T., Ghafoor A., Munir A., et al. Design Modification and Field Testing of Groundnut Digger. Asian Journal of Science and Technology. 2014; 5(7):389-394. Available at: https://www.research-gate.net/publication/274373280_DESIGN_MODIFICATION_AND_FIELD_TESTING_OF_GROUND-NUT_DIGGER (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
19. Dorokhov A.S., Aksenov A.G., Kolchin N.N., et al. [Line for Postharvest Sorting of Potato Tubers, Roots and Fruits of Vegetables]. Patent 2,711,780 Russian Federation. 2020 January 22. (In Russ.)
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; 9(6):423-433. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1002/(SICI)1098-1098(1998)9:6<423::AID-IMA4>3.0.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; 9:14-19. (In Eng.) 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; 6(2):106-119. (In Eng.) 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; 6:396-402. Available at: https://www.semanticscholar.org/paper/Design-%2C-Development-and-Eval-uation-of-an-Online-Golmohammadi-Bejaei/fa144c6e0da9b61ba2a6e9af943de7a59c6cc9b0 (accessed 08.08.2021). (In Eng.)
Submitted 11.08.2021; approved after reviewing 26.10.2021; accepted for publication 10.12.2021
About the authors:
Aleksey S. Dorokhov, Deputy Director on Scientific and Organizational Work, Federal Scientific Agroengineering Center VIM (5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428, Russian Federstion), Corresponding Member of RAS, Dr.Sci. (Engr.), Professor, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4758-3843, Researcher ID: H-4089-2018, dorokhov@rgau-msha.ru
Alexey V. Sibirev, Senior Researcher of the Department of Technology and Machines in Vegetable Production, Federal Scientific Agroengineering Center VIM (5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428, Russian Federation), Dr.Sci. (Engr.), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9442-2276, Researcher ID: M-6230-2016, sibirev2011@yandex.ru
Aleksandr G. Aksenov, Leading Researcher of the Department of Technology and Machines in Vegetable Production, Federal Scientific Agroengineering Center VIM (5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428, Russian Federation), Dr.Sci. (Engr.), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9546-7695, Researcher ID: V-5572-2017, 1053vim@mail.ru
Maxim A. Mosyakov, Senior Researcher of the Department of Technology and Machines in Vegetable Production, Federal Scientific Agroengineering Center VIM (5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428, Russian Federation), Cand.Sci. (Engr.), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5151-7312, Researcher ID: A-8482-2019, maks.mosyakov@yandex.ru
Nikolay V. Sazonov, Junior Researcher of the Department of Technology and Machines in Vegetable Production, Federal Scientific Agroengineering Center VIM (5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428, Russian Federation), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4899-9197, Researcher ID: ABE-4241-2021, sazonov_nikolay@mail.ru
Contribution of the authors:
A. S. Dorokhov - formulation of the basic concept of research.
A. V. Sibirev - literary and patent analysis, preparation of the initial version of the text and formation of conclusions.
A. G. Aksenov - development of a research methodology.
M. A. Mosyakov - development of a block diagram.
N. V. Sazonov - software development.
All authors have read and approved the final manuscript.
