小麦精少量播种播量检测系统研制

姜 萌，刘彩玲，都 鑫，戴 磊，黄嵘彪，袁 昊

小麦精少量播种播量检测系统研制

姜 萌，刘彩玲※，都 鑫，戴 磊，黄嵘彪，袁 昊

（1. 中国农业大学工学院，北京 100083；2. 中国农业大学农业农村部土壤-机器-植物系统技术重点实验室，北京 100083）

针对小麦精少量播种存在种子相互重叠、播种量准确检测难的问题，该研究以小麦宽苗带精少量播种施肥机为载体，基于红外检测原理，开发了内插式播种量检测传感器。根据种子通过传感器的运动过程，确定系统采样频率为1×103Hz。分别对1、2和3粒种子通过检测区域时的传感器电压进行采样，并通过传感器电压峰值和均值2种方法，确定了区分1粒与2粒、2粒与3粒种子的判定阈值。以衡观35、济麦22和存麦11为对象进行静态试验，结果表明2种方法的平均绝对百分比检测误差分别为7.08%和8.87%，不同品种间最大检测误差分别为0.72%和1.18%。为进一步提高检测精度，对峰值检测法进行修正，修正系数为7.08%。田间试验结果表明，系统的绝对检测误差范围为1.12%～5.63%，平均绝对百分比误差为3.12%，所研制的播种量检测系统具有较高的检测准确率，满足播种量120～180 kg/hm2、作业速度2.5～4.6 km/h条件下的播量检测要求，且具有较好的抗日光和粉尘干扰性能。

农业机械；传感器；小麦；播种量监测；田间试验

0 引 言

播种量决定作物在田间的分布密度，对农作物最终产量有重大影响[1-2]，实现播种量实时检测是对其精准控制的基础[3]，也是农业发展的必然趋势[4]，然而针对小麦精少量播种的播量检测技术还尚未成熟[5]。

小麦精少量播种是以精少量排种器为核心，将种子按照一定穴距排出，播量通常为120～180 kg/hm2[6-7]，使用的排种器主要有窝眼式、气吸式和组合式等，能够将种子以每穴1～3粒排出[7]，随着玉米、大豆等作物精密播种的实现，小麦精少量播种逐渐被接受，实现小麦精少量播种过程的播量检测具有重要意义。

目前播种量检测主要有间接检测法和直接检测法。早期播种量检测为间接法[8]，该方法通过计算地轮转动一圈对应排量，作业时检测地轮运动间接估算播量，当排种器或输种管堵塞时会出现较大检测误差。直接检测法使用传感器在排种器或输种管位置对种子进行检测，具有较高的检测精度。目前，播量检测主要应用于玉米、大豆等株距较大的中耕作物，相关检测技术已经成熟，如美国约翰迪尔公司的Seed-Star播种监测系统[9]，应用光电传感器采集播种信息，并通过触摸屏实现显示，能够准确监测漏播、断条，各行及总的播种量和株距等信息。Dickey-Join生产的IntelliAg[10]精密播种监测系统使用CAN总线与多传感器融合技术实现对多行播种量检测、种肥箱料位检测、作业面积在线统计等功能；国内新星电子、常州怀玉电子等公司生产的播种机检测系统已大规模在大豆、玉米等播种机上使用[11-12]，能够实现对播种量的准确检测。小麦等小粒径作物播种质量检测方面已实现输种管堵塞、断条等故障的监测与报警，但在播种粒数统计等方面尚未有成熟产品。

