周海波 李晨銘 張 鑌 王海欣 李 霞
(1.天津理工大學(xué)天津市先進(jìn)機(jī)電系統(tǒng)設(shè)計(jì)與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 天津 300384;2.天津理工大學(xué)機(jī)電工程國家級實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心, 天津 300384)
我國水稻種植技術(shù)以育秧移栽為主[1]。機(jī)械移栽在育秧方式上可分為毯狀苗移栽、缽體苗移栽以及缽體毯狀苗移栽等,其中缽體苗移栽具有傷根輕、返青快、分蘗早、秧齡彈性大的優(yōu)勢,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)機(jī)插秧的不足,增產(chǎn)顯著,已成為主要的水稻種植模式。現(xiàn)有排種器可以達(dá)到1~3粒/穴的性能,但空穴率達(dá)5%,單粒穴比率也比較高,同時(shí)受種子發(fā)芽率和秧苗傷秧率的影響[2-3],使水稻種植的成秧率較低,故需要補(bǔ)全空穴、減少單粒穴率,以保證水稻缽體育秧的播種質(zhì)量,這對雜交稻缽體育秧2~3粒/穴的理想播種目標(biāo)尤為重要。目前,針對漏播補(bǔ)種問題的研究較少,缺少補(bǔ)種決策方法及技術(shù)等相關(guān)理論依據(jù)。因此,提升水稻缽體育秧播種機(jī)補(bǔ)種裝置的智能化和自動化水平具有重要意義[4],對蔬菜、花卉等缽體育秧作業(yè)的低播量精密播種也具有借鑒意義。
針對育秧精密播種的監(jiān)測預(yù)警和檢測控制等國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了很多研究[5-10],但對補(bǔ)種工序研究相對較少。由于播種質(zhì)量的實(shí)時(shí)檢測、補(bǔ)種機(jī)構(gòu)的效率問題很難突破,無法滿足實(shí)際生產(chǎn)需求,從而成為了秧盤育秧精密播種技術(shù)發(fā)展的瓶頸。周海波等[11-12]研制了2CYL-450型水稻秧盤育秧精密播種機(jī),該機(jī)可滿足不同播種量的生產(chǎn)需求,達(dá)到1~3粒/穴的精量播種性能指標(biāo),但單粒穴和空穴問題仍無法避免。為了解決播種質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測的問題,齊龍等[13]設(shè)計(jì)了檢測水稻秧盤空穴位置視覺系統(tǒng),并建立了與穴孔相對應(yīng)的掩摸圖像,識別空穴準(zhǔn)確率達(dá)到75%。邱兆美等[14]設(shè)計(jì)了小粒種子電動播種機(jī)作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng),采用多傳感器檢測技術(shù),檢測精度達(dá)96%,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)控、顯示和報(bào)警。TAN等[15-16]提出一種雜交稻籽粒分割計(jì)數(shù)算法,基于分水嶺算法、改進(jìn)的角點(diǎn)算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法對雜交稻的粒數(shù)進(jìn)行分類計(jì)數(shù),平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.63%;同時(shí)為解決機(jī)器視覺系統(tǒng)只能捕獲部分秧盤補(bǔ)種圖像的問題,提出一種結(jié)合相位相關(guān)和SURF的快速秧盤圖像拼接技術(shù)PC-SURF,以獲得整個(gè)秧盤的播種性能,拼接速度也滿足實(shí)時(shí)性的要求。DONG等[17]提出一種雜交水稻播種性能實(shí)時(shí)在線監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)基于HSL模型的固定閾值分割技術(shù)提取網(wǎng)格圖像和種子圖像,計(jì)算空穴的數(shù)量,并利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法監(jiān)測托盤播種的種子數(shù),在生產(chǎn)效率低于500盤/h條件下,種子數(shù)檢測的平均準(zhǔn)確率為95.68%。
