精播排种器排种质量检测模型推导及应用     

安爱琴  徐君鹏  聂永芳 《农机化研究》2014,(11)

通过对气吹式精密排种器排种过程进行分析,提出了以样本图像中相邻种子间距差为随机变量的排种质量识别模型;利用Visual C++6.0软件编程,完成样本图像的处理和试验数据的提取;最后,将试验数据应用于排种质量识别模型中,完成了排种器性能的快速检测。实践证明,以相邻种子间距差为随机变量的排种质量识别模型能够完成排种器性能的高效、快速识别。  相似文献   

基于机器视觉的条播排种器性能检测精度的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

聂永芳  蒋海涛  王玉顺  安爱琴 《安徽农业大学学报》2008,35(4)

现有的各种条播排种器性能检测方法各有优缺点,而且受到检测过程复杂、成本较高和精度低等局限.将机器视觉技术运用于条播排种器的性能检测,是条播排种器性能检测的一种新方法.以手工处理的结果为参照,分析视觉检测精度,得出小麦样本帧种子数频率分布的绝对误差在0.016～0.116粒·s-1之间,相对误差在33%～965%之间.对小麦样本程序处理与手工处理的差异显著性进行检验,结果表明,程序结果与手工结果大约80%是拟合的,说明机器视觉检测方法可以满足实际应用的需要.  相似文献   

基于MATLAB的条播排种器种子流特征模式识别     

聂永芳  安爱琴  张学良 《农机化研究》2007,(8):84-87

利用基于MATLAB软件的机器视觉技术对条播排种器性能进行自动检测.其检测方法为:一是对小麦种子流样本进行图像处理;二是对种子流特征(种子数)进行较为准确的提取;三是对种子流特征进行模式识别.检测结果表明:与手工检测结果比较,计算机检测误差降到了5%以内.这说明,通过图像处理并利用小麦种子的投影面积和椭圆轴长作为判别依据,较成功解决了帧图像中种子的重叠、遮挡和分割的问题,可以对种子流特征进行有效识别,提高了检测精度.  相似文献   

时序分析在排种轴转速检测数据处理中的应用          下载免费PDF全文

安爱琴  逄明华  聂永芳等 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2014,40(4)

利用CCD摄像机获取气吹式精密排种器排种轴视觉检测样本,通过图像处理获得转速序列,在分析转速序列特点的基础上,采用时序分析方法研究排种轴转速。利用转速序列数据计算各种转速下的自协方差函数、自相关函数和偏自相关函数,选用AR模型进行转速序列的分析。将实测数据代入AR模型求得模型参数,应用模型进行转速序列数据拟合(以45 r/min为例),获得模型拟合值、残差序列。残差序列和模型拟合优度分析结果表明,模型预测的残差最大值为19.920 6,并且有83.83%的残差在允许值±6.912 312 r/min范围内;模型拟合度为74.631 2%,标准方差为0.050 136,模型系数t检验结果为16.805 28,显著性水平0.000通过t检验。  相似文献