The invention discloses a real-time monitoring system and method for seedling quantity of rice seedling box based on machine vision, which is composed of a rice seedling box, a support, bolts, a guide rail, a rubber conveyor belt, a camera mounting fixing mechanism, a partition board, a rice seedling, a camera and a controller main board. Real time monitoring and alarm of seedling residue can be realized by collecting image information of seedling box in real time. Under the function of the controller, the distribution of the seedlings in the box is monitored by the image acquisition unit, and the residual amount of the seedlings is monitored in real time. The remaining seedlings are monitored below the alarm line and the lowest line by the combination of various functional modules. The seedling quantity real-time monitoring system and method of the invention have the advantages of high intellectualization, low cost and simple structure, and can be installed and used only by minor modification of the existing seedling transplanter. The system has wide application range and can be applied to real-time monitoring and alarming of the residual seedling quantity of the seedling box in the operation process of the unmanned and manned seedling transplanter.
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统及方法
本专利技术涉及一种机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统及方法,属于智能化农业机械领域。
技术介绍
乘坐式高速插秧机由于作业效率高,越来越受水稻种植户的青睐,但现有乘坐式高速插秧机需要机载2-3名人员进行插秧机驾驶和上秧,机载人员导致插秧机在水田作业时动力不足现象频发;水稻插秧季节性强,必须按其规定时期集中插秧。近年来,由于农村劳动力向城市的转移以及用人成本的逐年升高,水稻集中种植、人工短缺与用人成本间的矛盾越来越突出。另一方面,插秧机的人工驾驶受驾驶员技术水平和主管因素的影响,常导致秧苗行曲曲弯弯,插不直。基于上述情况,科研机构和农机企业转向对无人驾驶插秧机的研发,2017年4月日本农业技术工程研究中心研制的无人插秧机已成功上市,其直线行驶准确度偏差<2cm,实现了插秧机自动驾驶,1人在田间即可对1台插秧机进行操控,但由于秧箱载秧量有限,需要预先判断装满秧箱的秧苗量所能够插秧的面积,经常需要在田间进行人工上秧,和地头上秧相比较,水田泥脚深且需要将秧苗从地头搬运到田间上秧,大大降低了插秧机的效率。迫切需要研发对秧箱剩余秧苗量进行实时监测的技术和装置。在现有技术中,申请人尚未发现对秧箱中秧苗剩余量的实时监测技术和装置。为了弥补上述不足,本专利技术基于机器视觉技术,提出了秧箱秧苗量实时监测系统及方法,通过在秧箱中心正上方且接近平行于秧箱位置安装摄像头,使整个秧箱在摄像头的视距范围内,利用秧箱有秧处秧苗的绿色以及无秧处秧箱的颜色特征差异,采集秧箱的图像信息并进行图像处理,计算绿色秧苗所占秧箱分布,实现对秧箱 ...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:主要由秧箱(1)、支架(2)、螺栓(3)、导轨(4)、摄像头安装固定机构(5)、隔板(6)、橡胶传送带(7)、秧苗(8)、摄像头(9)和控制器主机板(10)组成;所述秧箱(1)由隔板(6)分隔成多个秧格,每个秧格靠近底部的部分装有橡胶传送带(7);所述的支架(2)安装在秧箱(1)左右两侧,在支架(2)的横梁中央位置设置有摄像头安装固定机构(5),支架(2)的横梁位于秧箱(1)正上方且使摄像头(9)正对秧苗(8),调整摄像头(9)镜头焦距,使秧箱(1)在摄像头(9)的视距范围内;所述的导轨(4)支撑秧箱和为秧箱水平移动提供导向;通过在线采集秧箱(1)图像信息,送入控制器主机板(10),经图像处理与分析得到秧苗在秧箱(1)中分布情况以及秧箱中秧苗剩余量,并将监测到的秧箱(1)中秧苗剩余量与设定值进行比较,根据比较结果的不同对判断是否进行声光报警。
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:主要由秧箱(1)、支架(2)、螺栓(3)、导轨(4)、摄像头安装固定机构(5)、隔板(6)、橡胶传送带(7)、秧苗(8)、摄像头(9)和控制器主机板(10)组成;所述秧箱(1)由隔板(6)分隔成多个秧格,每个秧格靠近底部的部分装有橡胶传送带(7);所述的支架(2)安装在秧箱(1)左右两侧,在支架(2)的横梁中央位置设置有摄像头安装固定机构(5),支架(2)的横梁位于秧箱(1)正上方且使摄像头(9)正对秧苗(8),调整摄像头(9)镜头焦距,使秧箱(1)在摄像头(9)的视距范围内;所述的导轨(4)支撑秧箱和为秧箱水平移动提供导向;通过在线采集秧箱(1)图像信息,送入控制器主机板(10),经图像处理与分析得到秧苗在秧箱(1)中分布情况以及秧箱中秧苗剩余量,并将监测到的秧箱(1)中秧苗剩余量与设定值进行比较,根据比较结果的不同对判断是否进行声光报警。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:所述的支架(2)采用不锈钢材料加工而成,呈形,用螺栓(3)安装在秧箱(1)左右两侧。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:所述摄像头(9)为林柏视S908工业广角摄像头,靠USB接口(16)供电和传输图像,调节摄像头分辨率为640*480,摄像头(9)通过摄像头安装固定机构(5)上的两个直径为4mm的孔与摄像头安装固定机构(5)进行螺栓连接;摄像头安装固定机构(5)采用厚度为2mm的不锈钢板加工而成。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:所述的控制器主机板(10)包括控制器(11)、FIFO存储模块(12)、WIFI信号发射模块(13)、SD卡(21)、按钮(22)、LED灯(23)、蜂鸣器(24)、电源降压模块(14)和12VDC电源(15);所述的控制器(11)分别和FIFO存储模块(12)、WIFI信号发射模块(13)、SD卡(21)、按钮(22)、LED灯(23)、蜂鸣器(24)相连,DC电源(15)通过电源降压模块(14)分别为FIFO存储模块(12)、控制器(11)、WIFI信号发射模块(13)供电。5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:所述的控制器(11)为S3C2410嵌入式微处理器;所述WIFI信号发射模块(13)为ESP8266EX芯片;所述FIFO存储模块(12)为FT2232H芯片;所述SD卡(21)可由控制器内的SDI组件驱动;所述的电源降压模块(14)为LM2596S降压转换器,通过DC降压模块将12VDC电压转变为5VDC电压为摄像头(9)供电,通过DC降压模块将12VDC电压转变为3.3VDC电压为控制器(11)、FIFO存储模块(12)和WIFI信号发射模块(13)供电。6.根据权利要求1所述的种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测系统,其特征在于:所述的12VDC电源(15)为插秧机上蓄电池。7.一种基于机器视觉的秧箱秧苗量实时监测方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤一:作业参数的设定:将秧苗报警的秧苗最低线...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。