自动导引车视觉导航的路径识别和跟踪控制

视觉导航AGV利用机器视觉获取路径信息.经图像处理得到导航参数.为保证路径识别的鲁棒性和实时性,对路径图像进行滤波、二值化、数学形态学运算和实时性处理;并设计了PID控制器,根据导航参数控制电动机以实现AGV对路径的跟踪.仿真和实验结果表明.采用此种图像处理和控制方法的AGV具有较为准确和可靠的路径识别和跟踪效果.     

冷冻食品切割机安全防护系统识别技术

为降低冷冻食品加工中工人操作时手部被割伤的风险,提出基于机器视觉的切割机安全防护系统识别技术,系统利用彩色相机对切割机工作区域进行实时监控,以锯条位置为参考点设置不同的危险区域,对采集的图像进行分析处理,针对工人操作时的手套颜色受照明影响大,提出拮抗色感知颜色特征提取与高斯混合模型分类相结合的目标颜色识别方法,对手套的颜色特征进行分类检测,通过形态学处理与特征量统计判定最终结果,判别工人手部所处的危险等级。实现了整个切割机的安全防护系统设计,其实验测试结果表明,系统能够准确识别不同照明条件下的手套颜色特征,相比HSV和CIE Lab颜色空间,降低了图像处理时间,单幅图像处理时间为39.18 ms,具有较好的鲁棒性,满足了安全防护系统实时性和可靠性的要求。     

智能汽车实时图像处理系统设计

针对实时目标检测、识别问题,应用MPC5200为核心的高性能运算处理器,设计了一种高帧频、大视场的智能汽车实时图像处理系统。阐述了实时图像处理系统的硬件组成、工作原理和图像处理算法。在对目标检测识别算法的实验分析基础上,开发了实时图像处理软件,实现了视频图像的采集和图像目标的实时处理。该系统对目标的检测、识别能力达到了智能汽车的实时性要求。     

虫眼板栗的图像识别方法研究

针对板栗易发生虫害、虫眼的形状和大小等不定、不易识别的情况,研究了一种基于图像处理技术识别虫眼板栗的方法.采用中值滤波法对图像进行消噪;采用微分算子对板栗图像进行边缘检测,经膨胀和腐蚀等形态学运算实现了背景分割;采用Otsu法将图像转换成二值图像,经形态学处理后与模板进行异或运算,提取了虫眼面积特征值;设置两个不同的敏感度阈值并将由Sobel算子得到的边界提取图进行相减,提取了虫眼边缘特征向量.试验结果表明,该识别方法的正确率可达88.9%.     

柴油机喷油嘴参数对燃油喷雾特性的影响

应用计算机图像处理技术对采集的喷雾图像进行处理 ,定量给出了不同喷油嘴参数下喷雾锥角与射程。     

丸粒化包衣种子识别检测系统设计与试验

由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。     

丸粒化包衣种子识别检测系统设计与试验

由于存在包衣配方不统一、包衣机自动化水平低等问题,目前我国种子包衣合格率检测精度和效率较低。为此设计了一套丸粒化包衣种子识别检测系统,针对形状为类球体的包衣种子进行识别。首先,搭建拍摄平台,拍摄的图像传输至识别控制系统中进行图像前期处理。其次,根据图像处理后不同类型包衣种子特征提出了一种识别检测算法,根据破损包衣种子与其它包衣种子图像面积比例的差异,利用高级形态学处理实现破损包衣种子的识别。根据多籽种子与合格种子颗粒像素值的差异实现对多籽种子以及合格种子的识别。最后,对种子总数、合格数、多籽种子数及破损种子数进行检测,计算得到包衣合格率。以红三叶种子进行试验,结果表明：整套系统图像采集、处理与识别时间约为3 s;运用高级形态学处理识别破损包衣种子准确率达98.8%;当试验样本为200粒时,总数识别算法的准确率达到99.1%;对合格包衣种子以及多籽包衣种子识别相对误差分别为1.18%与3.36%。该识别检测系统实现了拍摄、图像处理、检测识别以及结果保存等功能,实现了包衣种子的无损检测。     

基于计算机视觉和神经网络的芒果检测与等级分类

为了提高芒果检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对芒果损伤的检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取芒果图像,利用图像处理去除噪声、图像分割和图像增强等多种基本图像处理的方法,对芒果损伤图像进行处理;其次,对芒果图像进行了特征分析,提取9个特征参数,将这9个特征参数作为输入,建立BP神经网络模型,对芒果进行分类。试验结果表明,模型对芒果识别的准确率达85.5%。     

基于DSP的移动采摘机器人目标识别视觉系统设计

为了提高移动式采摘机器人目标识别系统的作业效率和可靠性,结合嵌入式图像处理技术,提出了一种以DSP为控制核心的嵌入式图像识别系统。利用DSP处理器可以将采集的图像信号进行数字化转换,并通过图像处理将提取的特征图像直接传送到PC机,用于信息的反馈;PC机通过数据处理将控制指令直接发送给DSP,控制机器人终端的动作。为了验证系统的可行性,对目标识别视觉系统进行了测试,结果表明:采用DSP的移动式采摘机器人视觉系统可完成图像特征的提取,且目标识别的准确性较高,处理时间较短,可以满足高精度快速采摘作业的需求。     

基于图像处理的雾滴检测技术

通过模拟田间实际喷雾情况,利用图像采集系统采集雾滴图像,对其进行增强和分割等预处理,并对粘连雾滴提出用改进的分离粘连雾滴算法进行了分离处理.基于相同样本,用图像处理方法获得的雾滴粒径分布及覆盖率等参数与激光粒度仪测量结果的对比分析表明,利用图像处理技术检测雾滴分布参数,其测量误差在6%以内.     

