本申请案包括有一张缩微照相卡片和26帧面缩微照片的缩微附录。 本发明涉及一种可自动测量种子或谷粒损伤状态的测量装置。
为了种种原因，需要一种可测量诸如玉米的谷粒样品受机械损伤的状态的可靠装置。一个理由会是要估算各种谷物收割或贮运机械。另一个理由会是要评价谷粒本身。目前，美国农业部（USDA）赞同一项确定谷物损伤的分级技术。这项技术并不检测稍有碎裂或砸碎的谷粒。另一种技术利用一种着色来提高肉眼鉴别颗粒损伤的状态。这种技术需要特殊的样品准备工作、然后通过人工挑拣和对样品进行分析，而这是主观而费时的。
在美国第3，776，642号及第3，828，173号专利中各描述了一种已知的颗粒分析装置，该二专利是对应地于1973年12月4日颁发给安森等人的以及于1974年8月6日颁发给尼普勒（Knepler）的。这两种装置是为确定谷粒样品中的诸如其含油量、蛋白质以及水分等成分而设计的。这两种装置是为确定谷粒样品中反射出来的红外射线来分析的。它们既不能对谷粒样品进行照相或分析，又不能确定其损伤状态。
伯来奇（Berlage）等人已建议：采用机械观测和数字图象分析技术来从诸如不需要的种子、杂草子以及类似植物枝杆、菌类以及土粒等杂质中挑拣谷粒来（见《挑选种子的机械观测方法》，伯来奇等人著，刊登在农业工程（Agricultural Engineering）的1984年10月版上）。然而，伯来奇等人的文章并未包括利用机械观测的方法来测量谷粒的损伤状态的报导。
本发明的一个目的是要提供一种可快速、准确而客观地而且可提供一致的结果的谷粒损伤分析装置。
本发明的另一目的是要提供以一种利用机械观测的谷粒损伤分析装置。
本发明的另一目的是要提供一种利用数字图象处理技术的谷粒损伤分析装置。
这些和其他目的都可由包括有一个容纳和拌和待分析的谷粒试样的搅拌器的本发明装置来达到。一个灯管用紫外射线照射谷粒样品，目的是要使暴露的谷粒淀粉部分发出荧光从而对谷粒样品的损伤部分和不损伤部分产生视觉反差。一个摄象机产生一个被照射的样品的映象并将视频信号送到计算机。该计算机对视频信号进行数字化而变换成象素阵列，每个象素的值代表图象中相应部分的光强。该计算机确定具有超过预定门限值的象素的百分数。这个百分数与暴露的淀粉数量有关，因而也就与谷粒的损伤程度有关。该计算机自动地对每个样品的多个图象进行分析，并自动地控制搅拌器以便在每个样品在图象被分析之前就被拌和。
图1是按照本发明制作的谷粒损伤分析器的原理图;
图2是按照本发明的搅拌器设备的视图，它是沿着其转轴而看的视图;
图3是图2的搅拌器的侧视图;
图4是本发明的搅拌器控制装置电路图;
图5是由本发明装置所执行的算法或主程序的逻辑流程图或程序框图;以及，
图6是由本发明装置所执行的子程序框图。
本发明的谷粒损伤分析器包括有一个旋转的搅拌器10，所要分析的谷粒是被放入该搅拌器10中的。该搅拌器10包括有一个底座12以支撑搅拌器槽14，为的是要让搅拌器槽可绕着与水平成一个所需角度（例如30°）的轴而旋转。该搅拌器槽14被装在一个通用的12-伏直流齿轮电动机16（或等效器件）的轴上。搅拌器槽14包括有一个平盘18，从平盘上延伸出许多（例如8个）梯形壁板20。搅拌器槽14被组装成这样，以便不论那个壁板转到最低位置时，那最低的壁板就将是近于是水平。搅拌器槽14还包括有许多三角形的搅拌叶片22，每个叶片在平盘18和各邻近壁板之间的焊接缝之间展着。如将一种谷粒样品放入搅拌器槽14中，则当该槽将各不同梯形壁板20转到最低位置时，叶片就拌动谷粒样品。由于以后会说明的原因，在搅拌器槽14的内部最好有一层不发荧光的和对可见和紫外线光不反射的涂层。
