The experiment is conducted to reduce the labor and production cost with the labor save of harvest if cultivating the potatoes using the machine and the results are as follows. On labor saving effect in transparent vinyl mulching, digging working hours per 10a in the case of using tractor are 60 min., fixing + turning time is 5 min. and 30sec., the time of harvest is 65 min and 30sec., digging working hours using cultivator are 99 min. and fixing +turning time is 5 min. and 30sec., but the time of hand harvesting is 990 min. and in digging labor saving effect, tractor shows 94% in the harvesting period and harvest by cultivator 90%. On non mulching cases, the harvest by tractor takes 49 min. and 30 sec. and that by cultivator does 87 min. and 30 sec., and digging labor saving effect shows 94% in the tractor harvest and 90% in the cultivator harvest. Therefore, on the operation efficiency per hour, in the case of tractor with digger vinyl mulching and non mulching show, $0.091\sim0.121ha$ and in the case of cultivator with digger both show $0.057\sim0.069ha$, so in the mechanized harvest of potatoes, the harvest by tractor with digger is the best. On the cost and labor save for harvesting the potatoes with labor saving effect, tractor shows 19 hours and 20 min./10a in vinyl mulching and 19 hours. and 54 min./10a in non mulching, so it shows the short hours for harvesting. And labor saving effect shows $42\sim45%$ in comparison with 35 hours and 21 min. $\sim35$ hours and 23 min.($123,113\sim130,613$ won) of the hand harvest, so the cost was reduced to $71,250\sim72,225$ won. On the cultivator with diggers, vinyl mulching takes 19 hours and 55 min. and non mulching 19 hours and 38 min., so the labor saving effect and cost were reduced to $14\sim44%$ ($72,675\sim73,313$ won) in comparison with the hand harvest.
To formalize the mechanization technique so as to build up competitiveness on the international market, a detail survey of a 104ha size rice farm, was made. And calculated to find out how many machine of each calibre are needed. It was found that he needed : 3 farm tractors, 3 combines, 4 grain dryers, 1 speed sprayer, 100 man days of labor for sowing, application of fertilizer and herbicide, respectively. And also needed 150 man days for combine harvesting and 60 man days for disease and pest control. It was found also that well timed harvesting is critically needed to keep rice quality. Because, in case when harvesting machine was beakdown to make harvesting time extended, then the quality drops down very much and also the farm income fall very much. Therefore, it is recommended that the amount of machine needed should be prepared and they should be well maintained so that harvest be completed in time.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2002.02a
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pp.494-500
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2002
본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
Cucumber fruits requires a lot of labor to harvest in time in Korea, since the fruits are cut and grabbed by hand. In this study, we developed an end-effector for robotic harvester of cucumber fruits. Its development involved the integration of an end-effector system with a PC compatible, DC motors, and a motor controller board. Software, written in Pic-basic, combined the functions of motor control with various circumstances. Cucumber's properties were measured and analyzed for precision of the end-effector. The results were similar to those of other vegetables. Properties including hardness of cucumber fruits were used as basic data for development of a harvester.
The field farming machine is difficult to develop due to its heavy slopes, tough roads and unformatted cultivation by growing crops. In particular, harvesting is a major problem in rural areas in Republic of Korea where aging is accelerated with work requiring a lot of time and manpower. This study seeks to analyze the dynamic characteristics of hot pepper harvester developed to replace manpower, reduce working hours and mechanize harvesting operations. To analyze the dynamic characteristics of a hot pepper harvester, the dynamic program Recurdyn was used and all analysis were performed as case of an empty vehicle. Based on the results, this study can suggest dynamic safety range of multi-purpose driving platform with hot pepper harvester.
The role of drones has been expanded to various fields such as agriculture, construction, and logistics. In particular, agriculture drones are emerging as an effective alternative to solve the problem of labor shortage and reduce the input cost. In this study therefore, we proposed the fruit recognition algorithm and harvesting mechanism for fruit harvesting drone system that can safely harvest fruits at high positions. In the fruit recognition algorithm, we employ "You-Only-Look-Once" which is a deep learning-based object detection algorithm and verify its feasibility by establishing a virtual simulation environment. In addition, we propose the fruit harvesting mechanism which can be operated by a single driving motor. The rotational motion of the motor is converted into a linear motion by the scotch yoke, and the opened gripper moves forward, grips a fruit and rotates it for harvesting. The feasibility of the proposed mechanism is verified by performing Multi-body dynamics analysis.
