基于颜色特征的棉田绿色杂草图像识别方法

为实现棉田精确喷洒除草剂的自动化作业,该文基于颜色特征开展棉田中绿色杂草与棉苗的自动识别研究。利用苗期棉花茎秆呈暗红色的特点,首先使用Otsu法对所获图像的超红特征灰度图像和超绿特征灰度图像进行动态阈值分割,分别获取棉苗茎秆和绿色植物的二值图像。然后从棉苗茎秆二值图像中提取棉苗茎秆坐标,将棉苗茎秆与绿色植物二值图像进行位置信息融合,确定绿色植物二值图像中的棉苗区域,从而识别出各个绿色杂草区域并确定其区域质心和面积。通过15幅棉田绿色杂草图像进行试验表明,在棉苗茎秆不被叶片遮挡以及棉苗和杂草间不出现重叠的情况下,绿色杂草可以完全识别,棉苗的识别率可达到74%以上。     

基于尺度不变特征转换算法的棉花双目视觉定位技术

为了给采棉机器人提供运动参数,设计了一套双目视觉测距装置以定位棉株。对获取的左右棉株图像进行经背景分割等预处理。求取其在8个尺度下的高斯图,通过尺度不变特征转换SIFT(scale-invariant feature transform)算法在相邻高斯差分图中提取出SIFT关键点;计算每个高斯图中关键点邻域内4×4个种子点的梯度模值,得到128维特征向量。分割右图关键点构成的128维空间,得到二叉树;利用最优节点优先BBF(best bin first)算法在二叉树中寻找到172个与左图对应的粗匹配点。由随机采样一致性RANSAC(random sample consensus)算法求出基础矩阵F,恢复极线约束,剔除误匹配,得到分布在11朵棉花上的151对精匹配。结合通过标定和F得到的相机内外参数,最终重建出棉花点云的三维坐标。结果表明,Z轴重建结果比较接近人工测量,平均误差为0.039 3 m,能够反映棉花间的相对位置。     

自动测量胸径和树高便携设备的研制与测量精度分析

胸径和树高测量是评价立地质量和林木生长状况的重要依据,该文以图像自动识别原理、摄影测量原理、相似三角形几何原理和三角函数原理为理论基础,研制了可测量胸径和树高的多功能便携式微型超站仪,该设备集成电荷藕合器件图像传感器、倾角传感器、激光测距传感器、中央处理器、存储器、液晶显示屏,测量时可获取测站点到待测点的倾角和距离2个参数值,并记录存储测量时的图像信息,通过仪器的嵌入式操作程序,实现胸径的自动测量、树高测量、任意处直径自动测量、基本测量等4项基本功能。通过试验验证,215株立木的单次胸径测量的平均绝对误差为0.369 cm,平均相对误差为2.08%。101株立木的单次树高测量的平均相对误差为1.44%。胸径测量精度达到97.92%,树高测量精度达到98.56%,符合国家森林资源连续清查中的测量精度要求。该设备为森林资源调查提供了参考。     

基于相位相关的温室番茄植株多模态三维重建方法

为实现温室番茄植株多模态三维重建,解决多光谱反射率配准和多视角点云三维重建问题,基于相位相关原理将多光谱反射率配准至RGB-D图像坐标系中,建立了基于Kinect传感器测量位姿自主标定的多视角RGB-D图像三维重建方法,实现植株RGB三维点云模型和多光谱反射率点云模型重建,通过归一化灰度相似系数、配准区域光谱重叠率、互信息值3个指标客观评价二维多光谱图像配准质量,采用豪斯多夫距离客观评价植株三维点云重建精度。结果表明:30株温室番茄,每株4个重建视角,视角间隔为90°,配准区域光谱重叠率和归一化灰度相似系数的平均值分别为0.920 6和0.908 5,异源图像配准后互信息值比配准前互信息值平均提升了9.81%,植株冠层多光谱图像能够准确配准至深度坐标系,番茄植株三维重建点云距离集小于0.6 cm的比例为78.39%,小于1.0 cm的比例为91.13%,番茄距离集均值的平均值为0.37 cm,表明植株三维点云模型重建精度较高,能够应用于温室番茄植株多模态三维重建。植株多模态三维模型是实现三维形态测量与生理诊断的关键要素,为高通量植株表型测量提供高效精准的测量方法,对植物表型组学等研究领域的发展具有重要的意义。     

