基于雙側圖像識別的大蒜正芽及排種試驗臺設計與試驗

侯加林，田 林，李天華，牛子孺，李玉華

基于雙側圖像識別的大蒜正芽及排種試驗臺設計與試驗

侯加林，田 林，李天華，牛子孺，李玉華※

（1. 山東農業大學機械與電子工程學院，泰安 271018；2.山東省農業裝備智能化工程實驗室，泰安 271018）

針對現有大蒜播種機難以滿足雜交蒜種“鱗芽朝上、直立栽種”農藝要求的問題，提出了一種基于圖像識別的蒜種鱗芽識別與正芽方法，設計了大蒜排種及正芽試驗臺，實現了蒜種的單粒取種、圖像采集、鱗芽方向識別、鱗芽扶正等功能。以雜交大蒜為試驗對象，通過試驗確定了影響蒜種鱗芽扶正效果的4個主要因素：通道寬度、電動機轉速、拍攝距離、識別閾值，建立了蒜種鱗芽扶正率與試驗因素之間的回歸模型，模型決定系數2值為0.903 8，分析了各因素對蒜種鱗芽扶正率的影響，各因素對蒜種扶正率影響的顯著性順序從大到小依次為通道寬度、電動機轉速、拍攝距離、識別閾值。并對試驗因素進行了綜合優化。最優工作參數組合為：電動機轉速為18 r/min、蒜種通道寬度為38 mm、拍攝距離為8.6 mm、識別閾值為178時，蒜種鱗芽扶正率為90.56%，平均每粒蒜種識別用時0.29 s，滿足大蒜播種機播種要求。該文結果可為解決雜交大蒜直立播種問題提供參考。

農業機械；模型；大蒜播種；設計；試驗；鱗芽識別；鱗芽扶正

0 引 言

中國是世界上生產、出口和消費大蒜最多的國家，大蒜產量約為全球總產量的70%[1]。按照農藝要求，大蒜播種時需要調整蒜種鱗芽方向，使其根部向下、直立栽種。國外大蒜播種機[2-5]價格昂貴，且不能適用于雜交大蒜的機械化播種作業。國內大蒜播種機多采用機械式調頭的方式調整蒜種鱗芽方向[6-11]，這種機械對蒼山大蒜播種效果較好，但對雜交大蒜機械化播種效果差，鱗芽扶正率低。由于雜交大蒜蒜種形狀不規則，不符合重心位于蒜瓣下半部分[12]這一特征，難以使用機械式調頭的方式對其進行扶正，雜交大蒜鱗芽扶正已成為制約大蒜機械化播種的主要因素。

近年來，機器視覺技術迅速發展，廣泛應用于交通、農業、醫學、工業等各個領域[13-16]。隨著機器視覺技術理論和實踐越來越成熟，機器視覺在蒜種識別方面也得到快速發展[17-23]。方春等[24]采用基于CNN的深度學習[25-26]方法，利用Python語言和Keras深度學習框架來編程實現計算機自動識別蒜瓣的鱗芽朝向，這種方法需要大量的蒜種樣本進行訓練，工作量大且對識別環境要求較高。郭英芳等[27]通過邊緣檢測算法對蒜瓣的形狀特征進行提取，并把SUSAN角點檢測算法運用到瓣尖識別中，當蒜皮有和蒜瓣尖角類似的尖銳突起時，該算法就不能準確識別瓣尖的位置。吳獻等[28]采用一種觀測窗的方法來識別定位蒜瓣的尖角位置，結合質心的位置得出蒜瓣的偏角，以上方法均處于算法研究階段并未與硬件結合，都是基于試驗條件下的蒜尖識別，對識別環境有較高的要求，在大蒜機械化播種時，由于識別環境差，干擾多，識別效果不理想。

本文以雜交大蒜為研究對象，采用雙側圖像識別[29]技術，根據蒜種不同的頭尾特征，識別蒜種鱗芽并對其進行扶正，為解決雜交大蒜直立播種問題提供有益參考。

1 系統結構與工作原理

大蒜排種及正芽試驗臺主要包括機架、調速電動機、傳動機構、單粒取種機構（包含單粒取種勺與取種鏈條）、蒜種橫向有序排列機構、圖像采集機構、杠桿式蒜種扶正機構、地輪、蒜種箱等部分（如圖1a所示）。