针对上述问题，国内外学者进行了大量研究。如王金武等[13]针对水稻穴直播开发了冲击式播量检测传感器，利用种子对敏感元件冲击产生脉冲电压，控制器读取脉冲信号并识别种子量；丁幼春等[14]研究了基于压电薄膜的小粒径种子流量传感器，通过对传感器信号进行隔直通交、放大、整流等处理得到单脉冲信号，应用单片机外部中断进行计数，实现了对油菜、小麦播种量的统计。周利明等[15]根据极板电容随介质质量变化的原理设计了电容式流量传感器，用于小麦流量检测；陈建国等[16]设计了基于平行板电容器的小麦播量检测系统，建立了小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型，台架试验表明系统相对检测误差介于−2.26%～2.17%之间；Rajeev等[17]将红外LED布置为环形，以期红外光线能够密布整个播种管截面，但该方法对小麦等小粒径种子的检测效果不理想；Anil等[18]采用对射式光纤传感器进行播种流量检测，可以实现大、中、小粒径种子检测，但该研究仅限于单粒播种。丁幼春等[19]采用1 mm厚度薄面激光发射器进行种子流监测，可有效识别纵向距离大于1 mm的种子，在一定程度上提高了传感器分辨率，但该方法未能从根本上解决重叠种子的检测问题。Devin等[20]利用LabVIEW开发了高速成像系统，通过图像处理技术识别重叠种子，该系统检测准确率高达99%，但造价昂贵，不适合大面积推广使用。Liu等[21]提出种流重构检测方法，将种子疏散入多个输种通道，避免种子间相互重叠；王在满等[22]开发了面源式光电传感器，通过脉冲宽度判别种子数量，实现了水稻穴数和穴粒数检测，其中穴粒数平均检测误差范围为7.99%～24.07%。

综上，播种量直接检测方式主要有压电式、电容式和光电式，其中压电式与电容式传感器仍处于实验室研究阶段，未见其相关产品推广应用；光电法将种子对光线的遮挡转换为脉冲信号[23]，控制器通过读取脉冲信号进行计数，在玉米、大豆等作物播量检测方面已有成熟产品，但不能直接用于小麦精少量播种检测，主要原因是检测光束覆盖密度低，小麦种子容易从光束间隙穿过，且小麦种子体积小，引起的电压变化微弱，不足以触发脉冲信号；相关研究多以单粒种子通过检测区域为基础，而小麦精少量播种通常为1～3粒种子同时排出，当多粒种子相互重叠时仅能检测出一粒，从而导致检测精度差。鉴于当前小麦精少量播种以机械式排种器为主，种子排施过程容易相互重叠增加检测难度的问题，本文基于红外检测检测原理设计了播种量检测传感器，提出峰值法和均值法重叠粒数判定算法，并通过试验对其进行测试。

1 传感器结构与检测原理

本研究以课题组研制的小麦宽苗带精量播种施肥机[24]为载体，该机作业幅宽2.1 m，共安装7行窝眼轮式排种器，窝眼列数为4、每列窝眼数量为20，排种器下接内四等分输种管对窝眼轮各列种子进行间隔输送，能够保证种子在宽苗带上均匀分布，排种器及内四等分输种管结构如图1所示；为方便安装，传感器设置为内嵌式，安装在内四等分输种管顶部（图1a）。根据内四等分输种管设计播种量检测传感器结构如图2所示，传感器入口尺寸为20 mm×16.5 mm，为避免种子与红外LED产生碰撞，对传感器进行渐变缩口设计，同时兼顾种子通过性，最窄处尺寸为11 mm×12 mm；传感器位于种箱的正下方，可避免阳光直射，经试验得出检测区域与传感器顶部距离为130 mm时有效避免外界光线的干扰。由于小麦种子体积较小，为避免漏检，本文选用直径为3 mm红外LED为检测元件，采用上下2层交错布置，红外发射端与接收端对称安装，使光线较为密集地分布于检测截面。

红外接收端在电路中采用反接形式，检测原理为：反接入电路中的红外接收端表现为反向截止，可将其等效为电阻，当红外发射端发光强度一定时，接收端阻值随受光量增加而减小，反之则增大；种子下落至检测区域时对红外光线产生遮挡，导致红外接收端受光量减少，进而等效阻值增大；在红外接收电路串联接入分压电阻D，通过检测电阻D两端电压变化可以间接反映接收端受光量的变化，进而反映当前时刻通过检测区域的种子数量。

