基于非标定图像的犁胫热态锻件三维重构

热态锻件尺寸的实时测量是长期困扰锻造工艺的重要问题。机器视觉测量是有望解决这一难题的重要途径。现场标定是机器视觉测量最为繁琐的步骤之一。建立基于非标定图像的三维重构模型,可以避免现场标定,提高机器视觉的测量效率和使用的方便性。提出基于RANSAC自动估计两幅图像之间基本矩阵的方法,研究基于基础矩阵估计的三维重构过程,给出基于非标定图像的三维重建结果。实验表明,非标定三维重建能为犁胫热态锻件的计算机视觉测量提供一定精度的三维描述。     

基于机器视觉和结构光的犁体样板曲线测量

以犁胫为试验对象,采用结构光和双目立体视觉,在实验室条件下,搭建了热态犁体锻件样板曲线三维重构和测量系统,提出了非高斯分布激光条纹边缘的形态学检测方法和亚像素中心的提取算法;在对原始图像立体校正基础上,研究了对激光条纹进行二次校正和高精度匹配的方案和算法,提高了左右图像立体匹配和三维重构的精度和速度,并在Halcon平台上,实现了犁体结构光样板曲线的光刀中心提取、重构、拟合和数学描述,解决了犁体样板曲线尤其是热态锻件犁体样板曲线测量难的问题.在Intel(R)Core(TM)i7-5500U CPU@2.40 GHz处理器上运行,测量精度1.88 mm,耗时316 ms.试验证明,以结构光和双目立体视觉为手段对犁体样板曲线进行测量,避免了热态锻件辐射光的影响及其他干扰影响,具有一定精度和可行性,可以提高犁体设计、制造、检验的效率和方便性,为犁体轮廓的检验、测绘、描述、制造和设计提供了新的途径.     

基于光度立体视觉的蔬菜秧苗叶片形态测量方法

为了实现蔬菜秧苗长势智能化在线评估,设计了基于光度立体视觉的蔬菜秧苗叶片曲面形态测量方法和装置,用于对叶片倾角、长度和面积进行精确测量。以15~30 d苗龄辣椒秧苗为测量对象,构建了针对其冠层叶片形态测量的试验装置。根据4组光源在标定球表面成像的反射关系组合方程,标定其对秧苗叶片的照射向量;以D65白色标准板为参考,采用图像RGB分量线性矫正的方法,对不同方位光源辐射强度差异进行补偿,克服光源强度波动对叶片图像明暗信息的影响。根据叶片在不同方位光源照射下图像的明暗特征,基于光度立体视觉获取主叶脉区域离散梯度信息,在此基础上采用最小二乘方法拟合叶片空间平面,以恢复叶片空间倾斜信息,进一步结合叶片图像尺寸测算其实际长度和面积。试验结果表明,视觉系统对秧苗倾角、叶片长度和面积的测量结果与人工测量结果相比平均偏差分别为6.29°、3.82 mm、56.53 mm2,叶片长度和面积与人工测量结果的决定系数R2分别为0.936 3、0.866 4,且对于叶片伸展充分、无遮挡的幼龄秧苗测量精度较高,可为进一步开发温室苗床秧苗长势在线监测设备提供重要技术支撑。     

基于北斗的农业机械立体视觉辅助导航系统设计

为提高农机在果园复杂环境下作业精度,降低驾驶员劳动强度,设计了精准辅助导航系统。通过北斗差分定位设备获取农业机械的经纬度、航向角度以及行驶速度等数据,根据农田信息规划出全局行驶路径,实时计算农业机械行驶过程中的航向偏角、行驶距离和耕作面积并绘制行驶轨迹,根据观察航向偏角和行驶轨迹,驾驶员来修正作业机械使农机按规划路径行驶。系统采用基于红外散斑的深度立体视觉相机,降低自然光线限制,以此获取农业机械前方深度图像,根据视觉算法对图像中的作物或障碍加以检测,并计算其到农业机械和路径中心线距离,判断是否需要避障并提示驾驶员应调整方向,当调整方向进行避障后返回到已规划路径继续行驶。试验结果表明,辅助导航系统在直线行驶试验时横向行驶最大偏差小于5 cm,能够辅助驾驶员按规划路径精准行驶;基于立体视觉的障碍检测测距误差范围在4%以内,且处理每帧图像耗时最大为40 ms,实时性很高,能高效辅助驾驶员进行精确避障。      

基于视觉伺服的温室番茄植株主茎跟踪与测量方法

根据温室番茄智能管理作业视觉信息获取需求,研究了番茄植株主茎动态跟踪与立体测量方法,以提高对叶、果和花等目标的搜索效率。结合工厂化番茄种植特征,采用二自由度双目云台摄像机采集植株主茎图像;在对摄像机与旋转云台之间坐标关系进行标定的基础上,提出针对番茄植株主茎图像跟踪采集的云台伺服控制方法,对作业区域内植株进行自下而上多视角图像动态采集;对相邻视场主茎重叠区域的图像匹配方法进行研究,实现了植株离散图像的拼接和形态恢复;基于主茎跟踪参考点的空间坐标信息,研究了作业区域主茎长度、高度和生长倾角等立体形态参数的测量方法;最后,通过现场试验对主茎拼接与测量方法进行验证。结果表明,在距地面高度600~1500mm作业区域内,视觉系统跟踪采集的主茎3个区域图像的平均拼接偏差为3.77°;以人工测量结果为对照,采用视觉系统测量主茎长度、高度和生长倾角的决定系数分别为0.9933、0.8426、0.9793,平均测量偏差分别为46.20mm、18.60mm和4.33°。本研究可为番茄智能化整枝、采摘和授粉等作业视觉信息获取提供技术支撑。     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

