融合机器视觉和CAN总线的玉米种粒分类器设计与试验

摘要：

为研究动态检测装置中玉米种粒的实时分级,设计融合机器视觉和CAN总线的玉米种粒在线分类器.在传统的小型生物质种粒检测系统中,针对传感器在获取种粒通过信号时有遗漏的问题,研发了一套融合机器视觉和CAN总线的红外传感器机构,用于动态玉米种粒的实时拍摄.红外传感器机构采用触发抓拍的方式,通过CAN总线传送传感器信号,使信号准确的传输到计算机,从而控制相机实时获取图片.为提高种粒分级能力,提出了基于数量级的形状复杂度计算公式,计算标准与破损种粒的面积、周长、复杂度与色度四种特征参数并建立种粒特征参数合格区间,构建基于复合几何特征与色度的玉米种粒形态分级算法.实验选用扬农15-1与扬农15-6玉米种粒进行验证,结果表明:在传送带速度为100～400 mm/s之间时,此红外传感器机构的采集成功率在100％,拍摄图片清晰,扬农15-1号与扬农15-6号标准玉米、破损玉米的识别准确率分别为93％、95％、95％和94％.

关键词：玉米、分类器、机器视觉、CAN总线

所属期刊栏目：41

分类号：S226(农业机械及农具)

资助基金：2018年度江苏政府留学奖学金江苏—英国高水平大学20+20行动计划定制项目;国家自然科学基金面上项目;上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室开放课题;2016江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目;扬州大学江都高端装备工程技术研究院开放课题

在线出版日期：2020-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：81-89,120