南京農大棉花品級視覺識別技術取得突破

　　請采摘質量問題。

　　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，棉花采摘質量有待提高。自2005年起，王玲團隊開始這項基于圖像特征選擇識別田間籽棉成熟度、品級的研究。

　　據介紹，研究人員先使用CCD數碼相機采集早、中、晚三期“蘇棉12”1~7級籽棉的正面圖像共計350幅，然后通過技術處理，把籽棉圖像從復雜的背景中分割出來，利用反映籽棉白度、黃度和雜質含量的14個紋理特征以及反映棉瓣大小、結構的16個形狀特征，對籽棉進行成熟度判別和品級分級識別，識別率分別達到了85.3%和88.4%。

　　王玲副教授說，配有視覺識別技術的棉花采摘機器人能夠模擬人工實時采摘籽棉并分級，能夠適應棉花品種的多樣性，降低生產成本，提高棉花等級相符率，使采收的高、中、低檔棉花分倉歸類趨于合理。此項技術的突破，也將使我國的棉花質量檢測由收獲后檢測轉變為收獲前檢測，通過采摘機器人，在采摘前就能知道，哪片地里的棉花質量好，哪片地里的棉花質量差，從而避免重復或無謂勞動，實現采棉作業的精細化。

　　據悉，目前我國還沒有完全符合國情的棉花定級儀器，為此，隨著棉花采摘機器人視覺系統中籽棉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早日問世。