采摘期成熟棉花不同部位颜色识别分析

为正确识别自然环境中处于采摘期的成熟棉花，确定其在三维空间中的准确位置，从而为机械手运动提供参数完成棉桃的自动采摘，研究了基于色差信息的棉花识别方法。对200幅自然环境下拍摄的图像在不同的颜色模型下，分析了棉花不同部分颜色的特征，利用成熟期棉桃表面颜色特征与棉叶、棉枝颜色特征的差异，建立了利用色差信息进行识别的视觉模型，将成熟棉桃从背景中识别出来。试验结果表明，该方法具有对棉花进行识别的良好性能，而且不需要模型转化，提高了识别效率。     

基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复

针对Kinect传感器应用于农业植株检测产生的图像噪声问题,特别是由光线以及传感器自身局限导致的匹配图像目标植株数据的缺失,提出一种基于K-means和近邻回归算法的植株深度检测图像修复方法。首先对Kinect传感器获取的彩色RGB图像进行阈值分割预处理提取植株目标区域,再利用K-means聚类算法去除背景噪声,使得植株目标区域轮廓更加清晰;然后基于配准的彩色图像和深度图像,对获取的深度图像中可疑像素点的深度数据采取近邻回归算法进行修复,再将修复后的深度图像与目标分割后的彩色图像进行植株区域的匹配,并进行二次近邻回归算法修正错误的深度数据,最后获取目标植株深度信息的检测图像。试验结果证明,采用RGB阈值分割和K-means聚类算法植株目标区域分割误差均值为12.33%,比单一RGB阈值分割和K-means聚类分割误差降低了12.12和41.48个百分点;同时结合聚类后的彩色图像对深度数据进行两次近邻回归算法修复深度数据,能够提高深度数据边缘的清晰度,单帧深度数据空洞点进行修复数据的准确度提高。该研究结果可为农业植株检测、植株三维重构、精准对靶喷雾等提供参考。     

基于NURBS和VC++6.0的棉花生长可视化研究

该文介绍了用NURBS曲面方法建立棉花的各种叶子、铃、花瓣等器官三维模型的方法，结合C++面向对象技术，实现了棉花生长可视化。提出了基于器官图像获取棉花造型控制点二维坐标的准确、简便的方法，给出了一种解决器官的形状归一化问题的方法。与三维数字化等方法相比，省去了进行大量精确数据的测量和数学表达式的拟合工作。棉花的主茎、果枝的各节采用OpenGl提供的基本几何图形组合成8面棱柱来建模，棉花的拓扑结构通过C++类来描述，在VC++6.0下结合OpenGL实现了棉花生长模拟的可视化，取得了较逼真的效果。     

复杂背景下棉花病叶害螨图像分割方法

为提高棉花害螨图像分割的效果,根据棉花害螨图像的特点,该文提出一种在复杂背景条件下棉花害螨病斑的图像分割方法。首先利用超绿特征2G-R-B提取出复杂背景下彩色图像中的类病斑(具有相同红色的害螨病斑和茎秆)。然后对类病斑区域与非类病斑区域的灰度图像进行二值化处理。最后利用面积阈值法将类病斑中的害螨病斑分割出来。试验结果表明,该算法能有效的提取出棉花害螨病斑,准确率可达97.83%。该研究可为复杂背景下的害螨图像的分割提供参考。     

基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割

针对图像处理中玉米计数的问题,提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先,对二值图像进行欧氏距离变换,合并图像中灰度值大于或者等于初始阈值的区域,并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分割,提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后,判断去除单粒玉米后的图像是否为空;如果不为空,增大分割阈值并重复上述操作。最后,统计目标图像中的玉米个数。对50幅种子数目500粒左右的图像进行处理,分割正确率为97.7%,较好地解决了粘连玉米的分割问题。该方法已成功应用于基于机器视觉的玉米计数。     

