機采籽棉收購環(huán)節(jié)含雜率快速檢測系統(tǒng)研制

萬 龍，龐宇杰，張若宇，江英蘭，張夢蕓，宋方丹，常金強，夏 彬

機采籽棉收購環(huán)節(jié)含雜率快速檢測系統(tǒng)研制

萬 龍1,2，龐宇杰1,2，張若宇1,2※，江英蘭1,2，張夢蕓1,2，宋方丹1,2，常金強1,2，夏 彬3

（1. 石河子大學(xué)機械電氣工程學(xué)院，石河子 832003；2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北農(nóng)業(yè)裝備重點實驗室，石河子 832003；3. 中華全國供銷合作總社鄭州棉麻工程技術(shù)設(shè)計研究所，鄭州 450004）

籽棉收購過程中含雜率檢測工序繁雜、勞動強度大、效率低，不利于籽棉的快速檢測分級，嚴(yán)重影響籽棉收購效率。該研究開發(fā)了一種適于收購環(huán)節(jié)的機采籽棉含雜率快速檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)由驅(qū)動傳輸單元、壓棉單元、傳感單元、機器視覺系統(tǒng)、PLC控制系統(tǒng)組成。首先利用大雜清理機清除籽棉中的棉桿和鈴殼等大密度雜質(zhì)（大雜），對去大雜后的籽棉進(jìn)行稱量后送至機器視覺系統(tǒng)，采用RGB雙面成像方法獲取籽棉樣本圖像，分析計算圖像中的雜質(zhì)面積，預(yù)測去除大雜的籽棉含雜率和小雜質(zhì)量，最后結(jié)合計算的大雜質(zhì)量預(yù)測籽棉樣本總含雜率。其中，RGB圖像處理中使用同態(tài)濾波、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）變換和局部自適應(yīng)閾值方法提升圖像的可分割性；比較了線性回歸（Linear Regression，LR）和支持向量機回歸（Support Vector Regression，SVR）2種回歸模型的準(zhǔn)確率，確定較優(yōu)的回歸模型為LR，總含雜率決定系數(shù)2為0.95，均方根誤差RMSE為0.58%，最后利用100個籽棉樣品對系統(tǒng)性能進(jìn)行驗證，實測值與預(yù)測值之間平均絕對誤差為0.36個百分點，單個樣本含雜率檢測程序處理時間為48.38 s。結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率和效率。

機器視覺；籽棉；含雜率；檢測系統(tǒng)

0 引 言

機采籽棉的含雜率是棉花質(zhì)量的關(guān)鍵性指標(biāo)[1]，2020年新疆棉花產(chǎn)量達(dá)516.1萬t，較2019年增長了3%，占全國棉花總產(chǎn)量的87.3%[2]，棉花產(chǎn)業(yè)已成為影響新疆經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定的重要因素。棉花收購過程中主要靠人工挑揀大雜，再使用鋸齒式衣分試軋機和棉花雜質(zhì)分析機對籽棉進(jìn)行雜質(zhì)分離檢測含雜率[3]，工序繁雜、速度慢、耗時長，一個棉樣的檢測時間一般在20~30 min，不利于棉花的快速分級定等，嚴(yán)重影響棉花收購期間的生產(chǎn)銷售效率。