将一个放射源或灯管30放在如图1所示的位置，以便照射停留在搅拌器槽14的下面梯形壁板上的谷粒样品。放射灯管30是一个围成一个中心观察孔32的环形物。放射灯管30最好是一种紫外线灯管，例如一种由Astro Grid灯管厂生产的Mic-o-Lite I，FUV-36灯管（或等效器件）。这灯管由它自己的电源31供电。这灯管可发出波长约为3650埃的长波长的紫外射线。人们相信这种放射仅可使样品中破损或砸碎的谷粒的暴露出来的淀粉部分发出荧光或发冷光。换言之，暴露出的淀粉部分将吸收紫外线，然后发出可见光。人们相信这种荧光可增强谷粒上的损伤与不损伤部分间的反差。
由搅拌器10中的谷粒样品发出的光被视频摄象机40所接收，并包括搅拌器槽14的最低梯形壁板20上的谷粒样品，该视频摄象机被定位得可以通过灯管的孔眼32来扩展其观察范围。摄象机40被接到一个相联系的摄象机控制装置42。控制装置42可摇控摄象机40，它可在电缆44上从摄象机40接收视频信号并在标准同轴铠装电缆46和48上把视频信号分别送到计算机50和视频监控器52。虽然也可用其他同样的摄象设备，但宜于用DAGE-MTI公司生产的67M系列的TV摄象设备，它带有一个R型超级硒化镉光导摄象管（Super chalnicon R tube）和一个F1.4、25毫米透镜。在工作过程中，摄象机40和搅拌器10最好用不透光的帐幕（未在图中示出）围住，以便使谷粒样品和摄象机不致暴露在四周的光线中。
计算机50可用Sanyo MBC775型、手提式256k的，它带有一个磁盘驱动器和彩色监控装置54以及键盘56。在计算机50中装有一个视频数字化装置58。
一种适用的数字化装置是商用PC-EYE（TM）、系列1000的视频俘获装置。这种装置包括有一个接口卡58和简易盒式磁盘上的多种用途的软件（未在图上示出）。接口卡从电缆46上接收模拟视频信号，并提供数字化的640×200阵列的6-比特象素（容许64个灰度电平）。代表这种象素阵列的信号被传递到计算机50再传递到另一视频监控器60。两个视频监控器52和60都可用日立牌（Hitachi）VM-910A型，9英寸黑白监控器或其他同样的视频监控器。
计算机54上的一种标准Rs 232系列端口被接到搅拌器控制电路62（详见图4）。该搅拌器控制电路62响应于由计算机54通过控制流搅拌器电动机16的电流而产生的二进制开-关信号。该电路62的输出可在0至+12伏范围内任意调节，但最好调节在+9伏。因此，当从计算机54来的信号是低电平的时候，就没有电流流过电动机16。当计算机输出信号是高电平的时候，晶体管T3就导通而电动机16就有电流流过。
虽然电路62也足可使用其他元件和元件数值，但最好使用下列元件和数值：
R1 电阻 5.11K欧
R2 电阻 2.0K欧
R3 电阻 7.5K欧
R4 电阻 5.11K欧
R5 电阻 4.75K欧
R6 电位计 0-1000欧
D1，D2 二极管 IN914
D3 二极管 IN4004
T1，T2 晶体管 2N2222A
T3 晶体管 TIP122
PS 电源 Emerson ECV 12 N 1.7
VM 电压表 Martel Model 3554/2 0-20 VDC
现在将对计算机54执行的算法参照图5和图6进行说明。对于其详细算法，读者可参阅附录中缩微胶卷中所列的计算机程序范例。
该算法以第100步的初始化开始，然后在第102步中对校准或测量分支二者任选其一。校准分支在第104步开始，在这一步中可输入各种用户定义的、保持记录的信息。可在第106步输入已知谷粒样品的损伤百分数。最好使用若干不同而已知的样品的额定损伤百分数，例如0、10、20、30以及40%的额定损伤百分数来校准该装置。然后在第108步，用户被告知将被选择的样品装入搅拌器10。于是第110步引入现将参考图6说明的＃1子程序。
＃1子程序以第150步开始，在那里产生一个使搅拌器控制器62启动搅拌器10的电动机16的信号以便将谷粒样品拌和一段相当长的时间，例如为5至8秒。在这段时间的末尾，搅拌器在第152步停止。然后第154步使样品可稳定一定时间，例如3秒。
