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由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。 相似文献
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针对红三叶种子丸粒化包衣存在丸化合格率低、丸化设备参数优选困难等问题,以单籽丸化合格率与单籽抗压强度作为丸粒化包衣性能指标,利用多目标优化方法对红三叶种子丸粒化包衣工作参数进行优选。采用二次正交试验获取不同包衣锅工作参数下的丸粒化包衣性能指标值,通过Design-Expert软件建立相应的二阶回归方程并进行回归模型单目标优化。结果显示红三叶种子单籽丸化合格率及单籽抗压强度模型用于种子丸化包衣性能预测分析的准确性,单籽丸化合格率预测值与物理试验值相对误差为0.15%,单籽抗压强度预测值与物理试验值相对误差为5.85%;通过多目标优化分析,确定红三叶种子最佳工作参数为包衣锅振动频率15 Hz、包衣锅转速59 r/min、包衣锅倾角35°。 相似文献
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为满足对种子包衣合格率定量检测的需求,设计一套基于图像处理的检测系统,由上料下料系统、图像采集系统、控制系统和壳体等部件组成。该系统通过4个工业相机获取种子表面图像,通过工控机和软件进行处理,分别计算种子表面积和包衣面积,得到每粒种子包衣覆盖率和一批种子的包衣合格率。试验结果表明,单粒种子的平均检测时间小于3 s,覆盖率准确度的检测误差小于0.5%,覆盖率一致性偏差小于4%;一批种子合格率重复率为98.12%,差错率小于1%。与传统检测系统相比,该系统检测速度快,检测精度较高,差错率小,结构紧凑,能满足种子包衣合格率的定量检测。 相似文献
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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%。 相似文献
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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%。 相似文献
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基于改进形状因子的钵体秧盘播种质量检测方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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蔬菜种子包衣工作参数的智能调节,能提高包衣加工效率和成品质量。为了研究包衣工作参数的智能调节,提出了基于机器视觉的蔬菜种子包衣品质鉴定方法。针对蔬菜种子包衣过程中种子包衣完整性、包衣颜色深浅、包衣颜色均匀性3个重要指标,提出依据单粒种子的种子包裹率、种子颜色及纹理特征将包衣种子分为合格与非合格两类。对于种子图像中粘连的问题,采用分水岭算法将图像分割为单粒种子。通过对单粒种子的多阈值分割,实现种子包衣完整率的计算。基于HSI颜色空间提取H、S分量的颜色矩特征与I分量的灰度共生矩阵特征,融合种子包衣完整率、颜色矩特征和灰度共生矩阵特征这3种特征为一个11维特征向量,构建基于径向基核函数的支持向量机分类器对包衣结果进行品质鉴定。实验选用包衣后辣椒种子验证算法,结果表明:包衣结果识别准确率为90.93%。该研究可为后续研究包衣机工作参数的智能调节奠定理论基础。 相似文献
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5B-5型智能化种子包衣机 总被引：2，自引：0，他引：2
简述了5B-5型智能化种子包衣机基本结构、工作过程及技术特点。种子和种衣剂供给系统分别采用叶轮式喂料器和计量泵,用变频驱动实现种子和种衣剂的精确、稳定地供给及在线调整与计量校准。包衣和混合机构采用双甩盘式离心雾化装置、复式柔性搅拌装置,破损率低、包衣效果好。控制系统以PLC为核心,配置液晶触摸屏和多种传感器,实现智能化操作与监控。对小麦包衣的试验结果表明:实际生产率5.2t/h、破损率0.1%、均匀性变异系数0.6%、包衣合格率96.5%、自动清机度99.5%。 相似文献
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针对牧草种子丸化设备存在自动化程度较低、丸化包衣品质较差等问题,设计了牧草种子丸化包衣预混合实时控制系统,可有效提高丸化包衣品质。该系统以单片机作为控制核心,集编程、传感器等技术于一体,可根据给定种子量实时配比粉料量和药液量,并同时在混料室内充分混合,实现了实时精确控制功能。以牧草种子丸化包衣为例,将预混合系统安装前后进行了对照试验,当包衣时间同为20min时,安装了预混合系统,其单籽率与丸化包衣合格率分别为92%、95%;而未安装预混合系统,其单籽率与丸化包衣合格率分别为83%、90%。试验结果表明:在粉料与药液进入包衣锅前进行预混合,可有效降低多籽率,提高单籽率和丸化包衣合格率。研究结果可为小粒牧草种子丸化包衣提供参考依据。 相似文献
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基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统 总被引：3，自引：0，他引：3
