基于多轮廓模型的红枣体积和表面积在线测量方法

为快速测量红枣的体积和表面积,给红枣三维信息的分级装备开发提供依据。该文搭建图像采集装置,由工业相机连续拍摄旋转圆盘上物体的二维图像,编写图像处理软件提取图像的二维轮廓特征,再由二维图像的轮廓构建三维多轮廓模型,测量模型的体积和表面积。探讨不同轮廓间角(4°～15°),不同投影高度(0.1～0.5cm)和不同直径(24～42 mm)对多轮廓模型测量体积和表面积的影响。试验结果表明,多轮廓球体模型的直径为固定值,体积的相对误差随轮廓间角和投影高度的增大而增大,表面积的相对误差随轮廓间角和投影高度的增大而减小,最小相对误差分别为6.0%和1.0%;多轮廓球体模型的轮廓间角和投影高度为确定值,模型的体积和表面积的相对误差随直径的变化不明显,但直径越小误差越大,体积和表面积相对误差的均值分别为9.1%和4.34%;多轮廓红枣模型的轮廓间角和投影高度为确定值,模型体积的平均相对误差随等级的增大而增大,表面积随等级变化不明显,其中体积的均方根误差和平均相对误差的均值为2.45 cm3和10.2%;表面积的均方根误差和平均相对误差的均值为3.65 cm2和7.09%。红枣多轮廓模型测量方法为红枣分级装备的开发提供技术参考。     

链条输送式变量施肥抛撒机的设计与试验

针对国内变量施肥机作业幅宽小,变量施肥抛撒机缺乏的问题,该文应用变量施肥技术,设计了一种基于处方图的链条输送式变量施肥抛撒机。通过分析肥料颗粒在撒肥盘上的运动和受力,建立了肥料颗粒在脱离撒肥机圆盘过程中的运动方程,设计并确定了变量抛撒控制系统、肥箱、肥门自动开启装置等关键部件的结构及参数。并进行了不同施肥量和抛撒均匀性的试验,结果表明:链条输送式变量施肥抛撒机变量效果较好,且具有较好的抛撒均匀性,在拖拉机速度1.5m/s,实际施肥量与预置施肥量相对误差最大值为7.53%;拖拉机速度2m/s,目标施肥量225kg/hm2,抛撒幅宽设定30m,有效幅宽抛撒变异系数为14.90%,能够较好的满足实际生产要求。     

基于典型叶片模板自动匹配的虫损叶面积测量

为了定量化评估农作物的虫害程度,提出了一种基于典型叶片模板自动匹配的叶片虫损面积测量新方法。先将叶片图像二值化并提取其外轮廓;再对提取的轮廓进行多边形近似,以多边形的顶点为端点将叶片外轮廓划分成若干子轮廓;然后采用形状上下文对完整叶片与虫损叶片之间的子轮廓进行自动配准,找出其间的相互映射关系;最后根据映射关系对虫损叶片进行重建,计算出虫损面积。对10类不同叶片的测量分析表明：该方法平均每叶片耗时0.962 s,最大相对误差为8.22%,平均相对误差为4.78%。其中,形状复杂度高的叶片平均相对误差为7.48%,复杂度中等的叶片为5.99%,复杂度低的叶片为1.84%。结果表明,该方法能准确而快速地测量虫损叶面积。     

锥盘式撒肥装置的性能分析与试验

针对目前大多数撒肥机在作业过程中存在抛撒不均问题,该文设计了一种锥盘式撒肥装置。通过对该装置结构和工作原理的阐述及肥料颗粒在撒肥盘、叶片上和空气中的动力学和运动学分析,建立了肥料颗粒的运动模型。以叶片长度、叶片水平投影倾角、撒肥盘转速、肥箱落肥口位置和面积为试验因素,以肥料抛撒的横向变异系数为试验指标进行了台架试验。试验表明,当落肥口位置(落肥口中心点在以叶片旋转中心在地面的投影为坐标原点的空间直角坐标系中的坐标值)为(70 mm,0,800 mm),叶片长度为150 mm,落肥口面积为2456 mm2,叶片水平投影倾角为1°,撒肥盘转速为1090 r/min时,横向撒肥变异系数为5.215%,此时肥料抛撒的均匀性最好,满足施肥作业要求。该装置基本上解决了肥料抛撒不均方面的不足,为锥盘式撒肥机的设计与优化提供了参考。     

