摘要：玉米作为我国主要粮食作物之一,品种较多,为解决人工识别存在的问题,采用MobileNet轻量级神经网络,对神经网络进行迁移学习,得到Kmodel模型,移植于K210移动终端。MobileNet网络体积小,计算量小,精度高。硬件采用AO1-AI模块,该模块基于边缘智能计算芯片K210(RISC-V架构)设计,支持Micropython编程。对数据集进行训练和测试,训练的准确率结果为99%,将模型移植到K210终端进行测试,实验表明玉米籽粒的识别准确率为97.8%,本实验进行了轻量化MobileNet的移植,创制了小型化、便携式识别装置,为玉米籽粒实时图像识别和检测提供了一种解决方案。

摘要：考种是制约育种效率的关键环节。玉米高通量考种过程,存在籽粒堆积和粘连现象,影响籽粒考种参数的提取。本文结合玉米高通量自动考种需求,设计了籽粒考种信息获取装置。通过分析堆积籽粒回旋运动过程的受力情况并根据试验情况确定振动平台回旋速度,实现籽粒的平铺摊种。在此基础上,针对粘连籽粒图像提出了一种先分割后融合的改进分水岭算法,该方法通过比较相邻分割区域极小值与最小分水岭的差值与设定的阈值T,进行邻域融合,对过分割区域进行合并,实现粘连籽粒的准确分割,分割完成后,统计籽粒个数,并基于Graham扫描法建立单个籽粒的最小外接矩形,获取籽粒长宽参数。在构建的玉米籽粒自动考种装置上进行动态试验,结果表明,本文所提出的方法可实现玉米粘连籽粒的准确分割,单穗玉米籽粒计数正确率不低于98.05%,籽粒平均长宽与人工测量结果的决定系数R^2在0.97以上,满足自动考种在线检测的需求。

摘要：玉米籽粒形态各异、尺寸不一,精确定向和定位玉米籽粒的激光切片是实现高通量全自动玉米分子育种基因型分析的关键。应用机器视觉技术从玉米籽粒图像中准确识别玉米籽粒的特征区,以期实现上述操作。为描述像素所在空间的相关信息,设计一种相关面积占比滤波器。定义圆形掩模模板,根据单玉米籽粒的面积,确定模板尺寸。利用圆形模板筛选像素点数据,得到待分类数据集合。通过指定初始聚类中心,对数据执行二分均值聚类,得到尖端类和两个大端外凸角类的聚类中心。通过贴标签运算精选连通域,校正聚类中心的位置,生成尖端和大端外角特征区的精确标记。依据大端外凸角附近的两组插值点对,得到激光切割线的位置,利用尖端类定位点和玉米籽粒形心定位点确定玉米籽粒的夹持位姿。与SUSAN检测方法对比,表明了本文方法的有效性。

摘要：针对基于离散元法的玉米粉碎过程仿真研究中缺乏准确模型的问题,本文以玉米籽粒为研究对象,设计搭建了颗粒物料冲击破碎试验装置,运用切片法构建了适用于Ab-T10破碎模型的玉米籽粒凸面体模型,开展了玉米籽粒的Ab-T10破碎模型参数标定和玉米籽粒的冲击破碎特性研究。以破碎概率和t_(10)为冲击破碎特性评价指标,开展了5种不同含水率玉米籽粒的冲击破碎试验。试验结果表明,玉米籽粒的破碎概率和t_(10)随着冲击比能增加而增加,随着玉米籽粒含水率的增加而减小,临界破碎速度随着玉米籽粒含水率的增加而增加;以Ab-T10破碎模型中破碎概率和t_(10)的理论公式对玉米籽粒冲击破碎试验数据进行了拟合(R_(adj)^(2)高于0.86),确定理论公式中参数值,实现了玉米籽粒Ab-T10破碎模型的参数标定。以构建的籽粒模型和标定的Ab-T10破碎模型参数进行粉碎仿真试验,结果表明,不同含水率玉米籽粒的粒径累计分布规律的实测值与仿真值具有较好的一致性,粉碎后颗粒平均粒径的实测值与仿真值相对误差低于6.54%,说明构建的玉米籽粒模型和标定的Ab-T10破碎模型参数可以表征玉米籽粒冲击粉碎过程。

摘要：为实现玉米籽粒品种的快速鉴别与保护,实验提出了基于改进MobileNetV2的玉米籽粒品种识别方法。采集了11种玉米籽粒图像共3938张,建立胚面与非胚面的双面混合数据集。按照7∶2∶1的比例随机划分训练集、验证集和测试集。对MobileNetV2网络模型进行微调改进,探讨全连接层数量与维度以及dropout的取值对模型性能的影响,并在此基础上解冻部分骨干网络,最终模型准确率达到0.979 5,相较于基准模型准确率(0.948 7)提高0.030 8。实验结果表明,迁移学习时对基准模型微调是十分有必要的,可以有效提高模型准确率。