本文采用視覺檢測、智能補(bǔ)種決策、伺服電機(jī)驅(qū)動和組合吸針等技術(shù),設(shè)計(jì)一種高效智能補(bǔ)種決策系統(tǒng),對缽體盤播種質(zhì)量進(jìn)行檢測,優(yōu)化空穴和單粒穴補(bǔ)種方案,通過伺服電機(jī)驅(qū)動和氣動組合吸針相結(jié)合實(shí)現(xiàn)水稻育秧的高效補(bǔ)種。
智能補(bǔ)種系統(tǒng)主要由視覺采集與檢測系統(tǒng)、伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)、氣動組合吸針組成,以及由LabVIEW軟件開發(fā)的計(jì)算機(jī)運(yùn)動控制系統(tǒng),如圖1所示。首先,水稻育秧播種機(jī)對缽體盤進(jìn)行播種,播后缽體盤隨輸送系統(tǒng)經(jīng)過視覺采集傳感器,視覺采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集圖像,采集到當(dāng)前水稻缽體盤的圖像信息,再通過圖像檢測系統(tǒng)對缽體盤播種質(zhì)量進(jìn)行檢測,同時(shí)將種群分布信息以數(shù)組的形式存儲。然后,采用卷積計(jì)算方法,智能決策空穴和單粒穴的補(bǔ)種方案。最后,當(dāng)缽體盤運(yùn)送到補(bǔ)種傳感器位置時(shí),由伺服電機(jī)驅(qū)動和組合吸針相結(jié)合的補(bǔ)種機(jī)構(gòu),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效、連續(xù)的動態(tài)補(bǔ)種過程。
圖1 智能補(bǔ)種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Main structure of intelligent precision reseeding mechanism1.視覺采集與檢測系統(tǒng) 2.智能補(bǔ)種器 3.秧盤 4.組合吸針 5.機(jī)架
輸送機(jī)構(gòu)將水稻缽體盤輸送到視覺采集傳感器的位置時(shí),觸發(fā)傳感器產(chǎn)生高電平信號,啟動圖像采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集圖像,CCD相機(jī)通過千兆網(wǎng)(GigE)傳入計(jì)算機(jī),進(jìn)行水稻缽體盤中種子穴粒數(shù)信息提取。
在圖像采集完成后,對圖像進(jìn)行預(yù)處理。本視覺檢測系統(tǒng)中采用加權(quán)平均法進(jìn)行灰度化處理,將彩色圖像轉(zhuǎn)換成有256個(gè)灰度級的灰度圖像,再利用二值化方法即大津法(Otsu法)得出合適的閾值。最后對圖像進(jìn)行先腐蝕后膨脹的去噪處理,使種子圖像的輪廓光滑、毛刺消失;然后采用面積剔除法,去除圖像中的細(xì)小反光點(diǎn),最后建立12×6個(gè)穴位掩膜圖像與原圖像進(jìn)行重疊,并進(jìn)行單個(gè)掩膜種子數(shù)量的提取,得到一個(gè)包含穴位位置和粒數(shù)信息的種群分布數(shù)組存入數(shù)據(jù)庫以供調(diào)用[18]。
伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)(如圖2所示)由交流伺服電機(jī)驅(qū)動的X、Y、Z三軸水平式機(jī)械臂和氣動系統(tǒng)構(gòu)成,可以實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)的吸種、攜種、補(bǔ)種連續(xù)運(yùn)動軌跡控制。
