基于机器视觉的条播排种器性能检测精度的研究

现有的各种条播排种器性能检测方法各有优缺点,而且受到检测过程复杂、成本较高和精度低等局限.将机器视觉技术运用于条播排种器的性能检测,是条播排种器性能检测的一种新方法.以手工处理的结果为参照,分析视觉检测精度,得出小麦样本帧种子数频率分布的绝对误差在0.016～0.116粒·s-1之间,相对误差在33%～965%之间.对小麦样本程序处理与手工处理的差异显著性进行检验,结果表明,程序结果与手工结果大约80%是拟合的,说明机器视觉检测方法可以满足实际应用的需要.     

外槽轮排种器性能检测及分析

采用机器视觉方法,检测了外槽轮排种器的排种过程,以期对该排种器性能进行较精确地评价。小麦试验结果表明,排种量呈某种性质的离散分布,其条形图一般非对称,峰值偏左。排种器转速和槽轮工作长度愈大,则排种均匀性愈好,条形图趋于对称。两个参数对排种能力及排种均匀性均存在极为显著的影响,显著性检验尾概率的最大值分别达0 0007和0 0016,效应模型的决定系数最小值为0 9185。排种量的均值达17 0343粒/s～165 9395粒/s,标准差达13 6025粒/s～27 4819粒/s,变异系数达15 6797%～79 8534%。排种量的极差变化较小。槽轮工作长度值18mm可能处于排种量跃升的临界状态附近。     

精密排种器排种质量的机器视觉检测与分析

为开发具有较高效率和精度的精密排种器试验检测系统,研究了一种机器视觉检测技术,它采用视觉传感器采集排种口动态种子流下落时的序列图像,通过图像处理、排种时间检测、型孔种子数识别等过程,获得型孔种子数的频率分布,进而计算合格指数、重播指数、漏播指数等排种质量指标。研究结果表明,采用平稳随机过程模型描述排种时间和型孔种子数序列,采用帧间隔及最大帧种子时间与排种间隔合理匹配的图像采集模式以使种子重复成像,既可保留有用信息,又可在较宽范围内选用帧频率,能够在25~30 Hz常见帧频率下对单粒播和穴播排种器的排种质量进行有效检测。     

单粒排种器单片机检测系统性能研究

采用压电声电传感器将单粒排种落粒物理量转变电量,通过惠斯登电桥和比较放大器进行信号变换。代表落粒脉冲的电压矩形波被送到单片机系统的守量／计数器,精确检测每两次落粒之间的时间,通过软件设计,可以检测单粒排种器排种的合格率,重播率,漏播率,标准差,变异系数等性能参数。     

基于视频流的马铃薯排种器性能检测方法

为实现马铃薯排种器的排种性能指标和播种精确性指标检测,设计一种由铺砂、排种、输送、控制以及图像处理等工作部分组成的马铃薯排种器性能检测系统,并提出相应的检测方法,即排种器固定于试验台上方正常工作,种薯掉落在移动的输送带上,使用工业相机拍摄输送带上种薯的视频。依据输送带运动参数和相机帧率,确定和提取视频的关键帧。通过识别和定位输送带上粘贴的二维码,实现对关键帧的拼接,得到1次测试中全部的、无重复的一幅种薯图像。对种薯图像进行处理和分析,得到每个种薯的中心坐标,继而计算种薯的相对位置信息,以评估排种器性能。试验结果表明,该检测系统测量精度高,大幅降低了人工劳动强度,具有很好的应用价值。     

高速摄影在精密排种器性能检测中的应用

针对光电传感器无法判断种子破碎而产生检测误差的缺陷,提出以高速摄影弥补光电传感器检测误差,提高精密排种器性能检测精度的新方法,并对光电传感器和高速摄影同时用于精密排种器性能检测的结果进行了融合分析。台架试验表明,高速摄影用于排种性能和种子破碎检测不仅可剔除光电传感器检测时,因种子破碎引起重播指数增大而产生试验结果的误差,提高检测结果的准确性和可信度,而且可以通过对高速摄影拍摄的图片进行再现观察与分析,真实地反映精密排种器种子破碎特征和排种器的排种均匀性,为改善精密排种器性能提供了一条新途径。     

