ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ПОЧАТКОВ КУКУРУЗЫ Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

Технические науки

<1

УДК 634.355.3

ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ПОЧАТКОВ КУКУРУЗЫ

ПЕТУНИНА Ирина Александровна, д-р техн. наук, профессор, petunina.ia60@mail.ru

КОТЕЛЕВСКАЯ Елена Анатольевна, магистр, ст. преподаватель, 9183119059@mail.ru Кубанский государственный аграрный университет, г. Краснодар

Приоритетным направлением для реализации программ производства кукурузы в России считается обеспечение внутренних потребностей качественным семенным материалом. Многолетние изучения физико-механических свойств початков кукурузы показали, что этот растительный материал имеет широкий диапазон значений различных показателей. В практике послеуборочной обработки початков кукурузы в семеноводстве не использовались такие отличительные особенности как цветовая гамма. Нами для сепарации початков кукурузы был выбран показатель, который основан на различии цветов поверхностей неочищенных и очищенных от оберток початков. Основой для разделения может послужить цветовая гамма поверхности оберточных листьев в сравнении с поверхностью зерновок очищенных початков. Рассмотрены особенности цветовых кодов очищенных и неочищенных от оберток початков кукурузы и установлены значительные различия их цветовой гаммы. Использование программного обеспечения разделения по цветовому показателю даст возможность решить поставленную задачу по уменьшению затрат на процесс сортировки початков и уменьшить их травмирование в процессе послеуборочной обработки.

Ключевые слова: початки кукурузы, цветовая гамма очищенных и неочищенных от оберток початков, полигон распределения цветов, коды цветов.

Введение Необходимость разработки принципиально

В 2014 году мировое производство зерна куку- новых технических решений для процесса разде-рузы достигло 987 млн. т. Её доля в мировом ба- ления очищенных от неочищенных початков куку-

лансе составила около 33%, в то время как пшеницы 27%, ячменя 7% [8,9,11]. В России интерес к этой культуре в 90-е годы значительно упал. И только с 2000 г. в результате возросшего спроса во многих южных регионах страны расширились площади посевов кукурузы на зерно, увеличился валовой сбор зерна кукурузы до 11,64 млн. т. Общая посевная площадь кукурузы в 2015 году в Краснодарском крае составила примерно 1890 тыс. га [10].

Приоритетным направлением для реализации программ производства кукурузы в России считается обеспечение внутренних потребностей качественным семенным материалом. В технологиях уборки и переработки кукурузы одним из ключевых является процесс очистки початков от оберток. Очистка початков кукурузы и до настоящего времени остается одним из актуальных вопросов в процессе послеуборочной обработки, так как она является обязательным этапом в технологии получения семенного материала, включена в часть технологических схем, по которым выполняется уборка кукурузы на зерно и обязательна при скармливании свиньям.

Методика проведения исследования

Многолетнее изучение физико-механических свойств початков кукурузы показало, что этот растительный материал имеет широкий диапазон значений по любому из свойств, характерен нелинейным изменением этих значений в процессе очистки, что обусловлено сложной многослойной анизотропной структурой самих початков [1,2].

Определение одного из показателей свойств початков кукурузы, основанных на особенностях их развития, позволит производить разделение потока очищенных от неочищенных початков, что в значительной степени сократит затраты на этот процесс и снизит повреждаемость зерновок семенного материала.

рузы диктует практика получения семенного материала и требует более глубокого исследования технологических свойств обрабатываемого растительного материала. Один из показателей, который может быть использован при решении этой задачи -цветовой индекс початка.

Продолжающееся уже не первое десятилетие быстрое развитие оптико-электронных систем (ОЭС) позволяет непрерывно расширять круг их применения и решать многие сложные задачи, в частности, еще не так давно недоступные для автоматических систем. Пути развития ОЭС технического зрения во многом совпадают с тем, что создала природа в виде зрительного аппарата высших животных и человека. Так, считается, что этот зрительный аппарат взаимодействует с мозгом двояко: путем передачи образа для сличения его с эталонами известным образом (аналог - оптико-электронные корреляторы) или для анализа образа по ряду первичных признаков (аналог - ОЭС со спектральной оптической, пространственно-частотной и пространственно-временной фильтрацией).

