基于機器視覺的定向播種用玉米種粒精選裝置研究

王 僑 陳兵旗 朱德利,2 梁習(xí)卉子,3 代 賀 陳洪密

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083； 2.重慶師范大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院， 重慶 400047；3.石河子大學(xué)機械電氣工程學(xué)院， 石河子 832003)

基于機器視覺的定向播種用玉米種粒精選裝置研究

王 僑1陳兵旗1朱德利1,2梁習(xí)卉子1,3代 賀1陳洪密1

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083； 2.重慶師范大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院， 重慶 400047；3.石河子大學(xué)機械電氣工程學(xué)院， 石河子 832003)

根據(jù)玉米定向播種對種粒的要求，設(shè)計了一種基于機器視覺的玉米種粒實時精選裝置。闡述了裝置的組成和工作原理，設(shè)計了不合格種粒吹除裝置及吹除方案，提出了種粒圖像動態(tài)檢測方法，根據(jù)種粒圖像RGB顏色特征，提取出種粒區(qū)域及其各顏色區(qū)域，結(jié)合種粒形態(tài)特征建立了周長、面積等20個檢測指標(biāo)，并通過測試統(tǒng)計確定了其合格范圍，最終據(jù)此分析和完成了尖端露黑色胚部、小型、圓形、蟲蝕破損、霉變等不符合定向播種種粒的判斷。依據(jù)種粒粘連處兩分界點沿輪廓線較近一側(cè)的距離與兩分界點間直線距離之比，大于單一種粒輪廓線上任意兩點的對應(yīng)值，來判斷種粒粘連性。試驗表明，合格性檢測準(zhǔn)確率為96%，粘連性判斷準(zhǔn)確率為99%，不合格種粒有效吹除率為98%。

玉米種粒; 精選; 圖像處理; 定向播種

引言

玉米生產(chǎn)在我國糧食生產(chǎn)和糧食安全上占據(jù)非常重要的戰(zhàn)略地位[1-2]。定向播種能夠提高通光、通風(fēng)效果，對于密植、增產(chǎn)具有重要意義。實現(xiàn)玉米定向播種的必要前提是保障種子發(fā)芽率，故需進(jìn)行播前精選。

機器視覺技術(shù)可用于種子特征指標(biāo)的定量描述，為實現(xiàn)玉米種子的快速有效檢測提供了解決途徑[3-5]。20世紀(jì)90年代發(fā)達(dá)國家大范圍展開了基于機器視覺技術(shù)的玉米種粒缺陷與損傷[6-9]、尺寸[10-11]和表面顏色[12-13]等重要品質(zhì)特征的檢測。21世紀(jì)以來，國內(nèi)部分研究者也開展了基于機器視覺技術(shù)的玉米種粒檢測應(yīng)用研究，主要包括：以玉米種子品質(zhì)鑒定[4，14-16]、玉米種類自動識別[17-24]為主的純算法研究以及玉米種粒精選與分級裝置系統(tǒng)[25]的研究。目前國內(nèi)外在玉米種粒品質(zhì)、種類評價方面的算法研究較多，且主要集中在特征參數(shù)的靜態(tài)檢測上，而針對玉米種粒動態(tài)在線檢測以及自動精選分級系統(tǒng)方面的研究較少，尚未出現(xiàn)專門用于玉米種粒檢測的商業(yè)化儀器設(shè)備。

根據(jù)定向播種對種粒的要求，本文基于機器視覺技術(shù)設(shè)計一種玉米種粒動態(tài)精選裝置，能夠根據(jù)種粒的外觀形態(tài)和顏色特征在線判斷種粒的合格性，實時地吹除霉變、破損和蟲蝕等發(fā)芽率低的種粒以及形態(tài)特征不符合定向播種要求的小型、圓形等畸形種粒。

1 種粒動態(tài)精選裝置結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1 裝置結(jié)構(gòu)

