Счетчики-раскладчики семян при определении посевных качеств
- Авторы: Янченко А.В1, Федосов А.Ю1, Янченко Е.В1, Азопков М.И1
-
Учреждения:
- ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО
- Выпуск: № 4 (2025)
- Страницы: 50-54
- Раздел: Селекция и семеноводство
- URL: https://ogarev-online.ru/0022-9148/article/view/357469
- DOI: https://doi.org/10.25630/PAV.2025.87.96.004
- ID: 357469
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье представлен комплексный анализ эффективности современных счетчиков-раскладчиков семян, применяемых для определения важнейших посевных качеств: всхожести и энергии прорастания. Исследование охватывает три основных типа устройств: электромагнитные, гравитационные и аспирационные модели, каждый из которых имеет уникальные технические характеристики и принципы работы. Особое внимание уделяется анализу технических особенностей каждого типа счетчиков. Электромагнитные устройства демонстрируют высочайшую точность (≥99,5%) при работе с семенами стандартной формы. Аспирационные модели обеспечивают впечатляющую производительность до 300 семян в минуту, сокращая время проведения анализов на 70-80%. Гравитационные системы с калиброванными ячейками обеспечивают надежную работу благодаря точному расчету параметров. В ходе изучения аспирационных счетчиков-раскладчиков выявлены ключевые факторы, влияющие на эффективность работы устройств: морфологические особенности семян, уровень влажности и точность настройки вакуумного давления. Разработанные устройства обладают высокой универсальностью благодаря сменным насадкам, позволяющим работать с семенами размером от 0,5 мм до 15 мм. Практическая значимость исследования подтверждается значительными улучшениями производственных показателей: снижением погрешности анализов с 15% до 0,5%, ускорением селекционных процессов на 30-40% и сокращением потерь урожая до 20%. Внедрение счетчиков-раскладчиков способствует трансформации лабораторных процессов, обеспечивая воспроизводимость результатов и снижение трудозатрат при определении посевных качеств семян овощных культур. Представленные в статье разработки являются важным элементом инновационного развития АПК, способствующим повышению устойчивости урожаев и обеспечению продовольственной безопасности. Разработки, представл--енные в статье, могут быть использованы при модернизации лабораторных комплексов, внедрении цифровых технологий в сельское хозяйство и совершенствование процессов получения достоверных результатов при анализе посевных качеств семян с.-х. культур.
Об авторах
А. В Янченко
ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО
А. Ю Федосов
ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО
Е. В Янченко
ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО
М. И Азопков
ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО
Список литературы
Бурнатова Л. Б. Расчет нормы высева и продуктивность яровой пшеницы // Аграрный вестник Урала. 2006. №5(35). С. 40–43. EDN IJEQDJ. Мусаев Ф.Б., Прияткин Н.С., Кузнец С.М. [и др.]. Цифровая морфометрия семян овощных культур (научно-методическое руководство). М.: Федеральный научный центр овощеводства, 2024. 72 с. EDN OVXNXX. Genze N., Bharti, R., Grieb M. et al. Accurate machine learning-based germination detection, prediction and quality assessment of three grain crops. Plant Methods 16, 157 (2020). https://doi.org/10.1186/s13007-020-00699-x Khalefa R.A. Precision Seed Testing Equipment. Journal of Agricultural Engineering. 2021. Vol. 48(3). Pp. 112–118. Johnson M. Economic Impact of Seed Automation. Agricultural Economics Review. 2022. Vol. 19(1). Pp. 34–41. Авторское свидетельство №809261 A1 СССР, МПК G06M 11/00. Счетчик-раскладчик семян: №2774186: заявл. 30.05.1979 : опубл. 28.02.1981 / В.И. Тарушкин, В.Н. Хрусталев ; заявитель Московский институт инженеров сельскохозяйственного производства им. B.П. Горячкина. EDN FOAXNH. Авторское свидетельство №957240 A1 СССР, МПК G06M 11/00. Счетчик-раскладчик семян : №3286937: заявл. 11.02.1981: опубл. 07.09.1982 / В.И. Тарушкин, В.Н. Хрусталев, А.А. Якунин ; заявитель Московский институт инженеров сельскохозяйственного производства им. B.П. Горячкина EDN WXMWIN. Авторское свидетельство №238259 A1 СССР, МПК G06M 11/00. Счетчик-раскладчик: №1210878/30-15: заявл. 15.01.1968 : опубл. 20.02.1969 / А.М. Фоканов ; заявитель Государственная семенная инспекция. EDN QTUHUU. Харченков С.В. Система с реверсированием воздушного потока. Патент SU 1743409, 1992. (Авторское свидетельство №1743409 A1 СССР, МПК A01C 1/00. Счетчик-раскладчик семян : №4883430 : заявл. 18.10.1990 : опубл. 30.06.1992 / С. В. Харченков ; заявитель Центр научно-технической деятельности, исследований и социальных инициатив научно-производственного объединения «Комплекс» АН СССР. EDN NKNODM). Гольтяпин В.Я. Интеллектуальные системы на посевных машинах // Плоды и овощи России. Краснодар. 2019. С. 72–73. Al-Bayari, O. and Sadoun, B. New centralized automatic vehicle location communications software system under GIS environment // International Journal of Communication System. 2005. №18(9). Pp. 31–34. Юданова А.В. Основные направления развития автоматизации сельскохозяйственных машин, агрегатов и поточных линий на ближайшую перспективу. Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. 2004. №1. С. 131. Ashtiani, S.-H.M.; Javanmardi, S.; Jahanbanifard, M.; Martynenko, A.; Verbeek, F.J. Detection of Mulberry Ripeness Stages Using Deep Learning Models. IEEE Access 2021. 9. 100380–100394. Design and experiment of high-flux small-size seed flow detection device. Y. Ding; K. Wang; C. Du; X. Liu; L. Chen, W. Liu. Trans. Chin. Soc. Agric. Eng. 2020, 36. Pp. 20–28. Ear density estimation from high resolution RGB imagery using deep learning technique. S. Madec, X. Jin, H. Lu, B. De Solan, S. Liu, F. Duyme, E. Heritier, F. Baret. Agric For Meteorol. 2019. 264. Pp. 225–234. Maize tassels detection: A benchmark of the state of the art. H. Zou, H. Lu, Y. Li, L. Liu, Z. Cao. Plant Methods. 2020;16. P. 108. Online Detection Method for Wheat Seeding Distribution Based on Improved Concave Point Segmentation. X. Xi; J. Zhao, Y. Shi, J. Qu; H. Gan, R. Zhang. Trans. Chin. Soc. Agric. Mach. 2024, 55, 75–82.
Дополнительные файлы
