玉米聯合收獲機清選損失監測裝置設計與試驗

王 卓 車 東,2 白曉平 胡河春

(1.中國科學院沈陽自動化研究所， 沈陽 110016； 2.東北大學信息科學與工程學院， 沈陽 110819)

0 引言

聯合收獲機的清選系統是收獲機的重要組成部分，清選系統工作參數調節性能直接影響到糧食收獲的損失率和清潔率。清選損失率是聯合收獲機作業時的重要工作參數，根據清選損失率，可對清選系統進行準確的調節。在實際收獲過程中，實時監測較為困難，更多情況下依靠人工監測，根據駕駛員的經驗調節，這種調節時滯性大，調節效果差。

清選損失率的監測一直是國內外相關專家學者的研究重點。監測方法主要分為兩類：一類是依靠沖擊板進行檢測[1-9]；另一類是基于圖像處理的識別[10-11]。基于圖像識別的方法能夠真實地區分籽粒和雜余，但最大的制約是在多粉塵環境中很難保持相機鏡頭潔凈，采集的圖像質量差，且維護成本高，研究仍處于實驗室階段。

目前針對水稻等作物的清選損失監測研究較多，多采用壓電傳感器監測谷物沖擊峰值或者識別特定頻率的方法，然而在實際收獲過程中，谷物沖擊到傳感器的過程受到的影響因素較多，無法保證籽粒等以實驗時特定的速度、角度沖擊到傳感器，也不能保證谷物和雜余質量完全不同。在實際監測時，容易造成誤識別。對于玉米這類雜余類型復雜、籽粒與雜余區分度低的收獲作物來說，這種誤識別的情況就更容易出現。使用幅值區別的方法，只能將質量較輕的雜余沖擊信號判斷出來，與籽粒大小、質量相差不大的雜余所產生的沖擊信號和籽粒產生的沖擊信號幅值分布較為相似。針對以上問題，本文設計一種基于支持向量機的玉米籽粒沖擊信號的識別算法。通過對試驗過程中籽粒和雜余的沖擊信號進行采集并存儲，然后對信號特征進行分析，形成訓練集和測試集，采用交叉驗證法，對玉米籽粒沖擊信號和雜余信號進行多分類，識別玉米籽粒沖擊信號的主要特征值，進而在監測裝置上實現識別算法，通過進一步計算得到清選損失率。

1 清選損失監測裝置硬件設計

1.1 壓電薄膜檢測原理

壓電薄膜(PVDF)是一種壓電聚合物，依據正壓電效應，它可以將微力信號或動態形變信號轉換為電荷信號。這類材料具有材質柔韌、低密度、低阻抗、響應速度快和壓電常數高等優點，在水聲超聲測量、壓力傳感等方面得到廣泛應用[12-13]。由于壓電薄膜較薄，易受到損壞且不易于安裝，需要在上下表面粘貼PET(聚對苯二甲酸乙二醇酯)保護層。本文設計的監測裝置所使用的是MEAS公司生產的LDT4-028型壓電薄膜，幾何尺寸為20 mm×155 mm，厚度為205 μm，壓電材料厚度為52 μm，壓電常數d33=33pC/N。將壓電薄膜粘貼在橡膠基板上，作為檢測單元；將5組檢測單元排放在一起粘貼到不銹鋼基板上，形成檢測陣列，以此結構作為檢測敏感元件[14]。橡膠基板選用彈性形變量較差的橡膠，以減少玉米籽粒不同側邊接觸到壓電薄膜后，由于接觸面大小的不同而引起波形的差異，并可減少波形振蕩時間，便于以更高頻率檢測信號。為了減少機械振動對檢測的影響，在檢測陣列與橫梁之間安裝橡膠隔振片。傳感器結構圖和實物圖如圖1所示。