Анализ результатов исследований

К настоящему времени устройства для разделения очищенных и неочищенных початков еще не созданы, а существующие кукурузоуборочные комбайны и початкоочистители не гарантируют стабильного качества обработки початков на уровне исходных требований в течение периода уборки и для разных гибридов кукурузы. В связи с этим создание початкоразделителей не потеряло актуальности. Нами предлагается проверить: электронное программируемое устройство с использованием программы кодового распознавания по цвету, различию цветовых кодов очищенных и неочищенных початков кукурузы. Новизна математико-теоретических решений разделения початков подтверждается программами определения кода плотности по цветам (початок кукурузы в

© Петунина И. А, Котелевская Е. А., 2016г

ф

Вестник РГАТУ, № 1 (29), 2016

обертке), свид. №2009615580; определения кода плотности по цветам (початок кукурузы без обертки), свид. №2009615581.

При разделении початков кукурузы на очищенные и неочищенные с использованием кодов цветовой гаммы, а именно красного, зеленого и синего цветов, необходимо знать преобладающие оттенки цветов поверхностей очищенных и неочищенных початков. За основу должно быть положено наибольшее различие одного цвета для очищенных и неочищенных початков.

Определение кода цветности и процента заполнения поверхности початка производится с использованием разработанных нами программ [6,7]. При определении кода цветности делается фотография объекта для создания каталога вида, подлежащего распознаванию по цветам. Создаются матрицы компонентов по цветам исходной фотографии. По полученным данным строятся гистограммы и полигоны эмпирического распределения кодов синего, красного и зеленого цветов поверхностей оберток и зерновок неочищенного и очищенного початков.

В результате проведенных исследований кодов цветовой гаммы поверхностей неочищенных и очищенных от оберток початков построены гистограммы и полигоны эмпирического распределения кодов (рисунки 1-12).

13000

и 10

1.04- 10 г 7500

"_ 5200

2600

А

Г

/ \

/ \

/ \

255 255

Рис.2 - Полигон эмпирического распределения синего цвета неочищенного початка

Рис.3 - Полигон эмпирического распределения синего цвета очищенного початка

Рис. 4 - Гистограмма эмпирического распределения синего цвета очищенного початка

Рис. 5 - Полигон эмпирического распределения красного цвета неочищенного початка

Рис. 1 - Гистограмма эмпирического распределения синего цвета неочищенного початка 1= 0,10..82000

Рис. 6 - Гистограмма эмпирического распределения красного цвета неочищенного початка

ком" 10 1.2-104

г 9000

2_ 6000

3000

0 О

50 100 130 200 230

О Х:1С 230

Рис. 7 - Полигон эмпирического распределения красного цвета очищенного початка

Рис. 8 - Гистограмма эмпирического распределения красного цвета очищенного початка

Технические науки

8400

2800

0 01-—с--

0 51 102 153 204 255

О Х.хс 255

Рис.9 - Полигон эмпирического распределения зеленого цвета неочищенного початка

Рис. 10 - Гистограмма эмпирического распределения зеленого цвета неочищенного початка

0 51 102 153 204 255

О Х.хс 255

Рис. 11 - Полигон эмпирического распределения кода зеленого цвета очищенного початка

í

Рис. 12 - Гистограмма эмпирического распределения кода зеленого цвета очищенного початка

Для выбора кода цвета при сепарации початков проведены сравнения полигонов распределения цветов и выбран тот, который имеет наибольшее расхождение в матрице распределения по одному цвету. Для выполнения этой операции сравнили средние значения кодов, а также отклонения средних значений цветности поверхностей исследуемых початков полигонов распределения цветов неочищенных и очищенных початков, по-

лученных в результате экспериментально-теоре-лученных в результате экспериментально-теоретических исследований.