土壤表面不平度分形特性的图像分析方法

研究了分形几何理论和图像处理技术在土壤表面不平度分形维数计算方法中的应用。利用分形几何的相关理论针对图像预处理后的表面形貌的图像数据建立数学模型,得到可以表征土壤表面不平度的分形参数。为此,共选择了3种不同耕作方式的土壤表面作为研究对象,运用自行设计的程序进行了表面分形维数的计算。结果表明:不同类型表面的分形维数相差较大,利用分形维数能够进行土壤表面不平度的有效表征,同时能对不同类型的土壤表面进行准确分类。     

基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航研究

确定了间歇式行走的农业机器人视觉导航方案,设计了计算机图像采集单元、计算机图像处理模块和视觉导航参数提取算法,实现了一套基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航系统.试验结果表明:农业机器人移动速度增加时,导航误差会增大,且机器人的平均横向偏移在10 cm之内,能够满足农业机器人的导航需求.     

脱绒棉种色选机双CCD检测系统设计与仿真分析

设计了一种脱绒棉种双侧双CCD(Charge coupled device)色选检测系统。通过对该检测系统的光学子系统、图像采集子系统和处理子系统等的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了系统效果。其中,图像采集子系统采用彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;图像处理和分析用于提取关键特征信息做棉种类型的判别分析。试验结果表明,检测系统设计的光学子系统模块能够得到特征清晰的图像,处理子系统能满足双图像采集子系统CCD正常采集物料特征信息,系统能够保证分选的实时性和稳定性要求。     

图像处理在猕猴桃采摘机器人路径规划中的应用

为了实现猕猴桃采摘自动化,设计了采摘机器人导航行走系统。该系统基于图像处理,以种植垄和杂草空地分界线作为导航轨迹,主要包括以下内容:①图像处理,采用HSV系统中色调H分量,实现图像灰度处理,采用同态滤波和阈值分割,实现图像二值化,最终找到导航轨迹离散点;②对离散导航像素进行拟合,并将图像中导航方程转化到实际空间坐标系中,得到实际导航方程;③对系统导航精度和抗光照干扰性能测试,表明系统能有效抑制光强变化带来的影响。系统结构简单,性能可靠,适宜大范围推广。     

基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统

为了实时获取农田图像和视频信息,提出了基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统。针对当前图像传感器节点存在的不足,基于CMOS图像传感器和S3C6410嵌入式处理器设计了低成本、高分辨率的无线图像传感器节点,并研究了基于驱动层和应用层协作的分辨率实时调整算法,使得节点具备10种不同的分辨率,最高分辨率可达500万像素,而且分辨率可根据用户需求实时调整,以满足用户对不同图像精度的需求。采用Wi Fi技术构建无线图像传感器网络,并通过4G网络远程传输图像和视频到服务器。在服务器端开发了基于Web的可视化农田信息管理软件,实现对采集的数据进行有效存储、管理和应用,并为用户提供网络服务。部署了该系统并进行了长时间的运行测试试验,试验结果表明:系统可稳定地运行,能够根据远程指令采集并传输不同分辨率的图像,采集并传输1幅126 KB左右的图像平均耗时为5.36 s,网络平均丢包率为1.67%,客户端开启视频监控平均时延为3.48 s,视频播放流畅。     

磁吸式穴盘播种器图像监控系统设计

运用计算机图像处理技术和单片机控制技术,设计并研制了磁吸式穴盘播种器实时监控系统。该系统采用CCD摄像头实时监测磁吸头工作情况,并通过计算机图像处理分析,统计出磁吸头的排种精度,包括单粒率、重播率及漏播率。单片机控制器根据检测结果,对照控制规则,对磁吸头工作电流进行实时调整,以提高排种精度。试验表明,该系统不仅能对播种器工作过程进行实时监控,还能提高其排种精度和工作稳定性。     

基于深度图像的奶牛表型特征获取

奶牛表型特征是评价奶牛成长状况的一项重要参数，为减少奶牛的应激性且能便捷地获取奶牛几何表型尺寸，运用图像处理技术提取奶牛表型特征参数，设计了一款针对深度图像和点云数据的奶牛几何表型特征获取系统。对奶牛深度图像采用背景减去法、阈值分割、滤波和空洞填充等方法获取奶牛目标区域，对目标采用边缘检测、角点检测和凸包运算等检测特征点，最后对应点云数据获得奶牛表型特征尺寸。系统现场试验结果表明，系统获取的体重准确性在98%以上，体尺准确性在96%以上，系统工作稳定、测量精度高，为实现数字化养殖打下了基础，具有很好的应用前景。      

激光及X射线肉图像同步采集系统设计及实验

提出了一种不规则肉碎骨图像检测方法,设计了一种基于激光三角法以及软X射线技术的肉碎骨图像采集的在线检测系统。该系统由X射线图像采集部分、激光图像采集部分、机械传输部分、PLC控制系统部分和图像处理系统组成。采用小型单元式PLC作为控制核心,检测肉位置和触发激光及X射线采集图像,肉图像采集软件在Visual C#2008环境下结合环境下结合HALCON函数库实现,系统调试运行正常,可实时同步采集肉动态激光图像及X射线图像。利用肉激光图像和X射线图像进行图像融合实验。结果表明,小波算法速度快,融合后的图像失真少,更加接近于原X射线图像,更有利于肉图像碎骨信息的提取。     

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为...