圖1 傳感器結構圖和實物圖Fig.1 Sensor structure diagram and physical map1.上層PET保護層 2.PVDF 3.下層PET保護層 4.橡膠基板 5.不銹鋼基板 6.橡膠隔振片 7.橫梁

1.2 硬件結構設計

圖2 硬件電路原理圖 Fig.2 Circuit principle diagram

硬件電路原理圖如圖2所示。其中傳感器電路主要包括電源模塊、CAN通信模塊、信號處理電路模塊、數據處理單元和數據存儲單元。電源模塊可以實現監測裝置的電源隔離并為其他電路提供合適的電壓。CAN通信模塊可以實現監測裝置掛載到整車CAN總線，進而實現通信。信號處理電路主要包括電荷放大電路、濾波放大電路、模數轉換電路。每片壓電薄膜都對應各自的電荷放大電路和濾波放大電路。壓電薄膜實現玉米或雜余沖擊力的物理量到電荷信號的轉換；電荷放大電路將電荷量轉換為能夠測量的電壓，并進行檢測電壓的放大；濾波放大電路將壓電薄膜振動時產生的50 Hz自振頻率濾除，并將20 kHz以下的其他頻率進行幅值放大；模數轉換電路以模數轉換芯片為核心，將各路電壓模擬量轉換為可以存儲的數字量，通過SPI接口發送到數據處理單元。數據處理單元使用STM32F4作為核心芯片，將沖擊信號進行軟件濾波、提取特征值、并對不同波形進行區分識別，控制清選損失率的計算、發送以及數據的存儲。數據存儲單元主要包括SD卡存儲模塊，用于存儲原始沖擊信號的數據，并間隔一定時間存儲清選損失率的計算值，以便于實驗室數據分析。

監測裝置的整體機械結構如圖3所示。將每塊沖擊板安裝在可調節水平角度的橫梁上，橫梁安裝在距離篩箱尾部后方10 cm、下方30 cm處，此位置不與振動的篩箱發生碰撞。左、右支架固定在整車車體上。在篩面同一水平面上安裝間距為2 cm的篩板，便于將大的雜余和未脫粒的玉米隔離開。將電路板固定在防水電路盒中，并安裝在沖擊板下方，沖擊板信號引出線以最短距離連接到電路板，減少信號的擾動，3個電路模塊使用CAN總線相互連接，并全部掛載到整車CAN總線上。

圖3 監測裝置整體機械結構圖Fig.3 Mechanical structure drawing of detector1.沖擊板 2.電路盒 3.橫梁 4.左、右支架 5.篩板 6.篩箱

2 籽粒和雜余沖擊信號采集和特征提取

2.1 沖擊信號處理

圖5 不同測試條件下的信號波形圖Fig.5 Signal waveforms under different experiment conditions

首先，將模數轉換芯片傳回的信號轉換為在零點附近上下振動的信號。由于籽粒與雜余擊打到沖擊板上的時間是隨機的，且有效信號時間較短，需要確定信號開始記錄的時間。對于開始信號，采用兩緩沖區循環計數取平均值的方法進行識別，如果某一緩沖區的平均值超過設定閾值，將該緩沖區與其前一個緩沖區的數據依次存儲，并跳出循環開始之后的數據采集，一次采集6 000個數字量，即15 ms作為一次信號的長度。該方式可防止由輕微振動引起的數據記錄，并可避免存儲與采集的時間沖突，以防止采集信號時進行數據的存儲。為了進一步減少機械振動的影響，進行高斯平滑濾波，對于某位置的數字量，取相鄰5個數字量的均值作為記錄值。對于其他擾動所引起的波形跳變或記錄間斷，若相鄰差值大于某閾值，則該信號無效。

2.2 信號采集試驗

根據實際收獲過程的調研，玉米收獲過程中的大塊雜余多為脫粒系統所排出的與籽粒大小相差不大的玉米芯。選用華農138品種玉米，取3組成熟度不同的玉米籽粒和3組大小不同的塊狀玉米芯作為試驗樣本，玉米芯的大小、質量與籽粒相差不大，樣品如圖4所示。