基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。     

棉秆田间起拔力测量系统设计与试验

为探讨土壤、棉秆直径、起拔角度等因素对棉秆起拔阻力的影响,该文基于虚拟仪器技术,设计了一套棉秆田间起拔力实时测量系统并进行了棉秆起拔阻力测试试验。该系统由起拔力测量机械装置和起拔力测量软件组成,采用LabVIEW进行编程,实现了信号的采集读取、分析运算、实时显示及保存。利用万能材料试验机对该系统测量精度进行了标定,结果显示测量负载最大相对误差为0.4%。分别在土壤干基含水率26.93%、28.13%、25.44%;起拔角度30°、40°、50°;起拔线速度6..28和9.42mm/s条件下,以土壤含水率、棉秆根部直径、起拔角度、起拔线速度为影响因素,进行了田间棉秆起拔力测量单因素试验。试验结果表明,土壤含水率对棉秆起拔力存在影响,棉秆起拔力随棉秆根部直径增大而增大;对起拔角度和起拔线速度的回归分析表明,起拔角度对棉秆起拔力存在显著影响,起拔线速度对棉秆起拔力的影响受土壤条件差异影响,在土壤含水率较低（坚实度高）时,起拔线速度对起拔力影响显著;试验条件下最优起拔角度为30°,最优起拔线速度为6.28 mm/s。该系统能快速完成棉秆起拔力的测试,采集的数据可为棉秆收获机械设计提供参考;合理选择棉秆收获机械起拔角度,有利于减少动力消耗、提高生产效率。     

棉秆挤压剥皮剪切力学特性试验

针对棉秆重组材原料疏解剥皮的需要,该文利用自制的棉秆剥皮试验台,以测试剥皮剪切强度为目标,对含水率、取样部位、加载强度3个影响因素进行了中心组合试验,对皮附着长度进行了单因素试验,并将泡水软化棉秆和新鲜棉秆进行了比较.结果表明:取样部位、加载强度对轴向与切向剥皮剪切强度影响显著(P＜0.01);含水率对轴向和切向剥皮剪切强度的影响不显著(P＞0.05),三因素间的交互作用均不显著(P＞0.05);加载强度、取样部位、含水率对棉秆剥皮剪切强度的影响依次由强到弱;切向剥皮方式优于轴向剥皮方式;新鲜棉秆的剥皮剪切强度较小,收获后及时剥皮效果好.该研究可为棉秆疏解剥皮装备的设计提供参考.     

棉花秸秆双支撑切割性能试验

针对现有往复式切割器切割收获棉花秸秆过程中存在切割质量差与切割刀片易损坏等问题,该文利用自制的棉花秸秆切割试验台和高速摄影系统,以棉秆单位直径最大切割力和单位面积切割功为目标值,对平均切割速度、切割倾角和切割速比等影响因素进行了棉秆往复式双支撑切割条件下的单因素试验、中心组合试验和验证试验。利用响应面法对中心组合试验数据进行了处理,建立了目标值与各影响因素之间的回归模型,优化了往复式双支撑切割器切割棉花秸秆时的工作参数。试验结果表明,平均切割速度和切割倾角对棉花秸秆单位直径最大切割力和单位面积切割功的影响显著(P0.01),切割速比影响不显著(P0.05),但切割速比对棉秆切割截面的质量具有重要影响;当切割速比为1.25和1.5时棉秆一次切断率为85%,比切割速比为1、1.75和2时高出10%~15%,割茬高度比切割速比为1、1.75和2时低10~30 mm;利用往复式双支撑切割器切割棉花秸秆时的工作参数的最佳组合是:平均切割速度为0.9 m/s、切割倾角为12.7°、切割速比在1.25~1.5之间,该条件下的棉秆切割性能目标值的平均实测值与预测值的误差均小于7%,表明棉花秸秆往复式双支撑切割器工作参数的优化结果可靠。该研究为高效、低耗的棉花秸秆切割收获机械装备及其切割器的研制和使用提供参考。     

