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马齿形玉米种子尖端激光定向与胚面识别装置研制 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现玉米种子的尖端定向与胚面识别,该文以现有尖端定向装置输出的马齿型玉米种子为对象,基于激光开关和测距原理,提出了一种尖端定向与胚面识别方法:依据马齿形玉米种子尖端窄大头宽的轮廓特征,利用激光开关传感器等部件对玉米种子的尖端朝向进行识别,并将大头朝前的玉米种子进行剔除;依据马齿形玉米种子胚面上有胚沟而反面较为平整的表面特征,利用激光测距传感器等部件对尖端朝前的玉米种子进行胚面识别。设计并搭建了玉米种子尖端定向与胚面识别装置,配合现有的尖端定向装置进行试验,结果表明:尖端定向与胚面识别装置的尖端定向成功率达到99.1%,相比现有的尖端定向装置提升了9.5个百分点,胚面识别准确率为96.4%。该方法基本可以实现玉米种子的尖端定向,同时保证胚面识别准确率达到较高水准。该文提出的玉米种子尖端定向与胚面识别方法可为后续玉米种子的自动化定向包装提供参考。 相似文献
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马齿型玉米种子侧立定向定距输出装置的设计与试验 总被引：3，自引：2，他引：1
为了实现玉米种子的定向定距输出,该文设计了一种玉米种子侧立定向定距输出装置,并对其定向定距原理进行了分析。该装置包括侧立排序机构和定向定距机构2部分。侧立排序机构能够对成堆玉米种子进行分散、排序输送、分选和姿态变换使之变为一列呈侧立姿态排序的玉米种子,定向定距机构能够对侧立姿态的玉米种子进行定向和定距,使其尖端统一朝前、相邻种子之间间距一致,然后排序输出。以侧立喂入轨道的倾角α、振幅Z_1、定向定距转盘的角速度w和侧立输出轨道的振幅Z_2为因素,以玉米种子的定向定距成功率和定距间距为指标,对定向定距机构进行仿真试验,得到最佳工作参数:α为3°、Z_1为0.3 mm、w为30°/s、Z_2为0.3 mm。搭建玉米种子侧立定向定距输出装置进行性能试验,结果表明在最佳工作参数下该装置工作稳定,玉米种子定向定距成功率为90.7%,定距间距平均为45 mm。该研究为后续机械化玉米定向播种提供了参考。 相似文献
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马齿型玉米种子定向播种推送装置设计与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现玉米种子的定向推送,该文以定向处理完毕且呈平躺姿态的马齿型玉米种子为对象,设计了一种玉米种子定向播种推送装置,能够对玉米种子进行定向接收、移动和推送。对装置的定向接收功能进行了原理分析,以分选缺口的2个形状参数圆弧角度和深度为因素,以保留成功率和剔除成功率为指标,分别对尖端朝前和大头朝前的玉米种子进行仿真试验,得到了最佳的分选缺口参数:圆弧角度为14°、深度为3 mm。搭建玉米种子定向播种推送装置试验平台进行性能试验,结果表明装置的定向接收、移动和推送3个功能实现效果良好,对于定向接收功能,尖端朝前玉米种子的保留成功率达到93.8%,大头朝前玉米种子的剔除成功率为100%。该研究为后续的定向玉米种子弹夹制作及玉米机械化定向播种提供了参考。 相似文献
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为满足大蒜定向播种的农艺要求,针对现有大蒜鳞芽调整方法对杂交蒜适应性差的问题,该研究设计了一种基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向自动调整装置。采用双卷积神经网络模型结构,其中一个神经网络模型对大蒜是否被喂入进行实时监测,检测到大蒜喂入调整装置后,一个ResNet-18网络模型对蒜种鳞芽朝向进行判断,当鳞芽朝上时大蒜鳞芽调整机构打开Y型料斗使大蒜以鳞芽朝上的姿态直接落下,当鳞芽朝下时大蒜鳞芽调整机构翻转180°带动大蒜一起翻转后以鳞芽朝上的姿态落下,实现大蒜鳞芽朝向实时调整。神经网络模型推理及舵机控制采用英伟达边缘计算处理器Jetson Nano进行处理。利用离散元分析软件EDEM结合正交试验方法对调整装置的关键结构参数进行优化,并以杂交大蒜为试验对象进行台架试验,试验结果表明:大蒜鳞芽调整成功率为96.25%,模型推理时间0.045 s,平均每粒大蒜调整时间为0.785 s,满足大蒜播种机播种要求。该文研究结果可为解决杂交大蒜直立播种问题及边缘计算在精密播种设备中的应用提供有益参考。 相似文献
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多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别 总被引：9，自引：3，他引：9
为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。 相似文献
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融合高光谱图像技术与MS-3DCNN的小麦种子品种识别模型 总被引：2，自引：2，他引：0
