基于机器视觉的蔬菜嫁接机自动上苗控制系统设计
基于机器视觉的农业机械智能控制系统研究
基于机器视觉的农业机械智能控制系统研究一、引言随着社会进步和科技发展，农业机械化水平不断提高，机器视觉技术逐渐成为农业机械智能化发展的重要方向。
本文旨在研究基于机器视觉的农业机械智能控制系统，探讨其在现代农业中的应用和意义。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理、物体识别和运动跟踪等方面。
利用机器视觉技术可以完成种植、养殖等相关的农业环节的自动化控制和数据处理。
典型的应用有：1.农田采集农民利用机器视觉技术进行农田采集，可以快速获取农田的信息，为投入和管理提供指导。
同时，还可以通过机器视觉技术对农田作物实时监控，及时发现问题并进行处理。
2.智能养殖利用机器视觉技术，可以对畜禽进行实时监控，从而提高养殖效率及质量，减少损失。
3.精准种植机器视觉技术可以实现高精度的种植方案设计，从而提高农作物的产量和质量。
同时还可以对农作物进行自动收割和搬运等操作，提高农业生产效率。
4.病虫害识别机器视觉技术可以对植物病虫害进行自动诊断，及时发现和防控病虫害，提高农业产量及质量。
三、农业机械智能控制系统的设计农业机械智能控制系统的设计需要考虑农机的机械结构、传感器等硬件系统，同时需要考虑软件系统的设计，包括机器学习、人工智能等方面的应用，以提高农业机械化水平的智能化程度。
1.硬件系统的设计农业机械智能控制系统的硬件系统包括各种传感器和执行机构等组成部分。
传感器通常用于获取各种信息，如温度、湿度、气压等，以帮助机器控制农产品的生长和发展。
执行机构通常用于控制机器的运动、开关等动作，从而实现各种功能。
2.软件系统的设计农业机械智能控制系统的软件系统包括设计各种算法、数据处理、人工智能等方面的应用。
例如，可以设计机器学习算法，从而提高机器识别和控制的能力；还可以通过应用人工智能等技术，实现机器的自我学习、自我调整等功能。
四、农业机械智能控制系统的应用案例农业机械智能控制系统已经在一些地方得到应用和推广，比如，下面我们介绍几个案例：1.智能大棚利用机器视觉、传感器和智能控制系统等技术，可以实现智能大棚的管线、温度调节以及其他方面的自动化控制，自动化程度高，效率高。
贴接式全自动蔬菜嫁接机控制系统的设计与实现
贴接式全自动蔬菜嫁接机控制系统的设计与实现王哲禄【摘要】为了实现贴接法全自动蔬菜嫁接机的控制，根据其工作原理设计了基于N∶N网络的控制系统，并进行软件SFC步进顺序编程实现。
试验结果表明：贴接法全自动嫁接机的控制系统工作运行情况良好且速度稳定，可满足设计的要求。
%To realize the control of cut-pasted vegetable grafting robot, N∶N network based control system was designed according to its oper-ating principle, combining with software SFC stepped programming.Test results indicate that the automatic control system for grafting robot meets the design requirements, its operation is excellent, and operating speed is steady.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2016(044)019【总页数】4页(P215-217,262)【关键词】自动嫁接机;PLC;电机控制【作者】王哲禄【作者单位】温州职业技术学院，浙江温州325000【正文语种】中文【中图分类】S22嫁接是农业生产中一门古老而又新兴的技艺，其具有克服连作障碍、增强植株的抗病虫害能力和抗逆性、提高产量等作用。
