基于机器视觉的穴盘苗检测试验研究
摘要:针对穴盘苗出现空穴和不合格坏苗,影响蔬菜种苗销售价格,不利于机械化移栽及后续栽培,而人工剔苗补苗费时费力的问题,提出了利用机器视觉技术检测穴盘苗空穴及不合格苗、传输检测结果的方法,为穴盘苗自动化剔除空穴与不合格苗及补苗作业提供技术基础。穴盘苗空穴及不合格苗检测硬件系统由工业相机、PC机及PLC构成,通过CKVisionBuilder软件对图像进行处理,获取每个穴孔区域的像素数量,判断幼苗状态,并将获取的判断结果传输至PLC中。试验结果表明:苗龄13天的72穴意大利生菜、白玫瑰白菜及广府1号油菜心穴盘苗坏穴的检测正确率达到95.8%以上。
关键词:穴盘苗检测;机器视觉;阈值分割
0引言
穴盘育苗技术具有节约土地、幼苗易成活及有利于规模化生产等优势,现已被广泛应用于蔬菜、花卉的生产。国家标准对蔬菜种子发芽率要求大于85%,受种子质量、育苗环境及播种质量影响,穴盘苗的空穴率将超过15%[1],不利于成品苗的出售或后续机械化移栽。目前,剔苗、补苗多以人工方式为主[2],由于不合格穴孔位置幼苗长势差或未出苗,人手不易将基质取出,费时费力,而采用自动化剔苗方式可以提高剔苗效率、节省劳动力、提高效益[3-4]。为此,提出了利用机器视觉技术检测穴盘苗空穴与不合格苗及传输检测结果的方法,为穴盘苗自动化剔除空穴与不合格苗及补苗作业提供技术基础。
1检测系统构成
1.1硬件组成
搭建如图1所示的试验平台,包括机架、输送带、穴盘定位气缸等。
系统采用CK-JV200CI型CCD工业相机,有效像素200万,具有千兆以太网口用于与PC机通讯,可将拍摄照片传输到PC机指定目录中。PC机作为工业相机与PLC的桥梁,分析采集图像后将结果传输给PLC。三菱FX1N-40MT型PLC为一款小型PLC,占用空间小,控制指令灵活丰富,在系统中用于直接控制机构对不合格穴孔进行操作。图2所示为检测系统构成。
1.2软件系统构成
CKVisionBuilder软件是一款智能图像处理软件,提供了丰富的图像处理指令,允许自定义操作界面。系统的检测程序在CKVisionBuilder环境中编写,通过调用内部不同的图像处理指令函数对采集到的穴盘苗图片进行阈值分割、腐蚀运算、像素统计。在图像进行分析前,需要对其进行一系列预处理,图像阈值分割是重要步骤之一,具有计算模型简单、运行效率高的优点。在数字图像处理中,对于确定的结构元素,通过腐蚀运算方法可以消除小于结构元素的点。
2穴盘苗检测方法
统计每一个穴孔中的像素数量,然后比较每穴像素数量是否低于设定值来判断穴孔内是否为好苗,将“好苗”“坏苗”“空穴”信息通过“1”“0”数字量传输给PLC数据寄存器。具体分析流程如下:1)软件读取CCD相机采集到的彩色图像;2)对彩色图像进行灰度化处理;3)对灰度化处理后的图片进行阈值分割与腐蚀运算,消除干扰点;4)统计每个穴孔中的像素数量;
3穴盘苗检测试验
3.1材料与方法
检测对象为13天意大利生菜、白玫瑰白菜、广府1号油菜心,幼苗培育用穴盘为标准72穴,基质为椰糠,拍摄时光源为温室内自然光。将待检测穴盘放上输送带,穴盘定位气缸伸出,将穴盘输送到定位气缸处输送带停止;工业相机拍下整盘苗图像,传输到PC机中;拍摄完成后,定位气缸缩回,输送带启动,将穴盘输出,然后放置下一盘苗继续拍摄。
3.2结果与讨论
3.2.1检测结果
设定72穴意大利生菜穴盘苗标准像素数量N=2500,图像经预处理及像素统计后,采集到每穴的像素数量如表1所示。由表1可以看出:行列号为(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)处的像素数量均小于2500,为“无苗”或“坏苗”,输出数值“0”;其余穴孔像素数量均大于2500,为“好苗”,输出数值“1”。
3.2.2讨论
幼苗叶片生长过大可能过界长到邻穴区域,会对检测结果造成一定影响。若邻穴位置为好苗,即使部分区域被遮挡,像素数量也不会减少,故这种情况下不会影响判断;若邻穴位置为坏苗或空穴,伸出的叶片会增加邻穴的像素数量,可能导致误判断检测结果为“好苗”,降低检测准确性。图7所示为相邻穴孔为好苗或空穴时叶片过界的情况。
4结论
1)搭建了基于机器视觉的穴盘苗检测试验平台,检测苗龄13天的72穴的意大利生菜、白玫瑰白菜及广府1号油菜心穴盘苗坏穴的准确率达到了95.8%以上。
2)将检测结果“好苗”“空穴”“坏苗”转换为“1”“0”数字量,方便传输到PLC中,由PLC作执行动作的判断。对于72穴穴盘苗,将每穴的检测信息通过RS232传输到PLC中的数据寄存器中,传输时间小于3s。
3)对比3种幼苗检测准确率,意大利生菜>白玫瑰白菜>广府1号油菜心。相同苗龄下广府1号油菜心叶面积更大,出现过界的现象严重,会降低机器视觉检测准确性。幼苗叶片展开且不遮挡穴盘时,为穴盘苗检测的最佳时期。
参考文献:
[1]王永维,肖玺泽,梁喜凤,等.蔬菜穴盘苗自动补苗试验台穴孔定位与缺苗检测系统[J].农业工程学报,2018,34(12):35-41.
[2]寻真福.穴盘苗自动检测及补苗装置的设计[D].长沙:湖南农业大学,2015.
[3]杨扬,曹其新,盛国栋,等.基于机器视觉的育苗穴盘定位与检测系统[J].农业机械学报,2013,44(6):232-235.
[4]胡飞,尹文庆,陈彩蓉,等.基于机器视觉的穴盘苗识别与定位研究[J].西北农林科技大学学报:自然科学版,2013,41(5):183-188.
[5]冯青春,刘新南,姜凯,等.基于线结构光视觉的穴盘苗外形参数在线测量系统研制及试验[J].农业工程学报,2013,29(21):143-149.
《基于机器视觉的穴盘苗检测试验研究》
- 职称论文刊发主体资格的
- 政法论文浅析工会法主体
- 化学在初中教学中的情感
- 中学教育论文思想政治方
- 法治论文投稿法治型市场
- 杂志社论文发表浅析推动
- 新疆教育报投稿浅析学生
- 分男女招生录取的合宪性
最新优质论文
- 浙江师范大学学报编辑部
- 职称晋级论文检索才认可
- 如何提供职称论文的知网
- 新闻专业有哪些职称
- 医学领域cscd期刊怎么查找
- 教师类职称论文一般多少
- 论文发表三步曲
- 职称评定需要发表什么样
论文发表问题热点
- 硕士从助工晋升中级职称
- 毕业及职称论文发表需要
- 电力系统职称核心期刊怎
- 简述机械工程师基础考试
- 《教育探索》核心级教育
- 工程管理专业论文摘要准
- 发表职称论文如何鉴别期
- 博士生毕业论文答辩技巧