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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.