肉牛体形参数计算机视觉检测

利用数字图像处理技术，对肉牛体形参数计算机视觉检测技术进行了研究。用基于色度的阈值分割算法对图像进行分割，对自然条件下获取的肉牛图像进行了分析和检测，对选择的特征参数进行了测量。试验表明，应用计算机视觉技术测量肉牛体形参数是可行的。在测量的6个特征参数中，最大平均相对误差为2.73％。     

基于LabVIEW的实验室厌氧发酵产气在线监测系统

针对实验室厌氧发酵试验周期长、产气速率低、人工测量产气量劳动强度大的问题,根据排水法原理,设计了基于LabVIEW软件平台的微量产气在线监测系统,实现了系统标定、测量液体自动添加和补充、产气量实时测量、累积产气曲线实时显示和监测数据自动存储等功能。厌氧发酵试验测试结果表明:在线监测数据与人工测量数据对比,相对误差平均值为-2.30%,相对误差最大值为-3.03%,该系统具有良好的准确度和稳定性,可满足实验室厌氧发酵试验微量产气实时监测的需求。     

基于深度图像的猪体尺检测系统

为实现生猪饲养过程中体尺无接触检测,设计了一套基于双目视觉原理的猪体尺检测系统。针对色彩图像提取猪体轮廓易受污物和光照干扰的问题,提出基于深度图像的猪体轮廓提取算法。使用双目视觉系统获得猪体深度图像,利用帧差法提取猪只高度信息,并基于高度信息二值化图像,获得猪体轮廓;结合优化的基于凹陷结构的拐点提取算法,筛选体尺检测关键点,计算体长、体宽、体高、臀宽、臀高5个体尺,编写了基于以上算法的猪体尺检测程序。双目视觉系统三维检测的实验室验证表明:在2 m物距范围内,系统三维检测相对误差均小于1%;系统在实际猪场对32组猪体尺检测结果表明:与手工测量猪体尺相比,本系统检测的体尺平均相对误差在2%左右,平均误差小于2 cm。试验证明基于深度图像的猪体尺检测系统不容易受到脏污和光照干扰,能够实现生猪饲养过程中猪体尺的无接触检测。     

计算机视觉在脱水姜片在线分选中的应用

目前,脱水姜片的分选主要靠人工完成,分选精度不高,结果不稳定.为此,研究设计了一套基于计算机视觉的在线分选装置;开发了基于物料颜色参数的实时算法,对物料图像进行特征提取和一系列处理;运用双缓冲技术提高系统运行速度.试验结果表明,分选出的成品中含有的合格姜片达到95.5%,系统测量速度快、分选精度高且运行稳定,满足在线实时分选要求.     

基于虚拟仪器的柔性化农机机群远程监测系统研究

针对我国农业机械分布范围广、作业环境恶劣且数量繁多,采用人工监测机具运行状态将造成大量人力物力的消耗,自动化水平低;而传统的在线监测方式对于大范围测量存在费用高、采集精度差及能耗大等问题,建立了农业机械机群远程监测系统。其硬件设备由集成GSM和GPS技术的远程数据采集器及工程信号接收器组成,实现了农业机械作业状态、收获面积及地理信息等的自动监测及数据的主动上传;基于LabWindows/CVI的柔性化远程数据监测中心,采用面向对象的软件复用方法,可针对机群中不同类型农业机械、不同测控任务高效地开发专用测控软件,实现监测数据的实时显示、保存、地理信息的准确定位及行驶轨迹的动态跟随;通过调用Microsoft Access数据库,监测中心将单机使用状况及时汇报给系统管理员,为农业机械机群的分配、组合和集中管理提供可靠依据。通过田间试验表明,该系统现场数据传输的实时性、采集数据的准确性都达到了联合收获机机群远程监测的要求;采用软件复用的设计思想,大大提高了面向对象的专用测控软件的开发效率。     

基于虚拟机械制造技术的农机件智能CAPP技术研究

为了提高农机部件批量设计和生产的效率与质量,以CAPP智能系统为基础,提出了一种具有虚拟制造功能的农机件智能化CAPP系统。基于农机部件加工制造的设计需求,从整体到局部设计了CAPP系统基本框架,并采用三维建模、工序自动生成和零部件虚拟制造验证等方法进行了设计,建立了农机零部件信息系统和工艺数据库。根据累计和质量控制图与休哈特控制图,结合VB软件编程技术,对CAPP的误差检测功能进行了算法设计。最后,通过采集和输入农机零件的参数进行了工艺过程设计,并利用CAPP系统实现了工艺过程的自动化生成和实时监测系统的误差状态,完成了叶轮的虚拟加工,进而验证了农机部件设计制造智能CAPP系统的可行性。     