摘要：对十余个品种玉米籽粒的几何形状、尺寸参数及各尺寸间的相关性进行了测试分析。在这些分析的基础上,提出了一种基于球充填的单个玉米籽粒和玉米籽粒群体的建模方法。以2个品种玉米籽粒为例,通过玉米籽粒堆积试验和"自流筛分"试验的试验结果与其离散元法仿真结果的对比分析可知,当单个玉米籽粒模型的充填球数为16时,所建立的玉米籽粒群体与实际玉米籽粒群体较相近,由此初步证明了本文提出的玉米籽粒建模方法的可行性和有效性。最后,通过一个实例,介绍了如何使用玉米籽粒模型和离散元法对粮仓卸料过程进行分析。

摘要：玉米籽粒构成和精细结构与玉米产量及品质直接相关。本文提出一种基于CT图像的玉米籽粒三维结构自动测量方法,快速提取、统计玉米籽粒成分和结构性状,评估不同玉米品种籽粒间性状差异。首先,利用Micro-CT获取批量玉米籽粒CT图像,通过Watershed算法准确分割出单颗籽粒;进而,设计基于注意力机制RAUNet-3D网络准确提取出籽粒胚;最后,建立自动化玉米籽粒表型管道,计算籽粒、胚、胚乳和空腔的共23项性状,用于玉米籽粒性状分析和品种鉴定。选取4个玉米品种籽粒(登海605、京科968、先正达408和农华5号)共120颗籽粒进行验证,结果表明籽粒CT扫描成像效率提高到1 min/粒,籽粒表型提取效率为10 s/粒,胚分割精度可达93.4%,粒长、粒宽和粒厚的R^(2)分别为0.902、0.926和0.904,籽粒品种分类精度达90.4%。本文方法实现了玉米籽粒及其胚、胚乳、空腔三维结构无损、快速测量,提取的性状能够表征不同玉米品种籽粒间表型差异,为开展大规模玉米籽粒三维表型鉴定奠定了基础。

摘要：【目的】设计玉米籽粒联合收获机风机与双层鱼鳞筛网组合式清选装置,分析风筛装置参数,优化清选装置作业参数,降低清选装置的损失率和含杂率。【方法】对清选装置建立数学模型进行理论分析计算。寻找影响清选装置的因素,利用ADAMS建立运动仿真模型,仿真分析得出运动筛加速度特征曲线。优化设计分析清选风机蜗壳主要参数,以玉米籽粒含杂率和籽粒损失率为试验指标,以风机转速、振动频率、筛网开度为试验因素。采用Box–Behnken中心组合试验设计,建立试验因素与试验指标之间的回归模型。分析清选装置上的物料三种不同运动状态,计算得出清选筛合理的加速度范围。通过对振动筛连杆数学建模分析得出影响籽粒清选效果的主要因素。【结果】当风机转速为1050 r/min,振动频率为6 Hz,筛网开度为17 mm时。玉米籽粒含杂率为0.94%,清选损失率为1.19%。【结论】优化后的清选装置各项参数满足行业要求。

摘要：种子是农业生产最基本,最主要的生产资料。为实现玉米种子的快速鉴定识别与保护,本文提出基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的玉米种子籽粒图像分类识别方法,可将预训练的CNN模型参数迁移到玉米籽粒图像分类识别任务中。实验采集了6种玉米种子籽粒图像双面图像共1976张,包括16DX531,京粘1号,科诺58,铁研,小金黄,郑单958,建立胚面,胚乳面和双面混合的3种数据集。按照7∶2∶1的比例随机划分训练集,验证集和测试集,并对训练集图像作数据增强处理。基于4种CNN模型Xception,ResNet50V2,MobileNetV2,DenseNet121进行参数迁移学习。实验结果表明Xception与胚乳数据集建模方法优于其他方法。Xception--胚乳模型训练集与验证集平均识别准确率分别为95.55%和95.97%,测试集准确率为92.78%。基于卷积神经网络与迁移学习相结合的玉米籽粒图像识别方法切实可行。

摘要：玉米籽粒育种分析切片是玉米分子标记辅助育种技术中的必备材料,为解决玉米籽粒育种分析切片自动制取装备研制过程中玉米籽粒精确分离问题,设计了一套可实现玉米籽粒精确单粒分离的装置,并使用ANSYS对装置中关键部件进行了仿真分析,根据分析结果在搭建的实验平台上进行了验证实验,进一步证明了分析结果的准确性和装置设计的可行性。该装置可以为玉米籽粒的自动精确分离问题提供可行解决方案,可以为其他农作物种子的精确分离装置设计提供参考。