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针对传统大豆联合收获机破碎率在线检测方法以人工检测耗时耗力且受人为主观因素影响的问题,提出基于DeepLabV3+网络的机收大豆破碎率在线检测方法。利用大豆图像在线采集装置获取联合收获机实时收获的大豆图像,使用标注软件对图像进行标注,构建数据集。为进一步提高网络训练速度,在DeepLabV3+网络中主干特征提取网络选用轻量级卷积网络MobileNetV2替代网络Xception;在预测部分,采用加黑边裁剪拼接的方式,提高图像分割精度。试验结果表明：基于DeepLabV3+网络模型对测试集大豆样本图像中破碎籽粒识别的综合评价指标F1值为89.49%,完整籽粒识别的综合评价指标F1值为93.93%;建立破碎率量化模型,进行台架试验,采用本文提出大豆破碎率在线检测方法检测结果平均值与人工检测结果平均值相对误差0.36%;为大豆联合收获机作业质量在线检测提供参考。 相似文献
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《中国农机化学报》2021,(6)
在联合收获机作业过程中,含杂率或破碎率过高往往是由于收获机作业参数设置不当引起,需要对收获机作业参数实时调整,而对收获的水稻成分进行在线识别可以为驾驶员提供合理的调整依据。基于此,提出一种联合收获机水稻破碎籽粒及杂质在线识别方法,采用采集流动中的水稻图像的方案,研制图像采集装置,实时采集流动状态下的水稻图像,然后利用OpenCV进行图像处理,根据水稻中完整籽粒、破碎籽粒、杂质的颜色特征以及面积特征差异进行识别分类。在水稻田间试验中随机采集200张图片,其中20张图片用于进行特征差异研究,其余图片用于测试验证。测试结果表明:破碎籽粒、稻秆杂质以及稻梗杂质的综合评价指标分别达到92.92%、90.65%和90.52%,且单幅图片的平均处理周期约为1.86 s,研究的谷物图像采集装置及水稻破碎杂质在线识别算法可以在线识别水稻中完整籽粒、破碎籽粒、稻秆稻梗等杂质,为水稻联合收获机作业参数在线自动调控提供技术支撑。 相似文献
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基于达芬奇平台的联合收获机视觉导航系统路径识别 总被引：2，自引：0，他引：2
针对联合收获机视觉导航对实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析小麦收获视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过Hough变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收获机田间收获小麦进行导航实验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6帧/s;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制. 相似文献
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基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题. 相似文献
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为提高联合收获机收获质量与效率，构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统，结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界，经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径，并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态；提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法，通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割，以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入，并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明，该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行，在田间照度符合人眼正常工作的情况下，收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%，单帧检测时间50 ms以内；以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%，随作业行数增多，割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。 相似文献
