玉米种子实时检测分选装置设计与试验

针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。     

基于虚拟仪器视觉系统苹果图像采集装置的研究

以虚拟仪器视觉系统为主要技术手段,综合运用图像学、机械学、电子技术和计算机科学等方面的知识,以苹果为研究对象,在LED背景光源下通过NI1744智能相机对苹果图像进行实时采集,对所采集图像进行识别和处理,实现对苹果的分级。结合苹果分选装置的结构,具体介绍了供料机构、图像处理、光学检测系统、分选系统和测控系统等重要部分的设计及其工作原理,为以后水果分选机的研制提供了重要的理论依据。     

基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计

针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。     

基于红枣缺陷的分选检测仪器设计研究

红枣是一种表面颜色深的果物,为了满足红枣业科技发展需要,课题组在相关理论研究和实际应用基础上,设计了红枣光电分选机检测系统,优化了图像处理算法和检测系统硬件,利用实验采集平台实现对红枣缺陷检测,根据陕北榆林红枣检测的需要,设计了缺陷枣粒的图像采集分选测试装置,挑选了合适的工业相机,装配了缺陷枣粒检验测试实验平台,确定了光源配置方式和光源组合方案,完成了计算机与枣粒图像收集模块的搭建,确定了基于Blob分析的红枣缺陷识别算法的实现流程,从而来分辨出红枣图像信息中的正常枣粒和霉变枣粒及损伤粒,达到分选不同类别红枣的目的。     

在线式玉米单粒种子检测分选装置设计与试验

针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1200粒正常种子、1200粒霉变种子和1200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明：在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。     

基于负压机的棉籽分选系统设计

针对我国新疆南部地区棉花种植面积大,棉籽分选技术还不够成熟,现有的人工分选技术只能识别棉籽外部的成色信息,无法精准识别棉籽的内部品质,而且人工分选具有成本高、效率低等诸多缺点和不足。从促进经济发展,解决棉籽分选方面的诸多问题,特此开发以负压机为执行端的棉籽分选系统。该装置主要由棉籽分离、传送系统、检测系统、回收系统和信息处理系统组成,对棉籽进行分离、传送、图像采集并将其转换为与DSP相匹配信号,送入DSP芯片,DSP通过收集的信息控制负压机、正反转电机、电动机的运行,最终完成对劣质棉籽的收集。试验表明,该装置设计合理,对劣质棉籽的分选效果良好,提高棉籽的辨识率,分选成功率高,可以完成棉籽的分选。为棉籽进行有效、快速的分选提供重要的理论依据。     

在线式玉米单粒种子检测分选装置设计与试验

针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1 200粒正常种子、1 200粒霉变种子和1 200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明：在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。     

基于智能称重的水果分级生产线设计

设计了一种基于智能称重的可以用于多种类球型水果实时、动态检测的分级生产线。整条生产线由水果输送装置、称重装置、控制装置、分级执行装置和托盘机构组成,水果输送装置将水果逐个输送到水果分级生产线的托盘机构,托盘机构随滑块循环运动至称重台上完成称重,质量信息传送至控制装置,控制装置根据国家标准判定每个水果的等级,发出指令传送给分级执行装置,完成水果的分级。     

基于彩色线阵CCD的茶叶分选识别算法研究

针对颜色信息丰富的茶叶,通过形态学分析,研究茶叶的几何特征,提出一种基于彩色线阵CCD的茶叶色选算法,开发出一套集信号的采集、处理于一体并结合识别算法的新型茶叶色选控制系统。该系统通过彩色线阵CCD相机采集图像,利用MATLAB图像处理工具箱处理,色彩空间选择HSI模型,通过中值滤波算法去除图像中的噪声,利用改进的阈值分割算法二值化处理图像,运用形态学处理算法腐蚀和膨胀图像,进行连通域分析,提取并识别图像几何特征参数确定分类结果,增强色选系统对颜色信息复杂茶叶的识别能力。本系统同时将分选算法集中在FPGA上实现,提高分选的实时性。经过测试,验证基于彩色线阵CCD的茶叶分选识别算法具有良好的高效性与选别率。     