Forage productivity of cropping systems of rye - silage corn, silage corn - oats, silage corn - rape was studied in the south-eastern part of Korea where rice black-streaked dwarf virus(RBSDV) infection of corn are severe. Rye(cv. Paldanghomil) was planted on Oct. 20 of 1986 and harvested 10 times from April 5 to May 5 at the 5-day intervals in 1987, corn (cv. Suweon 19 and Jinjuok) was planted 5 times from April 5 to May 15 at the 10-day intervals in 1987, and oats(cv. Megwiri) and rape (cv. Velox) were planted 4 times from Sept: 4 to 25 at the 7-day intervals and harvested 4 times from Nov. 10 to Dec. 10 at the 10-day intervals in 1987. Considering yield, nutrition value, and in vitro dry matter digestibility (IVDMD), forage productivity of the cropping systems was compared. As harvesting time of rye delayed, plant height, dry matter(DM) yield, percent DM, crude fiber, and digestible DM yield increased, but crude protein, crude fat, and IVDMD decreased. However, nitrogen free extract was not different among the harvesting dates. As planting date of corn delayed, RBSDV infection rate increased. but DM yield of silage decreased. However, silage yield of Jinjuok was higher, but RBSDV infection rate was lower compared with Suweon 19 at all planting dates. DM yield of oats and rape decreased as planting date delayed. However, at Sept. 4 and 11 plantings yield of oats on Nov. 10 was much lower than that of rape, but the differences in yield between two crops decreased with delayed harvesting, and yield was similar on Dec. 10. A cropping system harvesting rye around April 20 and followed by planting corn in late April was best among the rye-corn systems considering yield and nutrition value of both crops. However, among the corn-oats or corn-rape cropping systems early April planting of corn and followed by early Sept. planting of oats or rape showed best results with similar yield potential of the best rye-corn cropping system.
Yield monitoring is one of a precision agriculture technology that is used most widely. It is spatial variability analysis of yield information that should be attained with yield monitoring system development. This experiment was conducted to evaluate spatial variability of yield and grain moisture content in rice paddy field, and their relationships to rice productivity. It is necessary to minimize sampling interval for accurate yield map making or to control cutting width of rice combine. Considering small rice plots such as $0.2{\sim}0.4$ ha, optimum size of sampling plot was below 15 m more than 5 m in with and length. In variable rate treatment field, average yield was similar, but yield variation was reduced than conventional field. Gap of yield by another plot in same field was bigger than half of average yield than yield variation was significantly big. Therefore yield measuring flow sensor must be able to measure at least 300 kg/10a more than 1000 kg/10a. Variation of moisture content in same field was not big and spatial dependance did not appear greatly. But, variation between different field is appeared difference according to weather circumstance before harvesting. Change of spatial dependence of yield was not big, because of field variation of moisture content is not big.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.4
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pp.16-25
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2019
Recently, due to labor shortages in rural areas within South Korea, the demand for upland-field machinery is growing. In addition, there is a lack of development of systematic performance testing of upland-field machinery. Thus, this study examined structural safety and drawbar pull based on soil properties, as a first step for systematic performance testing on the test bed. First, the properties of soil samples from 10 spots within the experimental site were examined. Second, the strain was measured and converted into stress on 8 points of an onion harvester that are likely to fail. More specifically, the chosen parts are linked to the power, along with the drawbar pull, using a 6-component load cell equipped between the tractor and the onion harvester. The water content of the soil ranged between 5.7%-7.5%, and the strength between 250-1171 kPa. The test soil was subsequently classified into loam soil based on the size distribution ratio of the sieved soil. The onion harvester can be considered as structurally safe based on the derived safety factor and the drawbar pull of 115-1194 kgf, according to the working speed based on agricultural fieldwork.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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