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针对目前油菜联合收获机含杂率检测主要依靠人工、效率低、实时性差、收获机作业参数调控缺乏依据、收获质量波动大等问题,设计导流式含杂率检测装置,提出油菜杂质视觉识别算法,开发含杂率在线检测系统。基于HSV颜色空间模型,探究导流式含杂率检测装置中单侧条形光源、双侧条形光源和中心环形光源下油菜图像的亮度分布规律,结果表明中心环形光源下图像各像素点的亮度变异系数最小,图像亮度均匀性最好。对比分析含杂油菜图像在HSV颜色空间模型中前三阶像素矩阵各颜色特征参数的分布区间,结果表明油菜籽粒、杂质在H分量中的特征参数范围差异性最显著,并结合油菜籽粒、杂质的圆形度特征,提出综合考虑颜色、形态特征的油菜杂质分割算法。通过标定试验建立油菜籽粒、杂质质量与其像素数的拟合模型,将油菜籽粒和杂质的像素数转换为实际质量,实现油菜含杂率在线检测。台架试验表明,油菜杂质的查准率为91.6%,查全率为89.5%,含杂率检测平均误差为14.8%,能够准确识别油菜籽粒中的杂质并实时计算含杂率。 相似文献
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花生机械化收获作业成本及效益分析对比 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对花生收获方式的调查和考核,对花生机械化收获方式与人工收获方式的作业成本及效益进行了比较,分析计算了花生联合收获机的作业效益,并对影响机械化收获成本及效益的因素作了初步探讨,对如何提高作业效益提出了建议。 相似文献
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针对目前国内花生收获工作过程中存在秧蔓浪费严重的问题,设计了一种与花生联合收获机配套使用的秧蔓打捆装置,在收获花生果实的同时,可对秧蔓进行青贮打捆处理。通过理论分析确定了秧蔓打捆装置及保证圆捆质量的秧蔓切根机构主要机构结构参数和分布型式。田间试验结果表明:添加打捆装置的花生联合收获机作业后的平均秧蔓粉碎率为99.1%,秧蔓损失率为0.4%,秧蔓切根率为98.7%,成捆质量57kg,各项性能指标均达到相关设计标准,且花生秧蔓打捆装置能与花生联合收获机的挖拔、清土、摘果、清选装置较好配合。研究可进一步丰富我国花生机械收获体系,弥补国内花生秧蔓青贮处理机械的空缺。 相似文献
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针对荞麦机械化收获破碎率高、含杂率大、容易发生“绕辫子”而堵塞脱粒滚筒等问题,研制了一种伸缩杆齿式脱粒装置,利用纹杆滚筒和栅格凹板对作物的揉搓、梳刷作用实现脱粒,而与纹杆滚筒相配合的伸缩式杆齿,能够很好地将作物进行翻腾、向后推送,避免了秸秆缠绕,提高了脱粒效果。将该脱粒装置安装于荞麦脱粒性能试验台,选取滚筒转速、脱粒间隙和喂入量作为试验因素建立了3因素正交试验,通过极差分析得到最佳工作参数组合为滚筒转速350 r/min、脱粒间隙10 mm、喂入量1.0 kg/s,该条件下,籽粒破碎率为3.42%、籽粒损失率为0.14%,满足荞麦机械化收获指标,为伸缩杆齿式脱粒装置的应用和荞麦联合收获机的研发提供理论依据。 相似文献
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玉米联合收获机清选损失监测装置设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对玉米籽粒收获时,损失率检测不准的问题,以压电薄膜作为敏感材料,设计了一种由冲击传感器、信号处理电路和安装装置等组成的玉米收获机籽粒清选损失监测装置,并采用支持向量机多分类算法提取玉米籽粒冲击信号,实现了玉米籽粒损失的实时监测。首先,在不同冲击角度和高度的试验条件下,对不同大小的玉米籽粒和杂余进行冲击信号的采集试验,提取冲击信号的主要特征。采用支持向量机多分类算法对模型进行训练,并在监测装置上实现实时分类。使用不同品种和含水率玉米对分类模型进行验证。然后,在不同风机转速和清选筛开度条件下,得到测试时间内传感器检测的籽粒数与总损失量之间的关系,并根据谷物流量值,计算得到实时的清选损失率。最后,将该监测装置安装在4YL-8型玉米联合收获机上进行田间试验。结果表明,该监测装置与人工检测相比,平均相对误差为12.98%,可以为收获机的控制提供反馈信息。 相似文献