圖2 伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Servo reseeding mechanism1.組合吸針 2.伺服機(jī)構(gòu)
由于機(jī)構(gòu)要求具有高精度、高速度,需要選用大扭矩、高精度的電動機(jī)作為執(zhí)行元件,3個(gè)軸均選用松下MINASA5系列交流伺服電機(jī)。
氣動系統(tǒng)主要由組合吸針、真空發(fā)生器、兩位五通電磁閥、氣泵、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡、電壓放大電路等組成,如圖3所示。組合吸針吸種是利用上位機(jī)使數(shù)據(jù)采集卡的輸出物理通道產(chǎn)生電平信號,再經(jīng)共射極電壓放大電路輸出24 V電壓來驅(qū)動二位五通電磁換向閥的先導(dǎo)閥改變位置。即數(shù)據(jù)采集卡的物理輸出通道為低電平時(shí),電磁換向閥處于斷電狀態(tài),出氣口為正壓氣,此時(shí)組合吸針為補(bǔ)種狀態(tài);反之當(dāng)數(shù)據(jù)采集卡的物理輸出通道為高電平時(shí),電磁換向閥處于通電狀態(tài),再通過與另一進(jìn)氣口連接的真空發(fā)生器形成負(fù)壓力,此時(shí)組合吸針為吸種狀態(tài)。
圖3 氣動系統(tǒng)原理圖Fig.3 Pneumatic seed suction system1.組合吸針 2.真空發(fā)生器 3.氣泵 4.計(jì)算機(jī) 5.電磁閥 6.數(shù)據(jù)采集卡
為了使補(bǔ)種操作更加高效,減少每一次補(bǔ)種的周期時(shí)間,本文提出組合吸針的方案,即多個(gè)雙孔針頭按照行、列組合起來(如圖4a所示)。將組合吸針固定在伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)Z軸上,代替原來單個(gè)吸針的位置。
圖4 組合吸針Fig.4 Combined sucker
本研究采用的缽體盤規(guī)格為23穴×12穴。經(jīng)播種工序后,統(tǒng)計(jì)空穴率a為0~3%;綜合考慮智能補(bǔ)種系統(tǒng)補(bǔ)種率和生產(chǎn)率,由智能控制系統(tǒng)決策出真正待補(bǔ)穴位占全部1粒穴比例b為0~4%。伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)需將空穴和部分1粒穴重新補(bǔ)種,建立組合吸針中雙孔吸針個(gè)數(shù)與水稻缽體盤中待補(bǔ)穴位的數(shù)學(xué)模型為
(1)
由式(1)中J可知每水稻缽體盤中的空穴和待補(bǔ)1粒穴個(gè)數(shù)都在0~20個(gè)之間。所以設(shè)置組合吸盤中裝有20個(gè)雙孔吸針,以保證每一個(gè)待補(bǔ)穴位都有對應(yīng)的雙孔吸針進(jìn)行補(bǔ)種,滿足所有缽體盤的補(bǔ)種需求。
在補(bǔ)種動作開始之前,保證組合吸針中的20個(gè)吸針在補(bǔ)種槽同時(shí)吸種,組合吸針可以吸取原來單個(gè)吸針20倍的種子。按照智能補(bǔ)種決策方案中的就近原則選擇下一個(gè)補(bǔ)種穴位,并計(jì)算出相應(yīng)吸針到達(dá)下一個(gè)預(yù)測補(bǔ)種位置的動態(tài)坐標(biāo),該吸針下落至相應(yīng)穴位吹氣補(bǔ)種,如此往復(fù),直至補(bǔ)完最后一個(gè)穴位。組合吸針省去了伺服補(bǔ)種系統(tǒng)每一次補(bǔ)種回到補(bǔ)種槽重新吸種和趕往下一個(gè)穴位的時(shí)間,為總體補(bǔ)種節(jié)省了時(shí)間,提升了補(bǔ)種效率。組合吸針利用傳送缽體盤與缽體盤之間的間隙,恢復(fù)到系統(tǒng)原點(diǎn),等待為下一缽體盤吸種。
為了進(jìn)行精準(zhǔn)補(bǔ)種操作,不傷害種子并保證氣吸的穩(wěn)定性,對吸針吸取單粒種子時(shí)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。組合吸針選用天弘點(diǎn)膠16G雙孔針頭,小直徑1.25 mm,大直徑1.61 mm,可以實(shí)現(xiàn)單次吸取2~4粒種子的作用。采用風(fēng)豹無油空氣壓縮機(jī)作為氣泵,額定壓力0.7 MPa,吸針吸種性能與氣體負(fù)壓有關(guān),當(dāng)種子被吸附后,雙孔吸針吸嘴處內(nèi)外壓力差使得種子被牢牢吸附,受力分析如圖5所示。