基于叶片下苗茎侧视图像的白掌穴盘苗品质检测

针对穴盘苗叶片之间相互覆盖难以利用俯视图像判断种苗品质的问题,该研究以白掌苗为研究对象,提出一种叶片下观测苗茎局部区域的方法,通过提取穴盘苗叶片下苗茎参数,结合种苗级别判断标准,实现叶片相互覆盖穴盘苗的自动化品质检测。该方法首先确定白掌苗苗茎品质分级临界值,并构建由微型相机和导光纤维组成的苗茎图像采集单元,在检测室暗室环境中捕获白掌苗叶片下光纤光斑区域苗茎图像,利用视觉算法提取苗茎图像和苗茎投影面积,通过提取的待测白掌苗苗茎投影面积与白掌苗苗茎品质分级临界值对比分析,确定不合格苗,并返回不合格苗穴孔位置信息。试验结果表明,穴盘苗品质检测准确度主要受种苗在穴中位置和输送速度影响,当苗偏离穴中心10 mm以上时,种苗品质检测准确度最低降至85%以下。当种苗品质接近分级临界值时,种苗品质检测准确度略微下降,但不显著（P>0.05）。针对72孔待售白掌穴盘苗进行品质检测试验,试验结果表明,当输送带速度为0.045 m/s,苗茎偏离距离在10 mm内,系统的识别准确率可达97.92%,对应生产率为150盘/h（10 800株/h）。本研究可为存在相邻叶片覆盖时穴盘苗分级、品质检测的自动化评估提供理论指导和参考。     

基于拖拉机作业轨迹的农田面积测量

为了精确测量拖拉机在农田作业时的作业面积,以评价拖拉机的作业效率。该文选用双星定位(GPS卫星和伽利略卫星)接收机采集定位数据,采用自适应卡尔曼滤波算法提高接收机单点定位精度,利用高斯投影算法将GPS接收机采集经纬度转化成平面坐标来计算面积。选用回耕法、梭形耕法、套耕法3种方法旋耕地块,利用安装拖拉机上的GPS识别出作业轨迹,利用图像处理计算3种方法的有效作业面积、实际作业面积和重漏耕面积。试验表明:卡尔曼滤波提高了GPS单点定位精度;面积测量相对误差为2.09%;地块1(回耕法)漏耕率为14.29%,重耕率为6.19%,地块2(梭形耕法)漏耕率为10.72%,重耕率为5.54%,地块3(套耕法)漏耕率为1.80%,重耕率为6.82%。随测量面积增加,测量精度越高;套耕法效率最高,梭形耕法其次;回耕法的漏耕率最大,作业效率最低。     

基于机器视觉的冬小麦叶片形态测量软件开发

随着图像处理与识别技术的快速发展,作物表型识别技术日趋成熟。为实现不同品种、不同生育期冬小麦叶片面积和面积系数的精准快速测定,依托VB.net和OpenCV在.NET平台下的图像处理封装库,研发了基于机器视觉的冬小麦叶片形态测量算法并设计开发了软件,软件可实现数字图片的畸变校准并可以同时测量多个叶片长、宽和面积。为验证软件测定效果,选取冬小麦绿色展开叶100 片,通过与人工测量的叶片长宽、WinDIAS叶面积分析系统测量的叶面积结果对比,分析图像识别方法的准确性和稳定性。结果表明,图像识别法与人工和WinDIAS测量的冬小麦叶片长、宽和面积的相关系数均≥0.975,归一化均方根误差均≤0.10%;针对数字照片畸变校准功能进行测试,对叶片水平（垂直）缩放50%且垂直（水平）斜切30°的图像校准后,其测量结果与原始图像测量结果的最大相对误差仅为2%。说明基于机器视觉的冬小麦叶片形态识别方法,可对多种畸变图像进行准确的几何校准,可作为一种可同时准确测定多个叶片面积和长宽的新方法,在农业科学测量、农情信息业务、农业气象观测业务等领域推广应用。     

