Welcome to Smart Agriculture 中文
Smart Agriculture

Smart Agriculture >

2024 , Vol. 6 >Issue 1: 111 - 122

DOI: https://doi.org/10.12133/j.smartag.SA202306010

Topic--Intelligent Agricultural Sensor Technology

Intelligent Detection and Alarm System for Ferrous Metal Foreign Objects in Silage Machines

  • ZHANG Qing , 1, 2 ,
  • LI Yang 1 ,
  • YOU Yong , 1, 2 ,
  • WANG Decheng 1, 2 ,
  • HUI Yunting 1, 2
Expand
  • 1. College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China
  • 2. Research Center of Grass Machinery and Equipment, China Agricultural University, Beijing 100083, China
YOU Yong,

Received date: 2023-06-12

  Online published: 2023-12-21

Supported by

Shandong Province Major Science and Technology Innovation Project(2022CXGC020704-01)

Modern Agricultural Industrial Technology System(CARS-34)

Copyright

copyright©2024 by the authors
Fold

Abstract

[Objective] During the operation of the silage machine, the inclusion of ferrous metal foreign objects such as stray iron wires can inflict severe damage to the machine's critical components and livestock organs. To safeguard against that, a metal detection system with superior performance was developed in this research to enable precise and efficient identification of metal foreign bodies during field operations, ensuring the integrity of the silage process and the well-being of the animals. [Methods] The ferrous metal detection principle of silage machine was firstly analyzed. The detection coil is the probe of the metal detection system. After being connected in parallel with a capacitor, it is connected to the detection module. The detection coil received the alternating signal generated by the detection module to generate an alternating magnetic field. After the metal object entered the magnetic field, it affects the equivalent resistance and equivalent inductance of the detection coil. The detection module detected the change of the equivalent resistance and equivalent inductance, and then transmited the signal to the control module through the serial peripheral interface (SPI). The control module filtered the signal and transmited it to the display terminal through the serial port. The display terminal could set the threshold. When the data exceeded the threshold, the system performed sound and light alarm and other processing. Hardware part of the metal detection system of silage machine were firstly design. The calculation of the planar spiral coil and the cylindrical coil was carried out and the planar spiral coil was selected as the research object. By using the nondominated sorting genetic algorithm-Ⅱ (NSGA-II) combined with the method of finite element simulation analysis, the wire diameter, inner diameter, outer diameter, layer number and frequency of the coil were determined, and the calculation of the bent coil and the unbent coil and the array coil was carried out. The hardware system was integrated. The software system for the metal detection system was also designed, utilizing an STM32 microcontroller as the control module and LabView for writing the primary program on the upper computer. The system continuously displayed the read data and time-equivalent impedance graph in real-time, allowing for the setting of upper and lower alarm thresholds. When a metal foreign object was detected, the warning light turned red and an alarm sound was emitted, causing the feed roll to stop. To simulate the scenario of metal detection during the operation of a silage machine, a test bench was set up to validate the performance of the metal detection system. [Results and Discussions] The test results of the metal detection function showed that for a metal wire with a diameter of 0.6 mm and a length of 20 mm, as the inner diameter of the detection coil increased, the maximum alarm distance increased first and then decreased. The maximum alarm distance occured when the inner diameter was 35 mm, which was consistent with the optimization result. The maximum alarm distance was the largest when the detection coil was two layers, and there was no data readout when it was three layers. Therefore, the optimal thickness of the detection coil for this metal detection system was two layers. When the detection distance was greater than 80 mm, the alarm rate began to decrease, and the detection effect was weakened. When the detection distance was within 70 mm, the metal detection system could achieve a 100% alarm rate. The test results of the system response time showed that the average system response time was 0.105 0 s, which was less than the safe transportation time of 0.202 0 s. The system can give an alarm before the metal foreign object reaches the cutter, so the system is safe and effective. [Conclusion] In this study, a metal detection system for silage machines was designed. A set of optimization methods for metal detection coils was proposed, and the corresponding metal detection software and hardware systems were developed, and the functions of the metal detection system were verified through experiments, which could provide strong technical support for the safe operation of silage machines.

