基于机器视觉的种子间距识别及其应用

摘要：介绍了基于机器视觉的精播排种器性能检测方法，在对获取的样本图像进行处理的基础上完成帧种子间距特征的识别。通过分析种子运动特征，实现了排种时间间隔样本的提取。利用理论排种和实际排种时间间隔之间的关系，构建了以时间间隔为特征量的排种质量统计模型，计算出排种器性能指标。试验表明，此方法检测误差小、速度快、精度高。

关键词：排种器；种子间距；排种时间间隔；机器视觉；检测

中图分类号：S223.2；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2012）23-5491-03

Recognition and Application of the Seed Spacing Based on Machine Vision

AN Ai-qin1，YANG Zhi-bang2，WANG Yu-shun3，PANG Ming-hua1，NIE Yong-fang1

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Henan Institute of Science and Technology， Xinxiang 453003， Henan， China；

2. Mechanical and Electrical Engineering Institute， Kaifeng University， Kaifeng 475004， Henan，China；

3. College of Engineering， Shanxi Agricultural of University， Taigu 030801，Shanxi，China）

Abstract： The machine vision method was adopted to detect the performance of precision seedmeter. Through a series of treatments， the frames of seed spacing were recognized. The samples of the seed interval time were extracted by analyzing of seed movement. The statistical model was deduced based on the relationship of the theory interval time and the practical interval time. Finally， the performance of the seedmeter was counted. The result of experiment showed that the method precision and velocity were satisfactory.

Key words： seedmeter； the seed spacing； the seed interval time； machine vision； detection

近几年来，排种器性能检测方法越来越多，如视觉检测、人工检测、光电检测、压电效应检测、高速摄影检测等，其中机器视觉的排种器性能检测方法可以实现排种性能的快速、准确检测。该检测方法在检测效率和精度上都具有显著优势[1]。因此，尝试采用基于机器视觉的种子间距识别方法来完成排种器性能的检测。

种子间距识别就是统计每帧图像中相邻种子之间的间距，计算种子排种时间间隔，利用排种时间间隔模型估计排种质量指标[2]。在排种器运转平稳、排种盘无堵塞故障、样本图像采样频率一定的情况下，排种时间间隔是一个平稳随机过程。通过统计排种时间间隔在不同区间内的频率，即可完成排种器性能的检测。

1 视觉检测样本制备

为了获得排种器在不同转速和不同气压下的帧种子图像样本，试验中转速取40、49、70、91、100 r/min 5个水平，气压取4.00、4.88、7.00、9.12、10.00 kPa 5个水平，采用二次正交旋转组合试验设计，共有9个处理[2-4]。试验选用大豆作为试验材料。

试验时调节CCD摄像机焦距和照明装置，直到种子流图像清晰时锁定焦距。试验台控制排种器按设计的试验参数排种，CCD摄像机采集种子流视频信号并存储，即获得检测样本资料。

2 种子间距识别

采用VC++编程或MATLAB软件图像处理工具箱对获得的视频资料进行处理。通过对原始图像进行差分、增强、二值化、中值滤波和腐蚀膨胀等处理[5，6]，可得到清晰的帧种子图像样本（图1）。

2.1 种子位置特征的提取

通过求取种子质心坐标来提取种子位置特征，对图像中每一粒种子求取质心坐标：

Xj=■×■xYj=■×■y （1）

式中，x为种子区域内像素点的横坐标；y为种子区域内像素点的纵坐标；l为种子区域内像素点的个数；Xj，Yj为第j粒种子的位置特征。

对于处理后的样本图像，参照式（1）利用VC++编程即可提取帧图像中种子的位置特征（图2）。对检测样本图像利用VC++程序处理即可获得种子位置特征样本。

2.2 投种初速度的确定

若忽略空气阻力的影响，种子从排种口排出时近似做斜上抛运动，建立图3所示的坐标系XOY。设排种盘角速度为ω，排种盘半径r=0.125 m，排种盘转速为n、排种角θ=10°，则种子离开排种口时的垂直初速度v■ 为：

v■=■r sinθ （2）

2.3 种子间距特征的提取

种子从排种口排出后只受重力作用，则第i帧图像中第j粒种子的垂直位置为：

Y（i，j）=-v■ t（i，j）+■g t2（i，j） （3）

式中，i为图像按视觉采集顺序编号， i=1，2，…，n；j为种子在图像中位置自上而下编号，j=1，2，…，m；t（i，j）为第i帧图像中第j粒种子从排种口排出后运动到图示位置所经历的时间；g为重力加速度。

第i帧图像中第j粒种子和第j+1粒种子在垂直方向上的间距为：

ΔY（i，j）=Y（i，j+1）-Y（i，j）=-v■（t（i，j+1）-t（i，j））+■g（ t2（i，j+1）-t2（i，j）） （4）

通过图像特征量的提取，得到了图像中每粒种子的位置特征量样本。但这些特征量是种子在图像中的像素坐标，要进行排种质量指标的计算，还需将此特征量进一步转化为种子的实际位置特征样本，即进行图像标定。