試驗臺工作時，由調速電機提供動力，電動機輸出的動力經鏈傳動輸入單粒取種機構，單粒取種機構從種箱中進行單粒取種，取出的蒜種隨取種裝置運動至蒜種排列機構的最高點，取種勺翻轉，蒜種落入蒜種通道中，在蒜種通道中實現橫向有序排列，并隨蒜種擋板一起向下做勻速直線運動。當蒜種運動至圖像采集點時，觸發U型光電傳感器，觸發蒜種通道兩側的USB攝像頭各采集一張圖像，處理器對采集到的圖像進行鱗芽方向識別，控制杠桿式蒜種扶正機構對蒜種進行扶正。

2 機械系統設計

2.1 單粒取種與橫向有序排列機構

單粒取種與橫向有序排列機構的功能是從種箱單粒取種，并實現蒜種的橫向排列。其組成如圖1b所示，主要包括機架、調速電動機、蒜種箱、單粒取種勺、蒜種擋板、鏈輪、取種鏈條和蒜種通道等。單粒取種勺由蒜種擋板和2個容積不同的取種勺體組成，單粒取種機構工作時，調速電機驅動鏈輪運動，鏈輪帶動安裝在鏈條上的取種勺運動，取種勺經過種箱時通過大蒜種群相互擠壓實現取種功能，由容積較大的勺體取出一粒或多粒蒜種，接著單粒取種勺翻轉90°，取出的蒜種落入容積較小的取種勺中，由于取種勺容積較小，只能容納一粒蒜種，多余的蒜種落入種箱中。單粒取種勺由螺栓固定于取種鏈條上，取種勺的間距為2個鏈節（38.1 mm），共26個取種勺。取種鏈條選用滾子鏈（鏈號12A，節距19.05 mm）。

1.單粒取種勺 2.取種鏈條 3.蒜種橫向有序排列機構 4.蒜種箱 5.杠桿式蒜種扶正機構 6.調速電動機 7.圖像采集機構 8.傳動機構 9.蒜種擋板 10.鏈輪 11.動力鏈條 12.蒜種通道底板 13.蒜種通道寬度調節槽 14.蒜種通道 15. 機架

由于單粒取種機構取出的蒜種呈現為無序散亂狀態，不利于蒜種鱗芽方向識別。為了降低蒜種圖像處理和識別難度，提高鱗芽方向識別的準確率，需要對蒜種進行橫向排列，使蒜種頭尾正對著攝像頭，本文針對這一問題，設計了蒜種橫向有序排列機構。蒜種橫向有序排列機構工作原理是蒜種離開單粒取種裝置后，落入蒜種通道中，撞擊蒜種通道與蒜種擋板，在蒜種擋板的支持力和重力作用下蒜種呈平行于擋板的姿態放置，并隨蒜種擋板一起向下做勻速直線運動，實現橫向有序排列。蒜種排列效果如圖2所示。

1.蒜種通道底板 2.單粒取種勺 3.蒜種擋板 4.鱗芽朝右蒜種 5.磷芽朝左蒜種

2.2 圖像采集與識別機構

圖像采集與識別機構的功能是采集蒜種頭尾圖像，并將采集的圖像傳入處理器，識別蒜種鱗芽方向。其組成如圖3所示，主要包括機架、電源、處理器、U型光電傳感器、光電傳感器觸發裝置、攝像頭、圖像采集通道等部分，圖像采集通道對稱安裝于蒜種通道兩邊，蒜種通道與圖像采集通道做遮光處理。

1.左側采集通道 2.左側攝像頭調節槽 3.右側攝像頭調節槽 4.右側采集通道

圖像采集機構工作時，電動機驅動鏈輪運動，鏈輪帶動安裝在鏈條上的光電傳感器觸發裝置運動，觸發U型光電傳感器（日本OMRON公司生產，型號為EE-SX674-WR），觸發蒜種通道兩側的USB攝像頭分別采集一張圖像，處理器對采集到的圖像進行鱗芽方向識別。光電傳感器觸發裝置通過螺栓安裝于取種鏈條上，每個觸發裝置間距為2個鏈節（38.1 mm），共26個觸發裝置，U型光電傳感器通過I/O口與樹莓派相連，2組USB攝像頭（30萬像素，攝像頭自帶6顆可調節亮度的LED補光燈）分別安裝于蒜種通道兩邊的蒜種圖像采集通道中，通過USB接口連接樹莓派。