为掌握种子下落情况，借助EDEM软件模拟种子通过传感器监测区域时的状态。根据小麦精少量播种播种量120～180 kg/hm2 [7]计算得到颗粒工厂产生种子速率为31.25～46.88 粒/s，宽苗带播种机排种轴实际工作转速为35 r/min，计算种子初速度为0.08 m/s，根据文献[1,7]对相关仿真参数进行设置，仿真时间为20 s，重复3次。仿真结果表明：单粒种子通过传感器监测区域的概率为68.6%，2粒种子同时通过的概率为28.3%，3粒的概率为3.1%，仿真过程中未出现4粒及以上种子同时通过的情况，因此监测系统重点提高对1～3粒种子的识别能力。

2 采样频率设置与阈值划分

2.1 采样频率设置

检测电路如图3所示，红外接收与发射端均采用5 V电压供电，为保证红外发光强度稳定，红外发射端采用并联连接；同时为提高红外接收端对遮光量变化的敏感程度，接收端串联连接；电路中添加电阻R可起到稳流功能，其阻值应尽量小，但阻值过小增加检测难度，综合考虑选择R阻值为900 Ω。为实现对R两端电压的准确感知，采用ADS1256采样模块对流量传感器输出电压信号进行采集，该采样模块精度为24位，采样频率为2.5～3×104Hz，共16档可调[25]。

2.1.1 采样频率确定

采样频率低容易产生漏检，高则会过多占用CPU，因此需要对种子下落过程进行分析（如图4所示），以确定合适的采样频率。忽略种子下落过程中的空气阻力和碰撞造成的速度损失，则种子由窝眼轮排出并通过检测区域的运动过程如式（1）所示。

式中1为排种器出口至检测区域的距离，1=175 mm；2为检测区域长度，2=6 mm；为种子三轴尺寸中的最短轴，mm。以济麦22包衣种子为试验材料（千粒质量为43.6 g，长×宽×厚为6.23 mm×3.24 mm×3.08 mm），=3.08 mm；为排种器角速度，rad/s；为排种器转速，=35 r/min；1为种子从排种口下落至检测区域的时间，s；2为种子通过检测区域所用时间，s；0为种子离开排种器的速度，m/s；1为种子下落至检测区域时的速度，m/s；为排种轮半径，=28.75 mm，排种器参数详见文献[24]；为重力加速度，m/s2。

由式（1）计算得到种子通过传感器检测区域的时间2=4.79 ms，为保证每粒种子通过检测区域时都能被传感器采集到，则采样周期应小于种子穿过检测区域的时间；为了准确获取种子下落过程的完整采样波形，应保证每粒种子穿越检测区域时至少进行3次采样，即种子开始进入、完全进入和离开检测区域时各进行1次采样，则采样周期约束条件为

式中为采样周期，s；为采样频率，Hz；为2时间内的采样次数，3。

由式（2）可得采样频率>626 Hz，根据AD1256芯片手册[25]设置检测采样系统频率为1×103Hz。

1.种子 2.窝眼轮 3.红外接收端 4.检测区域 5.红外发射端

1.Seeds 2.Cell wheel 3.Infrared receiver end 4.Detection area 5.Infrared transmitter end

注：为排种器角速度，rad·s-1；1、2分别为排种器出口至检测区域的距离和检测区域长度，mm。

Note:is the angular velocity of the cell wheel, rad·s-1;1and2are the distance from the seed metering device to the detection area and the length of the detection area, respectively, mm.