Key words： silage machine; ferrous metal detection system; electromagnetic induction; planar spiral coil; non-dominated sorting genetic algorithm; finite element simulation

Cite this article

ZHANG Qing , LI Yang , YOU Yong , WANG Decheng , HUI Yunting . Intelligent Detection and Alarm System for Ferrous Metal Foreign Objects in Silage Machines[J]. Smart Agriculture, 2024 , 6(1) : 111 -122 . DOI: 10.12133/j.smartag.SA202306010

0 引 言

随着养殖业的快速发展，青贮饲料的需求增大，推动了青贮饲料收获机的发展。如果田间遗留的铁丝等铁磁性金属混入正在作业的青贮机中，将对青贮机和后续饲喂的牲畜健康产生严重威胁。因此，在收获机上安装探测灵敏的金属探测系统，已成为青贮机行业和国家农业装备发展的迫切需求。
目前，国外青贮机普遍标配金属探测系统，其金属探测技术的灵敏度和智能化程度较高，技术发展比较成熟［1, 2］。Byttenier和Paquetbertj［3］设计了一款金属探测系统，当金属物进入探测范围时，会使感应线圈或霍尔效应传感器产生信号。磁体后面安装了一块铁磁性金属板来屏蔽磁场，避免车体零部件影响探测效果。Bennett等［4］设计的金属探测系统则是将两种不同宽度的磁体间隔放置，其上放置两个“8”字型线圈，以提高系统抗干扰性。纽荷兰公司的Carl［5］同样应用了“8”字形线圈作为感应线圈，其磁场由两组具有相反极性的磁体交错布置而成。Strosser等［6］提出了两种磁体布置方式：一种是圆环状磁体套圆柱状磁体；另一种是偏置双齿结构。上述两种磁体布置方式可使金属探测器产生多方向的磁场，减小物料流方向对灵敏度的影响。
国内的青贮机大多没有标配金属探测系统。青贮机金属探测技术发展相对缓慢。赵博等［7］基于电磁感应原理研制了一款金属探测系统，该系统在最大安全检测距离不超过100 mm（距线圈端面）的前提下，对直径0.6 mm、长度12 mm的金属铁丝报警率达90%。祝正虎［8］提出了一种用于饲料收获机的金属探测系统方案的专利，但具体参数并未说明。王连山［9］设计了一套应用于青贮机的金属探测系统，在该系统中，除了实现应有的金属探测功能，其主要设计了喂入机构停止功能，可及时避免因金属物混入切碎系统而对机器造成的破坏。
为打破国外金属探测技术封锁，为中国青贮饲料收获机金属探测技术研究提供关键技术及设备支撑，本研究提出了一种平面线圈式金属探测线圈结构，采用LDC1000电感数字转换器作为数据处理模块，STM32单片机作为控制模块，设计了金属探测系统的上位机界面。本研究主要针对探测线圈进行了优化设计，并采用试验台架展开了金属探测系统的功能验证。

1 青贮机金属探测原理

本研究提出的金属探测系统基于电磁感应原理进行设计。探测线圈与被测物之间可以等效为变压器模型，如图1所示为涡流探测等效电路模型。探测线圈可视为电感与电阻串联的初级线圈。当施加某一频率的交变电压时，被测物可以看作是电感和电阻串联而成的次级线圈，由于线圈间的互感作用，在初级线圈一侧便可检测到次级线圈的相关参数［10］。
图1 涡流探测等效电路模型

注： U为线圈激励电压；R 1为线圈电阻；I 1为线圈激励电流；L 1为线圈电感；M为线圈与被测物之间的互感系数；R 2为被测物电阻；I 2为被测物感应电流；L 2为被测物电感。

Fig. 1 Equivalent circuit model of eddy current detection

初级电路复阻抗计算方法见公式（1）。
Z 11 = R 1 + j ω L 1
式中：Z 11为初级电路复阻抗，Ω；ω为角频率，rad/s；j为虚数的单位。
由基尔霍夫定律计算可得初级线圈在次级线圈影响下的等效阻抗Z 12，见公式（2）。
Z 12 = R 1 + ω 2 M 2 R 2 2 + ω L 2 2 R 2 + j ω L 1 - ω 2 M 2 R 2 2 + ω L 2 2 L 2
推得感应线圈的品质因数Q，见公式（3）。
Q = Q 0 1 - L 2 L 1 ω 2 M 2 Z 2 2 1 + R 2 R 1 ω 2 M 2 Z 2 2
式中：Z 2为次级线圈电路复阻抗，Ω；Q 0为无被测物时感应线圈的品质因数。由公式（3）可知，当金属物进入探测范围，线圈Q值降低。
综上分析，当被测金属存在时，探测线圈阻抗实部增大，虚部减小，即等效电阻增大，等效电感减小。

2 青贮机金属探测系统硬件设计

本研究设计的青贮机金属探测系统硬件组成如图2所示。探测线圈为金属探测系统的探头，并联一个电容后与检测模块连接，探测线圈接收检测模块产生的交变信号后产生交变磁场，金属物进入磁场后对探测线圈等效电阻和等效电感产生影响，检测模块监测到等效电阻和等效电感变化后通过串行外围接口（Serial Peripheral Interface, SPI）将信号传输至控制模块，控制模块对信号进行滤波处理并通过串口传输至显示终端，显示终端可设置阈值。当数据超过阈值时，系统进行声光报警等处理。
图2 青贮机金属探测系统硬件设计