本裝置按功能主要分為喂料裝置、輸送裝置、圖像采集處理裝置以及吹除裝置，結(jié)構(gòu)如圖1所示。喂料裝置由儲種箱、輸種管、排種器、滾輪、導(dǎo)向定位管、排種電動機、臺架等組成。排種部件如圖1b所示，排種器采用較成熟的強制夾持式玉米精量排種器[26]。滾輪固定于排種器一側(cè)下方，排種器旋轉(zhuǎn)時滾輪打開鴨嘴，喂出種粒。導(dǎo)向定位管主要由梯形導(dǎo)引斜槽、扇形罩、塑料定位圓管、緩沖定位舌片、U型導(dǎo)向板和安裝架組成，結(jié)構(gòu)如圖1c所示。導(dǎo)向定位管固定于滾輪和排種器下方，種粒從鴨嘴中喂出，順著梯形導(dǎo)引斜槽滑入塑料定位圓管，落至內(nèi)部緩沖定位舌片之上后，順著緩沖定位舌片方向滑入塑料定位圓管后側(cè)壁底部的輸送帶上。輸送裝置采用黑色輸送膠帶，由輸送步進(jìn)電動機驅(qū)動，將種粒傳送至各工位。圖像處理采用臺式計算機，圖像采集系統(tǒng)由相機、光源、光源箱、升降調(diào)節(jié)架等組成。升降調(diào)節(jié)架上設(shè)置有2根豎直導(dǎo)軌柱和1根橫向?qū)к壛?，橫向?qū)к壛嚎裳刎Q直導(dǎo)軌上下移動。光源箱固定于橫向?qū)к壛荷希撞块_口，以下方黑色輸送帶為圖像采集背景。相機位于光源箱上部中央，鏡頭光軸與輸送帶垂直，兩組光源對稱分布于相機兩側(cè)。吹除裝置安裝于圖像采集系統(tǒng)之后，由氣吹嘴、擋向曲滑槽、回收箱等組成，吹除和回收不合格種粒。集種箱位于輸送帶另一端，收集合格種粒。

圖1 玉米種粒精選裝置結(jié)構(gòu)簡圖Fig.1 Schematic diagram of corn seed selection machine1.儲種箱 2.輸種管 3.排種器 4.排種電動機 5.滾輪 6.導(dǎo)向定位管 7.橫向?qū)к壛?8.豎直導(dǎo)軌柱 9.光源箱 10.擋向曲滑槽 11.氣吹嘴 12.回收箱 13.輸送帶 14.輸送步進(jìn)電動機 15.集種箱 16.鴨嘴定嘴板 17.鴨嘴動嘴板 18.動嘴單側(cè)翼板 19.齒輪 20.梯形導(dǎo)引斜槽 21.扇形罩 22.定位圓管 23.U型導(dǎo)向板 24.安裝架 25.緩沖定位舌片 26.定位管前側(cè)壁 27.定位管后側(cè)壁

1.2 工作原理

裝置啟動后，儲種箱內(nèi)的玉米種粒由重力源源不斷地填充到排種器內(nèi)部的種子室，排種器勻速旋轉(zhuǎn)，滾輪順次打開各個鴨嘴，種粒先后滑出，落入導(dǎo)向定位管，導(dǎo)向定位之后，喂至輸送帶的同一輸送起點。輸送裝置勻速運行，喂入輸送帶的種粒，每經(jīng)過一次排種周期，便隨同輸送帶前行固定距離，由此等間隔地均勻分布于輸送帶上，并進(jìn)入后續(xù)工作區(qū)。當(dāng)種粒經(jīng)過固定個排種周期輸送至圖像采集區(qū)域時，相機定時采集并傳送種粒圖像，計算機處理并判斷圖中種粒的合格性。若判斷為不合格種粒，則當(dāng)其抵達(dá)吹除工位時，啟動吹除裝置，吹除并回收。若判斷為合格種粒，則繼續(xù)隨同輸送帶前行，直至落入末端的集種箱中。

另外，排種器單次喂種實際會出現(xiàn)多粒情況，設(shè)喂出種粒經(jīng)過導(dǎo)向定位管喂入輸送帶的位置范圍為Lx×Ly，其中Ly為沿輸送方向范圍，Lx為垂直輸送方向范圍，排種試驗測得Lx為44 mm，Ly為54 mm。

2 吹除裝置設(shè)計

2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計

圖3 吹除過程示意圖Fig.3 Schematic diagram of blowing process

吹除裝置主要由氣吹嘴、擋向曲滑槽、回收箱、固定座等組成。氣吹嘴和擋向曲滑槽相對固定于輸送裝置的兩側(cè)，回收箱位于擋向曲滑槽的正下方，如圖2a所示。氣吹嘴選用F型鋁制噴嘴，即多孔并排直線形吹風(fēng)噴嘴，氣路的通斷通過控制電磁閥的啟停來實現(xiàn)。擋向曲滑槽由擋向曲面板和固定板組成，且兩者圍成一落槽，如圖2b所示。工作時，開啟電磁閥，壓縮空氣通過，從氣吹嘴中噴出，將不合格種粒從輸送帶上側(cè)向吹出，經(jīng)過對側(cè)擋向曲面板的遮擋，折向后通過落槽滑落至下方的回收箱中。

圖2 吹除裝置結(jié)構(gòu)簡圖Fig.2 Schematic diagram of blowing device1.固定座 2.氣吹嘴 3.擋向曲滑槽 4.輸送帶 5.回收箱 6.擋向曲面板 7.固定板 8.落槽