为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。 相似文献
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设计一种以专家系统为核心,包括批次式种子包衣机和包衣质量图像检测系统的智能化控制系统。以种子包衣品质和合格率为目标,通过构建基于神经网络的包衣参数自学习和智能混合参数优化策略系统,根据经验知识库和实时反馈值,对包衣机的加工参数实现在线优化。采用Lab Windows/CVI开发平台编制系统软件,实现参数设置、加工参数推荐和优化、数据通讯、设备控制、运行参数和画面显示、手动调校、数据存储查询等功能。系统与批次式包衣机配套应用,结果表明整机的智能化水平明显提升。专家系统能够针对不同种子自动优化组合加工参数,在满足包衣品质和合格率的前提下,提高效率,节省包衣剂用量,效果显著。 相似文献
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针对玉米种粒在收获、脱粒、贮藏时因各种因素造成损伤和人工选种耗时耗力的问题,提出了一种基于机器视觉的玉米种粒破损检测方法。首先,利用图像获取装置得到单粒玉米种粒图像,通过差影法确定图像噪声种类,采用中值滤波方法对图像进行降噪;其次,标记图像边界,运用灰度阈值法完成玉米种粒图像分割。根据玉米种粒的形态特征分别提取玉米种粒的周长、面积、周长面积比、长轴长、短轴长、长宽比6个几何特征和矩形度、圆形度、紧凑度、7个Hu不变矩10个形状特征,共16个特征。完整玉米种粒和破损玉米种粒图像各50幅作为训练样本,将提取的16个特征分量作为输入量,对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,输出量为1、0,分别代表"合格""不合格",训练完成后获得玉米种粒的SVM识别模型;另取完整的玉米种粒和破损的玉米种粒图像各50幅作为测试样本,对训练好的SVM模型进行测试。结果表明:该检测方法对玉米种粒破损识别准确率达95%以上,识别100幅玉米种粒图像的时间为1.27s。研究结果为玉米种粒的实时破损检测提供了参考。 相似文献
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玉米定向精播种粒形态与品质动态检测方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为满足玉米定向精播对种子外形和品质的要求,设计了一种玉米种子精选装置,并研究了玉米种粒动态检测算法。经过脱粒并筛除杂质的种粒投入玉米种子精选装置,分两列两层传输,完成玉米种粒的动态检测。通过计算种子胚根尖端的方向,排除了种粒的重复检测现象;以人工选取的100粒标准种粒外形参数为基础建立合格种粒特征参数库,实现对种粒外形的检测;依据合格种粒和重度霉变种粒表皮亮度差异较大的特点,基于图像饱和度分量对重度霉变种粒加以检测;依据轻度霉变种粒表皮呈现块斑的特点,利用种粒的R、G、B颜色平均值检测轻度黑色霉变;以种粒黄色区域补洞后对应原种粒(B-R)的值,判断种粒的轻度白色霉变和轻度破损;对于外形和霉变检测合格的种粒,通过分析种粒区域中白色区域的大小,进行玉米种粒胚芽朝向的判断,为后续种粒定向包装和定向播种提供了依据。对280粒各品种玉米种子进行实时检测,每粒种子的平均检测时间约为14 ms,重复种粒判断准确率为95%,种粒合格性检测准确率为96.1%,胚芽朝向判断准确率为97.1%。 相似文献
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[目的/意义]胡麻种子的周长、面积、长短轴和千粒重是胡麻考种过程中常用的参数,对于胡麻的育种、栽培,以及种子品质和性状的评估都具有重要的意义。[方法]针对胡麻种子自动化考种时出现的数据统计错误率高、效率低等问题,基于机器视觉研究胡麻种子的轮廓特点、探索形态特征的测量方法,针对籽粒重叠现象提出基于融合角点特征的轮廓拟合图像分割方法,设计胡麻种子自动化考种数据实时分析系统,最终实现胡麻种子自动化考种的研究。本研究在工业相机获取的胡麻种子图像上进行试验。[结果和讨论]提出的自动化考种方法对不同品种胡麻种子的统计识别准确率达97.28%,百粒种子平均处理时长69.58 ms,相较于极限腐蚀算法、基于距离变换的分水岭算法,平均计算准确率比极限腐蚀算法提升19.6%,平均运算时间低于直接使用分水岭算法所需时间。[结论]自动化考种方法具有更好的计算准确率和处理速度,能够更准确地批量获取胡麻种子的形态学特征参数,使测量误差能够保持在10%以内,可为今后胡麻考种相关工作提供技术支撑,助力相关产业发展。 相似文献
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基于机器视觉的定向播种用玉米种粒精选装置研究 总被引：3，自引：0，他引：3
根据玉米定向播种对种粒的要求,设计了一种基于机器视觉的玉米种粒实时精选装置。阐述了装置的组成和工作原理,设计了不合格种粒吹除装置及吹除方案,提出了种粒图像动态检测方法,根据种粒图像RGB颜色特征,提取出种粒区域及其各颜色区域,结合种粒形态特征建立了周长、面积等20个检测指标,并通过测试统计确定了其合格范围,最终据此分析和完成了尖端露黑色胚部、小型、圆形、虫蚀破损、霉变等不符合定向播种种粒的判断。依据种粒粘连处两分界点沿轮廓线较近一侧的距离与两分界点间直线距离之比,大于单一种粒轮廓线上任意两点的对应值,来判断种粒粘连性。试验表明,合格性检测准确率为96%,粘连性判断准确率为99%,不合格种粒有效吹除率为98%。 相似文献
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