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针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。 相似文献
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基于图像处理的玉米种子特征参数提取系统 总被引：1，自引：0，他引：1
随着计算机技术的发展,利用机器视觉代替人的视觉对玉米种子进行品种识别和质量检测是必然趋势。在检测中最关键的一步是对玉米种子图像进行有效特征提取,特征参数的有效性或者精度直接关系到种子品种识别的成败。为此,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略,提出了比较全面有效的玉米种子特征参数和一种适应玉米种子识别的多对象轮廓提取算法,采用VC++编制了玉米种子特征参数提取系统。经实验验证,本系统能够准确快速地提取玉米种子特征参数,为玉米种子品种识别和质量检测的后期工作奠定了基础。 相似文献
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概述我国玉米种子加工技术发展的历史与现状,对我国玉米种子加工技术今后的发展方向提出了建议。提高玉米种子加工技术水平,实现玉米种子的精细加工,才能提高我国玉米种子加工质量和商品竞争力,促进玉米产业的发展与进步。 相似文献
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贮藏好玉米种子,是保持种子的生活力和发芽率,保证苗全、苗齐、苗壮的关键。本文详细论述了玉米种子贮藏前的晾晒、精选及贮藏中的各项技术措施,同时对玉米种子贮藏中应注意的问题进行了分析,为确保玉米种子安全贮藏提供了理论依据。 相似文献
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依据河西走廊地区玉米种子加工发展情况,以当地玉米种子加工企业规划设计加工设备为案例,分析了玉米种子加工厂设备匹配的相关计算依据。 相似文献
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不同形态玉米种子分级单粒播种性能试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
将不同形态玉米种子按形状和大小分为圆形大粒、圆形小粒、扁形大粒及扁形小粒4级,在台架上,用勺轮式、指夹式和气吸式3种单粒精密排种器进行播种性能试验,测试不同作业速度下各种级别玉米种子的粒距合格指数、重播指数、漏播指数及合格粒距变异系数,分析了各级别玉米种子在不同类型排种器上的播种性能特点,为不同形态玉米种子分级单粒播种作业提供参考。试验结果表明:不同形态玉米种子分级播种性能差异较大,圆形玉米种子播种性能优于扁形玉米种子,圆形小粒玉米种子播种性能优于圆形大粒玉米种子,扁形大粒玉米种子播种性能优于扁形小粒玉米种子。圆形大粒玉米种子在气吸式排种器和指夹式排种器上的播种性能较好,在勺轮式排种器上的播种性能较差;圆形小粒玉米种子在勺轮式排种器、指夹式排种器和气吸式排种器上的播种性能都很好。扁形大粒玉米种子在气吸式排种器和指夹式排种器上的播种性能很好,在勺轮式排种器上的播种性能很差;扁形小粒玉米种子在气吸式排种器和指夹式排种器上的播种性能较好,在勺轮式排种器上的播种性能较差。 相似文献
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玉米种子内部机械裂纹检测与机理研究 总被引：6，自引：1，他引：5
为深入研究因脱粒造成的玉米种子内部机械裂纹机理及其对发芽与出苗的影响,构建玉米种子内部机械损伤计算机识别系统,改进玉米种子脱粒原理和脱粒部件参数,研究了盛单216等3个品种玉米种子的籽粒外观特征,并借助体视显微技术分析了内部机械裂纹损伤特征、分布状况与形成规律等,探讨了玉米种子内部机械裂纹的成因。研究结果表明：玉米种子籽粒外形和内部机械裂纹状况差异显著;3种玉米种子普遍存在内部机械裂纹,长裂纹损伤率平均为39.8%;果穗喂入时籽粒冠部受到脱粒部件的冲击是裂纹形成的主要原因,在玉米籽粒冠部形成冲击区并产生裂纹,裂纹向胚部扩展;内部裂纹信息应从籽粒冠部和背面提取。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2016,(11)
概述了我国玉米种子加工行业的现状。介绍了主要的玉米种子分选技术原理和分选装备,对比当前国内外精选分级装备,分析两者差距及造成差距的主要原因,并为玉米种子加工业进一步发展提出建议。 相似文献
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玉米种子的品质关系到后期玉米种植收获的好坏,也是玉米收获后的重要加工环节,一般在收获的玉米中挑选出品质优良的作为种子。利用计算机视觉对玉米种子品质进行挑选,具有效率高、准确度高的优势,可代替传统的人工作业,节省了大量劳动力。计算机视觉技术是通过对玉米种子采集的图像进行格式转换、图像变换、图像直方图信息统计、图像增强、图像分割及形态学处理等一系列图像预处理技术,并提取有效图像进行分析验算。计算机视觉技术对玉米种子品质的研究主要表现在玉米种子的品种、纯度、活力、裂纹等方面的检测,本文对玉米种子的检测智能化进行了阐述,为后期研究提供参考。 相似文献
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在玉米种子工厂化加工过程中,玉米果穗收获环节和加工设备的加工效果是有效保证种子加工质量的关键因素。从玉米果穗收获生产环节和玉米种子加工环节两个方面介绍了玉米种子加工全过程的质量控制,对玉米种业的健康发展具有重要意义。 相似文献
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种子的质量对于增产丰收具有重要的意义。为了准确检测玉米种子是否有机械损伤裂纹,基于机器视觉技术提出了一种能自动提取玉米种子,并自动识别裂纹种子的方法。首先,采用最大类间方差法、数学形态学处理和区域属性度量函数提取单粒玉米种子图像;进而,采用基于模糊集和浮雕算法的图像增强方法与基于小波变换模极大值的边缘检测算法凸显玉米种子的裂纹区域;最后,采用图像相乘运算和数学形态学处理等方法去除种子的轮廓与种子区域的噪声,并提取出玉米种子的裂纹区域。以"郑单958"玉米种子为例,选取了160粒经机械脱粒后外部轮廓形态基本完整的裂纹和无裂纹种子,对320幅胚面和胚乳面图像的识别结果表明:该方法对胚面和胚乳面裂纹检测的准确率分别为94.4%和86.9%,平均准确率为90.6%。本研究为基于机器视觉技术检测裂纹玉米种子,保证种子的质量,提高出苗率提供了技术支持。 相似文献