小粒不规则种子吸附特性试验研究

针对不规则小粒径种子精选、精播要求,选取大叶木耳菜、小麦和黄瓜三类不同形状的种子为试验对象,对气吸式排种器进行试验研究,分析吸嘴的形状、种子重量、吸嘴直径、孔径比、吸附压力和吸嘴转速对最大压力、极限压力、吸空率、单粒吸附率和复粒吸附率的影响。结果表明:建立的最大压力线性回归方程可以较好地估测不同吸嘴直径和吸嘴转速下所需要的最大压力;建立的极限压力线性回归方程对大叶木耳菜和小麦种子的估测较好,无法对黄瓜种子进行估测;重量对三类种子的单粒吸附率影响都较小,总体上可以忽略;吸附压力对大叶木耳菜和小麦种子的单粒吸附率影响较大、对黄瓜种子影响较小;吸嘴直径对三类种子的单粒吸附率影响都较大;吸嘴转速对小麦种子的单粒吸附率影响较大、对大叶木耳菜和黄瓜种子影响较小。确定三类种子最优单粒吸附率参数为:大叶木耳菜种子在吸附压力为15 kPa,吸嘴直径为2.0 mm,吸嘴转速为16.875 r/min时,最大单粒吸附率为99.17%;小麦种子在吸附压力为15 kPa,吸嘴直径为2.0 mm,吸嘴转速为16.875 r/min时,最大单粒吸附率为98.33%;黄瓜种子在吸附压力为15 kPa,吸嘴直径为1.0 mm,吸嘴转速为20.625 r/min时,最大单粒吸附率为95%。

基于YOLOv5s的水稻种子逐粒检测装置研制

针对农机化智能检测场景下的水稻种子批量单粒活力检测的需求,结合计算机视觉目标检测技术,设计并研制气吸式种子逐粒检测装置。为解决水稻种子这一小目标的检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。在检测网络中设计上下文特征融合机制,利用新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,并添加CA注意力模块,在此基础上改善网络特征融合性能。设计由排列装置、传送装置、检测装置、分选装置等组成的水稻种子逐粒分选线。选取中嘉早17、甬优538和中浙优10三种不同外形的水稻为试验对象,以吸嘴直径、转速、压力作为自变量,以吸空率、单粒吸附率和识别正确率为考核指标,对影响水稻种子检测效果进行试验研究和分析,对于三种不同形状的种子分别选取恰当的吸嘴直径、转速、压力能够有效地吸附并逐粒排列。试验结果表明:改进算法结合研制的系统能满足不同场景检测要求。

气吸式水稻逐粒排列装置吸附试验分析

针对水稻种子批量单粒活力检测的要求,设计气吸式种子逐粒排列装置,选取中嘉早17、甬优538和中浙优10三种不同外形的水稻为试验对象,以吸空率、单粒吸附率和复粒吸附率为考核指标,对影响水稻种子吸附特性的各因素:种子的形状、吸嘴直径d、吸附压力p_(0)和吸嘴转速ω等进行试验研究和分析。试验结果表明:种子形状对种子的吸附特性影响较大,吸嘴直径和吸附压力对吸附率影响显著,吸嘴转速对吸附率影响不显著;吸空率与吸嘴直径和吸附压力负相关,单粒吸附率随吸嘴直径的增加先增后降,随吸附压力的增加长径比小的先增后降、长径比大的先降后增;复粒吸附率与吸嘴直径和吸附压力正相关;最终确定三种种子的最优吸附参数,中嘉早17在吸附压力为9 kPa,吸嘴直径为1.5 mm,吸嘴转速为22.5 r/min条件下,最大单粒吸附率为91.7%;甬优538在吸附压力为5 kPa,吸嘴直径为1.5 mm,吸嘴转速为16.875 r/min条件下,最大单粒吸附率为92.5%;中浙优10在吸附压力为5 kPa,吸嘴直径为1.25 mm,吸嘴转速为22.5 r/min条件下,最大单粒吸附率为85.84%;三组种子最低有效吸附率86.7%,完全能够满足高光谱单粒检测4~6粒/s的要求。