2.2 吹除方案

如圖3所示，種粒喂入輸送帶的位置范圍為Lx×Ly，vs為輸送速度，圖像采集區(qū)域尺寸為Lcx×Lcy，設(shè)其中心為Oc，單次圖像采集獲得單次喂出的所有種粒的單幀圖像，吹除工位有效吹除長度為L1，Oc與吹除工位距離為L2，圖中種粒分別用淺色和深色代表合格與不合格。若種粒間僅沿輸送方向的距離為零，則認(rèn)為種粒重疊，若所有種粒間均重疊，則認(rèn)為全重疊，否則為部分重疊，若重疊種粒垂直輸送方向的距離也為零，則認(rèn)為種粒粘連。根據(jù)排種器單次喂種情況，設(shè)置如下吹除方案：

(1)單次喂出單粒或單次喂出全重疊種粒，且至少有1粒不合格時，如圖3中喂出區(qū)域①所示，設(shè)種粒區(qū)間長度為L3，O1為種粒區(qū)間垂直中線上一點，O1與Oc沿輸送方向距離為L4(若O1位于Oc右側(cè)，則L4取正，否則取負(fù)，下同)，圖像采集時刻為T1，若L3≤L1，則在T3=T1+(L2-L4+L1/2)/vs時刻，啟動電磁閥，吹除裝置吹除單?；蛉丿B種粒，若L3>L1(多粒時)，則將L3分割為小于L1的幾個區(qū)間，逐個區(qū)間進(jìn)行吹除。另外，若喂出種粒部分重疊，則可分割為單粒、全重疊的組合形式，再按照上述方式依次處理；若喂出粘連種粒，則視為不合格，全部吹除。

(2)單次喂出多粒不重疊種粒，且全部不合格時，如圖3中喂出區(qū)域②所示，設(shè)O2為種粒區(qū)間垂直中線上一點，O2與Oc沿輸送方向距離為L5，圖像采集時刻為T2，則當(dāng)L3≤L1時，在T5=T2+(L2-L5+L1/2)/vs時刻，吹除全部種粒，當(dāng)L3>L1時，則按照方案(1)中方式分割后逐步吹除。

(3)單次喂出多粒不重疊種粒，且相鄰兩粒合格性不一致時，如圖3中喂出區(qū)域③所示，設(shè)O3為相鄰種粒(前粒不合格，后粒合格)之間垂直中線上一點，O4為另一相鄰種粒(前粒合格，后粒不合格)之間垂直中線上一點，O3、O4與Oc沿輸送方向的距離分別為L6、L7，圖像采集時刻為T4，則在T6=T4+(L2-L6)/vs時刻，吹除前粒不合格種子，在T7=T4+(L2-L7+L1)/vs時刻，吹除后粒不合格種子。

(4)單粒合格或重疊全合格種粒，則保留，圖3中T8時刻，區(qū)域①、②、③均完成了吹除工作。

3 種粒合格性動態(tài)檢測方法

3.1 硬件設(shè)備

本系統(tǒng)所用計算機配置為Intel(R)Core(TM)i3-3240 CPU，主頻3.40 GHz，內(nèi)存8 GB。相機選用Basler A602fc型高速彩色工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機，鏡頭型號為Computer ComputarM1214-MP，焦距為12 mm，光圈為F1.4，安裝時鏡頭光軸距輸送帶高度為93 mm，定時進(jìn)行圖像采集，圖像尺寸為640像素×480像素，設(shè)實際范圍為Lcx×Lcy，測得Lcx為83 mm，Lcy為62 mm。光源選用2個1 W的組合光源，每組光源由3個白光LED均勻排成一行，2組光源對稱分布于相機兩側(cè)。利用Microsoft Visual Studio 2010軟件開發(fā)工具，基于北京現(xiàn)代富博科技有限公司的ImageSys平臺完成種粒合格性圖像檢測算法的開發(fā)。

3.2 動態(tài)檢測方案

如圖4所示，vs為輸送速度，種粒喂入輸送帶的位置范圍為Lx×Ly，設(shè)其中心為Of，圖像采集區(qū)域尺寸為Lcx×Lcy，設(shè)其中心為Oc，設(shè)排種器喂種速率為n次/s，輸送帶勻速運行，Of與Oc沿輸送方向的距離為Lfc，圖像定時采集時間間隔為tc，圖像處理時間為t0，若設(shè)置vs/n>Ly，tc=1/n>t0，Lfc=m(vs/n)，(m為正整數(shù))，則單次圖像采集可獲得單次喂入輸送帶的所有種粒的單幀圖像，且可保證下一幀采集前上一幀已處理完畢。由此排種器勻速轉(zhuǎn)動，逐次喂出種粒，輸送帶勻速前行，等間距地接收各次喂入的種粒，并依次輸送至圖像采集區(qū)域，最后通過定時圖像采集和處理，實現(xiàn)各次喂入種粒的動態(tài)圖像檢測。

