脫絨棉種分選加工實(shí)現(xiàn)研究

余淑華等

摘要：棉花的生產(chǎn)與國計(jì)民生和經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著密切的關(guān)聯(lián)，而棉種是棉花的生產(chǎn)基礎(chǔ)，故棉種質(zhì)量的好壞直接影響著棉花的產(chǎn)量和纖維品質(zhì)。為此，該文就傳統(tǒng)分選技術(shù)和精選技術(shù)兩個(gè)方面對脫絨棉種分選加工實(shí)現(xiàn)情況進(jìn)行了研究分析。從分選原理上對傳統(tǒng)分選技術(shù)進(jìn)行劃分說明，說明了各自的分選原理以及各自分選優(yōu)缺點(diǎn)；對精選技術(shù)中常用方法進(jìn)行介紹，并對常見分選方法存在的問題進(jìn)行了討論，同時(shí)對當(dāng)前脫絨棉種精選現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，并對未來脫絨棉種精選方向提出了新的看法。

關(guān)鍵詞：脫絨棉種；傳統(tǒng)分選技術(shù)；精選技術(shù)

中圖分類號：S375 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2015）08-315-03

棉花是中國農(nóng)產(chǎn)品中最大的經(jīng)濟(jì)作物，其涉及農(nóng)業(yè)和紡織業(yè)兩大產(chǎn)業(yè)。因此，棉花的生產(chǎn)、商品流通和消費(fèi)，與國計(jì)民生和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系密切。棉種是棉花生產(chǎn)的基礎(chǔ)，棉種質(zhì)量的好壞直接影響著棉花產(chǎn)量的高低和纖維品質(zhì)的優(yōu)劣，選用品質(zhì)優(yōu)良的棉種可以使棉花增產(chǎn)和提高纖維品質(zhì)。此外，由于棉花種植產(chǎn)區(qū)地理氣候環(huán)境差異較大，棉花種植管理和收獲技術(shù)不夠可靠，易造成棉種種子成熟度和質(zhì)量下降。因此，為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)、高效和快速發(fā)展的目標(biāo)，棉花生產(chǎn)需要具有較高的純度、精度和發(fā)芽率等高性能的棉種，這樣才符合現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展方向。

1 傳統(tǒng)的棉種分選加工實(shí)現(xiàn)

國內(nèi)外種子分選技術(shù)歷史悠久，從分選的原理看，種子分選主要有種子的空氣動(dòng)力學(xué)特性分選種子、種子的幾何特性分選種子、種子的比重特性分選種子以及3種特性結(jié)合分選種子等方法[1]。

1.1 利用種子的空氣動(dòng)力學(xué)特性分選種子 當(dāng)種子和雜物處于空氣流中，待分選物料承受氣流作用力大于物料自身重量時(shí)，物料便會(huì)漂浮空中。由于當(dāng)漂浮于空中的不同待選物料漂浮速度不同，下落時(shí)所產(chǎn)生的漂浮距離也不同，從而可以實(shí)現(xiàn)不同物料之間的分選。該方法無法剔除與種子相似的雜質(zhì)。

1.2 利用種子的幾何特性分選種子 在同一品種的種子由于飽滿度程度不同，幾何尺寸也不相同，當(dāng)選種選用一定幾何尺寸標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)備即可對不同質(zhì)量的種子進(jìn)行分選。該方法對幾何尺寸相差不大的雜質(zhì)無能為力。

1.3 利用種子的比重特性分選種子 由于飽滿的種子與成熟度差的種子或秕種比重不同，通過控制滑動(dòng)板的運(yùn)動(dòng)使物料分離。該方法無法剔除比重?zé)o差異的破損種子。

1.4 結(jié)合3種特性進(jìn)行的分選種子 考慮上面3種分選方法的優(yōu)缺點(diǎn)，很難單獨(dú)以某一方法進(jìn)行完好分選，故先利用空氣動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行風(fēng)選，再利用幾何特性進(jìn)行篩選，最后利用比重特性進(jìn)行重力分選，從而達(dá)到精選種子的目的。

2 棉種精選加工實(shí)現(xiàn)研究分析

盡管傳統(tǒng)的分選機(jī)械設(shè)備，能夠選出籽粒飽滿的種子，但是其自身的局限性，不能保證種子的成熟度、發(fā)芽率和種子發(fā)芽勢。目前較為先進(jìn)的精選方法有激發(fā)處理、靜電分離、顏色分選和機(jī)器視覺技術(shù)。

