1 吉林大学 工程仿生教育部重点实验室, 吉林 长春 130025
2 长春市农业机械研究院, 吉林 长春 130052
3 吉林大学 生物与农业工程学院, 吉林 长春 130022
4 吉林大学 通信工程学院, 吉林 长春 130012
5 吉林农业大学 信息技术学院, 吉林 长春 130118
针对机械移栽穴苗过程中如何有效识别出根系受损的幼苗, 进而及时进行分类、补救这一实际问题, 提出一种基于机器视觉的移栽穴苗识别方法。该方法根据机械手移栽穴苗特点, 对比检测图像土壤基质面积与基准面积; 进而通过测定土壤基质完整率, 判断样本合格与否。文中从理论和实际的角度说明了形态学图像处理方法处理穴苗移栽图像特点, 设计了机械手移栽穴苗识别在线测试系统。最后, 对基于形态学图像检测方法的机械手移栽穴苗识别技术和普通图像检测方法进行对比实验。结果表明, 本文提出的形态学检测方法对一个72孔穴盘合格检出率提高了6.6%, 不合格检出率提高了54.5%。同时, 一个穴苗的平均处理时间约为1.82 s。结果表明提出的方法可靠, 耗时较短, 能够匹配机械手移栽流水线作业时间上的要求, 并满足实时处理要求。
形态学 图像检测 机械手移栽 穴苗 morphology image detection mechanical transplanting seedling