基于双目立体视觉的植株生长状态无损监测方法的研究

基于双目立体视觉的植物生长状态无损测量方法研究,能快速地对植株生长进行无损监测,尤其能准确测量倾斜生长的植株高度,对于农业工程研究有重要意义。本研究在实验室搭建计算机双目立体视觉平台,对大豆植株生长进行无损监测。由于植物的形态与生长条件限制,双相机光轴与基线的夹角未能构成最佳双目测量系统,因此本研究对双目立体视觉平台本身的精度进行了校验。利用VC＋＋6.0编制的图像分析处理软件,结合界跟踪算法与斜率计算对植株的顶芽进行识别,能取得很好的效果。研究表明,实验表明双目立体视觉可应用于植物无损监测,具有广阔的应用前景。     

基于双目视觉的种植前期农田边界距离检测方法

针对目前基于全球导航卫星系统技术的农机自动驾驶地头转弯方法的局限性,提出了基于双目视觉的农田田埂边界的识别和测距方法,对具体方法的可行性、适用性及约束条件进行了分析。针对光照变化大、重复纹理多的农田环境,双目立体匹配的代价计算步骤采用了Census变换和截断梯度融合的方法、代价聚合步骤采用了多尺度代价合并的分割树算法,可快速得到良好的视差图。针对农田地面不平坦及作物生长高度不均的实际情况,对视差图构建的三维点云进行了自适应阈值点云提取和干扰消除等操作,实现了田埂边界的识别。另外,根据农田信息,对计算的平均边界距离进行了校正。实验表明,此算法可以实现早期作业农田的边界距离检测,对前方5～10 m的田埂识别率达到99%,测距精度随着检测距离的减小而提高,5 m时的测距误差约0.075 m。在NVIDIA Jetson TX2硬件平台上,算法运行时间约0.8 s,对于行驶速度小于1.5 m/s的农机可满足作业的实时性要求。     

基于双目立体视觉的植物三维重建系统

为推进农林业科技发展,将虚拟现实的三维重建技术进一步应用于农林业领域将受到更加广泛的关注。本文通过拍摄两幅不同视角的拟南芥图片来获得二维图像信息转换为三维信息,重建出三维模型,并建立人机交互系统。选择双目立体视觉系统来进行拍摄不同视角的拟南芥图片,采用相机标定参数对获取的图像进行畸变校正和极线校正,同时对图像进行图像分割。然后选择SURF特征检测算法和SIFT特征匹配算法进行特征检测匹配,将匹配后得到的拟南芥的二维数据转换为空间三维坐标,使用三角剖分算法和纹理映射方法得到了拟南芥三维逼真模型。最终得到了具有592个空间点的拟南芥的三维模型,并建立了基于机器视觉技术的模式植物虚拟生长模型的人机交互系统。通过对多盆拟南芥进行建模和参数验证,拟南芥叶片长度、宽度和茎秆长度的软件测量值与真实值之间的相关系数R 2分别为0.9404,0.974,0.9862,且软件测量值都在真实值的5%误差线范围以内。表明本文重建的拟南芥模型稳定性和可靠度都较高。     

基于虚拟仿真技术的农机展示和交互设计研究

为了提高农机产品的设计效率和水平,将虚拟仿真和交互展示技术引入到了农机产品的设计制造和展示过程中,通过农机建模、虚拟环境创建和网络发布构建了农机展示系统,有效提高了农机的展示和交流交互效果.在交互展示系统的设计上,采用3 Ds MAX软件创建了农机的三维模型,并在Unity 3 D软件中进行了解析,最后利用Web 3 ...     

农机数据采集传输系统的设计与实现——基于CAN总线

随着CAN总线的发展应用,越来越多的农业机械开始装备使用CAN总线,采集农机CAN数据对于农机作业运行及故障维修的应用研究具有重要意义。农机CAN总线数据采集传输系统,能够实时采集、解析、传输农机CAN总线数据信息,且可将数据传输到PC机进行数据处理和数据分析。为此,详细介绍了基于单片机、CAN控制器及CAN收发器的农机CAN总线数据采集传输系统,并给出了硬件设计和软件实现。试验表明:该系统将发动机转速、油耗、经纬度、高程等数据解析并传输存储,在实际应用过程中,系统可靠性好,信息准确、运行正常。     

信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究

为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。     

农业环境多路图像采集系统设计与实现——基于ARM和Linux

与视频采集卡等传统图像采集系统相比,嵌入式图像采集系统具有体积小、成本低、可靠性高等优点,在智能交通、远距离监控和计算机视觉等领域应用广泛。为此,主要研究了嵌入式Linux的数字图像采集技术在农业环境中的应用,详细讨论了s3c2440-Linux2.6.30.4平台下的多路图像采集终端设计和实现方法。系统下位机利用NandFlash模拟U盘存储介质,通过用户采集程序和USB图像采集设备采集现场农业环境;上位机采用VC++界面实现图像显示和保存。