在图像采集的背景板上垂直固定一刻度尺，与种子流一同被摄入图像。图像标定时，测出刻度尺上、下两端点的像素坐标Y1和Y2，刻度尺的长度L=20 cm，则坐标转换系数α计算公式为：

α=■×100 （5）

利用种子图像间距特征量样本和标定转换系数可计算出种子的实际间距特征量样本，从而完成种子间距的识别。

3 种子间距应用

结合种子排出后的运动特征，分析已经提取的种子实际间距特征量样本，可知种子垂直间距会随时间变化，但垂直间距差不随时间变化，因此可考虑构建垂直间距差样本。

种子垂直间距差的不变性受排种频率和采样频率的影响。采样频率由CCD摄像机性能决定，可以近似认为不变，则垂直间距差不变性只受排种器的排种频率影响。排种器的排种频率是排种器性能的一种表示，因此可以用垂直间距差来估计排种器的排种质量指标。

3.1 种子排种时间间隔的确定

由种子垂直间距样本和种子运动特征可计算出排种时间间隔。在式（4）中第i帧图像中第j粒种子和第j+1粒种子从排种口抛出时间应满足以下关系：

t（i，j+1）=t（i，j）+ΔY（i，j） （6）

式中，ΔT（i，j）为第i帧图像中第j粒种子和第j+1粒种子排种时间间隔。

利用种子垂直间距样本和式（6）可计算出种子排种时间间隔，从而建立种子排种时间间隔样本。

3.2 理论排种时间间隔的确定

根据排种器转速和型孔数，可计算型孔理论排种时间间隔ΔTstd，即

ΔTstd=■ （7）

式中，S为型孔数，S=24；n为排种器转速；ΔTstd为型孔理论排种时间间隔。

3.3 排种模型的确定

排种模型的确定是检测排种质量的关键。由种子排种时间间隔样本估计排种器的排种质量，需要识别排种时间间隔中种子的各种属性，这些属性构成排种模型。

对于非负整数集N={0，1，2，…}，考察每个试验样本，根据理论排种时间间隔、实际排种时间间隔两个特征，定义排种模型[2，7，8]如下：

Pattern（ΔT）=P（b≤ΔT≤a）P（c≤ΔT≤b）a=1.5×ΔTstdb=0.5×ΔTstdc=-0.5×ΔTstd （8）

式中，ΔT为实际排种时间间隔。

3.4 排种质量指标计算

参照精密播种机国际标准ISO 7256/1，精密排种器的排种质量指标主要通过漏播指数（M）、合格指数（A）和重播指数（D）三指标来衡量。

M=p（■）×100A=p（■）×100D=p（■）×100 （9）

式中，N1为排种时间间隔ΔT>1.5×ΔTstd的种子个数；N2为排种时间间隔在-0.5×ΔTstd≤0.5×ΔTstd之间的种子个数；N3为排种时间间隔在0.5×ΔTstd≤ΔT≤1.5×ΔTstd之间的种子个数；N为种子总数。

根据式（8）、式（9）和排种时间间隔样本，可计算出精密排种器排种质量指标，具体见表1。

由表1可知，转速变化对排种质量指标影响很小，但气压的变化影响较为明显。在气压变化时漏播指数变化较为明显。在转速为70 r/min时，气压4 kPa时漏播指数为4.438 6，气压10 kPa时漏播指数增至55.994 6。产生此结果的主要原因是气压较大时，在充种室内种子被气流吹浮，无法完成有效充种，从而导致充种效果极差，漏播指数很大。在实际播种时，通过适当控制气压就可以减弱或避免气压变化带来的影响。

4 小结

在对视觉检测样本采集和图像处理的基础上利用VC++编程提取了种子位置特征量，完成了种子间距样本的制备；通过分析种子的运动特性完成种子排种时间间隔样本的提取；通过对理论排种时间间隔和实际排种时间间隔的分析，构建了排种质量识别模型；利用排种时间间隔样本和排种质量模型完成了排种器排种质量指标的估计。

在帧种子位置特征量提取的过程中，采用质心法来完成，试验结果表明，用质心法识别较MATLAB软件工具箱中的Regionprop函数识别精度高。以排种时间间隔特征量构建的排种质量模型，完成了排种质量的快速估计。

参考文献：

[1] 胡少兴，查红彬，马成林.基于序列图像的排种器性能检测方法[J].农业机械学报，2004，35（1）：52-55，64.

[2] GB 6973-1986，单粒（精播）播种机试验方法[S].

[3] NJ 167-1978，播种机试验方法[S].

[4] 徐中儒.回归分析与试验设计[M].北京：中国农业出版社，1998.

[5] 杨淑莹. VC++图像处理程序设计[M].北京：清华大学出版社，2003.

[6] GONZALEZ R C， WOODS R E， EDDINS S L. 数字图像处理（MATLAB版）[M].北京：电子工业出版社，2005.

[7] 王玉顺，郭俊旺，赵晓霞，等. 基于机器视觉的条播排种器性能检测及分析[J].农业机械学报，2005，36（11）：50-54.

[8] 王玉顺，司慧萍，郑德聪，等. 精密播种粒距的概率分布[J].农业机械学报，2001，32（3）：40-43.