玉米行间导航线实时提取

针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法分割玉米与背景,并通过形态学处理对图像进行增强和去噪;然后对视频第1帧图像应用垂直投影法确定静态ROI区域,并在静态ROI区域内利用特征点聚类算法拟合作物行识别线,基于已识别的玉米行识别线更新和优化动态ROI区域,实现动态ROI区域的动态迁移;最后在动态ROI区域内采用最小二乘法获取高地隙植保机底盘玉米行间导航线。试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好地适应较为复杂的田间环境,导航线提取准确率为96%,处理一帧分辨率为1 920像素×1 080像素图像平均耗时97.56 ms,该研究提出的算法能够为高地隙植保机车轮沿玉米垄间行走提供可靠、实时的导航路径。     

基于图像处理的玉米收割机导航路线检测方法

快速精准的检测出导航路线并对田端做出准确判断是收割机视觉导航的前提。为解决玉米收割机导航作业过程中因玉米列阴影、玉米田端的杂草等因素对检测精度干扰的问题,该文通过分析视觉导航图像的颜色特征去除阴影干扰,对玉米收割机提取导航作业路径和判断田端提出了检测算法。为减少计算量,设定关注区域作为非第一帧图像的处理范围;为去除玉米列阴影对检测结果造成的干扰,强调关注区域内G(绿色)分量并减弱R(红色)或B(蓝色)分量;为加快处理速度,采用跳行累计G分量的方式确定候补点。在关注区域内对图像中去除阴影干扰后的G分量垂直累计值查找候补点,对图像上半部分收敛性好的候补点通过方差计算确定出已知点,再利用过已知点Hough变换拟合出玉米列边界所在的导航线。最后采用R分量的连续突变判断收割机是否到达田端。田间试验表明:目标直线的平均检测时间为50.13 ms/帧,对田端的检测准确可靠,满足玉米收割的作业要求。该研究成果也适用于高粱等其它高杆作物的机械化收获应用。     

基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测

自主导航是智能化农机完成收割作业的重要保障。该研究针对多云天气下光照易变化导致单一特征难以应对麦田环境的问题,提出基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测方法。通过构建由图像熵特征和方向梯度特征组成的二维特征向量对麦田收割区域与未收割区域进行分类。其中,根据图像熵特征提取的特点,提出基于滑动窗口的直方图统计方法加速图像熵特征提取速度,较传统熵特征提取方法,本文方法耗时减少49.52%。在提取二维特征基础上,根据特征直方图分布特点,结合最大熵阈值分割算法对麦田图像进行初步分类,然后通过去除小连通区域对误分类区域进行剔除,进而运用Canny算子提取边缘轮廓点,得到分布于收割边界附近的待拟合点。最后,通过Ransac算法对拟合直线进行区域限制,得到较为准确的收割边界。试验结果表明,相比传统基于Adaboost集成学习算法提取收割边界,本文算法处理240像素×1 280像素的图像平均耗时为0.88 s,提速约73.89%;在不同光照条件下,收割边界平均检测率为89.45%,提高47.28个百分点,其中弱光照下检测率为90.41%,提高46.19个百分点,局部强光照下检测率为88.26%,提高46.00个百分点,强光照下检测率为89.68%,提高49.64个百分点。研究结果可为田间农机导航线识别提供参考。     

基于扫描滤波的农机具视觉导航基准线快速检测方法

针对基于机器视觉的自动导航系统现有导航线提取算法易受外界环境干扰和处理速度较慢等问题,该文提出一种基于图像扫描滤波的导航线提取方法。首先获取不同农作物的彩色图像,使用2G-R-B算法对彩色图片进行灰度化处理,得到作物行和土壤背景对比性良好的图片。使用Otsu方法对图像进行分割,得到二值化的图像后,再采用腐蚀-中值滤波-膨胀的滤波方法对图像进行去噪处理。然后使用该文提出的扫描滤波导航线提取算法,将图像分成左右两部分,使用等面积三角形对两部分分别进行扫描后,再对扫描的结果进行滤波,从而提取作物行,得到导航线。试验结果表明,采用该方法处理一幅640×320像素的图像只需要76ms,可满足农机具实时导航的要求;与传统导航线提取算法相比,该算法计算速度快,适应能力强。     