圖4 試驗樣品Fig.4 Experimental samples

在實驗室條件下搭建試驗臺架，使用傳送帶，間隔5 cm放置一個試驗樣品，傳送帶速度為1 cm/s，由于水平速度很小，樣品離開傳送帶時近似于自由落體運動。為了模擬實際收獲過程中，籽粒與雜余沖擊到傳感器上的不同角度和高度，將沖擊板安裝在可以調節角度和高度的支撐臺架上。根據國家標準[15]，在高度30、40 cm和沖擊板角度30°、45°條件下進行交叉組合試驗，對每組玉米籽粒和雜余分別進行100次的沖擊試驗，共得到8組試驗數據，所采集到的各組信號波形如圖5所示，由上到下分別按順序標記為第1組～第8組。

2.3 識別特征選取

整個波形共包括6 000個數據，將6 000個值作為特征值進行訓練和測試，所需的時間較長，很難滿足實時性的要求，并且計算量較大，難以在嵌入式系統中實現。為保證波形的可識別度，并盡量減少識別特征，選取能夠代表整個波形的特征。波形開始變化得較快，幅值大，需要提取的特征較多，比較所有波形，對波形前1 000個數值每10個提取一個特征值，1 000～2 000每20個提取一個特征值，后4 000個每50個提取一個特征值，最后得到230個特征值，作為每組的識別特征。得到大小為230×100×8的數據集，對此數據集進行訓練。

3 識別算法與清選損失率計算

3.1 清選損失率計算原理

支持向量機(Support vector machines, SVM)是根據統計學習理論中結構風險最小化原則提出的，SVM在解決小樣本、非線性及高維模式識別中有很多優勢[16]。SVM支持二分類或多分類方法，在工業生產中得到了較好的應用[17-19]。

根據支持向量機模型所得的分類方法，得到沖擊板監測到的籽粒沖擊個數，由沖擊板大小和安裝位置計算清選損失率，根據收獲機的工作參數調整計算參數。

3.2 支持向量機模型的訓練方法

對已得到的8組數據，將所有籽粒數據標為一組，雜余數據標為一組，即1、2、3、4組標記為籽粒類，5、6、7、8組標記為雜余類。每組選出3/5作為訓練集，剩余2/5作為測試集，采用支持向量機二分類方法對訓練集進行分類模型的學習，使用測試集進行驗證，分類準確率最大達到72%，分類結果如圖6所示。

圖6 支持向量機二分類結果 Fig.6 Result with binary-class SVM

根據以上分類結果可以看出，當進行簡單的二分類時，所得到的分類模型對沖擊角為30°時的籽粒信號與沖擊角為45°時的雜余信號的分類準確率不高，即1、2、7、8組存在誤識別的情況。原因是在二分類時，受3、4、5、6組對支持向量的影響，使得1、2、7、8組的分類特征不明顯。因此使用多分類結合決策樹層分類方法進行改進。分類結構如圖7所示。

圖7 決策樹多分類結構 Fig.7 Structure of multi-class SVM with decision tree

第1層分類時，使用三分類方法，將3、4組標記為籽粒類，5、6組標記為雜余類，1、2、7、8標記為未區分類，使用該標記方法進行訓練，測試集分類準確率為85%，分類結果如圖8a所示。第2層對未區分類進行四分類，即將每一類標記為組號進行分類，分類準確率為89%，分類結果如圖8b所示，存在將7、8組互相誤分類的情況，因為7、8組都是雜余，可將該情況認為是正確分類，最終準確率為92%。為了避免這種情況，可將1、2組標記為籽粒類，7、8組標記為雜余類，這種分類準確率為95%，分類結果如圖8c所示。按照兩種分類方法對測試集進行測試，最終的識別準確率為87%和92%，分類結果如圖8d、8e所示。最后選擇使用第2種方法進行分層訓練，并應用到實際的檢測工作中。