图4 种子下落过程示意图

Fig.4 Schematic diagram of seed falling process

2.1.2 采样频率验证

为验证采样频率设置的正确性，以stm32c8t6单片机为控制器，以上述济麦22包衣种子为材料进行试验；随机选取100粒种子，使其逐个从距检测区域175 mm处落下，获得种子通过传感器的采样数据100组，提取每粒种子通过传感器检测区域时的实际采样次数，如图5所示。单粒种子通过检测区域时平均采样次数为5.77次，采样次数合格率为100%（采样次数不少于3即为合格），表明上述采样频率的分析及设定合理；最小采样次数为3、最大采样次数为12，主要由种子通过检测区域时的姿态和自身形状差异引起，当种子较为饱满且以最长轴通过检测区域时获得的采样次数较多，反之则较少。

2.2 判定阈值确定

为提高系统检测精度，控制器对传感器输出电压进行采样，进而根据传感器电压采样值判定种子数量；由于芯片采集电压时输出的是整型数字信号，且控制器运行整型数据效率较高，因此传感器电压采样值用数字量表示。随机选取济麦22包衣种子600粒，并以任意姿态粘合成2粒和3粒各100组，按照2.1.2节试验条件获得1、2和3粒种子通过传感器的电压采样数据各100组。

通过对上述传感器电压采样值分析可知，1、2、3粒种子采样值存在重叠区间，需要分析1粒与2粒种子、2粒与3粒种子间的判定阈值[26]；通过前期试验，同时通过检测区域的种子越多，传感器电压越大，即电压采样峰值（多次采样中的最大值，数字量）越大，电压采样均值（多次采样的平均值，数字量）也越大；本文分别提出了峰值法和均值法对种子数量进行判定，即分别采用种子通过检测区域时的传感器电压采样峰值和均值判定种子数量。为确定判定阈值，引入理论检测误差作为阈值评价指标，其定义如下：

式中1为判定阈值确定后1粒种子被误判为2粒的数量；2为2粒种子被误判为1粒的数量；3为2粒种子被误判为3粒的数量；4为3粒种子误判为2粒的数量；、分别为种子以1、2和3粒形式通过检测区域的概率，%；1、2和分别为1粒与2粒种子间的理论检测误差、2粒与3粒种子间的理论检测误差，%；为总理论检测误差，%。

2.2.1 峰值判定法

提取1、2、3粒种子通过检测区域时的传感器电压采样峰值如图6所示。由图6可知，无种子通过时，电压采样峰值在0～9之间波动，表明检测系统性能稳定，有种子通过和无种子通过检测区域时的电压采样峰值差异明显，可有效识别；1、2、3粒种子采样峰值存在明显的重叠区域，其中1粒与2粒种子通过检测区域的传感器电压采样峰值重叠区域为[362，539]，2粒与3粒的重叠区域为[514，821]。

采用最小二分法对传感器电压采样值进行区间划分，当理论检测误差最小时，即认为该判定阈值最优。经计算1粒与2粒种子的判定阈值为489，2粒与3粒种子的判定阈值为616，即传感器电压采样值为10～489时为1粒种子，为489～616时为2粒种子，大于616时为3粒种子。此时通过式（3）可计算得到最小总理论检测误差，为4.91%。

2.2.2 均值判定法

分别求得1、2和3粒种子同时通过检测区域的传感器电压采样平均值，如图7所示。由图7可知，1粒与2粒种子通过检测区域的传感器电压采样均值重叠区域为[121，325.3]，2粒与3粒重叠区域为[276，433]，采用上述理论检测误差评价与最小二分法确定判定阈值。经计算1粒与2粒种子的判定阈值为277，2粒与3粒种子的判定阈值为330，即传感器电压采样值为10~277时为1粒种子，为277~330时为2粒种子，大于330时为3粒种子。此时计算得到最小总理论检测误差，为5.39%。

3 检测系统设计

3.1 系统组成与工作原理

小麦精少量播种播量检测系统如图8所示，主要由主控制器（STM32f103zet6）、触摸屏（T5UIC3_800600）、下位机（STM32f103c8t6）、播种量检测传感器、ADS1256采样模块、步进电机（86HBP150，12Nm）、编码器（E6B2-C，NPN，1000P/R）、超声波传感器（HC-SR04）和电压转换模块等组成。系统采用拖拉机12 V蓄电池供电，经5 V降压模块、60 V升压模块和防反接保护板（DG7512，12A）分配至各模块；下位机、ADS1256采样模块和播种量检测传感器共同组成播种质量检测单元，采样模块以高速巡检方式对传感器输出电压进行采集，并通过SPI通讯发送至下位机；下位机对传感器电压采样值进行分析进而判定种子数量，同时通过CAN总线与主控制器通讯；触摸屏用于对各传感器检测信息的展示，以及对播种量进行实时调整。步进电机、编码器、测速齿轮和接近开关（LJ12A3-4-Z，NPN）等用于实现电驱播种；超声波传感器用于种肥箱料位检测；SD卡模块能够对作业速度、播种量等数据进行在线采集，便于后续对控制精度进行分析优化，数据存储频率为10 Hz。