小麦品种的纯度和小麦产量密切相关,为了实现小麦种子品种的快速识别,该研究利用高光谱图像技术结合多尺度三维卷积神经网络（Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network,MS-3DCNN）提出了一种小麦种子的品种识别模型。首先,利用连续投影算法（Successive Projections Algorithm,SPA）对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3DCNN模型的输入图像通道数量,降低网络训练参数规模;其次,利用多尺度三维卷积模块提取特征图的图像特征和不同特征图之间的耦合特征;最后,以6个品种小麦共6 000粒种子的高光谱图像（400～1 000 nm）为研究对象,基于SPA算法选择了22个波段高光谱数据,利用MS-3DCNN、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分别构建了识别模型。试验结果表明,MS-3DCNN模型取得了96.72%的测试集识别准确率,相较于光谱特征SVM识别模型和融合特征SVM识别模型分别提高了15.38%和9.50%。进一步比较了MS-3DCNN与基于二维卷积核、三维卷积核、多尺度二维卷积核构建的多个识别模型性能,结果表明多尺度三维卷积核能提取多种尺度的信息,其识别模型的准确率提高了1.34%～2.70%,可为小麦种子高光谱图像品种识别提供一种可行的技术途径。 相似文献
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基于BP神经网络的脱绒棉种品种识别 总被引：2，自引：1，他引：1
摘要：为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法。该文以新路早36、中棉50、惠远710等3个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和形状特征参数,后又通过对特征参数进行单因素分析选取了差别较明显的9个特征参数参与网络的训练,提高了训练速度。经训练比较得出,当训练目标为0.02,训练次数为3 000,隐含层的结点数为12时,模型的训练误差最小。经过对测试集进行测试,得出综合测试准确率为90%,证明了该方法是可行的,提高了脱绒棉种的识别准确率。该研究可为其他粒状种子品种识别提供参考。 相似文献
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玉米种子活力近红外光谱智能检测方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现玉米种子活力的快速无损检测,提出利用近红外光谱和BP神经网络来建立玉米种子活力智能检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,采集样本的近红外光谱。分别通过卷积平滑(S-G)和多元散射校正(MSC)及二者组合的方法消除光谱噪声和去除奇异光谱。然后分别用主成分分析(PCA)和离散多带小波变换(DWT)提取光谱特征,作为BP神经网络的输入。依据预处理及特征提取的不同构建出6种BP神经网络种子活力检测模型。试验结果表明,组合预处理方法与主成分分析特征提取结合构建的模型最优,其识别的准确率为95.0%,平均识别时间为26.25ms。研究结果为玉米种子活力的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。 相似文献
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基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别 总被引：2，自引：2，他引：2
种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。 相似文献
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基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法 总被引：4，自引：4，他引：0
针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明：在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.234 5 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明：改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。 相似文献
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基于机器视觉的玉米种粒定向定位摆放装置研制 总被引：2，自引：2，他引：0
为实现玉米定向、定位播种,基于图像处理技术研制了一种玉米种粒定向定位摆放装置。在介绍装置的组成和工作原理的基础上,设计了关键部件的结构,通过试验分析和理论计算,确定了关键部件的尺寸参数和安装方位,测试了导向定位管的定位精度,分析了凹型定位槽连续有效作业的条件,并结合作业精度要求,设计了控制方式并设置了控制参数。同时结合金博士郑单958种粒样本的特点,改进了合格种粒胚芽正反面和尖端朝向的图像检测算法。试验结果表明,胚芽正反面检测准确率为98%,尖端朝向检测偏差小于8°,凹槽定位准确率为97%,定位吸取准确率为94%,定位摆放准确率为99%,摆放后角度偏差不大于10°,满足设计要求。该研究可为实现种粒的定向包装以及后续的定向播种提供参考。 相似文献
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中国种业机械化现状调研与发展分析 总被引：1，自引：10，他引：1