2.3 杠桿式蒜種扶正機構

杠桿式蒜種扶正機構用于蒜種鱗芽扶正作業，可保證大蒜播種時的直立率。其結構如圖4所示，主要包括支架、電磁鐵、調整叉、限位螺栓、扶正通道、繼電器等部分。調整叉由左右2部分組成，可繞連接銷在一定范圍內擺動。杠桿式蒜種扶正機構根據蒜種鱗芽方向對蒜種進行扶正，當鱗芽位于調整叉右側時，繼電器閉合，電磁鐵通電，向上提起電磁鐵鐵芯，帶動調整叉向左旋轉，右側調整叉落下對蒜種進行扶正，如圖4a所示；當鱗芽位于調整叉左側時，繼電器斷開，電磁鐵斷電，在重力作用下，電磁鐵鐵芯落下，帶動調整叉向右旋轉，左側調整叉落下對蒜種進行扶正，如圖4b所示。通過調節左右兩側調整叉限位螺栓實現左右調整叉扶正位置的調整，扶正通道中的蒜種向下滑落經過蒜種扶正機構時，使調整叉接觸蒜種鱗芽部位，在調整叉的作用下蒜種繞重心旋轉，完成調頭作業。

1.電磁鐵 2.支架 3.限位螺栓 4.扶正通道 5.左側調整叉 6.右側調整叉 7.連接銷

1.Electromagnet 2.Frame 3.Limit bolt 4.Adjustment channel 5.Left directing device 6.Right directing device 7.Pin

注：箭頭方向為蒜種運動方向。

Note: Direction of arrow is the direction of garlic movement.

圖4 杠桿式蒜種扶正機構示意圖

Fig.4 Schematic of lever type garlic adjustment mechanism

3 控制系統設計

3.1 硬件設計

該系統以樹莓派為控制核心，由電源模塊、信號采集模塊、控制模塊、顯示模塊構成控制系統硬件，如圖5所示。

圖5 系統硬件結構圖

所采用的控制器為嵌入式Linux樹莓派3代B型處理器，運行基于Linux的開源系統，其體積小（82 mm× 56 mm×19.5 mm，50 g），功耗低，適于野外長期工作。樹莓派3代B型采用64位1.2G主頻的四核芯ARM v8處理器（Broadcom BCM2837），有1G的RAM，以SD/MicroSD卡為內存硬盤，主板周圍有4個USB接口、一個以太網接口和豐富的外部I/O口，本系統將其作為蒜種鱗芽方向識別與鱗芽扶正的主控模塊。

3.2 軟件設計

3.2.1 系統工作流程

系統上電開機后進行初始化，輸入程序運行指令開始運行。系統主要工作流程圖如圖6所示。

圖6 大蒜排種及正芽試驗臺工作流程圖

3.2.2 識別方法

蒜種頭尾在特征上有一定的差異，利用其紋理特征[30-31]識別蒜種鱗芽方向是一個有效的選擇。試驗隨機挑選了50粒雜交大蒜蒜種進行特征分析，利用USB攝像頭對每粒蒜種頭尾各拍攝一張圖像，拍攝背景為白色，采用LED補光燈補光。獲取的圖片格式為JPEG，分辨率為640×480像素，將圖像轉化為灰度圖，并通過計算得到蒜種頭尾圖像的能量、熵、慣性矩等統計特征值。通過比較蒜種頭尾圖像的能量、熵、慣性矩（如圖7所示）可知，每粒蒜種的頭部能量均大于尾部能量，頭部熵均小于尾部熵，頭部慣性矩均小于蒜種尾部慣性矩，蒜種頭尾紋理特征有明顯差異。蒜種頭尾圖像二值化處理后，可以通過比較同一閾值下二值圖像的黑色區域面積（黑色像素點數目）來識別蒜種鱗芽方向，黑色像素點多的圖像為蒜種尾部圖像，黑色像素點少的為蒜種頭部圖像。由圖8可知，識別閾值取75～200時，蒜種尾部的黑色像素點數目均大于蒜種頭部的黑色像素點數目，識別閾值為175時，蒜種頭尾像素點數目差別最大。圖9為選取不同閾值時，蒜種頭尾圖像的識別效果圖，當閾值小于175時，隨著閾值的增加蒜種頭尾像素點數目差值增加，當閾值高于175時，隨著閾值的增加蒜種頭尾像素點數目差值減小。