注： SPI为Serial Peripheral Interface，串行外围接口；UART为Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发器。

Fig. 2 Hardware design of metal detection system for silage machine

2.1　探测线圈设计

2.1.1　探测线圈形状选择

探测线圈是金属探测系统的核心部分之一，能够产生和接收信号，直接影响系统的灵敏度、探测范围等。
线圈几何形状可分为平面螺旋线圈和圆柱线圈。为分析线圈不同形状对其特性的影响，在多物理场有限元仿真软件COMSOL中建立系统仿真模型，包含探测线圈、金属被测物和求解域3部分。激励方式为电压激励，方向垂直于线圈横截面，大小为5 V。在模型中，探测线圈材料设置为铜，被测物材料设置为铁，求解域设置为空气。
为了分析形状对探测线圈灵敏度的影响，分别定义电阻灵敏度S R和电感灵敏度S L，如公式（4）和公式（5） ［11］。
S R = | R S - R | / R
S L = | L S - L | / L
式中：R S为有被测物时线圈电阻，Ω；L S为有被测物时线圈电感，H；R为没有被测物时的电阻，Ω；L为没有被测物时的电感，H。
选择线径0.3 mm，同线长的导线分别绕成圆柱状和平面螺旋状，圆柱线圈外径为25 mm，平面螺旋线圈内径为5 mm，外径为25 mm，线圈端面到被测物的距离为30 mm，在COMSOL中进行参数化扫描，分别计算1~5层线圈的电感L、品质因数Q、电阻灵敏度S R、电感灵敏度S L以及被测物涡流损耗P，结果如图3所示。
图3 金属探测系统不同形状线圈性能参数计算结果对比

注： L为电感，uH；Q为品质因数，S R为电阻灵敏度，S L为电感灵敏度；P为涡流损耗，W；数据经过处理便于平面螺旋线圈与圆柱线圈进行比较；纵坐标无实际意义。

Fig. 3 Comparison of calculation results of performance parameters of coil with different shapes in metal detection system

由图3可知，1~5层线圈在线长相似的情况下，圆柱线圈电感、Q值均略大于平面螺旋线圈，层数越多相差越小。平面螺旋线圈电阻灵敏度、电感灵敏度与被测物涡流损耗均明显高于圆柱线圈。
以线圈端面为起点，在其中心轴线方向作100 mm长截线，在COMSOL中生成磁通密度模随距离变化的曲线，如图4所示，可知，无论层数多少，磁通密度模随距离增大而减小。越靠近线圈端面，平面螺旋线圈磁通密度模明显大于圆柱线圈，且二者变化均很大，大约40 mm之后两种形状线圈变化缓和，趋向重合。在进行金属探测时，金属由远而近靠近金属探测器，磁通密度模大可以提高探测范围，变化率大可以提高灵敏度。
图4 青贮机金属探测系统探测线圈轴向磁通密度模变化

Fig. 4 The metal detection system of silage machine detects the axial flux density mode change of coil

在线圈端面上方50 mm处从中心开始作一50 mm长径向截线，在COMSOL中计算截线上磁通密度模变化，结果如图5所示。由图5可知，在50 mm处，圆柱线圈磁通密度模略高于平面螺旋线圈，可知在轴向上40~50 mm之间，圆柱线圈与平面螺旋线圈磁通密度模曲线有交点，且在交点之后圆柱线圈磁通密度模大于平面螺旋线圈，但偏差不大。在径向上，圆柱线圈磁通密度模变化较平面螺旋线圈要缓和，越缓和越有利于获得均匀磁场和更大的径向探测范围。
图5 青贮机金属探测系统探测线圈径向磁通密度模变化

Fig. 5 The metal detection system of the silage machine detects the radial flux density mode change of the coil

综上分析，平面螺旋线圈会占据更大的径向空间，圆柱线圈会占据更大的轴向空间。平面螺旋线圈磁通密度模变化范围明显大于圆柱线圈，距离线圈端面越远，磁通密度模趋于相同。两种线圈电感与Q值近似相等，平面螺旋线圈电感灵敏度、电阻灵敏度和被测物涡流损耗要明显高于圆柱线圈，因此本研究采用平面螺旋线圈作为研究对象。

