基于机器视觉的玉米种粒定向定位摆放装置研制

为实现玉米定向、定位播种,基于图像处理技术研制了一种玉米种粒定向定位摆放装置。在介绍装置的组成和工作原理的基础上,设计了关键部件的结构,通过试验分析和理论计算,确定了关键部件的尺寸参数和安装方位,测试了导向定位管的定位精度,分析了凹型定位槽连续有效作业的条件,并结合作业精度要求,设计了控制方式并设置了控制参数。同时结合金博士郑单958种粒样本的特点,改进了合格种粒胚芽正反面和尖端朝向的图像检测算法。试验结果表明,胚芽正反面检测准确率为98%,尖端朝向检测偏差小于8°,凹槽定位准确率为97%,定位吸取准确率为94%,定位摆放准确率为99%,摆放后角度偏差不大于10°,满足设计要求。该研究可为实现种粒的定向包装以及后续的定向播种提供参考。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。     

基于稀疏表示算法的高通量玉米果穗粒型识别系统

玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,同时满足高通量以及无损测量的要求,该文以果穗整体为研究对象,基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统(果穗未脱粒)。以掉落抓拍法硬件采集平台采集3种不同粒型(硬粒型、马齿型、半马齿型)的玉米穗图像,首先使用帧差法获取果穗轮廓,再通过G通道分离、OTSU算法(最大类间方差法)得到籽粒轮廓信息,提取籽粒部分颜色、形状、纹理特征作为分类依据,每种粒型取200粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典,对每一个测试样本计算稀疏表示系数,根据最小重构误差判定籽粒粒型类别。结果表明,该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计,识别正确率达到94.8%,测量速度达到28穗/min,大大提高了玉米粒型统计的效率。     

基于多相机成像的玉米果穗考种参数高通量自动提取方法

实现玉米果穗考种性状的准确、快速获取是提高玉米育种效率的关键环节。该文在前期设计的玉米高通量自动化考种装置基础上,提出了一种基于多相机的玉米果穗考种参数提取方法,通过4个等间隔均匀分布的摄像头同时获取果穗4个方向图像,针对每副图像分别经过背景去除、投影模型构建、籽粒跟踪、考种参数提取等处理,最后根据4副图像的处理结果,综合计算穗长、穗粗、平均粒厚、穗行数、行粒数、穗粒数等考种参数。在玉米高通量自动化考种装置的果穗考种模块上进行试验,结果表明,该文所提方法测得的穗长、穗粗、平均粒厚与人工方法测量值之间的决定系数R2分别为0.997 3、0.984和0.941 5,对穗行数、行粒数的测量精度分别为98.63%、95.35%,为玉米果穗考种参数提取提供了一种新思路,为高通量自动考种装置的实现奠定了基础。     

基于穗粒分布图的玉米果穗表型性状参数计算方法

玉米果穗表型性状是玉米育种、产量预测的重要参数,提出一种基于穗粒分布图的玉米果穗性状计算方法,全面解析玉米果穗和穗粒的几何、数量和颜色等表型性状。该文利用步进电机驱动果穗转动来获取果穗主要侧面图像,采用果穗畸变校正方法生成标准果穗图像序列,在像素尺度进行果穗轮廓分析,建立图像序列中果穗轮廓映射关系并生成果穗三维模型,在穗粒尺度拼接果穗整个表面的穗粒分布图,计算出果穗和穗粒的各项表型性状。试验结果表明,提出的表型性状计算方法对穗型及穗粒分布规则的玉米果穗具有较高检测精度,其中穗行数、行粒数、总粒数、果穗长和果穗粗的平均计算精度分别为98.231%、94.351%、96.921%、98.956%和98.165%。     

玉米种子自动精选系统开发

种子精选是种子工程发展中需要解决的关键问题之一。该文设计了动态玉米籽粒品质检测分级系统,利用玉米籽粒的形态特征将种子分为4级,利用颜色特征将种子分为3级,分级合格率分别为81.8%和93.04%;设计了玉米籽粒品种识别系统,利用基于贝叶斯准则的分类器和基于支持向量机的模式识别方法,可实现农大80、农大108、高油115、农大4967、白糯6号共5个玉米品种的识别,平均识别准确率为92%;研制了玉米单倍体籽粒分拣系统,根据其颜色特征及模式识别技术进行玉米单倍体识别后使用二自由度并联机器人机构,采用气吸方式进行分拣,分拣精度为80%。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

