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1.
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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为解决玉米育种激光切片取样机器人设计中玉米种子自动定向问题,该文提出了一种计算机视觉与姿态调整装置相结合的定向方法,并使用此方法做了验证试验。使用MATLAB神经网络模式识别工具箱,以种子的部分特征参数作为神经网络的输入,以预定义的种子形态和姿态为输出,建立模型并对模型进行训练,训练完成的模型用于种子姿态识别,姿态调整装置根据识别结果将种子调整到理想姿态。对497组样本进行训练,得到形态识别准确率97.8%,姿态识别准确率99.8%,识别速度1.3 s/幅,能满足设备的设计要求,验证了姿态识别方法的准确性和姿态调整装置设计的合理性。该方法可为玉米种子自动定向问题提供解决方案,为自动育苗机中自动定向装置的设计提供参考。 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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圆周电磁振动下单粒玉米种子运动特性分析 总被引：4，自引：4，他引：0
针对基于圆周电磁振动的玉米种子定向排序输送装置的优化缺乏理论指导的问题,该文以角振幅θ0、玉米种子所处圆周半径r以及正向圆周运动角速度θ?为主要参数,采用柱坐标系对圆周电磁振动下单粒玉米种子的运动特性进行了理论研究和试验分析,得到以下结果:1)玉米种子相对运动特性表现为:其正向圆周运动、反向圆周运动、抛掷运动和离心运动都有着与之对应的临界角振幅(θ01、θ02、θ03和θ04),其中θ01θ02θ03,θ03为0.012 9 rad不变,θ01、θ02和θ04随玉米种子所处圆周半径r的增大而减小;2)玉米种子自身运动特性表现为:只有当胚面朝上时,玉米种子才表现出通过自身运动使尖端朝向与圆周运动切线方向一致的规律;3)圆周电磁振动器的最佳工作角振幅为0.008 rad,此时无论胚面朝上或朝下,玉米种子正向圆周运动角速度θ?均达到最大(胚面朝上时4.15°/s、胚面朝下时4.03°/s)。该研究丰富了圆周电磁振动下物料的运动理论,为玉米种子定向排序输送装置的优化提供了理论基础。 相似文献
5.
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：12，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
6.
玉米单倍体种子胚部特征提取及动态识别方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现基于机器视觉方法的玉米单倍体种子识别,该文研究了一种玉米单倍体种子胚部特征提取及动态识别方法。采用一种基于B通道平均像素值的胚部特征提取方法,提取了具有Navajo标记的玉米种子的胚部图像,基于此在RGB颜色空间内提取了样本的Navajo标记图像,从而得到一套玉米单倍体种子快速识别RGB组合算法。在玉米分选试验台上进行了动态分选试验。试验结果表明,该算法对LC09124-UH400品种玉米单倍体的识别正确率为98.04%,对杂合体的识别正确率为94.44%。该文提出的玉米单倍体种子RGB组合快速识别算法与玉米分选试验台结合形成的动态分选系统,有助于实现玉米单倍体种子的自动化分选。 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：4，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
8.
空洞卷积结合全局池化的卷积神经网络识别作物幼苗与杂草 总被引：12，自引：8，他引：4
针对传统Alex Net模型参数大、特征尺度单一的问题,该文提出一种空洞卷积与全局池化相结合的多尺度特征融合卷积神经网络识别模型。通过对初始卷积层的卷积核进行膨胀,以增大其感受野而不改变参数计算量,并采用全局池化代替传统的全连接层来减少模型的参数。通过设置不同膨胀系数的初始卷积层卷积核与全局池化层类型,以及设置不同Batch Size,得到8种改进模型,用于训练识别共12种农作物幼苗与杂草,并从建立的模型中选出最优模型。改进后的最优模型与传统Alex Net模型相比,仅经过4次训练迭代,就能达到90%以上的识别准确率,平均测试识别准确率达到98.80%,分类成功指数达到96.84%,模型内存需求减少为4.20 MB。实际田间预测野芥与雀麦幼苗的准确率都能达到75%左右,说明该文最优模型对正常情况下的幼苗识别性能较好,但对复杂黑暗背景下的甜菜幼苗准确率为60%,对恶劣背景下的识别性能还有待提升。由于模型使用了更宽的网络结构,增加了特征图的多尺度融合,保持对输入空间变换的不变性,故对正常情况下不同作物幼苗与杂草的识别能力较强。该文改进模型能达到较高的平均识别准确率及分类成功率,可为后续深入探索复杂田间背景下的杂草识别以及杂草与幼苗识别装置的研制打下基础。 相似文献
9.
基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法 总被引：21，自引：17，他引：4
为实现田间条件下快速、准确地识别多簇猕猴桃果实,该文根据猕猴桃的棚架式栽培模式,采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,提出一种基于Le Net卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法。该文构建的卷积神经网络通过批量归一化方法,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器,对卷积神经网络结构进行优化。通过对100幅田间多簇猕猴桃图像的识别,试验结果表明:该识别方法对遮挡果实、重叠果实、相邻果实和独立果实的识别率分别为78.97%、83.11%、91.01%和94.78%。通过与5种现有算法进行对比试验,该文算法相对相同环境下的识别方法提高了5.73个百分点,且识别速度达到了0.27 s/个,识别速度较其他算法速度最快。证明了该文算法对田间猕猴桃图像具有较高的识别率和实时性,表明卷积神经网络在田间果实识别方面具有良好的应用前景。 相似文献
10.
