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。     

基于Arduino的穴播器排种监测系统研究

针对穴播器作业中其排种过程难以监测的问题,基于Arduino单片机设计了一种穴播器排种监测系统。以气吸滚筒式花生穴播器为研究对象,根据种子运动轨迹以及穴播器工作特性,确定传感器安装位置;选择红外对射传感器、线性霍尔传感器为信号采集元件,通过蓝牙模块实现人机交互。试验验证,系统在穴播器前进速度为3~5 km/h时,排种监测系统具有良好的准确性和稳定性,为提高农机装备智能化水平提供参考。