【摘 要】
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水稻是我国主要的粮食作物之一,为了增加农业收入、增强农业的综合生产力并且推进农业现代化,重要的举措之一就是提高水稻种植机械化水平。水稻种植的过程需主要采用机械化育插秧移栽技术,而移栽秧苗生产中主要采用育秧生产线完成,育秧盘作为水稻育秧的载体,工作中容易出现缺块、翘曲、裂缝等缺陷,严重影响育秧生产线的效率和质量。目前,为了将不合格的育秧盘挑选出来,普遍采用人工挑选法,这种方法劳动强度大。因此,急需研
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（2018YFD0700703）; 现代农业产业技术体系建设专项资金项目（CARS—01—43）
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水稻是我国主要的粮食作物之一,为了增加农业收入、增强农业的综合生产力并且推进农业现代化,重要的举措之一就是提高水稻种植机械化水平。水稻种植的过程需主要采用机械化育插秧移栽技术,而移栽秧苗生产中主要采用育秧生产线完成,育秧盘作为水稻育秧的载体,工作中容易出现缺块、翘曲、裂缝等缺陷,严重影响育秧生产线的效率和质量。目前,为了将不合格的育秧盘挑选出来,普遍采用人工挑选法,这种方法劳动强度大。因此,急需研究出一种科学合理的检测系统自动识别育秧盘质量,为秧盘育秧自动化和智能化作业提供理论支撑和技术支持。育秧盘的缺块和翘曲会使得正在自动化精密育秧播种生产线上工作的育秧盘不能顺利通过生产线上的自动供盘和自动叠盘机构,而且育秧盘里面的种子和土壤会因为有裂缝而外洒,这不仅造成了不必要的浪费还影响了育秧生产线的育秧质量。本文在分析总结了目前国内外将机器视觉检测技术用于缺陷检测的研究现状,结合育秧盘缺陷情况,采用机器视觉的方法,通过分析了不同的颜色模型、平滑处理方法、图像分割方法、形态学处理等方法,并通过提取HOG特征,利用机器学习模型SVM实现了育秧盘不同缺陷检测。主要研究内容和结论如下:（1）搭建了育秧盘缺陷检测系统试验平台,进行了不同条件下育秧盘的图像样本采集。分析现有工厂化育秧生产线要求,设计了可伸缩调节的双摄像头检测与秧盘输送平台;根据育秧盘缺陷情况,分别采集不同的育秧盘缺陷信息;在秧盘输送平台静止时,采集育秧盘的不同秧盘图像样本存储于计算机中,用于机器学习模型的训练;在秧盘输送平台动态工作时,用训练好的机器学习模型去测试新拍摄的育秧盘图像,以及实际检测;该试验平台集图像采集与测试为一体,为育秧盘缺陷检测技术研究提供了基础。（2）根据育秧盘缺陷特性,进行了不同颜色模型、平滑处理方法、图像分割方法、形态学处理等方法研究,并通过提取HOG特征,利用机器学习模型SVM实现了育秧盘不同缺陷检测。对比育秧盘图像的三种不同的颜色模型空间,优选出了有利于图像分割的颜色模型HSV,并选取了其中的S分量用于灰度化处理。对比了三种常用的平滑处理方法,确定了有利于育秧盘图像噪声去除的高斯滤波法用于平滑处理。对比三种不同的图像分割方法,确定了区域生长法有利于育秧盘图像的分割。分割后的图像用形态学闭运算处理之后,与滤波后的灰度图像进行矩阵相乘,去除部分背景,然后再提取图像的HOG特征,用于机器学习模型SVM进行训练。训练好的模型用于测试,能够有效的检测育秧盘不同缺陷。（3）系统地进行了育秧盘缺陷检测试验研究,实现了育秧盘缺陷检测。结合试验条件和试验目的,对缺块、翘曲、裂缝三种缺陷的育秧盘进行了试验。试验采用的机器学习模型SVM测试结果为:识别一幅育秧盘图像平均时间为0.633s,并且正确识别率随着训练样本的增加而增加,但同时训练部分的程序运行时间也会随之增加,在本文采集的样本条件下,正确识别率为93.92%。
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