随着我国农业机械化水平的提升,联合收获机得到了广泛的应用,田间作物收获大多使用机器代替人力完成,极大地提升了收获效率。而收获的谷物的含杂率和破碎率是衡量收获的谷物的品质以及联合收获机作业性能的重要参考指标,对其进行实时的监测有助于收获机驾驶员了解作业情况,根据情况进行作业参数的调整,可以提升作业效率和收获谷物的品质。目前国外的联合收获机上已经部署了含杂率、破碎率实时监测系统,可以在收获机进行作业时对收获的谷物含杂率破碎率进行实时监测;而国内对于联合收获机收获谷物的含杂率、破碎率监测存在采样步骤较多,监测实时性略有不足等问题。针对以上问题,本文研究了基于多阈值分割的流动谷物含杂率破碎率监测方法及装置,通过实时采集联合收获机输粮搅龙流入粮箱的流动谷物图像并使用多阈值分割算法对图像进行处理的方式实现含杂率、破碎率的实时监测。装置所采集的图像以及处理的结果可以在驾驶室内的显示屏上显示,驾驶员可以通过显示界面了解收获的谷物的含杂率以及破碎率并且有依据的对作业参数进行调整。同时,该装置可以将数据传输至联合收获机的CAN总线供其它机载设备使用;此外,采集的图像以及对应的处理数据被保存在本地以便后续的研究。本文的主要研究内容以及结论如下:1.建立谷物图像像素面积与含杂率、破碎率之间的计算模型。分析人工通过计算质量比值检测含杂率、破碎率的过程,进行图像像素与质量之间的关系标定。根据人工计算含杂率、破碎率的方法,建立图像像素面积与含杂率、破碎率之间的计算模型。2.基于多阈值分割的流动谷物含杂率、破碎率监测装置硬件选型与搭建。分析联合收获机作业过程中谷物的运动过程,提出了在联合收获机输粮搅龙出粮口处引导谷物流动并采集图像处理的监测方案,监测装置由安装于粮箱内输粮搅龙下方的图像采集装置以及放置于驾驶室内的主控装置组成。图像采集装置包括谷物采样模块以及图像采集模块。谷物采样模块通过引导输粮搅龙出粮口处的谷物流经装置的方式完成谷物的随机采样,图像采集模块采集在装置内流动的谷物图像,装置研制完成后在试验台架上验证了装置的图像采集可行性。根据监测需求选择合适的主控单元、电源模块、CAN信号转换器并封装于主控装置盒内,实现图像处理、信号传输、数据存储与显示功能。3.基于多阈值分割的水稻图像处理算法研究。首先对图像进行增强,然后研究完整水稻籽粒、破碎水稻籽粒以及杂质的RGB分布差异和形状面积差异,利用差异设定R、B以及面积阈值进行谷物图像处理算法设计。使用设计的算法对图像采集装置所采集的200幅图像识别,并对结果进行量化分析,使用F1值作为识别结果像素级评判的量化指标,对破碎籽粒、稻秆杂质以及稻梗杂质识别的F1值分别为92.92%,90.65%以及90.52%,所设计的图像处理算法可以对图像中的破碎籽粒以及杂质进行有效识别。4.基于多阈值分割的流动谷物含杂率、破碎率监测装置软件设计。实现的软件功能有控制工业相机完成谷物图像采集、谷物图像处理功能、数据本地存储功能、CAN数据传输功能以及交互界面显示功能。图像采集程序驱动工业相机根据预设的曝光参数对谷物图像进行曝光获取图像。图像处理程序使用本文研究的多阈值图像处理算法以及含杂率破碎率计算模型对采集的图像进行处理,并计算出图像中的含杂率以及破碎率。数据本地存储程序将实时处理的含杂率、破碎率保存至本地用于后续分析研究;CAN数据传输程序发送数据至联合收获机的CAN总线与其它主机通讯。5.基于多阈值分割的流动谷物含杂率破碎率监测装置试验研究。通过室内试验和田间试验对含杂率破碎率在线监测装置进行性能测试,室内试验监测的含杂率和破碎率相对误差分别为9.52%和9.26%,平均单次监测时间约为2s。田间试验将监测装置部署于联合收获机上,在联合收获机作业过程中对收获的水稻含杂率破碎率进行实时监测,监测周期为2s,含杂率和破碎率的相对误差为9.72%和9.39%,本装置的精度以及实时性均满足预期效果。