芽種千粒質(zhì)量與種子所受吸力為
Fp=bCd(G+N)
(2)
其中
Fp=ma
(3)
式中N——吸針支反力,N
Fp——種子所受吸力,N
G——雜交稻芽種種子重力,N
m2——芽種千粒質(zhì)量,kg
g——重力加速度,取9.8 m/s2
b——雙孔吸針的最大吸種個(gè)數(shù),取2~4
Cd——阻力系數(shù),考慮吸種過程中的空氣摩擦力,以及種子之間產(chǎn)生碰撞的等阻力,Cd取1.8~2
吸種臨界負(fù)壓計(jì)算式為
(4)
式中S——吸針的橫截面積,m2
d——雙孔針頭小直徑,m
經(jīng)理論計(jì)算后通過試驗(yàn)驗(yàn)證吸種最小負(fù)壓。選取雜交稻種子泰豐優(yōu)208、特優(yōu)2068、國稻1號作為研究對象,分別測量干種千粒質(zhì)量m1,芽種千粒質(zhì)量m2[19]。試驗(yàn)時(shí)測量雙孔吸針的吸嘴到種槽中“沸騰”種子的距離為1~3 mm,每次至少吸2顆種子,記錄此時(shí)吸種負(fù)壓。在攜種條件下,當(dāng)速度為1 400 mm/s和加速度為1 500 mm/s2時(shí),對3種雜交稻分別重復(fù)進(jìn)行10組負(fù)壓吸種試驗(yàn),并取負(fù)壓最大值,試驗(yàn)結(jié)果見表1。
表1 3種水稻種子吸種負(fù)壓試驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Pressure test on three rice seeds
由表1可知,雜交稻芽種的質(zhì)量越大,所需的吸種負(fù)壓越大。由于理論計(jì)算中未考慮補(bǔ)種系統(tǒng)的振動和組合吸針中各吸針氣體相互交換造成的干擾影響,導(dǎo)致試驗(yàn)數(shù)據(jù)要比理論計(jì)算值大。為保證雙孔吸針的吸種性能,設(shè)置負(fù)壓為3.5 kPa,且種子可以隨伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)以最大速度和最大加速度運(yùn)動,一直被吸附不掉落。
為防止種子中的細(xì)小雜質(zhì)堵塞吸孔,從而影響播種的性能,在普通的雙孔吸針中加入通針和十字擋片(如圖6所示)。在正負(fù)壓氣體的作用下,可以推動通針往復(fù)運(yùn)動,對雙孔吸針進(jìn)行清孔,吸入的雜質(zhì)以及灰塵可以在負(fù)壓作用下經(jīng)氣管排出,十字擋片限定通針行程,從而解決了雙孔吸針易堵塞和清理問題。
圖6 雙孔吸針結(jié)構(gòu)示意圖Fig.6 Schematic of double hole suction needle structure1.吸管 2.十字擋片 3.雙孔吸針 4.通針
伺服驅(qū)動補(bǔ)種控制系統(tǒng)采用LabVIEW與C++聯(lián)合編寫。由計(jì)算機(jī)發(fā)出執(zhí)行信號,通過運(yùn)動控制卡、端子板向伺服電機(jī)驅(qū)動器輸出脈沖,控制伺服電機(jī)的旋轉(zhuǎn)方向與轉(zhuǎn)速,進(jìn)而控制伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)的移動。
運(yùn)動控制卡GTS-400-PG-PCI是固高科技有限公司的一款運(yùn)動控制卡,端子板GT2-400-ACC2-V2.2-G是連接運(yùn)動控制卡和驅(qū)動器的中間設(shè)備,并控制3個(gè)電機(jī)的運(yùn)行,控制電機(jī)有2個(gè)脈沖接線和2個(gè)方向接線。而且運(yùn)動控制卡和端子板靠專用中繼電纜CN-17來連接,并給端子板提供24 V的直流電源。伺服電機(jī)驅(qū)動器采用單相電供電,交流220 V,驅(qū)動器型號MADKT1505E,工作在位置控制模式下,U、V、W及地線和伺服電機(jī)相連,X6位置是與伺服電機(jī)編碼器相連的帶屏蔽線的四芯電纜線,因?yàn)殡姍C(jī)工作在低頻脈沖下,X4位置需要引出2個(gè)脈沖和2個(gè)方向線,供給其24 V直流穩(wěn)壓電,最后引至伺服信號使能端。