横轴对辊式棉秆起拔装置设计与试验

针对现有棉秆起拔机械作业需对行、漏拔率及拔断率高等问题,该研究设计了横轴对辊式棉秆起拔装置,其主要工作部件为送秆装置与拔秆装置,依据部件作业过程与动力学分析完成了结构参数确定,并获取了作业性能影响因素及其取值范围。以机具前进速度、拨禾杆线速度和拔秆辊转速为影响因子,棉秆漏拔率和拔断率为响应值进行三因素三水平二次回归正交试验,建立了响应面数学模型,并进行了参数优化与验证。结果表明,漏拔率影响因素的显著性顺序为前进速度、拨禾杆线速度和拔秆辊转速,拔断率影响因素的显著性顺序为拔秆辊转速、拨禾杆线速度和前进速度,最优参数组合为前进速度0.68 m/s,拨禾杆线速度1.75 m/s,拔秆辊转速221 r/min,在此参数组合下测得棉秆漏拔率为5.24%,拔断率为3.75%,与理论预测值相对误差均小于4%。研究结果可为棉秆起拔机械设计提供参考。     

植物声频控制技术对棉花生产的影响

为探讨植物声频控制技术对新疆大田棉花生长发育和产量的影响,为该技术在棉花生产中的应用提供科学依据。该试验设5个点,每个点分声波处理和对照2个区。声频区通过QGWA-01型植物声频发生器定期给作物播放特定频率的声波,以测定声频及声强对棉花生产的影响。通过3 a的对比试验表明,声波处理促进了棉花的营养生长,其中处理区棉花的株高、倒四叶宽（功能叶）和果枝数量分别较对照增加了1.17%、5.25%和1.14%;处理同时促进了棉花的生殖生长,其中,棉铃数和单铃重分别提高了9.22%和3.34%。声波处理使棉花3 a的增产幅度在11.1%～13.5%,差异显著,平均增产12.7%,在一定范围内,声波的增产效应与距离声源的远近呈负相关。研究证明了植物声频控制技术对棉花营养生长和生殖生长均有促进作用,可作为植物声频控制技术推广应用的理论基础。     

Effects of naturally and microbially decomposed cotton stalks on cotton seedling growth

Cotton stalk directly returning to cotton field has impeded the cotton growth to a large extent in Xinjiang province, China. The allelopathic effects of products from naturally and microbially decomposed cotton stalks on the cotton seedling growth were studied. The results showed that when the seedlings were treated with the 30-day microbially decomposed cotton stalks, they displayed better growth and physiological characteristics than those treated with the products of 30-day naturally decomposed cotton stalks. When treated with the microbially decomposed cotton stalks at a low concentration of 5 g kg^?1, the seedling dry weight and plant height even increased significantly compared to the untreated control (P < 0.05). The gas chromatography–mass spectrometry analysis showed that two compounds, dibutyl phthalate (DBP) and diisobutyl phthalate (DIBP), were detected with higher concentrations in the naturally decomposed cotton stalk extracts, which strongly inhibited the cotton seedling growth in bioassay, suggesting the two compounds might be the responsible allelochemicals inducing autotoxicity to cotton growth.     

质心跟踪视频棉花行数动态计数方法

为了实现无人植保车在棉田全覆盖视觉导航,该文提出了一种基于视频的棉花行动态计数方法,将棉花行数作为植保车直线植保作业行驶到田端后,判断2个直线作业区间隔距离的依据,以适应实际作业环境中不同的棉花种植行距。通过2G-R-B将彩色图像转化为灰度图像,强调了棉花行信息;通过在坐标系中设置固定位置和大小的关注区域,在减小计算量的同时,有效避免了田端缺苗、棉花行不规则等现象对检测结果造成的影响;通过对关注区域内各列灰度累计曲线的波峰筛选,适应3个生长期的棉花行的定位,识别正确率高于85%;通过设置浮动窗口并求其灰度质心为跟踪目标,提高了不同生长期和不同农田环境下的目标识别和跟踪适应性;通过对质心构建目标窗口,并计算前后帧目标窗口在图像坐标系中所在位置的重叠率,将后一帧目标窗口遍历前一帧图像中的目标窗口,关联重叠率0.1的目标窗口,实现了视频图像中多个棉花行的跟踪。结果表明:该算法对于不同生长期的棉花行有较好的跟踪效果,对田端缺苗、杂草等农田环境有较好的鲁棒性。每帧图像的平均处理时间为150 ms,能够满足实时处理要求。     