2.1.2　探测线圈结构优化设计

确定探测线圈形状后对线圈结构尺寸进行优化设计。本研究采用优化算法与仿真计算相结合的方法进行优化设计。首先进行变线径仿真分析确定线径，继而进行变频率仿真分析总结规律，利用非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ, NSGA-II）优化线圈内、外径尺寸，在以上参数确定的条件下，最后分别进行变层数仿真分析与变频率仿真分析确定层数与频率。
1）变线径仿真分析。导线在高频激励下会产生显著的涡流，从而导致趋肤效应。除此之外，由于探测线圈为多匝线圈，导线除了发生趋肤效应，邻近导线之间还会产生邻近效应，这会显著提高线圈的交流电阻，因此在选择导线时，线径不能过大。保证其他条件不变，取线圈内径为10 mm，外径为60 mm，线径范围为0.1~1.0 mm，步长为0.1 mm做参数化扫描，计算电感、电阻和Q值。结果如图6所示。
图6 金属探测系统不同线径线圈电阻、电感、Q值变化

Fig. 6 The change of resistance， inductance and Q value of wire diameter coil in metal detection system

随着线径增加，线圈电阻和电感急剧减小，而后减小趋势变缓，Q值先是近乎线性增加，而后趋势变缓。
综上分析，为了减小线圈损耗，需要选择高Q值、低电阻、线径较大的线圈。为了保证线圈的探测精度，需要保证线圈的电感尽量大，同时考虑到本系统金属探测线圈工作在高频下，为避免趋肤效应和邻近效应的影响，线径不能选择太大。综上所述，本系统选择0.3 mm线径导线。
2）变频率仿真分析。探测线圈施加正弦交变电压，当频率改变时，磁场和涡流都会发生变化，线圈性能也随之受到影响。本节对线圈模型进行频率求解分析，对频率进行参数化扫描，其他条件保持不变，取频率范围0.1~10 MHz。在0.1~1 MHz范围内步长设置为0.1 MHz；在1~10 MHz范围内步长设置为1 MHz。电阻灵敏度变化如图7所示，由于趋肤效应与邻近效应的影响，电阻灵敏度先是急剧升高，然后缓慢减小，金属探测线圈要求具有较高的电阻灵敏度，可据此图选择最高点处的频率即0.3 MHz。
图7 金属探测系统不同频率线圈电阻灵敏度变化

Fig. 7 Change of resistance sensitivity of coil with different frequency in metal detection system

3）优化算法设计。由于线圈结构参数很多，为了得到较准确的优化结果，本研究使用遗传算法的多目标优化，即NSGA-II，对线圈内径、外径进行优化。以探测线圈内径、外径为优化目标，以磁感应强度B与Q值的倒数作为适应度函数进行寻优。初始种群数量设置为500个，迭代200次停止，最后得出Pareto解集，如图8所示。
图8 NSGA-Ⅱ优化算法的Pareto前沿

注： 图中1/B（R 1，R 2）为磁感应强度的倒数；1/Q（R 1，R 2）为品质因数Q的倒数。

Fig. 8 Pareto frontier of NSGA-Ⅱ optimization algorithm

在Pareto前沿中，所有解均为最优解，根据需要分析选取。由于离线圈端面越远，磁感应强度变化越小，不同内外径对其影响不大，只有在靠近端面极近的地方才会有较大的变化。金属探测系统工作时，被测物由远极近，因此，磁感应强度对最优内外径解集的选择影响不大，应着重考虑Q值，因此选择图8中红色五角星处作为本次的优化结果，对其圆整化，结果如表1所示。
表1 金属探测系统探测线圈内、外径优化结果

Table 1 Optimization result of inside and outside diameter of detector coil in metal detector system

参数 R 1 /mm R 2 /mm
优化结果 35 140
4）确定线圈层数。线圈层数增加，自谐振频率将会减小，最佳激励频率也随之减小，因此在变层数仿真分析中频率设置应小于最优频率。变频率仿真分析中获得最佳频率为0.3 MHz，本节中选择频率为0.1 MHz，计算Q值、电感灵敏度、电阻灵敏度、被测物涡流损耗，以及与100 pF电容并联后的等效阻抗。计算结果处理后如表2所示。
表2 金属探测系统不同层数探测线圈参数计算结果

Table 2 Parameter calculation results of detecting coils of different layers in metal detecting system

线圈层数 Q值 电感灵敏度 电阻灵敏度 涡流损耗/W 等效阻抗/kΩ
1层 12.21 3.59 5.74 37.60 19.44
2层 17.01 3.57 7.49 9.39 27.08
3层 17.07 3.55 7.91 4.17 27.17
4层 15.64 3.53 7.20 2.34 24.89
5层 14.00 3.52 6.40 1.49 22.28
由表2可知，在0.1 MHz频率下，随着线圈层数增多，Q值先增大后减小，峰值在3层，与2层相差不大，电感灵敏度变化不大，电阻灵敏度先增大后减小，峰值在2层，涡流损耗逐渐减小，无金属物时R p值都在测量范围内。综合分析，线圈层数选择2层。
5）确定频率。在以上优化参数基础上，重复第2）节，计算电阻灵敏度，结果如图9所示，取图中最高点处的频率值，可得最佳频率为0.15 MHz。
图9 优化结果下不同频率线圈电阻灵敏度变化