以上分類方法的訓練模型在高度30 cm或40 cm和角30°或45°的交叉試驗條件下進行訓練，在實際收獲過程中，玉米籽粒或雜余每次沖擊到檢測傳感器的高度與角度是不同的，因此設計一組不同角度和高度的交叉試驗，驗證在該模型下的識別效果，最終的識別準確率如圖9所示。

圖8 支持向量機多分類結果Fig.8 Result with multi-class SVM

圖9 不同高度、角度時支持向量機分類結果Fig.9 Result with SVM at different heights and angles

由圖9可以看出，在靠近訓練條件的位置，準確率相對較高，整體識別準確率在85%左右。說明在實際檢測過程中，可按照以上分類模型進行分類。

另外，針對不同品種以及不同含水率的籽粒和雜余進行試驗，以測試分類算法的推廣性。選取華農138、紀元168和鄭單958的籽粒和雜余作為測試樣本，籽粒含水率分別為23%、21%和24%，雜余含水率分別為28%、27%、30%。選取一部分在干燥箱中干燥以得到不同含水率樣本。然后以30 cm沖擊高度和45°沖擊角在傳送帶實驗臺架上進行試驗，識別準確率結果如表1所示。可以看出籽粒識別準確率受品種影響小，隨含水率下降準確率有下降趨勢。

表1 不同品種和含水率條件下籽粒和雜余識別準確率Tab.1 Accuracy rate of grain and other material in different varieties and moisture content %

3.3 支持向量機分類方法的實現

支持向量機的分類方法在計算機上能夠得到很好的應用，但是受訓練集的影響，訓練時間較長，且對硬件的要求較高，需要進行浮點運算和矩陣運算等，在聯合收獲機上實現訓練的算法難以滿足實時性要求，且成本較高。采用線下訓練、線上實時預測的方法[20]。在嵌入式設備中的實時計算只需要訓練時得到的支持向量和相應的核函數參數即可，并且每次只對一條記錄進行分類判定，所用時間較少，能夠滿足實時性要求。

3.4 清選損失率的計算

清選損失率為一段時間內損失量占糧倉收集谷物總量的比值。清選損失率的計算公式為

(1)

式中Ni——谷物損失率，%

mz——在測定段內，機器排出秸稈中分離出的自由谷粒質量，g

mc——在測定段內，機器排出雜草中分離出的自由谷粒質量，g

mL——在測定段內，從糧倉收集的谷粒質量，g

谷物總量可以使用谷物流量傳感器獲得的谷物流量數值，計算公式為

mL=qtt

(2)

式中qt——流量傳感器獲得的t時間段內平均籽粒流量，kg/s

t——測定時間，s

損失率可以通過一段時間內檢測到的玉米籽粒信號個數乘以籽粒質量，并乘以某個占比得到。籽粒質量公式表示為

(3)

式中ml——清選室排出物自由谷粒質量，g

si——沖擊板檢測到的谷粒數，個

mi——單個籽粒質量，g

ci——沖擊板檢測到的籽粒數占總籽粒數量的比值

清選監測裝置共3組，在整車行走系統關閉的情況下，開啟收獲機的收糧系統，人工定量喂入玉米，將脫粒系統和傳送系統調節到正常工作狀態，在不同清選風機轉速和清選篩開度下進行組合試驗(轉速設定為750、950、1 150 r/min，清選篩開度設定為4、8、12 cm)，令谷物流量恒定在2kg/s。根據在谷物收獲機上所做的試驗[21]，在清選室排出口放置與排出口等大的接料盒，接料盒大小為120 cm×80 cm，按照10 cm×10 cm的大小分成小的接料盒。接料時間為5 min，統計每個小接料盒中籽粒的個數。其中某一次的籽粒分布情況如圖10所示。