基于光谱信息的柑橘树叶面积指数测试系统研制

叶面积指数可为精细农业生产提供作物生物量状态信息,通过光谱的分析,找出叶面积指数和光谱的关系,从而通过光谱反演出叶面积指数及叶干质量,可实现叶面积指数的快捷准确测量。该文以柑橘叶片为研究对象,通过扫描标定试验,得到叶片的精确总面积以及标定的LAI值。利用以FieldSpec-FR地物谱仪和计算机为主体的数据采集平台和以计算机和ViewSpecPro、SPSS等软件为核心的反演平台组成的测试系统,对柑橘叶光谱信息进行采集与分析。结果表明,LAI与光谱信息RVI的拟合方程相关系数R=0.891,显著水平Sig＜0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为0.04%;LAI与叶干质量的拟合方程相关系数R=0.885,显著水平Sig＜0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为0.30%,叶干质量与叶湿质量的拟合方程相关系数R=0.990,显著水平Sig＜0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为2.27%。该系统可为果树LAI进行实时快速自动检测提供研究基础。     

基于计算机视觉技术估算种猪体重的应用研究

为了解决在种猪体重测量中传统方法所遇见的问题，该研究初步探讨了一种新方法，即把计算机视觉技术应用到种猪饲养管理中，通过数字图像分析技术，测量和计算种猪的投影面积，并分析其与体重的相关性，为种猪体重测量提供了新的依据。结果显示去除头部和尾部后剩余身体部分的投影面积和体重的相关性极大，相关系数可达到0.94，再与人工测量的结果进行对比，相对误差不超过2.8%。试验证实了利用这种无接触的方法来估测种猪的体重，可以减少人力物力，避免由于猪的应激反应而给生产带来的损失，在种猪的科学饲养管理中具有实用意义。     

体积置换法测量土石混合物组分含量

土石混合物组分含量测量在农业生产、建筑施工及水利工程等方面都有重要的意义。该文根据体积置换原理测量土石混合物比例、土壤含水率、容重、孔隙度/孔隙比等一系列土壤物理参数。给出了测量原理、设备、试验方法与过程。采用陕西杨凌的黏黄土、吉林黑土以及粒径为5~10 mm的石砾,预制不同体积含水率(10%、15%、20%)、石砾体积比例(10%、15%、20%)和土壤颗粒体积比例(40%、45%、50%)的土样。首先采用体积置换法测得土样中石砾、土壤颗粒和土壤水的总体积,随后取出土样中的石砾,用体积置换法测得石砾体积,进而得到土壤颗粒和土壤水的体积,并据此得到土壤含水率、土壤容重、土中气体含量、土壤孔隙度和孔隙比。用烘干法测量得到土壤容重和含水率,将2种方法测得的结果对比分析表明,使用体积置换法测得的土壤含水率比烘干法测量的结果大,相对误差在5%左右,测量的土壤容重偏小约1%,土壤气体含量的测量相对误差约为2%。测量土壤孔隙度的相对误差约为1%,土壤孔隙比的测量误差为1%~1.5%。表明体积置换法可以较为准确地测量土石混合物中各组分的相对含量,具有操作便捷、测量精度高、有普遍适用性等优点,可以为相关研究和测量提供参考。     