2.1 種子精選常見方法

2.1.1 激發(fā)處理法。在萌發(fā)期種子的活力取決于體內(nèi)生物酶活動(dòng)能力，稱為生物酶活性。激發(fā)處理法就是利用外界的物理因素（靜電場、強(qiáng)磁場等）的處理激活種子的生物酶，提高種子在萌發(fā)期的生物酶活性。該方法能夠提高種子的活性，但活性不夠或者無活力的種子仍保留在其中，無法剔除。

2.1.2 種子靜電分離法。在靜電作用下形成的偶極子，具有吸附或者移位效應(yīng)，利用這一特性可實(shí)現(xiàn)種子分級。目前在這方面的研究有純靜電圓滾分級法和電暈放電型分離法，這些方法結(jié)合激發(fā)處理和種子的重量來實(shí)現(xiàn)分級。但對比重和幾何尺寸差異不大的種子無能為力。

2.1.3 顏色分選。種子顏色不同，對光的反射不同，這樣可以剔除種子因發(fā)霉或者病蟲害的色變的種子。經(jīng)過喂料、掃描和控制分選，顏色符合標(biāo)準(zhǔn)的通過掃描室時(shí)控制分選系統(tǒng)不發(fā)出排氣信息，而當(dāng)不符合要求物料通過時(shí)，分選控制系統(tǒng)排氣剔除物料。

2.1.4 機(jī)器視覺技術(shù)。利用圖像傳感器獲取物料圖像，再將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)陣，應(yīng)用計(jì)算機(jī)分析圖像，完成一個(gè)與視覺相關(guān)的任務(wù)。目前，國內(nèi)外對計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工中應(yīng)用的研究和實(shí)踐，主要集中在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)自動(dòng)識別和分級方面。

2.2 種子精選方法對比分析

2.2.1 介電分選。介電分選是利用內(nèi)部不同特性的種子介電常數(shù)差異實(shí)現(xiàn)分選，其能夠區(qū)分不同重量、密度、含水量、化學(xué)成分、種子活性、發(fā)芽率和發(fā)芽勢的種子。該方法有提高種子利用率和純化種子的作用，同時(shí)能夠改善植物遺傳特性、增加種子吸水能力、促進(jìn)種子發(fā)芽等功能。研究表明，經(jīng)過處理的種子比未加工的同類種子可節(jié)省10%的播種量。

2003年前，米雙山等主要對帶絨棉種進(jìn)行介電分選機(jī)理和帶絨棉種物理特性研究，包括含絨量、摩擦特性和介電特性等，并研制成功了雙滾筒機(jī)三滾筒介電式帶絨棉種色選機(jī)[2～3]。

2004年后，坎雜、楊秉政和史建新等主要對脫絨棉種介電分選機(jī)理、影響分選效果因素等進(jìn)行了研究。2006年，史建新等研究影響介電分選主因素認(rèn)為是溫度及種子含水量，同時(shí)給出了介電常數(shù)與溫度呈非線性增長并與濕度呈正比關(guān)系[4]。2010年，坎雜等對介電常數(shù)與含水量建立模型，并得出脫絨棉種介電常數(shù)與含水率之間最優(yōu)回歸方程為Y=10.606+90.943X；此后，建立脫絨棉種介電常數(shù)、電導(dǎo)率和活力指數(shù)分別與分選電壓、滾筒轉(zhuǎn)速和含水率的數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化參數(shù)得出在電壓6 000～6 574.43 V，滾筒轉(zhuǎn)速30.08～34.38 r/min，棉種含水率4%時(shí)，分選效果最佳[5]。2010年，陸長民等研究了電場和介電分選復(fù)合處理對棉種活力的影響，研究得出分選電壓7 000 V，滾筒轉(zhuǎn)速25 r/mim，高壓靜電20 kV/m，電壓處理40 s時(shí)，效果最佳[6]。此外，楊秉政等研究了脫絨棉種介電分選機(jī)雙繞線圈滾筒電場模型和分析電場有限元素值，研究得出電場強(qiáng)度不均勻，近似正弦曲線，在兩電極接觸處最大值，電極中心正上方最小值，在保證電極耐壓安全性前提盡量減少絕緣層厚度，不宜增大電極鋁芯半徑來增加電場強(qiáng)度[7]。

介電方法分選主要是提高種子活力，但對比重、幾何尺寸差異不大甚至沒有差異種子分選還是束手無策的。

2.2.2 色選技術(shù)。棉花種植產(chǎn)區(qū)地理氣候環(huán)境差異較大，棉花種植管理和收獲技術(shù)不夠可靠，易造成棉種種子成熟度和質(zhì)量下降。傳統(tǒng)的分選技術(shù)無法將“紅種”分選處理，目前多數(shù)為人工分選，勞動(dòng)強(qiáng)度大，生產(chǎn)成本高，且生產(chǎn)效率低。

