[发明专利]免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法及系统

权利要求书

1.一种免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1、作业前，提前收集一定数量开沟器处不同秸秆堵塞程度的图像，在python环境下利用labelimg软件对图像中的秸秆进行标注，将标注好的图像文件利用yolov5深度学习，根据矩形面积的大小将秸秆堵塞程度分为四种：当秸秆面积≤25％图像总面积时为正常状态；当25％图像总面积＜秸秆面积≤50％图像总面积时为轻度堵塞状态；当50％图像总面积＜秸秆面积＜75％图像总面积时为中度堵塞状态；当75％图像总面积≤秸秆面积时为重度堵塞状态；训练完成后在python环境下将训练好的模型导入摄像头；

S2、作业时，免少耕播种机随拖拉机前进进行播种作业，摄像头将实时拍摄的开沟器正面全部区域图像输入步骤S1训练好的模型中，获得实时秸秆堵塞程度，并发送至控制面板的主控芯片；

S3、控制面板的主控芯片根据实时秸秆堵塞程度信号发出报警信号并确定旋耕刀轴的期望转速，根据旋耕刀轴的期望转速计算获得直流电机的转速，并发出相应的控制直流电机转速的PWM信号，使旋耕刀轴达到期望转速，从而完成防堵作业。

2.根据权利要求1所述的免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法，其特征在于，所述步骤S1中，在图像标注前，对图像进行二值分割、高斯滤波、彩色空间距离化和裁剪处理，裁剪后的图像的分辨率为160px×120px。

3.根据权利要求1所述的免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用findContours()函数标注图像中秸秆的主体轮廓，对图像中所有秸秆的主体轮廓内面积进行累加求和后，除以图像总面积得到秸秆面积占图像总面积的百分比。

4.根据权利要求1所述的免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述图像为单通道，图像的数据类型为8UC1。

5.根据权利要求1所述的免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法，其特征在于，所述步骤S2中，控制面板向显示屏传输直流电机的实时转速和秸秆堵塞情况。

6.根据权利要求1所述的免少耕播种机秸秆堵塞情况监测、报警及破除方法，其特征在于，所述步骤S3中，控制面板的主控芯片将确定旋耕刀轴的期望转速所对应的直流电机的转速与转速传感器采集的直流电机的实际转速进行比较，通过PID控制，输出的PWM值与当前误差、历史总误差、当前误差与上一次误差的差值各乘以固定系数后得出。