基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法

为了满足现代农业精准施药技术中导航路径识别的需要,该文提出一种基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法。首先对采集到的田间玉米作物行图像进行灰度变换,采用改进的过绿灰度化算法使作物行与背景明显分割开来;然后通过滤波、阈值分割得到二值图像;而后对经过预处理后的二值图像进行形态学中的闭运算操作,得到玉米作物行的轮廓;最后利用最大正方形准则提取玉米作物行骨架。为了验证该算法的准确度,对提取的玉米作物行骨架进行直线拟合操作,利用拟合出的中央作物行线与实际导航线偏差的大小来判断骨架提取的精准度。试验结果表明,该算法能保持骨架像素的单一性,对边缘噪声具有很强的抗干扰能力,提取骨架的误差小于5 mm,能够满足玉米对行精准施药的需求。     

基于吊蔓绳的温室番茄主茎秆视觉识别

为了精确识别番茄植株以供精确对靶喷施,该文提出一种基于温室吊蔓绳对番茄主茎进行检测识别的算法。通过分析番茄作物图像在HSI颜色空间的分布特性,基于H分量应用Otsu分割算法对番茄作物图像进行二值化处理,以突出图像中吊蔓绳区域。利用细化算法提取出吊蔓绳区域离散特征点簇,并采用最小二乘法直线拟合特征点簇获取吊蔓绳位置。试验结果表明,处理分辨率640×480像素的图像平均用时0.16s,对100张图像进行识别试验,正确率达93%,该算法提取吊蔓绳和番茄主茎间的最大距离偏差为48像素单位,能够准确识别番茄主茎秆,具备较强的鲁棒性。     

基于区域生长均值漂移聚类的苗期作物行提取方法

为解决传统机器视觉方法检测苗期作物行时不同作物种类、不同生长背景和不同作物行数导致的作物行提取精度低的问题,该研究提出一种基于区域生长和均值漂移聚类的苗期作物行提取方法。首先,通过Lab颜色空间中a、b双颜色分量最大熵法选取最优阈值进行图像分割;其次,通过垂直投影获取均值漂移的聚类窗口带宽,均值漂移时以聚类窗口边缘为种子点进行区域生长来归类和标记每一行作物,之后遍历所有作物行获取聚类中心点;最后,通过最小二乘法拟合聚类中心点得到作物行直线。试验结果表明,该方法对大蒜、玉米、油菜、水稻和小麦5种作物的苗期作物行提取精度较高,5种作物的平均行识别率为98.18%,平均误差角度为1.21°,每张图片的平均处理时间为0.48 s。该方法的作物行提取性能明显优于Hough变换方法,为田间环境多因素影响下的苗期作物行提取提供了一种更具鲁棒性的方法。     

缺株玉米行中心线提取算法研究

无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区（Region of Interest,ROI）,提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。     

基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别

针对温室移动机器人机器视觉导航路径识别实时性差、受光照干扰影响严重等问题,首先,将HSI颜色空间3个分量进行分离,选取与光照信息无关且可以有效抑制噪声影响的色调分量H进行后续图像处理,以削弱光照对机器人视觉导航的不良影响;针对温室环境图像特有的颜色特征信息,引入K-means算法对图像进行聚类分割,将垄间道路信息与绿色作物信息各自聚类,再通过形态学腐蚀方法去除聚类后图像中存在的冗余、干扰信息,以获得完整的道路信息,与常用阈值分割方法相比,可降低因分割信息不明确而导致后续Hough变换进行直线拟合时需占据大量内存且计算量较大的问题,进而提高移动机器人路径识别的快速性,并适应温室作业机器人自主导航的高实时性要求。试验结果表明,该文方法在复杂背景与变光照条件下的温室作业环境中可大幅降低光照对机器人导航的影响,对于光照不均具有良好的鲁棒性,道路信息提取率可达95%。同时,其平均单幅图像处理时耗降低53.26%,可显著提高路径识别速度。该研究可为解决温室移动机器人机器视觉导航路径识别的鲁棒性及实时性问题提供参考。     

基于时空域联合信息的高原鼠兔运动目标检测

自然场景下的高原鼠兔序列图像对比度低,边缘较弱,目标包含多色彩且目标运动具有突变性。针对传统运动目标检测方法不能精确提取多色彩目标轮廓的问题,提出一种基于时空域联合信息的运动目标检测方法。首先,利用背景减法确定当前帧图像中目标的形心位置,得到粗分割图像及初始轮廓,然后用改进Chan-Vese(CV)模型对粗分割图像进行分割,改进Chan-Vese模型对多色彩目标图像适应性强,从而获得精确的目标轮廓。鉴于几何活动轮廓模型在图像分割过程中需不断初始化水平集函数,且初始化计算量随图像规模的增大而增多,该文在背景减法获得目标形心的基础上,以形心为中心,截取包含目标的图像块作为粗分割图像,然后利用改进Chan-Vese模型对粗分割图像精确分割,以减少分割耗时。该文对包含50帧图像的视频处理,试验结果显示:该文方法耗时仅为15.25 s,相似度指数平均为0.852 929,Jaccard指数平均为0.744 57。和背景减与CV模型相结合的运动目标检测方法相比,该文方法过分割率低,无冗余轮廓,且耗时短;和背景减与改进CV模型相结合的运动目标检测方法相比,该文实时性更高;该文所提出的目标检测方法可精确提取目标轮廓且实时性高。     

