联合收获机粮箱内稻谷含杂率传感器采样盒设计

针对收割过程中通常只在开机时设置一次作业参数,不能经常停机观察籽粒的清洁度进而随时调节作业参数这一问题,需要研制一种能够自动获取联合收获机作业过程中含杂率数据的装置。但是,迄今为止,在收获过程中监测籽粒含杂率的研究还处于探索阶段。针对以上问题,结合联合收获机作业过程中谷物的流变特性,该文设计了一种谷物含杂率传感器,通过电磁铁(弹簧)控制挡板的伸出(复位),以使采样盒可视玻璃窗口前聚集(卸载)谷物,通过采样盒内CMOS相机获取数字图像,应用数字图像处理技术获得含杂率。依据图像直方图优化LED光源的照射及安装方法以获取高质量图像,分析了电磁铁提供的拉力和弹簧提供的推力、采样盒入口尺寸,采用全局阈值迭代算法,使用三个迭代步提取稻谷、茎秆和细柄连通域,计算每个连通域的像素,最终从形态上识别了谷物和杂质,同时测量稻谷千粒质量、茎秆面密度和细柄线密度,建立了计算谷物杂质质量的数学模型。结果表明:在采样盒内两侧各安装2个LED,间接照射视窗时获取的图像质量较好,有效避免了图像强度直方图中出现的峰值;额定拉力为60 N的电磁铁可以提供足够的拉力;采用线径为1 mm的弹簧能提供足够的推力,由于在收割过程中出现的短秸秆和细柄的长度在10 mm到30 mm之间,因此采样盒的设计高度为95.7 mm,宽度为76.5 mm,入口宽度为31.9 mm,视窗长度为57.1 mm,宽度为57.4 mm,如此稻谷、秸秆和细柄可以顺利流入采样盒,并且在视窗中可以看到约200粒谷粒。在不同含杂率下进行了籽粒含杂率传感器监测精度的台架试验,结果表明:该装置监测的籽粒含杂率与人工获得的籽粒含杂率具有一致的变化趋势,能够监测在0～2.88%范围内的籽粒含杂率。为了满足田间作业监测需求,同时设计了采样盒的防水防尘罩,为相机提供一个稳定抓取图像的工作环境。于2017年11月17日,在苏州九里湖进行了不同喂入量下含杂率监测试验,试验使用Yamma4LZ2.5联合收割机,结果表明,田间试验的相对误差在9.44%和19.67%之间。该研究可为田间收获过程中自动获取谷物含杂率提供参考。     

联合收获机粮箱内稻谷含杂率传感器采样盒设计（英文）

针对收割过程中通常只在开机时设置一次作业参数,不能经常停机观察籽粒的清洁度进而随时调节作业参数这一问题,需要研制一种能够自动获取联合收获机作业过程中含杂率数据的装置。但是,迄今为止,在收获过程中监测籽粒含杂率的研究还处于探索阶段。针对以上问题,结合联合收获机作业过程中谷物的流变特性,该文设计了一种谷物含杂率传感器,通过电磁铁（弹簧）控制挡板的伸出（复位）,以使采样盒可视玻璃窗口前聚集（卸载）谷物,通过采样盒内CMOS相机获取数字图像,应用数字图像处理技术获得含杂率。依据图像直方图优化LED光源的照射及安装方法以获取高质量图像,分析了电磁铁提供的拉力和弹簧提供的推力、采样盒入口尺寸,采用全局阈值迭代算法,使用三个迭代步提取稻谷、茎秆和细柄连通域,计算每个连通域的像素,最终从形态上识别了谷物和杂质,同时测量稻谷千粒质量、茎秆面密度和细柄线密度,建立了计算谷物杂质质量的数学模型。结果表明：在采样盒内两侧各安装2个LED,间接照射视窗时获取的图像质量较好,有效避免了图像强度直方图中出现的峰值;额定拉力为60 N的电磁铁可以提供足够的拉力;采用线径为1 mm的弹簧能提供足够的推力,由于在收割过程中出现的短秸秆和细柄的长度在10 mm到30 mm之间,因此采样盒的设计高度为95.7 mm,宽度为76.5 mm,入口宽度为31.9 mm,视窗长度为57.1 mm,宽度为57.4 mm,如此稻谷、秸秆和细柄可以顺利流入采样盒,并且在视窗中可以看到约200粒谷粒。在不同含杂率下进行了籽粒含杂率传感器监测精度的台架试验,结果表明：该装置监测的籽粒含杂率与人工获得的籽粒含杂率具有一致的变化趋势,能够监测在0～2.88%范围内的籽粒含杂率。为了满足田间作业监测需求,同时设计了采样盒的防水防尘罩,为相机提供一个稳定抓取图像的工作环境。于2017年11月17日,在苏州九里湖进行了不同喂入量下含杂率监测试验,试验使用Yamma 4LZ2.5联合收割机,结果表明,田间试验的相对误差在9.44%和19.67%之间。该研究可为田间收获过程中自动获取谷物含杂率提供参考。     

