智能化技术的农业机械工程实践中的应用

栗松 白阳 李孟臻 赵怡雯 于鑫

1、临沂职业学院

2、青岛恒星科技学院

农业机械工程作为现代农业的关键组成部分，在推动农业生产方式和效率方面发挥着不可忽视的作用。随着全球人口的增长和城市化的加速，农业面临着日益紧迫的挑战，需要更加高效、可持续的农业生产方式来满足食品需求。提高农业生产效率成为当务之急，而农业机械工程的智能化和自动化是实现这一目标的有效途径。通过降低劳动成本、提高农田作业效率，农业机械工程的发展既能够满足日益增长的食品需求，又能够改善农民的生计状况，具有深远的社会和经济意义[1，2]。

1 农业机械工程自动化与智能化中的技术基础

农业机械工程自动化与智能化中用到的技术主要包含传感器技术和机器学习算法。

传感技术通过将物理量、化学量或生物量转化为电信号，实现对环境变化的实时监测和数据采集。在农业机械工程中，智能传感技术的应用已经成为提高生产效率、减少资源浪费、实现精准农业的重要手段，为实现农业智能化提供了强有力的支持。这些传感器可以检测土壤湿度、温度、光照、气象条件等多种参数，为农业生产提供精准的信息，从而优化农田管理、提高作物产量。

机器学习通过算法和模型使计算机系统能够从数据中学习并不断改进其性能，而无需显式地进行编程。机器学习技术分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，其广泛应用于农业机械工程中，为提高智能化水平提供了强大支持。

2 智能传感技术在农业机械中的应用

农业生产中用到的农业机械可以采用现代的智能化传感器，例如各种土壤和空气传感器、导航定位传感器、无人机等，通过这些智能传感技术可以显著改善人工的弊端，提高生产的效率和规模，目前主要有如下的应用[3]。

土壤传感技术的应用：利用土壤湿度传感器、土壤温度传感器和土壤养分传感器等，实现对土壤状况的实时监测。这些传感器通过埋入土壤或贴近植物根系，测量土壤的湿度、温度和养分含量。农业机械通过收集这些数据，能够精准调整灌溉和施肥计划，避免过度灌溉，提高水分和养分利用效率，从而提高作物的产量和质量。

气象传感技术的应用。集成气象传感器，包括温湿度传感器、风速传感器和辐射传感器等，用于监测大气环境的各项参数。农业机械通过实时获取气象数据，可以精准预测降雨、温度变化等天气情况，优化农田作业计划。例如，可以在降雨前提前完成田间作业，以避免天气对农业生产的不利影响。

植物生长监测技术的应用。使用光照传感器、植物生长传感器等监测植物生长环境的关键参数。这些传感器能够检测光照强度、光谱特性以及植物生长速度等信息。农业机械通过分析这些数据，可以根据实际的植物需求调整施肥和灌溉计划，实现精准农业管理，提高作物的产量和品质。

精准定位技术的应用。结合全球定位系统（GPS）和惯性传感器，实现农业机械的精准定位和导航。这项技术使得农业机械能够在田间实现精确的行驶路径，减少作业重叠，提高作业效率。通过集成其他传感器，如高度传感器和障碍物检测传感器，还能够实现自主避障和自动驾驶功能，提高机械的智能化水平。

无人机技术的应用：将无人机与各类传感器结合，可实现对农田的高分辨率监测。无人机搭载的传感器包括高分辨率摄像头、红外光谱传感器等，用于获取农田的图像、热红外数据等信息。这些数据为农业机械提供了全面的农田状况分析，可用于监测植被健康、识别病虫害等，为精准农业提供了更为详实的数据支持。

智能传感技术在农业机械中的广泛应用不仅提高了生产效率，还有助于资源的科学利用，推动了农业现代化的发展。这些应用案例为农业生产提供了更准确、全面的信息基础，为智能农业的未来发展奠定了坚实的基础。