Анализ графиков полигонов приведенных на рисунках 1-4 кодов позволил установить, что коды синего цвета имеют наибольшее расхождение по показателям кодирования. Это дает основание выделить их как полигоны цветовой гаммы початков, которые могут быть использованы при программировании систем, работающих при разделении разнородных предметов по цветовой гамме. Так, значения показателей кода плотностей для неочищенного початка лежат в диапазоне от 51 до 160, а очищенных початков - в диапазоне цветовой гаммы от 0 до 102. При этом средние значения кода плотности для неочищенных початков в нашем эксперименте равны 144, а для очищенных

- 13.

Анализ кодов распределения красного цвета, представленных на рисунках 5-8, не дает возможности использовать цвет в качестве задающего параметра для разделения по цветам початки различного технологического свойства. Так, у неочищенных початков код плотности цвета, его среднее значение составляет 226, а у очищенных

- 225. Практически они не отличаются один от другого и такой показатель, как красный код плотности, не может быть использован для разделения початков.

Анализ графиков кодов плотности распределения зеленого цвета, представленных на рисунках 9-12, дает основание сделать вывод о неприемлемости этого кода для использования в качестве основы для создания программного обеспечения при разработке устройств для разделения початков на очищенные и неочищенные, так как средние значения их незначительно разнятся: неочищенные початки имеют показатель равный 205, а очищенные - 151.

Для реализации рассматриваемого принципа были проведены исследования по определению кода цветности поверхностей и установлено, что в наибольшей степени этим требованиям отвечает синий цвет. Применение этого принципа сепарации позволит производить разделение потока очищенных початков от неочищенных, что в значительной степени сократит затраты на этот процесс.

Заключение

1. В результате проведенного анализа литературных источников и исследований физико-меха-ни-ческих свойств и архитектоники початков кукурузы было установлено, что цвет поверхности початков очищенных и неочищенных имеет отличия.

2. В результате проведенного исследования по кодированию цветовой гаммы поверхностей очищенных и неочищенных початков было установлено: для синего цвета код составляет 13 и 144 единицы, для красного цвета - 225 и 226 единиц, для зеленого цвета - 151 и 205 единиц.

3. Кодирование цветовой гаммы поверхностей початков - синего, красного и зеленого - позволил выявить основной цвет для их сепарации, которым является синий.

ф

Вестник РГАТУ, № 1 (29), 2016

Список литературы на, Е. А. Котелевская // Международный журнал

1.Петунина И.А. Определение коэффициен- прикладных и фундаментальных исследований . тов восстановления зерновок кукурузы при ударе - 2013. - № 9. - С.83-84.

/ И.А. Петунина // Техника в сельском хозяйстве, 6. Петунина И.А. Определение кода плотности

2006, № 3, с. 44-46. по цветам (початок кукурузы в обертке) / И.А. Пе-

2.Петунина И.А. Некоторые показатели архи- тунина, Е.А. Котелевская, В.В. Цыбулевский, С.М. тектоники и физико-механических свойств почат- Сидоренко, В.А. Кузнецов // Свид. № 2009615580. ков кукурузы /И.А. Петунина // Техника в сельском - М.: Роспатент, 2010. - 3 с

хозяйстве, 2008, № 3, с. 31-33. 7. Петунина И.А. Определение кода плотности

3.Петунина, И. А. Использование цветовых ко- по цветам (початок кукурузы без обертки) / И.А. Пе-дов для разделения початков кукурузы при сорти- тунина, Е.А. Котелевская, В.В. Цыбулевский, С.М. ровании [Текст] / И. А. Петунина, Е. А. Котелевская Сидоренко, В.А. Кузнецов. // Свид. № 2009615581. // Международный научный журнал. - 2015. - № 4. - М.: Роспатент, 2010. - 3 с.

- С.61-63. 8.https://ru.wikipedia.org/w/index.php.

