机采籽棉收购环节含杂率快速检测系统研制

摘要

籽棉收购过程中含杂率检测工序繁杂、劳动强度大、效率低,不利于籽棉的快速检测分级,严重影响籽棉收购效率.该研究开发了一种适于收购环节的机采籽棉含杂率快速检测系统.系统由驱动传输单元、压棉单元、传感单元、机器视觉系统、PLC控制系统组成.首先利用大杂清理机清除籽棉中的棉杆和铃壳等大密度杂质(大杂),对去大杂后的籽棉进行称量后送至机器视觉系统,采用RGB双面成像方法获取籽棉样本图像,分析计算图像中的杂质面积,预测去除大杂的籽棉含杂率和小杂质量,最后结合计算的大杂质量预测籽棉样本总含杂率.其中,RGB图像处理中使用同态滤波、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)变换和局部自适应阈值方法提升图像的可分割性;比较了线性回归(Linear Regression,LR)和支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)2种回归模型的准确率,确定较优的回归模型为LR,总含杂率决定系数R2为0.95,均方根误差RMSE为0.58％,最后利用100个籽棉样品对系统性能进行验证,实测值与预测值之间平均绝对误差为0.36个百分点,单个样本含杂率检测程序处理时间为48.38 s.结果表明该系统具有较高的预测准确率和效率.