基于计算机视觉的新疆棉种颜色分选系统设计

设计了一套基于机器视觉的脱绒棉种在线分选系统,采用种子平抛和气吹分离的方式实现了新疆地区红棕色棉种与黑色棉种的自动分选。研究了无序状态下的种子图像采集方法,并通过区域细分的方式解决了无序种子与气流喷嘴的对应关系。提出了种子位置跟踪和分离算法,实现了对棉种图像处理结果的延时分离操作。实验结果表明:在传送带速度为0.50 m/s时,分选精度为88.6%,选出率为80.7%。     

基于机器视觉的种子质量检测新型算法

在分析已有区域标记算法的基础上,提出了一种新的二值图像连通区域准确标记算法。顺序扫描和标记二值图像的各个像素点,准确判断标记过程中出现的标记冲突,并建立标记冲突的模型,在算法中增加回溯扫描算法,消除标记冲突引起的标记误差。实验证明:该算法可以准确地标记出各种形状的连通区域,与已有算法相比,扫描重复率低,运行准确,速度快,具有很好的应用前景。     

脱绒棉种分选关键技术研究现状——基于机器视觉技术

棉种的优劣直接影响棉花的产量和质量,而机器视觉技术在种子的检测与分级中发挥重要的作用.为此,基于机器视觉技术,分析了脱绒棉种分选系统在硬件方面关键技术的研究现状,总结了脱绒棉种在图像处理中的分选算法,并随着分选的自动化与智能化的不断提高,提出了今后的发展趋势.     

在线式玉米单粒种子检测分选装置设计与试验

针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1 200粒正常种子、1 200粒霉变种子和1 200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明：在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。     

在线式玉米单粒种子检测分选装置设计与试验

针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1200粒正常种子、1200粒霉变种子和1200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明：在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。     

棉种分选加工工艺及设备

棉种是棉花生产最基本的生产资料,棉种分选加工则是提高棉种质量和商品性的重要手段。本文以新疆石河子开发区天佐种子机械有限责任公司的棉种分选加工生产线以及石河子大学机械电气工程学院种子精选分级实验室中的相关棉种加工设备为例,简要阐述了棉种分选加工过程中涉及的分选原理和相关设备,并对相关设备的工作过程及主要特点进行了阐述,以期能为相关企业棉种分选加工工艺的制定及设备的选择提供参考。     

推广棉花精准播种要注意的几个问题

2003年农三师45团引进两台2GMJ-12型精量铺膜播种机进行试验,2004～2006年引进100余台在全团进行大面积推广,取得了显著成绩。推广棉花精准播种要注意以下几方面。1做好棉种精选工作,确保种子质量棉种质量是精量播种技术的前提和基础,对常规使用的大田用种在加工质量合格的情况下,必须通过种子精选分级机选出生活力强、大小一致饱满的良种,并进行包衣处理。用于精量播种技术的棉种必须达到以下标准:种子发芽率≥85%,种子纯度≥95%,种子净度≥98%,种子破碎率≤1%,种子含水率≤12%,脱绒棉种的毛籽率≤5%,残酸量≤0.15%;对于一穴一粒的精准播…     

基于形态学的棉花种子破损检测

以"中棉35"棉花种子为对象,应用图像处理技术,提出了基于形态学的破损识别方法.采用链码算子获取轮廓信息并进行傅里叶算子平滑,根据曲率特征定位轮廓尖端点后,通过轮廓的对称性识别局部破损棉种;基于统计思想,根据大小、形状特征的差异识别严重破损棉种.选取完好、破损棉种各200粒进行识别试验,结果表明破损棉种识别率达到94%.     

丸粒化包衣种子识别检测系统设计与试验

由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3 s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。     

丸粒化包衣种子识别检测系统设计与试验

由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。     

脱绒棉种色选机双CCD检测系统设计与仿真分析

设计了一种脱绒棉种双侧双CCD(Charge coupled device)色选检测系统。通过对该检测系统的光学子系统、图像采集子系统和处理子系统等的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了系统效果。其中,图像采集子系统采用彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;图像处理和分析用于提取关键特征信息做棉种类型的判别分析。试验结果表明,检测系统设计的光学子系统模块能够得到特征清晰的图像,处理子系统能满足双图像采集子系统CCD正常采集物料特征信息,系统能够保证分选的实时性和稳定性要求。     

