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基于機器視覺的穴盤苗檢測試驗研究

來源:職稱論文發表指導網 作者:田編輯 發布時間:
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   摘要:摘要:針對穴盤苗出現空穴和不合格壞苗,影響蔬菜種苗銷售價格,不利于機械化移栽及后續栽培,而人工剔苗補苗費時費力的問題,提出了利用機器視覺技術檢測穴盤苗空穴及不合格苗

  摘要:針對穴盤苗出現空穴和不合格壞苗,影響蔬菜種苗銷售價格,不利于機械化移栽及后續栽培,而人工剔苗補苗費時費力的問題,提出了利用機器視覺技術檢測穴盤苗空穴及不合格苗、傳輸檢測結果的方法,為穴盤苗自動化剔除空穴與不合格苗及補苗作業提供技術基礎。穴盤苗空穴及不合格苗檢測硬件系統由工業相機、PC機及PLC構成,通過CKVisionBuilder軟件對圖像進行處理,獲取每個穴孔區域的像素數量,判斷幼苗狀態,并將獲取的判斷結果傳輸至PLC中。試驗結果表明:苗齡13天的72穴意大利生菜、白玫瑰白菜及廣府1號油菜心穴盤苗壞穴的檢測正確率達到95.8%以上。

  關鍵詞:穴盤苗檢測;機器視覺;閾值分割

基于機器視覺的穴盤苗檢測試驗研究

  0引言

  穴盤育苗技術具有節約土地、幼苗易成活及有利于規模化生產等優勢,現已被廣泛應用于蔬菜、花卉的生產。國家標準對蔬菜種子發芽率要求大于85%,受種子質量、育苗環境及播種質量影響,穴盤苗的空穴率將超過15%[1],不利于成品苗的出售或后續機械化移栽。目前,剔苗、補苗多以人工方式為主[2],由于不合格穴孔位置幼苗長勢差或未出苗,人手不易將基質取出,費時費力,而采用自動化剔苗方式可以提高剔苗效率、節省勞動力、提高效益[3-4]。為此,提出了利用機器視覺技術檢測穴盤苗空穴與不合格苗及傳輸檢測結果的方法,為穴盤苗自動化剔除空穴與不合格苗及補苗作業提供技術基礎。

  1檢測系統構成

  1.1硬件組成

  搭建如圖1所示的試驗平臺,包括機架、輸送帶、穴盤定位氣缸等。

  系統采用CK-JV200CI型CCD工業相機,有效像素200萬,具有千兆以太網口用于與PC機通訊,可將拍攝照片傳輸到PC機指定目錄中。PC機作為工業相機與PLC的橋梁,分析采集圖像后將結果傳輸給PLC。三菱FX1N-40MT型PLC為一款小型PLC,占用空間小,控制指令靈活豐富,在系統中用于直接控制機構對不合格穴孔進行操作。圖2所示為檢測系統構成。

  1.2軟件系統構成

  CKVisionBuilder軟件是一款智能圖像處理軟件,提供了豐富的圖像處理指令,允許自定義操作界面。系統的檢測程序在CKVisionBuilder環境中編寫,通過調用內部不同的圖像處理指令函數對采集到的穴盤苗圖片進行閾值分割、腐蝕運算、像素統計。在圖像進行分析前,需要對其進行一系列預處理,圖像閾值分割是重要步驟之一,具有計算模型簡單、運行效率高的優點。在數字圖像處理中,對于確定的結構元素,通過腐蝕運算方法可以消除小于結構元素的點。

  2穴盤苗檢測方法

  統計每一個穴孔中的像素數量,然后比較每穴像素數量是否低于設定值來判斷穴孔內是否為好苗,將“好苗”“壞苗”“空穴”信息通過“1”“0”數字量傳輸給PLC數據寄存器。具體分析流程如下:1)軟件讀取CCD相機采集到的彩色圖像;2)對彩色圖像進行灰度化處理;3)對灰度化處理后的圖片進行閾值分割與腐蝕運算,消除干擾點;4)統計每個穴孔中的像素數量;

  3穴盤苗檢測試驗

  3.1材料與方法

  檢測對象為13天意大利生菜、白玫瑰白菜、廣府1號油菜心,幼苗培育用穴盤為標準72穴,基質為椰糠,拍攝時光源為溫室內自然光。將待檢測穴盤放上輸送帶,穴盤定位氣缸伸出,將穴盤輸送到定位氣缸處輸送帶停止;工業相機拍下整盤苗圖像,傳輸到PC機中;拍攝完成后,定位氣缸縮回,輸送帶啟動,將穴盤輸出,然后放置下一盤苗繼續拍攝。

  3.2結果與討論

  3.2.1檢測結果

  設定72穴意大利生菜穴盤苗標準像素數量N=2500,圖像經預處理及像素統計后,采集到每穴的像素數量如表1所示。由表1可以看出:行列號為(1,2)、(2,5)、(3,4)、(3,5)、(3,6)、(6,3)、(6,4)、(6,6)、(7,1)、(8,2)、(8,3)、(9,6)、(114)、(12,1)、(12,3)處的像素數量均小于2500,為“無苗”或“壞苗”,輸出數值“0”;其余穴孔像素數量均大于2500,為“好苗”,輸出數值“1”。

  3.2.2討論

  幼苗葉片生長過大可能過界長到鄰穴區域,會對檢測結果造成一定影響。若鄰穴位置為好苗,即使部分區域被遮擋,像素數量也不會減少,故這種情況下不會影響判斷;若鄰穴位置為壞苗或空穴,伸出的葉片會增加鄰穴的像素數量,可能導致誤判斷檢測結果為“好苗”,降低檢測準確性。圖7所示為相鄰穴孔為好苗或空穴時葉片過界的情況。

  4結論

  1)搭建了基于機器視覺的穴盤苗檢測試驗平臺,檢測苗齡13天的72穴的意大利生菜、白玫瑰白菜及廣府1號油菜心穴盤苗壞穴的準確率達到了95.8%以上。

  2)將檢測結果“好苗”“空穴”“壞苗”轉換為“1”“0”數字量,方便傳輸到PLC中,由PLC作執行動作的判斷。對于72穴穴盤苗,將每穴的檢測信息通過RS232傳輸到PLC中的數據寄存器中,傳輸時間小于3s。

  3)對比3種幼苗檢測準確率,意大利生菜>白玫瑰白菜>廣府1號油菜心。相同苗齡下廣府1號油菜心葉面積更大,出現過界的現象嚴重,會降低機器視覺檢測準確性。幼苗葉片展開且不遮擋穴盤時,為穴盤苗檢測的最佳時期。

  參考文獻:

  [1]王永維,肖璽澤,梁喜鳳,等.蔬菜穴盤苗自動補苗試驗臺穴孔定位與缺苗檢測系統[J].農業工程學報,2018,34(12):35-41.

  [2]尋真福.穴盤苗自動檢測及補苗裝置的設計[D].長沙:湖南農業大學,2015.

  [3]楊揚,曹其新,盛國棟,等.基于機器視覺的育苗穴盤定位與檢測系統[J].農業機械學報,2013,44(6):232-235.

  [4]胡飛,尹文慶,陳彩蓉,等.基于機器視覺的穴盤苗識別與定位研究[J].西北農林科技大學學報:自然科學版,2013,41(5):183-188.

  [5]馮青春,劉新南,姜凱,等.基于線結構光視覺的穴盤苗外形參數在線測量系統研制及試驗[J].農業工程學報,2013,29(21):143-149.

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