大型农田收割机输送带纵向撕裂实时监测研究

李丽娟 巩昌熙 巩佳欣 巩强 巩红霞

摘  要：大型农业收割机有助于提高作物收割效率、降低人力负担和人力成本，是实现农业现代化的关键设备。而输送带作为收割机的核心组件，一旦在长时间使用中发生纵向撕裂，不仅会影响收割机的工作效率，还可能造成农业生产的经济损失。依托现代信息技术，探索稳定性和环境适应性强的实时监测系统，识别和预警收割机输送带撕裂情况，可规避因材料老化、不当操作、环境影响等因素造成的输送带损坏和农业生产搁置问题，为实时监测技术发展应用提供新思路。

关键词：大型农田收割机；纵向撕裂；输送带

中图分类号：S22                               文献标志码：A文章编号：1673－6737（２０24）03－００91－０3

大型农田收割机的应用有效提高了水稻收割效率，为我国农业现代化发展做出了重要贡献。在收割机内部诸多组件中，输送带发挥着运输收割机割取的水稻作物的重要作用，输送带的故障会中断整个水稻收割过程，不仅会影响工作效率，还会造成损失。而纵向撕裂问题是输送带的常见故障之一，其主要与操作不当、环境变化、材料缺陷等因素相关。随着传感技术、图像处理技术和数据分析技术的快速发展，以及视觉检测、声波检测等技术的应用，不仅能及时发现输送带纵向撕裂问题，还能在一定程度上进行预测，为解决问题和采取预防措施提供窗口，有助于减少输送带隐患对农业生产的潜在影响。为此，本文旨在提出大型农田收割机输送带纵向撕裂实时监测系统及其优化策略，为农业生产提供技术支持。

1  大型农田收割机概述

1.1  大型农田收割机的工作原理

大型农田收割机是集收割、脱粒、清理等功能为一体的综合性农业机械，能通过收割作物并进行初步加工，显著提高农业生产效率。稻田所使用的收割机，其前端装载了一组快速往复移动的割刀，能伴随着收割机的前进割取水稻作物的茎秆，被收割的水稻通过料槽引导至螺旋输送器或链条输送系统，可进入脱粒滚筒或摆线轮脱粒装置进行脱粒。在脱粒系统的高速旋转作用下，水稻谷粒会从稻穗中被打击出来并混合着杂质混合物，然后被送入清理装置。利用强力风扇吹走稻壳、尘土等轻质杂质，再通过不同粒径的筛网将谷粒进行分级筛选，就能将清理后的谷粒送往收割机的储粮仓。当储粮仓满后，可利用卸粮管将谷粒卸载到运输车辆上或直接装袋，而秸秆和剩余植物则会被排放到收割机后部，这些残余物料可直接作为有机肥料，或利用秸秆回收设备进行进一步处理。

1.2  收割机输送带的结构与功能

输送带负责将收割机割取的水稻从前段收割区输送到脱粒和清理装置，这需要在保证输送效率的前提下最小化输送过程中对水稻的损伤。其材质大多采用耐磨、抗拉伸的合成材料或橡胶材料，能够适应水稻田的湿润环境和温度变化，同时具有较强的柔韧性。其驱动系统通常由电动马达或齿轮、链条等机械传统系统提供动力，可供操作员手动调节传输速度，以适应不同的收割条件，从而保证输送带平稳运行；其下方需配置用于支撑的托辊，并用张紧装置来调整输送带的张紧度，以避免水稻的滑动或脱落。

1.3  输送带纵向撕裂的原因分析

1.3.1  材料缺陷和老化  在材料缺陷方面，如内部纤维分布不均等输送带自身质量问题，会影响输送带的整体强度，使其在受力时容易产生纵向撕裂。即便输送带材料不存在质量问题，随着使用时间的不断增加，输送带本身也会逐渐老化，导致弹性和强度降低，尤其是长期暴露在阳光或潮湿环境下，传送带更容易因化学反应而加速老化和磨损进程。

1.3.2  使用和操作不当  在设备操作方面，当大型农业收割机以超出输送带承载能力的方式运行，或出现其他类似操作不当现象时，输送带会因承受拉力过大而急速老化、磨损，甚至直接导致输送带的纵向撕裂。此外，在设备运行过程中，输送带可能会与石块、树枝等尖锐物体接触，也会划破输送带表面，加剧纵向撕裂的风险。[1]