整秆式甘蔗联合收获机降低含杂率的技术改进与试验

为了降低整杆式甘蔗联合收获机的含杂率,满足糖厂对原料蔗的进厂要求,该文对SJ-1600型整杆式甘蔗联合收割机的割台、剥叶、断尾等装置进行了改进,在原机型尾部增加蔗叶分离装置。按照改进技术加工出样机,并对其进行田间试验。试验结果表明,收获时输送轮转速280?r/min,剥叶轮转速为750?r/min时剥叶效果最佳;改进后含杂率为4.0%,比改进前降低了3.2%,满足糖厂对原料蔗的进厂要求。该文为整杆式甘蔗联合收获机的机械设计提供了参考依据。     

统收式采棉机载籽棉预处理装置的优化试验

为寻求统收式采棉机载籽棉预处理装置结构与工作参数的最优组合,对其进行了参数优化试验。采用正交试验以及Box-Behnken响应面试验方法,以行进速度、辊筒线速度、排杂间距为影响因素,以籽棉含杂率、清杂损失率为评价指标,对影响该机采收性能的结构与工作参数进行优化试验研究。结果表明:当行进速度为1.3 km/h,辊筒线速度为9.83 m/s,排杂间距为13.23 mm时,优化后籽棉含杂率5.56%,清杂损失率0.84%。棉花纤维检测显示,机采籽棉纤维各项指标等级与手采棉持平,满足生产需求,验证了该装置的合理性与实用性。该研究可为机载籽棉预处理装置的进一步发展提供理论依据,同时为统收式采棉机的推广与发展奠定基础。     

机器视觉系统在桔瓣质量检测中的应用

开发了一套罐装线实时在线质量检测视觉系统,用于装罐前桔瓣上头发等细长形杂质检测,以保证产品质量。硬件系统采用了6台彩色CCD摄像头,两台计算机的处理结构。软件系统依据杂质和背景在颜色分布及形状大小等特征上的差异进行分离,其核心是一种用于二值图像特征区域提取的新型连通算子—面积重构算子,利用该算子平滑图像时不破坏对象轮廓完整的优点,结合改进的区域生长、区域消减等算法,形成了一套完整的检测算法。试验显示系统处理能力约30片/s,错误率仅2%。该系统能满足实时生产准确性和在线处理的要求,为其实用化、商品化奠定了基础。     

玉米机械粒收籽粒含杂率与穗轴特性关系分析

明确玉米机械粒收籽粒含杂率及其与穗轴特性的关系,对于实现高质量粒收,推动玉米机械粒收技术发展具有重要意义.该研究于2018—2020年在四川中江同一地块,采用同一机械、操作人员进行分期收获试验,调查籽粒含杂率、各杂质组分绝对含量、穗轴弯曲强度和含水率,探讨各收获期杂质组分和穗轴特性变化规律,以期明确籽粒含杂率与穗轴特性...     

黄瓜自动分级系统的研制

该文回顾了农产品分级的机器视觉技术,提出了黄瓜分级的标准。开发了机器视觉系统,包括照明、彩色CCD像机、抓取架、微机、图像监视器、挑选机器人和传送带。设计了分级系统的软硬件设备。     

谷物联合收割机收获小麦含杂率高光谱反演研究

为了实现机械化收获小麦含杂率的快速检测,以金大丰4LS-7型自走式稻麦联合收割机收获的小麦样本为研究对象,利用ASDFieldSpec4Wide-Res型地物光谱仪获取小麦样本的原始光谱,经数学变换获得光谱原始反射率(raw spectral reflectance, REF)和光谱反射率倒数的对数(inverse-log reflectance, LR)2种光谱指标。通过主成分分析法(principal componentanalysis,PCA),利用贡献率高的成分的权值系数,优选出不同指标的小麦样本光谱的特征波长,并采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)构建了基于不同指标的小麦样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较。试验结果表明:建立的含杂率反演模型的建模决定系数均大于0.9,验证决定系数均大于0.85,均方根误差均小于0.29,相对分析误差均大于2,模型具有较强的拟合效果和预测能力;利用REF光谱数据指标建立的反演模型的反演效果优于LR光谱数据指标。该文建立的机械化收获小麦样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的精准识别,可为后续构建便携式含杂率光谱检测仪提供参考,有助于客观、定量地表征机械化收获的小麦含杂率,为机械化收获的小麦的快速检测提供新途径。     