單純依靠林業(yè)部門的投資發(fā)展一個(gè)產(chǎn)業(yè),并且要形成規(guī)模是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,在資金方面加大財(cái)政補(bǔ)貼力度,提高群眾積極性,在政策允許的情況下,多渠道籌集核桃產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金,如新農(nóng)村建設(shè)、扶貧開發(fā)項(xiàng)目和水土保持工程等資金再給予傾斜。對符合國家信貸和產(chǎn)業(yè)政策的農(nóng)業(yè)、林業(yè)龍頭企業(yè)給予優(yōu)先信貸支持。
伺服補(bǔ)種系統(tǒng)默認(rèn)脈沖坐標(biāo)是相對坐標(biāo),在補(bǔ)種之前需要改變每一個(gè)吸針的脈沖坐標(biāo)位置。組合吸針共有20個(gè)雙孔吸針,智能決策補(bǔ)種系統(tǒng)標(biāo)定水稻缽體盤的第1個(gè)吸針中心位置為系統(tǒng)原點(diǎn)。為減少組合吸針的補(bǔ)種移動距離,補(bǔ)種吸針按“S”形順序依次補(bǔ)種,如圖4b所示。視覺采集和圖像處理系統(tǒng)識別出水稻缽體盤中需要補(bǔ)種的第1個(gè)穴位用第1個(gè)吸針補(bǔ)種。再補(bǔ)下一個(gè)待補(bǔ)穴位時(shí),需要改用下一個(gè)吸針補(bǔ)種,實(shí)現(xiàn)對應(yīng)的穴位用對應(yīng)的吸針進(jìn)行補(bǔ)種,并由智能控制系統(tǒng)計(jì)算出動態(tài)待補(bǔ)種穴位坐標(biāo)再加上組合吸針的各雙孔吸針的相對變換坐標(biāo),得到最終的待補(bǔ)種穴位脈沖輸出坐標(biāo)。
為保證水稻育秧播種的質(zhì)量,提高補(bǔ)種器的補(bǔ)種效率,避免盲目補(bǔ)種,智能決策補(bǔ)種系統(tǒng)需要達(dá)到消除空穴、減少1粒/穴的效果,決策出真正需要補(bǔ)種的1粒/穴并保證以1粒/穴周邊穴位種子數(shù),使秧苗具有更高的播種合格率。根據(jù)視覺檢測系統(tǒng)檢測出水稻缽體盤圖像的種群分布數(shù)據(jù)庫的穴位數(shù)據(jù)信息,辨識補(bǔ)種穴位的決策過程如下:
(1)首先檢索出數(shù)據(jù)庫中必補(bǔ)的0粒穴的位置信息,將其穴位直接存入待補(bǔ)穴位數(shù)組中。由于雙孔針頭至少能吸取2粒種子進(jìn)行補(bǔ)種,所以為方便決策出需要補(bǔ)種的1粒穴位,假設(shè)已檢測出來的0粒穴位用2粒補(bǔ)齊。
(2)將視覺檢測系統(tǒng)采集到的水稻缽體盤中種子信息結(jié)合卷積計(jì)算的思想[20-21]進(jìn)一步?jīng)Q策出待補(bǔ)種1粒穴。卷積是對兩個(gè)實(shí)變函數(shù)的一種數(shù)學(xué)運(yùn)算。
設(shè)立1×3卷積核,卷積核中每一個(gè)權(quán)重都設(shè)為1,步長為1,再與存有種子個(gè)數(shù)信息數(shù)組中每一個(gè)元素相乘線性加權(quán),并將計(jì)算數(shù)值存入輸出結(jié)果,輸出數(shù)值小于6則補(bǔ)1粒穴位置,大于或等于6則進(jìn)入下一循環(huán)的檢測,決策此穴位是否補(bǔ)種。其中需要補(bǔ)種穴位的情況有4種,如表2所示。
(3)檢測核心1粒穴(1≤x<11,1≤y<22)周邊8個(gè)穴中所含1粒種子的數(shù)量。同樣采用卷積計(jì)算的方法,設(shè)立3×3卷積核,卷積核中每一個(gè)權(quán)重都設(shè)為1,步長為1,輸出卷積計(jì)算結(jié)果。如果周邊1粒穴數(shù)量超過3個(gè),卷積計(jì)算輸出結(jié)果小于等于14,則無法保證缽體盤在此處的成毯性,需要補(bǔ)種核心1粒穴,將此位置1粒穴存入待補(bǔ)種數(shù)組。