圖4 圖像動態(tài)檢測方案Fig.4 Image dynamic detection scheme

圖5 種粒樣本圖Fig.5 Color images of samples of corn seed

3.3 種粒樣本外觀特征

觀察金博士鄭單958種粒樣本，如圖5所示，主要包括常見型、尖端附著深色紅衣的合格種粒以及小型、圓形、尖端輕度蟲蝕、破損或嚴(yán)重蟲蝕、輕度暗黃色霉變、中度紅色霉變和深度灰黑色霉變的不合格種粒，且視尖端露黑色胚部種粒為不合格種粒。此外還包括粘連種粒，一旦判斷發(fā)生粘連，不進(jìn)行后續(xù)檢測，對粘連種粒全部吹除。

如圖6所示，分析種粒形態(tài)特征，Pa為尖端頂點，Po為形心，PaPb為長軸，PcPd為短軸，PaPcPbPd為輪廓曲線，RaRbRcRd為長軸方向外接矩形(記其面積為ST)，長短軸及其延長線將種粒區(qū)域和矩形RaRbRcRd均劃分為4個子區(qū)域，種粒子區(qū)域分別為尖端左側(cè)和右側(cè)以及寬端左側(cè)和右側(cè)，如圖中水平、垂直、右斜、左斜虛線覆蓋區(qū)域，記其面積依次為S1、S2、S3、S4，矩形子區(qū)域分別為RaPaPoP′c、PaRbP′dPo、P′cPoP′bRd、PoP′dRcP′b，記其面積依次為ST1、ST2、ST3、ST4。此外，矩形P′cP′dRcRd內(nèi)除去種粒區(qū)域之外部分稱為底部間隙區(qū)，如圖中陰影部分，則其面積為

Sg=ST3+ST4-S3-S4

(1)

式中Sg——底部間隙區(qū)域面積

分析常見型種粒顏色特征，可將種粒分為黃色和白色胚區(qū)域，記其面積和形心分別為Sy和Sw以及Poy和Pow，長軸又將其劃分為4個區(qū)域：黃色區(qū)域左、右側(cè)和白色胚區(qū)域左、右側(cè)，記其面積依次為Sy1、Sy2、Sw1、Sw2，|PaPGL|為長軸上白色胚像素數(shù)，若種粒發(fā)生霉變、蟲蝕等，導(dǎo)致外觀顏色發(fā)生改變，則還存在變色區(qū)域。

圖6 正常種粒外觀特征示意圖Fig.6 Schematic diagrams of corn seed appearance characteristics1.長軸方向外接矩形 2.長軸 3.輪廓 4.短軸 5.白色胚區(qū)域 6.黃色區(qū)域

3.4 圖像檢測算法

3.4.1 基于RGB特征的種粒各顏色區(qū)域分割

在ImageSys平臺上分析不同種粒圖像的顏色特征，如圖7a～7h所示，左側(cè)為種粒彩色圖像，各圖像上均標(biāo)有一段通過不同顏色特征區(qū)域的剖線軌跡，右側(cè)為原彩色圖像在剖線位置處的RGB像素分布情況，縱坐標(biāo)表示像素值，橫坐標(biāo)表示剖線上的坐標(biāo)位置，其中剖線上部端點為起點。

圖7 不同種粒顏色特征區(qū)域在剖線上的RGB像素分布圖Fig.7 RGB pixel distributions of different color areas of corn seed on hatching line

觀察圖7a、7c和圖7e～7h可知，背景區(qū)域的R、G、B分量分布較平坦，取值均較小，種粒區(qū)域相對背景區(qū)域，R值變化最明顯，故選取R幀灰度圖像獲取種粒區(qū)域，另外，相對種粒其他區(qū)域，深色紅衣區(qū)域、霉變區(qū)域R值偏小，但略大于背景區(qū)域，而輕度蟲蝕破孔區(qū)域的R值雖也偏小，但由于位于種粒內(nèi)部，并不影響種粒區(qū)域的邊緣提取。由此，若設(shè)背景區(qū)域的R幀像素最大值為Ram，則以閾值Ram分割種粒R幀灰度圖像，補洞填充蟲蝕破孔區(qū)域后，再進(jìn)行腐蝕膨脹、200像素去噪等處理，可獲得種粒區(qū)域二值圖像(記為Ma)。對于Ram的取值，采集若干幀背景樣本圖像，針對R幀灰度圖像，利用ImageSys平臺分析并計算背景區(qū)域的R幀像素最大值，測得Ram=30。

