文献类型: 中文期刊
作者: 张晗 1 ; 闫宁 1 ; 吴旭东 1 ; 王成 2 ; 罗斌 1 ;
作者机构: 1.北京农业智能装备技术研究中心
2.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词: 玉米种子;种子霉变检测;种子破损检测;种子分选;机器视觉
期刊名称: 农业机械学报
ISSN: 1000-1298
年卷期: 2022 年 006 期
页码: 159-166
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1 200粒正常种子、1 200粒霉变种子和1 200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明:在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。
- 相关文献
[1]玉米单粒种子发芽潜力无损检测方法研究. 张晗,董宏图,栗彬彬,闫宁,吴旭东,罗斌. 2021
[2]基于虚拟仪器技术的作物叶片面积测量仪的开发. 张云鹤,乔晓军,王成,张馨,田宏武. 2005
[3]基于高光谱成像技术与CARS算法的玉米种子含水率检测. 王超鹏,黄文倩,樊书祥,张保华,刘宸,王晓彬,陈立平. 2016
[4]基于胚嫁接技术的玉米种子发芽试验研究. 冯汉宇. 2020
[5]SSR技术在玉米种子纯度鉴定上的应用(上). 辛景树,郭景伦,贾希海. 2005
[6]硫酸锰浸种处理对玉米种子萌发的生理效应. 张永升,杨国航,崔彦宏. 2011
[7]硫酸锌处理对玉米种子萌发的生理效应. 杨建肖,杨国航,孙世贤,边秀举,边大红,崔彦宏. 2009
[8]玉米种子休眠性数量遗传体系的判别. 兰海,余月,王凤格,潘光堂,赵久然,李新海,荣廷昭. 2007
[9]应用等电聚焦电泳测定玉米种子的纯度. 王卫红,张静梅,苏瑞萍,霍庆增,陈哲,李举怀. 2003
[10]太赫兹成像技术对玉米种子的鉴定和识别. 逯美红,沈京玲,郭景伦,张存林. 2006
[11]太赫兹时域光谱技术在玉米种子鉴定中的实验研究. 孙金海,沈京玲,郭景伦,张静梅,李宁,逯美红,贾燕. 2008
[12]基于高光谱成像技术和IRIV算法的玉米种子品种纯度识别. 杨欢,罗斌,张晗,周亚男,王成. 2023
[13]以玉米籽粒粒形进行分离精选种子的意义及其新方法. 冯培煜,宋瑞连. 2016
[14]基于立体视觉的玉米雄穗三维信息提取. 韩东,杨贵军,杨浩,邱春霞,陈明杰,温维亮,牛庆林,杨文攀. 2018
[15]高架栽培草莓采摘机器人系统设计. 冯青春,郑文刚,姜凯,邱权,郭瑞. 2012
[16]机器视觉在农产品物流分级检测中的应用. 毛璐,赵春江,王开义,张水发. 2011
[17]种子自动数粒仪. 张云鹤,乔晓军,王成,吴杰. 2005
[18]机器视觉在设施育苗作物生长监测中的研究与应用. 杨斯,黄铝文,张馨. 2019
[19]菠萝采收机械低成本双目视觉平台搭建与田间试验(英文). 李斌,王海峰,黄文倩,张弛. 2012
[20]农作物苗期长势无损监测技术研究进展. 吴琼,朱大洲,王成,马智宏,王纪华. 2011
作者其他论文 更多>>
-
种子活力性状无损速测技术研究进展
作者:石睿;罗斌;张晗;侯佩臣;周亚男;王成
关键词:种子;活力性状;近红外光谱;高光谱成像;X射线成像;图像处理;无损速测技术;研究进展
-
水培环境下的作物养分吸收多参数检测系统研究
作者:冯小鼎;王成;金晓彤;董宏图;罗斌;王晓冬
关键词:离子选择电极;耗竭曲线法;动力学特征参数;Michaelis-Menten方程;数据采集
-
基于改进的WOA-LSSVM樱桃番茄内部品质检测方法研究
作者:康明月;王成;孙鸿雁;李作麟;罗斌
关键词:樱桃番茄;机器学习;鲸鱼算法;近红外光谱技术
-
基于LDA_SVM的小麦质地检测方法研究
作者:赵薇;赵雪妮;康凯;刘长斌;罗斌;张晗
关键词:透射光;小麦质地;角质率;机器视觉;机器学习
-
基于改进YOLOv4算法的番茄叶部病害识别方法
作者:储鑫;李祥;罗斌;王晓冬;黄硕
关键词:YOLOv4;MobileNet;轻量化;注意力机制;病害
-
基于SVDD的小麦净度检测方法研究
作者:康凯;张晗;刘长斌;王成;罗斌
关键词:小麦种子;净度检测;图像识别;SVDD
-
基于YOLOv5的小麦种子发芽检测方法研究
作者:白卫卫;赵雪妮;罗斌;赵薇;黄硕;张晗
关键词:小麦种子;发芽检测;深度学习;YOLOv5