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摘要：为了提高脱绒棉籽清选分级的精度，设计了一种基于颜色传感器的脱绒棉籽分级系统。通过RGB三基色传感器RCS3200对棉籽的外部三基色信息进行采集，单片机控制传感器采样，并对采集来的信息进行去噪处理，确定棉籽的等级，单片机作出相应的决策，控制气流装置，将棉籽打入相应的等级箱。结果表明，该棉籽分级系统有很强实用性。
关键词：棉籽；RCS3200；分级系统；优化设计
中图分类号： S24；S226.5文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）01-0386-01
收稿日期：2014-02-21
基金项目：国家自然科学基金（编号：11242012）；塔里木大学校长基金（编号：TDZKSSZD201304）。
作者简介：张洪洲（1982—），男，吉林长春人，硕士，讲师，研究方向为智能检测与控制、农业自动化与信息化。 E-mail：[email protected]。新疆生产建设兵团的农业结构是以枣、棉为主的多样性农业结构[1-2]。随着棉花产业的发展，兵团棉花产量多年来一直排在全国前列[3-4]。作为棉花副产品的棉籽，其用途越来越广泛，如育种、榨油、加工饲料等，其实用价值越来越高；但是由于自然条件等因素的影响，棉籽的品质千差万别。棉籽的真实性和纯度是棉籽品质的重要组成部分，而现有的技术条件对鉴别棉籽的真实性和纯度效果一般，棉籽的真实品质不能得以体现[5]，直接影响到棉籽的合理利用，造成很大损失，而且这种损失又很难控制。研究着重介绍一款采用RCS3200传感器为采集装置的棉籽分级系统，对于改进现有棉籽的机械特性等原理的分级方法，推进棉籽智能化清选分级技术的发展有重要意义。
1分级系统原理
1.1设计思想
植物的外部颜色特征与其生长发育特性具有密切相关性[6-8]。根据经验可知，成熟的脱绒棉籽接近黑色，而未成熟的脱绒棉籽接近红棕色；RCS3200可采集物体外部的三基色信息，因此，采集棉籽的外部颜色信息，经过信号处理，就可以达到分级目的。
1.2工作原理与系统结构
针对现有的棉籽外部颜色信息的特点，提出了一种以RCS3200为采集信息核心的棉籽分级控制方案，该系统由颜色传感器、单片机、键盘、显示、输送带控制、等级气流控制等部分组成。启动时颜色传感器驱动程序初始化，白平衡调整，由行列式键盘向单片机输入棉籽的3个等级的颜色信息特征值区间，单片机控制传感器采集棉籽的颜色信息，然后进行信号处理，确定该棉籽的等级，当输送带将该棉籽送到相应的等级气流设备位置时，单片机控制气流装置将该棉籽扫入相应的等级回收箱内，并且在显示屏上实时显示出棉籽的分级情况。
2分级系统设计
2.1系统单元设计
系统主要由颜色信息采集部分、决策与执行部分、屏显部分等组成。
颜色信息采集单元采用RGB三基色传感器RCS3200来实现对棉籽颜色信息的采集。RCS3200是TAOS公司推出的数模兼容的光信号转换成频率信号的集成性很高的传感器，可将光信号转换成频率信号输出。
决策与执行单元由单片机和电机、适配器组成。单片机选用STC单片机可满足控制要求；电机选用伺服电机（60CB020C-020000）及适配器MS0030B，额定功率150 W，控制下能够实现0～1 440 r/min。
显示单元要求实时显示棉籽分级情况，所以采用液晶显示屏带背光的LCD1602，可以满足设计需要。
2.2软件设计
进行编程，采用C语言和汇编语言融合编程，实现控制系统的各项功能反复调试，直至达到理想状态为止。程序流程见图1。
3结果与分析
取3个等级脱绒棉籽各300粒，混合后分成3等份，输送带运行速度0.01 m/s，光照强度在3 000 lx以上，实验室温度25 ℃，棉籽的RGB颜色特征阈值k设定依据公式，k=（G B）/（R G B）[5-6]，根据实际生产经验设定棉籽的3个等级区间，1级：k∈[0.986，1），2级：k∈[0.863，0.986），3级：k∈[0705，0.863）进行试验，每等份做1次试验，记录试验结果。试验结果（表1）表明，整体误差小于2%，分选出的3级棉籽误差最小，1级棉籽误差较大。
表1脱绒棉籽分级试验结果
4结论
本研究设计的棉籽分级系统结构简单、稳定性强、易于控制。棉籽等级区间特征值可以根据需要设定，可操作性强。试验结果表明，该棉籽分级系统是可行的。
参考文献：
[1]田新椿，赵勇生. 对支持新疆棉花产业发展的思考[J]. 农业发展与金融，2011（12）：69-70.
[2]赵淑琴. 新疆棉花品种存在的若干问题与对策[J]. 种子科技，2005（3）：137-138.
[3]王静娜，贺圆圆. 机器视觉在农产品品质检测和采收包装中的应用[J]. 农机化研究，2011（7）：186-189.
[4]李景彬，邵鲁浩. 基于BP神经网络的脱绒棉种品种识别[J]. 农垦农机化，2012（9）：140-143.
[5]张若宇，坎杂. 基于RGB模型脱绒棉种质量与颜色特征的相关性分析[J]. 石河子大学学报：自然科学版，2008（12）：750-753.
[6]坎杂，谷趁趁. 脱绒棉种介电分选参数的优化[J]. 农业工程学报，2010，9（12）：114-117.
[7]贾渊，姬长英. 农产品自动检测中的常见颜色模型[J]. 农机化研究，2004（4）：205-208.