圖7 蒜種頭尾特征對照曲線

圖8 不同閾值時蒜種頭尾圖像的黑色像素點數目

圖9 不同閾值時蒜種頭尾閾值效果圖

4 試驗結果與分析

4.1 試驗條件與方法

為了測試鱗芽扶正準確率及對影響扶正率因素進行優化分析，進行了蒜種鱗芽扶正試驗設計。試驗設備為大蒜排種及正芽試驗臺，試驗選取雜交大蒜為試驗蒜種。實際播種需求及大蒜種植農藝研究表明，大蒜種植中，蒜種鱗芽傾斜角小于30°視為朝上，即可達到滿意的種植效果[8,32]。

由于蒜種經扶正裝置扶正后還要由插播鴨嘴進行播種作業，插播鴨嘴結構對蒜種直立度有一定的修正作用。在扶正試驗時，用插播鴨嘴承接扶正后的蒜種，落入插播鴨嘴中的大蒜鱗芽朝上即為扶正合格。每組試驗選用120粒蒜種進行測試，以蒜種扶正率作為試驗指標，蒜種扶正率的計算公式為

式中為蒜種扶正率，%；為鱗芽朝上的蒜種數量；0為試驗蒜種總數。

4.2 單因素試驗

在前期試驗的基礎上，對影響蒜種識別較大的因素電動機轉速、通道寬度、拍攝距離、識別閾值進行考察。分別設計以下單因素試驗，每組試驗選用120粒蒜種進行測試，考察各因素對蒜種鱗芽扶正率的影響。

由圖10可知，當轉速低于30 r/min，電動機轉速對蒜種扶正率影響不明顯，當轉速高于30 r/min時，蒜種扶正率下降；隨著通道寬度、拍攝距離、識別閾值的增加，蒜種扶正率均呈先升高后降低的趨勢變化。為尋找最優組合，選取電動機轉速為10、20、30 r/min，通道寬度為38、41、44 mm，拍攝距離為5、10、15 mm，識別閾值為155、175、195進行正交試驗。

4.3 正交試驗優化

4.3.1 試驗結果

依據 Box-Behnken 試驗原理設計試驗方案[33-34]，每組試驗選用120粒蒜種進行測試，試驗方案及結果如表1所示。

注：電動機轉速單因素試驗時，固定因素條件為：通道寬度為38 mm，拍攝距離10 mm，識別閾值為175；通道寬度單因素試驗時，固定因素條件為：電動機轉速為10 r·min-1，拍攝距離10 mm，識別閾值為175；拍攝距離單因素試驗時，固定因素條件為：電動機轉速為10 r·min-1，通道寬度為38 mm，識別閾值為175；識別閾值單因素試驗時，固定因素條件為：電動機轉速為10 r·min-1，通道寬度為38 mm，拍攝距離10 mm。

表1 試驗方案與結果

注：括號中1、2、3、4為1、2、3、4實際值，單位分別為r·min-1、mmmm，無量綱。

Note: The actual values of1,2,3,4are shown in brackets. The units of1,2,3,4are r·min-1, mm and mm, and dimensionless.

4.3.2 回歸模型的建立與方差分析

運用 Design-Expert 10 數據處理軟件對試驗數據進行多元回歸擬合，得到各因素與蒜種扶正率的回歸方程

回歸方程的方差分析結果見表2。蒜種扶正率的值小于0.01，表明回歸模型高度顯著。失擬項值大于0.05，說明無失擬因素存在，表明回歸方程擬合度高。各因素對蒜種扶正率影響的顯著性順序從大到小依次為通道寬度、電動機轉速、拍攝距離、識別閾值。模型決定系數2值為0.9038，表明該模型可以擬合90%以上的試驗結果，可以用來進行試驗預測。

表2 回歸模型方差分析

注：*表示影響顯著，<0.05；**表示影響極顯著，<0.01。

Note: * Means the influence is significant,<0.05; ** means the influence is highly significant,<0.01.