Fig. 9 Variation of coil resistance sensitivity with different frequencies under optimization results

综上分析，本系统金属探测线圈的设计参数如表3所示。
表3 金属探测系统探测线圈设计参数

Table 3 Design parameters of detector coil for metal detector system

指标 内径/mm 外径/mm 层数 线径/mm 导线材料 频率/MHz
参数 35 140 2 0.3 Cu 0.15

2.2　探测线圈阵列分析

由于优化后线圈的结构尺寸较大，因此线圈不能直接封装后装入喂入辊。为了使线圈探测范围尽可能大并且便于安装，将线圈弯曲一定弧度，贴近喂入辊内壁。
建立弯曲线圈与未弯曲线圈三维模型。该线圈建模方式默认导线均匀多匝，在COMSOL中空间维度选择“三维”，物理场选择磁场（mf），求解器为频域求解器，频率设置为0.16 MHz，导入线圈模型，线圈施加5 V电压激励，对线圈进行求解。求解结果如表4所示。
表4 金属探测系统两种探测线圈性能参数计算结果

Table 4 Calculation results of performance parameters of two kinds of detecting coils in metal detecting system

线圈类别 电感/uH 电阻/Ω Q值 电感灵敏度 电阻灵敏度 涡流损耗/W
未弯曲线圈 9 881.874 3 22.694 6 437.739 6 5.352 9×10-5 0.000 741 5 2.594 2×10-9
弯曲线圈 9 410.466 1 22.687 0 416.997 8 1.415 1×10-3 0.135 898 0 1.658 7×10-9
由表4可知，弯曲后的线圈电感、电阻、Q值、涡流损耗都有不同程度的降低，其中电阻基本不变，电感与Q值变化稍大，涡流损耗降低最多，但是经弯曲后的线圈电感灵敏度和电阻灵敏度提高很大。
在线圈轴向从线圈端面开始作100 mm长截线，在距离线圈端面100 mm处沿径向方向作100 mm长截线，弯曲线圈作沿弯曲轴与垂直于弯曲轴方向的截线，提取截线方向上的磁通密度模变化，结果如图10所示，可知弯曲后的线圈磁通密度模减小，弯曲线圈弯曲轴方向和垂直弯曲轴方向磁通密度模相差不大。
图 10 金属探测系统弯曲线圈与未弯曲线圈磁通密度模变化

Fig. 10 Change of magnetic flux density mode between bent coil and unbent coil in metal detection system

综上所述，弯曲后的线圈性能参数略有降低，电感灵敏度、电阻灵敏度大幅度提高，因此，弯曲线圈应用于金属探测具有一定优势。
为拓宽金属探测宽度，将3个线圈并排放置，在COMSOL中对3线圈阵列进行仿真计算，线圈参数计算结果经处理后如表5所示，阵列线圈电感值、Q值和电阻值相近，均要小于单个线圈，电阻值减小最少，可忽略不计，电感值相差较大。
表5 金属探测系统的阵列线圈参数计算结果

Table 5 Calculation results of array coil parameters for metal detection system

线圈类型 电感L 电阻R Q值
线圈1 92.18 22.40 41.31
线圈2 90.68 22.34 40.80
线圈3 92.18 22.21 41.73
单个线圈 98.82 22.69 43.77
综上所述，弯曲后的线圈参数较未弯曲的线圈有所下降，但是减小很少，不影响线圈的作用，线圈阵列后参数稍有下降，Q值变化不大，生成的磁场比较匀称，阵列后的线圈可以用作金属探测。

2.3　封装模块设计

由于金属探测系统安装在喂入辊里，封装时，一方面金属探测系统整体封装要适应喂入辊的尺寸、结构，便于安装；另一方面喂入辊应对磁场的屏蔽作用尽可能小，便于金属探测系统探测到物料中的金属。
塑料作为绝缘、无磁材料，对磁场几乎没有屏蔽作用，由于对强度要求不高，本研究在搭建试验台架时选择亚克力塑料作为喂入辊材料。在物料流经的路径上，即金属探测系统的探测方向上，需保证较大的磁场强度，喂入辊需要选择屏蔽效能差的材料。在金属探测系统非探测方向上，为了减少喂入辊等车辆零部件对金属探测系统造成的干扰，需要采用屏蔽效能好的材料。铝作为日常生活中的常见材料，电导率高、磁导率低，屏蔽效能强，考虑到两种材料的成本，本设计中采用铝作为系统的封装材料。
在封装结构设计中需要考虑线圈的安装位置，尺寸等问题。本设计使用3个弯曲线圈均分放置，间隔距离为158 mm。
金属探测系统整体封装结构主要由4部分组成，安装基体上均分放置3个探测线圈，其下放置线束、控制模块和检测模块；探测线圈由0.3 mm纯铜漆包线缠绕而成，弯曲一定弧度贴合在安装基体上；上盖板选用塑料材料，主要防止灰尘等污染线圈；下盖板主要用来保护安装基体中的电子器件以及与轴连接固定整个结构。在整个结构中安装轴固定不动，下盖板与安装轴通过螺栓连接，外部滚筒转动，对饲料作物起导流作用。

