Комбайн Акрос | «Агроцентр-ЮГ»
Главная / Каталог / Запасные части / Запасные части к комбайнам
Арт: ПДК-10А
Комплект ПДК-10 для уборки кукурузы Дон, Акрос
Арт: Н.036.67.200-10У
Полумуфта внутренняя М16Х1,5 (1*4ШТ) Акрос, Дон-1500 А/Б
Арт: ЖВН 01.010
Коромысло привода ножа ЖВН в сборе
Арт: 3518050-13730
Пружина одинарная с пробкой блока уравновешивания Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор
Арт: 54-2-48-1
Звездочка (z=17, t=19,05) натяжная Дон-1500А/Б, Нива, Вектор, Акрос
Арт: 54-00558
Амортизатор подшипника соломотряса Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор, Нива, ПАЛЕССЕ
Арт: ЕДЦГ 123.000-02
Гидроцилиндр молотилки (142.
Арт: 081.27.02.402 (403)
Противорез пальца двойного (6м. нож-35шт, 7м. нож — 42шт.) Акрос, Торум, Вектор
Арт: 081.27.20.601
Палец шнека жатки (усиленный) диаметр 16 мм, L-242 мм. Акрос, Торум, Вектор
Арт: 081.27.04.603
Вал шнека жатки слева для муфты усиленной (шлицы) Вектор, Акрос с 03.2010г.
Арт: PVN 35831 812-00773
Муфта эластичная «Стромаха» (Акрос-Cummins)
Арт: ДО-13-2
Датчик включения молотилки (нормально-разомкнут) (ДО13М-2) Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор
Арт: ДО-13-1
Датчик вкл молотилки (нормально-разомкнут) (ДО 13М-1) Дон-1500А/Б, Акрос, Торум, Вектор
Арт: РМ 50.01.200
Клапан запорный гидрораспределителя Акрос, Вектор, Дон-1500А/Б, Дон-680/МАрт: ГА-80000
Гидроцилиндр подъема мотовила правый (ЕДЦГ 045 000-02) Акрос, Вектор, Дон-1500Б
Арт: 10.
02.02.012
Втулка кулака поворотного Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор, ПАЛЕССЕ-1218
Арт: 10.02.02.616
Болт ступицы колеса заднего Акрос, Торум, Вектор, Дон, Нива
Арт: 10Б.14.62.602
Втулка ножа барабана (под нож d=18 мм) Акрос, Вектор, Дон-1500Б, Нива-Эффект
Арт: 10.05.09.001Б
Шкив натяжной алюминиевый включения молотилки (без подшипника) Акрос, Дон-1500А/Б, Дон — 680
Арт: 10.01.21.170/10.01.21.108
Шкив отбойного битера 5-ти ручьевой d-315/355 Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор
Арт: 10.01.54.001
Накладка фрикционная муфт колосовых, зерновых групп (10.01.54.003А/55-12-435А) Акрос, Вектор, Дон-1500А/Б
Арт: 10.01.18.005
Муфта вариатора барабана (корона) Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор
Арт: Н.
027.104
Кopпуc подшипника (п.1680206, п.1580207) Нива, Дон-1500А/Б, Акрос, Дон-680/М, Вектор (КЗР 0101106)
Арт: 10.01.15.490
Конус вариатора Дон-1500А/Б, Акрос, Вектор
Арт: 10.01.05.201
Звездочка (z=7 d=35 двухсторон.) привода элеваторов Дон-1500А/Б, Вектор, Акрос
Мы перезвони́м.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку ваших персональных данных
Комбайн Акрос РСМ-142
Комбайн Акрос РСМ-142- Главная
- Каталог запчастей
- Запчасти на Комбайны зерноуборочные
- Комбайн Акрос РСМ-142
org/ListItem»>Комбайны РостсельмашПо наименованию (А-Я)По наименованию (Я-А)По популярности (возрастание)По популярности (убывание)По цене (сначала дешёвые)По цене (сначала дорогие)
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>
org/Product»>0
Корзина
Ваша корзина пуста
Исправить это просто: выберите в каталоге интересующий товар и нажмите кнопку «В корзину»
В каталог
Система технического зренияупрощает роботизированный сбор фруктов — Институт ACRO
сельское хозяйство | Еда и напитки | Упаковка и логистика | Робототехника | 3D видение | Классификация | Фильтрация | Соответствие | Измерение
Роботизированный сборщик яблок использует камеру внутри захвата и готовое программное обеспечение.
В ответ на проблему бельгийских фермеров, нуждающихся в поиске надежных сезонных рабочих, Исследовательский и образовательный центр автоматизации (ACRO) разработал робота-уборщика яблок. ACRO является дочерней компанией и техническим консультантом Колледжа католического университета Лимбурга, Бельгия, а также проводит техническое обучение и исследования в области ПЛК и машинного зрения для европейского сообщества.