4.3.3 因素影響效應分析

依據建立的扶正率回歸模型，將其中 2 個試驗因素置于零水平，考慮其他2因素對試驗指標的影響，繪制響應面圖，如圖11所示。

如圖11a所示為拍攝距離、識別閾值處于中心水平時，電動機轉速與通道寬度對蒜種扶正率的響應曲面圖。通道寬度一定時，隨著電動機轉速的增加，蒜種扶正率先增大后減小。電動機轉速一定時，隨著通道寬度的增加，蒜種扶正率減小。在電動機轉速為15～25 r/min，通道寬度為38 mm時，扶正率較高。如圖11b所示為通道寬度、識別閾值處于中心水平時，電動機轉速與拍攝距離對蒜種扶正率的響應曲面圖。由圖可知，拍攝距離與電動機轉速的交互作用不顯著。如圖11c所示為通道寬度、拍攝距離處于中心水平時，電動機轉速與識別閾值對蒜種扶正率的響應曲面圖。識別閾值一定時，隨著電動機轉速的增加，蒜種扶正率先增大后減小。電動機轉速一定時，隨著識別閾值的增加，蒜種扶正率先增大后減小。在電動機轉速為15～20 r/min，識別閾值為165～185時，扶正率較高。如圖11d所示為電動機轉速、識別閾值處于中心水平時，通道寬度與拍攝距離對蒜種扶正率的響應曲面圖。拍攝距離一定時，隨著通道寬度的增加，蒜種扶正率減小。通道寬度一定時，隨著拍攝距離的增加，蒜種扶正率先增大后減小。在通道寬度為38 mm，拍攝距離為7～13 mm時，扶正率較高。如圖11e所示為電動機轉速、拍攝距離處于中心水平時，通道寬度與識別閾值對蒜種扶正率的響應曲面圖。識別閾值一定時，隨著通道寬度的增加，蒜種扶正率減小。通道寬度一定時，隨著識別閾值的增加，蒜種扶正率先增大后減小。在通道寬度為38 mm，識別閾值為175～185時，扶正率較高。如圖11f所示為電動機轉速、通道寬度處于中心水平時，拍攝距離與識別閾值對蒜種扶正率的響應曲面圖。識別閾值一定時，隨著拍攝距離的增加，蒜種扶正率先增大后減小。拍攝距離一定時，隨著識別閾值的增加，蒜種扶正率先增大后減小。在拍攝距離為7～13 mm，識別閾值為175～185時，扶正率較高。

圖11 交互因素對蒜種扶正率影響的響應曲面

4.3.4 參數優化

為了使試驗臺達到最佳工作性能，需要對試驗中的影響因素進行優化。其目標函數與約束條件為

利用Design-Expert 數據分析軟件對參數進行最優化求解，優化后得到影響雜交蒜種扶正率因素的最佳參數組合為：電動機轉速為18.34 r/min、通道寬度為38 mm、拍攝距離為8.64 mm、識別閾值為178.36，此時蒜種扶正率為91.67%。

4.3.5 驗證試驗

為驗證優化結果的準確性，對優化參數進行適當取整，設置電動機轉速為18 r/min、通道寬度為38 mm、拍攝距離為8.6 mm、識別閾值為178，進行3次重復試驗取平均值，每組試驗選用120粒蒜種進行測試，試驗驗證結果如表3所示，蒜種平均扶正率為90.56%，實測值與預測值的相對誤差為1.11%，小于5% ，實測值與預測值較為吻合，說明回歸模型可靠，每粒蒜種的平均識別時間為0.29 s。

蒜種扶正失敗的主要原因是蒜種鱗芽錯誤識別。造成鱗芽錯誤識別的主要因素有：1）蒜種運動及振動造成通道中的識別環境復雜，影響圖像的清晰度；2）大蒜個體間外形及鱗芽特征差異較大，影響鱗芽的識別準確率。

表3 優化值與試驗驗證值

5 結 論

1）設計了一種基于雙側圖像識別的大蒜排種及正芽試驗臺，采用雙側圖像識別技術，根據蒜種不同的頭尾特征，識別蒜種鱗芽并控制杠桿式蒜種扶正機構對其進行扶正，實現大蒜單粒取種及鱗芽扶正功能。解決了難以采用純機械機構對雜交大蒜鱗芽扶正的問題。

2）通過單因素試驗和正交試驗對影響蒜種扶正率的因素（電動機轉速、通道寬度、拍攝距離、識別閾值）進行了研究，采用Box-Behnken試驗設計方法建立了以雜交大蒜扶正率為響應指標的二次回歸模型，模型決定系數2值為0.903 8。對所建立的回歸模型進行優化，最優工作參數組合為：電動機轉速為18.34 r/min、通道寬度為38 mm、拍攝距離為8.64 mm、識別閾值為178.36，此時扶正率為91.67%。對該最優參數組合進行取整并進行試驗，結果為90.56%，實測值與預測值的相對誤差為1.11%，與預測值較為吻合，平均每粒蒜種識別時間為0.29 s，滿足大蒜機械化播種要求。

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Design and experiment of test bench for garlic bulbil adjustment and seeding based on bilateral image identification