嫁接技术在农业发达的国家得到了广泛的应用与推广[1-2]。
由于传统的嫁接技术主要靠人工作业，嫁接作业具有时令性，操作人员劳动强度大且生产效率不高。
随着机械电子技术、计算机控制技术的发展，工程技术学促使园艺学方面实现了自动化，蔬菜嫁接机随着农业科学自动化的发展孕育而生，它可以在短时间内将接穗和砧木迅速接合，大大提高了嫁接作物的成活率、嫁接速度及效率。
基于arduino的高效自动化栽苗机设计
基于arduino的高效自动化栽苗机设计1.概述arduino是一款基于开源硬件的电子原型平台，它能够感知世界的各种信息，也能够控制物理设备。
基于arduino的高效自动化栽苗机能够在固定的时间内完成完成整个苗期的各个环节，实现自动化种植的效果，不仅节省了时间成本，还降低了劳动强度，提高了种植效率。
2.设计方案2.1 硬件部分2.1.1 光照控制模块：使用光敏电阻感测环境光强度，为植物提供恰当的光照。
2.1.2 湿度控制模块：基于土壤湿度传感器，控制水泵运行，2.1.3 水温控制模块：使用NTC热敏电阻，监测水温情况，并控制加热器来维持恰当的温度。
2.1.4 液位控制模块：基于液位传感器，监测水位，并保证恰当的水位。
2.2.1 系统设计基于arduino的高效自动化栽苗机的系统设计采用了“水、光、温度和通风”四要素的控制。
系统整体由上位机和下位机两个部分组成。
上位机主要负责调度和监测下位机，下位机则负责根据上位机指令进行相应的操作。
2.2.2 软件流程初始化→ 读取传感器数据→ 判断土壤湿度是否需要加水或出水→ 控制水泵运行→ 检测光照强度→ 调整光照强度→ 监测水位→ 控制加热器→ 按照预定的气流通风→ 循环执行→ 睡眠3.实现将各种传感器和设备连接起来，接线需要按照硬件图纸中标明的端口进行。
(1)安装相应的arduino IDE，打开arduino IDE，新建一个项目。
(2)编写程序：(3)上传程序到arduino板中，即可开始运行。
4. 总结基于arduino的高效自动化栽苗机的设计是一种新型的种植方式，它不仅能够解决传统种植方式的效率低下和劳动强度大的问题，而且能够在保证植物生长质量的同时，实现全自动化的种植过程，降低了人力物力成本，提高了种植效益。
同时，该系统的优点在于过程中不需要太多的人工干预，每一步控制都采用了智能化的方式，可以让种植过程更加高效、稳定和安全。
蔬菜移植机插苗系统设计说明书
1.课程设计背景和引言1.1设计背景本次课程设计，是在学院资深指导老师的亲自指挥和指导下完成的，旨在培养学生的创新思维能力和动手操作能力。
学院高度重视学生实践环节的进行，为给社会输送更多的有用人才而努力。
我国历来都是一个农业大国，在国际化背景下，我国农业不可避免的卷入世界农业生产体系和交换体系当中。
所以发展和改进我国的农业机械产品迫在眉睫，刻不容缓。
学院从实际情况出发，根据我国农业发展在现阶段的大背景，学院给出了十几个具体的设计题目，让学生亲自动手进行设计，可见学院领导对教学实践环节的重视以及指导老师们的不懈努力！1.2 设计的目的及意义课程设计是学校教学环节中的一个相当重要的环节，也是着力培养学生创新思维能力的一个重要平台。
通过进行这样的教学实践，能从根本上提高学生的动手、动脑以及及时查阅资料和勤奋学习的良好习惯。
通过这样的设计环节，是我们这些本来就学习设计专业的学生更能深刻地体会到自己所学专业的优势和具体的应用方向。