基于残差网络和图像处理的干制哈密大枣外部品质检测

针对目前红枣分级装置检测指标单一,难以实现外部品质综合判别的问题,设计了一款基于残差网络结合图像处理的干制哈密大枣外部品质检测系统。首先,通过深度学习图像分类实现裂纹、鸟啄和霉变缺陷检测,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了一种改进深度残差网络图像分类方法;其次,根据尺寸与纹理数量的等级差异性,提出了一种阈值检测方法,通过提取干制哈密大枣图像面积、周长、拟合圆半径及纹理数量特征,实现尺寸及褶皱检测。试验结果表明缺陷识别模型和尺寸、褶皱检测模型测试准确率分别达到97.25%、93.75%和93.75%。综合缺陷、尺寸和褶皱3种外部品质指标,通过在线采集图像验证系统测试,外部品质综合检测准确率为93.13%,可初步满足干制哈密大枣品质在线检测装备的生产需求。     

水果机器视觉质量综合分选机的设计

为满足水果外观品质和质量综合分选的实际需要,设计了一种集机器视觉与质量检测为一体的水果自动分选机.该分选机主要由机械系统、称重模块、同步控制系统和图像处理系统组成.为此,介绍了各部分的结构及工作原理,给出了水果同步检测过程的实现方法.通过这种综合设计,该分选机能实时检测水果的大小、质量、颜色、表面缺陷状况和果形等品质,并能根据预定标准综合评定水果的等级,对水果进行自动分级.     

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。     

融合光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统

针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。     

具有实时图像传输功能的新型高枝水果采摘器设计

文章设计了一种具有实时图像传输功能的新型高枝水果采摘器,包括实时图像传输系统、伸缩杆、收纳装置、枝剪机构、控制手柄等。图像采集装置位于伸缩杆顶部,采集的视频信号通过WiFi传输到手机;收纳装置设有进、出料口及收纳网;控制手柄位于伸缩杆底部,通过拉杆控制位于伸缩杆顶部的枝剪机构实施剪切。操作者站在地面上,通过实时图像传输系统随时掌握高枝水果采摘情况,并通过控制手柄实施水果采摘。     

基于计算机视觉的葡萄检测分级系

设计了一套基于计算机视觉的葡萄检测分级系统,包括驱动装置、输送机构、夹持机构、图像采集与处理系统和分级控制系统,葡萄以悬挂方式连续输送,两个CCD摄像机在外触发模式下实时采集葡萄的两面图像.基于RGB色彩空间计算果面着色率,采用投影面积法和果轴方向投影曲线计算果穗大小和形状参数,进而实现葡萄外观品质分级.选用20穗巨峰葡萄进行3次分级试验,与人工分级对比,颜色和大小形状分级的准确率分别为90%和88.3%,同时在分级过程中不会对葡萄造成损伤.     

基于计算机视觉的胡萝卜外观品质分级系统与装备

为了实现胡萝卜的自动化分级分选,在前期胡萝卜青头、须根、开裂检测算法研究的基础上,参照国家标准需求,进一步提出了胡萝卜外观等级规格,如弯曲、断折等缺陷,以及衡量异品种的锥形度参数的检测方法,并以此为基础设计了基于计算机视觉的胡萝卜外观品质实时分选生产线。该生产线由下位机控制系统、上位机软件系统和机械分级装置组成。通过对软硬件环境和机械系统性能的测试表明:该分选生产线每秒钟可检测20个胡萝卜的等级;对520个胡萝卜含有不同种类缺陷和异品种的胡萝卜进行分级检测,分级正确率达到了93.5%,能够满足胡萝卜外观品质分选实时检测的要求。该分选线能够同步实现胡萝卜等级规格、质量、各种缺陷的实时检测与在线分选。     

