[发明专利]一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法

说明书

本发明涉及一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，该法用于含Linux操作系统及开源跨平台视觉库OPENCV开发出的智能恒量播种检测系统中，实现钵体盘在杂交稻育秧播种时，对其播种性能参数进行精确检测。其包括：种子包衣预处理，秧盘播种作业，秧盘原始图像采集，种子图像处理，钵体盘网格图像处理，最终提取特征参数，建立随机决策森林算法，对播种性能参数精确检测。该法实现对杂交稻钵体盘育秧播种性能参数的精准检测，检测效果好，速度快，算法精度高，同时为后续的播量优化调控、恒量播种奠定了研究基础。

技术领域

本发明属于农业智能检测，具体为一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法。

背景技术

我国杂交稻种植面积占水稻种植总面积的50％，约1500万公顷。杂交稻因具有超强的分蘖能力，可增加有效穗数，根据杂交稻的这一生长特性，通常要求低播量，穴播精密育秧时，要保证2-3粒/穴。因育秧作业前需要对种子催芽后播种，播种期间种芽长度、种子含水量和种子尺寸都会发生不一致的变化，影响播种性能。因此，有必要在播种过程中对钵体盘每穴的播量进行精确检测，及时发现播种状态的变化，为后续调控播量或补种工作提供依据，以保证秧盘上每穴的种子数基本保持一致，达到智能恒量精密播种作业要求。

在欧美国家，不少学者对粘连的谷物进行分割和计数等研究。加拿大的ZHANG G等人用椭圆拟合的方法分割粘连的谷物及计数。上述对粘连谷物的分割及计数算法研究只限于粘连程度低的谷物，当谷物出现重叠或粘连程度复杂的情况时，算法精度不高。国内齐龙等人利用机器视觉和虚拟技术实现超级稻秧盘空穴、单粒、双粒以上3种情况的在线检测；王辰星等人在图像处理方面利用面积法和分水岭分割算法检测出秧盘秧穴内的播种粒数，对空穴和单粒种子检测效率较高；谭穗妍等人提出一种基于模式分类器的超级杂交稻连通区域播种量识别分类方法，对选择不同的特征值组合及构建BP神经网络作为稻种连通区域播种量模式识别器，针对传统的灰度均值、面积法或椭圆拟合法对存在重叠、交叉、粘连谷物的颗粒数检测精度低，对连通区域进行多特征提取和特征优选分析，对连通区域为碎米/杂质、1粒、2粒、3粒、4粒及5粒以上的6种情况进行识别分类，实现超级杂交稻播种量的精确检测。马旭等人提出一种改进分水岭分割算法和改进SUSAN算子实现粘连杂交稻的分割和计数自动化检测，改进的SUSAN算子基于自适应模板圆半径，能有效检测超级杂交稻连通区域轮廓的角点。董文浩等人结合高效自动化育秧生产线实际工况，依据“闭环反馈控制”的思想设计，研发了一种秧盘育秧智能恒量精密播种装置，实时保证播种量在恒定范围内，达到智能恒量精密播种的目的。

目前对于秧盘播种性能检测技术主要针对秧盘空穴和单粒播种量检测效果较好，但是当种子出现粘连、重叠情况，检测效果差，且检测种子数量种类简单，当播种量增加检测精度急剧下降；其次检测装置及方法多用于毯状秧盘(目前对于钵体盘播种性能精确检测存在问题，钵体盘内的床土与种子的灰度值接近，在进行图像处理分析时，无法较好提取出种子的二值化图像；且对钵体盘的网格进行图像采集时，存在严重的反光现象，不便于从图像中分离出秧盘网格)，对钵体穴盘的播量精确检测研究方面鲜有研究。

综上，为实现对育秧播种生产线上钵体盘育秧时的播量精密检测，现亟需研发出一种算法精度高、检测效果好的钵体穴盘精密检测方法，为后续的播量控制、优化，恒量播种奠定基础。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，本方法实现对杂交稻钵体盘育秧播种性能参数的精准检测，速度快，算法精度高，检测效果好，同时为后续的播量优化调控、恒量播种奠定了研究基础。