近年來，機器視覺技術(shù)發(fā)展迅速，廣泛應(yīng)用于交通、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)等領(lǐng)域[4-8]。隨著機器視覺技術(shù)理論和實踐越來越成熟，機器視覺在棉花雜質(zhì)檢測方面也得到快速發(fā)展。楊文柱等[9-10]設(shè)計了包括棉花開松器、視覺采集子系統(tǒng)和棉層收集器3部分的棉花異性纖維視覺檢測系統(tǒng)，該檢測系統(tǒng)針對采集的皮棉圖像的特性，在經(jīng)典大津Otus方法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)Otus圖像分割方法。張云等[11]利用開松機將待檢測的棉花進(jìn)行處理，讓異性纖維呈現(xiàn)在籽棉表面，開松后的皮棉經(jīng)過輸棉管道進(jìn)入玻璃檢測通道，檢測通道的上下兩側(cè)線掃描相機對皮棉進(jìn)行拍攝，最后由視覺處理系統(tǒng)進(jìn)行圖像處理分析。闞道宏等[12]基于皮棉圖像正態(tài)分布特性，提出一種背景估計閾值BET方法；張馨等[13]采用改進(jìn)的形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子對高分辨率異性纖維圖像進(jìn)行分割；Ji等[14]使用異性纖維圖像像素的RGB均值和方差作為閾值進(jìn)行圖像分割。Jiang[15]等采集棉花和15種雜質(zhì)在400~1000 nm波段下的高光譜圖像，對感興趣區(qū)域的平均光譜進(jìn)行主成分分析降維，最后得到3個主成分用于雜質(zhì)分類識別，經(jīng)多元方差分析證明了主成分在雜質(zhì)分類識別上的有效性。Zhang等[16]提取l6種雜質(zhì)和棉花在短波近紅外波段700~1100 nm的平均光譜，經(jīng)過線性判別分類識別算法，達(dá)到了95%以上的準(zhǔn)確率，最后通過像素等級的判別，證明了高光譜成像對皮棉雜質(zhì)檢測的有效性。目前國內(nèi)外普遍使用大容量棉花纖維測試儀（High Volume Instrument，HVI）進(jìn)行加工后皮棉的品質(zhì)檢驗，該設(shè)備采用傳統(tǒng)彩色成像方法，可以實現(xiàn)對皮棉多種品質(zhì)參數(shù)的快速檢測。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者通過機器視覺技術(shù)對棉花中雜質(zhì)的檢測與分類做了大量研究，但在收購環(huán)節(jié)中對籽棉雜質(zhì)含量的檢測還鮮有報道。由于籽棉未經(jīng)過軋花和開清等加工工序，籽棉中存在大量雜質(zhì)和棉籽，雜質(zhì)質(zhì)量分布不均，并且機采棉棉纖維纏繞嚴(yán)重，導(dǎo)致籽棉棉層較厚、雜質(zhì)存在較大差異，不利于機器視覺檢測。針對以上問題，本文提出一種針對籽棉收購環(huán)節(jié)棉花雜質(zhì)快速檢測方法，利用機器視覺[17-20]、自動控制[21-25]等技術(shù)，設(shè)計了一套收購環(huán)節(jié)籽棉含雜率檢測系統(tǒng)，包括硬件結(jié)構(gòu)與軟件部分，并利用圖像處理算法對籽棉中的雜質(zhì)進(jìn)行分割，計算雜質(zhì)面積百分比，通過線性回歸（Linear Regression，LR）和支持向量機回歸（Support Vector Regression，SVR）2種回歸模型進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合大雜質(zhì)量預(yù)測樣本總含雜率，為籽棉收購環(huán)節(jié)含雜率檢測設(shè)備的研發(fā)提供借鑒與技術(shù)參考。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1 總體結(jié)構(gòu)

本文所研制的機器視覺籽棉含雜率檢測系統(tǒng)包括籽棉樣品盒、輸送單元、壓棉單元、光學(xué)檢測硬件部分以及籽棉圖像處理與含雜率分析軟件部分。整機結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2 工作原理

系統(tǒng)工作時，首先打開控制單元，人工將樣品籽棉放入大雜清理機中，去除籽棉中的大雜后，放入籽棉樣品盒，人工將籽棉樣品盒推送至傳輸單元上，光電開關(guān)Ⅰ檢測到樣品盒時，啟動輸送帶調(diào)速電機，待檢測的籽棉樣品經(jīng)傳輸單元輸送至圖像采集單元。光電開關(guān)Ⅱ檢測到待壓棉的樣品盒到達(dá)壓棉位置時，輸送帶調(diào)速電機停止轉(zhuǎn)動，短暫延時后壓棉機構(gòu)在電動推桿的帶動下向下壓棉，當(dāng)壓棉玻璃板將籽棉表面壓實后，計算機軟件控制圖像采集單元自動完成籽棉雙面圖像的采集，同時利用同態(tài)濾波、PCA（Principal Component Analysis，PCA）變換和局部自適應(yīng)閾值分割圖像處理方法完成對籽棉圖像處理，將樣本質(zhì)量和大雜質(zhì)量輸入軟件中，得到樣本的總含雜率，并將結(jié)果保存至計算機。處理完成后電動推桿縮回，壓棉機構(gòu)復(fù)位，短暫延時后，輸送帶調(diào)速電機開始轉(zhuǎn)動，輸送帶再次啟動，籽棉樣品盒通過轉(zhuǎn)彎機輸送至滾筒輸送線上，等待下個籽棉樣品含雜率檢測。含雜率檢測系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)和性能參數(shù)見表1。