圖10 某次試驗籽粒分布情況Fig.10 Distribution of corn for one test

由圖10可以看出，由中間到左右兩邊籽粒數量呈現下降趨勢，在沖擊板安裝位置附近的接料盒籽粒分布相差不大，將整個接料盒分為左、中、右3部分。將同一部分同一行的小接料盒籽粒數求和后的縱向分布如圖11所示。

圖11 不同試驗條件下3部分縱向籽粒分布情況Fig.11 Distributions of corn under different conditions

由圖11可知，清選篩開度變化的影響較小，且在不同風機轉速的情況下需要乘以校正系數進行校正，以風速750 r/min為標準，得到風速分別在750、950、1 150 r/min時的校正系數為k1=1.0，k2=0.8，k3=0.7。傳感器所在位置分布的籽粒數分別占對應部分總籽粒數的百分比為c1=11.1%，c2=11.0%，c3=12.0%。

最終的清選損失率計算公式為

(4)

其中

(5)

式中k(n)——校正系數函數

n——風機轉速，r/min

zj——在測定段內，每塊沖擊板檢測到的籽粒沖擊次數

測得的清選損失籽粒個數為

4 試驗驗證

4.1 試驗條件

為了實際驗證所設計的監測裝置的檢測效果，2018年1月20日在天津市里自沽農場進行了玉米收割田間試驗。將傳感器安裝在勇猛公司研制的4YL-8型玉米收獲機上進行田間試驗，如圖12所示，田間試驗如圖13所示。

圖12 清選損失監測裝置在聯合收獲機上的安裝位置Fig.12 Installation position of device in combine harvester1.篩箱 2.調理電路 3.傳感器

圖13 田間試驗Fig.13 Field trial1.監測裝置 2.收獲機雜物排出口

本次試驗所使用的谷物流量傳感器為沖量式傳感器[22-23]，傳感器測量的最大誤差為3.02%；使用玉米作為測產對象，在勻速升運試驗臺架上進行標定后，傳感器的最大測量誤差為5.20%。風機轉速傳感器為霍爾轉速傳感器，精度為1/16圈。

田間試驗時，玉米品種為紀元168，夏播無倒伏，收獲時已自然干燥，平均株高150 cm，千粒谷物質量350 g，籽粒平均含水率19%，玉米芯平均含水率18%。

由于聯合收獲機雜物的排出口都集中在清選篩后側，對于清選損失率準確數值的獲取較為困難，需要區分清選損失、夾帶損失、割臺損失等。為了區分割臺損失，試驗時在車輛前輪后側安裝與車身等寬的一卷油布，油布隨收獲機行走而展開。在人工撿拾油布上的玉米籽粒時不統計由于脫粒不完全造成的籽粒損失，以區分夾帶損失，即粘連在玉米芯上的玉米籽粒不作為清選損失統計。

4.2 試驗方法及過程

根據國家標準[24]檢測方法要求，確定了試驗過程：

(1)在相鄰壟收獲玉米，并調節收獲機工作參數到最佳工作參數。根據不同的行走速度得到收獲機工作參數為：當行走速度為1m/s時，風機轉速為925 r/min、清選篩開度為5 cm、谷物流量范圍為1.5～2.0 kg/s；當行走速度為2 m/s時，風機轉速為1 125 r/min、清選篩開度為6 cm、谷物流量范圍為3.0～3.7 kg/s。此時行走速度傳感器、谷物流量傳感器和風機轉速傳感器工作正常，與田間計算機通信正常，數據顯示和存儲正常。

(2)清選損失監測裝置安裝在距離篩箱尾部水平距離10 cm、下方30 cm的位置，安裝角為45°。并將數據通過CAN總線上傳到田間計算機，進行數據的顯示和存儲。用飽和玉米籽粒擊打10次，清選損失監測裝置統計個數正常，同時田間計算機顯示結果正常。

