基于机器视觉的甘蔗多刀切种装备设计与试验

针对目前甘蔗切种机伤芽率高、切种效率低的难题，设计了一台基于机器视觉的甘蔗多刀切种装备。装备采用传送链横向输送甘蔗，由相机采集整张甘蔗图像并识别茎节位置，根据农艺的要求确定双芽段蔗种切割点位置；上位机通过TCP通信将切割点位置发送给PLC,进而由PLC控制5把切刀横向定位及同步切割。由于装备的核心是采用机器视觉技术对甘蔗茎节进行识别，因而提出了一种基于机器视觉的甘蔗茎节实时识别新算法。试验结果表明：装备的茎节识别率为95.3%,切刀平均定位精度为0.07%,可满足优质双芽段蔗种的农艺需求。     

基于机器视觉的甘蔗种植机械化研究

分析了甘蔗种植机械化现状,阐述了机器视觉技术在甘蔗种植机械化中的意义,提出发展预切种式甘蔗种植机的总体方向,引入机器视觉技术实现蔗种自动识别与切断,克服人工切断与机器定长切断蔗种的不足,采用基于边缘拟合的算法识别甘蔗茎节正确率达80%,为甘蔗种植的精确化提供了思路。     

预切种甘蔗勺链式排种器设计与试验

针对目前预切种式甘蔗排种器普遍存在充种效果差、合格指数低等问题,设计了一种预切种甘蔗勺链式排种器。基于最速降线理论分析和待充蔗种的充种状态分析,阐明了最速降线可提高充种性能的原理;利用EDEM软件进行了单因素仿真试验,分析了不同种勺倾角和种勺数量对充种性能的影响。仿真结果表明,当种勺倾角为30°、种勺数量为15个时,充种性能较好;通过台架单因素试验,对种层高度调节装置和隔离板倾角进行了分析,为充种过程提供了有利条件。以作业速度、排种器倾角、种层高度为试验因素,以合格指数、漏充指数、重充指数为试验指标,进行二次回归旋转正交组合试验,分析了各试验因素交互作用对合格指数的影响。结果表明,当种层高度为360mm、作业速度为1.45~2.37km/h、排种器倾角为9.53°~15.15°时,排种器平均合格指数为95.33%,平均漏充指数和平均重充指数分别为3.11%、1.56%,满足甘蔗种植要求。     

机器视觉与模糊决策在甘蔗种蔗识别机械化中的运用

追对广西等甘蔗种植区域、地块面积特点提出发展甘蔗预切种式种植机的总体方向;为克服人工切断与机器定长切断蔗种的不足,引入机器视觉技术与模糊决策对甘蔗种蔗进行茎节识别,最高识别率达93.33%,为甘蔗种植的机械化、精确化和智能化提供了理论依据。     

基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识别

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,引人机器视觉技术识别甘蔗茎节.以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板,和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图;将合成图划分为64个列块区域,提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标,再用支持向量机分类识别茎节与节间列块,得到茎节与节间的平均识别率为93.359%;对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析,得到茎节数与位置的平均识别率分别为94.118%,91.522%.     

基于机器视觉的蒜种识别夹取试验台设计与试验

为实现大蒜的定向精确播种,提出一种基于机器视觉的蒜种精准识别与夹取方法,并设计蒜种识别夹取试验台,采用机器视觉方式确定蒜种的位置、朝向,使用机械臂夹取蒜种。采用阈值分割的方法分割蒜种和背景,对图像进行去噪,提取蒜种轮廓,根据识别像素点计算蒜种质心、朝向,经过识别训练和参数优化,确定识别阈值为110,识别成功率达到95%以上,平均识别时间0.06s。以金乡白皮蒜蒜种为试验对象,分析确定装置性能的指标为夹取成功率,影响因素为传送带速度、蒜种尺寸、种子夹取高度,通过三因素三水平正交试验分析,运用Design Expert软件对装置的关键结构参数进行优化,建立夹取成功率和各因素的回归模型,模型系数R₂²为0.9433。试验结果表明：当传送带速度0.11m/s、种子夹取高度3.5mm、选取投影尺寸510～540mm²时,夹取成功率为93.73%。研究结果可为蒜种分级和大蒜的定向播种提供一定的参考。     

