基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量与研究

视觉技术目前被广泛应用于社会各生产领域,包括制造行业、文档分析、医疗诊断及农业品质检测等。为此,基于计算机视觉技术,设计出一种玉米品质自动检测分析方法,即玉米籽粒实时分析系统,具有客观、高效、准确的优势,解决了传统人工检测模式下主观、低效、误差大等问题。最后,设计出一种基于计算机线扫描技术和自动化控制技术相结合的玉米籽粒考种装置。     

基于计算机视觉技术的玉米植株高度检测的研究

玉米植株高度的检测对于玉米生长期间的营养调控有着非常重要的意义,玉米植株高度也是玉米种植密度的重要参数,更是玉米产量的影响因素之一。大范围地种植玉米,在玉米植株长势的整体控制上就会存在空白区,而引用计算机视觉技术可以全面、快速地检测玉米植株高度,提高检测数据的正确率,减轻测量工作需要的劳动强度和缩短测量时间。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米植株高度,利用事先安装在田间的带有红外照明的摄像头采集白天和夜晚的玉米植株图像,通过图像分割、边缘轮廓计算、图像增强等方法处理图像后,测得玉米植株白天和夜晚两个时间段的高度,分析出植株的生长情况,控制其长势。研究结果表明:相较于人眼粗略的判断或是人工采用直尺测量,利用计算机视觉技术来测量玉米植株高度,可以大范围测量,且测量的速度快、测量结果误差小,最大程度地降低了人工的投入。     

玉米籽粒激光切片定位技术

玉米籽粒形态各异、尺寸不一,精确定向和定位玉米籽粒的激光切片是实现高通量全自动玉米分子育种基因型分析的关键。应用机器视觉技术从玉米籽粒图像中准确识别玉米籽粒的特征区,以期实现上述操作。为描述像素所在空间的相关信息,设计一种相关面积占比滤波器。定义圆形掩模模板,根据单玉米籽粒的面积,确定模板尺寸。利用圆形模板筛选像素点数据,得到待分类数据集合。通过指定初始聚类中心,对数据执行二分均值聚类,得到尖端类和两个大端外凸角类的聚类中心。通过贴标签运算精选连通域,校正聚类中心的位置,生成尖端和大端外角特征区的精确标记。依据大端外凸角附近的两组插值点对,得到激光切割线的位置,利用尖端类定位点和玉米籽粒形心定位点确定玉米籽粒的夹持位姿。与SUSAN检测方法对比,表明了本文方法的有效性。     

玉米籽粒直收中籽粒及穗轴破损形态研究

玉米籽粒直收是我国玉米收获技术的发展趋势,为了进一步降低玉米籽粒直收中籽粒破碎率,采用与沃得农业机械机有限公司联合研制的玉米稻麦联合收获机,对江苏省玉米品种"郑单958"进行籽粒直收试验,并对玉米籽粒及穗轴破损形态进行了研究分析。结果表明:玉米籽粒直收中籽粒破损形态主要为破碎籽粒、缺损籽粒及裂纹籽粒等,缺损籽粒中绝大多数为冠部缺损,有少数胚部缺损裂纹籽粒,各部位中冠部存在裂纹的比例最高,有胚的腹面存在裂纹的比例高于没有胚的背面,籽粒产生纵向裂纹大于产生横向裂纹的比例;玉米穗轴破损形态复杂,长度以2～6cm为主,断面比以1/4和1/2为主,穗轴小端完整度最大。该研究可为玉米联合收获机的进一步优化改进提供参考。     

基于机器视觉的玉米单倍体自动分选系统

针对导入基因标记后杂交诱导产生的玉米籽粒,设计了一套基于计算机视觉的玉米单倍体高通量自动分选系统。系统主要由传动部件、斜面翻滚部件、信号采集与处理部件,以及籽粒分选部件4部分组成。斜面翻滚部件表面有凹凸纹理,可使玉米籽粒在下落翻滚过程中产生多种姿态,试验使用这一方法获得含胚面图片的成功率达90%。信号采集与处理部件通过提取玉米籽粒胚面的SIFT特征来判断籽粒属性,并将属性结果发送给籽粒分选部件,分选部件根据结果控制直线滑台的运动以实现籽粒筛选。试验结果表明:系统对单倍体的正确识别率为95%,可很好地实现玉米单倍体的自动分选。     

玉米籽粒自动测量系统分析与设计

分析了玉米籽粒自动测量系统原理,设计了相应的机电结构。采用面阵列相机采集技术配合偏心电机振动摊种,选择翻板式卸料方式,并构建了测量装置结构。利用电容式水分测量作为种子测量模块,获取参数快速稳定且不需要对籽粒预处理。系统可以实现单穗玉米籽粒个数、籽粒长度和籽粒宽度的自动快速采集,大大提高单穗玉米籽粒外形信息的采集效率。     

植物叶面积无损测量预处理技术研究

针对在计算机视觉技术对大豆叶面积的无损测量研究中,如何校正图像和去除植物叶片纹理特征等问题,提出了投影映射无损测量法。测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响。实验验证结果表明,该方法利用较少的特征点对就能很好地校正叶片图像,解决了非线性校正问题,并且图像信息量损失小。     

黑龙江玉米籽粒机收技术试验与分析

<正>黑龙江是我全国重要的商品粮基地,玉米种植面积位居全国前列。目前,玉米收获机械化技术模式主要是摘穗、脱粒两段式。为提高玉米机械化收获技术水平,降低农民劳动强度,黑龙江省农业机械化技术推广总站在2018年开展了玉米籽粒机械化收获技术试验,从不同品种和不同机械的作业效率、损失率、籽粒破碎率、含杂率等因素,选出适合黑龙江推广应用的籽粒收获机械。一、试验内容1.考核不同玉米品种籽粒机械化收获和不同脱粒滚筒类型玉米籽粒收获机的损失率、籽粒破碎     

玉米籽粒收获机械优化设计与分析

高效的玉米籽粒收获机械对于农业生产至关重要。针对玉米籽粒收获机械在使用过程中可能出现的问题，通过对现有玉米收获机械的分析，采用了现代工程设计方法，结合计算机辅助设计技术，提出玉米籽粒收获机优化设计思路和方法，针对关键部件结构优化和设备选型分析并提出解决方案。田间试验表明，优化后的玉米收获机械相较传统机械，收获效率提升了20%,同时减少了人力投入和劳动强度。为玉米籽粒收获机械的技术进步提供了理论支撑与技术参考。     

玉米籽粒形状特征检测技术研究——基于图像处理

玉米籽粒形状特征是玉米品质和品种判定的重要依据,利用机器视觉代替人的视觉对玉米籽粒品种或品质的自动检测是发展的必然趋势。为此,通过图像获取、颜色空间转换、图像分割、形态学处理、单籽粒图像的定位和拾取、特征参数提取等步骤实现了对玉米籽粒图像的特征提取。所采用的算法简洁、有效,对下一步玉米籽粒的自动检测工作具有重要的实际意义。