设计过程当中最重要的是准确和可靠。
不但要求设计参数的准确无误，还有设计思路的明朗化和可推广化。
每一个设计人员，都得背着严谨认真，一丝不苟的态度去对待自己亲手设计的题目，这是对广大需求者和消费者的最大的肯定，也于无形中锻炼和激发了我们的责任意识。
更重要的是，本次设计是团体进行的项目，要求小组内部相互协作，相互促进，以便更好，更出色地完成设计任务，强化我们每个人的团队合作意识。
1.3课程设计的具体要求1.严格按照老师的设计要求进行设计，不得擅自做主张偷工减料；2.自己要提出合理的创新思维，并附加到自己设计的具体产品上3.要团队间进行密切的合作与交流；4.确定设计尺寸和具体的参数切合实际，不得随意捏造数据；5.认真对待，按时完成。
1.4该机械的发展前景以及发展趋势随着蔬菜种植技术的广泛应用与推广，越来越多的新的技术要求也在不断地更新。
蔬菜移植机的插苗系统的设计问题就日渐被提到新的议事日程上来。
基于机器视觉的智能农业监控系统设计与实现
基于机器视觉的智能农业监控系统设计与实现智能农业是当下农业技术发展的热点领域，基于机器视觉的智能农业监控系统是实现智能农业的重要组成部分。
本文将探讨基于机器视觉的智能农业监控系统的设计与实现。
智能农业监控系统的设计首先需要考虑农田环境的特点和监测需求。
农田环境复杂多变，不同作物有着不同的生长要求，因此监控系统需要能够实时感知并记录农田环境的各项指标。
其中，机器视觉技术可以应用于农田环境中的图像采集和分析，为农田管理提供数据支持。
农田监测中常用的机器视觉技术包括图像采集、图像处理和图像分析。
图像采集是指通过摄像机等设备获取农田环境的图像信息，可以通过摄像头或者无人机等方式进行采集。
图像处理是对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续图像分析的准确性和可靠性。
而图像分析则是利用计算机视觉算法对农田图像进行分析和识别，如植物病虫害的检测、作物生长状态的评估等。
通过机器视觉技术的综合应用，可以实现对农田环境的实时监控和异常检测。
智能农业监控系统还应该具备数据信息的存储和传输能力。
监测系统所采集的数据量庞大，因此需要一个高效可靠的存储系统，可以选择云服务器等方式进行数据存储。
同时，为了实现农田环境的远程监控，监测系统需要兼容数据传输协议，将农田环境的实时数据传输到农民的智能手机或电脑等终端设备上。
这样农民就可以随时随地通过智能终端获取农田环境的数据，并及时采取相应的管理措施。
此外，智能农业监控系统的设计还需要考虑系统的易用性和可扩展性。
对于农民而言，他们对于高技术含量的监控系统可能存在使用难度，因此系统应该具备简洁明了的用户界面，方便操作和使用。
另外，智能农业监控系统的部署应该具备可扩展性，可以根据不同农田的需求进行智能设备的配置与升级。
为了实现智能农业监控系统的设计与实现，可以采取以下步骤：首先，确定监控系统的功能需求和技术要求，明确需要监控的农田环境指标以及所需的图像处理和分析算法。
基于PLC的智能蔬菜大棚控制系统设计简述
基于PLC的智能蔬菜大棚控制系统设计简述智能蔬菜大棚控制系统是利用PLC（可编程逻辑控制器）作为核心，通过传感器、执行器等装置对大棚环境进行监测和控制，实现对蔬菜生长环境的精准调控。
本文将针对基于PLC的智能蔬菜大棚控制系统的设计进行简述。
1. 系统结构智能蔬菜大棚控制系统的结构主要包括传感器、执行器、PLC控制器、人机界面（HMI）以及通信网络等组成。
