超級稻精密播種點位控制技術研究

梁秋艷，周海波,2，馬曉君，朱世偉，李洪波

(1.佳木斯大學 機械工程學院，黑龍江 佳木斯　154007；2.天津理工大學 機械工程學院，天津　300384)

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超級稻精密播種點位控制技術研究

梁秋艷1，周海波1,2，馬曉君1，朱世偉1，李洪波1

(1.佳木斯大學 機械工程學院，黑龍江 佳木斯154007；2.天津理工大學 機械工程學院，天津300384)

摘要：設計了機械臂式點位控制補種機構，并基于LabVIEW提取空穴坐標，確定空穴位置。對種頭運動軌跡進行組合優化算法研究，對窮舉法、最近鄰點策略及最短鏈接策略3種算法進行了3種軌跡優化試驗。試驗結果表明：3種算法各自繪制出的運動圖形軌跡與給出的空穴位置相吻合，均能夠完成精密播種的點位控制；且窮舉法運行時間短，編程簡單，結果精確，輸出距離短，確定為最優運動軌跡算法。

關鍵詞：補種；精密播種；空穴坐標；運動軌跡；點位控制；超級稻

0引言

超級稻種植要求機械化育秧播種具有播種精度高及空穴率少的特點[1]。目前，優良的水稻秧盤精密育秧生產線的播種空穴率均在1%～5%不等，且有些播種裝置在長時間作業中會出現故障，空穴率還會有所上升[2-3]，尤其對播種量要求較少的超級稻，因其播種量小必然導致空穴量增加。因此，在播種過程中要對空穴進行實時檢測，并沿著最優運動軌跡找到空穴位置，實現精密播種的點位控制，為后續的補種工作打下良好基礎。

對于漏播補償問題的解決，我國多數地方是以人工補種為主，隨著勞動力成本的增加，人工費用越來越高，解決空穴問題最有效的途徑是實現補種機械化[4]。機械補種系統由兩部分組成：一是傳感器監測系統，安裝在排種器出口用于檢測是否有漏播情況；二是完成補種功能的補種執行機構。機械補種裝置不僅能夠減少勞動強度，還能增加播種質量，提高生產率[5-6]。該文將機器視覺與機械補種相結合，快速有效地判斷空穴位置，使種頭在尋找空穴位置時走過最優路徑，提高補種的精確性，實現超級稻精密播種的點位控制。

1機械臂式點位控制補種機構設計

1.1　設計原理及仿真驗證

補種機構簡圖如圖1所示。該機構是為了配合2CYL-450型水稻育秧精密播種機的結構而設計，主要由機構支架平臺、兩軸運動機構、步進電機、同步帶和同步帶輪，以及機械臂等組成。其中，機械臂包括Z軸方向氣缸(負責播種)，Y軸方向氣缸(負責供種盤中取種)，結構形式為龍門式；X軸放在龍門的下方，Y軸放置在X軸下方與龍門垂直；X軸滑軌長度為400mm，Y軸為200mm，機構尺寸為800mm×700mm×600mm(長×寬×高)；驅動方式為步進電機驅動。為了方便與2CYL-450型水稻育秧精密播種機相連，設計了支座，使得整個補種機構方便又穩固。

圖1　補種機構簡圖

為驗證此補種機構設計的合理性，運用Pro/E三維模擬軟件的TOP-DOWN設計方式對補種機構及其零部件進行三維實體模型運動仿真。在Pro/E裝配模塊下，把帶動機械臂的4個運動部件設置為滑動桿，同時限制其自由度，添加伺服電機，并設置起始時間、結束時間、速度大小和方向，運動仿真圖如圖2所示。

運行仿真結果顯示：氣缸取種與播種位置的行程非常準確，且氣缸運動時，與其它零件沒有碰撞，說明機械臂的三維實體設計是合理的。按此設計研制的機械臂式點位控制補種機構實物圖如圖3所示。

圖2　補種機構運動仿真圖

圖3　補種機構實物圖

1.2　補種機構性能

計算補種速度時，利用PCI7334運動控制卡，首先使用MAX調試，然后在視覺軟件LabVIEW里來實現轉速設定。測得實際帶負載時，轉速為600 r/min工作很穩定。單軸運動速度為

v=π·D·n

(1)

式中D—運動直徑(cm)，D=3；

n—工作穩定時步進電機轉速(r/min)。

經計算可知，補種時單軸運動速度為942mm/s。如果兩軸同時以942mm/s的速度運行，其合成速度為

(2)

在補種過程中，為了不影響缽體盤的運行速度，要在下一個補種區域到來之前完成對空穴的補種。因此，補種時間不能超過缽體盤走過一個補種區域的時間。最長補種時間為

t=l/vb

(3)

式中l—每次補種缽體盤走過長度(mm)，l=120；

vb—缽體盤速度(mm/ s)，vb=76。

該補種機構最長補種時間為1.58s。

2空穴坐標的提取

2.1　空穴率

補種機構將對2CYL-450型水稻秧盤育秧精密播種機漏播進行補種，其缽體盤具有375(25×15)穴的播種性能。其中，(2±1)粒/穴(或取秧面積)的播種合格率為90%，空穴率小于5%；當生產率為450盤/h，整個秧盤的空穴數不多于20穴。視覺檢測拍攝的視窗為缽體秧盤5行×15列的范圍，每次補種區域也是這個范圍。因此，補種區域只是缽體盤的1/5，且視覺檢測實驗結果顯示拍攝區域內空穴數不超過5穴[7]。

