机器视觉论文：基于机器视觉的排种器性能检测技术研究.doc

机器视觉论文:基于机器视觉的排种器性能检测技术研究【中文摘要】准确地检测排种器的技术参数是检验排种器工作性能以及研制精密排种器的技术关键。本文针对现有黄油胶带法试验台存在的不足,采用输送带上铺砂原理设计研制了铺砂型排种器试验台,利用砂层的缓冲作用防止种子着落时弹跳。并应用机器视觉技术对排种图像进行了采集与处理,实现了自动的种子识别与粒距测量,在此基础上实现了排种器性能参数的实时自动分析。本文主要开展了以下研究工作并得出相关结论:(1)运用铺砂原理研制了排种器试验台,相对于传统的涂油方式,具有种子可回收利用、无污染、具有良好机器视觉参照背景等优点。(2)应用工业相机和光源构建了摄影系统,通过设置专用摄影室保证了稳定的摄影效果。并对图像进行了标定,对摄影参数进行了优化。(3)建立了基于RS485总线的控制系统,实现了对各运动部件的精密控制。(4)创新地提出了基于感应参考标记与图像参考标记相结合的序列图像无缝拼接技术。其中感应参考标记保证了在不同的输送带运行速度条件下,图像序列的稳定性,通过图像参考标记实现相邻图像的无缝拼接。(5)针对图像特点,制定了相应的图像处理流程。主要包括:图像区域切割、图像分割、连通区域标记、图像特征量提取、图像无缝拼接。(6)分析并优化了图像处理算法:如针对不同识别区域图像特点应用了不同的阈值计算方法;运用基于连通区域标记的目标识别算法实现了参考标记与种子对象的识别;提出了基于保存序列种子位置数据的虚拟图像拼接方法。(7)对图像采集与拼接效果进行了定性试验分析,结果表明,拼接图像与实际图像具有良好的相关性,证明了图像处理算法的可行性。(8)对图像中种子识别与定位以及粒距的测量进行定性定量分析,结果表明,图像处理结果与种子实际分布相符。(9)应用本系统对排种器进行了排种性能测试试验,并与手工测量数进行了对比,对比结果表明,系统工作性能符合检测要求。【英文摘要】uratelythetechnicalparametersofseedmeteringdeviceisthekeytotestthedeviceperformanceanddeveloppreciseseed-,suggestingdevelopingseed-meteringtestbenchwithsand-,which,onthisbasis,achievesthereal-