四川省夏玉米机械粒收适宜品种筛选与影响因素分析

为筛选适宜四川机械粒收夏玉米品种,明确玉米机械粒收质量影响因素,2017—2019年在四川省中江县开展了夏玉米机械粒收品种筛选试验研究,对参试28个玉米品种、98个品次机械粒收质量、籽粒含水率和产量数据进行分析。结果表明,玉米籽粒破碎率和落穗损失率高是四川夏玉米机械粒收存在的主要问题。夏玉米机械粒收籽粒破碎率平均为5.63%,杂质率平均为2.39%,落穗损失率平均为4.12%,籽粒总损失率平均为4.76%,其中落穗损失占籽粒总损失的86.55%。籽粒含水率与籽粒破碎率、杂质率、落粒损失率呈显著正相关,而与落穗损失率、籽粒总损失率相关不显著。收获时较高的籽粒含水率是导致籽粒破碎率高的主要原因,适当推迟收获时间可有效降低籽粒含水率,进而降低机械粒收籽粒破碎率。种植行距与收获机械行距不匹配导致错行收获是落穗损失率高的主要原因,保证收获机对行收获可显著降低落穗损失率,进而降低籽粒总损失率。本研究以玉米产量和机收时籽粒含水率为指标,筛选出产量高、籽粒含水率低的‘仲玉3号’‘渝单30’‘正红6号’‘延科288’ 4个玉米品种,可作为四川省夏玉米适宜机械粒收的品种。     

玉米高通量自动考种装置设计与试验

考种是玉米育种的重要环节,针对现有考种方法分别进行玉米果穗或玉米籽粒考种参数测量,难以满足玉米商业化育种过程大量样本自动考种需求的现状,该文设计了一种玉米高通量自动考种装置,主要包括玉米果穗考种单元、自动脱粒单元、玉米籽粒考种单元、后处理单元及系统控制单元,可实现玉米果穗考种、自动脱粒、籽粒考种、籽粒提升、籽粒封装、标签打印等全过程的自动化.依据设计方案进行原理样机试制及试验,结果表明:该装置可实现玉米穗质量、果穗长宽、穗行数、行粒数、秃尖区域、籽粒厚度、籽粒长、籽粒宽、穗粒数等考种参数的实时测量,且对果穗长、宽的平均测量精度分别为99.13％,99.25％、对籽粒数量的平均测量精度为99.39％.样机对单个玉米考种时耗时约为27.2 s,连续考种作业时处理速度达4穗/min.该研究为玉米高通量自动考种装备的实现提供了参考.     

基于小麦群体图像的田间麦穗计数及产量预测方法

在田间小麦测产时,需人工获取田间单位面积内的麦穗数和穗粒数,耗时耗力。为了快速测量小麦田间单位面积内的产量,该文利用特定装置以田间麦穗倾斜的方式获取田间麦穗群体图像,通过转换图像颜色空间RGB→HSI,提取饱和度S分量图像,然后把饱和度S分量图像转换成二值图像,再经细窄部位粘连去除算法进行初步分割,再由边界和区域的特征参数判断出粘连的麦穗图像,并利用基于凹点检测匹配连线的方法实现粘连麦穗的分割,进而识别出图像中的麦穗数量;通过计算图像中每个麦穗的面积像素点数并由预测公式得到每个麦穗的籽粒数,进而计算出每幅图像上所有麦穗的预测籽粒数,然后计算出0.25 m2区域内对应的4幅图像上的预测籽粒数;同时根据籽粒千粒质量数据,计算得到该区域内的产量信息。该文在识别3个品种田间麦穗单幅图像中麦穗数量的平均识别精度为91.63%,籽粒数的平均预测精度为90.73%;对3个品种0.25 m2区域的小麦麦穗数量、总籽粒数及产量预测的平均精度为93.83%、93.43%、93.49%。运用该文方法可以实现小麦田间单位面积内的产量信息自动测量。     

马齿型玉米种子定向播种推送装置设计与试验

为了实现玉米种子的定向推送,该文以定向处理完毕且呈平躺姿态的马齿型玉米种子为对象,设计了一种玉米种子定向播种推送装置,能够对玉米种子进行定向接收、移动和推送。对装置的定向接收功能进行了原理分析,以分选缺口的2个形状参数圆弧角度和深度为因素,以保留成功率和剔除成功率为指标,分别对尖端朝前和大头朝前的玉米种子进行仿真试验,得到了最佳的分选缺口参数:圆弧角度为14°、深度为3 mm。搭建玉米种子定向播种推送装置试验平台进行性能试验,结果表明装置的定向接收、移动和推送3个功能实现效果良好,对于定向接收功能,尖端朝前玉米种子的保留成功率达到93.8%,大头朝前玉米种子的剔除成功率为100%。该研究为后续的定向玉米种子弹夹制作及玉米机械化定向播种提供了参考。     

马齿形玉米种子尖端激光定向与胚面识别装置研制

为了实现玉米种子的尖端定向与胚面识别,该文以现有尖端定向装置输出的马齿型玉米种子为对象,基于激光开关和测距原理,提出了一种尖端定向与胚面识别方法:依据马齿形玉米种子尖端窄大头宽的轮廓特征,利用激光开关传感器等部件对玉米种子的尖端朝向进行识别,并将大头朝前的玉米种子进行剔除;依据马齿形玉米种子胚面上有胚沟而反面较为平整的表面特征,利用激光测距传感器等部件对尖端朝前的玉米种子进行胚面识别。设计并搭建了玉米种子尖端定向与胚面识别装置,配合现有的尖端定向装置进行试验,结果表明:尖端定向与胚面识别装置的尖端定向成功率达到99.1%,相比现有的尖端定向装置提升了9.5个百分点,胚面识别准确率为96.4%。该方法基本可以实现玉米种子的尖端定向,同时保证胚面识别准确率达到较高水准。该文提出的玉米种子尖端定向与胚面识别方法可为后续玉米种子的自动化定向包装提供参考。     

