脫絨棉種分選加工實現(xiàn)研究

余淑華等

摘要：棉花的生產(chǎn)與國計民生和經(jīng)濟發(fā)展有著密切的關聯(lián)，而棉種是棉花的生產(chǎn)基礎，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)分選技術和精選技術兩個方面對脫絨棉種分選加工實現(xiàn)情況進行了研究分析。從分選原理上對傳統(tǒng)分選技術進行劃分說明，說明了各自的分選原理以及各自分選優(yōu)缺點；對精選技術中常用方法進行介紹，并對常見分選方法存在的問題進行了討論，同時對當前脫絨棉種精選現(xiàn)狀進行了分析，并對未來脫絨棉種精選方向提出了新的看法。

關鍵詞：脫絨棉種；傳統(tǒng)分選技術；精選技術

中圖分類號：S375 文獻標識碼 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，與國計民生和經(jīng)濟發(fā)展關系密切。棉種是棉花生產(chǎn)的基礎，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，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)代精準農(nóng)業(yè)發(fā)展方向。

1 傳統(tǒng)的棉種分選加工實現(xiàn)

國內(nèi)外種子分選技術歷史悠久，從分選的原理看，種子分選主要有種子的空氣動力學特性分選種子、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 利用種子的空氣動力學特性分選種子 當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，物料便會漂浮空中。由于當漂浮于空中的不同待選物料漂浮速度不同，下落時所產(chǎn)生的漂浮距離也不同，從而可以實現(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，當選種選用一定幾何尺寸標準的設備即可對不同質(zhì)量的種子進行分選。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，通過控制滑動板的運動使物料分離。該方法無法剔除比重無差異的破損種子。

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

2 棉種精選加工實現(xiàn)研究分析

盡管傳統(tǒng)的分選機械設備，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。目前較為先進的精選方法有激發(fā)處理、靜電分離、顏色分選和機器視覺技術。

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，利用這一特性可實現(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，顏色符合標準的通過掃描室時控制分選系統(tǒng)不發(fā)出排氣信息，而當不符合要求物料通過時，分選控制系統(tǒng)排氣剔除物料。

2.1.4 機器視覺技術。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，應用計算機分析圖像，完成一個與視覺相關的任務。目前，國內(nèi)外對計算機視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品加工中應用的研究和實踐，主要集中在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)自動識別和分級方面。

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)差異實現(xiàn)分選，其能夠區(qū)分不同重量、密度、含水量、化學成分、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，同時能夠改善植物遺傳特性、增加種子吸水能力、促進種子發(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行介電分選機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三滾筒介電式帶絨棉種色選機[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理、影響分選效果因素等進行了研究。2006年，史建新等研究影響介電分選主因素認為是溫度及種子含水量，同時給出了介電常數(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，分選效果最佳[5]。2010年，陸長民等研究了電場和介電分選復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，效果最佳[6]。此外，楊秉政等研究了脫絨棉種介電分選機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。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)的分選技術無法將“紅種”分選處理，目前多數(shù)為人工分選，勞動強度大，生產(chǎn)成本高，且生產(chǎn)效率低。

色選機利用光電技術將顏色差別轉(zhuǎn)化為光電信號，經(jīng)過信號處理控制電磁閥，將“紅種”剔除，從而達到分選目的。生產(chǎn)試驗結(jié)果表明，“紅種”分選率達到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)機械、介電分選和人工分選，2005年后才有脫絨棉種色選技術相關的研究文獻。

色選機包括喂料模塊、光學模塊、電控模塊和分選模塊。其中，光學模塊中檢測元件隨著科學技術發(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、光學模塊、電控模塊以及分選模塊對脫絨棉種色選機進行了相關研究。

2007年，李江波和坎雜等利用線陣CCD采用柯拉照明系統(tǒng)對脫絨棉種色選機光學系統(tǒng)進行研究，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)芽率之間相關性研究，研究表明存在顯著相關性[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對色選機參數(shù)進行優(yōu)化研究[10]。

