免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检

提出了秸秆行茬视觉导航方法,引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞,并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究。选取了图像的彩度信息作为研究对象,通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析,采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割,并采用2次腐蚀处理去除噪声,通过膨胀处理填充目标区域孔洞;使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线。田间试验表明,该方法能够有效地提取出秸秆行茬导航路径,计算时间不超过     

玉米根茬图像的分割方法

对保护性耕作留茬覆盖情况下田间玉米根茬图像进行了分割.选取采集图像的彩度信息作为对象,通过对几种常用的自动阈值选取算法的比较,选择了迭代法对田间图像进行分割.实验结果表明:该方法能够有效地将根茬目标与土壤背景分割开来,为下一步检测行茬直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供了基础.     

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。     

免耕环境中视觉导航机器人行走路径的检测

针对免耕环境下农田作业机器人的视觉导航,提出了一种导航路径-梨沟线的检测算法,以提高图像处理速度。同时,介绍了图像采集设备,描述了农田免耕作业环境和农田作业机器人的工作流程。在此基础上,以彩色图像中的R分量为处理对象,分别判断作业区域终点和犁沟线出现位置,确定犁沟线上的候选点,并采用基于一点的Hough变换方法,获得犁沟线的直线斜率。试验表明,提出的算法具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。     

基于最小二乘法的早期作物行中心线检测方法

提出了一种基于最小二乘法的早期作物行中心线检测算法.利用G-R颜色特征因子分割作物与背景.根据作物与杂草的长度属性去除部分杂草噪声,应用垂直投影法动态检测作物行数,并提取作物行中点为特征点,获得特征点图像.利用特征点间的邻近关系对特征点进行分类,对归类后的特征点进行两次最小二乘法拟合,得到作物行中心线.对于有作物缺失的作物行,采用统计条形区域内特征点数量的方法判别检测结果的可信度.实验结果表明,算法能克服杂草和作物缺失的影响,实时地提取小麦、玉米和大豆作物行,平均每幅图像处理时间小于150 ms.     

基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法

针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的分割交并比分别为89.52%、86.45%、86.16%,能够平稳实现果园道路像素级分割;边缘信息提取与路径识别方法可适应不同视角下的道路掩码形状,得到较为平顺的导航路径;在不同光照和视角条件下,平均像素误差为9.5像素,平均距离误差为0.044 m,已知所在果园道路宽度约为3.1 m,平均距离误差占比为1.4%;果园履带底盘正常行驶速度一般在0～1.4 m/s之间,单幅图像平均处理时间为0.154 s。在当前果园环境和硬件配置下,本研究可为视觉导航任务提供有效参考。     

基于最小二乘法的早期作物行中心线检测方法

提出了一种基于最小二乘法的早期作物行中心线检测算法。利用G-R颜色特征因子分割作物与背景。根据作物与杂草的长度属性去除部分杂草噪声,应用垂直投影法动态检测作物行数,并提取作物行中点为特征点,获得特征点图像。利用特征点间的邻近关系对特征点进行分类,对归类后的特征点进行两次最小二乘法拟合,得到作物行中心线。对于有作物缺失的作物行,采用统计条形区域内特征点数量的方法判别检测结果的可信度。实验结果表明,算法能克服杂草和作物缺失的影响,实时地提取小麦、玉米和大豆作物行,平均每幅图像处理时间小于     

基于标记分水岭算法的插秧机器人导航路径检测

针对插秧机器人机器视觉导航路径检测鲁棒性差、受杂草和翻土影响严重的问题,提出一种基于标记分水岭算法的视觉导航路径检测方法.首先,采用灰度化处理、直方图均衡化和中值滤波对目标秧苗列和目标田埂进行预处理;然后,利用标记分水岭算法对识别目标进行图像分割,并通过均值法采集导航路径特征点集;最后,使用最小二乘法将特征点拟合成导航...     