表2 待補(bǔ)1粒穴決策方案Tab.2 Decision-making for single seed per hole
(4)補(bǔ)種路徑規(guī)劃由智能決策補(bǔ)種系統(tǒng)計(jì)算所有待補(bǔ)穴位(所有空穴和前期決策出的1粒穴)到組合吸針原點(diǎn)位置(x0,y0)最近的待補(bǔ)穴位(x1,y1)距離l,該穴位則是第1個(gè)待補(bǔ)種穴位。如果出現(xiàn)2個(gè)穴位距離相同,則先補(bǔ)同行或行數(shù)接近的穴位。
之后確定下一個(gè)最近的待補(bǔ)穴位,直至完成整盤最后一行的待補(bǔ)穴位的路徑規(guī)劃。
通過智能決策補(bǔ)種方案,為盡可能地降低待補(bǔ)種穴位的個(gè)數(shù),同時(shí)保證水稻播種缽體盤的成秧率和成毯性,優(yōu)化空穴和1粒穴的補(bǔ)種方案,使智能決策補(bǔ)種系統(tǒng)可以達(dá)到較高的生產(chǎn)率。
由LabVIEW控制系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)分析出待補(bǔ)種的所有穴位后,對信息進(jìn)行處理,并加上組合吸針原點(diǎn)位置的相對變換,計(jì)算出動態(tài)脈沖坐標(biāo),最終由伺服電機(jī)驅(qū)動和組合吸針相結(jié)合的方式進(jìn)行補(bǔ)種。
假設(shè)缽體盤(0,0)穴位坐標(biāo)為(x0,y0),則任意已完成穴位坐標(biāo)為(x1,y1),當(dāng)下一待補(bǔ)穴位坐標(biāo)為(x2,y2),則它的動態(tài)待補(bǔ)穴位坐標(biāo)為(x3,y3)。n為組合吸針中每一個(gè)吸針的編號,補(bǔ)種穴位數(shù)對應(yīng)相同編號的雙孔吸針。K為Y軸方向上相鄰雙孔吸針的間距,M為X軸方向上相鄰雙孔吸針的間距。(x4,y4)表示將組合吸針原點(diǎn)吸針位置變換之后的動態(tài)待補(bǔ)穴位坐標(biāo)。X、Y軸滑塊最大速度vmax,X、Y軸滑塊最大加速度為amax,輸送機(jī)構(gòu)輸送缽體盤的速度為v0;取種與補(bǔ)種時(shí)間均為T0,延遲時(shí)間為Ty(初值為0),補(bǔ)種穴位(x2,y2)之前所用的累計(jì)時(shí)間為Tn,則完成單次補(bǔ)種總時(shí)間T。計(jì)算公式如下:
(1)伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)待補(bǔ)種第1個(gè)穴位時(shí),組合吸針需要先到達(dá)(0,y1)進(jìn)行吸種,并攜種到達(dá)待補(bǔ)種的第1個(gè)動態(tài)穴位坐標(biāo)進(jìn)行補(bǔ)種。設(shè)組合吸針從脈沖原點(diǎn)到補(bǔ)完第1個(gè)待補(bǔ)種穴的時(shí)間為t1,則有
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
當(dāng)伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)補(bǔ)完下一待補(bǔ)種穴位時(shí),缽體盤經(jīng)過輸送機(jī)構(gòu)以由原來靜態(tài)穴位坐標(biāo)x2變成新的動態(tài)穴位坐標(biāo)
(10)
(3)如果待補(bǔ)種穴位的動態(tài)坐標(biāo)x1≥0,伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)無法立刻補(bǔ)種,待補(bǔ)穴位未到達(dá)伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)合理補(bǔ)種范圍內(nèi),需要加上延時(shí)時(shí)間,設(shè)延時(shí)時(shí)間為t3,則有
(11)
則此時(shí)動態(tài)待補(bǔ)種穴位位置為
(12)