3.2 系统流程

检测系统流程设计如图9图，系统启动后首先进行初始化；为保证系统检测精度，防止采样零点随温度、湿度等外界条件漂移，对采样零点进行校准；排种器开始运行后，ADS1256采样模块以设定频率进行系统巡检，当传感器电压采样值高于无种子通过时最大采样值的3倍（27），判定为种子到达检测区域；反之，当传感器电压采样值小于该值（27）时，判定种子已经离开检测区域；种子离开检测区域后，计算种子经过检测区域时的采样峰值或均值，然后根据上述判定阈值对种子数量进行判定。

4 检测性能试验

4.1 静态试验

为检验上述2种重叠种子阈值判定方法的检测精度，在小麦宽苗带播种施肥机静态条件下进行试验研究。对照组为直接检测法，该组未采用重叠种子判定方法，无法对重叠种子粒数做进一步区分。考虑小麦种子大小及丰满程度会对传感器检测精度造成影响，选择千粒质量差别较大的3种小麦种子进行试验，分别为衡观35（千粒质量41.4 g）、济麦22（千粒质量43.6 g）、存麦11（千粒质量46.7 g）。各组试验检测目标均为1 000粒种子，设置排种器转速分别为25、35、45 r/min，每组试验重复7次并取平均值，试验结果见表1，表中检测值由触摸屏读取，实际值通过Pfeuffer数粒仪得到，检测误差与平均绝对百分比误差计算方法[17]如下：

式中为检测误差，%；E为平均绝对百分比误差，%；为系统检测的播种粒数；为通过数粒仪统计的播种粒数；分别为试验次数和序号。

表1 传感器检测精度静态试验结果

由表1可知，3个品种的小麦检测粒数均高于实际粒数，主要原因为粘和后种子较为紧密，遮光量较实际情况有所降低，从而导致判定阈值设定偏低，1粒种子被误判为2粒的概率及2粒种子被误判为3粒的概率增加；峰值法和均值法的平均绝对百分比误差分别是7.08%和8.87%，均高于1.3节判定阈值确定后的理论检测误差4.91%和5.39%，这主要由种子实际下落姿态和组合形式与理论分析中粘合种子下落姿态和组合形式存在差异导致。对照组平均百分比误差为19.44%，主要原因为2粒及3粒种子相互重叠经过检测区域时，传感器仅能识别1粒，因此检测值小于实际值。峰值和均值检测方法与对照组相比平均绝对百分比误差分别降低了12.36和10.57个百分点。使用平均绝对百分比误差对检测结果进行修正[16,20]，可有效提高传感器检测精度，修正后检测播种粒数为

式中为修正后传感器检测播种粒数，为修正前传感器检测播种粒数。为修正系数，对于峰值法和均值法分别为7.08%和8.87%。

图10为峰值法与均值法的检测误差对比，对于3个小麦品种，峰值法的检测误差均低于均值法，主要是因为1、2和3粒种子通过检测区域的采样峰值分布范围较大，而均值范围分布则较小（如图6、图7所示），因此采用峰值法更容易对通过的小麦种子数量进行判别；对于峰值法，衡观35、济麦22和存麦11的检测误差分别为7.04%、6.73%和7.46%，不同品种间最大差异为0.72个百分点，低于均值法最大检测差异的1.18个百分点，表明峰值法播种检测系统对不同小麦品种适应性更好，因此本研究将以峰值法作为最终检测方法，并通过田间试验对其检测性能做进一步评价。