基于线结构光视觉的穴盘苗外形参数在线测量系统研制及试验

为了满足穴盘苗自动化分选的实际需求,该文设计了基于线结构光视觉的穴盘苗外形参数测量系统,实时获取穴盘苗图像信息,实现对其叶片面积和高度的在线测量。为充分突显目标与背景色彩差异,针对穴盘苗叶片和背景基质图像特征,利用最大类间方差动态阈值对2G-R-B 色差图像进行分割;以穴孔为单位进行区域标记和特征提取,分别计算幼苗叶片图像面积,排除明亮蛭石颗粒造成的椒盐噪声和劣苗叶片区域;根据 Cb、Cr 色彩分量特征提取在健康幼苗叶片区域的红色激光条像素坐标,拟合其分布中心线;基于线结构光视觉三维定位原理,根据幼苗叶片区域激光条中心线图像坐标,实现对穴盘苗高度的测量。试验结果表明,系统对直立姿态的穴盘苗高度测量精度为5 mm,在叶片面积测量评估方面可以满足穴盘苗筛选精度要求。     

蔬菜嫁接机器人嫁接苗特征参数的视觉测量方法

嫁接用苗的直径、生长点坐标、苗长等特征信息,是判断能否嫁接匹配的有效参数特征,也是迅速获取机器人嫁接位置参数的重要依据。为了提取相关蔬菜嫁接机器人的嫁接用苗特征信息(嫁接苗生长点坐标、砧木苗子叶茎截面的长短轴直径、穗木苗子叶茎截面长短轴直径、砧木苗长度及穗木苗长度等),该文提出了一种图像处理综合算法。该算法首先确定采集后图像的初步目标范围,然后进行预处理,获得单色图像,利用灰度阶跃变化选定兴趣区域,而后对图像进行中值滤波和图像增强;利用基于高斯拟合、求反和基于大津法阈值分割相结合的信息提取方法,获得生长点横坐标,结合形态学开闭处理方法及逻辑搜索运算,引入有效行连续的概念,剔出强光噪声的干扰,获得了所需的各长短轴直径图像坐标;利用标定结果和相机图像到世界坐标转换的对应关系,获得最终各项指标信息。在自行研发的嫁接机器人样机上,以葫芦类砧木苗为试验对象,经过500次试验,与传统手工实际测量值相比,该算法实测值平均误差小于0.0053 mm,直径最大误差小于0.02 mm,从而验证了该算法的可行性和有效性。该算法能在线获取嫁接苗特征信息,满足嫁接实时要求。     

穴盘苗吹叶补苗机构设计与试验

针对叶片遮挡穴盘苗空穴机械补苗作业时存在损伤待补空穴周围穴盘苗叶片的问题,该研究提出一种使用射流气管吹开遮挡叶片进行机械补苗的吹叶补苗方法。作业时,射流气管内通高压气流,由待补空穴底端渗水孔向上移动,吹开遮挡叶片,到达穴盘苗叶片顶部后,补苗机械手夹持待补苗使基质块底部靠近射流气管顶端,并与射流气管同步下移完成补苗作业。吹叶机构射流气管内径5 mm,顶端封闭,靠近顶端的水平截面均布开设8个直径1.2 mm的射流孔。搭建由吹叶机构与挂接于Denso机械手臂的补苗机械手组成的试验装置,对72穴穴盘培育的红掌、白掌、芥蓝、菜心、白菜和生菜6种不同叶片遮挡程度的穴盘苗进行单穴吹叶补苗性能试验。结果表明,吹叶机构与补苗机械手协同作业的补苗成功率与穴盘苗初始叶片遮挡率(穴盘待补空穴被相邻穴盘苗叶片遮挡的面积与穴孔面积的比值)、遮挡叶片倾角和射流气管压力有关。在射流气管射流孔数为8,射流孔直径1.2 mm条件下,射流气管压力为0.28 MPa时,初始叶片遮挡率59.4%的红掌穴盘苗的补苗成功率可达92%;射流气管压力为0.22 MPa时,初始叶片遮挡率56.2%的白掌穴盘苗的补苗成功率可达94%;射流气管压力为0.22～0.31 MPa时,初始叶片遮挡率35.4%的芥蓝穴盘苗的补苗成功率均可达90%;射流气管压力为0.16～0.31 MPa时,初始叶片遮挡率29.7%～35.8%的菜心、白菜和生菜穴盘苗的补苗成功率均可达90%。研究结果可为叶片遮挡穴盘苗空穴的机械补苗设备开发提供技术参考。     