2.2　空穴坐標

播種機穩定工作時，秧盤前進速度約為76mm/s，在此過程中，利用CCD攝像機和圖像采集卡對缽體秧盤圖像進行連續拍攝。基于LabVIEW進行圖像處理后得到二值掩模圖像，根據圖像處理結果，將每個掩模內的灰度均值統計結果儲存在數組中[8-9]。種子灰度均值轉換為數組后，用LabVIEW提取空穴坐標，其流程圖如圖4所示，基于LabVIEW提取空穴坐標程序框圖如圖5(a)所示。利用For循環把數組中每個數與0.015作比較，小于0.015的存入容器中，最后在前面板輸出結果[10-11]，如圖5(b)所示，根據輸出結果可以清楚看出空穴的坐標，其結果是從上到下分別是5個點的空穴坐標，左邊一列代表第幾行(數值加1)，右邊一列代表第幾列(數值加1)。

圖4　提取空穴坐標流程圖

(a)　提取空穴坐標程序框圖

(b) 空穴坐標輸出結果

3最優運動軌跡算法及試驗結果分析

3.1　最優運動軌跡算法

在種頭尋找空穴位置時，需要明確運動順序的問題。顯然，最優運動軌跡是每個點只走一次，同時總路程最短，這類問題屬于組合優化問題。解決這類問題通常有窮舉法、最近鄰點策略和最短鏈接策略。窮舉法的思路最簡單，經歷所有可能的情況后把符合條件(最短)的路徑找到并輸出，排列個數是N！個。最近鄰點策略是從任意點出發，每次在沒有到過的點中選擇最近的一個，直至經過所有點最后回到出發地點。最短鏈接策略是每次在整個范圍內選擇最短邊加入到集合中，同時保證加入解集合中的邊最終形成一個哈密頓回路[12]。

3.2　3種運動軌跡算法試驗與結果分析

針對3種運動軌跡算法的試驗應該在2CYL-450水稻秧盤育秧精密播種機上進行，但由于供種盤和吸針還處在調試階段，故本試驗是在靜止的A4紙上畫出運動軌跡。該機的缽體盤是以速度76mm/s勻速運動的，所以試驗并不困難。現任意讀取3組空穴數組，分別使3種算法運行各自的主程序，依次對3組空穴數組進行試驗，試驗結果如圖6~圖8所示。

(a)　給出的空穴坐標1

(b)　繪制的軌跡1

(a)給出的空穴坐標2

(b)　繪制的軌跡2

(a)　給出的空穴坐標3

(b)　繪制的軌跡3

從圖6~圖8可以看出：3種算法各自繪制出的運動圖形軌跡與給出的空穴位置相吻合。分別對各算法的程序反應時間(運行程序時有一個停滯即運算時間)、偏離中心最大距離及一直邊單軸運行速度進行3組測量，結果如表1所示。

表1　空穴位置1測量結果

從表1的測量結果可以看出：3種算法都符合要求，但從理論分析來看，窮舉法運算次數為N！次，實際的組合次數只有(N-1)！/2次，實際程序運行時間最短。此外，在最近鄰點策略和最短鏈接策略兩種算法中，當空穴距離接近時會大大影響精度，而窮舉法不會出現這種問題。因此，確定窮舉法為本試驗最優軌跡算法。

4結論

為了對超級稻精密播種中出現的補穴問題進行點位控制，設計了匹配2CYL-450型水稻育秧精密播種機的機械臂式點位控制補種機構，并基于LabVIEW圖像處理技術提取空穴坐標，確定空穴位置。應用窮舉法、最近鄰點策略、最短鏈接策略3種算法進行了3種運動軌跡優化試驗。試驗結果表明：3種算法各自繪制出的運動圖形軌跡與給出的空穴位置相吻合，均能夠完成對精密播種的點位控制。因窮舉法運行時間短、編程簡單、結果精確及輸出距離最短等優點被確定為最優運動軌跡算法。

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Research of Point to Point Motion Control Technology for Super Rice Precision Seeding

Liang Qiuyan1, Zhou Haibo1,2, Ma Xiaojun1, Zhu Shiwei1, Li Hongbo1

(1.College of Mechanical Engineering, Jiamusi University, Jiamusi 154007，China； 2.College of Mechanical Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384，China)

Abstract：Designing of mechanical arm point to point motion control reseeding mechanism, and extracts the cavity coordinates successfully use LabVIEW to determine the location of cavities. Doing combination optimization algorithm research for seeding head trail, applying exhaustive method、nearest neighbor points strategy and the shortest link strategy for three trail optimization experiments and completed the algorithm programming based on LabVIEW software. Experimental results show that the movement trail graphics which plotted by each of the three algorithms can match the given cavities position, they are able to complete the point to point control of precision seeding, but the method of exhaustion has determined the optimal trail algorithm because of its advantages of simple programming, accurate results, and the running time is short, the output distance is short.

Key words：reseeding; precision seeding; cavity coordinates; trail optimization; point to point control; super rice

中圖分類號：S223.2+3

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)11-0091-04

作者簡介：梁秋艷(1981-)，女，黑龍江佳木斯人，講師，博士研究生，(E-mail)liangqiuyan81@qq.com。通訊作者：周海波(1973-)，男，黑龍江肇東人，教授，博士，(E-mail)haibo_zhou@163.com。

基金項目：國家自然科學基金項目(51275209)；黑龍江省教育廳科學技術研究項目(12531687)

收稿日期：2015-12-09