种业机械化是种业现代化的重要基础和前提,是涵盖品种选育、品种试验、制种生产、种子加工等多环节的系统工程。为了系统梳理中国种业机械化发展成果与存在问题,有效推进种业机械化发展、促进种业现代化建设,该文从田间试验机械化、制种生产机械化、种子加工机械化等方面阐述了国内种业机械化现状调研情况和国际种业机械化发展经验,分析了中国种业机械化存在的主要问题:种业装备企业普遍规模小、装备差、科研投入少,整体水平与国外存在较大差距,装备功能有待扩展、结构设计有待优化、现代化控制水平有待提高等;提出了种业机械化研究重点:1)主要农作物品种试验机械化关键装备研究;2)主要农作物制种生产机械化关键装备研究;3)主要农作物种子低损高效精细加工技术集成研究。指出了"规模化、标准化、集约化、机械化"种子生产是现代种业持续、健康发展的重要保障和基本发展方向。 相似文献
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针对预切种播种器对成堆木薯种茎进行精密播种时待充木薯种茎乱序、充种可靠性低等难题，在播种器供种环节设计一种阶梯式振动散种机构。建立了木薯种茎在阶梯式振动散种机构上运动过程的数学模型，对木薯种茎相对散种板的下滑运动和其在阶梯式调姿板上的抛掷运动进行理论分析，确定显著影响机构性能的因素分别是作业宽度、振动频率、台阶倾角以及限位挡角。基于离散元法（Discrete Element Method，EDEM）建立了木薯种茎-振动散种机构的仿真模型，单因素仿真试验明确了各因素对横向调姿成功率和散种输送成功率的影响规律。研制了阶梯式振动散种机构试验台，进行四因素五水平正交中心组合试验研究，并基于最优的因素参数组合对4个不同品种的木薯进行适应性测试，确定最佳参数组合。结果表明当阶梯式振动散种机构的供种箱作业宽度为643.41 mm、振动频率为55.58 Hz、限位挡角为145.06°、台阶倾角为80.13°时，横向调姿成功率为85.7%，散种输送成功率为88.2%；当在最优因素参数组合下进行试验，横向调姿成功率为85.6%，散种输送成功率为88.6%。研究为预切种式木薯精密播种器相关装备的研制提供指导参考。 相似文献
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基于电磁振动的玉米粒群定向整列系统的参数优化与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高玉米粒群定向整列系统性能及精度,分析电磁振动系统设计参数对定向整列性能的影响.首先,通过分析系统的工作原理,构建了籽粒的滑移模型;其次,开展了系统动力学分析及定向阶段籽粒的受力分析,探讨了籽粒定向整列过程与系统设计参数之间的关系,选取出对系统作业性能有显著影响的参数,得到满足要求的设计参数临界条件;最后,搭建定向整列试验平台,通过三因素二次正交旋转设计试验,进一步优化设计参数,建立因素与试验指标(定向成功率、整列成功率)的回归方程.经优化计算得出:最佳设计参数范围为振动方向角32°~35°、振幅为0.1~0.15 mm、振动频率为51.5~52 Hz,相对应的试验指标定向成功率范围为63.8%~67.4%,整列成功率范围为95.8%~96.3%,其中最优参数组合为:振动方向角34.42°、振幅为0.14 mm、振动频率51.77 Hz;将系统置于最优参数组合进行验证试验,同时借助高速摄像系统对籽粒定向整列过程实时记录和分析,在无机械机构辅助的情况下,平均定向成功率为66.2%,整列成功率为97.4%.该研究可为玉米籽粒定向种植、定向育苗等相关装备的研制提供参考. 相似文献
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新疆玉米种植采用地膜覆盖,膜下滴灌,膜上点播的栽培技术,针对玉米膜上精量点播的技术要求,根据强制夹持原理,提出一种新型的机械强制夹持玉米精量排种的方法,通过对3种玉米种子的物理力学特性进行测定,以及对取种、投种过程进行深入的理论分析,建立数学模型,为排种器的结构设计提供依据.在JPS-12计算机视觉技术排种器试验台上对试制排种器进行台架试验,验证了强制夹持式排种器在对玉米形状为小圆、小扁具有良好的适应性,当工作速度3.5 km/h时,单粒率＞85％,满足玉米精量播种要求. 相似文献
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针对玉米繁种阶段亲本种子播前分级效率低、筛面自净效果差的问题,该研究提出一种变幅振动筛分方法,并设计了种子分级振动筛装置,对驱动机构和自净清筛装置进行设计与分析。在喂入量2.5 kg/s的条件下,以京科968玉米种子为试验对象,以分级合格率、作业时间和卡种数量为试验指标,通过四因素（进料口高度、振幅、振动频率和筛面倾角）三水平Box-Behnken试验,建立各因素与试验指标间的回归模型,并对参数进行优化。结果表明,影响变幅振动式分级装置分级合格率的主次因素顺序为振动频率、筛面倾角、振幅和进料口高度,影响作业时间的主次因素顺序为振动频率、振幅、筛面倾角和进料口高度;卡种数量具有较大的随机性,当振幅和振动频率都较低时,筛面卡种数量急剧增多,自净效果极差。最优参数组合为进料口高度19 mm、振幅5 mm、振动频率8.25 Hz、筛面倾角7°,模型优化预测结果为分级合格率88.04%,作业时间40 s。在最优条件下的验证试验结果为分级合格率89.55%、作业时间39 s,平均卡种数量8粒,与预测结果基本一致,较等幅振动式分级装置的分级合格率提高3.25个百分点,作业时间减少4 s,平均卡种数量减少2粒,作业性能优于等幅振动式分级装置。分级装置分级效率达0.33 t/h,各项指标均满足相关设计要求。研究结果可为繁种阶段种子分级装备的设计提供参考。 相似文献