基于机器视觉的条播排种器性能检测及分析

运用机器视觉技术实现条播排种器性能的自动化检测.研究表明,帧种子数分布相对于拍摄频率（帧频率）具有独立性.以该独立性为基础构造的机器视觉检测方法为：采用CCD摄像机直接拍摄条播排种器试验的动态种子流,对获得的样本进行图像标定、灰度化处理、非种子目标去除、二值化处理、滤波去噪、小目标去除、种子遮挡判别、排种模式识别等图像处理过程,估计排种量的分布和计算排种器性能指标.     

排种器试验台检测系统的设计与试验

基于计算机视觉和自动控制技术,设计了排种器试验台检测系统.该系统适用于各种排种器的精播、穴播及条播性能的试验和检定,并可生成丰富翔实的试验数据报表.为此,论述了检测系统的设计与构成,对排种图像采集处理的总体流程、图像的拼接、阈值分割和种子边缘提取等内容一一做了叙述,并讨论了数据的综合处理、各种统计和评价的依据等.同时,为了检验该系统的可靠性和准确性,在JPS-12排种器试验台上进行了多种速度下的玉米精播性能检测试验.     

窝眼轮排种器排种图像处理及性能分析

用视觉方法检测窝眼轮排种器的性能,通过采集窝眼轮排种口种子流样本视频文件,以MATLAB软件为图像处理技术手段,得到有清晰种子目标的二值化图片,并将每张图片中的种子数加以存储。通过判别种子数的多少来确定出漏播、合格、重播的型孔数目,从而得出该排种器的性能指标,实现了对窝眼轮排种器性能的无接触、无损伤、无污染、高效率和高精度检测分析。     

基于机器视觉的帧种子数识别及其应用

首先,介绍了采用机器视觉的精播排种器性能检测方法;然后,在对获取样本图像进行处理的基础上,完成帧种子数的识别,利用采样频率和排种频率之间的关系,构造了帧种子数、帧型孔数和型孔种子数频数统计模型,计算出排种器性能指标。试验表明,此方法检测误差小,速度快,精度高。     

基于高速摄像系统和图像边缘检测的精密排种器设计

为了综合优化排种器的单粒率、双粒率、空穴率、平均间距、重播和漏播指数,设计了一种基于高速摄像和图像边缘检测的排种器,提高了播种机的播种精度。利用高速摄像系统和图像边缘检测技术获取种子堆积的图像反馈信息,采用PID自动化调节的方式,用链条对排种轮的驱动轴进行了有效的调节,从而达到了精密播种的目的。为了测试设计的排种器的有效性和可靠性,对其综合指标进行了测试。通过测试发现:使用高速摄像边缘提取系统的排种器比人工检测播种方法的单粒率、双粒率、空穴率的相对误差要低,平均间距控制平稳,并且有效地降低了重播指数和漏播指数。     

用图像处理技术检测精密排种器性能

运用计算机图像处理技术，建立了精密排种器性能检测系统，通过种子动态图像的详细分析，采用图像增强、平滑、锐化及分割等预处理方法，有效地提高了图像质量；提出了根据种子的面积和种子间距检测精密排种器性能的特征提取方式。检测试验表明，检测系统精度满足精密排种器性能检测要求。     

基于虚拟仪器的排种器性能检测技术

以Lab VIEW为开发平台,建立了精密排种器漏播虚拟仪器检测系统.通过对检测系统的标定和所测粒距样本的试验结果分析,得出了排种器的合格指数、重播指数、漏播指数、标准差及变异系数等排种指标,验证了检测系统的可靠性和准确性.     

精播排种器排种质量检测模型推导及应用

通过对气吹式精密排种器排种过程进行分析,提出了以样本图像中相邻种子间距差为随机变量的排种质量识别模型;利用Visual C++6.0软件编程,完成样本图像的处理和试验数据的提取;最后,将试验数据应用于排种质量识别模型中,完成了排种器性能的快速检测。实践证明,以相邻种子间距差为随机变量的排种质量识别模型能够完成排种器性能的高效、快速识别。     

基于序列图像的排种器性能检测方法

通过分析序列图像的特点和种子目标的运动规律 ,提出了基于序列图像的排种器性能检测方法。包括种子的初速度确定、空间位置坐标变换、离开排种口的时间、图像采集间隔的求取、序列图像空间点的递推拼合、种子水平间距的确定 ,进而获得表征排种均匀度的各种特征量。实验证明 ,基于计算机视觉的排种器性能检测系统的结果可靠 ,检测速度快     