3 机器学习在农业机械工程中的应用

农业机械可以在基于图像和数据的智能化机器学习的加持下，更好地进行相关操作，实现高效、增产、减灾等目的。

病虫害预测与监测。利用机器学习算法，农业机械可以分析图像和传感器数据，快速识别作物上的病害和虫害。通过监测植物的生长状态、颜色变化和叶片形状等特征，系统能够提前发现植物异常，并提供预防措施，从而最大程度减少病害对农业产量的影响。此外，通过监测大量的气象数据、土壤条件和作物生长情况，机器学习模型可以预测病虫害的发生概率。农业机械可以根据预测结果调整喷药时间和剂量，实现病虫害的有效防控，减少化学农药的使用。

土壤质量评估。利用机器学习算法对土壤数据进行分析，可实现对土壤质量的精准评估。农业机械可以根据评估结果制定合理的施肥方案，确保作物在最适宜的土壤环境中生长。此外，通过机器学习，农业机械能够学习和优化自身的操作。例如，在耕地和种植过程中，机器学习算法可根据实际情况调整机械的工作深度、速度和施肥量，以实现更加智能和高效的农业生产。

智能化农田规划。机器学习技术可用于开发智能决策支持系统，利用机器学习技术处理地理信息数据，为农业机械提供智能化的农田规划方案。通过分析历史农业数据、气象信息和土壤特性等，为农业从业者提供精准的种植建议。系统能够根据数据预测最佳的播种时间、施肥方案和灌溉计划，以提高农田产量并减少资源浪费。通过优化农田布局和作物轮作，最大限度地提高土地利用效率，实现农业可持续发展。

设备健康监测与预测性维护。机器学习可以用于监测农业机械的运行状态和健康状况。运用机器学习模型分析农业机械的传感器数据，实现对设备运行状态的实时监测。通过分析传感器数据和设备运行日志，可以提前发现潜在故障，提前进行维护，降低设备损坏风险，减少停机时间，提高农业机械的可靠性和稳定性。

智能化农田导航。机器学习在精准农业中发挥着关键作用，结合机器学习和全球定位系统，可实现农业机械的智能化导航。机器学习模型可以分析实时环境数据，帮助农业机械避免障碍物、优化行驶路径，提高作业效率。通过分析农田地形、土壤质地、作物需求等数据，为农业机械提供智能化的作业路径规划。这能够减少机械在田间作业中的重复和浪费，提高作业效率，同时降低对土壤的压实和损害。

供应链管理与市场预测。通过机器学习分析市场趋势、消费者需求和供应链数据，农业机械工程可以更好地进行生产计划和作物销售。这有助于农业生产者更精准地预测市场需求，避免产量过剩或短缺，提高农产品的市场竞争力。

机器学习技术的应用使农业机械不仅能够自动完成传统的作业任务，更能够通过学习和适应实现智能化的决策和操作。这不仅提高了农业生产的精准性和效率，还为农业机械的未来发展提供了广阔的空间。在不断积累和应用数据的过程中，机器学习将成为农业机械工程智能化的核心引擎，推动农业生产方式向更加智能、可持续的方向迈进。

4 智能化农业机械工程面临的问题与解决途径

4.1 问题与挑战

数据安全与隐私。智能化农业机械需要大量的数据支持，但数据安全和隐私问题仍然是一个严峻的挑战。农业数据包括土壤信息、作物生长数据等敏感信息，必须确保在采集、传输和存储过程中的安全性。

技术标准和互操作性。不同厂商生产的智能化农业机械通常使用不同的技术标准和系统架构，导致互操作性不足。这使得设备之间的协同作业变得困难，阻碍了系统整合的发展。

高昂的投资成本。智能化农业机械的引入需要大量的资金投入，包括设备购置、传感器安装、数据分析软件等。这对小农户和农业合作社而言可能是一个巨大的负担。

技术普及与培训。农民和农业从业人员对于智能化技术的理解和接受程度存在差异，需要进行广泛的技术普及和培训。培训农业从业人员熟练使用智能化农业机械，提高其应对技术变革的能力。

