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。     

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.     

光纤计数式油菜精量排种器种子流检测系统研究

针对油菜精量播种作业速度提高导致种子流检测精度下降的问题,设计了一种光纤计数式油菜精量排种器种子流检测系统,由光纤计数式传感器、核心控制模块、降压模块、无线通信模块和网页终端组成。阐述了光纤计数传感器的种子流检测原理,运用质点运动学理论构建了种子与导种管接触运动力学模型,明确了该传感器的响应时间。系统工作时,通过光纤传感器检测下落的种子流对光纤进行遮挡产生的电压信号,通过不同模块对信号进行降压、收集、传输并结合终端进行实时显示与储存。选用华油杂62油菜种子为试验材料,以六度空间振动台为试验平台搭载油菜精量排种器,以振动频率、种盘转速和工作负压为试验因素,各行排种量及各行排量一致性变异系数的相对偏差为评价指标,开展了传感器精度试验、检测系统性能试验及田间试验。试验结果表明：单、双粒检测试验结果相对偏差最大为3.67%;各行排种量的实际值与检测值的相对偏差不超过4.0%;各行排量一致性变异系数的相对偏差不超过1.0%。田间试验表明油菜种子的播种量检测相对偏差不超过8.0%,系统整体误差较小,可为进一步开展油菜精量播种作业质量评价系统研究提供参考。     

新型荞麦排种器排种性能

研制一种荞麦播种专用排种器，通过单因素台架试验，探究排种轴转速、阻种套单排孔数量及种床带速度对平均排量、各行排量一致性变异系数、总排量一致性变异系数、种子破碎率和播量均匀性变异系数的影响规律。当排种轴的转速为150～190 r/min时，各行排量一致性变异系数、总排量一致性变异系数、破碎率分别为0.22%～2.67%、0.69%～1.31%、0.27%～0.35%；阻种套单排孔数量为3、6和12时，总排量一致性变异系数分别为1.45%、1.00%、0.95%；种床带速度为4～9 km/h时，播量均匀性变异系数为28.87%～42.26%。当排种轴转速为150～190 r/min时，各行排量一致性变异系数、总排量一致性变异系数、种子破碎率符合性能指标要求；当阻种套单排孔数量为3、6和12时，总排量一致性变异系数符合性能指标要求；当种床带速度为4～9 km/h时，播量均匀性变异系数符合性能指标要求。排种轴转速、阻种套单排孔数量、种床带速度对排量有极显著的影响。      

穴播排种器排种质量的检测

为开发自动化的排种器试验检测系统,研究了基于种子坐标检测和平稳随机过程的穴播排种器排种质量的检测法.而平稳随机过程支撑的机器视觉检测法具有较强的科学性和可行性,有一定理论价值和明显的工程应用价值,将对播种机的研发、制造、检验和使用产生有利影响.     

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。     

新型荞麦排种器排种性能优化

确定了荞麦排种器的排种轴转速、单排阻种套孔数量及种床带速度对播量均匀性变异系数及区间种子平均粒数影响的先后顺序和最优因素组合。通过设计正交试验并利用极差法对正交试验结果进行分析,确定各因素对播量均匀性变异系数及区间种子平均粒数的影响程度及最优组合。使用极差法对变异系数的正交试验结果进行分析得RA=51.74、RB=2.95、RC=12.03;对平均粒数的正交试验结果进行分析可得RA=5.71、RB=1.25、RC=3.14。影响播量均匀性变异系数的先后顺序依次为阻种套单排孔数量、种床带速度及排种轴转速。影响平均粒数的先后顺序依次为阻种套单排孔数量、种床带速度及排种轴转速。在阻种套单排孔数量12、种床带速度5 km/h及转速160 r/min的条件下,荞麦排种器的播量均匀性变异系数达20.89%,为最佳指标。      

排种器排种性能模糊综合评价

以振动排种器为研究对象,选用弹簧倾角、激振频率、电压和电流等4个参数,设计了4因素三水平的正交试验,建立了各行排量一致性变异系数和总排量稳定性变异系数随4个参数变化的回归方程。采用三级模糊综合评判,得出了4个因素对排种性能影响的重要性顺序,依次为弹簧倾角、激振频率、电压和电流。     

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。     

基于位置特征的行间杂草识别方法

研究了利用条播作物的位置特征识别行间杂草的方法。根据条播作物成行排列的位置特征,利用像素位置直方图法识别作物中心行。根据多数杂草位于作物行之间裸土中的位置特征,以每条作物行左右边界线段的起始点作为种子,运用种子填充算法填充与其相连通的作物行区域,从而识别行间杂草。试验表明：行间杂草的准确识别率平均为80%,错误识别率平均为4.2%,适用于早期作物田间杂草识别。     

基于机器视觉的精播排种器性能检测方法

介绍了采用机器视觉的精播排种器性能检测方法:通过CCD摄像机直接拍摄动态种子流,对获取的样本进行背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取、图像标定等处理;构造了基于排种时间序列的型孔种子数频数统计方法,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.     