表2为峰值法修正前后检测误差对比，修正前检测误差范围为5.20%～8.80%，修正后误差范围−2.42%～0.91%，平均绝对百分比误差为1.05个百分点，修正后平均绝对百分比误差下降6.03个百分点，表明使用平均绝对百分比误差对检测结果进行修正可使其更接近实际值。

4.2 田间试验

为进一步检验小麦精少量播种播量检测系统的准确率、抗光照干扰和田间灰尘性能进行田间试验，将该系统搭载于课题组研发的小麦宽苗带精量播种施肥机，如图11所示，试验时间为2020年10月25日，地点为河南省南阳市宛城区佰泉家庭农场（地理坐标112.72°E、33.09°N），试验地前茬作物为玉米，玉米收获后秸秆全量还田处理。试验用拖拉机为东方红LX1204，试验工具和仪器包括卷尺、钢尺、电子秤、秒表、S5C测亩仪、Pfeuffer数粒仪等。试验用小麦种子为河南地区推广的存麦11，千粒质量为46.7 g，包衣处理。

表2 峰值法修正前后检测误差对比

4.2.1 播种检测系统检测精度测试

为测试检测系统在不同播种量和作业速度下的检测精度，根据《谷物播种机技术条件》，设置播种速度和播种量各3个水平，共进行9组试验，具体试验设置如图12所示，根据拖拉机档位设置作业速度分别为2.5（慢Ⅰ）、3.8（慢Ⅱ）和4.6 km/h（慢Ⅲ）；播种量分别为120、150和180 kg/hm2。每组试验作业长度为40 m，地块两端5 m为加速缓冲区，试验前将各行输种管底部堵塞，试验结束后接取各行种子并计算播种粒数平均值。

以各行种子粒数作为实际播种量、系统检测播种量通过触摸屏读取，如表3所示。由表3可知，播种检测系统绝对检测误差（实际检测误差的绝对值）范围为1.12%～5.63%，平均绝对百分比误差为3.12%，表明小麦精少量播种检测系统具有较高的检测准确率，能够满足120～180 kg/hm2播种量在2.5～4.6 km/h作业速度下的检测准确率要求。文献[22]通过高电平持续时间判定种子量，穴粒数检测误差范围为7.99%~24.07%，本研究检测误差低于目前同类研究结果。

表3 播种粒数检测精度田间试验结果

4.2.2 播种检测系统抗干扰性测试

为了考察系统的抗日光干扰性能，选择晴朗天气，在早、中、晚不同时间段分别进行了测试。测试在播种机静止状态下进行，拔出输种软管并开启播种量检测系统，随机选取100粒小麦种子，手动使其逐个从固定高度下落并通过传感器检测区域，计算100粒种子通过检测区域时的平均采样值。结果表明，3个时间段的平均采样值变化率低于0.6%，表明传感器结构设计合理，系统具有较好的抗日光干扰性能。

抗粉尘干扰性能测试在4.2.1节播种检测系统检测精度测试前后分别进行。测试在播种机静止状态下进行，测试方法同抗日光干扰测试。结果显示，100粒种子的平均采样值变化率低于0.89%，表明种子包衣处理和田间粉尘对检测传感器干扰较小，不影响检测系统的正常使用。

5 结 论

本文开发了小麦精少量播种检测系统，用于解决因小麦种子相互重叠导致不能准确检测播种量的难题，并对系统检测准确率、抗日光干扰性能、抗粉尘干扰性能进行了测试。

1）以小麦宽苗带精少量播种机为载体、红外LED为敏感原件、ADS1256为AD采样模块开发了内插式小麦播种量检测传感器，确定了传感器采样频率为1×103Hz。

2）为实现对重叠种子粒数的准确判定，提出了基于传感器电压采样峰值和均值的两种判定阈值确定方法。通过峰值法确定了1粒与2粒种子、2粒与3粒种子的判定阈值分别为489、616；通过均值法确定了1粒与2粒种子、2粒与3粒种子的判定阈值分别为277、330。