觀察圖7b～7h可知，種粒黃色區(qū)域和尖端深色紅衣區(qū)域的R值大于B、G值，且黃色區(qū)域G值遠(yuǎn)大于50，而深色紅衣區(qū)域G值趨近50；種粒其他區(qū)域的R值、B值較接近，略大于G值，而背景區(qū)域的R值、G值較接近，均小于B值。由此，針對原彩色圖像的每個像素點，進(jìn)行如下計算：若R>B且G>50，則計算2R-G-B值，若R>B且G≤50或R≤B，則計算R+G-2B值。若計算值大于255，則令其為255，若計算值小于0，則令其為0，得到黃色區(qū)域加強后的灰度圖像，進(jìn)行大津法二值化，100像素去噪、膨脹腐蝕、補洞等處理后，獲得黃色區(qū)域的二值圖像(記為My)。此外，分別針對R、G、B幀灰度圖像，分析并計算黃色區(qū)域的像素平均值(依次記為Rym、Gym、Bym)和標(biāo)準(zhǔn)差(記為Ryd、Gyd、Byd)。

觀察圖7b和圖7e～7h可知，種粒白色區(qū)域相對黃色區(qū)域，B值和G值偏大，B值尤為明顯，R值變化不明顯，相對變色區(qū)域，R、G、B值均偏大，且白色區(qū)域的R、G、B均值大于或接近100，而變色區(qū)域小于100。此外，將尖端深色紅衣區(qū)域列入白色區(qū)域，觀察圖7c、7e～7h可知，深色紅衣區(qū)域R>B，G≤50且2R-G-B差值較明顯，而其他變色區(qū)域2R-G-B值較小，接近0。將圖像Ma補洞后，與My差分，100像素去噪、補洞等處理后，獲得種粒非黃色區(qū)域(稱為準(zhǔn)白色區(qū)域)的二值圖像(記為Mq)。設(shè)Tm=(R+G+B)/3，Td=2Rym-Gym-Bym，基于上述分析，若原彩色圖像上準(zhǔn)白色區(qū)域中像素點滿足R≥Rym，G>Gym+Gyd且B>Bym+Byd，或者Tm≥100，或者滿足R>B，G≤50且2R-G-B>Td/2，則保持圖像Mq中對應(yīng)像素點處的值不變，否則將其值置為背景像素值，由此找到種粒正常白色區(qū)域，腐蝕膨脹、50像素去噪后獲得其二值圖像(記為Mw)。將圖像Mq與Mw差分，獲得種粒變色區(qū)域的二值圖像(記為Mm)。

3.4.2 檢測指標(biāo)及不合格種粒判斷

(1)主要檢測指標(biāo)

基于本課題組前期研究方法[27]以及上述處理所獲得的種粒各顏色區(qū)域的二值圖像Ma、My、Mw、Mm，針對單個種粒區(qū)域，結(jié)合前述3.3節(jié)所述種粒外觀特征，按序檢測如表1所示指標(biāo)參數(shù)。

表1 主要檢測指標(biāo)Tab.1 Main test indicators

(2)不合格種粒的判斷

針對尖端露黑色胚部、小型、圓形、蟲蝕、破損、霉變以上不合格種粒，分析其特征，獲得判斷各自合格性所依據(jù)的檢測指標(biāo)數(shù)如表2所示。

(3)粘連種粒的判斷

圖9中輪廓線1為圖5k中粘連種粒的輪廓，如圖9a所示，Pi、Pj為輪廓線上任意兩點，Pa、Pb分別為粘連處附近的兩分界點，設(shè)Pi、Pj間直線距離為Li-j，順時針和逆時針沿輪廓線的距離分別為Lijc、Lijac，且設(shè)Lij=min(Lijc，Lijac)，Rij=Lij/Li-j，記Rij為粘連性判斷參數(shù)，設(shè)其編號為21。觀察可知，若為粘連種粒，則在粘連處附近Rab值較大，若為單個種粒，則輪廓線上任意兩點的Rij值均較小。由此，先確定輪廓形心Po，再找到離Po最近的點Pm1(若為粘連種粒，則該點為粘連處附近的點)，然后以點Pm1為基準(zhǔn)點，尋找輪廓線上滿足Rm1m2>R0(R0為判斷閾值)的另一點Pm2，若存在滿足條件的點，則可判斷為粘連種粒，否則為單個種粒，如圖9b所示。

表2 不合格種粒特征分析及其判斷指標(biāo)Tab.2 Characteristics analysis and judging indicators of unqualified corn seed

圖8 種粒形態(tài)特征偏移示意圖Fig.8 Schematic diagrams of offset morphological characteristics of corn seed

4 試驗與結(jié)果分析

4.1 種粒顏色區(qū)域分割及形態(tài)特征檢測結(jié)果

圖9 粘連種粒判斷示意圖Fig.9 Schematic diagrams of adhesive seed judgment

圖10 圖5中各右側(cè)種粒Ma圖像Fig.10 Processing result images of Ma for each seed on the right of images in Fig.5