水果品质检测中的模糊阈值分割方法

为实现利用机器视觉技术进行水果检测分级，对水果检测图像的分割进行了研究。依据模糊集合理论，提出了先验知识引导的自适应模糊阈值分割算法，实验表明该方法应用效果较好。     

种子位置信息视觉检测系统开沟延时回土装置研究

针对机器视觉获取种子空间分布信息时,传统开沟器作业过程中,种子落入种床后,土壤快速回落覆盖种子,导致种床中种子原始图像采集困难的问题,设计了一种开沟延时回土装置,通过导土装置、压种装置和回土装置的配合作业,延长土壤回落时间,形成有利于原始图像采集的避让空间,并在图像采集完毕后将泛起土壤推回种床,保证土壤回填率,达到延时回土的目的。通过理论分析确定导土装置、回土装置等关键装置结构参数。以开沟速度、开沟深度、回土板转角为试验因素,开展土壤回填率离散元仿真试验,确定最优作业参数为开沟速度1.6m/s、开沟深度30mm、回土板转角40°。在最优参数组合下,进行土壤回填率田间试验和种子图像采集田间试验。结果表明,开沟延时回土装置土壤回填率为96.5%,开沟延时回土装置较未安装回土装置的开沟器土壤回填率提升39.6个百分点;工业相机可以在导土装置形成的避让空间中采集到种床中种子的原始图像。试验结果表明,设计的结构可以有效避免回落土壤对图像采集的影响,并保证土壤回填率,实现了种床中种子图像的采集,为计算机视觉技术检测播种作业质量奠定了基础。     

智能车辆自主导航神经网络控制器设计

针对自主设计、制造的智能车辆,提出了设计新的神经网络控制器来实现对车辆导航路径的自主跟踪控制。分析了神经网络导向控制器的设计方法,选择了神经网络导向控制器的输入、输出变量,并建立了神经网络导向控制器的结构。在此基础上,采用人工驾车采集的数据对控制器进行了训练。完成了计算机仿真和实际路径跟踪控制试验,试验结果表明该神经网络控制器能够很好地实现对导航路径的自主跟踪控制。     

抛土率估算的模糊动态聚类分析方法

为获得潜土逆转旋耕抛土率的定量数据，以揭示抛土性能与工作参数的关系，提出了土粒流图像的模糊动态聚类分析方法和实现途径，建立了抛土量线性识别函数、动态聚类权重函数、模糊动态聚类隶属函数数字模型，为分析混合重叠、灰度土质比不稳定的土粒流图像提供了理论基础和数学方法。     

基于改进形状因子的钵体秧盘播种质量检测方法研究

为实现超级稻育秧播种过程按穴粒数播补种的思路,需要对播种钵体秧盘上每个穴位的种子数进行精确检测。传统的单一面积法和平均灰度值法虽然简单,但检测精度较低,无法准确识别每个穴位种子粒数,最终影响播种质量。考虑到种子单个连通区域的形状参数与粒数之间存在密切关系,提出一种基于改进形状因子的钵体秧盘播种质量检测方法。首先采用RGB加权法对彩色图像进行灰度化处理,Otsu分割阈值算法进行二值化,形态学算法进行去噪;再利用掩膜定位技术提取出秧盘中每个穴位内的种子图像并进行连通域检测,测量单个连通域的面积、周长、最小外接多边形面积等参数,计算出改进后的形状因子,结合单连通域面积大小,完成单个连通域种子0粒(含杂质)、1粒、2粒、3粒、4粒及以上情况的检测,并通过累加实现穴粒数的检测。实验结果表明,该方法对于单个连通域内种子数在0~3粒时识别准确率均达到95%以上,4粒以上种子的识别率达到90%;穴粒数的平均检测准确率均达到95%以上,每幅图像平均处理时间为0.518 s,满足在线检测的需求,为后续播补种提供了参考依据。     

生物超弱发光的光子成像及其检测方法研究

任何有生命的物质,人、动物、植物和微生物等都有一种超弱发光,这是生命体本身所固有的一种属性,而且这种超弱发光的强弱与生命活动能力密切相关,新陈代谢愈旺盛,生命活力愈强,则发光也愈强。为此,介绍了生物超弱发光的基本原理和光子成像探测系统的结构,并且对迄今为止生物超弱发光研究的主要实验结果以及超弱发光的主要检测方法进行了归纳总结。     

一种快速判别梨果梗的方法

果梗完好与否是梨品质检测的指标之一,因而对果梗情况进行准确判别具有重要意义。为此,通过计算机视觉系统摄取梨的图像,利用图像处理技术提出了一种能快速判别梨果梗有无的算法。该算法的识别正确率达90%,识别速度大约在20～30ms,实现了对梨果梗进行高速检测的目标。