基于深度学习的玉米籽粒破损在线检测技术

玉米籽粒破损是制约中国玉米籽粒直收技术推广应用的瓶颈问题,如何快速准确地获取玉米收获过程中籽粒损伤情况是玉米智能化收获的关键。为了解决这一问题,该研究提出一种基于深度学习的玉米籽粒破损检测装置及方法,该方法采用籽粒单层化装置不断获取高质量玉米籽粒集图像数据,并通过深度学习分割、分类两阶段模型实现破损玉米籽粒检测。图像分割阶段通过深度学习经典实例分割模型（Mask R-CNN）完成区域内玉米籽粒单体分割;而图像分类则由该研究基于残差模块提出的新型网络模型（BCK-CNN）实现。为了评价BCK-CNN分类模型的有效性,将其和其他典型深度学习分类模型进行对比测试,并利用可视化的技术评估了不同模型对玉米籽粒的分类性能。结果表明：BCK-CNN模型对完整、破损玉米籽粒的分类准确性分别达到96.5%、94.2%。另外,选取平均相对误差为评价指标,通过模拟试验对比验证了该检测方法对破损玉米籽粒的检测性能。结果表明：相较于人工计算籽粒破损率,该研究提出的破损玉米籽粒检测方法计算得到的平均相对误差仅4.02%;且将其部署在移动工控机上对单周期玉米籽粒集图像检测时间可以控制在1.2 s内,研究结果为玉米收获过程中破损籽粒高效精准检测提供参考。     

立式玉米脱粒装置设计与试验

为减小脱粒机械整机尺寸,提高机械通用性,采用立式脱粒方式,设计一种锥形外筒与轴流脱粒滚筒相配合的立式脱粒装置,在控制脱粒装置尺寸的同时保证脱粒质量。阐明立式脱粒装置的结构与工作原理,分析脱粒过程中脱粒元件的受力情况,设计一种弓齿式脱粒元件。通过EDEM软件对果穗与弓齿接触时的受力进行仿真分析,确定最佳弓齿直径为10 mm。以滚筒转速、脱粒间隙和弓齿弯曲半径为试验因素,以籽粒破碎率为试验指标进行试验并进行单因素方差分析。结果表明：籽粒破碎率随滚筒转速增加而增加,随脱粒间隙增加而减小,随弓齿弯曲半径增大而减小,其中滚筒转速与脱粒间隙对立式脱粒装置籽粒破碎率影响较为显著。最终选出立式脱粒装置最优的滚筒转速为300 r/min,脱粒间隙为80 mm,弓齿弯曲半径为20 mm,此时籽粒破碎率为4.67%,符合国家标准要求。该研究为开展新型玉米脱粒装置提供新的思路。     

主要粮食品质快速光学检测技术与装备研究进展

玉米籽粒破损是制约中国玉米籽粒直收技术推广应用的瓶颈问题,如何快速准确地获取玉米收获过程中籽粒损伤情况是玉米智能化收获的关键。为了解决这一问题,该研究提出一种基于深度学习的玉米籽粒破损检测装置及方法,该方法采用籽粒单层化装置不断获取高质量玉米籽粒集图像数据,并通过深度学习分割、分类两阶段模型实现破损玉米籽粒检测。图像分割阶段通过深度学习经典实例分割模型（Mask R-CNN）完成区域内玉米籽粒单体分割;而图像分类则由该研究基于残差模块提出的新型网络模型（BCK-CNN）实现。为了评价BCK-CNN分类模型的有效性,将其和其他典型深度学习分类模型进行对比测试,并利用可视化的技术评估了不同模型对玉米籽粒的分类性能。结果表明：BCK-CNN模型对完整、破损玉米籽粒的分类准确性分别达到96.5%、94.2%。另外,选取平均相对误差为评价指标,通过模拟试验对比验证了该检测方法对破损玉米籽粒的检测性能。结果表明：相较于人工计算籽粒破损率,该研究提出的破损玉米籽粒检测方法计算得到的平均相对误差仅4.02%;且将其部署在移动工控机上对单周期玉米籽粒集图像检测时间可以控制在1.2 s内,研究结果为玉米收获过程中破损籽粒高效精准检测提供参考。