基于FPGA的脱绒棉种色选机实现

通过对当前脱绒棉种分选实现方法的对比,给出了一种双CCD(Charge-coupled device)检测FPGA(Fieldprogrammable gate array)分选实现的方法。通过图像采集模块、数据传输模块和分选模块的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了色选机系统效果。其中,图像采集模块采样彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;数据传输模块完成采集数据的传输任务;分选模块依据成熟度和完整度信息对棉种进行判别分析。试验结果表明,色选机系统能够完成对棉种特征信息的采集、数据传输以及分选判别工作,能够满足色选机设计要求。     

基于机器视觉的棉种破损检测技术

研究了破损棉种的机器视觉识别方法,采用均值、方差、均方比等统计特性参数,计算棉种边界破损参数.通过实验确定均方比分类阈值为0.58,将棉种分为破损棉种和正常棉种.选取正常棉种330粒、破损棉种110粒,利用该检测系统进行检测,其识别精度达93%.     

介电式脱绒棉种分选机的研制

为了提高棉花种子的发芽率，采用了先进的计算机控制技术，研制了介电式棉种分选机，达到了利用种子的介电特性进行分选的目的。试验表明，该机工作稳定可靠，操作方便．完全满足种子精选的要求，具有广泛的推广前景。     

基于FISHER模型的棉种分色研究

利用棉花种子表皮光学特性,对颜色不正常、表面有缺陷或内部变质的疵品及杂物进行分选是一种有效的方法。研究棉种分色模型是研制自动化棉种分色机械的基础。为此,通过提取彩色棉种图片的RGB分量,利用Fisher准则对RGB分量特征值进行提炼,建立了棉种的分选模型。试验表明,该色选模型可以对棉种进行有效分选,其分选精度达到97.2%。     

内侧充种式棉花穴播器的充种和清种机理

为解决内侧充种式棉花穴播器精量播种质量不高的问题,在原有穴播器的基础上,对充种口进行了改进设计,增加了辅助充种和清种装置,并对其工作原理及设计进行了阐述,同时分析了穴播器的充种和清种过程.台架试验结果表明,穴播器经改进后对棉种的播种精度有了较大提高.     

电磁振动棉花精密播种装置的试验分析

针对光籽棉种难以进行精播的问题,设计了一种电磁振动式精密播种装置.在电磁振动作用下,棉种在排种盘上排列成队,按顺序依次进入分流通道,实现棉种的分流回收.通过对该装置进行排种试验,得出了影响排种速度的因素,确定了提高播种质量的实验方案.实验结果表明,该播种装置满足农艺要求.     

基于ECMM分割法的杂草稻种子在线识别技术

为提高水稻种子质量,剔除杂草稻种子,提出一种基于凹点匹配的粘连分割算法,搭建一种在线形色双选水稻种子识别平台。该平台由排种系统、图像采集系统、传动系统、电机驱动系统构成。该平台算法基于ECMM凹点分割法,首先对采集的图像进行预处理、提取形态因子小于0.4的粘连轮廓,对所提取轮廓的边缘进行一维高斯卷积核平滑处理,并计算平滑后轮廓曲线的曲率及其曲率均值,寻找与曲率均值相差较大的若干个点作为角点。其次,依据矢量三角形面积的正负来判断角点是否为真正的凹点,寻找凹点与前继点、后继点所组成的法线方向的夹角范围(0°~180°),并在此夹角范围内寻找与其相匹配的凹点对,完成粘连分割。该算法平均精度为92.90%,比极限腐蚀法提高19.82个百分点,比分水岭算法提高12.85个百分点。最后,计算分割后图像上各轮廓内的种子长度与R通道像素占比来识别杂草稻种子。经识别平台测试,本文算法每识别100粒种子平均用时0.95s,平均识别精度为97.50%。     

并行识别种勺和种薯的缺种判别方法

为解决马铃薯机械化播种作业易出现漏播现象的问题,采用机器视觉技术对排种链上的种勺和种薯进行并行识别,根据识别结果提出了一种种薯排种器种勺缺种的判别方法.首先,使用高速相机根据种薯排种链的工作环境要求采集图像,将视频帧图像划分20个区域;然后,对视频帧图像进行处理,在获取种勺的识别信息的同时获取种薯识别信息;最后,依据在...