2.4　金属探测系统总体结构设计

本研究通过有限元仿真计算与优化算法结合设计了感应线圈，选择电容值100 pF的C0G级电容器，线圈与电容并联构成LC振荡电路［12］，检测模块选择德州仪器生产的LDC1000［13］，控制模块选择正点原子研发的STM32F103单片机［14］，LDC1000与单片机之间通过SPI总线建立通信，上位机控制器选择NK-650工业控制计算机，与单片机之间建立UART串口通信，选择佰疆智能工业级电容触摸屏作为上层显示终端。整个金属探测系统总体设计如图11所示。
图11 青贮机金属探测系统总体结构设计

Fig. 11 Overall structure design of silage machine metal detection system

3 青贮机金属探测系统软件设计

在金属探测系统的软件设计中，控制模块需要传输、处理信号，配置相关寄存器等，电感数字转换模块（Inductance to Digital Converter, LDC）作为检测模块需要进行初始化设置并监测线圈信号，显示终端需要接收、处理信号以显示和预警。
软件运行时，首先需要对 MCU 时钟进行设置，然后对串口通信、 SPI 总线进行初始化，完成后对 LDC 寄存器进行数据读写，通过 SPI 总线循环读取 LDC 寄存器内的线圈数据，数据读取后 MCU 对其进行滤波处理并传输给上位机，上位机将信号与阈值进行对比，然后进行声光报警。程序流程如图12所示。
图12 金属探测系统主程序流程图

Fig. 12 Main program flow chart of machine metal detection system

本系统采用STM32单片机作为控制模块，STM32 的开发环境为 Keil uVision5，是一款在 Windows 系统下的基于C语言的集成开发软件，包括编写、编译、调试和仿真等开发流程，支持固件库和寄存器两种开发模式，其中固件库提供了丰富的库函数，可直接调用以提高开发速度。本系统基于固件库进行单片机开发，程序采用 ST-Link 下载器进行下载。
LabVIEW 是由美国国家仪器（NI）公司研制的一种程序开发环境，是一种图形化编程语言，本系统中采用顺序结构，通过一定的逻辑关系对下位机进行数据采集、处理和显示，主要程序如图13所示。
图13 青贮机金属探测系统上位机主要程序

Fig. 13 Silage machine metal detection system host computer main program

上位机界面反映系统运行情况以及金属探测报警，界面设计如图14所示。界面中可实时显示读取的数据并显示时间-等效阻抗曲线图，可据此设置上下报警阈值，当检测到金属异物时警示灯变红并发出警报声，喂入辊停止。停止按钮用于终止程序。
图14 青贮机金属探测系统的上位机显示界面

Fig. 14 Upper computer display interface for metal detection system of silage machine

4 系统试验设计与结果分析

4.1　试验台搭建

为模拟青贮饲料收获机作业过程中金属探测的场景，搭建了收获试验台来验证青贮机金属探测系统的性能。试验台如图15所示，包括驱动电机、锂电池、STM32F103单片机、LDC1000、工控机、稳压模块、显示屏、探测线圈、喂入辊、传送带等。
图15 青贮饲料收获机试验台总体搭建实物图

Fig. 15 Physical diagram of overall construction of silage machine test bench

4.2　金属探测功能试验

首先进行变内径试验，保持线圈外径不变，改变内径，探测内径对金属探测系统性能的影响。在饲料收获机实际工作过程中，金属丝随物料移动方向进入喂入系统，因此在该试验中，取直径为0.6 mm，长度为20 mm的金属丝，将其向喂入辊移动，记录金属丝在喂入辊切线方向的距离。
试验结果表明，直径为0.6 mm、长度为20 mm的金属铁丝，随着探测线圈内径增加，最大报警距离先增大后减小，内径为35 mm时报警距离最大，与优化结果相符合。
然后验证探测线圈层数对金属探测系统性能的影响。选取直径为0.6 mm、长度为20 mm的金属铁丝，向喂入辊方向移动，记录最大报警距离。
试验结果表明，探测线圈为两层时最大报警距离最大，3层时无数据读出，因此本金属探测系统探测线圈最佳厚度为两层，与优化结果相符。
最后检验金属探测系统灵敏度，即金属探测系统对铁丝所能探测到的最小尺寸。
试验过程中取不同直径和长度铁丝进行试验。将距离喂入辊70 mm处定为检测点，将上述不同尺寸的铁丝依次放到检测点，各进行50次试验，记录报警次数。试验结果如表6所示。
表6 不同尺寸铁丝在70 mm检测距离金属探测系统试验数据