1.3.3  外部环境影响  在温度环境方面，低温环境容易使输送带材料变得硬化、脆弱化；而高温环境容易让输送带材料软化、膨胀并加速材料老化，降低抗拉伸强度。在湿度环境方面，水稻田的环境湿润性容易让一些输送带材料吸水膨胀，且潮湿环境能促进微生物生长，也会影响输送带的物理结构和强度。在化学环境方面，化肥、农药等化学物质的残留可能会加速输送带材料的化学腐蚀，进而影响其机械强度。在物理环境方面，与石块、树枝或其他硬物的接触会加快输送带材料的磨损，而长时间的阳光直射则会加速输送带材料的老化。

2  输送带纵向撕裂实时监测技术

2.1  视觉检测系统

视觉检测系统能通过高分辨率摄像机捕捉输送带表面的图像，再利用图像处理和分析软件，对捕捉到的图像进行图像分析，识别出传送带潜在的撕裂和损伤。其主要由高分辨率摄像机、照明装置、图像处理单元、反馈和控制系统四个部分组成。其中，高分辨率摄像机是视觉检测系统的核心，目的是捕捉输送带上微小的裂缝或异常，具有防尘、防水等特点，以适应水稻收割机的工作环境需求。照明装置能确保收割机在任何光照条件下都能获取清晰的影像，能有效提升图像质量和检测精度。图像处理单元包括用于图像处理和分析的软硬件，通过使用边缘检测、纹理分析、机器学习模型等算法，识别输送带图像的撕裂特征。反馈和控制系统则是在检测到输送带撕裂后，向收割机控制单元发送信号并触发警报，从而使操作者掌握输送带的撕裂信息。该技术的优点是非接触式检测，能避免与输送带的物理接触，且具有高效率、实时性、安全性和性价比高的优点；缺点则在于进行实时监测时具有高性能的计算需求，对系统设备的依赖性强，且在一定程度上会受环境和天气条件的影响，影响图像的清晰度。[2]

2.2  声波检测技术

声波检测技术是基于捕捉材料在受到应力时产生的瞬态弹性波（声波）来检验材料内部微小变形和裂纹的检测技术。当输送材料内部的物理结构发生变化时，会释放能够被传感器捕捉的声波能量，通过对声波特性的分析，能够识别输送带材料的损伤情况。其主要由声波传感器、数据采集系统和分析处理软件组成。[3]其中，声波传感器主要用于捕捉输送带材料损伤产生的高频声波；数据采集系统包括信号放大器、滤波器以及模数转换器等，主要用于记录并初步处理声波传感器收集到的信号；分析处理软件则对声波信号的频率、幅度、持续时间等参数进行进一步处理。其优点在于声波检测技术是非接触、非破坏性、非侵入性的检测方法，不会对输送带本身带来物理损伤，且对微小裂纹和损伤的敏感性强，能在输送带撕裂初期发现问题，有助于及时干预和维修；而其缺点在于会受环境噪声干扰，只能在停机后进行检查，并且信号解析的复杂性和信号源定位难度高，需要投入大量初始资金和运行成本资金，存在性价比低的问题。

2.3  振动分析技术

振动分析技术是根据收割机和输送带的设备振动特性，识别输送带内部破损等潜在问题的检测方法。其主要由振动传感器、数据采集和传输装置、分析软件组成。其中，振动传感器可捕获输送带运行过程中产生的振动信号，通过对频谱、时间波形或趋势进行分析，能够总结出输送带的异常振动。这种方法的优点在于能捕捉到极其微小的振动变化，且能够在不停机的状态下持续监测；而其缺点在于振动分析技术依赖精确的初始设定和校准工作，只有这样才能保证数据的准确性，并且振动数据的分析需要有专业的知识和经验，对操作员和分析师的要求较高。此外，振动分析更适用于识别轴承和齿轮箱等旋转部件的故障，对于输送带这类非旋转部件，虽然也能有一定的检测效果，但敏感性和准确性会有所下降。

2.4  电磁场监测

电磁场监测技术是利用电磁传感器监测材料或设备的电磁场变化，从而识别其潜在损伤或故障的检测技术。[4]其主要由电磁传感器、数据采集与分析装置、信号处理和分析软件组成。电磁传感器主要用于检测输送带的电磁场变化，根据需求可以选择电感式传感器、霍尔效应传感器或其他磁场传感器。这些电磁数据通过数据采集系统进行收集，随后传输至分析单元，使用高级算法进行数据分析，可根据电磁信号识别电磁场变化，从而检验出输送带的撕裂或损伤。其优点在于即使再细微的撕裂或内部结构变化，都能监测出电磁场的显著变化，因此具有极高的灵敏性和精确性，并且能够实时监测、快速识别输送带可能存在的撕裂或损伤问题；而其缺点在于对外部电磁干扰（EMI）非常敏感，一些农机设备的运行可能影响传感器的读数，且电磁穿透力取决于材料的电导率，因此电磁场监测技术的应用往往会受限于特定的范围。