基于自动取阈分割算法的秸秆覆盖率检测系统

在分析保护性耕作地块覆盖秸秆和土壤亮度存在差异的基础上,以MATLAB为工具,采用自动取阈图像分割算法,提取田间实拍图像中的秸秆及土壤信息,统计图像中秸秆覆盖面积,利用秸秆覆盖率算法实现对地表秸秆覆盖率的自动检测。系统经田间模拟试验校正后,田间测试误差可控制在4%以内,平均检测效率可提高约72倍,为开展保护性耕作技术秸秆覆盖研究提供了一种可行有效的方法。     

自动导航与测控技术在保护性耕作中的应用现状和展望

实现智能化是提升保护性耕作机具作业质量和效率的重要途径,自动导航与测控技术作为智能化技术的重要组成部分,近年来在保护性耕作中的应用发展迅速。本文首先从接触式、机器视觉式和GNSS式三种免少耕播种自动导航技术入手,阐述了自动导航技术在保护性耕作中的应用现状;然后对作业参数监测技术的发展动态进行了详细介绍,包括地表秸秆覆盖率的快速检测技术、免少耕播种机播种参数监测技术及保护性耕作机具作业面积监测技术;之后阐述了保护性耕作机具作业控制技术的发展现状,主要介绍了免少耕播种机漏播补偿控制技术和作业深度控制技术。最后在总结自动导航与测控技术在保护性耕作中现有应用的基础上,展望了未来保护性耕作机具自动导航技术、作业参数监测技术和保护性耕作机具作业控制技术三者的研究方向。     

农林环境机器视觉导航路径生成算法及应

提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理.     

机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展

机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式：基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。     

计算机视觉技术在农业机械中的应用

分析了计算机视觉技术的特点，概述了其发展过程；回顾和综述了计算机视觉技术在自动检测机械、智能收获机械、农业智能加工机械、智能田间作业机械等方面的应用；提出了计算机视觉技术在农业机械应用研究中需要重点解决的几个问题。     

计算机视觉技术在农业机械中的应用

分析了计算机视觉技术的特点,概述了其发展过程;回顾和综述了计算机视觉技术在自动检测机械、智能收获机械、农业智能加工机械、智能田间作业机械等方面的应用;提出了计算机视觉技术在农业机械应用研究中需要重点解决的几个问题.     

基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件设计

介绍了基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件部分各环节的具体实现。系统运用基于标记点透视变换的图像配准方法,对近红外图像进行倾斜、变形等校正;采用基于双区域连通阈值面积比的区域生长法判别出近红外图像中的活虫;融合多源图像的信息,准确定位出可见光图像中的活虫。提取出活虫的21个整体形态学特征和7个局部形态学特征,把特征空间优化为7维,运用SAA-SVM分类器进行识别分类。结果表明,检测系统对15类活虫的正确识别率达到94.8%。     

基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺的识别

以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象，对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取，利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合，选择出用于模式识别分类器设计的特征向量，建立了二叉树分类法对番茄缺素进行模式识别的框架，在该框架下，基于模糊K－近邻法建立了缺素的模式识别系统，并进行了识别测试。结果表明，对不易肉眼判别的番茄缺氮和缺钾初期叶片的识别准确度在85％以上，能够满足生产要求。     

基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测

针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右.     

基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件设计

介绍了基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件部分各主要环节的具体实现。该系统运用图像差分法及自适应图像增强法提高粮虫样本图像的质量，利用改进的直方图阈值将粮虫从背景中分割开来，并运用数学形态学处理法进行了滤波。以提取出的粮虫面积、周长、复杂度为特征，运用基于模糊决策的分类器对粮仓中常见的9种、7类害虫进行分类，识别正确率达到95.2%。     

基于计算机视觉的冷却牛肉新鲜度评价方法

利用计算机视觉技术对冷却牛肉的新鲜度进行了分析研究，应用BP神经网络对牛肉脂肪组织进行了分割，分割正确率可达97％以上。选取图像原始颜色信息作为评价新鲜度的特征值组成特征向量，采用HSI、RGB和CMYK3种彩色模型评价冷却牛肉的新鲜度，其准确率分别为82．1％、78．6％、75．0％。基于计算机视觉技术的冷却牛肉新鲜度评价方法与实验室分析方法相比，评价准确率有明显提高，并且没有繁琐实验过程，是一种更高效的牛肉新鲜度评价方法。