预切种式甘蔗横向排种器设计与试验

为实现蔗种精准横向播种,设计了一种预切种式甘蔗横向排种器。通过对蔗种在排种器中的运动分析和基于Recurdyn软件的排种器运动仿真,探究排种器传送链轴转速、提升传送链倾角和集蔗箱倾角对排种性能的影响。利用自制的简易链式甘蔗排种器试验平台,对排种器的一级链轴转速、传送链倾角和集蔗箱倾角等参数进行试验研究,结果表明:传送链倾角和一级链轴转速对排种性能具有极显著的影响,集蔗箱倾角对排种性能的影响不显著;排种性能的最优参数组合为传送链倾角55°、链轴转速9.16 r/min、集蔗箱倾角45°。室内验证试验表明,排种器的合格率为92.6%、漏植率为5%、重植率为3.2%,说明排种器能有效避免排种过程的重植和漏植现象,减少播种过程的耗种量。田间验证试验表明,排种方向合格率93.37%,排种株距合格率90.33%,排种株距在33～49.5cm的合理株距范围内,实现了双蔗芽蔗种的精准横向播种。     

基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,引入机器视觉技术识别甘蔗茎节。以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板,和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图;将合成图划分为64个列块区域,提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标,再用支持向量机分类识别茎节与节间列块,得到茎节与节间的平均识别率为93.359%;对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析,得到茎节数与位置的平均识别率分别为     

基于PLC的甘蔗预切种切割平台控制系统设计

甘蔗切种是甘蔗预切种种植模式下的极为重要工作过程,但在实际工作中,大部分仍然依靠人工手动切种,切种质量不高,蔗芽损失大,且劳动强度大,生产效率低。为解决此问题,自主开发预切式横向甘蔗智能切种机的数控切割工作台,通过PLC控制多把切刀在切割平台的横向移动,通过液压系统控制多把切刀的切割,经过对切刀定位精度试验分析,分析表明,该控制系统控制切刀定位的精度较高,每把切刀相对定位精度误差均小于0.6%,重复定位误差小于0.5%。研究结果对推进甘蔗预切种的开发,对促进甘蔗种植技术的发展有重要的应用价值。     

基于计算机视觉识别技术的甘蔗种植机械化研究

针对当前甘蔗种植机械化现状,优化机具设计,并应用计算机视觉识别技术,自动识别切种长度,预切甘蔗种,以便实现精密化、机械化的甘蔗种植。在计算机视觉识别技术支持下优化设计甘蔗种植设备,不仅可提升识别甘蔗茎节的正确率(提升80%),还可以提升甘蔗种植效益(提升20%),取得较好的经济效益。为此,设计了基于计算机视觉识别技术甘的蔗种植机械化设备,可提升甘蔗种植机械化水平,提高甘蔗预切种正确率,提升甘蔗机械化种植效益,产生积极影响。     

基于机器视觉的种薯自动切块机设计

现阶段中国市场没有成熟的种薯切块机,薯农主要依靠手工切块。其主要原因是种薯切削需要控制切削位置以保留薯芽的顶端优势,普通机器不能识别薯芽,并控制切刀切削方位。为此,使用数字图像处理技术,实现了薯芽及其位姿的实时识别,开发了相应的控制系统,设计了基于机器视觉的薯种自动切块机。试验表明:薯芽识别正确率达100%,位姿识别正确率达98.5%,耗时107.431ms,满足使用要求。     

预切种式宽窄行甘蔗种植机单辊排种系统设计与试验

针对目前预切种式宽窄行甘蔗种植机排种系统存在排种不均、合格率低、漏种率高、耗种多、卡种堵塞严重等问题,通过ADAMS进行仿真虚拟试验分析及试验研究,设计了一种由转向导流有序集蔗机构和单辊排种器构成的甘蔗预切种排种系统。通过自行搭建的试验平台,研究了转向导流有序集蔗机构和单辊排种器的集蔗箱弹性控流板结构形式、侧板夹角及排种辊转速等参数对排种性能的影响。研究结果表明：自动转向导流有序集蔗合格率为95.1%;单辊排种器的集蔗箱弹性控流板结构对排种合格率具有极显著影响,侧板夹角和排种辊转速对排种合格率具有显著影响;单辊排种器优化参数组合为：两段圆弧式集蔗箱弹性控流板结构、集蔗箱两侧板夹角为105°、排种辊转速为6r/min（理论排种速度：0.83s/根）。最后进行了优化组合参数的验证试验,结果表明：排种平均合格率为91.0%、平均漏种率为4.5%、平均堵塞率为0.5%,排种均匀性显著提高。     

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.     