表1 機采籽棉含雜率檢測系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)和性能參數(shù)

2 系統(tǒng)硬件

2.1 輸送單元

輸送單元主要實現(xiàn)檢測過程中籽棉樣品的輸送，保證籽棉樣品輸送至壓棉單元和圖像采集單元。系統(tǒng)的驅(qū)動傳輸單元主要包括輸送帶、調(diào)速器、驅(qū)動電機、鏈條、鏈輪等組成。輸送帶采用黑色草坪花紋，單條輸送帶有效寬度為50 mm，厚5 mm，2條輸送帶并行，并且留有一定間隙，便于實現(xiàn)籽棉圖像的雙面采集；2條輸送帶的主動軸和從動軸速度相同，間距400 mm，電機功率120 W，輸送速度0.2 m/s，調(diào)速器可以改變驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速，進(jìn)而改變輸送帶運行速度；無動力滾筒輸送線采用鍍鋅不銹鋼，滾筒長500 mm，直徑38 mm，滾筒間距50 mm。在輸送單元進(jìn)口和圖像采集處分別設(shè)有光電開關(guān)，控制驅(qū)動傳輸單元的啟停。

2.2 壓棉單元

經(jīng)過大雜清理機后的籽棉呈現(xiàn)蓬松狀態(tài)，表面不平整，導(dǎo)致采集的籽棉圖像亮度不均，陰影較多，因此在進(jìn)行圖像采集之前通過壓棉單元自動將籽棉進(jìn)行壓實。由于籽棉樣本的選取要求雜質(zhì)在樣本中分布均勻且棉絮的松散程度一致，在相機視野范圍內(nèi)，盡可能大面積對樣本進(jìn)行采集，并考慮樣本盒容量和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)確定棉樣成像面積。參考國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 6499—2012[26]和文獻(xiàn)[27]，單個樣本的質(zhì)量為100 g皮棉，按照40%衣分率（棉花占的籽棉質(zhì)量比），估算對應(yīng)的籽棉質(zhì)量為250 g。將通過大雜清理機處理后的250 g籽棉放入直徑400 mm、高190 mm的樣品盒。樣品盒為可拆卸式，圓筒罩與底板通過卡槽固定，便于更換與清理，高透明玻璃板通過螺栓螺母固定在底板上，可實現(xiàn)底層籽棉圖像的采集。壓棉單元主要由電動推桿、連接板、連接桿、高透明玻璃板等組成，電動推桿電源為DC24 V，推力250 N，速度48 mm/s，行程200 mm，當(dāng)電動推桿達(dá)到最大行程時，樣品盒內(nèi)籽棉厚度為35 mm，籽棉表面較為平整，滿足圖像采集要求。

2.3 圖像采集單元

圖像采集單元主要由USB攝像頭、光源、暗箱和PC機等組成。考慮到圖像質(zhì)量要求，選用無畸變USB攝像頭（HF867，綠視森林），分辨率為1920像素×1080像素。光源的主要功能是為圖像采集提供一個完整的、均勻的、強度足夠大及范圍足夠廣的照射范圍，保證籽棉樣品在檢測區(qū)域無死角、無暗影。光照暗箱的尺寸為長650 mm，寬580 mm，高1400 mm，避免環(huán)境光的影響，提高檢測準(zhǔn)確性。為保證采集到亮度均勻的籽棉圖像，在輸送帶上下暗箱的側(cè)壁型材上安裝白色的LED燈條。壓棉與圖像采集單元結(jié)構(gòu)如圖 2所示。

2.4 控制系統(tǒng)