4.Петунина, И. А. Выбор кода цветовой гаммы 9.United States Department of Agriculture, USDA. для разделения початков [Текст] / И. А. Петунина, 10.Приказ МСХ РФот 21.08.2012 № 441.Об от-Е. А. Котелевская // Сельский механизатор.- 2014.- раслевой целевой программе «Производство и №1 (59). С.14. переработка зерна кукурузы в Российской Феде-

5.Петунина, И. А. Разделение початков кукуру- рации на 2013-2015 годы». зы по коду цветовой гаммы [Текст] / И. А. Петуни- 11.Latifundist.com.

ELECTROOPTICAL RECOGNITION OF CORN COBS.

Petunina Irina A., the doctor of technical sciences, the professor, petunina.ia60@mail.ru Kotelevskaya Elena A., the master, the item the teacher, 9183119059@mail.ru The Kuban state agrarian university, Krasnodar

The priority for the implementation of the programs of maize production in Russia is considered to ensure domestic needs of quality seed material. Long-term study of the physical and mechanical properties of corn cobs showed that this plant material has a wide range of values of different indicators. In the practice of post-harvest corn cobs were not used in the seed, such as the distinctive colors. We have to separate the corn cobs was chosen index, which is based on the difference in color of the surface of untreated and treated ears of wrappers. The basis for the division can serve as color gamut surface of the wrapping sheet in comparison with the surface of the grains treated ears. The features of the color codes of treated and untreated wrappers from corn cobs and established significant differences in their colors. Using the software division of a color indicator will provide an opportunity to solve the problem to reduce the cost of the process of sorting the cobs and reduce their damage during postharvest handling.

Key words: corn ears, color scale of the cleared and crude ears from wrappers, range of distribution of colors, codes of colors

Literatura

1.Petunina I.A. Opredelenie koefficientov vosstanovleniya zernovok kukuruzy pri udare / i.a. petunina // texnika v selskom xozyajstve, 2006, № 3, s. 44-46.

2. Petunina I.A. Nekotorye pokazateli arxitektoniki i fiziko-mexanicheskix svojstv pochatkov kuku-ruzy /i.a. petunina // Tekhnika v selskom xozyajstve, 2008, № 3, s. 31-33.

3. Petunina I.A. Ispolzovanie cvetovyx kodov dlya razdeleniya pochatkov kukuruzy pri sortirova-nii [tekst] / I. A.Ppetunina, E. A. Kotelevskaya//Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal. - 2015. - № 4. - s.61-63.

4. Petunina I.A. Vybor koda cvetovoj gammy dlya razdeleniya pochatkov [tekst] /1. A. Petunina, E. A. Kotelevskaya //Selskij mexanizator.- 2014.-№1 (59). s.14.

5. Petunina I.A. Razdelenie pochatkov kukuruzy po kodu cvetovoj gammy [tekst] /1. A. Petunina, E. A. Kotelevskaya // Mezhdunarodnyj zhurnal prikladnyx i fundamentalnyx issledovanij. - 2013. - № 9. - s.83-84.

6. Petunina I.A. Opredelenie koda plotnosti po cvetam (pochatok kukuruzy v obertke) / I.A. Petunina, E.A. Kotelevskaya, V.V. Cybulevskij, S.M. Sidorenko, V.A. Kuznecov // Svid. № 2009615580. - M.: Rospatent, 2010. - 3 s.

7. Petunina I.A. Opredelenie koda plotnosti po cvetam (pochatok kukuruzy bez obertki) / I.A. Petunina, E.A. Kotelevskaya, V.V. Cybulevskij, S.M. Sidorenko, V.A. Kuznecov//Svid. № 2009615581. - M.: Rospatent, 2010. - 3 s.

8.https://ru.wikipedia.org/w/index.php.

9.United States Department of Agriculture, USDA.

10. Prikaz MSX RF ot 21.08.2012 № 441.Ob otraslevoj celevoj programme «Proizvodstvo i pererabotka zerna kukuruzy v rossijskoj federacii na 2013-2015 gody».

11.Latifundist.com.