传感器用于感知大棚内部的环境参数，例如温度、湿度、光照等；执行器用于控制大棚内的设备，例如通风系统、灌溉系统等；PLC控制器则是系统的核心，接收传感器的信号并根据预设的控制逻辑进行对环境的调控；人机界面则是用户与系统交互的接口，通过HMI界面用户可以实时监测大棚环境、设置参数以及进行控制操作；通信网络用于实现系统与外部设备的数据交换和远程监控。
2. 控制策略智能蔬菜大棚控制系统的控制策略主要包括温度控制、湿度控制、光照控制、CO2浓度控制、灌溉控制等。
通过传感器感知大棚内的环境参数，并根据预设的控制策略，PLC控制器可以对大棚内部设备进行精准的调控。
例如在温度控制方面，PLC控制器可以根据预设的温度范围，控制通风系统和加热系统的开关，以保持大棚内的温度在适宜的范围内；在灌溉控制方面，根据土壤湿度传感器的反馈，PLC控制器可以控制灌溉系统的开关，保持土壤的适宜湿度。
3. 系统优势基于PLC的智能蔬菜大棚控制系统相较于传统的人工操作具有诸多优势。
系统能够自动化地监测和控制大棚内的环境参数，无需人工持续进行监测和调控，降低了劳动成本。
系统具有精准的控制能力，可以根据蔬菜的生长需求精确调控大棚内的环境，提高了蔬菜的产量和质量。
通过人机界面用户可以远程对大棚进行监控和控制，实现了远程智能化管理。
4. 系统实现基于PLC的智能蔬菜大棚控制系统的实现需要经过系统设计、硬件选型、程序编写、现场调试等多个工程阶段。
在系统设计阶段，需要根据大棚的实际情况和蔬菜的生长需求，确定系统的功能模块和控制策略，并选择合适的传感器、执行器、PLC控制器和人机界面等硬件设备。
基于arduino的高效自动化栽苗机设计
基于arduino的高效自动化栽苗机设计在当前社会中，自动化已经成为一种趋势，这使得越来越多的人开始关注自动化技术。
在农业领域，自动化技术的应用可以提高作物的产量和质量，减轻人工劳动的负担。
因此，本文提出一种基于Arduino的高效自动化栽苗机的设计方案。
一、设计思路本设计的核心是采用Arduino开发板控制整个栽苗机运行。
该栽苗机由苗盘、储苗板、水泵、电磁阀、光照系统和温度传感器组成。
通过自动控制系统，完成栽苗机的自动化操作。
二、系统组成（一）苗盘栽苗机的主体结构为苗盘。
苗盘材质应该选择高强度，防污染的材料。
苗盘的设计需要根据种植的作物类型、形状和大小来选择。
（二）储苗板储苗板的作用是为根系提供空气和养分。
储苗板可以选用泡沫塑料、硬质聚氨酯、细晶硬质聚氨酯等材料。
（三）水泵、电磁阀水泵和电磁阀是栽苗机中最重要的设备，它们能够维持栽苗机的水循环和浇灌。
水泵的功率和电磁阀的阀门直径需要根据栽苗机的大小和种植情况进行选择。
（四）光照系统光照系统是为植物生长提供必需的光照。
光照系统需要选用高亮度节能LED灯条，光照强度可以通过Arduino控制，以匹配不同的植物种植需求。
（五）温度传感器温度传感器用于感测环境的温度，以便根据不同的环境温度调整光照和浇灌的频率。
三、系统控制栽苗机的自动控制系统可以通过Arduino开发板来实现。
Arduino开发板的设计就是为了实现自动控制的目的，它内置高速处理器和多种数字和模拟输入输出接口，能够控制不同类型的设备。
在本设计中，Arduino控制水泵和电磁阀，测量温度和状态，并根据设定值调整光照强度。
四、工作流程当温度传感器检测到环境温度高于设定温度时，Arduino控制水泵将水从储水箱中吸出，通过电磁阀控制水的流量，浇灌苗盘，为植物提供养分。
当温度低于设定温度时，Arduino控制光照强度提高，光照系统为植物提供充足的光照。
整个流程实现了自动控制。
五、总结本文介绍了一种基于Arduino的高效自动化栽苗机的设计方案。
基于arduino的高效自动化栽苗机设计
基于arduino的高效自动化栽苗机设计随着人类社会的不断发展，农业生产也在不断创新和改进。
自动化农业生产技术的应用越来越受到人们的重视。