為了提高自動化程度、降低檢測系統(tǒng)制造成本、協(xié)調(diào)完成自動檢測控制的任務(wù)，控制系統(tǒng)核心選用信捷PLC XC3-24R-E型，繼電器電源DC24 V，功率0.9 W，型號為MY4NJ，傳感器選用型號為BF-M12JG-30N1/L的激光對射傳感器，工作電壓24 V，光束直徑3 mm，感應(yīng)距離30 m，輸出模式為NPN常開。整個系統(tǒng)的工作流程如圖3所示。

3 軟件系統(tǒng)

本文開發(fā)的軟件程序以PC為硬件平臺，開發(fā)環(huán)境為Windows10系統(tǒng)，OpenCV-Python為開發(fā)平臺。系統(tǒng)運行的主要步驟為：

1）在設(shè)置樣本參數(shù)模塊中輸入籽棉樣本編號、樣本總質(zhì)量和大雜質(zhì)量數(shù)據(jù)；

2）點擊“數(shù)據(jù)處理”按鈕，軟件會將采集到的籽棉圖像進(jìn)行背景分割、同態(tài)濾波、PCA變換和局部自適應(yīng)閾值分割等處理，得到二值圖像；

3）統(tǒng)計二值圖像中的雜質(zhì)像素數(shù)量，計算雜質(zhì)總像素占圖像總像素的百分比；

4）將提取的雜質(zhì)面積百分比導(dǎo)入回歸模型，預(yù)測圖像樣本含雜率，得到小雜質(zhì)量，結(jié)合樣本總質(zhì)量和大雜質(zhì)量，計算得到整個樣本的含雜率，并顯示結(jié)果；

5）點擊“保存”按鈕，保存二值圖像和含雜率檢測結(jié)果。

軟件操作界面如圖4所示。

4 圖像處理性能試驗驗證

稱取250 g去除大雜后的籽棉樣品放入樣本盒，樣本盒內(nèi)籽棉的上方壓上透明亞克力板，保證棉樣表面平整，用一個長方形鐵框壓住上部的亞克力板，圖像采集完成后，將樣本盒反轉(zhuǎn)，采集另一面的籽棉圖像。采集完圖像后，將圖像采集用的250 g籽棉和剩余去除大雜后的籽棉分別根據(jù)石河子農(nóng)業(yè)地方標(biāo)準(zhǔn)《DB N659001/T 005—2015機采籽棉含雜率檢驗方法》進(jìn)行檢測，將測得的小雜質(zhì)量和樣本總的含雜率作為真實值，與軟件分析值作對比。機采籽棉含雜率檢驗標(biāo)準(zhǔn)的步驟如下：

3）指標(biāo)計算

4.1 圖像裁剪

由于采集的圖像會包含多余信息，所以需要對圖像進(jìn)行裁剪，獲得感興趣區(qū)域，減少后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量，剪裁后的圖像為1 250像素×930像素。

4.2 同態(tài)濾波增強

本研究中采用同態(tài)濾波方式進(jìn)行圖像增強[28]，經(jīng)過中心變換、傅氏變換、低通濾波、傅氏反變換、亮度均一化處理得到增強后的籽棉樣本圖像，圖像處理效果如圖6。由圖6可見，棉花部分的亮度比原圖像更加一致，棉花和雜質(zhì)之間的對比度得到提升。

4.3 PCA變換

由于棉花中雜質(zhì)種類較多，棉葉和棉枝呈現(xiàn)褐色、綠色和黃色等多種顏色，無法提取單一顏色通道的灰度圖像進(jìn)行雜質(zhì)分割，本文利用主成分分析圖像變換后的灰度圖像進(jìn)行處理，PCA[29-30]變換后的樣本圖像如圖7所示，第一主成分灰度圖像中各類雜質(zhì)和棉花的亮度差異明顯，適合用于圖像分割。

4.4 圖像分割

圖像增強完成后，需要對灰度圖像中的雜質(zhì)進(jìn)行閾值分割。本文使用局部自適應(yīng)閾值分割的方法進(jìn)行雜質(zhì)分割。局部自適應(yīng)閾值分割[31-32]的原理是針對圖像中的每一個像素，根據(jù)該像素周圍一定大小鄰域內(nèi)的像素值分布來確定該像素對應(yīng)的閾值，本文采用的區(qū)域大小為101×101 pixel，鄰域中閾值計算方法為高斯方法，分割后的圖像如圖8所示。