針對圖像5a～5j中右側(cè)各種粒，獲得各自對應(yīng)的Ma、My、Mw圖像，如圖10～12所示，并將尖端點、長短軸、長軸方向外接矩形等關(guān)鍵形態(tài)特征檢測結(jié)果標(biāo)識于各自原彩色圖像中，如圖13所示，其中小圈圓心表示檢測到的尖端點。結(jié)果顯示，種粒區(qū)域、種粒黃色區(qū)域、種粒正常白色區(qū)域被很好地提取出來，同時圖12c顯示尖端深色紅衣區(qū)域也被有效地提取并列入正常白色區(qū)域之內(nèi)，圖13a、13b、13d、13f、13h～13j中尖端點、長短軸、長軸方向外界矩形均檢測準(zhǔn)確，圖13c、13g中檢測結(jié)果顯示尖端露黑色胚部和尖端破損種粒的形態(tài)特征發(fā)生了偏移，圖13e中檢測到圓形種粒的尖端點等形態(tài)特征隨機無規(guī)律。

圖11 圖5中各右側(cè)種粒My圖像Fig.11 Processing result images of My for each seed on the right of images in Fig.5

圖12 圖5中各右側(cè)種粒Mw圖像Fig.12 Processing result images of Mw for each seed on the right of images in Fig.5

圖13 圖5中各右側(cè)種粒形態(tài)特征檢測結(jié)果Fig.13 Detecting result diagrams of seed morphological characteristics on the right of images in Fig.5

4.2 指標(biāo)參數(shù)合格范圍確定

觀察金博士鄭單958合格種粒樣本，據(jù)其形態(tài)尺寸，可分為較長較寬種粒、中等尺寸種粒、較短較寬種粒和較窄種粒4類，從中選取合格種粒200粒，各類50粒，測量各種粒的各指標(biāo)參數(shù)，確定最大、最小值，初步統(tǒng)計其范圍，再隨機選取大量合格種粒，反復(fù)測試和微調(diào)該統(tǒng)計范圍，最終獲得表3中指標(biāo)1～20的合格范圍。

確定粘連性判斷參數(shù)Rij時，先單獨測量上述200粒，獲得其中最大Rij值，記為R1max，測得R1max為2.62，然后4類種粒各取20粒，各類內(nèi)部隨機組合為10對粘連籽粒，隨后將每類剩余30粒隨機平分為3組，共計12組，并以組為單位，類間兩兩組合，合成6組，然后每組類間隨機組合為10對粘連種粒，測量以上共10組100對粘連種粒，并獲得其中最小Rij值，記為R2min，測得R2min為3.58，由此設(shè)置

R0=(R2min+R1max)/2=3.10

(2)

式中R0——粘連性判斷閾值

隨機選取若干合格種粒進(jìn)行驗證，結(jié)果表明設(shè)置合理。

測得圖5a、5b中右側(cè)種粒的各指標(biāo)參數(shù)值依次為：290、5 372、0.054、0.80、0.45、0.74、101、63、1.60、1.14、0.92、1.14、1.01、0.76、0.77、0.67、0.81、0.88、335、0.73、2.31和308、5784、0.053、0.77、0.72、0.53、109、64、1.70、1.24、0.93、1.13、0.92、0.75、0.76、0.65、0.83、0.89、387、0.32、2.44，均在表3范圍內(nèi)。

4.3 不合格種粒檢測結(jié)果

(1)尖端露黑色胚部種粒檢測

測得圖5c中右側(cè)種粒的各指標(biāo)參數(shù)值依次如下：251、4 092、0.061、0.82、0.89、0.35、81、67、1.21、1.43、0.88、0、0.99、0.68、0.77、0.57、0.67、0.83、585、0、2.03。結(jié)合表3可知，由于該種粒尖端點等形態(tài)特征發(fā)生偏移，檢測到其長軸偏短，尖端不對稱，長軸兩側(cè)白色胚區(qū)域面積不對稱，總矩形度偏低以及底部間隙區(qū)域偏大，不滿足表3所示范圍。

(2)小型、圓形種粒檢測

測得圖5d～5e中右側(cè)種粒的各指標(biāo)參數(shù)值依次如下：233、3 476、0.067、0.80、0.49、0.84、79、55、1.44、1.03、0.98、0.99、1.17、0.74、0.72、0.65、0.84、0.86、316、0.77、2.11和247、4176、0.059、0.86、0.86、0、75、68、1.10、1.08、0.94、0、1.01、0.74、0.76、0.70、0.79、0.84、567、0、1.84。結(jié)合表3可知，檢測到小種粒的周長、面積、長軸長偏小，且其周長面積比偏大，檢測到圓形種粒的圓形度偏大，伸長度偏小，準(zhǔn)白色區(qū)域正常白色占比和長軸兩側(cè)白色胚區(qū)域面積對稱度均不正常，且其周長、面積、長軸長均偏小。均不滿足表3所示范圍。