条状组培苗负压拾取手设计与试验

目前,组培苗移植设备中针对组培苗抓取主要采用尺寸定位方式夹持,夹持手结构复杂,占用空间大,且对幼嫩的组培苗会有一定的损伤,影响后期成活率。为克服以上问题,该研究设计了一基于负压吸附的力定位单株条状组培苗拾取手,并对负压拾取手吸嘴内腔体,吸嘴材料及吸嘴口尺寸进行了设计。该论文对吸嘴内腔体形式采用CFD(computational fluid dynamic)软件进行了仿真分析,并通过拾取对比试验验证,确定吸嘴内腔体采用变形腔体结构为宜;对吸嘴材料及吸嘴口尺寸进行正交试验、单因素试验及交互作用试验,试验结果表明在组培苗吸嘴采用厚度为0.5 mm,内径为6 mm硅胶管,吸嘴口处长圆形半径为0.7 mm,吸嘴口唇高为1.5 mm的组合下,拾取手吸嘴对苗径在1.2~2.0 mm范围内的单株条状组培苗拾取效果稳定。在较优组合条件下,整体性能试验证明组培苗负压拾取手拾取系统吸附成功率可达到98%,能够满足下一步的移植插入作业要求。     

机器视觉在幼苗自动移钵作业中的应用

该文提出了一套在自动幼苗移钵作业中用于幼苗生长状况检测的机器视觉系统。穴盘中幼苗的图像被采集和处理,识别出适合进行移钵的单元,用于自动幼苗移钵机的移钵作业。相邻单元的幼苗边缘重叠和叶片挤压会造成识别错误,在该研究中以番茄幼苗作为试验样本,使用基于形态学的分水岭算法处理来完成叶片边缘分割,提取每个穴孔中幼苗的叶片面积和叶片周长来确定适合进行移钵的单元。试验结果表明该机器视觉系统识别准确率达到了98%,应用于自动幼苗移钵机器人中可以很好地判断不同生长状况的秧苗生长质量。     

基于图像特征融合的苹果在线分级方法

苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。     

复合缓释保水保肥材料对苗木生长的影响

[目的]分析复合缓释保水保肥材料对苗木生长的影响,探索适宜苗木生长的复合材料。[方法](1)选用4个实验组和1个对照组的皂角树进行盆栽试验,对苗木的生长和生理指标进行测量分析。[结果](1)复合缓释保水保肥材料能够显著提高苗木的地径,增加叶片数量和叶面积,增大新梢长度,增加苗木生物量;(2)能够显著提高苗木的叶水势以增强水分利用率,提高苗木对肥料的利用效率,维持苗木的叶片叶绿素含量(SPAD)长期处于较高的数值。[结论]复合缓释保水保肥材料能够显著促进苗木生长。     

基于机器视觉的双孢蘑菇在线自动分级系统设计与试验

针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。     

利用计算机视觉技术实现对温室植物生长的无损监测

利用计算机视觉技术对温室植物生长进行无损监测，获取植物生长状态信息，对于提高温室的智能化控制水平具有重要意义。在实验温室中设计了一套计算机视觉系统，对黄瓜幼苗生长进行无损监测，同时利用VC++6.0编制的图像分析处理软件，提取植物的外部形态特征：叶冠投影面积和株高。通过对两组无土栽培的黄瓜幼苗叶冠投影面积的连续监测，发现叶冠投影面积的变化趋势可以较好的反映植物的缺肥情况。用图像处理方法测量植株的平均株高与人工测量结果的相关系数可以达到0.927。研究表明，计算机视觉技术应用于温室植物生长的无损监测是可行的，具有广阔的应用前景。