自动化农业生产技术能够提高农作物的生产效率、减少劳动力成本，对于现代农业生产来说具有非常重要的意义。
本文针对这一趋势，提出了一个基于Arduino的高效自动化栽苗机的设计。
一、设计概述自动化农业农作物栽种机器主要由五个部分组成：1) 扶苗器，2) 种植装置，3) 控制系统，4) 供水系统，5) 传感器系统。
Arduino是一款开源电子原型平台，包括硬件（各种型号的Arduino板）和软件（Arduino IDE）。
Arduino板上包含有处理器、内存、输入输出接口等模块。
利用Arduino可以快速、灵活地完成各种传感器的数据采集、运动控制、通信接口等功能。
本设计主要利用Arduino平台完成控制系统的设计。
二、控制系统设计（一）硬件组成本系统采用Arduino UNO R3作为硬件平台，通过其数字接口连接扶苗器、种植装置、供水系统和传感器系统。
控制系统还需要一个直流电机用于驱动扶苗器和种植装置的运动。
还需要一块LCD1602液晶显示屏用于实时显示系统状态、工作参数等信息。
（二）软件设计控制系统的软件设计主要包括两部分内容：1) 控制算法，2) 用户界面。
控制算法部分主要包括对扶苗器和种植装置的控制。
通过Arduino的PWM输出信号控制直流电机的转速和方向，从而实现对扶苗器和种植装置的运动控制。
控制算法需要考虑扶苗器的插土深度、种植装置的播种密度等参数，以保证种植效果。
用户界面部分通过LCD显示屏展示系统状态、工作参数等信息，同时可通过按钮进行参数设置和系统开关控制。
用户界面的设计需要考虑系统的易用性和功能完备性。
本系统的供水系统主要包括一个水箱、一台水泵和一根供水管。
水箱用于储存种植过程中需要的水源，水泵通过Arduino控制实现对水源的抽取和供给。
供水管用于将水源输送至需要的位置。
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基于机器视觉的蔬菜嫁接机自动上苗控制系统设计
王哲禄;程向娇;尤文生
【摘要】为了实现蔬菜嫁接机自动上苗并能根据嫁接苗参数信息进行筛选配对,提高嫁接苗成活率,首先根据自动上苗系统的工作原理和嫁接苗的农艺分析进行机器视觉采集系统构建,然后进行PLC控制系统的设计,最后完成上位机界面的制作.研究结果表明,机器视觉系统能够完成嫁接苗的苗径信息提取,自动上苗控制系统工作速度稳定,可满足设计要求.
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2019(047)007
【总页数】3页(P218-220)
【关键词】机器视觉;嫁接机;自动上苗;PLC
【作者】王哲禄;程向娇;尤文生
【作者单位】温州职业技术学院,浙江温州325035;温州职业技术学院,浙江温州325035;温州职业技术学院,浙江温州325035
【正文语种】中文
【中图分类】S233.74
蔬菜嫁接机是由机电工程技术、自动化技术、蔬菜农艺技术相结合而产生的设施农业装置。
自动嫁接机能取代人的手工作业，用机械臂快速地完成夹取、切削和接合动作，实现砧木和接穗的嫁接动作，而且嫁接速度快、成活率高。
在农业设施比较
发达的地区和国家，自动嫁接机具有广阔的市场应用前景[1-4]。
日本、韩国较早开发了嫁接机，嫁接自动化程度较高，相应的装备已经在企业得到了推广应用。
在中国自动嫁接机的研究主要是由中国农业大学、华南农业大学等高校率先进行，目前已先后开发出了2JSZ-600、2JC-350等样机，但是主要还是半自动化状态，靠人工上苗。
笔者以蔬菜嫁接机自动上苗为研究对象，采用机器视觉采集、提取嫁接苗的参数特征，引导机械臂进行嫁接苗的抓取实现自动上苗，有利于提高蔬菜嫁接自动化水平[5-8]。