然后在第156步，从摄象机40来的视频信号（它代表稳定的谷粒样品的图象）被按照与接口卡58相联系的软件而数字化。这样，就被640×200的象素阵列所显示，每一象素具有一个二进制数（0至63）以代表图象的相应部分的亮度。
在图象被数字化以后，第158步使搅拌器起动以便可拌和谷粒样品同时对该数字化的图象作进一步分析如下：
在第160步中，可得到超过某预定的亮度电平门限值的象素的数字计数。这个门限值可通过适当调整接口卡58上的“黑色”和“白色”的置位（未在图上示出）建立。例如，两个置位都可调整到同一数值，例如在38和42之间，结果对于一个未损伤的谷粒样品来说，只有0.2%至0.4%的象素将拥有超过门限值的数值。
然后，在第162步中，将这个记数转换成“白色百分数”，它就是超过门限值的象素的百分数。于是就将这个“白色百分数”存储在第164步中。再在第166步中，对所有关于这个具体谷粒样品的图象确定一个累积的平均白色百分数值。
然后，第168步使数字化的图象与在第160、162以及166步中确定的数据一起出现在计算机54的显示中。如果已经处理的图象数少于某一数（例如50），则第170步把算法定向退回到第152步以停止搅拌器10并处理另一图象。否则，该算法就进行到第172步以使从第160、162和166步中来的最后数据显示在计算机54的屏幕上。最后第172步把搅拌器停止而第174步使之返回到主程序。
再次参考图5，校准分支继续在第112步，在那里操作者被指向把已知谷粒样品从搅拌器上卸下。第114步把算法指回到第106步以便处理另一已知谷粒样品;否则，该算法就进行到第116步。最好由校准分支处理一系列的拥有已知损伤数量的谷粒样品。例如，最好用已知损伤百分数（如0、10、20、30以及40%）来分析样品。
然后，第116步确定一个直线或其他适宜的函数，即在已知损伤值和测得的累积平均白的百分数值之间的最合适的关系。于是在第118步，这种关系与其下面的数据就显示在计算机54的屏幕上。第120步使这种数据储存起来，例如存储在磁存盘储器上。第122步使算法返回到第102步，以便操作者能再选择校准或测量分支。
测量分支以第130步开始，在那里就可输入各种用户定义的、保持记录的信息。然后在第132步，操作者就被告知要把待测的损伤样品装入搅拌器10中。于是，第134步就把算法指向前面参考图6描述过而包括在第150至176步的子程序。
在该子程序被执行以后，算法就返回到第136步，使由子程序产生的数据被存储起来。然后第138步告知损伤者把样品从搅拌器中卸下。如果已被分析的样品少于6个，则第140步使算法重复第132至138步。对于大量的被测损伤额定值的谷粒来说，最好随便获得若干批（例如6批）小量的（例如8至120Z的杯量）样品，然后经分析得到一个相当于这种样品的额定损伤值的累积平均白色百分数值。这就减少了由于只对不能代表全体的单批进行分析所造成的误差的可能性。在6批样品被分析以后，于是在第142步把该分析数据存储起来，之后第144步使算法返回到第102的人工选择步。
于是，从第130至144步中得到的累积平均白色百分数值和在第116步中确定的直线关系就可被用来确定该被测样品的损伤百分数值。
在本发明已联系具体实施例进行了描述的同时，应当清楚，在前面说明的启发下，对于专业人员来说，必然会有许多其他代用的、改进的以及变更的方式。例如这种分析技术会被用于谷物收割机械（例如康拜因或其他谷物加工设备）中。当然，在康拜因中并不需要搅拌器。而，一个灯管和摄象机会被置于整个设备的谷物输送部分的附近。这就会用小型化的硬件元件来完成的。甚至，如果使用一个功能足够强的快速计算机，则测得的损伤信号会被用作实时控制系统的输入。因此，在适合于所附权利要求书中的精神与范围下，本发明打算包罗所有这样的其他代用的、改进的以及变更的方式。