3  实时监测系统的性能评估与优化

3.1  性能评估指标

大型收割机输送带纵向撕裂实时监测系统的性能评估指标包括：第一，监测精度和准确性。将输送带纵向撕裂的检测结果与已知撕裂样本进行对比测试，计算该系统的真正率（敏感性）和假正率（1-特异性）、精确率（撕裂正确识别的比例）和召回率（系统检测到的撕裂占总撕裂的比例）。[5]其主要用于精确识别和测量输送带撕裂的大小、位置和严重性，区分纵向撕裂、正常磨损和其他非撕裂缺陷。第二，响应时间。响应时间是指实时监测系统从发生输送带撕裂到发出警报之间的时间间隔，是减少设备损坏、防止输送带撕裂进一步扩大的关键指标。根据分别记录模拟测试和实际测试中输送带纵向断裂后系统发出警报的时间，从而测算该系统的响应速度。第三，系统稳定性。长期监控监测系统的运行状态，记录运行过程中出现的系统故障、系统崩溃等情况，以及恢复运行所需的时间或操作，其主要用于评价监测系统在连续运行状态下的可靠性。第四，成本效益。计算监测系统的总拥有成本和投资回报率，包括使用该系统后节约的维修成本、减少的输送带纵向撕裂导致的生产损失，以及延长输送带寿命能带来的经济效益，其主要用于评价使用该监测系统能带产生的农业生产效益。第五，用户友好性。其通过用户调查、信息反馈和案例分析，评价用户使用该系统的上手难度、使用体验，包括安装简便性、操作界面直观性、维护方便性等。

3.2  系统优化策略

要实现大型收割机输送带纵向撕裂实时监测系统优化，首先，应使用更高分辨率或灵敏度的传感器，提升传感器的数据收集质量，使用机器学习、深度学习等高级算法进行数据的分析处理，进而从复杂的数据中学习并视觉输送带的撕裂特征，提高识别准确度，减少系统误报现象。[6]同时，通过对软硬件的优化来减少系统响应时间，如使用实时操作系统（RTOS）、保障数据处理和发出警报效率，可以减少输送带损害和撕裂扩大问题。其次，定期对监测系统和传感器设备进行检查维护，并引入冗余设计机制，采用冗余传感器和数据路径，结合故障转移机制，使监控系统在部分组件失效时能保持正常运作，显著提高系统稳定性和可靠性。再次，通过模块化设计，允许系统根据需求快速调整功能模块和配置，并根据不同环境开发可适应的监测算法，提高监测系统的灵活性和通用性，使其能广泛应用于多种材质的输送带和多样化的稻田工作环境。最后，在不削减功能、不降低性能的前提下，通过简化设计降低监测系统的制造和维护成本，从而提升该系统的经济效益，降低长期投入使用所产生的维护成本，提高农民效益和投资回报率。

4  结语

本文围绕大型农田收割机输送带的纵向撕裂问题进行了深入分析，通过探讨收割机的工作原理和输送带的结构与功能，提出了输送带纵向撕裂的几点主要原因。随后，本文分析了视觉检测、声波检测、振动分析、电磁场监测等输送带纵向撕裂实时监测技术，进一步提出了性能评估与优化策略。本文的研究结果表明，监测系统能实时准确地检测输送带的纵向撕裂问题，且能够在多种工作环境下持续稳定运行，具有较高的实用价值和应用前景。在未来，该系统可以引入人工智能、机器学习等更高级的信息技术，提高监测系统的判断能力和预测能力，从而为农业生产领域发展做出贡献。

参考文献：

[1] 沈景轩，王贡献，孙晖，等.基于图像自适应增强YOLOv5的输送带纵向撕裂检测[J]. 仪表技术与传感器，2023（12）：69-74.

[2] 韩晓丽，李勇超，袁媛，等.视觉识别技术在输送带纵向撕裂故障中的应用研究[J]. 现代工业经济和信息化，2023，13（8）：112-114.

[3] 王文善，郭永存，刘普壮，等.基于改进YOLOv3的输送带纵向撕裂多视角检测方法[J]. 合肥工业大学学报（自然科学版），2023，46（1）：28-35.

[4] 吕润，车秀芬，吴慧，等.海南两系杂交稻制种关键发育期气候风险区划[J].热带生物学报，2023，14 （1）：77-81.

[5] 曾飞，任孝通，廖雅曼，等.便携式高精度输送带纵向撕裂视觉检测系统[J].仪表技术与传感器，2023（1）：54-58.

[6] 李飞，胡坤，张勇，等.基于混合域注意力YOLOv4的输送带纵向撕裂多维度检测[J]. 浙江大学学报（工学版），2022，56（11）：2 156-2 167.