Европейская стандартная высота фруктовых деревьев на профессиональных плантациях должна составлять от двух до трех метров. Автоматизированная машина для сбора фруктов (AFPM) Центра автоматизации исследований и образования (ACRO) использует уникальную конструкцию вакуумного захвата для сбора фруктов и упрощения координации между системой технического зрения и контроллером робота. Платформа AFPM, установленная за обычным сельскохозяйственным трактором, поддерживает промышленного робота Panasonic, который «собирает» фрукты (см.
рис. 1) .
Уборочная машина для яблок AFPM также состоит из генератора для электропитания, блока горизонтальной стабилизации, седьмой внешней вертикальной оси для увеличения рабочего диапазона, устройства сканирования безопасности SICK, центрального блока управления Siemens и ПК с сенсорной панелью с человеко-машинным управлением. интерфейс (ЧМИ). Программное обеспечение для обработки изображений HALCON от MVTec обеспечивает координаты наведения робота, а навес и шторка, которые можно сложить во время транспортировки, уменьшают воздействие окружающего света (см. рис. 2) . Для AFPM требуется один водитель на тракторе, в то время как он эффективно справляется с рабочей нагрузкой шести рабочих.
Одной из самых сложных проблем была конструкция захвата для фруктов.
Окончательная конструкция захвата представляет собой сочетание белого гибкого силиконового конуса, окружающего цветную камеру IDS UI-2230RE-C uEye USB 2.0. Конус подается реверсивным пылесосом/нагнетателем (см. рис. 3) .
Поместив камеру внутрь захвата, можно полностью контролировать положение камеры. Камера может направлять свою оптическую ось на яблоко, уменьшая искажения изображения и устраняя повторяющиеся этапы калибровки во время сбора яблок. Последнее преимущество заключается в том, что камера защищена от столкновений или плохих погодных условий, а также от прямого солнечного света.
Когда комбайн для яблок перемещается перед деревом и его навес открывается вокруг платформы AFPM (см. рис. 4) , комбайн необходимо активно стабилизировать с помощью различных гидравлических опор и систем подъема. После автоматической настройки установки камера сканирует дерево с 40 предварительно запрограммированных позиций. Таким образом, каждое дерево разделено на 40 секторов или изображений.
Запрограммированное положение и ориентация манипулятора сохраняются с каждым изображением. Данные о местоположении хранятся в оперативной памяти ПК. Для каждого сектора все спелые яблоки идентифицируются программой обработки изображений, перечисляются и собираются одно за другим в циклической задаче.
Платформа была разработана для максимально возможного контроля условий освещения с использованием навеса для покрытия всего дерева и платформы AFPM для уменьшения влияния изменения условий окружающего освещения и обеспечения однородного фона (синего цвета) для облегчения обнаружения (красные и зеленые) яблоки.
Обработка изображений ведется на промышленном ПК с микропроцессором Pentium IV 2 ГГц и оперативной памятью 1 ГБ под управлением Windows XP. По словам Эрика Клазена, ведущего дизайнера проекта в ACRO, для программного обеспечения для обработки изображений разработчики AFPM выбрали стандартную библиотеку машинного зрения HALCON 7.
1 от MVTec из-за ее точности и надежности. Система может собирать 85% всех яблок с дерева, что аналогично достижениям ручного сбора урожая.
Во время калибровки системы первым шагом является обучение системы цвету листьев яблони и голубому фону кроны. Чтобы отфильтровать эти нежелательные функции, используется серия шагов порогового значения цвета. Сначала из каждого из 40 изображений отфильтровывается синий цвет, а затем отфильтровываются листья. Зеленая и красная части поверхности яблок определяются с помощью цветового порога. После шумоподавления с использованием сверток HALCONopening_circle и select_shape и заполнения пробелов в изображениях позиции яблок четко видны (см. рис. 5) . После отделения отдельных яблок от кластеров (если они есть) с помощью фильтрации по водоразделу каждое яблоко выбирается и преобразуется в круг.
Чтобы сорвать одно яблоко, робот должен определить расстояние между камерой и яблоком и путь к нему. Камера измеряет это расстояние с помощью триангуляции.
Измерение производится в несколько шагов. Камера сначала получает изображение, а затем камера поворачивается так, чтобы яблоко оказалось в центре (см. рис. 6). Затем камера получает второе изображение, и, наконец, путем обработки этих двух изображений вычисляется диаметр. В этот момент система технического зрения определяет, попадает ли яблоко в допустимый диапазон размеров. Если это так, сигнал отправляется через соединение Profibus на контроллер робота, и манипулятору робота разрешается двигаться к яблоку.
При приближении к яблоку несколько изображений обрабатываются для расчета путем триангуляции оставшегося расстояния до яблока, в то время как воздух дует через захват со скоростью около 300 м³/мин, чтобы освободить плод от листьев, которые могут его скрыть. С каждым полученным изображением система рассчитывает оставшееся расстояние, используя запатентованную формулу. Поскольку яблоко остается в центре изображения, корреляция данного яблока на последующих изображениях тривиальна.