3）播种机静态试验表明峰值检测法误差较低，对不同品种小麦具有较高的适应性，确定以峰值法为最终检测方法，并对其检测结果进行了修正，修正系数为7.08%。为一步测试检测系统综合性能，进行了田间试验，结果表明系统绝对检测误差范围为1.12%～5.63%，平均绝对百分比误差为3.12%，小麦精少量播种播种量检测系统具有较高的检测准确率，能够满足不同播种量和作业速度下检测准确率的要求，且具有较好的抗日光和粉尘干扰性能。

本文传感器的设计和播种量检测系统的开发也可用于常规输种管传感器设计，为小麦精少量播种过程的播种检测、漏播检测等提供技术支撑，并为相关研究提供借鉴。

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Development of seeding rate detection system for precision and small amount sowing of wheat

Jiang Meng, Liu Cailing※, Du Xin, Dai Lei, Huang Rongbiao, Yuan Hao

(1.,,100083; 2.,,,100083,)

Seeding amount determines the distribution density of plants in the field, thereby posing a significant impact on the final yield of crops. Real-time detection of sowing amount is an inevitable trend in precise agriculture. However, the current technology is difficult to rapidly identify overlapping seeds for the total amount of wheat precision seeding. In this study, an accurate detection system with an interpolation sensor was developed to control the seeding amount in a wheat precision planter with a wide seedling strip. Infrared radiation LEDs were used as the sensitive elements, and the 24-bit ADS1256 as the high-precision sampling module. The sampling frequency of the system was determined to be 1×103Hz. The process of seed falling was analyzed, where the seeds were sampled at least three times when the sensor was scanning over the detection areas. The sampling voltage of one seed, two seeds, and three seeds were obtained when the sensor passed through. Two sampling threshold divisions were set using the peak and the mean value, according to the sampling voltage. In the peak, 489 was the threshold value for 1 and 2 seeds while 616 for 2 and 3 seeds. In the mean, 277 was the threshold value for 1 and 2 seeds while 330 for 2 and 3 seeds. A detection system of precision seeding was realized to integrate with the interaction interface of touch screen personal-computer and drive control of a stepper motor. A field experiment of planter under static state was carried out to verify the detection accuracy of the system, the adaptability for different varieties of wheat and seeding frequency, and further to evaluate the two-threshold division. Three types of wheat were selected as the research objects, including Heng-Guan 35, Ji-Mai 22, and Cun-Mai 11. It was found that the peak detection was optimal, due to the low detection error and good adaptability to different wheat varieties. The peak detection was further revised, where the correction coefficient was 7.08%. A field experiment was also carried out to further verify the performance of the detection system under dynamic conditions. It was found that the absolute detection error of the system ranged from 1.12%-5.63%, and the mean absolute error was 3.12%, indicating a high detection accuracy for the high requirements under various sowing rates and operation speeds, as well as a high resistance to sunlight and dust interference. The finding can provide potential technical support for the design of seed tube sensor, and the rapid detection of seeding amount in the process of precision wheat sowing.

agricultural machinery; sensors; wheat; seeding rate detection; field experiment

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.006

S223.2+5

A

1002-6819(2021)-05-0050-09

姜萌，刘彩玲，都鑫，等. 小麦精少量播种播量检测系统研制[J]. 农业工程学报，2021，37(5)：50-58.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.006 http://www.tcsae.org

Jiang Meng, Liu Cailing, Du Xin, et al. Development of seeding rate detection system for precision and small amount sowing of wheat[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(5): 50-58. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.006 http://www.tcsae.org

2020-11-12

2021-02-25

国家重点研发计划项目（2016YFD020060704）

姜萌，博士生，研究方向为农业机械与农业装备。Email：740083534@qq.com

刘彩玲，博士，博士生导师，研究方向为农业机械与农业装备。Email：cailingliu@163.com

中国农业工程学会会员：姜萌（E040000810A）