基于单目多视角视觉的珍珠品质检测

利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像,对其进行图像预处理并按照成像规则进行融合拼接,从融合拼接的珍珠全景图像中提取出珍珠表面颜色、光泽度及均匀度等特征参数;依据与国家标准相一致的判断指标与相应的检测算法来识别和检测珍珠品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,可实时完成珍珠的颜色、光泽度及均匀度等外观品质指标的视觉检测与分类,各个指标的检测精度均达到了80%以上。     

基于机器视觉的双圆盘式棉花打顶装置设计与试验

为降低人工打顶的劳动强度，减少化学打顶的环境污染，改善“一刀切”式打顶机构的过打顶情况，通过分析手工打顶过程，设计了一种双圆盘式打顶机构，并基于机器视觉，设计打顶装置单行样机，实现棉花打顶的全程自动化控制。该装置主要由打顶机构、视觉检测机构、运动机构和棉花顶尖识别及控制系统组成。基于棉田调研、结构计算和预试验，确定了打顶装置的整体结构和关键部件尺寸。结合视觉识别研究基础与实际应用，选用YOLO v3算法搭建棉花顶尖识别及控制系统，实现棉花顶尖的识别定位，完成打顶机构的运动控制。以打顶期棉花为研究对象，进行棉花顶尖识别试验、打顶机构性能试验和田间试验，结果表明：棉花顶尖识别试验平均识别率为93%;打顶机构性能试验平均打顶率为94.67%;田间试验平均识别率为85.33%,平均打顶率为78.22%。研究结果可为棉花精准化与智能化打顶的研究提供参考。     

双圆台锥式蓖麻脱壳清选机设计与试验

为提高蓖麻脱壳效率,确定了滚搓式的脱壳方法,设计了双圆台结构的脱壳装置以及振动筛选与气吸相结合的清选机构。根据蓖麻蒴果的物理机械特性,设计脱壳装置的内层壳体为不对称双圆台结构。确定锥角并设计脱壳滚筒间隙与脱壳滚筒外层壳体,建立不同阶段脱壳滚筒位置与脱壳间隙的数学模型,为脱壳装置动力学模拟提供理论依据。利用ADAMS对蓖麻蒴果不同脱壳阶段进行运动学仿真,分析物料在压裂阶段与脱壳阶段的位移、速度变化规律,并分析不同脱壳滚筒出料口间隙对各阶段的影响。仿真结果表明：压裂阶段,随着上脱壳滚筒出料口间隙的增加,蓖麻蒴果到达特定压裂位置的时间延后、位移增加、运动速度在0.56s时达到最大。脱壳阶段,随着下脱壳滚筒出料口间隙的增加,蓖麻籽到达特定脱壳位置的时间延后;蓖麻籽到达破壳条件时的位移增加,运动速度先增大后减小。根据仿真结果,选取可调式蓖麻脱壳清选一体装置合理的工作参数区间,以脱壳滚筒转速、上脱壳滚筒出料口间隙、下脱壳滚筒出料口间隙为因素,以脱净率、破损率为指标,利用响应面分析法,对脱壳装置进行试验研究。经双目标优化,取滚筒转速为270r/min、上脱壳滚筒出料口间隙为13.54mm、下脱壳滚筒出料口间隙为5mm;经试验验证,此时脱壳装置工作性能最佳,脱净率为92.03%,破损率为3.1%。     

智能汽车实时图像处理系统设计

针对实时目标检测、识别问题,应用MPC5200为核心的高性能运算处理器,设计了一种高帧频、大视场的智能汽车实时图像处理系统。阐述了实时图像处理系统的硬件组成、工作原理和图像处理算法。在对目标检测识别算法的实验分析基础上,开发了实时图像处理软件,实现了视频图像的采集和图像目标的实时处理。该系统对目标的检测、识别能力达到了智能汽车的实时性要求。