4.5 小雜含雜率回歸分析

圖像分割完成后，對圖像中小雜面積進(jìn)行統(tǒng)計，并對同一樣本的上下兩面結(jié)果相加，除以總像素數(shù)量，得到每個樣本的小雜面積百分比。然后以樣本小雜面積百分比和小雜真實含雜率進(jìn)行回歸分析，將150個樣本按照7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和測試集，建立線性回歸（Linear Regression，LR）和支持向量機回歸（Support Vector Regression，SVR）模型，如圖9和表2所示。

表2 小雜含雜率回歸分析

分析結(jié)果表明，LR模型決定系數(shù)2為0.65，均方根誤差為0.70%。SVR模型決定系數(shù)2為0.62，均方根誤差為0.72%。2相對較小的原因可能是由于樣本棉層中隱藏的雜質(zhì)重量存在一定的差異。

4.6 樣本總含雜率回歸分析

檢測樣本總體含雜率，需要根據(jù)上述預(yù)測得到的小雜含雜率得到樣本中小雜的質(zhì)量，再加入大雜后計算樣本總含雜率，并進(jìn)行回歸分析，如圖10和表3所示。LR和SVR的總含雜率回歸分析預(yù)測結(jié)果基本一致，決定系數(shù)2為0.95，均方根誤差最小為0.58%。

表3 總含雜率回歸分析

5 籽棉含雜率檢測系統(tǒng)性能試驗

由于方形樣品盒在擺放籽棉樣品時，放樣時間多于圓形的籽棉樣品盒，為了更好地適用于籽棉收購環(huán)節(jié)，選用圓形樣品盒驗證檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，并將結(jié)果與石河子農(nóng)業(yè)地方標(biāo)準(zhǔn)《DB N659001/T 005—2015機采籽棉含雜率檢驗方法》進(jìn)行對比分析。

籽棉樣品：2019年在石河子市銀北棉業(yè)有限公司進(jìn)行取樣，取樣數(shù)量100份，每份籽棉樣品重量為500 g。

試驗用儀器：MSQ-500機采籽棉清理機；XJ114型鋸齒籽棉衣分試軋機；YG042A型原棉雜質(zhì)分析機；硬件開發(fā)環(huán)境為聯(lián)想YangTianR4900d，CPU為Intel（R） Core（TM）i3-4160@3.60GHz處理器，內(nèi)存8 G，系統(tǒng)為Windows 10專業(yè)版64位。試驗用儀器均校驗合格且在檢定有效期。

將制備的100份籽棉樣品先后放入MSQ-500機采籽棉試軋清理機，分別記錄每份樣品去除大雜后籽棉質(zhì)量，并從中稱取250 g去除大雜后的籽棉樣品用機采籽棉含雜率快速檢測系統(tǒng)檢測含雜率，如圖11所示，圖像采集完成后將籽棉放入總樣品袋，按照機采籽棉含雜率檢驗方法進(jìn)行含雜率測試。

采用本文系統(tǒng)對含雜率進(jìn)行檢測評估，并統(tǒng)計單個樣本主要環(huán)節(jié)所占用的時間，其中大雜清理機去除大雜的平均耗時為50 s，平均每份樣本上下兩面圖像的平均處理時間為48.38 s，其中圖像背景分割、同態(tài)濾波、PCA變換和自適應(yīng)閾值分割程序的執(zhí)行時間分別為6.88，35.44，5.38和0.68 s。單個樣品的檢測時間小于3 min。

將本系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果與按檢驗標(biāo)準(zhǔn)檢測的結(jié)果對比分析，如圖12所示，實測值與預(yù)測值之間的平均絕對誤差為0.36個百分點，結(jié)果表明該方法具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率和較快的檢測速度，滿足實際生產(chǎn)的需要。

6 結(jié) 論

1）針對收購環(huán)節(jié)中籽棉含雜率檢測效率低、工序繁雜等問題，本研究基于機器視覺技術(shù)研發(fā)了收購環(huán)節(jié)籽棉含雜率檢測系統(tǒng)，包括輸送單元、壓棉單元、傳感單元、圖像采集單元和控制系統(tǒng)單元，保證籽棉樣品到達(dá)壓棉和圖像采集單元處進(jìn)行檢測。