(4)將組合吸針原點(diǎn)吸針位置變換與動態(tài)補(bǔ)種穴位位置整合之后,得到最終每個(gè)補(bǔ)種穴位所對應(yīng)的原點(diǎn)雙孔吸針運(yùn)動的動態(tài)補(bǔ)種穴位坐標(biāo)
(13)
式中f——組合吸針已補(bǔ)種列數(shù)
試驗(yàn)使用缽體盤穴位規(guī)格為23穴×12穴(297 mm×583 mm),缽體育秧土壤選擇過篩育秧土,使用雜交水稻種子國稻1號作為試驗(yàn)用種。試驗(yàn)使用 2SJB-500型水稻育秧盤育秧精密播種流水線輸送預(yù)先完成播種的缽體盤,松下A5系列伺服電機(jī)的伺服運(yùn)動機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)補(bǔ)種動作,安裝有LabVIEW的計(jì)算機(jī)作為上位機(jī),選用容積流量135 L/min的無油氣泵和德國AVT Manta G-201B/C型重工業(yè)相機(jī),整體試驗(yàn)系統(tǒng)如圖7所示。
圖7 智能補(bǔ)種器整體試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.7 Test device for intelligent reseeding1.計(jì)算機(jī) 2.三軸伺服補(bǔ)種系統(tǒng) 3.驅(qū)動器 4.端子板 5.數(shù)據(jù)采集卡 6.電源 7.補(bǔ)種槽 8.光電傳感器 9.試驗(yàn)平臺 10.育秧盤 11.氣泵
為了實(shí)現(xiàn)智能補(bǔ)種系統(tǒng)自動實(shí)時(shí)檢測播種質(zhì)量,并對所需補(bǔ)種穴位進(jìn)行自動補(bǔ)種操作,驗(yàn)證智能補(bǔ)種系統(tǒng)對待補(bǔ)穴位的補(bǔ)種精準(zhǔn)性和高效性,對水稻缽體盤智能補(bǔ)種系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)調(diào)試。將水稻缽體盤補(bǔ)種系統(tǒng)安放在2SJB-500型水稻缽體盤育秧精密播種機(jī)播種流水線的播種工序與覆土工序之間,進(jìn)行補(bǔ)種操作,可以有效彌補(bǔ)水稻缽體盤中存在0粒穴和1粒穴過多的問題,提高播種質(zhì)量和效率。
試驗(yàn)2中每個(gè)水稻缽體盤的待補(bǔ)種率(水稻缽體盤中所有0粒穴數(shù)和決策出待補(bǔ)1粒穴數(shù)之和)不同,選取補(bǔ)種率為1%、2%、4%、7%的水稻缽體盤進(jìn)行試驗(yàn)。并分別重復(fù)10組試驗(yàn)取平均值,并在補(bǔ)種后觀察并統(tǒng)計(jì)平均每盤補(bǔ)種時(shí)間、每盤補(bǔ)種時(shí)間相對誤差最大值、生產(chǎn)率,試驗(yàn)結(jié)果見表3。
表3 試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab.3 Statistics of test result
試驗(yàn)3目的是證明使用伺服電機(jī)和組合吸針的智能補(bǔ)種系統(tǒng)比采用步進(jìn)電機(jī)和活塞桿氣缸的補(bǔ)種效率高。步進(jìn)電機(jī)使用日本信濃SST58D4830型兩相混合步進(jìn)電機(jī),氣缸采用日本SMC公司的13-MXQ8-75A型雙活塞桿氣缸,試驗(yàn)中選取補(bǔ)種率為1%、2%、4%、7%的水稻缽體盤分別進(jìn)行試驗(yàn),并記錄步進(jìn)電機(jī)和伺服電機(jī)完成整盤補(bǔ)種的時(shí)間,試驗(yàn)結(jié)果見圖8。
圖8 伺服電機(jī)與步進(jìn)電機(jī)平均單次補(bǔ)種時(shí)間的變化曲線Fig.8 Average single reseeding time of servo motor and stepping motor