齿盘式棉秆收获机的设计

为提高棉花秸秆机械化回收水平,研究不同参数对棉秆机械化回收的影响,解决棉秆收获机漏拔、拔断率高等突出问题,该文研究设计了一种齿盘式棉秆收获机。齿盘式棉秆收获机由悬挂装置、限深轮、拔秆装置、排秆装置、液压系统组成。该机关键部件为齿盘式拔秆装置,作业时通过齿盘将棉秆起出,随后通过排秆装置将棉秆排至地表。棉秆的漏拔率、拔断率是评价齿盘式棉秆收获机作业性能的主要指标,通过Box-Behnken的中心组合试验方法对齿盘式棉秆收获机的工作参数进行研究,设计了三因素三水平二次回归正交试验,以齿盘的直径、齿盘速比、起拔高度为影响因素,建立响应面三维模型。分析得出各因素对作业质量的影响,同时对影响因素进行综合优化。结果表明:起拔高度、齿盘速比对棉秆拔断率影响显著(P0.01),起拔高度、齿盘直径及齿盘速比对棉秆漏拔率影响显著(P0.01),优化后的最优工作参数组合为起拔高度66.2 mm、齿盘直径627.59 mm、齿盘速比0.57。大田试验结果表明,在工作参数为起拔高度70 mm、齿盘直径630 mm、齿盘速比0.57作业条件下,棉秆拔断率达到1.5%,棉秆漏拔率3.0%,与理论推导值对比误差均小于4%。研究结果可为齿盘式棉秆收获机的结构完善设计和作业参数优化提供参考。     

统收式采棉机载籽棉预处理装置的优化试验

为寻求统收式采棉机载籽棉预处理装置结构与工作参数的最优组合,对其进行了参数优化试验。采用正交试验以及Box-Behnken响应面试验方法,以行进速度、辊筒线速度、排杂间距为影响因素,以籽棉含杂率、清杂损失率为评价指标,对影响该机采收性能的结构与工作参数进行优化试验研究。结果表明:当行进速度为1.3 km/h,辊筒线速度为9.83 m/s,排杂间距为13.23 mm时,优化后籽棉含杂率5.56%,清杂损失率0.84%。棉花纤维检测显示,机采籽棉纤维各项指标等级与手采棉持平,满足生产需求,验证了该装置的合理性与实用性。该研究可为机载籽棉预处理装置的进一步发展提供理论依据,同时为统收式采棉机的推广与发展奠定基础。     

基于近红外法的棉花回潮率测量系统研制与试验

该研究针对棉花回潮率的测量问题,进行了烘箱法、电阻法、红外法3种棉花回潮率检测方法的试验,基于理论及实际测试试验证明了基于红外法非接触测量棉花回潮率的可行性,并在现有红外水分仪的基础上开发了棉花回潮率非接触测量系统上位机软件。首先进行了6%、8%、10%、12%、14%、16%这6个不同回潮率水平棉花样本的制备。然后分别用现有基于电阻的测试方法和基于红外的水分测量仪以及烘箱法3种测试方法进行对照试验,研究了测量距离和样本密度对红外法测量棉花回潮率的影响。最后进行了红外法可行性验证,通过分析测试结果的相关性,提出了基于烘箱回潮率数据回归方法以实现较精准的红外法棉花回潮率测量,对基于红外的棉花回潮率在线检测方法的可行性进行了验证。试验结果表明,测量距离和样本密度的变化对测量结果的影响较小,不同测量距离下测量数据的极差在0.6%以内,标准差在0.134%之内。不同密度下测量结果的极差在0.5%以内,标准差在0.15%之内,可满足在线加工对回潮率的测量精度要求。基于标准烘箱回潮值拟合校准后的红外测量方法可以较准确地实现棉花回潮率的在线测量,和实际的烘箱数据对比,标准偏差在0.5%左右。因此,基于红外的棉花回潮率非接触测量系统可行,可解决现有电阻法测量效率低,实时性不够好的问题。