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基于机器视觉的玉米种子检测分选系统设计

基于机器视觉的玉米种子检测分选系统设计

作者：王发河北农业大学

学位级别：硕士

我国是农业大国,作物种子作为农业根基,其质量好坏直接或者间接影响到农作物产量,所以种子质量的检测分选对保障国家和农民的经济利益具有重大意义。传统的机械分选装置对虫蚀、病斑、破损等坏粒分选效果较差,原有的好种也容易造成损伤... 详细信息

我国是农业大国,作物种子作为农业根基,其质量好坏直接或者间接影响到农作物产量,所以种子质量的检测分选对保障国家和农民的经济利益具有重大意义。传统的机械分选装置对虫蚀、病斑、破损等坏粒分选效果较差,原有的好种也容易造成损伤。还有地区人工在分选作物种子,其费时费力、长时间分选带来的视觉疲劳和主观偏差也难以避免。机器视觉应用种子分选方面,色选机、光学分拣机等设备提高了分选质量,但价格昂贵,制造出总体上价格低廉、快速、无损、准确的检测装置还需进一步研究。种子检测装置设计与种粒品种检测方法研究是提高种子分选技术的关键。根据上面原因,针对分选玉米种子,本文搭建了一种基于机器视觉的玉米种子检测分选系统,并设计一个有效的深度学习检测模型。主要研究内容如下:(1)根据种子检测分选需求设计并研发了一个玉米种子检测分选系统,依据系统工作原理和工作流程,完成了系统总体设计与落种、传动、图像采集和分选等各机构的部件选型、设计。(2)按照图像获取要求与系统分选方法完成系统控制部分的设计,主要包括传动机构的变速控制设计、图像采集机构的同步相机采集速率设计和图像采集软件设计、分选机构的PLC接线方式和控制程序设计等。(3)选取国审玉米种郑单958作为模型实验用种,对种子图像进行滤波和增强图像对比度等预处理方法提高图像质量。选用YOLOv5系列网络作为种子检测模型。利用制作好的数据集训练YOLOv5-s深度学习网络模型并进行模型结果测试,结果表明YOLOv5网络对好玉米种子检测的AP值达到96.66%,F1值为89.6%,对坏玉米种子检测的AP值达到92.35%,F1值为86.2%,得出mAP值为95%,平均F1值为87.9%,平均每检测一幅图像耗时约0.27秒,检测单粒种子耗时0.027秒。对模型训练结果进行性能分析,并利用相同的实验方法对YOLOv5-m、YOLOv5-1、YOLOv5-x三种模型进行训练,获取检测模型的性能指数。通过对比几种模型的性能指数,选取YOLOv5-s作为种子分选系统的目标检测模型。本课题研究为玉米种子分选实现系统化、自动化提供了方法支撑,克服人工分选费时费力和机械分拣造成种子损伤等缺点,对实现种子快速、精准、无损分选具有必要的参考。

关键词：种子质量分选系统自动化玉米图像识别 YOLOv5

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开心果异物自动分选系统设计与研制

开心果异物自动分选系统设计与研制

作者：虞浪浙江农林大学

学位级别：硕士

杂质检测是食品加工过程中的重要环节,以开心果为例,准确检测并剔除包装前的开心果中混有的异物是一大难题。为了准确识别并剔除开心果中参杂的异物,本文设计了一种基于深度学习的开心果自动分选系统,具体研究内容及结果如下:本文构建... 详细信息

杂质检测是食品加工过程中的重要环节,以开心果为例,准确检测并剔除包装前的开心果中混有的异物是一大难题。为了准确识别并剔除开心果中参杂的异物,本文设计了一种基于深度学习的开心果自动分选系统,具体研究内容及结果如下:本文构建了基于开心果及相关异物的数据集,采用数据增强的方式扩充样本数据集;研究并分析了目前主流的深度学习目标识别算法,并选择YOLOv5作为本文开心果异物分选检测模型的基础网络框架。构建基于YOLOv5网络模型的开心果异物检测模型。在主干部分增加了小目标检测层,提高了模型对小型异物的检测能力;提出了一种Tans-E模块替换了原有网络中的部分卷积块,能更好地捕捉图像全局信息;加入CBAM注意力模块提高模型对通道特征的敏感性,便于在密集对象中找到预测区域;修改IOU损失函数为EIOU使得收敛效果更佳;最后引入Ghost Net模块使模型更轻量化,提升模型检测速率。测试结果表明,改进后的YOLOv5模型m AP达到88.9%,比原YOLOv5网络平均精度提高6.7%,小型杂质识别效果明显优于原YOLOv5网络,检测速率仅降低了3.9%。基于NX二次开发技术实现了开心果分选装置模型的建立及参数化设计系统的设计。利用Menu Script工具创建了NX定制化菜单栏,基于MFC完成了参数化设计系统对话框的设计,采用自顶向下的参数化设计方法传递模型参数,利用C++语言编写参数化建模程序,实现了修改设计参数后开心果异物分选机构模型随之改变的效果。对分选装备的机械机构进行了具体方案设计和制作,设计了相关控制系统对分选装置进行分选控制,实现开心果异物分选功能。并采用与数据集相同的样本进行了试验测试,通过分选平台验证了模型对数据集样本的识别效果,识别试验结果表明本文建立的基于改进YOLOv5的开心果异物检测模型有良好的精确度与平均精度。最后利用开心果物料进行了异物分选试验,平均分选成功率达到97.5%。