表3為不同補(bǔ)種率水稻缽體盤的單盤平均補(bǔ)種統(tǒng)計(jì),由表3可知,當(dāng)每個(gè)缽體盤的補(bǔ)種率為2%時(shí),智能補(bǔ)種系統(tǒng)生產(chǎn)率可以達(dá)到420盤/h,平均每盤補(bǔ)種時(shí)間7.56 s,平均每穴補(bǔ)種時(shí)間可達(dá)到1.51 s。平均每穴補(bǔ)種時(shí)間隨補(bǔ)種率的上升而下降。當(dāng)補(bǔ)種率為7%時(shí),每個(gè)水稻缽體盤中所需待補(bǔ)種穴數(shù)為20個(gè),達(dá)到組合吸針補(bǔ)種數(shù)的上限,平均每穴補(bǔ)種時(shí)間達(dá)到1.44 s,達(dá)到最小每穴補(bǔ)種時(shí)間。補(bǔ)種效果又稱補(bǔ)種率,受平均每穴補(bǔ)種時(shí)間的限制,補(bǔ)種率與生產(chǎn)率有關(guān),即生產(chǎn)率越高,補(bǔ)種率越小,補(bǔ)種效果下降。
同一補(bǔ)種率的水稻缽體盤中待補(bǔ)種穴位位置隨機(jī)分布,且有很大的差距,智能補(bǔ)種系統(tǒng)的補(bǔ)種行程不盡相同,造成每個(gè)水稻缽體盤的補(bǔ)種時(shí)間也不相同。補(bǔ)種率為7%,相對補(bǔ)種率1%的補(bǔ)種個(gè)數(shù)增加,各待補(bǔ)穴位之間距離小,平均每穴的補(bǔ)種時(shí)間較少。各待補(bǔ)種穴位的相對位置距離越大,每盤補(bǔ)種時(shí)間相對誤差最大值越大。
試驗(yàn)3在補(bǔ)種率為1%、2%、4%、7%的4種情況下分別進(jìn)行試驗(yàn),由圖8可知,使用伺服電機(jī)和組合吸針組成的智能補(bǔ)種系統(tǒng)比由步進(jìn)電機(jī)和活塞桿氣缸組成的補(bǔ)種系統(tǒng)在整盤補(bǔ)種時(shí)間上至少縮短了53.48%。裝有步進(jìn)電機(jī)的補(bǔ)種機(jī)構(gòu),氣缸動作時(shí)間所占單次補(bǔ)種時(shí)間比例過大,導(dǎo)致高于伺服電機(jī)單次補(bǔ)種時(shí)間。
組合吸針的20個(gè)雙孔吸針同時(shí)吸種,相較于單個(gè)吸針補(bǔ)種,節(jié)省了每次補(bǔ)種完成后需回到補(bǔ)種槽補(bǔ)種和前往下一待補(bǔ)穴位的時(shí)間,可以將整盤補(bǔ)種的時(shí)間大大縮減,提高了智能補(bǔ)種系統(tǒng)的工作效率。
(1)以2SJB-500型水稻育秧盤育秧精密播種流水線為試驗(yàn)平臺,設(shè)計(jì)了智能補(bǔ)種決策系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠滿足從實(shí)時(shí)檢測播種質(zhì)量到自動補(bǔ)種一體化的要求。當(dāng)水稻缽體盤觸發(fā)視覺采集傳感器時(shí),進(jìn)行圖像采集,并對缽體盤播種質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測,并記錄種群分布信息?;诰矸e計(jì)算和路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)了LabVIEW決策補(bǔ)種檢測系統(tǒng),得到空穴和真正待補(bǔ)種1粒穴位,計(jì)算出組合吸針原點(diǎn)相對變化的動態(tài)脈沖位置,最終由伺服補(bǔ)種機(jī)構(gòu)對待補(bǔ)穴位進(jìn)行補(bǔ)種。
(2)設(shè)計(jì)了組合吸針機(jī)構(gòu),大大縮短了補(bǔ)種時(shí)間。對吸種設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行理論計(jì)算和試驗(yàn),證明吸種負(fù)壓至少為3.5 kPa才能保證吸種性能。在雙孔吸針中加入十字擋片和通針結(jié)構(gòu),解決了吸針易堵和難清理的問題。
(3)當(dāng)補(bǔ)種率為2%時(shí),平均每盤補(bǔ)種時(shí)間7.56 s,平均每穴補(bǔ)種時(shí)間可達(dá)到1.51 s,智能補(bǔ)種系統(tǒng)生產(chǎn)率可以達(dá)到420盤/h。該智能補(bǔ)種機(jī)構(gòu)滿足對空穴和1粒穴進(jìn)行補(bǔ)種、最終達(dá)到2~3粒/穴的農(nóng)藝要求,提高了補(bǔ)種合格率,保證了水稻缽體盤中秧苗的成毯性和成秧率。