基于機(jī)器視覺(jué)的水稻育秧播種質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、在水稻的機(jī)械化生產(chǎn)中，水稻的育秧播種質(zhì)量直接影響著后期的機(jī)械插秧質(zhì)量，因此需要對(duì)水稻育秧播種質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。采用人工檢測(cè)的傳統(tǒng)水稻育秧播種質(zhì)量檢測(cè)方法，其精度和速度都難以達(dá)到要求，而基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的非接觸式檢測(cè)系統(tǒng)，具有信息處理量大、速度快、精度高等優(yōu)點(diǎn)，可以有效彌補(bǔ)人工檢測(cè)的諸多不足，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。
　　 本文介紹了播種質(zhì)量檢測(cè)原理、研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)水稻育秧播種質(zhì)量檢測(cè)的特點(diǎn)，開(kāi)展的主要研究

2、工作如下：
　　 (1)設(shè)計(jì)由照明設(shè)備、CCD攝像頭和計(jì)算機(jī)組成的檢測(cè)硬件系統(tǒng)。
　　 (2)研究了適用于水稻育秧播種質(zhì)量檢測(cè)的圖像處理算法。通過(guò)對(duì)比和分析，確定了適合本系統(tǒng)的去噪、識(shí)別、分割、統(tǒng)計(jì)等算法，并做了如下研究：
　　 對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行篩選，選取覆土及播種區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域?qū)ο螅褂猛队胺ê筒罘址?，剔除育秧框及育秧框以外部分?br>　　 結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算，改進(jìn)了分水嶺算法，并且在分割重疊種子前后

3、兩次使用面積法判斷，進(jìn)一步精確地判定重疊種子的粒數(shù)。
　　 對(duì)水稻不同粒數(shù)的像素面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并劃定了面積范圍，將識(shí)別出的顆粒與該范圍進(jìn)行對(duì)比從而判斷顆粒的粒數(shù)。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)秧穴線上水稻壓線的問(wèn)題進(jìn)行分類，判斷該情況水稻的所屬穴。
　　 (3)分析了試驗(yàn)結(jié)果及誤差產(chǎn)生的原因。通過(guò)多次驗(yàn)證試驗(yàn)，研究了不同條件對(duì)軟件檢測(cè)精度的影響，根據(jù)結(jié)果分析總結(jié)出誤差產(chǎn)生的原因。
　　 通過(guò)以上研究，解決了如下問(wèn)題：

4、>　　 (1)解決了水稻育秧盤(pán)種穴被底土覆蓋從而難以檢測(cè)的難題，能夠準(zhǔn)確的提取出目標(biāo)區(qū)域，從而精確的找到取秧框的起始和終止位置，并準(zhǔn)確的提取出種子目標(biāo)。
　　 (2)解決了水稻種子的識(shí)別和分析的過(guò)程中顆粒的重疊問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)的算法解決了傳統(tǒng)分水嶺算法過(guò)分割的問(wèn)題，較精確的實(shí)現(xiàn)了重疊種子的分割。
　　 (3)確定了每穴水稻粒數(shù)的判斷算法，檢測(cè)得到每取秧框內(nèi)水稻播種的粒數(shù)，并將結(jié)果以表格形式保存。通過(guò)檢測(cè)結(jié)果計(jì)算得到空格率