表3 合格種粒指標(biāo)參數(shù)范圍Tab.3 Acceptable range of indicator parameters of qualified corn seed

注：編號1、2、7、8、19的指標(biāo)單位為像素數(shù)。

(3)蟲蝕、破損種粒檢測

測得圖5f～5g中右側(cè)種粒的各指標(biāo)參數(shù)值依次如下：282、5 088、0.056、0.80、0.50、0.44、93、67、1.39、1.21、0.97、1.48、0.83、0.77、0.80、0.66、0.84、0.86、226、0.67、2.14和289、5472、0.053、0.82、0.49、0.70、95、73、1.30、1.00、1.06、0.55、2.02、0.71、0.66、0.66、0.82、0.78、572、0.72、1.95。結(jié)合表3可知，檢測到尖端輕度蟲蝕破孔種粒的正常白色占比偏小，而尖端輕度破損種粒，其形態(tài)特征發(fā)生偏移，雖未造成面積、周長面積比、對稱度、矩形度、黃色區(qū)域占比等參數(shù)的不正常化，但是其底部間隙區(qū)域增大，不滿足表3所示范圍。

(4)霉變種粒檢測

測得圖5h～5j中右側(cè)種粒的各指標(biāo)參數(shù)值依次如下：276、4 824、0.057、0.80、0.50、0.31、89、69、1.29、0.94、1.08、1.11、0.96、0.76、0.71、0.75、0.88、0.82、93、0.74、1.88；233、3 404、0.068、0.79、0.59、0.13、77、55、1.40、1.10、1.03、0.71、1.26、0.74、0.73、0.67、0.86、0.83、145、0.39、2.14；254、3 844、0.066、0.75、0.34、0.15、85、55、1.55、1.02、1.06、1.54、0.59、0.71、0.63、0.61、0.87、0.82、76、0.85、2.34。結(jié)合表3可知，3粒霉變種粒的黃色區(qū)域占比和正常白色占比均偏小，均不滿足表3所示范圍。此外，該中度紅色霉變種粒為小種粒，其周長、面積、周長面積比和長軸長均偏小，該深度灰黑色霉變種粒也為小種粒，其面積、周長面積比偏小。

(5)粘連種粒檢測

針對圖5k中粘連種粒，測得Rij=6.55，結(jié)合表3可判斷為粘連種粒，符合實際情況。

4.4 試驗結(jié)果分析

所研制的裝置樣機如圖14所示。使用臺州市奧突斯工貿(mào)有限公司的OTS-750型無油空氣壓縮系統(tǒng)，壓力可手動調(diào)節(jié)，試驗中設(shè)置氣吹壓力為105Pa，氣流量為10 m3/h。試驗中使用足量無包衣的金博士鄭單958成品種子。

圖14 裝置樣機Fig.14 Device prototype

測得單次圖像處理時間滿足t0≤250 ms，結(jié)合3.2節(jié)，設(shè)置如下系統(tǒng)運行參數(shù)：設(shè)置排種器喂種速率為1次/s，輸送速度為70 mm/s，種粒喂入中心與圖像采集中心間距為280 mm，圖像采集中心與吹除工位間距為140 mm，圖像采集間隔時間為1 s。

啟動系統(tǒng)運行1 800個周期，即排種器排種1 800次，其中1 513次喂出單粒，204次喂出多粒不重疊或重疊合格種粒，15次喂出重疊不合格種粒，68次喂出粘連種粒。其中重疊不合格和粘連種粒直接吹除，剩余喂入輸送帶共計1 982粒種子(符合定向播種1 385粒)。測試得：1 982粒種子合格性檢測準(zhǔn)確率為96%、68次粘連性檢測準(zhǔn)確率為99%、裝置吹除有效率為98%。裝置運行產(chǎn)生誤差的主要原因及后期改進(jìn)方法：

(1)合格性檢測誤差。主要原因：本算法只檢測種粒單面，通常小型、圓形、霉變、破損和重度蟲蝕種粒兩面情況一致，但是少數(shù)尖端輕度蟲蝕種粒，僅在胚芽正面尖端存在微小孔洞，且少數(shù)露黑色胚部種粒，僅在胚芽反面能觀察到黑色胚部，由此當(dāng)其正常面朝上時，造成檢測誤差。該裝置適用于與金博士鄭單958具有相似形態(tài)尺寸和顏色特征的種粒精選，且僅適用于單面不合格較少的情況，若單面不合格較多，可增設(shè)翻面裝置，進(jìn)行雙面檢測。

