基于机器视觉的条播排种器性能检测精度的研究

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。

基于MATLAB的条播排种器种子流特征模式识别

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。

条播排种器的种类及构造

排种器是播种机械的重要部件，对排种器的要求一般有如下几点：排种均匀、播量稳定可靠、不损伤种子、通用性好、播量调整范围大、调整方便等。常用排种器可分为条播及穴播两大类。条播排种器有外槽轮式、磨盘式、内槽轮式、勺式、拨轮式、花盘式、气力式及离心式等。

基于Rocky Dem的宁前胡排种器设计与试验

针对轻质、异形不规则的宁前胡种子存在流动性差、易破损等难题,基于宁前胡的种子物性参数和种植农艺要求,设计了一种马蹄形轮式“条播”排种器。通过充种过程的分析,得知马蹄形型孔可提高种子流动性、减少种子损伤。利用Rocky Dem离散元仿真软件进行单因素试验,由Particles Energy Spectra模块分析种子与排种轮的碰撞能量预测种子破损情况。以排种轮转速和导种槽倾角为试验因素进行二次回归正交旋转组合试验,并利用回归模型进行参数优化。结果表明:当排种轮转速为31.75 r/min、导种槽倾角为31.05°时,排种性能最优,排种均匀性变异系数为11.37%、排量稳定性变异系数为1.02%。通过台架试验验证了不同型孔圆角半径对种子破损情况的变化趋势与仿真试验结果一致,证明了该方法的可行性。马蹄形轮式宁前胡“条播”排种器田间试验与台架试验结果基本一致,能满足宁前胡种植农艺要求。

MATLAB在排种器性能检测中的应用

利用MATLAB软件实现对排种器的动态种子流图像进行处理,并对检测结果进行分析。结果表明:基于MATLAB软件的视觉检测精度和检测速度较高,而且该软件使用方便,操作简单,有很广阔的应用前景。