Table 6 Metal detection system test data of different sizes of wire at 70 mm detection distance

组号 铁丝直径/mm 铁丝长度/mm 报警数/次 报警率/%
1 0.4 10 7 14
2 0.4 15 13 26
3 0.4 20 29 58
4 0.4 30 39 78
5 0.5 10 17 34
6 0.5 15 18 36
7 0.5 20 38 76
8 0.5 30 45 90
9 0.6 10 25 50
10 0.6 15 38 76
11 0.6 20 50 100
12 0.6 30 50 100
13 0.7 10 28 56
14 0.7 15 36 72
15 0.7 20 50 100
16 0.7 30 50 100
17 0.8 10 33 66
18 0.8 15 43 86
19 0.8 20 50 100
20 0.8 30 50 100
21 0.9 10 38 76
22 0.9 15 45 90
23 0.9 20 50 100
24 0.9 30 50 100
25 1.2 10 44 88
26 1.2 15 50 100
27 1.2 20 50 100
28 1.2 30 50 100
29 1.6 10 50 100
30 1.6 15 50 100
31 1.6 20 50 100
32 1.6 30 50 100
由表6可知，同长度铁丝，直径越大报警率越高，0.6 mm金属铁丝随着长度的增加，报警率逐渐提高，为15 mm时系统报警率达到76%，长度20 mm时达到100%，在检测距离70 mm方向上，最小铁丝尺寸为直径0.6 mm，长度20 mm。
将上述试验中直径0.6 mm、长度20 mm的铁丝改变检测距离，记录报警次数，每组进行50次试验。试验结果表明，检测距离大于80 mm时，报警率开始降低，检测效果减弱，检测距离在70 mm以内，金属探测系统可以达到100%报警率。
综合两组试验数据得出结论，本金属探测系统最小探测精度为直径0.6 mm、长度20 mm，该尺寸下最大检测距离为70 mm，其报警率达到100%。

4.3　系统响应时间检测

系统响应时间是金属探测系统的重要参数，其长短直接影响到系统能否及时检测和报警。如果响应时间过长，则容易使金属异物进入切碎系统，金属探测系统也就失去存在的意义。
根据物料流向的路径，进料速度和喂入辊转速，可以计算出金属异物进入探测范围后运动的时间。物料流向以及可运动距离如图16所示。
图16 青贮机喂入系统运输距离示意图

注： 图中L 1为本试验中安全检测距离；L 2、L 3为喂入系统中安全运输距离。

Fig. 16 Transport distance diagram of silage machine feeder system

由图16可知，理论上安全运输时间t可以由公式（6）表示。
t = L 1 / v 1 + L 2 / v 2 + L 3 / v 2
式中：v 1模拟青贮机最优进料速度，设为2 m/s；v 2模拟最优碾压速度，设为3 m/s；L 1为本试验中安全检测距离，70 mm；L 2、L 3为安全运输距离，分别为88和414 mm，经计算理论时间t为0.202 0 s。
金属探测系统工作时主要是读取数据的循环程序在运行。在硬件仿真中控制这部分程序运行，检测到循环一次运行时间为0.010 3 s。本系统设计为连续10次低于阈值则报警，循环10次时间为0.102 5 s，电机响应时间为0.002 5 s，所示整个系统响应时间为0.105 0 s。
综上所述，系统响应时间0.105 0 s小于安全运输时间0.202 0 s，系统可以在金属异物到达切刀前做出报警，因此本系统安全有效。