2）提出先利用大雜清理機去除籽棉中的大雜，避免了檢測中尺寸較大雜質(zhì)對較小雜質(zhì)的遮擋問題，同時針對去除大雜后籽棉RGB圖像的特性，利用局部自適應(yīng)閾值方法實現(xiàn)對圖像中的雜質(zhì)進(jìn)行精確分割。

3）本文所設(shè)計的收購環(huán)節(jié)機采籽棉含雜率快速檢測系統(tǒng)檢測速度快。系統(tǒng)驗證結(jié)果顯示，實測值與預(yù)測值之間的平均絕對誤差為0.36個百分點，平均每個籽棉樣本程序處理時間為48.38 s，單個樣品的檢測時間小于3 min。驗證了RGB雙面成像在快速檢測機采籽棉含雜率中的可行性，該系統(tǒng)為籽棉收購環(huán)節(jié)含雜率檢測提供了新途徑。

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Rapid measurement system for the impurity rate of machine-picked seed cotton in acquisition

Wan Long1,2, Pang Yujie1,2, Zhang Ruoyu1,2※, Jiang Yinglan1,2, Zhang Mengyun1,2, Song Fangdan1,2, Chang Jinqiang1,2, Xia Bin3

(1.,,832003,; 2.,,832003,; 3.,450004,)

Impurity separation test is widely used to detect the impurity rate of seed cotton in purchasing, due mainly to the fact that some foreign matter can be picked manually. However, the average consuming time for a cotton sample test is 20-30 minutes. A new testing procedure is, therefore, necessary to rapidly detect the impurities rate, and thereby to classify the seed cotton for high production efficiency. In this study, an intelligent measurement system was developed using machine vision to detect the impurity rate of machine-picked seed cotton in acquisition. The whole system consisted of a drive transmission unit, a cotton pressing unit, a sensor unit, a machine vision system, and a control system. A cleaning machine for large impurities was utilized to mechanically remove the cotton stems and hulls from the 500 g sample of seed cotton. The cotton sample without large impurities was weighed, and then transported into the machine vision system. The surface of seed cotton was automatically compacted by the pressing unit, aiming to reduce the influences of uneven brightness and shadows in subsequent image acquisition. The RGB double-sided imaging was selected to acquire the image of seed cotton. The homomorphic filtering and Principal Component Analysis (PCA) were selected to preprocess the collected RGB images. A local adaptive threshold was then utilized to segment the preprocessed images into the impurities and cotton. After that, the segmented regions of impurities were calculated to predict the weight of small impurities. The total weight of impurities was equal to the predicted value of small impurities and the measured value of large impurities. The rate of small impurities was the ratio of predicted value to the sample weight without large impurities. The final impurity rate was achieved for the total weight of impurities in the total 500 g sample of seed cotton. Linear Regression (LR) and support vector regression (SVR) models were used to compare the predicted accuracy. The LR achieved a better performance, where the determination coefficient2for the final impurities rate was 0.95, and the root-mean-square error was 0.58%. The mean absolute error of the final impurity rate was 0.36 percentage points of 100 extra testing samples. The processing time was 48.38 s for a single detection of sample impurity rate. The findings can provide a sound reference to the measuring equipment for the impurity rate of machine-picked seed cotton during the acquisition process.

computer vision; seed cotton; impurities rate; measurement system

萬龍，龐宇杰，張若宇，等.機采籽棉收購環(huán)節(jié)含雜率快速檢測系統(tǒng)研制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2021，37(6)：182-189.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.022 http://www.tcsae.org

Wan Long, Pang Yujie, Zhang Ruoyu, et al. Rapid measurement system for the impurity rate of machine-picked seed cotton in acquisition[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(6): 182-189. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.022 http://www.tcsae.org

2020-12-10

2021-03-12

國家重點研發(fā)計劃（2018YFD0700403）；兵團重點領(lǐng)域科技攻關(guān)計劃（2020AB006）

萬龍，研究方向為智能農(nóng)業(yè)裝備。Email：973012286@qq.com

張若宇，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品智能檢測技術(shù)與裝備。Email：ry248@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.022

TP391.4

A

1002-6819(2021)-06-0182-08