(3)以行走速度1 m/s進行勻速收獲，收獲機參數按照步驟(1)確定的參數設置。收獲長度為50 m，為避免聯合收獲機啟動時參數的波動以及流量的不穩定所造成的損失率檢測不準確的情況，選取從20 m處開始的20 m作業長度作為試驗數據的對比區間。

(4)清選損失監測裝置每間隔4 s進行一次籽粒損失個數的統計，并將統計信息反饋給田間計算機。風機轉速檢測裝置、谷物流量傳感器實時反饋相應信息，以4 s時間內的平均值作為計算值。

(5)油布隨著收獲機行走展開，清選室和脫粒滾筒所排出的雜余和損失都落在油布上，對雜余和損失每隔4 m作為一個統計的點進行收集，根據國家標準的要求，將夾帶損失去除，對大塊雜余和未成熟籽粒進行篩除，篩取出成熟籽粒，得到籽粒個數和質量，該數據作為相對準確標準使用，得到的數據如表2所示。

(6)將行走速度改為2 m/s，統計時間改為間隔2 s做一次統計，對應人工檢測每隔4 m作為一個統計點，同樣采集5組數據。根據步驟(3)～(5)重新進行試驗，得到的數據如表2所示。

4.3 試驗結果及分析

實際檢測清選損失率為人工撿拾所得到的損失質量占總的收獲量的比值，試驗時為了得到較穩定的工作參數，收獲機已經作業了一段距離，糧箱中已有糧食，因此無法獲得實際的收獲總質量；根據式(4)所得到的清選損失率受到谷物流量檢測準確度和籽粒質量的影響，由于在任何實時檢測的方法中都不能避免，所以在計算相對誤差時，通過計算得到的籽粒損失個數作為檢測結果，并與人工檢測的籽粒損失個數作為比較。相對誤差計算公式為

(6)

式中zR——在測定段內，人工檢測到的籽粒損失數

根據式(4)得到清選損失的籽粒個數、清選損失率，根據式(6)得到相對誤差，具體數據如表2所示。

試驗過程中受到工作環境的影響較大，機械振動、田地不平整等對占比ci的影響較大，傳感器的面積無法保證能夠全面反映整個排出口的情況，容易造成較大的誤差；傳感器所檢測到的損失粒數的誤差來源于傳感器識別誤差、校正系數函數誤差和占比誤差。

根據表2得到的數據和結果可以看出，計算得到的籽粒損失數總是少于實際損失數。存在該情況的原因可能是所使用的人工檢測方法將應計為夾帶損失的籽粒計算進去；并且收獲時籽粒含水率較小，識別算法將部分籽粒識別為較輕的雜余，導致檢測個數較實際數量少，造成了較大的誤差。通過計算得到，在不同速度和不同測試點，相對誤差最大值為17.64%，平均相對誤差為12.98%。

表2 田間試驗檢測結果Tab.2 Results of field experiments

5 結論

(1)采用壓電薄膜的壓電效應，在實驗室條件下，模擬不同的沖擊角度和高度，將籽粒和雜余的沖擊信號進行記錄，基于支持向量機多分類方法，使用采集到的數據集進行訓練；以該數據集下訓練出的結果對其他不同沖擊角度和高度的試驗條件下所得到的沖擊信號進行測試，能夠達到較好的識別效果；針對不同品種和含水率的玉米具有良好的推廣性。

(2)根據風機轉速和沖擊傳感器位置所占整個排出口沖擊籽粒數的比例，進行相應比例調整，得到損失率的計算公式，田間試驗時，實時采集沖擊信號進行分類，識別籽粒信號，進行清選損失率計算，結果表明所使用的方法能夠很好地識別籽粒沖擊信號。

(3)監測所得到的清選損失籽粒數能夠反映實際清選損失籽粒數，最大相對誤差為17.64%，平均相對誤差為12.98%，實現了清選損失率的實時監測，能夠為聯合收獲機工作參數的調節提供反饋量。