Hou Jialin, Tian Lin, Li Tianhua, Niu Ziru, Li Yuhua※

(1.2710182.271018)

Garlic is one of the most important cash crops in China. Single grain sowing in garlic planting needs to follow the agronomic requirements of the upward bulbil and downward root. Since foreign garlic planters cannot be used for hybrid garlic sowing in our case, it becomes necessary for domestic garlic planters to adjust the direction of various garlic bulbils using mechanical devices. These garlic planters have a good effect on the sowing of Cangshan garlic, but not good on that of the hybrid garlic. The reason is that the irregular shape of the hybrid garlic cannot meet the condition of the center of gravity locating at the lower half of the garlic clove. In this case of the irregular garlic, the mechanical directing device also fail to adjust the direction of the garlic bulbil. Here a test bench for the garlic seeding was designed to solve the sowing of the hybrid garlic. The test bench of garlic sowing is mainly composed of a seed taking device, a garlic sorting device, an image acquiring machine, a detecting system of garlic bulbil direction, a device of garlic seed directing, and a box for the garlic seeds. The motor with adjustable speeds can serve as the power source for the test bench of the garlic seeding. The following procedure will be performed on this test bench. The power of the motor via the chain drive can first be input to the single-grain taking device with large/small scoops, which can take the single-grained garlic out from the storing box. A large scoop can take one or more garlic seeds in one time, where the single-grain spoon can be turned 90o counter clockwise to transfer the garlic into the small volume of the spoon. Since the small spoon can hold only one garlic, the rest of garlics fall back into the seed box. The device of the single-grain picking transports the garlic and flips the spoon at the top of the garlic channel. Due to the movement of the garlic baffle and various gravity-center of garlics, the garlic seeds that fell into the garlic channel can be arranged horizontally to move linearly with the downward baffle. When the garlic reached to the location of the image collection, the photoelectric sensor can be triggered to control each of the USB cameras on the both sides of the garlic channel to take an image. Based on the collected image showing the bulbil/root of the garlic, the detecting device can identify the direction of the garlic bulbil, whereas the directing device of garlic seed can adjust timely the direction of the garlic. In the course of the garlic seeding, it is necessary to optimize the operating parameters of the test bench. Therefore, the test factors can be selected as the motor speed, the width of the garlic channel, the shooting distance, and the recognition threshold, while the test index as the directing rate of garlic seed. The performance test for the test bench of garlic seeding was carried out by using Box-Behnken analytical method to obtain the influence of the seed directing rate on the sowing of hybrid garlic. The primary and secondary factors in order were the width of the garlic channel, the motor speed, the shooting distance and the recognition threshold. These parameters can then be optimized in the data-processing software Design Expert 10. The optimum parameters can be achieved as the index of the seed directing rate: the motor speed was 18.34 r/min, the width of the garlic channel was 38 mm, the shooting distance was 8.64 mm, and the recognition threshold was 178.36. The seed directing rate was reached 91.67% predicted by the model. Under the condition of modified optimum working parameters, the garlic seed directing rate in the physical test can reached 90.56%, showing that the experimental results were consistent with the optimized simulation. The average identification time of a garlic was 0.29 s, which can meet the requirements of the sowing speed of the garlic planter. These findings can provide insightful application for the vertical planting technology of hybrid garlics.

agricultural machinery; models; garlic planter; design; experiments; bulbil identification; garlic seed adjustment

侯加林，田林，李天華，牛子孺，李玉華. 基于雙側圖像識別的大蒜正芽及排種試驗臺設計與試驗[J]. 農業工程學報，2020，36(1)：50－58.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.01.006 http://www.tcsae.org

Hou Jialin, Tian Lin, Li Tianhua, Niu Ziru, Li Yuhua. Design and experiment of test bench for garlic bulbil adjustment and seeding based on bilateral image identification[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(1): 50－58. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.01.006 http://www.tcsae.org

2019-08-24

2019-12-24

國家特色蔬菜產業技術體系項目(CARS-24-D-01)；山東省農機裝備研發創新計劃項目（2017YF001）；山東省農業重大應用技術創新項目（SD2019NJ004）

侯加林，教授，博士生導師，主要從事智能農業裝備研究。Email：jlhou@sdau.edu.cn

李玉華，講師，博士生，主要從事智能農業裝備研究。Email：liyuhua@sdau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.01.006

S223.2

A

1002-6819(2020)-01-0050-09