基于機器視覺的油菜收獲疏密度與損失檢測
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.41;S225
【圖文】:
圖2-1收割機的撥禾輪與割臺逡逑上圖中,機器前端(紅色實線框出部分)為收割機割臺與撥禾輪
油菜聯(lián)合收割機實物如下圖所示:逡逑4HK■邋一邋I逡逑圖2-1收割機的撥禾輪與割臺逡逑上圖中,機器前端(紅色實線框出部分)為收割機割臺與撥禾輪。逡逑油菜聯(lián)合收割機在進行收獲作業(yè)時,通過收割機前部的撥禾輪將油菜撥入機逡逑器,然后設(shè)置在撥禾輪下方的割臺將油菜割離。此后被割下的油菜作物會通過收逡逑割機內(nèi)部的機械傳送裝置送往收割機后方的振動篩,振動篩將油菜籽與油菜葉、逡逑桿等雜物分離,實現(xiàn)脫粒。在整個過程中,收割機保持前進狀態(tài),從而源源不斷逡逑地將油菜送入機器內(nèi)部。逡逑收割機具體工作流程如圖2-2所示:逡逑6逡逑
中疏密度檢測安裝在駕駛室,拍攝收割機前方作物圖像,并將其結(jié)果發(fā)送至計算逡逑模塊進行分析,之后計算模塊將計算結(jié)果發(fā)送到控制模塊。損失率檢測模塊安裝逡逑在收割機后方的振動篩外部,如圖2-5所示。該模塊采集振動篩輸出谷物脫粒圖逡逑像,并將結(jié)果發(fā)送到計算模塊進行分析,之后計算模塊將計算結(jié)果發(fā)送至控制模逡逑塊。逡逑圖2-5油菜收割機振動篩外部逡逑2.2檢測模塊逡逑2.2.1計算模塊逡逑本系統(tǒng)采用機器視覺算法完成疏密度和收獲損失檢測,而機器視覺算法通常逡逑需分析高維圖像數(shù)據(jù),計算量較大,且考慮到系統(tǒng)須具有實時性,所以計算模塊逡逑需采用計算能力較強的計算單元。由于控制模塊芯片STM32的計算能力較弱,逡逑無法實時處理圖像數(shù)據(jù),故本系統(tǒng)設(shè)計了獨立于控制模塊的計算模塊。計算模塊逡逑完成整個檢測模塊的計算工作,包括圖像數(shù)據(jù)處理,結(jié)果分析等。逡逑在綜合考慮了計算能力、算法實現(xiàn)的簡便度、整體硬件的大小以及易安裝程逡逑度之后,本文選擇ARM處理器作為計算單元,使用JN-mini5728開發(fā)板,如圖逡逑9逡逑
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本文編號:2770141
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