时序分析在排种轴转速检测数据处理中的应用

利用CCD摄像机获取气吹式精密排种器排种轴视觉检测样本,通过图像处理获得转速序列,在分析转速序列特点的基础上,采用时序分析方法研究排种轴转速。利用转速序列数据计算各种转速下的自协方差函数、自相关函数和偏自相关函数,选用AR模型进行转速序列的分析。将实测数据代入AR模型求得模型参数,应用模型进行转速序列数据拟合(以45 r/min为例),获得模型拟合值、残差序列。残差序列和模型拟合优度分析结果表明,模型预测的残差最大值为19.920 6,并且有83.83%的残差在允许值±6.912 312 r/min范围内;模型拟合度为74.631 2%,标准方差为0.050 136,模型系数t检验结果为16.805 28,显著性水平0.000通过t检验。     

育种小麦精密排种器排种性能的试验研究

在分析单粒精密播种机工作性能要求的基础上,对自行设计的小麦育种用气吹式排种器进行排种性能的分析与试验,找出了影响排种器排种性能的主要因素及其工作范围。采用优化试验设计方法,对其排种性能进行优化试验,建立了各指标的数学模型,并对各因素影响效应进行分析,找出了能满足排种性能要求的最佳工况值。     

排种器性能自动检测装置的研究

研究设计了一套自动检测并显示排种轴转速及排种均匀性的排种器试验装置，并对该装置的检测性能进行了对比试验。结果表明：该装置软件系统设计合理，执行可靠；综合检测手段简单、检测结果精确、工作效率高（较人工检测）、工作状态稳定、安装方便，且具有较理想的性能价值比。     

气力油菜精量排种器漏播检测系统的设计

针对油菜粒径小表皮色泽暗淡引起排种器漏播检测难的问题,基于气力式油菜精量排种器结构设计了一种漏播检测系统,该漏播检测系统主要由传感器系统、单片机检测系统、外设备组和控制箱等组成,将传感器采集的转速和排种间隔时间信号进行处理、存储和计算判断漏播程度,可满足小粒径排种器排种性能的检测要求。分析了漏播检测系统工作原理,确定了该系统的主要组成结构,并提出了一种基于时间间隔漏播检测算法。为了探究漏播检测系统的稳定性和可靠性,以气力油菜精量排种器为研究对象,采用单因素试验设计方法,开展了在不同排种转速下高速摄影与漏播检测系统排种间隔时间对比检测试验。其结果表明:该漏播检测系统检测排种间隔最大误差为0.63%,最小误差在0.05%以内,排种间隔时间漏播检测系统误差小于0.001s。同步开展了排种器三行漏播检测试验,当排种盘均匀分布齿数的情况下,在5min(约300个点)内没有出现漏播提示;排种盘有四组连续缺少3齿数情况下,均被检测断条比率为24%且最大排种间隔时间为4倍正常排种时间,启动报警系统;在均匀缺少10齿数情况下,均被检测排种率为80%,启动报警系统;漏播检测系统判定为漏播的准确率为100%...     

Detection Precision of Seedmeter for Large-granule Seeds

A detecting method based on machine vision was put forward to test the performance of seedmeter with corn and soybean seeds as test samples, in which MATLAB software was applied to process image data and analyze the results. The experimental results showed that the mean value of absolute error of the sowing speed for soybean was 0.004-0.68 seed · s^?1; the mean value of relative error was from 6.5% to 130%, and there were no significant differences of mean value, standard deviation and coefficient of variation of flowing seeds between manual statistics and MATLAB statistics. The machine vision method was proved to be time-saving, labor-saving and no-touching in the seedmeter precision detecting.     

