基于机器视觉的排种器性能检测技术研究

论文摘要

准确地检测排种器的技术参数是检验排种器工作性能以及研制精密排种器的技术关键。本文针对现有黄油胶带法试验台存在的不足,采用输送带上铺砂原理设计研制了铺砂型排种器试验台,利用砂层的缓冲作用防止种子着落时弹跳。并应用机器视觉技术对排种图像进行了采集与处理,实现了自动的种子识别与粒距测量,在此基础上实现了排种器性能参数的实时自动分析。本文主要开展了以下研究工作并得出相关结论：(1)运用铺砂原理研制了排种器试验台,相对于传统的涂油方式,具有种子可回收利用、无污染、具有良好机器视觉参照背景等优点。(2)应用工业相机和光源构建了摄影系统,通过设置专用摄影室保证了稳定的摄影效果。并对图像进行了标定,对摄影参数进行了优化。(3)建立了基于RS485总线的控制系统,实现了对各运动部件的精密控制。(4)创新地提出了基于感应参考标记与图像参考标记相结合的序列图像无缝拼接技术。其中感应参考标记保证了在不同的输送带运行速度条件下,图像序列的稳定性,通过图像参考标记实现相邻图像的无缝拼接。(5)针对图像特点,制定了相应的图像处理流程。主要包括：图像区域切割、图像分割、连通区域标记、图像特征量提取、图像无缝拼接。(6)分析并优化了图像处理算法：如针对不同识别区域图像特点应用了不同的阈值计算方法；运用基于连通区域标记的目标识别算法实现了参考标记与种子对象的识别;提出了基于保存序列种子位置数据的虚拟图像拼接方法。(7)对图像采集与拼接效果进行了定性试验分析,结果表明,拼接图像与实际图像具有良好的相关性,证明了图像处理算法的可行性。(8)对图像中种子识别与定位以及粒距的测量进行定性定量分析,结果表明,图像处理结果与种子实际分布相符。(9)应用本系统对排种器进行了排种性能测试试验,并与手工测量数进行了对比,对比结果表明,系统工作性能符合检测要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 概述
• 1.1 排种器性能检测概论
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 排种器性能检测主要方法及研究现状
• 1.2.2 基于机器视觉的排种器性能检测现状分析
• 1.3 研究目的及意义
• 1.4 研究内容与方案
• 1.4.1 研究的主要内容
• 1.4.2 研究方案
• 第二章 检测系统建立
• 2.1 系统总体结构及工作原理
• 2.2 输送带铺砂系统
• 2.2.1 输送系统
• 2.2.2 排砂系统
• 2.2.3 排种系统
• 2.2.4 砂种分离系统
• 2.3 摄影系统
• 2.3.1 工业相机选型
• 2.3.2 相机安装与标定
• 2.3.3 照明系统
• 2.3.4 相机操作方法
• 2.4 图像序列无缝拼接方法
• 2.5 系统控制原理
• 2.5.1 系统驱动方案
• 2.5.2 控制系统原理
• 2.5.3 总线通迅协议
• 2.6 本章小结
• 第三章 图像处理算法分析
• 3.1 图像区域切割
• 3.2 图像分割算法
• 3.2.1 算法选择
• 3.2.2 标记识别区域图像特性分析
• 3.2.3 基于迭代法的标记识别区域图像分割算法研究
• 3.2.4 砂带背景种子区域图像特性分析
• 3.3 基于连通区域标记的目标识别算法研究
• 3.3.1 二值图像的连通区域及其标记算法
• 3.3.2 连通区域标记运算过程
• 3.3.3 等价标记处理算法
• 3.4 图像特征量的提取
• 3.4.1 连通区域形心的确定
• 3.4.2 连通区域面积信息的提取
• 3.4.3 图像参考标记判断
• 3.4.4 种子合法性判断
• 3.5 图像序列无逢拼接算法
• 3.5.1 拼接原理分析
• 3.5.2 图像序列中种子位置的计算
• 3.5.3 拼接边界上种子的处理
• 3.6 本章小结
• 第四章 检测试验与应用效果分析
• 4.1 图像采集与拼接效果定性分析
• 4.2 种子识别与粒距测量应用效果分析
• 4.3 排种器性能检测试验
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论与建议
• 5.1 研究结论
• 5.2 建议与讨论
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介