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基于RCS3200的棉籽分級系統優化設計與試驗

2015-04-17 12:48:15張洪洲劉建萍白建國
江蘇農業科學 2015年1期
關鍵詞:優化設計

張洪洲 劉建萍 白建國 等

摘要:為了提高脫絨棉籽清選分級的精度,設計了一種基于顏色傳感器的脫絨棉籽分級系統。通過RGB三基色傳感器RCS3200對棉籽的外部三基色信息進行采集,單片機控制傳感器采樣,并對采集來的信息進行去噪處理,確定棉籽的等級,單片機作出相應的決策,控制氣流裝置,將棉籽打入相應的等級箱。結果表明,該棉籽分級系統有很強實用性。

關鍵詞:棉籽;RCS3200;分級系統;優化設計

中圖分類號: S24;S226.5文獻標志碼: A文章編號:1002-1302(2015)01-0386-01

收稿日期:2014-02-21

基金項目:國家自然科學基金(編號:11242012);塔里木大學校長基金(編號:TDZKSSZD201304)。

作者簡介:張洪洲(1982—),男,吉林長春人,碩士,講師,研究方向為智能檢測與控制、農業自動化與信息化。 E-mail:309011160@qq.com。新疆生產建設兵團的農業結構是以棗、棉為主的多樣性農業結構[1-2]。隨著棉花產業的發展,兵團棉花產量多年來一直排在全國前列[3-4]。作為棉花副產品的棉籽,其用途越來越廣泛,如育種、榨油、加工飼料等,其實用價值越來越高;但是由于自然條件等因素的影響,棉籽的品質千差萬別。棉籽的真實性和純度是棉籽品質的重要組成部分,而現有的技術條件對鑒別棉籽的真實性和純度效果一般,棉籽的真實品質不能得以體現[5],直接影響到棉籽的合理利用,造成很大損失,而且這種損失又很難控制。研究著重介紹一款采用RCS3200傳感器為采集裝置的棉籽分級系統,對于改進現有棉籽的機械特性等原理的分級方法,推進棉籽智能化清選分級技術的發展有重要意義。

1分級系統原理

1.1設計思想

植物的外部顏色特征與其生長發育特性具有密切相關性[6-8]。根據經驗可知,成熟的脫絨棉籽接近黑色,而未成熟的脫絨棉籽接近紅棕色;RCS3200可采集物體外部的三基色信息,因此,采集棉籽的外部顏色信息,經過信號處理,就可以達到分級目的。

1.2工作原理與系統結構

針對現有的棉籽外部顏色信息的特點,提出了一種以RCS3200為采集信息核心的棉籽分級控制方案,該系統由顏色傳感器、單片機、鍵盤、顯示、輸送帶控制、等級氣流控制等部分組成。啟動時顏色傳感器驅動程序初始化,白平衡調整,由行列式鍵盤向單片機輸入棉籽的3個等級的顏色信息特征值區間,單片機控制傳感器采集棉籽的顏色信息,然后進行信號處理,確定該棉籽的等級,當輸送帶將該棉籽送到相應的等級氣流設備位置時,單片機控制氣流裝置將該棉籽掃入相應的等級回收箱內,并且在顯示屏上實時顯示出棉籽的分級情況。

2分級系統設計

2.1系統單元設計

系統主要由顏色信息采集部分、決策與執行部分、屏顯部分等組成。

顏色信息采集單元采用RGB三基色傳感器RCS3200來實現對棉籽顏色信息的采集。RCS3200是TAOS公司推出的數模兼容的光信號轉換成頻率信號的集成性很高的傳感器,可將光信號轉換成頻率信號輸出。

決策與執行單元由單片機和電機、適配器組成。單片機選用STC單片機可滿足控制要求;電機選用伺服電機(60CB020C-020000)及適配器MS0030B,額定功率150 W,控制下能夠實現0~1 440 r/min。

顯示單元要求實時顯示棉籽分級情況,所以采用液晶顯示屏帶背光的LCD1602,可以滿足設計需要。

2.2軟件設計

進行編程,采用C語言和匯編語言融合編程,實現控制系統的各項功能反復調試,直至達到理想狀態為止。程序流程見圖1。

3結果與分析

取3個等級脫絨棉籽各300粒,混合后分成3等份,輸送帶運行速度0.01 m/s,光照強度在3 000 lx以上,實驗室溫度25 ℃,棉籽的RGB顏色特征閾值k設定依據公式,k=(G+B)/(R+G+B)[5-6],根據實際生產經驗設定棉籽的3個等級區間,1級:k∈[0.986,1),2級:k∈[0.863,0.986),3級:k∈[0705,0.863)進行試驗,每等份做1次試驗,記錄試驗結果。試驗結果(表1)表明,整體誤差小于2%,分選出的3級棉籽誤差最小,1級棉籽誤差較大。

表1脫絨棉籽分級試驗結果

4結論

本研究設計的棉籽分級系統結構簡單、穩定性強、易于控制。棉籽等級區間特征值可以根據需要設定,可操作性強。試驗結果表明,該棉籽分級系統是可行的。

參考文獻:

[1]田新椿,趙勇生. 對支持新疆棉花產業發展的思考[J]. 農業發展與金融,2011(12):69-70.

[2]趙淑琴. 新疆棉花品種存在的若干問題與對策[J]. 種子科技,2005(3):137-138.

[3]王靜娜,賀圓圓. 機器視覺在農產品品質檢測和采收包裝中的應用[J]. 農機化研究,2011(7):186-189.

[4]李景彬,邵魯浩. 基于BP神經網絡的脫絨棉種品種識別[J]. 農墾農機化,2012(9):140-143.

[5]張若宇,坎雜. 基于RGB模型脫絨棉種質量與顏色特征的相關性分析[J]. 石河子大學學報:自然科學版,2008(12):750-753.

[6]坎雜,谷趁趁. 脫絨棉種介電分選參數的優化[J]. 農業工程學報,2010,9(12):114-117.

[7]賈淵,姬長英. 農產品自動檢測中的常見顏色模型[J]. 農機化研究,2004(4):205-208.

[8]蔡健榮. 顏色模型分析及在農產品質量檢測中選用原則[J]. 江蘇理工大學學報,1997,18(5):22-26.張會敏,張云龍,張善文,等. 基于區分矩陣的屬性約簡算法的作物病害識別方法[J]. 江蘇農業科學,2015,43(1):387-389.endprint

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