基于机器视觉的鸡胴体断翅快速检测技术

为实现肉鸡屠宰过程中断翅鸡胴体的快速检测,提高生产效率,该研究利用机器视觉系统采集了肉鸡屠宰线上的1 053张肉鸡胴体图,构建了一种快速识别断翅缺陷的方法。通过机器视觉装置采集鸡胴体正视图,经图像预处理后分别提取鸡胴体左右两端到质心的距离及其差值（d1、d2、dc）、两翅最低点高度及其差值（h1、h2、hc）、两翅面积及其比值（S1、S2、Sr）、矩形度（R）和宽长比（rate）共11个特征值,并通过主成分分析降维至8个主成分。建立线性判别模型、二次判别模型、随机森林、支持向量机、BP神经网络和VGG16模型,比较模型的F1分数和总准确率,在所有模型组合中,以VGG16模型的F1分数和总准确率最高,分别为94.35%和93.28%,平均预测速度为10.34张/s。利用VGG16建立的模型有较好的分类效果,可为鸡胴体断翅的快速识别与分类提供技术参考。     

采用显微图像识别技术快速检测食品细菌总数

提出利用显微图像技术与BP神经网络技术检测食品细菌总数的方法,以适应快速准确检测的要求.设计了一套基于计算机视觉技术的食品细菌总数检测系统.该系统运用显微图像技术和BP神经网络技术对试验样本的细菌总数进行分析和计数.该系统由Visual C 6.0平台开发,对细菌图像的分析快速、准确,一帧图像可采集的细菌数量小于500个,对1组图像(10帧图像)的分析时间不大于30 s.比较平板计数法,该方法在牛奶、果汁和牛肉的细菌总数检测试验中,两种方法结果无显著差异(t检验结果p＞0.05).     

基于GA-SVM模型的机采籽棉杂质识别

针对中国机采棉加工过程中混级混轧、缺乏棉花参数检测的现状,提出使用遗传算法优化支持向量机参数的机采籽棉图像分割、杂质识别方法。在图像分割阶段,采用像素点邻域的色调、饱和度、亮度颜色特征与平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性、熵等纹理特征构建特征向量,使用最优保留策略的遗传算法优化惩罚参数及核函数参数,建立图像分割SVM分类器;对杂质识别过程,在计算标记区域的颜色特征、纹理特征基础上,增加面积、周长、离心率、矩形度、形状因子等形状特征,使用遗传算法建立杂质识别SVM分类器。测试结果表明,该方法适用于边缘对比度低、纹理信息丰富的机采籽棉含杂图像分割,对杂质的有效识别率为92.6%。该研究为棉花加工设备的参数优化和国产采棉机的研制及优化提供重要参考依据。     

电场处理与介电分选对棉种发芽率和幼苗质量的影响

为研究电场处理和介电分选对包衣棉种发芽率与幼苗质量的影响,该文利用芒刺电极在-16 kV（DC）下对棉种进行不同时间的高压电场处理,结果显示,处理40 s后棉种的发芽率和幼苗质量显著提高;并利用介电分选机在不同的分选电压下对棉种进行介电分选,结果发现,当分选滚筒转速为20 r/min、分选电压为-6 kV（DC）时,分选获得的I级棉种的发芽率和幼苗质量显著提高。在上述最优条件下,先利用芒刺电极对棉种进行电场处理,再利用介电分选机对电场处理后的棉种进行介电分选,结果表明：棉种的发芽率和幼苗质量显著高于未处理试样的发芽率和幼苗质量,并且也高于单独电场处理或介电分选时的发芽率和幼苗质量。这为开发新型种子处理与分选设备提供了依据。     

基于Seed Identification软件的棉籽机器视觉快速精选

为了研究Seed Identification软件在棉花种子加工工艺和精选参数选择上应用的可行性,以鲁棉28酸脱绒棉籽为材料,通过扫描仪获取400粒棉籽的PNG图像,利用Seed Identification软件快速提取图像中棉籽的RGB、Lab、HSB、灰度、长度、宽度和投影面积等物理指标,通过卷纸发芽获得每颗幼苗鲜质量作为种子的活力指标,种子物理指标与种子活力的相关性分析表明：幼苗鲜质量与R、S、B（HSB）、b、宽度、长度、投影面积的相关系数均达到0.05显著水平。按R<90、S≤18、B(HSB)≤36、b≤4、宽度＞4 mm、长度＞7.2 mm、投影面积≥25 mm2对种子进行精选,发芽率可由原来的89%分别提高到96.1%、95.1%、95.1%、95.3%、93.1%、93.5%、94.4%,获选率分别为96.6%、99.2%、98.9%、97.8%、98.6%、97%、94.7%。验证试验将种子按以上指标精选后,发芽率分别为95.1%、95.1%、94.8%、94.8%、94.4%、94.4%、94.8%。该研究为基于机器视觉技术对脱绒棉种实施快速、有效精选提供了理论依据。     

