基于機器視覺的水稻育秧播種質(zhì)量檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、在水稻的機械化生產(chǎn)中，水稻的育秧播種質(zhì)量直接影響著后期的機械插秧質(zhì)量，因此需要對水稻育秧播種質(zhì)量進行檢測。采用人工檢測的傳統(tǒng)水稻育秧播種質(zhì)量檢測方法，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)的非接觸式檢測系統(tǒng)，具有信息處理量大、速度快、精度高等優(yōu)點，可以有效彌補人工檢測的諸多不足，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。
　　 本文介紹了播種質(zhì)量檢測原理、研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，針對水稻育秧播種質(zhì)量檢測的特點，開展的主要研究

2、工作如下：
　　 (1)設(shè)計由照明設(shè)備、CCD攝像頭和計算機組成的檢測硬件系統(tǒng)。
　　 (2)研究了適用于水稻育秧播種質(zhì)量檢測的圖像處理算法。通過對比和分析，確定了適合本系統(tǒng)的去噪、識別、分割、統(tǒng)計等算法，并做了如下研究：
　　 對采集到的圖像信息進行篩選，選取覆土及播種區(qū)域為目標(biāo)區(qū)域?qū)ο?，使用投影法和差分法，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)運算，改進了分水嶺算法，并且在分割重疊種子前后

3、兩次使用面積法判斷，進一步精確地判定重疊種子的粒數(shù)。
　　 對水稻不同粒數(shù)的像素面積進行統(tǒng)計并劃定了面積范圍，將識別出的顆粒與該范圍進行對比從而判斷顆粒的粒數(shù)。同時，結(jié)合實際情況，對秧穴線上水稻壓線的問題進行分類，判斷該情況水稻的所屬穴。
　　 (3)分析了試驗結(jié)果及誤差產(chǎn)生的原因。通過多次驗證試驗，研究了不同條件對軟件檢測精度的影響，根據(jù)結(jié)果分析總結(jié)出誤差產(chǎn)生的原因。
　　 通過以上研究，解決了如下問題：

4、>　　 (1)解決了水稻育秧盤種穴被底土覆蓋從而難以檢測的難題，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別和分析的過程中顆粒的重疊問題，通過改進的算法解決了傳統(tǒng)分水嶺算法過分割的問題，較精確的實現(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。通過檢測結(jié)果計算得到空格率