При приближении к выбранному яблоку через устройство для сбора продувается воздух, чтобы очистить яблоко от листьев. Как только яблоко оказывается в пределах четко определенного диапазона захвата, вакуумное устройство активируется. Если обнаруживается вакуум, яблоко слегка поворачивают и наклоняют, срывают и затем кладут рядом.
Эрик Класен из ACRO говорит: «В начале — три года назад — целью проекта было выяснить, можно ли сорвать яблоко с помощью современных технологий. Теперь, в конце проекта, мы можем сказать: что проект удался. Мы можем правильно обнаружить и сорвать 85% яблок с дерева. В настоящее время машина для сбора собирает яблоко каждые 8 секунд, но после сезона сбора в 2007 году это время будет сокращено до 6 или 5 секунд.
Разработчики считают, что этот промежуток времени можно сократить примерно до 5 с, в основном за счет устранения узких мест в связи между системой технического зрения и центральным блоком управления. приспособление, подходящее для сбора других фруктов, например, груш».
Автор: д-р Лутц Кройцер
Авторские права на все названия продуктов, товарные знаки и изображения продуктов/товарных знаков принадлежат их владельцам. Все права защищены.
Новая сенсорная система обеспечивает безопасный сбор урожая — ScienceDaily
Новости науки
от исследовательских организаций
- Дата:
- 27 октября 2017 г.
- Источник:
- Университет Билефельда
- Резюме:
- Тракторы и зерноуборочные комбайны часто эксплуатируются в труднопроходимой местности. Такие культуры, как рапс и кукуруза, растут с разной плотностью; поле иногда грязное, а иногда каменистое; а растения часто закрывают вид на потенциальные препятствия. Чтобы уборочная техника могла эффективно и безопасно собирать урожай, несмотря на меняющиеся условия, была разработана новая система обнаружения окружающей среды.
- Поделиться:
Фейсбук Твиттер Пинтерест LinkedIN Электронная почта
ПОЛНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Тракторы и зерноуборочные комбайны часто эксплуатируются в труднопроходимой местности. Такие культуры, как рапс и кукуруза, растут с разной плотностью; поле иногда грязное, а иногда каменистое; а растения часто закрывают вид на потенциальные препятствия. Чтобы уборочная техника могла эффективно и безопасно собирать урожай, несмотря на меняющиеся условия, Кластер технологий когнитивного взаимодействия Билефельдского университета (CITEC) и CLAAS, корпорация по производству сельскохозяйственной техники, расположенная в Харзевинкеле, Германия, разработала новую систему для обнаружения окружающей среды. . Совместный проект финансируется как инновационный проект в рамках технологической сети OWL. Результаты проекта были представлены 24 октября на семинаре в здании CITEC.
реклама
Цель проекта заключалась в разработке сетевой системы с датчиками, позволяющей уборочной технике автоматически распознавать окружающую среду и реагировать на изменения. «Таким образом, машины могут регулировать свою работу в зависимости от условий поля — как его состояния, так и имеющихся культур», — говорит исследователь CITEC д-р Торстен Юнгеблут, который координирует проект вместе с д-ром Борисом Кеттельхойтом из CLAAS.
Операторы уборочной техники часто могут видеть только ограниченную область вокруг машин. Растения еще больше загораживают обзор, кроме того, сами машины ограничивают обзор: комбайны иногда достигают длины грузовика. «Поэтому нам пришлось разработать систему, гарантирующую предотвращение столкновений, например, с дикими животными», — говорит Юнгеблут, инженер, работающий в исследовательской группе Cognitronics and Sensor Systems в Cluster of Excellence CITEC и на технологическом факультете в Университет Билефельда. Эта группа, возглавляемая профессором доктором Ульрихом Рюкертом, проводит исследования в области ресурсосберегающих и микроэлектронных систем, оснащенных такими датчиками, как цветные и инфракрасные камеры, датчики обнаружения тепла или датчики расстояния.
С июля 2014 г. до конца октября 2017 г. исследовательская группа совместно с CLAAS разработала интеллектуальную сеть датчиков для электронного обнаружения окружающей среды в сельскохозяйственных уборочных машинах. Исследователи CITEC также предоставили для проекта алгоритмы, которые анализируют данные датчиков. «Данные датчиков объединяются и оцениваются, чтобы машина могла самостоятельно оценивать окружающую среду, что позволяет ей приспосабливаться к изменяющимся условиям», — объясняет Юнгеблут. «Кроме того, система работает на разных машинах. Например, система управления зерноуборочным комбайном может предупреждать трактор о приближающихся препятствиях».
«Эта новая система делает сельскохозяйственную уборочную технику более эффективной и безопасной, тем самым повышая качество урожая», — говорит д-р Борис Кеттельхойт из CLAAS. «Ущерб людям и машинам предотвращается в максимально возможной степени, а простои сокращаются».
Дополнительная информация: Инновационный проект «Электронная система обнаружения окружающей среды для уборочной техники:» https://www.its-owl.com/projects/innovation-projects/details/environment-detection-system-for-harvesting-machinery
реклама
История Источник:
Материалы предоставлены Universitaet Bielefeld .