应用自动测量系统研究流量对土壤入渗性能测定的影响

土壤入渗对水文过程研究与农林业生产等具有十分重要的意义。将土壤入渗性能自动测量系统应用于室内试验,研究不同供水流量对土壤人渗性能测定结果的影响,以检验测量方法和系统及其对流量的反应。试验包括3个流量（0．75、1．02、1．92L／h）,每个流量设置3次重复。测量系统在计算机控制下,自动获取地表湿润面积随时间的变化（增大）过程,然后分别应用数值算法和近似算法计算土壤入渗性能。结果表明：测量系统使用方便,计算过程简便;供水流量对土壤入渗性能的测量结果影响不显著,不同流量的测量结果均可以准确表达土壤人渗的全过程。试验测量结果为该方法应用的流量范围提供了参考,同时为进一步理解土壤人渗过程提供了工具。     

种子加工成套设备的计算机测控技术研究

该文介绍了种子加工成套设备的计算机测控系统硬件系统设计和软件编程关键技术。实现了包括振动频率、风速、风量、转速、温度、角度等多种参量的实时检测和加工设备关键部位的视频监视。控制参数包括电机转速、筛面振动频率、风速和风量等,实现了成套加工机组的工作流程自动控制功能。软件以虚拟仪器技术为核心,将先进的图形用户界面、动画仿真和视频监视等技术有机结合,设计了人性化的人机交互界面。实际应用表明,该系统实时性强,可靠性高,提高了牧草种子机械化加工质量。     

采棉机视觉导航路线图像检测方法

采棉机视觉导航路线的检测是实现采棉机自主导航的重要前提。收获时期的棉田中主要有棉秆、棉花、棉桃、棉叶、杂草及田外区域等多种目标特征,并且机械采收会造成已收获区的棉枝上残留少许棉花,对采棉机田间作业路径的检测造成困难。该文主要通过分析已收获区、未收获区、田外区域、田端的不同颜色特征,对采棉机田间作业路径、棉田边缘、田端等的检测算法。首先采用3B-R-G、|R-G|、|R-B|及|G-B|等颜色分量差的方法,针对棉田内、外等不同区域的目标特征分别进行提取,并以设定的步长进行移动平滑处理,而后基于最低波谷点向未收获区方向寻找波峰上升临界点以及与前一帧直线检测结果相关联等方法,确定直线变换的候补点群,最后基于过已知点Hough变换提取导航直线;试验证明,该算法提取的直线能够准确贴合已收获区与未收获区分界、田侧边缘等,处理时间平均为56.10 ms/帧,满足采棉机田间实际生产作业的需求。该研究可为小麦、玉米等其他作物机械化收获时视觉导航路线的检测提供参考。     

黄瓜幼苗生长信息的无损监测系统的应用与验证

初步探讨了利用计算机视觉技术,在试验温室条件下,对单株黄瓜幼苗的生长实行无损监测。分别对叶面积和干鲜重的破坏性测量与计算机视觉无损测量结果相比较,通过相关性分析,计算机视觉测量的叶冠投影面积与激光叶面积仪测量的叶面积决定系数为0.976,与茎叶干、鲜重的决定系数分别为0.874和0.914。试验证实计算机视觉无损监测系统可以对植物的生长参数进行比较可靠的预测。     

籽棉清理漏斗形重杂分离器的参数优化与试验

为提高重杂分离器的分离效率,该文以MQZH-10型漏斗形重杂分离器为研究对象,基于计算流体力学软件对其速度流场、籽棉和杂质轨迹进行模拟分析,设计了四因素五水平二次正交旋转试验,研究了入口风速、导流板倾斜角、补风口风速、可调挡板倾角4个因素对落棉率、铁钉去除率、石子去除率和铃壳去除率的影响,建立了二次回归数学模型。通过建立的数学模型分析了4因素对各指标的影响,利用多目标非线性优化方法确定了漏斗形重杂分离器的最佳工艺参数组合,即入口风速为21 m/s,导流板倾角为44°,补风口风速为2 m/s,可调挡板倾角为45°。此时,落棉率为0.48%、铁钉去除率为96.59%、石子去除率为85.96%,铃壳去除率为31.57%。通过该文给出的最优参数组合,来设置漏斗形重杂分离器的参数,减少了分离器参数设置的盲目性,提高了重杂分离效率。     

棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征

摘要：为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。