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
11.
玉米种子的跌落式冲击试验 总被引：10，自引：7，他引：3
为降低玉米种子脱粒过程中的机械损伤,掌握玉米籽粒冲击破碎机理,在跌落式冲击试验台上,对不同品种的玉米籽粒进行了冲击破碎试验,分析了在不同籽粒含水率、不同冲击位置下玉米种子籽粒的力学性质。试验结果表明：籽粒破碎的最大冲击力随籽粒含水率的增加而降低;玉米籽粒在不同冲击面下所能承受的最大冲击力有显著差异,在同一籽粒含水率下,腹面承受的最大冲击力最大,侧面次之,顶面最小;在同一冲击面下,不同品种玉米籽粒抵抗冲击破裂的能力不同,其原因与籽粒的内部结构、形状等因素有关。研究成果对进一步研究玉米种子的力学性质、损伤机理、开发有序脱粒工艺具有重要的意义。 相似文献
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玉米播种机水平圆盘排种器型孔设计与试验 总被引：4，自引：2，他引：2
为满足水平圆盘排种器在高速条件下的精密排种要求,从排种器的工作原理出发,对排种盘型孔的结构形状和尺寸进行分析,设计出一种带倒角的周边式倾斜长方形型孔的水平圆盘排种器。为了得到排种器的最佳性能参数,以排种器转速、型孔倒角长度、型孔倾角为试验因素,以排种合格指数、重播指数、漏播指数为试验指标进行三元二次回归正交旋转组合试验,建立试验指标与试验因素间的数学模型。应用响应面法对回归方程进行多目标优化,得到最佳参数为:排种器转速为33 r/min,倒角长度为7 mm,型孔倾角为61°,此时排种的合格指数为92.47%,重播指数为3.56%,漏播指数为3.97%。在最优参数组合下,台架试验验证排种器的排种合格指数为92.13%,重播指数为4.01%,漏播指数为3.86%,田间验证试验表明,当排种器转速调整为33 r/min时,其线速度为0.41 m/s,播种机组前进速度为8.6 km/h,水平圆盘排种器的播种性能指标满足单粒精密播种的农艺要求,且对不同品种的玉米种子具有良好的适应性。该研究可为机械式精密排种器的优化设计提供理论参考。 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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油菜小麦兼用气送式集排器搅种装置设计及充种性能试验 总被引：9，自引：9，他引：0
针对小麦种子在气送式集排器供种装置中因流动性差导致充种能力不足的问题,设计了一种可提高小麦充种性能的搅种装置。该文分析了搅种装置影响充种性能的主要因素,确定了搅种齿与搅种轴的主要结构参数,并构建了种子在搅种装置作用下的充种力学模型。应用EDEM仿真分析了搅种装置安装位置对种群压力、种群与供种机构切向力和型孔充种数量及其变异系数的影响;台架试验研究了搅种齿结构及其排布对充种性能和搅种装置与供种机构转速比对供种性能的影响。结果表明：安装搅种装置能明显增加种群压力、切向力、型孔充种数量、充填角和充种合格率。搅种齿长度显著或极显著影响充填角和型孔充种数,搅种齿排列方式显著影响型孔充种数。研究得出影响充填角和型孔充种数的主次因素为：搅种齿长度>排列方式>搅种齿形状。在搅种齿形状为圆柱形,搅种齿长度为6 mm和双螺旋排列方式条件下,充填角、型孔充种数和充种不合格率分别为78.20°、1.73和0.69%。供种速率随锥孔轮数量、转速比和转速增加而增加,在转速为20～40 r/min条件下,选择锥孔轮数量为6和转速比为1.154优化组合时,供种速率及其变异系数分别为690～1340 g/min和0.23～0.80%。该研究为搅种装置结构改进和供种装置充种性能的提高提供了参考。 相似文献
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玉米定向播种,要求籽粒形状扁平、具有方向性。为了减少玉米粒精选的工作量,该文以玉米种穗为对象,研究适合定向播种的玉米种穗图像精选方法。设计玉米种穗精选传输装置,实现了对玉米种穗的动态图像采集和精选。根据种穗的外形特征判断小种穗;利用R+G-2B方法加强黄色籽粒区域,根据黄色籽粒区域与整个种穗的面积比判断缺粒及霉变种穗;利用种穗图像的横向和纵向像素值累计分布特征,追踪中间穗行的籽粒轮廓,并通过其端面矩形度,判断籽粒合格的种穗。随机抽检50个种穗样本,结果表明:外形特征的检测准确率为100%,缺粒及霉变的检测准确率为96%,穗上籽粒端面矩形度的检测准确率为98%,总体检测准确率为94%。该文为定向播种用玉米籽粒精选前期的种穗精选提供了一种图像识别方法。 相似文献