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农业工程学报 2023年第7期39卷 36-46页

作者：马旭王承恩刘赛赛王宇唯王曦成赵旭刘伟文华南农业大学工程学院广州510642

水稻工厂化育秧过程中,秧盘播种量的精准控制能有效保证育秧质量。为解决水稻工厂化育秧中秧盘播种量调控操作繁琐和效率低等问题,该研究设计了一种水稻育秧生产线秧盘播种量智能调控装置,该装置以STM32F429微处理器为控制核心,利用双... 详细信息

水稻工厂化育秧过程中,秧盘播种量的精准控制能有效保证育秧质量。为解决水稻工厂化育秧中秧盘播种量调控操作繁琐和效率低等问题,该研究设计了一种水稻育秧生产线秧盘播种量智能调控装置,该装置以STM32F429微处理器为控制核心,利用双漫反射光电传感器检测连续输送秧盘的准确到达位置,设计了秧盘质量称量机构,建立了常规稻和杂交稻芽种秧盘播种量与排种轮电机转速(频率)的关系模型,基于统计分析、信息反馈技术与秧盘播种量变化规律模型,实现不同水稻品种秧盘播种量的智能精准调控。试验结果表明,在500盘/h的生产效率下,装置的平均检测精度为94.84%,经调控后的杂交稻秧盘播种量的平均变异系数为2.50%,常规稻秧盘播种量的平均变异系数为4.04%。所设计的水稻育秧生产线智能调控装置具有较高的播种量检测精度,满足当前育秧播种量调控的使用要求,对提高水稻秧盘育秧播种生产线智能化水平、保证秧苗质量具有实际应用价值。

关键词：农业机械水稻育秧生产线播种量检测智能调控

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水稻育秧生产线秧盘播种量称重装置研究

水稻育秧生产线秧盘播种量称重装置研究

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作者：季传栋华南农业大学

学位级别：硕士

水稻工厂化育秧是水稻移栽种植机械化生产过程中的关键环节,而精密播种装置是水稻育秧生产线中的重要组成部分,秧盘播种量作为一项重要的指标,是衡量水稻育秧生产线秧盘育秧播种装置播种性能的好坏和播种量一致性的重要依据。现有的水... 详细信息

水稻工厂化育秧是水稻移栽种植机械化生产过程中的关键环节,而精密播种装置是水稻育秧生产线中的重要组成部分,秧盘播种量作为一项重要的指标,是衡量水稻育秧生产线秧盘育秧播种装置播种性能的好坏和播种量一致性的重要依据。现有的水稻秧盘育秧生产线秧盘播种量计量主要采用人工方法提前进行标定,工作期间由人工监测,当出现变化时由人工观察纠正,不但劳动强度大,容易造成工人疲劳,且调控不及时和误差率高,制约着工厂化育秧生产线的生产效率。因此,为提高水稻育秧播种生产线的自动化程度和作业效率,降低劳动程度,需进行水稻育秧生产线秧盘播种量检测装置的研究,及时预报播种量并调控,提高育秧质量。本文在分析目前国内外播种量检测装置和称重装置发展现状的基础上,采用动态称重和动静结合称重两种方法分别研制了水稻育秧生产线秧盘播种量动态称重和动静结合称重装置,并分别进行了试验研究,得到两种装置的检测精度能满足不同育秧生产线作业精度要求,有效地提高了水稻育秧生产线的自动化程度和生产效率。本文的主要内容和结论如下:(1)构建水稻育秧生产线秧盘播种量动态称重和动静结合称重装置总体方案。基于称重机构的动力学分析,并结合育秧生产线的结构特点,构建了两种称重装置。一是确定了输送机构加速分离前后秧盘、动态称重的计量方案,称为动态称重装置;二是确定了加速分离前后秧盘、静态称重和推动输送的动态输送静态称重的计量方案,称为动静结合称重装置。设计安装于育秧生产线播种机构前后的称重机构,通过比较播种前后的秧盘重量差值,实现秧盘播种量称重。两种方案的结构特点是动态称重装置只需工厂化育秧生产线改变部分传动,不影响整机结构,而动静结合称重装置会改变除部分传动外,还会增加整机长度,需要进一步分析两种原理的计量精度和可靠性。(2)水稻育秧生产线秧盘播种量动态称重和动静结合称重装置关键部件设计。根据连续称重运动分析,建立了动态和动静态称重输送模型,研制出不同的辊轮式输送机构;结合辊轮输送机构,采用电阻应变式称重传感器,研制出动态称重机构和动静结合称重机构。设计了STM32F4单片机为两种装置的控制器,进行了传感器的优选,确定了系统的控制流程,完成了主程序和交互界面程序的编写。(3)水稻育秧生产线秧盘播种量动态称重算法优选及动态称重装置性能试验研究。通过分析动态称重技术以及称重系统的检测误差,采用巴特沃斯低通滤波器、卡尔曼滤波器和算术平均滤波器通过MATLAB仿真分析了各滤波算法对干扰信号的滤除效果,优选出卡尔曼滤波算法。在确定了动态称重装置关键技术参数的基础上,研制了动态称重装置原理样机。以生产率和播种量为试验因素,称重精度为指标进行基于卡尔曼滤波算法的动态称重装置试验。试验结果表明,播种量大小影响动态称重精度最显著,生产率对动态称重精度有一定的影响,低播量(40g～80g)时称重精度偏低,称重精度范围为87.92%～91.71%,平均称重精度为90.13%,大播量(100g～120g)时称重精度较高,称重精度范围为92.03%～95.85%,平均称重精度为93.65%。可以看出,当育秧播量较低时,精度较差,不适于计量;如育秧播量较高时,在精度要求不高的情况下可采用此方法,以避免对育秧机结构做较大的改进。(4)水稻育秧生产线秧盘播种量动静结合称重装置性能试验研究。通过理论分析,确定了动静结合称重装置关键技术参数,基于动静结合称重方法过程原理,研制了动静结合称重装置原理样机,实现了将高效的动态行进与高精度的静态称重相结合的称重方法;以生产率和播种量为试验因素,称重精度为试验指标进行动静结合称重装置样机试验;试验结果表明,播种量大小对动静结合称重精度有一定的影响,生产率对动静结合称重精度的影响不明显,低播量(40g～80g)时称重精度范围为99.27%～99.98%,平均称重精度为99.79%;大播量(100g～120g)时称重精度范围为99.72%～100%,平均称重精度为99.92%。由此可见,采用动静结合称重装置的称重精度较高平均称重精度高达99.7%,称重误差≤±0.00075kg,达到称重高精度标准,为此,优选动静结合称重装置作为育秧机秧盘育秧播种量称重的计量装置。