色選機(jī)利用光電技術(shù)將顏色差別轉(zhuǎn)化為光電信號，經(jīng)過信號處理控制電磁閥，將“紅種”剔除，從而達(dá)到分選目的。生產(chǎn)試驗(yàn)結(jié)果表明，“紅種”分選率達(dá)到97%以上，棉種品質(zhì)大幅度提高。2005年前針對脫絨棉種分選加工主要依賴于傳統(tǒng)機(jī)械、介電分選和人工分選，2005年后才有脫絨棉種色選技術(shù)相關(guān)的研究文獻(xiàn)。

色選機(jī)包括喂料模塊、光學(xué)模塊、電控模塊和分選模塊。其中，光學(xué)模塊中檢測元件隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，從傳統(tǒng)的光電倍增管、光伏接收器到現(xiàn)在的圖像傳感器CCD、CMOS，使檢測精度大幅提高。2005～2010年期間，坎雜等分別從喂料模塊、光學(xué)模塊、電控模塊以及分選模塊對脫絨棉種色選機(jī)進(jìn)行了相關(guān)研究。

2007年，李江波和坎雜等利用線陣CCD采用柯拉照明系統(tǒng)對脫絨棉種色選機(jī)光學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行研究，獲得清晰的紅種和合格棉種模擬電信號[8]。2008年，張若宇和坎雜等分選系統(tǒng)V型溜槽進(jìn)行研究，得出滑槽截面形狀、水平傾角和長度的約束方程；利用RGB模型對脫絨棉種顏色特征與發(fā)芽勢、發(fā)芽率之間相關(guān)性研究，研究表明存在顯著相關(guān)性[9]。2010年，孫小麗和坎雜等從背景板角度、工作壓力、色選靈敏度和種子流量方面試驗(yàn)對色選機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化研究[10]。

通過對色選技術(shù)的研究分析，該方法可以對紅種和合格棉種分選，但是棉種出現(xiàn)破損、破碎等情況，色選技術(shù)還是無能為力的。

2.2.3 機(jī)器視覺技術(shù)。棉種加工期間經(jīng)過摩擦滾筒、提升機(jī)、離心機(jī)等設(shè)備，難免有所損傷，然受損的棉種發(fā)芽率、發(fā)芽勢必然會(huì)受到影響，同時(shí)棉種易受病蟲害感染。為此，依靠機(jī)器視覺技術(shù)獲取棉種圖像，并經(jīng)過圖像處理剔除破損棉種，可以實(shí)現(xiàn)種子的精確分選。

2006～2010年期間，坎雜研究團(tuán)隊(duì)以計(jì)算機(jī)主機(jī)、美國Costar SI-M350攝像頭、Matrox Meteor-II/Multi-channel圖像采集卡、COMPUTAR FA TEC-55工業(yè)鏡頭、LED光源等為試驗(yàn)平臺，對脫絨棉種進(jìn)行了機(jī)器視覺技術(shù)研究。2006年，李景彬和坎雜等基于Visual C++6.0軟件平臺，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從顏色、粒型和圓形度特征研究合格和不合格棉種[11]。2008年，李景彬和坎雜等研究了不同顏色模型RGB、XYZ、CIEL *a*b*、HIS等，發(fā)現(xiàn)HIS模型適合脫絨棉種分級，其中I分量是重要參考標(biāo)準(zhǔn)[12]。2010年，李景彬和坎雜等從面積、周長、圓形度和長短軸等特征研究脫絨棉種，確定圓形度可作為破碎檢測參數(shù)，其檢測精度達(dá)87.5%[13]。

