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   今年種的棉花質(zhì)量究竟怎么樣？采摘的棉花棉包的一致性強不強？今后，關(guān)于棉花的質(zhì)量優(yōu)劣問題都可以在收獲前很快得到檢測。近日，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院副教授王玲所在的團隊成功破解了采摘機器人對于棉花品級視覺識別的關(guān)鍵技術(shù)——田間籽棉品級識別，一旦得到運用，采摘機器人便可根據(jù)我國籽棉品級文字標(biāo)準(zhǔn)，籽棉的大小、白度、黃度和雜質(zhì)量等特性，迅速、準(zhǔn)確地判斷出籽棉的品級，將有望從源頭上嚴把棉花采摘、收購關(guān)，解決我國棉花的采摘質(zhì)量問題。

   作為世界產(chǎn)棉大國，與其他國家相比，我國的棉花種植地域遼闊，生產(chǎn)規(guī)模呈現(xiàn)多元化格局，棉花品種多、收獲期長、蟲害多、地膜碎片多，因此，運用當(dāng)今世界上普遍使用的機械式采摘技術(shù)，盡管能提高工效，但是容易造成棉花優(yōu)劣并收的尷尬局面。然而，若使用常規(guī)的手工采棉，則又面臨著勞動強度大，勞動費用高的問題，同時，由于一些農(nóng)民質(zhì)量意識淡薄，使采摘的棉包一致性差，不具備價格導(dǎo)向性。長期的實踐證明，機械式采摘依然是我國采棉業(yè)發(fā)展的方向，但如何讓采摘機器人正確地判斷出棉花的品級、保證棉花的質(zhì)量，則是主要的制約因素。

   “長期以來，我國棉花采摘、收購以感官檢驗為主、儀器測試為輔，為了解決棉花機械式采摘質(zhì)量問題，我們開始了此項技術(shù)的研究。”王玲副教授說，自2005年起，她和團隊便開始了這項“基于圖像特征選擇識別田間籽棉品級”的研究，此項研究也是國家“863”計劃項目。研究主要使用CCD數(shù)碼相機采集早、中、晚三期“蘇棉12”1~7級籽棉的正面圖像共計350幅。首先，用顏色閾值法將籽棉從復(fù)雜的背景中分割出來，并用一組同心圓對其進行切割；其次，研究者提取了反映籽棉白度、黃度和雜質(zhì)量的14個紋理特征以及反映棉瓣大小、結(jié)構(gòu)的16個形狀特征；最后，研究者以類可分性準(zhǔn)則為過濾器的評價函數(shù)啟發(fā)式搜索了有效特征。研究結(jié)果表明，籽棉圖像分割算法快速、準(zhǔn)確；30個紋理、形狀特征能夠區(qū)分籽棉的品級；混合過濾器/封裝器和浮動搜索的特征選擇算法效率高、效果好，有效特征為3個白色、黃色紋理特性和4個形狀結(jié)構(gòu)特征，并獲得了88.4%的識別率。

　　作為此項技術(shù)應(yīng)用實現(xiàn)的載體，王玲副教授說，采摘機器人能夠以較大的時空自由度模擬人工實時采摘并分級，能夠適應(yīng)棉花品種的多樣性，降低生產(chǎn)成本，提高棉花等級相符率，減少異型纖維問題、摻雜使假事件和包一致性差現(xiàn)象，使高、中、低檔棉花品質(zhì)結(jié)構(gòu)趨于合理。此項技術(shù)的突破，也將使我國的棉花質(zhì)量檢測由收獲后檢測轉(zhuǎn)變?yōu)槭斋@前檢測，通過采摘機器人，在采摘前就能知道，哪片地里的棉花質(zhì)量好，哪片地里的棉花質(zhì)量差，從而避免了重復(fù)和無謂的勞動，實現(xiàn)采棉作業(yè)的精細化。

　　據(jù)悉，目前我國還沒有完全符合國情的棉花定級儀器，為此，此項面向采摘機器人視覺系統(tǒng)的籽棉朝向、成熟度和品級表征研究的深入開展，也將有利于符合國情的棉花定級儀器的早日問世，填補空白。