精密排种器性能检测技术的发展与现状

简单介绍了精密排种器性能检测的主要内容，包括性能指标，检测方法等；论述了精密排种器性能检测技术的发展概况，并指出了其发展趋势。     

排种性能检测传感器设计与试验

利用硅光电池、小灯泡以及凸透镜构造了一种用于检测精密排种器排种性能的传感器。基于硅光电池的短路电流与其受光面积成正比这一特性,根据种子在硅光电池上的遮光面积大小,传感器能准确检测出双粒种子同时下落的重播现象,也能准确检测精密排种器的各项排种性能参数。     

排种器性能检测中种子位置智能检测方法

根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点，提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。采用两个光轴互相垂直的摄像机监测投种规律，并把以矩法求取的质心图像坐标作为输入节点，构造检测种子质心实际坐标的两个神经网络，并行处理左右两幅图像，从而快速求得种子位置。实践表明，此方法不仅能求出种子位置，而且可全面监测种子的运动情况。     

可调式内侧充种排种器型孔的分析

通过对可调式内侧充种排种器的理论分析和实验，论述了排种器的工作原理，确定了可调型孔的几何形状及主要参数的选择方法，建立了种子的几何尺寸与型孔尺寸及可调变量的函数关系，实验结果表明，该排种器能穴播多种作物，对种子几何尺寸要求不严，在不选种的条件下能达到较高的单粒播种精度。     

检测精密排种器性能虚拟仪器的设计

介绍了NI公司推出的虚拟仪器LabWindows/CVI6.0在内侧充种垂直圆盘排种器测试方面的应用;研究了能检测双粒(或多粒)重播情况的检测系统;通过软件设计可以得出各种评价指标—合格指数、重播指数、漏播指数、平均值、标准差及变异系数等。试验表明,检测系统精度满足精密排种器性能要求。     

基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法

针对苹果采摘机器人在自然环境下对着色不均匀果实的识别分割问题,提出了基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类算法将图像分割成内部像素颜色较为一致的若干超像素单元;然后,提取每个超像素的纹理和颜色特征,并采用支持向量机将超像素分为果实和背景两个类别;最后,根据超像素之间的邻接关系对分类结果进行进一步修正。实验表明,该方法能够对大部分超像素单元进行正确分类,平均每幅图像被错误分类的超像素约为2.28个。与采用像素级特征的色差法和采用邻域像素特征的果实分割方法相比,采用超像素特征的果实分割方法具有更好的分割效果。在进行邻接关系修正前,该方法图像分割准确率达0.9214,召回率达0.8565,平均识别分割一幅图像耗时0.6087s,基本满足实时性需求。     

基于机器视觉的苹果大小自动分级方法

介绍了采用机器视觉的苹果大小自动分级方法,利用CCD摄像机获取苹果的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了对样本图像的背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取和图像标定等处理,参照苹果分级的国家标准完成了苹果自动分级.试验表明,此方法分级精度高,且速度快.     

内侧充种垂直圆盘排种器精播分蘖作物的探讨

介绍了复式型孔的结构、基本原理和控制排种量的方式。通过定性试验和性能试验,论证了复式型孔能够用于分蘖作物（小麦）的精量播种。还在排种量稳定性和播量的精确、可控、定量方面,将内侧充种垂直圆盘排种器与外槽轮式排种器作了比较。     

玉米勺式排种器变速补种系统设计与试验

针对玉米勺式排种器出现的漏播问题,设计了一种变速补种系统,该系统采用光电传感器在偏离出种口20°位置进行提前检测,漏播发生时由步进电动机改变排种器转速越过空种槽达到实时补种的目的。为了使变速补种系统具有通用性,选取具有一定代表性的玉米籽粒外形形状品种:久龙5号(球形)、九单57(锥形)和郑单958(矩形),以不同转速作为试验因素,运用EDEM软件和排种器性能试验台进行排种性能研究。仿真结果表明:当转速不超过23.1 r/min时,排种性能受变速影响不超过2%,在转速达到27.7 r/min时,变速种子抖落现象明显;在转速达到32.3 r/min时,变速时种子会出现严重的抖落现象;试验结果表明:具有变速补种系统的勺式排种器转速处于13.9~23.1 r/min时,漏播率不超过1.4%,平均补种率达到89.95%,播种率达到98.7%。在转速为27.7 r/min时,比不具有变速补种系统的勺式排种器漏播指数降低10.4%,补种效果最为显著,在转速达到32.3 r/min时,补种效果不显著;3种玉米品种的排种性能优劣次序为:球形、矩形、锥形。     

播种机排种器外槽轮CAD

计算机技术的发展和推广给农业机械理论分析和产品开发提供了优越的条件,而将计算机辅助设计应用在播种机开发上,必将使产品设计水平有较大的提高。为此,阐述了播种机排种器外槽轮计算机辅助设计的方法。此设计系统利用ActiveXAutomation工具在VisualBasic环境下对AutoCAD2002进行二次开发,开发的播种机排种器外槽轮CAD系统具有参数化设计功能。经实践证明,该设计方法是合理可行的。