环境适应性：农业作业环境复杂多变，智能化农业机械需要适应不同的气候、土壤和作物类型。机械在不同农田条件下的性能和稳定性是一个重要的问题[4]。

4.2 解决途径

建立数据安全标准。制定和遵守数据安全标准，确保数据在采集、传输和存储的全过程都得到充分的保护。采用加密技术、权限管理等手段，加强对农业数据的安全控制。

推动技术标准的制定。促进行业内的技术标准制定，推动各个生产厂商遵循共同的技术规范。这有助于提高设备的互操作性，促进不同设备之间的信息交流和协同作业。

降低投资成本。相关部门可以通过出台支持政策，为农业从业者提供智能化设备的财政和税收激励。同时，农业机械生产商可以采用模块化设计，降低设备的购置和维护成本。

普及技术培训。制定培训计划，为农民和农业从业人员提供智能化技术培训。培训内容应涵盖设备的基本操作、故障排除和数据分析等方面，提高他们对新技术的接受度和应用水平。

研发适应性强的设备。农业机械生产商应加强研发工作，设计适应性更强的智能化农业机械，使其能够在不同的农业环境下表现稳定。强调设备的耐用性和适应性，提高设备在不同地区的推广和应用能力。

4.3 改进方法

开展深入的多学科研究。进一步加强农业、机械、电子、信息等多学科领域的合作研究，深化对智能化农业机械工程的理论和实践研究，推动其不断创新和发展。

强化数据安全与隐私保护。针对智能化农业机械大量数据的采集和传输，加强数据安全与隐私的技术和政策研究，确保农业数据的安全性和农民的隐私权。

推动技术标准的制定。积极参与国际和行业标准的制定，推动智能化农业机械工程技术标准的一体化，以促进不同设备之间的互通和协同。

加强农业从业人员培训。加强对农业从业人员的培训，提高他们对智能化农业机械的认知和应用水平。培训内容应包括设备操作、数据分析和故障排除等方面。

持续关注环保和可持续性。在智能化农业机械的设计中加入更多的环保和可持续性元素，鼓励研究机构和企业推动农业生产向更为生态友好的方向发展。

通过综合采取上述解决途径和改进方法，可以更好地应对智能化农业机械工程面临的问题与挑战，促使其更好地服务于农业生产，推动农业现代化进程[5]。

5 未来发展方向

深度学习与人工智能融合。未来智能化农业机械将更多借助深度学习和人工智能技术，以实现更高层次的智能化决策和学习能力。深度学习算法将被应用于图像识别、模式识别和自主决策，提高农业机械在复杂环境中的适应性和智能水平。

5G 和物联网技术的广泛应用。5G 和物联网技术的发展将进一步加强智能化农业机械的联网能力，实现设备之间的高效通信和数据共享。这有助于提高农业机械的实时监测和响应速度，促使农业生产更加精准和高效。

农业大数据分析与决策支持。未来智能化农业机械工程将更加注重农业大数据的采集、分析和应用。通过大数据分析，农业机械可以更好地了解农田状况、作物生长状态和气象条件，为决策提供更科学的支持。

多模态感知技术的整合。结合多种感知技术，如视觉、声音、气味等，使智能化农业机械具备更全面的环境感知能力。这有助于更准确地判断作物的状态、检测病虫害和实施智能化农业管理。

可持续性和生态友好设计。未来的发展方向将更加注重智能化农业机械的可持续性和生态友好性。采用环保材料、降低能源消耗、减少农药使用量等方面的设计和技术创新，以实现农业机械工程对环境的最小影响。

通过对未来发展方向的进一步探索，智能化农业机械工程将更好地适应农业现代化的需求，为全球粮食安全和可持续发展做出更为重要的贡献[6]。

6 结论

通过本研究，得出结论，智能化技术在农业机械工程中的应用对提高农业生产效率和降低劳动成本具有显著的潜力。机器学习、传感技术和自动化控制系统的整合为农业机械带来了更高的智能化水平。然而，仍需解决一些技术难题和系统优化问题。未来的研究应致力于进一步完善智能化农业机械工程的系统设计，以实现更加可持续、高效的农业生产。