5 结 论

本研究提出了一种青贮机金属异物探测系统总体设计方案，并着重对探测线圈进行优化设计。通过有限元仿真分析与优化算法结合，设计出了符合本系统的最优线圈参数，最后通过试验验证了青贮机金属探测系统的功能和性能。主要研究结论如下。
1）基于COMSOL有限元分析软件分析了不同线圈形状，确定本系统采用平面螺旋线圈，提出了一套平面螺旋线圈优化设计方法，运用有限元仿真与优化算法相结合的方式对平面螺旋线圈完成了优化设计。
2）完成了青贮机金属异物探测系统硬件选型与封装结构的设计，依据喂入辊与封装结构对材料的需求进行了仿真分析，完成了系统软件设计，编写了数据读取、SPI通信和串口通信等程序，设计了上位机显示界面。
3）搭建了试验台架，开展了青贮机金属探测系统性能验证试验，对探测线圈进行了变内径、变层数试验分析，验证了线圈优化设计的有效性。选用多种规格金属丝进行试验，得出该金属探测系统在探测距离小于70 mm时，对直径0.6 mm、长度20 mm的金属铁丝报警率达到100%，且经过计算，系统响应时间0.105 0 s 小于安全运输时间0.202 0 s。

利益冲突声明

本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
1
孙国生. 青贮收获机械化技术应用与发展[J]. 农业工程, 2012, 2(7): 18-19.

SUN G S. Application and development of silage harvest mechanization technology[J]. Agricultural engineering, 2012, 2(7): 18-19.

2
陈学庚, 温浩军, 张伟荣, 等. 农业机械与信息技术融合发展现状与方向[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 1-16.

CHEN X G, WEN H J, ZHANG W R, et al. Advances and progress of agricultural machinery and sensing technology fusion[J]. Smart agriculture, 2020, 2(4): 1-16.

3
BYTTENIER WARD M R, PAQUETBERTJ F. FOREIGN Object detection system for agricultural harvesting machines: US20070277491A1[P]. 2007-12-06.

4
BENNETT C L, JR, BOHMAN C E. Speed-independent static magnetic field metal detector: US3972156[P]. 1976-08-03.

5
BOHMAN C E. Metal detector apparatus: US4433528[P]. 1984-02-28.

6
STROSSER R P, CHOW M K, BOHMAN C E. Magnetic field producing apparatus: US4344074[P]. 1982-08-10.

7
赵博, 王烨, 王吉中, 等. 一种青饲机及其青饲机收获中金属异物检测装置及方法: CN110780355A[P]. 2020-02-11.

ZHAO B, WANG Y, WANG J Z, et al. Green feeder and device and method for detecting metal foreign matters in green feeder harvest: CN110780355A[P]. 2020-02-11.

8
祝正虎. 一种用于饲料收获机的金属探测传感器: CN107024721A[P]. 2017-08-08.

ZHU Z H. Metal detection sensor used for forage harvester: CN107024721A[P]. 2017-08-08.

9
王连山. 用于青饲料收获机的金属检测装置: CN215005899U[P]. 2021-12-03.

WANG L S. Metal detection device for green feed harvester: CN215005899U[P]. 2021-12-03.

10
米文毓, 潘红光, 唐丽丽, 等. 基于STM32和LabVIEW的金属探测定位系统[J]. 工业仪表与自动化装置, 2018(1): 40-43.

MI W Y, PAN H G, TANG L L, et al. The metal detecting and locating system based on STM32 and LabVIEW[J]. Industrial instrumentation & automation, 2018(1): 40-43.

11
崔得位. 高温电涡流传感器感应探头的设计与优化[D]. 大连: 大连理工大学, 2021.

CUI D W. Design and optimization for induction probe of high temperature eddy current sensor[D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2021.

12
李峰, 祝忠明, 阳光, 等. LDC1000电感数字传感器的转速测量设计[J]. 单片机与嵌入式系统应用, 2017, 17(8): 69-71, 75.

LI F, ZHU Z M, YANG G, et al. Metal gear speed measurement system based on LDC1000[J]. Microcontrollers & embedded systems, 2017, 17(8): 69-71, 75.

13
李俊科. 用于流体中金属颗粒检测的同截面双感应线圈传感器研究[D]. 西安: 长安大学, 2022.

LI J K. Study on the same cross-section double induction coil sensor for metal particle detection in fluid[D]. Xi'an: Chang'an University, 2022.

14
陶醉, 陈希平, 王琳. 基于单片机的金属探测定位器设计[J]. 电气传动自动化, 2015, 37(5): 45-48.

TAO Z, CHEN X P, WANG L. The design of metal detector and locator based on SCM[J]. Electric drive automation, 2015, 37(5): 45-48.

Options
Outlines

/

〈 〉

  • ISSN 2097-485X（Online）
    ISSN 2096-8094（Print）
    CN 10-1681/S
    CODEN ZNZHD7
    Aboard PDC: C9452
    Authority in Charge: Ministry of Agriculture and Rural Affairs of the People’s Republic of China
    Sponsor: Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences
  • Address: No.12 Zhongguancun South St.,Haidian District Beijing P.R.China
    Zip Code: 100081
    Telephone: +86 10 82109657
    E-mail: smartag@caas.cn
京ICP备09089781号-37