通過對色選技術的研究分析，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，色選技術還是無能為力的。

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

2006～2010年期間，坎雜研究團隊以計算機主機、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光源等為試驗平臺，對脫絨棉種進行了機器視覺技術研究。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分量是重要參考標準[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)域細分劃分方法解決無序種子與氣流噴嘴關系，運用種子位置跟蹤分離算法，實現(xiàn)根據(jù)棉種圖像處理結(jié)果的延時分離操作[15]。2009年，李偉和于振東等以OK-AC1300行彩色攝像機、OK-RGB10B型圖像采集卡、CCFL多燈具陣列排布光源和普通PC機為研究平臺，應用形態(tài)學知識對棉種進行破損識別研究，分別依據(jù)曲率特征定位、對稱性識別局部破損、統(tǒng)計學思想和棉種大小、形狀差異識別嚴重破損，識別率達94%[16]。2009年，劉韶軍和王庫等以PC機、COVI型高清攝像機、CG410型圖像采集卡、LED燈和40W日光燈管為試驗平臺，從均值、方差、均方比考慮棉種邊界破損，當均方比閾值為0.58可將正常和破損棉種區(qū)分，識別率達93%[17]。2010年，陳兵旗和高振江等以PC機、A602fc高速彩色工業(yè)數(shù)字攝像機、圖像輸出接口為IEEE1394、二維運動測量分析系統(tǒng)MIAS和LED光源等為試驗平臺，利用Visual C++6.0軟件平臺進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臺架、Ose環(huán)形光源、DH-CG300圖像采集卡、計算機、ImageSys V7.1和SPSS13.0為試驗平臺，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個形狀特征參數(shù)，運用多元統(tǒng)計分析方法和統(tǒng)計學集中趨勢指標與離散程度指標分析，建立3個品種識別模型，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臺架、Ose環(huán)形光源、DH-CG300圖像采集卡、計算機、ImageSys V7.1和MATLAB6.5試驗平臺，提取棉種顏色和形狀特征參數(shù)，并對9個差別明顯的特征進行單因素分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，當訓練目標0.02、訓練次數(shù)3000、隱含層12時，模型訓練誤差最小，結(jié)果對新陸早36、中棉50、惠遠710棉種識別率達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對魯棉28 酸脫絨棉籽進行精選研究，選種后發(fā)芽率得到提高[21]。2014年，鄧向武和坎雜等應用MATLAB GUI對靜態(tài)脫絨棉種圖像進行R、G、B、H、S、I特征快速提取及顯示研究[22]。

研究分析表明，機器視覺技術分選基本是利用PC機Visual C++6.0軟件平臺對脫絨棉種進行算法實現(xiàn)研究，基于DSP硬件條件對分選進行實現(xiàn)。主要是對脫絨棉種進行顏色和破損分選，近幾年有關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)分選方法在當今快速的發(fā)展中，必然會被淘汰，而高精選方法將會克服目前存在的問題從研究試驗階段走向?qū)嶋H應用。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；機器視覺由于通用CPU沒有專門硬件乘法器；圖像識別實時性差、需要扎實的算法功底，隨算法的復雜程度加大，系統(tǒng)的實時性必然降低等這些問題，都將會被一一解決。同時通用PC機系統(tǒng)成本相對較高，運行的Windows系統(tǒng)可靠性較低等問題也將隨著數(shù)字技術的快速發(fā)展，F(xiàn)PGA、DSP、ARM等數(shù)字處理處理芯片功能越來越強大而得到解決。還可以利用基于PC機上面的機器視覺分選算法，很好地將其移植到相關處理系統(tǒng)中，雖然移植相關算法比較困難，但是可以提高系統(tǒng)實時性、穩(wěn)定性等問題。同時，可以考慮新的方法和技術對脫絨棉種進行快速、精確、穩(wěn)定的分選工作。

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