基于图像处理的玉米果穗三维几何特征快速测量

摘要：目前,育种过程中玉米果穗的三维考种形态特征（如穗体积、穗形态等）通常都是采用手工测量的方法,需花费大量的人力和物力,而且手工测量方法常存在着主观误差、测量效率低等问题。该文基于HSV彩色空间图像处理算法实现了多个玉米果穗三维考种形态特征的快速测量。首先基于HSV直方图阈值分割算法实现了多个玉米果穗轮廓的准确提取,分割算法适用于任意摆放玉米果穗;其次基于果穗轮廓最小外接矩形和轮廓横截面累计求和的思想,实现了玉米果穗三维几何特征的快速、准确计算。以郑单958和农华101两品种为例进行算法测试验证,果穗体积等的测量准确率达94%;并对产生误差的原因进一步分析。该文实现了多个玉米果穗三维特征的快速测量方法,大大提高了作物考种的工作效率。     

基于分级阈值和多级筛分的玉米果穗穗粒分割方法

为了有效克服果穗形状畸变和穗粒颜色差异对穗粒分割的影响,该文提出一种准确、鲁棒的玉米果穗穗粒分割方法。该方法利用果穗三维形状特征校正果穗径向畸变以最大程度恢复图像上果穗表面信息;采用分级阈值分割策略确定每颗穗粒最佳阈值范围,并利用穗粒几何特征实现穗粒初次筛分,消除穗粒间粘连效应;结合主成份分析和支持向量模型完成穗粒的二次筛分,生成果穗表面穗粒分布图。该方法整合了果穗径向畸变-分级阈值-穗粒多级筛分,实现果穗穗粒的精准分割,为玉米果穗自动化考种提供了基础方法。试验结果表明提出方法在穗粒分割准确性和鲁棒性上具有显著优势,平均计算效率达15 s/果穗。     

粳稻定向精量播种装置排种性能试验

为探究粳稻定向精量播种装置排种性能的影响规律并获得因素的最优组合,以东农419长粒型粳稻为播种对象,采用单因素及三因素三水平正交试验设计方法,对粳稻定向精量播种装置进行了排种性能试验研究。建立了定距输送板输送频率、输送板齿距和滑道夹角3个主要因素与排种合格率(1~3粒率)、理想排种率(2~3粒率)的数学模型,分析了各影响因素及其交互作用对排种合格率与理想排种率的影响规律,并进行了参数优化与试验验证。影响排种合格率的主次因素依次为输送板输送频率、输送板齿距和滑道夹角;确定优选组合为输送频率2.7 Hz、滑道夹角46.8°、输送板齿距9.6 mm,平均排种合格率为98.75%,经试验验证,与理论优化结果基本一致。在相同的试验条件下采用北方常用的3个长粒型粳稻和2个短粒型粳稻品种进行综合播种作业性能试验,在纸介种带喂入速度为0.04 m/s时,平均播种合格率为97.22%,平均理想排种率为77.57%,漏播率与重播率分别低于2.6%和0.4%,试验结果表明该装置对北方长粒型粳稻具有更好的适应性能,能够满足粳稻机插秧育秧播种要求。该研究为北方粳稻种子带育秧设备定向精量播种装置的优化设计与排种性能的提升提供了参考。     

薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置设计与试验

针对小麦高速播种作业过程中高频排种种子流精准检测困难的问题，该研究设计了一套薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置。基于将高通量变为低通量多通道并行同步检测的思路，设计了种子流分流结构。根据小麦种子物理特性，在已有传感原理的基础上，提出了一种"LED灯珠+窄缝"产生薄面光层，结合凸透镜折射原理扩大有效检测面积的方法，通过光路分析和窄缝尺寸分析确定了凸透镜焦距、薄面LED窄缝尺寸及传感元器件关键参数。利用多通道并行检测传感原理，设计了多路信号同步采集系统。为提升检测准确率，建立检测准确率-排种频率之间的关系，通过分析检测装置的误差规律，构建了准确率补偿模型。台架试验表明：排种器转速在80～180 r/min时，田间正常排种频率范围为52.10～321.55 Hz，检测准确率均高于96.68%。田间播种试验表明：在2～9 km/h的小麦播种机作业速度下，田间排种频率为67.65～323.95 Hz，检测装置检测准确率高于95.28%。检测装置能够检测排种器的排种频率、各通道排种量、排种总量。正常田间小麦播种作业中机械振动、强光照和土壤粉尘对检测装置没有明显影响。该检测装置可为小麦高速播种作业中高频种子流精准检测、漏播检测以及补种提供有效支撑。