基于线性模型的管路内农药混合均匀性评价方法

作者：代祥; 徐幼林^*; 宋海潮; 郑加强

来源：农业机械学报, 2022, 53(11): 197-207.

• 农药在线混合
• 图像处理
• 数值仿真
• 线性模型
• 混合均匀性评价

针对混合试验图像所得均匀性指数计算结果难以直接匹配于被广泛认可的数值仿真参考值的问题，本文基于线性模型方法，将混合试验图像处理与数值仿真结果进行映射，在黏性水溶性农药与水在长直混合管内进行在线混合的试验条件下构建对应的线性预测模型，并采用射流混药器在线混合图像及仿真结果对上述模型进行检验。研究结果表明：不同图像方法(灰度直方图二阶矩(HSM)、改进面积加权法(OAU)、主成分分析法(PCA))对应最优线性拟合阶数不同，采用单独图像方法构建模型时最优阶次为4,决定系数R2高于0.95,采用2种图像方法组合和3种图像方法组合时最优阶次可分别降至3阶和2阶，R2则接近或高于0.98;载流流量Q为800～2 000 mL/min、混合比P为0.01～0.10条件下，基于HSM、OAU、PCA和线性模型，可实现实际混药器均匀性预测，所有模型预测误差均小于0.05,且采用一元和二元线性模型使得平均预测误差分别降低84.1%和79.8%,不同算法间预测结果极差分别降低31.6%和78.0%;采用基于PCA或OAU算法的一元模型进行预测时误差可控制在0.03以内，其精度高于不同算法组合预测的结果；采用基于HSM-PCA等算法组合的二元模型误差虽稍高于0.03,但也可避免单一图像指标计算不准确带来的预测风险。通过构建图像处理-数值仿真之间的映射关系，可为基于图像处理进行农药在线混合均匀性评估提供更加可行和合理的方法。

• 单位
  电子工程学院; 南京林业大学