1 系统构成工作原理
典型的蔬菜嫁接机自动上苗装置的工作过程如图1所示，假设穴盘有3株苗，如a、b和c，依次按照顺序进行自动取苗和上苗[9-10]。
基于视觉的自动上苗控制系统
的要求是在满足嫁接苗木农艺参数的条件下，进行筛选配对取苗和上苗。
系统设计要求如下：依靠视觉进行嫁接苗定位、子叶方向识别等，并通过视觉软件分析测量嫁接苗苗径，实现配对上苗嫁接，提高嫁接效率和成活率。
图1 典型自动上苗工作路径Fig.1 Typical automatic seedling working path
蔬菜嫁接机自动上苗控制系统由视觉采集模块、图像处理模块和运动控制模块组成，系统总体框架如图2所示。
视觉采集模块包括光源控制、工业相机、镜头和光源；图像处理模块包括PC工控机、图像处理软件；运动控制模块包括主控软件、PLC、机械臂和取苗手爪等。
其主要的工作原理是工业相机分别采集砧木和接穗穴盘苗的参数信息，将图像数据传递给PC工控机中图像软件进行图像处理，计算机将图像处理的数据结果传递给PLC，经过数据处理引导机械臂进行嫁接苗的配对筛选和
劣质苗的筛选剔除。
图2 系统总体框架Fig.2 General framework of the system
2 自动上苗控制系统设计
2.1 机器视觉采集系统的构建控制系统中机器视觉采集系统主要采用双目视觉，
即穴盘苗上端和前端采集，如图3所示分别对砧木和接穗进行视觉采集，嫁接苗上端相机主要采集苗木俯视图像进行嫁接苗有无及子叶方向的判别，前端相机主要采集嫁接苗株高和苗径信息。
图3 机器视觉采集系统构建Fig.3 The construction of machine vision acquisition system
由于葫芦苗和西瓜苗的截面形状并非圆形而是椭圆形，如图4所示，因此摄像头采集实测投影(A)和子叶角度(β)，将测得的数据进行分析求得长轴(Dl)和短轴(DS)的值，为此需建立数学模型还原嫁接苗长轴和短轴的真实值。
F(x，y)为椭圆逆时针转过角β后苗茎椭圆曲线上任意一点，F′(x′,y′)为F点在原
X0Y坐标中的值，于是F′(x′,y′)和F(x，y)可建立以下参数关系
图4 嫁接苗截面轮廓Fig.4 Grafted seedling cross-section profile
(1)
设椭圆方程为：
(2)
其中
(3)
将式(1)代入式(2)，同时由图4所示的几何关系映射出的值A是椭圆轮廓的2条切线，因此x的解唯一，求得：
(4)
根据椭圆长轴、短轴和椭圆率之间的关系得到长轴(Dl)和短轴(DS)的数值。
Dl=
(5)
DS=ρDl
(6)
式(5)、(6)即为已知量实测投影距离(A)、子叶旋转角(β)和苗茎椭圆率(ρ)与未知量
长轴(Dl)和短轴(DS)之间的数学模型，通过以上数据构建视觉采集系统的参数，同时西瓜苗与葫芦苗检测时只需改变预置的椭圆率值即可求得苗茎长轴(Dl)和短轴(DS)的数值。
2.2 PLC控制系统的设计自动上苗控制系统硬件的组成主要包括LED光源、工业
相机、镜头、PC工控机、FX3U系列PLC、机械臂、末端执行器和位置传感器等。
其中视觉和PLC主要的硬件选型：恒新科技公司HX-U300系列的CMOS彩色相机、镜头焦距6～10 mm；PLC选择三菱FX3U-48MT PLC带晶体管进行伺服机
械手控制。
PLC控制系统是蔬菜嫁接机自动上苗装置控制系统的核心，首先按照自动上苗的
动作任务分解和农艺要求，制定自动上苗系统的控制方案和控制方式，并进行相关参数的设定，按照视觉检测和农艺要求完成控制任务。
整个PLC系统控制包括图
像采集和PLC机械手取苗动作，控制流程如图5所示。