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多参数可调可测式清选系统设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
为了改善国内谷物联合收获机风筛式清选装置清选作业参数的调控、监测与显示方式简单且自动化程度较低导致清选效率较低的问题。分析了谷物联合收获机风筛式清选装置4个清选作业参数（振动筛曲柄转速、风门开度、风机转速和鱼鳞筛筛片开度）的调节理论依据，对每个清选作业参数的调控与监测装置进行独立设计，在联合收获机风筛式清选装置基础上设计了多参数可调可测式清选系统，实现风筛式清选装置清选作业参数的自动化调控、监测与显示，整体系统采用电力驱动，实现了收获机风筛式清选装置的绿色环保作业。经准确性检测多参数可调可测式清选系统4个清选作业参数的调节精度均不小于97.17%，具有良好的鲁棒性，可实现4个清选作业参数的精确调控与实时显示。本文利用装配了多参数可调可测式清选系统的4LZ-4型全喂入履带收获机，以总损失率和含杂率为清选性能评价指标，进行了大豆机收田间试验，试验时样机运行良好。试验结果表明，大豆机收田间试验总损失率和含杂率平均值分别为3.13%和2.70%，达到行业标准要求。 相似文献
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针对荞麦机械化收获破碎率高、含杂率大、容易发生“绕辫子”而堵塞脱粒滚筒等问题，研制一种伸缩杆齿式脱粒装置，利用纹杆滚筒和栅格凹板对作物的揉搓、梳刷作用实现脱粒，而与纹杆滚筒相配合的伸缩式杆齿，能够很好地将作物进行翻腾、向后推送，避免了秸秆缠绕，提高了脱粒效果。将该脱粒装置安装于荞麦脱粒性能试验台，选取滚筒转速、脱粒间隙和喂入量作为试验因素建立了三因素正交试验，通过极差分析得到最佳工作参数组合为滚筒转速350r/min，脱粒间隙10mm，喂入量1.0kg/s，该条件下，籽粒破碎率为3.42%，籽粒损失率为0.14%，满足荞麦机械化收获指标，为伸缩杆齿式脱粒装置的应用和荞麦联合收获机的研发提供理论依据。 相似文献
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现有牧草种子收获机在收获牧草种子时,其收获总损失率与破碎率较高,杂质清选效果差,沉降不充分。为了解决上述问题,在现有沉降箱的基础上进行理论及结构分析,结合具体需求及整机结构外形来改进沉降箱清选结构,设计了一种圆弧减速挡板,减小了种子受到的冲击力,调整了挡板的大小以及位置,使得更多的种子经过沉降进行清选,提升牧草种子收获的质量合格率。通过计算流体动力学仿真对沉降分离装置的内部流场进行了仿真模拟,选择雷诺应力模型和DPM模型分别对气相和固相进行模拟得到气流场分布图和颗粒场的运动轨迹图。结果表明设计的圆弧减速挡板对比折线降速挡板的结构提升了种子沉降率,并减小了种子破碎率,并且在入口风速提高时,提高了箱底种子捕获率。通过牧草种子收获机收割苜蓿实地试验,分别对比了无挡板以及折线减速挡板的收获合格率。结果表明,采用圆弧减速挡板的沉降箱收获种子时沉降损失率为0.19%,破碎率为0.9%,均达到相关行业标准,证明了该装置的有效性。 相似文献
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联合收获机脱粒滚筒角速度控制优化设计——基于小波神经网络 总被引：1，自引：0，他引：1
脱粒滚筒是联合收获机的核心部件,其性能决定了联合收获机的工作质量和生产效率。由于不同地块和不同作物的湿度、密度不同,联合收获机的行走速度和喂入量也不同,因此脱粒滚筒的转速也应做出适当的调整,使滚筒的线速度保持在一个有较好脱粒效果的状态。为此,提出了一种新的双滚筒脱粒滚筒结构,该结构利用传感器采集滚筒信息,形成了滚筒转速的闭环反馈调节机制,并采用小波神经网络算法对转速的精度进行调节,提高了脱粒滚筒的作业精度。最后,对基于小波神经网络算法的双滚筒脱粒滚筒的性能进行了实验测试和仿真模拟,测试和仿真模拟得到的籽粒破碎率基本吻合,验证了实验的可靠性。对滚筒的脱净率进行了进一步的实验测试发现,利用神经网络算法和小波神经网络算法的脱粒滚筒脱净率都比较高,且小波算法要比单纯使用设计网络算法脱净率高。 相似文献