关键词：育秧生产线播种量动态称重动静结合称重播种精度

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基于机器视觉的水稻育秧盘缺陷检测技术研究

基于机器视觉的水稻育秧盘缺陷检测技术研究

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作者：袁志成华南农业大学

学位级别：硕士

水稻是我国主要的粮食作物之一,为了增加农业收入、增强农业的综合生产力并且推进农业现代化,重要的举措之一就是提高水稻种植机械化水平。水稻种植的过程需主要采用机械化育插秧移栽技术,而移栽秧苗生产中主要采用育秧生产线完成,育秧... 详细信息

水稻是我国主要的粮食作物之一,为了增加农业收入、增强农业的综合生产力并且推进农业现代化,重要的举措之一就是提高水稻种植机械化水平。水稻种植的过程需主要采用机械化育插秧移栽技术,而移栽秧苗生产中主要采用育秧生产线完成,育秧盘作为水稻育秧的载体,工作中容易出现缺块、翘曲、裂缝等缺陷,严重影响育秧生产线的效率和质量。目前,为了将不合格的育秧盘挑选出来,普遍采用人工挑选法,这种方法劳动强度大。因此,急需研究出一种科学合理的检测系统自动识别育秧盘质量,为秧盘育秧自动化和智能化作业提供理论支撑和技术支持。育秧盘的缺块和翘曲会使得正在自动化精密育秧播种生产线上工作的育秧盘不能顺利通过生产线上的自动供盘和自动叠盘机构,而且育秧盘里面的种子和土壤会因为有裂缝而外洒,这不仅造成了不必要的浪费还影响了育秧生产线的育秧质量。本文在分析总结了目前国内外将机器视觉检测技术用于缺陷检测的研究现状,结合育秧盘缺陷情况,采用机器视觉的方法,通过分析了不同的颜色模型、平滑处理方法、图像分割方法、形态学处理等方法,并通过提取HOG特征,利用机器学习模型SVM实现了育秧盘不同缺陷检测。主要研究内容和结论如下:（1）搭建了育秧盘缺陷检测系统试验平台,进行了不同条件下育秧盘的图像样本采集。分析现有工厂化育秧生产线要求,设计了可伸缩调节的双摄像头检测与秧盘输送平台;根据育秧盘缺陷情况,分别采集不同的育秧盘缺陷信息;在秧盘输送平台静止时,采集育秧盘的不同秧盘图像样本存储于计算机中,用于机器学习模型的训练;在秧盘输送平台动态工作时,用训练好的机器学习模型去测试新拍摄的育秧盘图像,以及实际检测;该试验平台集图像采集与测试为一体,为育秧盘缺陷检测技术研究提供了基础。（2）根据育秧盘缺陷特性,进行了不同颜色模型、平滑处理方法、图像分割方法、形态学处理等方法研究,并通过提取HOG特征,利用机器学习模型SVM实现了育秧盘不同缺陷检测。对比育秧盘图像的三种不同的颜色模型空间,优选出了有利于图像分割的颜色模型HSV,并选取了其中的S分量用于灰度化处理。对比了三种常用的平滑处理方法,确定了有利于育秧盘图像噪声去除的高斯滤波法用于平滑处理。对比三种不同的图像分割方法,确定了区域生长法有利于育秧盘图像的分割。分割后的图像用形态学闭运算处理之后,与滤波后的灰度图像进行矩阵相乘,去除部分背景,然后再提取图像的HOG特征,用于机器学习模型SVM进行训练。训练好的模型用于测试,能够有效的检测育秧盘不同缺陷。（3）系统地进行了育秧盘缺陷检测试验研究,实现了育秧盘缺陷检测。结合试验条件和试验目的,对缺块、翘曲、裂缝三种缺陷的育秧盘进行了试验。试验采用的机器学习模型SVM测试结果为:识别一幅育秧盘图像平均时间为0.633s,并且正确识别率随着训练样本的增加而增加,但同时训练部分的程序运行时间也会随之增加,在本文采集的样本条件下,正确识别率为93.92%。

关键词：机器视觉水稻缺陷检测育秧盘育秧生产线支持向量机

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