首先，机器视觉摄影头采
集嫁接苗前视图和俯视图，然后进行图像处理，获取前视直径(D)和旋转角(β)，计算砧木和接穗椭圆长短轴值。
经过计算机进行砧木和接穗匹配，获取配对苗木位置信息，发出信息进行取苗，机械手完成取苗动作，对不合格苗木进行筛选处理。
图5 PLC系统控制流程Fig.5 PLC system control flow chart
2.3 人机界面的设计为了使嫁接机自动上苗的操作更为直观、方便，控制系统的
人机界面采用VS2016环境下设计的机器视觉软件系统界面，该系统主要包括图
像的采集、图像处理和计算结果3个功能。
系统界面包括接穗砧木2个实时画面
窗口，以及采集的砧木和接穗经计算处理得到的2组苗径参数窗口，并创建采集、确定、配对和上苗4个功能(图6)。
主视图摄像头实时显示接穗和砧木的前视图监控画面，计算机根据前方信号采集图片进行处理，根据实测投影(A)和子叶角度(β)进行苗径的计算，并进行配对上苗给下位机PLC指导机械手进行取苗。
同时软件以.txt文本的格式保留处理结果，如苗茎数据、植株高度、子叶展开角等信息，以便试验后的统计分析。
图6 机器视觉苗径采集系统Fig.6 Machine vision seedling diameter acquisition system
3 系统验证试验
为了测试视觉系统和上苗控制系统的功能特性，选用5×10穴盘对接穗和砧木进
行培育，其中接穗采用京欣1号，砧木采用浙蒲2号，并对穴盘苗人工尺寸参数
进行测量(图7)和自动上苗控制系统进行上苗的控制(图8)。
图7 嫁接苗参数的测量Fig.7 Measurement of grafting seedling parameters
图8 自动取苗机械手Fig.8 Automatic seedling extraction manipulator
4 结论
该系统以VS2016环境下设计的机器视觉软件系统界面为上位机、三菱FX3U-
48MT PLC为下位机，利用机器视觉采集嫁接苗的参数信息进行图像处理，引导PLC完成机械手进行取苗控制。
研究结果证明，该系统视觉检测能引导机械进行
上苗动作，且砧木、接穗椭圆长轴和人工检测长轴的误差率大概在6.9%和6.6%，自动上苗控制系统工作速度稳定，可满足农艺设计的要求。
参考文献
【相关文献】
[1] 姜凯，郑文刚，张骞，等.蔬菜嫁接机器人的研制与试验[J].农业工程学报，2012，28(4)：8-14.
[2] 辜松.蔬菜工厂化嫁接育苗生产装备与技术[M].北京：中国农业出版社，2006.
[3] 罗军，高英武，何幸保.自动嫁接机的研究现状与展望[J].湖南农机，2010，37(2)：1-2.
[4] 杜学振，王丽红，白人朴.我国农业劳动力需求的季节性研究[J].中国农业大学学报，2009，
14(6)：103-108.
[5] 贺磊盈，蔡丽苑，武传宇.基于机器视觉的幼苗自动嫁接参数提取[J].农业工程学报，2013，
29(24)：190-195.
[6] 吕谷来，李建平，李锵，等.基于机器视觉的砧木定位识别方法[J].浙江大学学报(工学版)，2011，45(10)：1766-1770.
[7] 刘成良，王红永，曹其新，等.秧苗嫁接机器人视觉与识别的研究[J].农业机械学报，2001，
32(4)：38-41.
[8] 刘凯，辜松.基于机器视觉的嫁接用苗识别研究[J].农机化研究，2009(11)：46-48.
[9] 沈卫平，张路.蔬菜嫁接机自动上苗装置研究[J].轻工机械，2010，28(2)：22-26.
[10] 王哲禄.贴接式全自动蔬菜嫁接机控制系统的设计与实现[J].安徽农业科学，2016，44(19)：215-217，262.。