电控播种机行情，秉行“创新、质量、诚信、团队”企业核心价值观，坚守“为包括客户、员工、股东乃全商业伙伴在内的所有人搭建平台，实现梦想，打造百亿德沃、百年德沃，致力成为覆盖全球的农机制造企业”的企业愿景，以“让中国农机走向世界，让天下没有难种的田”为使命。
结合国内外对光电传感器的应用情况，可知常用于播种检测的光电传感器有红外传感器、激光传感器和光纤传感器等。其中，红外传感器应用为广泛，常被用于种子流量检测；激光传感器的定向性较好，能准确检测种子漏播情况；光纤传感器常用于检测微小粒种子流量。但是，受光电传感器特性限制，光电传感器对重播检测精度较差，传感器易受灰尘等环境因素影响，而且对微小粒种子的检测精度不足。
基于图像技术设计了小麦精密播种试验系统。实现了、高精度的小麦精密播种检测，通过选择合适的阈值，给出了种子识别和种子空间测量的方法。处理图像信息，获得漏播、重播和均匀性等状况。设计了一种种子形态和质量检测装置，根据合格种子与坏种子之间表皮光泽度和外观形状的区别，基于图像处理技术对坏种子进行检测，判断种子的好坏情况。该方法可有效识别破损的种子，为后续实现更高质量的精量播种提供了思路。基于视觉图像技术设计了一套播种性能检测系统，用视觉算法对图像进行处理，分析穴盘的播种情况。
光电传感器检测是国内外研究者采用多的一种播种检测方式，光电传感器的原理是利用光电效应将被测量的变化向光信号的变化转化，光电元件进一步把非电信号转换为有用的电信号。常见的光电传感器由测量头、光学系统、光电元件以及电子测量电路组成。通过检测排种管内种子的运动来判断排种管是否堵塞，该设备检测功能单一，不能用于检测漏播和重播。通过检测种子的下落状况，不仅能监控种子的漏播、重播，还可以统计株距和作业面积，极大地提高了作业效率。
时，检测精度明显下降。为了解决电容传感器在不同影响因素下，检测精度不高的问题。对电容法检测机理深入研究，通过播种量实际值与检测值之间的非线性关系，基于神经网络与遗传算法建立电容式传感器非线性校正模型。具有很高的应用价值。对比各研究之间的试验结果，利用滤波技术能有效减少噪声对传感器脉冲信号的干扰，结合相应的数值关系，建立神经网络、模糊控制等智能控制模型，可有效提高检测精度。可考虑通过软件算法弥补硬件上的不足。
其中，红外传感器应用为广泛，常被用于种子流量检测；激光传感器的定向性较好，能准确检测种子漏播情况；光纤传感器常用于检测微小粒种子流量。但是，受光电传感器特性限制，光电传感器对重播检测精度较差，传感器易受灰尘等环境因素影响，而且对微小粒种子的检测精度不足。