关键词：开心果深度学习异物检测 YOLOv5 分选系统

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基于机器视觉的核桃外观品质分选系统研究

基于机器视觉的核桃外观品质分选系统研究

作者：汪祥昆明理工大学

学位级别：硕士

核桃被列为世界四大干果之首,2021年云南省核桃产值451亿元,已成为全球最大的核桃主产区。本研究面向云南省核桃加工企业关于“现有核桃在线分选设备分选精度低,分选类别少,难以实现黑斑果、破损果的在线快速分选”等问题,通过机器视觉... 详细信息

核桃被列为世界四大干果之首,2021年云南省核桃产值451亿元,已成为全球最大的核桃主产区。本研究面向云南省核桃加工企业关于“现有核桃在线分选设备分选精度低,分选类别少,难以实现黑斑果、破损果的在线快速分选”等问题,通过机器视觉的方式提出了基于机器视觉的核桃分类模型,设计了一种核桃在线快速检测设备的分选策略,以此来提供无损、快速、智能化的检测,高效筛分好核桃和坏核桃,该研究可有效地提升核桃的分选效率和准确率。本论文主要研究内容及结论如下:1、采用基于传统机器视觉算法的模型研究。搭建云南三台核桃图像数据采集系统,先对原始图像进行预处理,再提取其颜色、纹理等特征,研究不同特征选择方法后数据降维的效果,建立核桃分类模型,通过三种寻优算法进行参数优化,最终对比发现,IRIV-GWO-SVM的准确率为98.05%,高于IRIV-GA-SVM和IRIVPSO-SVM模型。因此,本研究选择IRIV-GWO-SVM模型作为核桃传统机器视觉分类的最优模型。2、采用基于深度学习算法的模型研究。制作云南三台核桃的图片数据集,建立基于不同目标检测算法的核桃分类模型;建立评价指标(P、R、F1、m AP、Time),通过综合对比分析评价指标的好坏及预测集的分类准确率,选择最优的分类模型并进行改进。对比分析发现,YOLOv5s-ACmix模型达到了更好的检测精度,其m AP值达到98.97%,因此,本研究选择YOLOv5s-ACmix模型作为核桃深度学习分类的最优模型。综合分析以上两种最优的分类模型发现,YOLOv5s-ACmix模型检测精度高、稳定性好,定为本研究中核桃外观品质的自动检测分类模型。3、基于机器视觉的核桃在线分选设备的开发与试验验证。根据上述分类模型所需要的试验环境,设计核桃在线检测机械结构,进行核桃在线检测分选设备下位机的控制策略研究。选择合适的仪器型号,编写设备在线检测软件,实现良好的人机交互,最终搭建整体分选系统。通过测试试验得出:在传送带运行速度为1.2m/s时,完成一帧图像处理需0.2s左右时,一分钟可分出300个核桃,目前单通道平均分选准确率为93.00%,平均误选率为7.00%。综上所述该设备可以满足中、小型核桃加工厂的基本要求,使核桃分选领域的智能化程度进一步提高。

关键词：核桃机器视觉外观品质分选系统

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基于ARM核和CAN总线的煤矸石分选系统

仪器仪表学报 2005年第Z1期26卷 305-307,318页

作者：马宪民宋晓茹西安科技大学电控学院西安710054

简要介绍了ARM(Advanced RISC Machines)微控制器和CAN(Controller Area Network)总线技术构成的煤矸石在线识别与自动分选系统,给出了ARM微控制器AT91M40800与CAN总线控制器SJA1000之间相连的硬件电路,论述了硬件接口之间的数据通信实... 详细信息

