农业机械学报

作者：李扬，陈云飞，郭祥雨，李天华，王士宁，郭晶

单位：山东农业大学,山东农业大学,浙江大学;浙江省农业智能装备与机器人重点实验室,山东农业大学;农业装备智能化山东省工程研究中心,山东农业大学,山东农业大学;山东省设施园艺智慧生产技术装备重点实验室,

关键词：小麦;切片机;种子定位定向;姿态调整;形心匹配

基金：国家自然科学基金项目（32271992)、山东省重点研发计划项目（2022LZGC020)和山东省现代农业杂粮产业技术体系项目(SDAIT-15-05)

针对研制的小麦切片机种子定位定向和姿态调整过程中，因种子粒径小、形状不规则，存在识别定位精度低、种子姿态难判别的问题，在前期设计的小麦种子切片机机械结构基础上，开发一套种子定位定向与预切姿态调整系统，为小麦种子切片提供良好的预切姿态。首先，设计了包括工业相机、并联机械臂和电动夹爪的种子定位和姿态调整系统结构，优选硬件参数，将系统进行了合理部署，并阐明了其工作原理；其次，利用工业相机采集小麦种子图像，建立小麦种子数据集，并对小麦胚芽端进行语义标注，基于YOLO v8的语义分割框架训练小麦种子识别分割网络，通过加入Shuffle Attention机制对模型进行结构改进，提高种子图像分割精度，并在对种子进行精准语义分割基础上，提出了一种由掩码轮廓求取形心的算法，通过对种子胚乳、胚芽端的形心匹配，以实现对小麦种子位置、姿态的高效精准检测；最后，试验结果表明：添加注意力机制所获得权重参数比原本模型高1.5%，平均精度均值提高8.46%，改进的YOLO v8模型在数据集上的平均检测时间为18.91ms，小麦种子姿态调整的正确率为91.30%，姿态检测算法的平均正确率为92.93%，姿态角的误差范围为-3.50°~3.50°，得到的平均绝对误差为1.66°，种子数据采集阶段平均耗时9.17s，抓取阶段平均耗时6.21s，返回切割区阶段平均耗时5.74s，整个工作流程平均作业时间为21.11s，在允许误差范围内，验证了本研究在小麦种子定位、姿态识别方面具有较高的精度，能够有效进行种子预切姿态的调整。

来源：2025年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

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