(2)粘連性判斷誤差。主要原因：部分種粒破損嚴(yán)重，僅殘留一小塊，或者種粒本身異常微小，貼附于其他種粒周圍，粘連性判斷參數(shù)值偏小，導(dǎo)致誤判為單個種粒。后期可考慮優(yōu)化喂料裝置，保證單次只喂出單粒，則種粒粘連性、重疊性檢測可省去，吹除方案也將大大簡化。

(3)吹除有效率誤差。主要原因：少數(shù)圓形種粒從圖像采集區(qū)域輸送至吹除工位過程中，相對輸送帶產(chǎn)生了滯后滾動位移，導(dǎo)致吹除時刻到來時種粒未到位，造成吹除失敗?？煽紤]將吹除裝置前移，使吹除工位位于圖像采集區(qū)域，圖像檢測為不合格種粒后，立馬啟動吹除裝置吹除。

5 結(jié)論

(1)設(shè)計了玉米種粒動態(tài)圖像精選裝置，主要包括喂料裝置、輸送裝置、圖像采集處理裝置、吹除裝置，能在線實時精選出適于定向播種的合格種粒，為后續(xù)定向播種提供條件。

(2)設(shè)計了不合格種粒吹除裝置及吹除方案，基于種粒合格性、重疊性和粘連性以及吹除工位有效吹除長度，確定單次待吹除種粒區(qū)間，根據(jù)是否單次全吹除、待吹除區(qū)間中心或待吹除與非吹除之間中心與吹除工位的距離以及輸送速度確定吹除時刻，試驗表明，該吹除方案吹除有效率為98%。

(3)設(shè)計了種粒動態(tài)檢測方案及圖像精選算法，基于圖像處理技術(shù)分析種粒圖像R、G、B顏色特征，據(jù)此分割種粒區(qū)域、種粒黃色區(qū)域、正常白色區(qū)域以及變色區(qū)域，依據(jù)周長、面積等20個檢測指標(biāo)判斷尖端露黑色胚部、小型、圓形、蟲蝕破損、霉變等不符合定向播種種粒的合格性，依據(jù)種粒粘連處附近兩分界點沿輪廓線較近一側(cè)的距離與兩分界點間直線距離之比，大于單一種粒輪廓線上任意兩點的對應(yīng)值，由此判斷種粒粘連性。試驗表明種粒合格性檢測準(zhǔn)確率為96%，粘連性判斷準(zhǔn)確率為99%。

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Machine Vision-based Selection Machine of Corn Seed Used for Directional Seeding

WANG Qiao1CHEN Bingqi1ZHU Deli1,2LIANGXI Huizi1,3DAI He1CHEN Hongmi1

(1.CollegeofEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China2.CollegeofComputerandInformation,ChongqingNormalUniversity,Chongqing400047,China3.CollegeofMechanicalandElectricalEngineering,ShiheziUniversity,Shihezi832003,China)

In order to meet the requirements for corn seed from directional seeding, a kind of corn seed dynamic selection machine was developed based on image processing technology. Firstly, the composition and working principle of this machine were introduced, and the device of blowing unqualified corn seed as well as its method of completing the blowing was designed. Also the dynamic detection method of corn seed images was developed. And then through the analysis of RGB color feature of these images, the extracting solution of the whole seed area and different color areas of seed in a corn seed image was obtained successively. Meanwhile, combined with the analysis of corn seed morphological characteristics, totally 20 detection indicators were set up to describe the eligibility of corn seed, such as perimeter, area, long axis, short axis. And the acceptable range of above indicators was determined through test statistics. In view of the above, the eligibility judgment methods of the following types of seed were analyzed respectively and executed successfully: seed with black embryo exposed in the tip, small seed, round seed, worm-eaten and damaged seed, moldy seed and other seed which did not conform to directional seeding. Furthermore, two points on contour line near two joints of adhesive seed were obtained, and it can be found that the ratio of the shorter distance of them along the contour line to the linear distance of them was larger than the corresponding value of any two points on the contour line of a single seed, which according to the adhesive seed can be detected. In the experiment, the results showed that the eligibility detection accuracy of corn seed was 96%, the judgment accuracy of adhesive seed was 99%, and the efficiency of blowing unqualified corn seed was 98%.

corn seed; selection; image processing; directional seeding

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.02.004

2016-10-20

2016-12-10

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2012AA10A501-5)、重慶青年人才計劃項目(cstc2013kjrc-qnrc40001)、重慶市前沿與應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃項目(cstc2013jcyjA80013)和重慶市教委科技計劃項目(KJ1500321)

王僑(1986—)，女，博士生，主要從事玉米圖像精選與定向播種技術(shù)研究，E-mail： tianlan12222@126.com

陳兵旗(1964—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事圖像處理與機器視覺研究，E-mail： fbcbq@163.com

TP391

A

1000-1298(2017)02-0027-11