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文檔簡介
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,因此需要對水稻育秧播種質(zhì)量進(jìn)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(jī)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(jìn)行篩選,選取覆土及播種區(qū)域為目標(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)。
對水稻不同粒數(shù)的像素面積進(jìn)行統(tǒng)計并劃定了面積范圍,將識別出的顆粒與該范圍進(jìn)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(jìn)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(jìn)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
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