【摘 要】
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A detecting method based on machine vision was put forward to test the performance of seedmeter with corn and soybean seeds as test samples, in which MATLAB sof
【机 构】
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Collcge of Mechanical Engineering,Department of Foreign Languages,College of Shanxi Agricultural Uni
【基金项目】
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Henan Institute of Science and Technology
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A detecting method based on machine vision was put forward to test the performance of seedmeter with corn and soybean seeds as test samples, in which MATLAB software was applied to process image data and analyze the results. The experimental results showed that the mean value of absolute error of the sowing speed for soybean was 0.004-0.68 seed-s; the mean value of relative error was from 6.5% to 130%, and there were no significant differences of mean value, standard deviation and coefficient of variation of flowing seeds between manual statistics and MATLAB statistics. The machine vision method was proved to be time-saving, laborsaving and no-touching in the seedmeter precision detecting.
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