黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划(1251G061)
- 作品数：6 被引量：27H指数：3
- 相关作者：周海波王桂莲王安陈颖佳马旭更多>>
- 相关机构：佳木斯大学天津理工大学华南农业大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划国家自然科学基金天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于机器视觉的水稻秧盘育秧智能补种装置设计与试验被引量：10
- 2018年
- 对于工厂化育秧作业的水稻、蔬菜、花卉等,尤其是超级杂交稻,其机械化秧盘育秧播种的理想目标为2~3粒/穴,且普遍存在空穴和单粒穴的情况,为了保证秧盘育秧成秧率,提高精密播种合格率就显得非常重要。该文基于机器视觉技术,提出了一种智能补种方法,设计并研制了智能补种装置,主要用于超级杂交稻钵体秧盘育秧播种质量检测与补种过程。首先利用CCD摄像头采集秧盘图像,对图像处理与分析后得到空穴和1粒穴位置坐标,再利用定位机构和补种机构实现从种槽取种和对秧盘指定位置动态补种等功能。应用LabVIEW图形化编程软件,针对空穴和单粒穴的补种方案,开发出秧盘播种质量在线检测与补种运动控制系统,实现了智能补种任务。由试验结果统计可知,当补种率小于2%时,双补种器能够满足450盘/h的生产需求。
- 王桂莲刘伟超王安柏凯凯周海波
- 关键词：农作物机器视觉水稻精密播种
- 双级振动式精密排种器虚拟样机设计与试验分析
- 2019年
- 针对双级振动式精密排种器的设计结构复杂、影响排种性能因素较多且研制时间较长的问题,为得到双级振动式精密排种器的最佳参数值,运用虚拟样机技术建立三维模型。依据设计参数研制实体样机并进行排种均匀性试验,将播种合格率作为目标值,找出样机主要工作参数对排种效果的影响规律。结果表明,对播种合格率影响最大的是输入气体压强,其次是排种盘面倾角,最后是振动方向角。最佳参数组合是输入压强为0.22MPa,排种盘面倾角为7°,振动方向角为35°。该结果为后续气动振盘工作参数的选择提供了依据。
- 梁秋艳仇志锋杨传华周海波
- 关键词：虚拟样机三维建模试验分析
- 振动式精密排种器排种速度仿真与分析被引量：2
- 2014年
- 根据水稻工厂化育秧精密播种的需要,提出了一种振动式精密排种器的设计研究,它具有播种精度高、播种性能稳定等特点,但是其结构较复杂,尤其是气动振动系统,影响其排种性能的因素比较多,依靠传统经验设计和试验分析等方法均存在不足.为快速、准确地获得设计参数,本文在三维实体建模基础上,应用Adams软件建立了排种器仿真模型,同时对排种速度进行运动学仿真和分析.仿真结果表明,在不同输入气体压强下,单粒种子在振动盘上的排种速度仿真结果与试验测试结果基本一致,证实所建立的排种器仿真模型是实用的,研究成果将为排种器的虚拟样机及参数优化设计奠定了基础.
- 陈长春周海波马翔周亮翟通通
- 关键词：精密播种排种器运动学仿真
- 基于压电陶瓷的弹性变形体频率检测系统设计被引量：2
- 2018年
- 利用压电陶瓷材料的正压电效应,通过检测压电陶瓷在弹性变形体振动过程中产生的交流信号,结合实验测试和数据拟合分析,设计了一种基于压电陶瓷的频率检测系统。实验结果表明,在0~400 Hz范围内能够较准确检测振动物体的振动频率。该系统可以对弹簧片等弹性体的振动频率进行实时检测和显示,具有结构简单、成本低、检测方便等优点。
- 杨璐于恒彬周海波陈冲王桂莲
- 关键词：机械振动压电陶瓷传感器单片机
- 基于LabVIEW的超级稻秧盘播种质量检测技术研究被引量：5
- 2012年
- 就现有水稻秧盘育秧播种普遍存在空穴的情况与超级稻种植的要求,为更好的提高超级稻钵体秧盘精准育秧的成秧率,对秧盘播种质量检测的研究变的尤为重要,也是后续补种工作不可缺少的步骤.本文基于LabVIEW图形化编程软件平台,对水稻钵体秧盘的图像处理算法进行了研究,设计播种质量检测系统,并进行了播种质量检测试验.由试验结果可知,采用自动阈值分割和Roberts边缘检测算子相结合的方法对图像进行分割,检测精度得到了提高,为今后的排种器性能检测和补种技术提供了参考依据.
- 周海波李洪波王桂莲刘冠乔
- 关键词：超级稻秧盘育秧LABVIEW
- 基于改进形状因子的钵体秧盘播种质量检测方法研究被引量：11
- 2015年
- 为实现超级稻育秧播种过程按“穴粒数”播补种的思路，需要对播种钵体秧盘上每个穴位的种子数进行精确检测。传统的单一面积法和平均灰度值法虽然简单，但检测精度较低，无法准确识别每个穴位种子粒数，最终影响播种质量。考虑到种子单个连通区域的形状参数与粒数之间存在密切关系，提出一种基于改进形状因子的钵体秧盘播种质量检测方法。首先采用RGB加权法对彩色图像进行灰度化处理，Otsu分割阈值算法进行二值化，形态学算法进行去噪；再利用掩膜定位技术提取出秧盘中每个穴位内的种子图像并进行连通域检测，测量单个连通域的面积、周长、最小外接多边形面积等参数，计算出改进后的形状因子，结合单连通域面积大小，完成单个连通域种子0粒（含杂质）、1粒、2粒、3粒、4粒及以上情况的检测，并通过累加实现穴粒数的检测。实验结果表明，该方法对于单个连通域内种子数在0～3粒时识别准确率均达到95％以上，4粒以上种子的识别率达到90％；穴粒数的平均检测准确率均达到95％以上，每幅图像平均处理时间为0．518s，满足在线检测的需求，为后续播补种提供了参考依据。
- 王安丁晓迪马旭陈颖佳周海波
- 关键词：精密播种图像处理与识别