MATLAB在精细农业中的应用

研究了基于MATLAB法对精细农业技术的发展和应用,并通过1个GPS定位试验对利用MATLAB的统计和绘图功能在精细农业数据处理和分析中的作用做了详细介绍。     

MATLAB软件在食品加工中的应用

食品加工过程中,数据处理分析解释很关键。MATLAB软件已广泛应用于图像识别、自动控制等方面,对于食品加工过程中非线性和非稳态过程,MATLAB中的一些功能,如Simulink可以对生产控制、品质评价、预测等方面进行很好地仿真。简单介绍了MATLAB软件,并综述了其在食品加工过程中分类分级、生产控制、品质评价等方面的应用。     

激光散斑技术在农产品检测中的应用

[目的]研究激光散斑技术在农产品检测中的应用。[方法]介绍了激光散斑技术的基本原理,综述了激光散斑技术在农产品检测应用的发展概况,分析了激光散斑技术在农产品检测中需要解决的问题,同时叙述了激光散斑技术在农产品检测中的发展前景。[结果]激光散斑技术是可以用于农产品的品质检测的一种无损的检测技术,可以根据农产品的品质质量,对农产品进行合理分级。[结论]为激光散斑检测技术的研究提供借鉴和参考。     

DSP技术在农产品外观检测领域的应用研究

设计了一个基于DSP的农产品质量检测系统.系统利用CCD摄像头获取农产品的图像,经过DSP对图像进行相关算法的处理,最后将处理结果显示在显示屏上.该系统可代替人工肉眼检测,提高检测效率和精度.     

基于MATLAB的茄子图像分割方法

针对茄子图像的灰度和颜色特点,利用MATLAB中丰富的图像处理函数,分别进行了色差分割和色调分割。在色调分割中,采用了自动选取阈值的Otsu法。在去除残留噪音的处理中,采用标注的方法对二值图像的各连通区域进行面积统计。保留最大面积的区域,从而使分割效果大大改善。利用多参数来衡量分割效果,使评价做到最大程度的客观、合理。     

MATLAB在不同烤烟品种化学成分差异性分析中的应用

运用MATLAB 5.0分析了云南地区3个烤烟品种的主要化学成分.结果表明,在0.05显著性水平下,云系列与K326品种间有显著差异的化学指标为果胶、木质素、水溶性灰分碱度、石油醚提取物;云系列和红大品种间有显著差异的化学指标为挥发酸、细胞壁物质含量、氨基氮、多酚;红大和K326品种间有显著差异的化学指标为氨基氮、多酚...     

MATLAB在航空遥感图像增强中的应用

应用MATLAB软件,对航空遥感图像进行增强处理.比较分析了直方图均衡化、线性扩展和对数曲线、指数曲线扩展方法对农耕地、果园地、林地、牧草地、工矿居民地和道路的增强效果.结果表明,利用MATLAB软件的图像处理功能,能够满足遥感图像的增强处理要求,不仅速度快,方法科学,而且可为航片的判读提供良好的条件,有助于提高判读精度.     

MATLAB在不同烤烟品种间主要烟气成分差异性分析中的应用

运用MATLAB 5.0分析云南地区3个烤烟品种的主要烟气成分,结果表明:在0.05显著性水平下有显著性差异的烟气指标,云系列与K326品种间为总粒相物、烟气水分、焦油量、一氧化碳量;云系列和红大品种间为烟气烟碱量、一氧化碳量;红大和K326品种间为烟气烟碱量、一氧化碳量。     

基于MATLAB下BP网络在力学反问题中的应用

存简介MATLAB语言和BP神经网络的基础上,建立了薄板力学参数反求的BP模型,调用了MATLAB软件中的神经网络工具箱,模型经过训练,并应用于实例求解,取得了良好的效果.表明运用BP神经网络进行力学反问题求解是可行的.同时,运用MATLAB神经网络工具箱,免去了繁琐的编程工作,计算效率明显提高.