简要介绍了ARM(Advanced RISC Machines)微控制器和CAN(Controller Area Network)总线技术构成的煤矸石在线识别与自动分选系统,给出了ARM微控制器AT91M40800与CAN总线控制器SJA1000之间相连的硬件电路,论述了硬件接口之间的数据通信实现技术,给出了数据通信的软件设计流程。CPLD(EPM7128)是用来调整时序和实现在线修改。实验证明了设计的可行性,探索了一种新的选煤技术。

关键词： ARM微控制器 CAN总线煤矸石分选系统 CPLD

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基于计算机视觉的新疆棉种颜色分选系统设计

农业机械学报 2009年第10期40卷 161-164页

作者：张俊雄陈涛于振东李伟中国农业大学工学院北京100083

设计了一套基于机器视觉的脱绒棉种在线分选系统,采用种子平抛和气吹分离的方式实现了新疆地区红棕色棉种与黑色棉种的自动分选。研究了无序状态下的种子图像采集方法,并通过区域细分的方式解决了无序种子与气流喷嘴的对应关系。提出了... 详细信息

设计了一套基于机器视觉的脱绒棉种在线分选系统,采用种子平抛和气吹分离的方式实现了新疆地区红棕色棉种与黑色棉种的自动分选。研究了无序状态下的种子图像采集方法,并通过区域细分的方式解决了无序种子与气流喷嘴的对应关系。提出了种子位置跟踪和分离算法,实现了对棉种图像处理结果的延时分离操作。实验结果表明:在传送带速度为0.50 m/s时,分选精度为88.6%,选出率为80.7%。

关键词：棉花种子机器视觉颜色分选系统

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基于FIFO的色选机分选系统设计

机电信息 2023年第1期 36-40页

作者：于瑞红张雨丰李立新李玲王佳慧防灾科技学院电子科学与控制工程学院河北廊坊065201

针对以处理器为核心的多通道色选机色选信号延时精度低、一致性差和连续信号丢失等缺点,设计了以现场可编程逻辑门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)为控制核心的色选机分选系统。该系统通过485总线与人机界面实现参数和系统状... 详细信息

针对以处理器为核心的多通道色选机色选信号延时精度低、一致性差和连续信号丢失等缺点,设计了以现场可编程逻辑门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)为控制核心的色选机分选系统。该系统通过485总线与人机界面实现参数和系统状态的实时传递;利用FPGA程序并行执行的特点实现检测信号串并转换;把FPGA内部RAM配置成同步先入先出存储器(First Input First Output,FIFO),并利用FIFO数据先入先出的特点实现多路检测信号的精确无损延时,并行产生多路分选脉冲信号。仿真和实验结果表明,该设计满足多通道、高产量、高检出率、高精度的色选机对分选系统的要求,显著提高了色选机的检出水平和产量。

关键词：色选机分选系统 FPGA 串并转换 FIFO

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选煤厂分选系统优化改造

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2022年第5期 158-161页

作者：董浩神华准格尔能源有限责任公司选煤厂内蒙古鄂尔多斯010300

对于重介质选煤厂来说必须投入一定的介质量才能挑出原煤,而获得每顿原煤所投入的介质量就叫做吨煤介耗,连同电耗、药耗和水耗都是选煤过程中所必须投入的,占有很大一部分资金支出,直接决定着分选精度的大小,又因为它涉及到多个方面,所... 详细信息

对于重介质选煤厂来说必须投入一定的介质量才能挑出原煤,而获得每顿原煤所投入的介质量就叫做吨煤介耗,连同电耗、药耗和水耗都是选煤过程中所必须投入的,占有很大一部分资金支出,直接决定着分选精度的大小,又因为它涉及到多个方面,所以很多情况下不太好把握。通过调查我们发现,选煤过程中除了因技术问题需要浪费一定的介质,另一方面管理中存在漏洞或缺陷也会造成不必要的介质浪费,所以我们必须分析因管理不到位所消耗介质的多少,倘若其数据太大我们就不得不严加管控,而且要从各个步骤中寻找解决问题的方法,比方说统计步骤,检测步骤,运输和存放等步骤。而因为技术落后,或者说所选用的仪器陈旧所造成的介质投入往往会呈现出脱介筛不能有效发挥作用,磁选机无法有效的将有磁的东西吸收后重新再利用,从而使得介质的投入增多,资金支出过大。基于此,本篇文章对选煤厂分选系统优化改造进行研究,以供参考。

关键词：选煤厂分选系统优化改造措施