基于机器视觉红枣缺陷检测装置的设计与试验

基于机器视觉的红枣缺陷检测研究中,普遍采用单相机采像,由于相机位置固定,加之红枣通常由普通传送带运送,红枣间易产生堆积、黏连造成红枣之间相互遮挡和红枣自身遮挡,导致红枣表面完整图像无法被采集,即使改用多相机采相也存在盲区,仍无法解决采集的图像不完整,导致检测准确率降低的问题.为了解决以上问题,设计了一种基于机器视觉红枣...     

预切种式横向甘蔗种植机液压系统设计与试验

根据预切种式横向甘蔗种植机的实际需求设计了种植机的液压系统,建立了开沟机构的AMESIM和ADAMS联合仿真模型,研究双行种植模式下两个开沟机构的同步性,以保证两边开沟深度一致.仿真结果及样机的田间试验表明:液压系统可以满足种植机各个执行机构的控制要求,开沟机构的升降同步误差小于3％,开沟、覆土效果良好,满足设计要求.     

基于机器视觉的穴盘苗检测试验研究

针对穴盘苗出现空穴和不合格坏苗,影响蔬菜种苗销售价格,不利于机械化移栽及后续栽培,而人工剔苗补苗费时费力的问题,提出了利用机器视觉技术检测穴盘苗空穴及不合格苗、传输检测结果的方法,为穴盘苗自动化剔除空穴与不合格苗及补苗作业提供技术基础。穴盘苗空穴及不合格苗检测硬件系统由工业相机、PC机及PLC构成,通过CKVisionBuilder软件对图像进行处理,获取每个穴孔区域的像素数量,判断幼苗状态,并将获取的判断结果传输至PLC中。试验结果表明:苗龄13天的72穴意大利生菜、白玫瑰白菜及广府1号油菜心穴盘苗坏穴的检测正确率达到95.8%以上。     

机器视觉排种试验台的研制

系统介绍了黑龙江省农机院研制的新型排种器试验台。该试验台包括可模拟机械和气力两种精密排种器高速作业,并具有实现稳定承种的机械装置和控制系统。基于试验台的工作原理,给出了机械结构简图、监控系统电气原理图,并简述了机器视觉方法测量排种粒距的原理和程序流程。该方法具有精确、直观、实时的优点。     

智能甘蔗预切种工作站结构设计与切种精度分析

为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工作站的输送系统、蔗节识别以及多刀数控协同切种等关键部件的结构设计及工作原理,重点对输送速度和黑箱照度对识别精度的影响,以及多刀切割工作台的定位精度等进行综合的分析。对拍照黑箱的识别精度试验研究表明,甘蔗横向传送速度和光照平均照度对蔗节识别精度具有显著影响,当甘蔗传送速度为0.1 m/s,光照平均照度为430.7 Lux时,识别精度较好,蔗节识别误差小于1.7 mm。通过对切种平台的定位精度试验分析,试验表明:6个移动切种工作台的横向直线移动运动的定位精度误差小于1.5 mm,重复定位误差为±0.2 mm;切种精度的综合误差小于3.4 mm,蔗节的相对综合误差小于5.67%,达到设计的预期目标,实现甘蔗智能横向多刀切种的功能。     

基于机器视觉的农业机器人自主作业设计

随着我国城市化的发展和人口老龄化的加剧,从事农业生产的人数逐渐减少,农业生产成本的上升导致农产品价格上涨。因此,开发廉价、灵活和多功能的自主农业机器人尤为重要。因此,笔者在阐述农业机器人自主作业研究开发的意义和价值的基础上,分析了农业机器人自主作业的设计过程,并设计了一款物美价廉的农业机器人。仿真结果表明,该农业机器人可以根据农作物的生长情况灵活管理农作物,可以进行浇水、施肥和除草等作业,解放了劳动力,提高了农业生产效率。     

基于机器视觉的植物水势测量装置设计

压力室法判断水势测量终点需要对待测样本截面渗液状况进行观察,但由于观察者的判断标准不一致,容易造成较大测量误差。为此,根据待测样本截面出现渗液时光线发生折射、截面图像的灰度值出现变化的现象,提出了利用机器视觉代替人眼进行水势测量终点判断的方法。该方法使用USB摄像头采集待测样本截面图像,通过控制系统软件计算采集到的图像平均灰度值变化来判断水势测量终点。根据该方法设计了一种基于机器视觉的植物水势测量装置,并进行了试验验证,结果表明:该方法可行,且提高了水势测量速度和测量精度。