[8]蔡健荣. 颜色模型分析及在农产品质量检测中选用原则[J]. 江苏理工大学学报，1997，18（5）：22-26.张会敏，张云龙，张善文，等. 基于区分矩阵的属性约简算法的作物病害识别方法[J]. 江苏农业科学，2015，43（1）：387-389.
关键词：棉籽；RCS3200；分级系统；优化设计
中图分类号： S24；S226.5文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）01-0386-01
收稿日期：2014-02-21
基金项目：国家自然科学基金（编号：11242012）；塔里木大学校长基金（编号：TDZKSSZD201304）。
作者简介：张洪洲（1982—），男，吉林长春人，硕士，讲师，研究方向为智能检测与控制、农业自动化与信息化。 E-mail：[email protected]。新疆生产建设兵团的农业结构是以枣、棉为主的多样性农业结构[1-2]。随着棉花产业的发展，兵团棉花产量多年来一直排在全国前列[3-4]。作为棉花副产品的棉籽，其用途越来越广泛，如育种、榨油、加工饲料等，其实用价值越来越高；但是由于自然条件等因素的影响，棉籽的品质千差万别。棉籽的真实性和纯度是棉籽品质的重要组成部分，而现有的技术条件对鉴别棉籽的真实性和纯度效果一般，棉籽的真实品质不能得以体现[5]，直接影响到棉籽的合理利用，造成很大损失，而且这种损失又很难控制。研究着重介绍一款采用RCS3200传感器为采集装置的棉籽分级系统，对于改进现有棉籽的机械特性等原理的分级方法，推进棉籽智能化清选分级技术的发展有重要意义。
1分级系统原理
1.1设计思想
植物的外部颜色特征与其生长发育特性具有密切相关性[6-8]。根据经验可知，成熟的脱绒棉籽接近黑色，而未成熟的脱绒棉籽接近红棕色；RCS3200可采集物体外部的三基色信息，因此，采集棉籽的外部颜色信息，经过信号处理，就可以达到分级目的。
1.2工作原理与系统结构
针对现有的棉籽外部颜色信息的特点，提出了一种以RCS3200为采集信息核心的棉籽分级控制方案，该系统由颜色传感器、单片机、键盘、显示、输送带控制、等级气流控制等部分组成。启动时颜色传感器驱动程序初始化，白平衡调整，由行列式键盘向单片机输入棉籽的3个等级的颜色信息特征值区间，单片机控制传感器采集棉籽的颜色信息，然后进行信号处理，确定该棉籽的等级，当输送带将该棉籽送到相应的等级气流设备位置时，单片机控制气流装置将该棉籽扫入相应的等级回收箱内，并且在显示屏上实时显示出棉籽的分级情况。
2分级系统设计
2.1系统单元设计
系统主要由颜色信息采集部分、决策与执行部分、屏显部分等组成。
颜色信息采集单元采用RGB三基色传感器RCS3200来实现对棉籽颜色信息的采集。RCS3200是TAOS公司推出的数模兼容的光信号转换成频率信号的集成性很高的传感器，可将光信号转换成频率信号输出。
决策与执行单元由单片机和电机、适配器组成。单片机选用STC单片机可满足控制要求；电机选用伺服电机（60CB020C-020000）及适配器MS0030B，额定功率150 W，控制下能够实现0～1 440 r/min。
显示单元要求实时显示棉籽分级情况，所以采用液晶显示屏带背光的LCD1602，可以满足设计需要。
2.2软件设计
进行编程，采用C语言和汇编语言融合编程，实现控制系统的各项功能反复调试，直至达到理想状态为止。程序流程见图1。
3结果与分析
取3个等级脱绒棉籽各300粒，混合后分成3等份，输送带运行速度0.01 m/s，光照强度在3 000 lx以上，实验室温度25 ℃，棉籽的RGB颜色特征阈值k设定依据公式，k=（G B）/（R G B）[5-6]，根据实际生产经验设定棉籽的3个等级区间，1级：k∈[0.986，1），2级：k∈[0.863，0.986），3级：k∈[0705，0.863）进行试验，每等份做1次试验，记录试验结果。试验结果（表1）表明，整体误差小于2%，分选出的3级棉籽误差最小，1级棉籽误差较大。
表1脱绒棉籽分级试验结果
4结论
本研究设计的棉籽分级系统结构简单、稳定性强、易于控制。棉籽等级区间特征值可以根据需要设定，可操作性强。试验结果表明，该棉籽分级系统是可行的。
参考文献：
[1]田新椿，赵勇生. 对支持新疆棉花产业发展的思考[J]. 农业发展与金融，2011（12）：69-70.
[2]赵淑琴. 新疆棉花品种存在的若干问题与对策[J]. 种子科技，2005（3）：137-138.
[3]王静娜，贺圆圆. 机器视觉在农产品品质检测和采收包装中的应用[J]. 农机化研究，2011（7）：186-189.
[4]李景彬，邵鲁浩. 基于BP神经网络的脱绒棉种品种识别[J]. 农垦农机化，2012（9）：140-143.
[5]张若宇，坎杂. 基于RGB模型脱绒棉种质量与颜色特征的相关性分析[J]. 石河子大学学报：自然科学版，2008（12）：750-753.
[6]坎杂，谷趁趁. 脱绒棉种介电分选参数的优化[J]. 农业工程学报，2010，9（12）：114-117.
[7]贾渊，姬长英. 农产品自动检测中的常见颜色模型[J]. 农机化研究，2004（4）：205-208.
[8]蔡健荣. 颜色模型分析及在农产品质量检测中选用原则[J]. 江苏理工大学学报，1997，18（5）：22-26.张会敏，张云龙，张善文，等. 基于区分矩阵的属性约简算法的作物病害识别方法[J]. 江苏农业科学，2015，43（1）：387-389.