2007年，陳立國和王庫利用TMS320DM642型DSP采用兩路視頻CIF格式輸入，從兩個(gè)角度對脫絨棉種數(shù)據(jù)采集，并利用DM642匯編語言核心算法對圖像數(shù)據(jù)處理，處理時(shí)間為40 s，建立了脫絨棉種識別系統(tǒng)[14]。2009年，張俊雄和陳濤等研究了基于區(qū)域細(xì)分劃分方法解決無序種子與氣流噴嘴關(guān)系，運(yùn)用種子位置跟蹤分離算法，實(shí)現(xiàn)根據(jù)棉種圖像處理結(jié)果的延時(shí)分離操作[15]。2009年，李偉和于振東等以O(shè)K-AC1300行彩色攝像機(jī)、OK-RGB10B型圖像采集卡、CCFL多燈具陣列排布光源和普通PC機(jī)為研究平臺，應(yīng)用形態(tài)學(xué)知識對棉種進(jìn)行破損識別研究，分別依據(jù)曲率特征定位、對稱性識別局部破損、統(tǒng)計(jì)學(xué)思想和棉種大小、形狀差異識別嚴(yán)重破損，識別率達(dá)94%[16]。2009年，劉韶軍和王庫等以PC機(jī)、COVI型高清攝像機(jī)、CG410型圖像采集卡、LED燈和40W日光燈管為試驗(yàn)平臺，從均值、方差、均方比考慮棉種邊界破損，當(dāng)均方比閾值為0.58可將正常和破損棉種區(qū)分，識別率達(dá)93%[17]。2010年，陳兵旗和高振江等以PC機(jī)、A602fc高速彩色工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、圖像輸出接口為IEEE1394、二維運(yùn)動(dòng)測量分析系統(tǒng)MIAS和LED光源等為試驗(yàn)平臺，利用Visual C++6.0軟件平臺進(jìn)行圖像精選方案與算法研究，通過種子通道定位、紅色像素判斷識別紅種、二值圖像判斷破殼種、微分和除邊緣處理判別裂紋種，完成缺陷棉種識別，正確率達(dá)90%以上[18]。2011年，邵魯浩和坎雜等以A602f-2攝像頭、Computar鏡頭、視覺龍多功能視覺試驗(yàn)臺架、Ose環(huán)形光源、DH-CG300圖像采集卡、計(jì)算機(jī)、ImageSys V7.1和SPSS13.0為試驗(yàn)平臺，提取棉種的面積周長類、最大徑類、橢圓類和區(qū)域矩類共14個(gè)形狀特征參數(shù)，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法和統(tǒng)計(jì)學(xué)集中趨勢指標(biāo)與離散程度指標(biāo)分析，建立3個(gè)品種識別模型，對中棉50、新陸早26和新陸早33識別的正確率分別為90%，80%，100%[19]。2012年李景彬和邵魯浩等以scA750-60fc攝像頭，Computor鏡頭、視覺龍多功能視覺試驗(yàn)臺架、Ose環(huán)形光源、DH-CG300圖像采集卡、計(jì)算機(jī)、ImageSys V7.1和MATLAB6.5試驗(yàn)平臺，提取棉種顏色和形狀特征參數(shù)，并對9個(gè)差別明顯的特征進(jìn)行單因素分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練目標(biāo)0.02、訓(xùn)練次數(shù)3000、隱含層12時(shí)，模型訓(xùn)練誤差最小，結(jié)果對新陸早36、中棉50、惠遠(yuǎn)710棉種識別率達(dá)90%[20]。2013年，彭江南和謝宗銘等利用Seed Identification 軟件提取棉種RGB、Lab、HSB、灰度、長度、寬度和投影面積等物理指標(biāo)對魯棉28 酸脫絨棉籽進(jìn)行精選研究，選種后發(fā)芽率得到提高[21]。2014年，鄧向武和坎雜等應(yīng)用MATLAB GUI對靜態(tài)脫絨棉種圖像進(jìn)行R、G、B、H、S、I特征快速提取及顯示研究[22]。

研究分析表明，機(jī)器視覺技術(shù)分選基本是利用PC機(jī)Visual C++6.0軟件平臺對脫絨棉種進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)研究，基于DSP硬件條件對分選進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。主要是對脫絨棉種進(jìn)行顏色和破損分選，近幾年有關(guān)種子分選研究著重于品種的識別和脫絨棉種特征參數(shù)快速提取等內(nèi)容。

3 結(jié)語

通過對脫絨棉種分選方法的對比分析表明，傳統(tǒng)分選方法在當(dāng)今快速的發(fā)展中，必然會(huì)被淘汰，而高精選方法將會(huì)克服目前存在的問題從研究試驗(yàn)階段走向?qū)嶋H應(yīng)用。激發(fā)處理無法剔除活力低種子；介電分選對相差不大種子無能為力；顏色分選無法剔除破損種子；機(jī)器視覺由于通用CPU沒有專門硬件乘法器；圖像識別實(shí)時(shí)性差、需要扎實(shí)的算法功底，隨算法的復(fù)雜程度加大，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性必然降低等這些問題，都將會(huì)被一一解決。同時(shí)通用PC機(jī)系統(tǒng)成本相對較高，運(yùn)行的Windows系統(tǒng)可靠性較低等問題也將隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，F(xiàn)PGA、DSP、ARM等數(shù)字處理處理芯片功能越來越強(qiáng)大而得到解決。還可以利用基于PC機(jī)上面的機(jī)器視覺分選算法，很好地將其移植到相關(guān)處理系統(tǒng)中，雖然移植相關(guān)算法比較困難，但是可以提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性等問題。同時(shí)，可以考慮新的方法和技術(shù)對脫絨棉種進(jìn)行快速、精確、穩(wěn)定的分選工作。

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