Machine Vision-based Guidance System for Agricultural Grain Harvesters using Cut-edge Detection

A machine vision guidance algorithm was developed to guide an agricultural combine harvester based on the lateral position of the crop cut edge. The algorithm used images collected from a single camera mounted on the head directly above the cut/uncut edge. The algorithm was developed for maize harvesting and was tested under both laboratory and field conditions. Test results indicated that the algorithm was capable of accurately locating the cut/uncut edge and providing a lateral positioning signal for automated combine harvester guidance.     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

红枣收获机视觉导航路径检测

针对新疆地区骏枣与灰枣枣园的收获作业,该研究提出一种红枣收获机枣树行视觉导航路径检测算法。通过枣园图像固定区域中B分量垂直累计直方图的标准差d与最小值f的关系对枣园种类进行自动判断。针对灰枣枣园,首先采用色差法与OTSU法对图像进行灰度化与二值化处理,然后进行面积去噪与补洞处理,在处理区域内从上向下逐行扫描,将每行像素上像素值为0的像素点坐标平均值作为该行候补点的坐标,并将所有候补点坐标的平均值作为Hough变换的已知点坐标,最后基于过已知点的Hough变换拟合导航路径;针对骏枣枣园,在处理区域内通过垂直累计R分量的方法确定扫描区间,然后在扫描区间内从上到下逐行扫描,将每行像素上R分量值最小的像素点作为该行的候补点,并将所有候补点的坐标平均值作为Hough变换的已知点,最后使用过已知点的Hough变换拟合导航路径。试验结果表明:对于灰枣枣园与骏枣枣园,该算法的路径检测准确率平均值分别为94%和93%,处理1帧图像平均耗时分别为0.042和0.046s,检测准确性与实时性满足红枣收获机作业要求,能够自动判别枣园种类进行作业,可为实现红枣收获机自动驾驶提供理论依据。     

联合收割机稻麦收获边界激光在线识别系统设计与试验

针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会产生大量的灰尘,会对激光探测距离及信号反射产生影响。通过与作物特征阈值比较,对受灰尘影响的错误数据进行有效识别与剔除。采用移动平均数字滤波算法,消除系统测量噪声。通过信号阶跃变化模式识别算法,实现了收获边界的在线检测,准确推算出联合收割机作业割幅,并进行了田间试验研究。试验结果表明,该系统可实现在线监测,收获边界测量误差不大于12 cm,可为联合收割机智能监控系统的实际应用提供参考。     

联合收获机单神经元PID导航控制器设计与试验

针对联合收获机在田间直线跟踪作业中在维持高割幅率条件下易产生漏割的问题,设计了一种基于单神经元PID(Proportion Integration Differentiation)的联合收获机导航控制器。以轮式联合收获机为平台,通过对原有液压转向机构进行电控液压改装,搭载相关传感器构建了导航硬件系统。开展了常规PID控制和单神经元PID控制的仿真以及实地对比试验,仿真结果表明单神经元PID控制具有超调小和进入稳态快等特点;路面试验表明,当收获机速度为0.7 m/s时,单神经元PID控制最大跟踪偏差为6.10 cm,平均绝对偏差为1.21 cm;田间试验表明,收获机速度为0.7 m/s时,单神经元PID控制田间收获最大跟踪偏差为8.14 cm,平均绝对偏差为3.20 cm。试验表明所设计的联合收获机导航控制器能够满足自动导航收获作业要求,为收获作业自动导航提供了技术参考。     

基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现

识别作物行中心线并实现喷药喷头的自动对准是精准施药系统实现的关键技术。为克服作物行识别算法的单一性和适应性不强的缺点,该文以生长早中期的玉米图像为研究对象,利用改进的过绿特征法和改进的中值滤波算法分割出作物行,减少处理时间和去除噪声;然后在行提取时只保留包含作物行信息的中间作物行,通过随机Hough变换检测出作物行中心线,并根据世界坐标与图像坐标的转换和相对距离得到偏差信息:最后实现了系统的硬件搭建并给出了实际运行效果。不同图像的试验和处理结果表明,该算法在背景分割、作物行提取和偏差信息获取方面具有一定的优势,可适用于不同作物及不同视野图像的作物行算法识别,对精准施药的研究具有一定的参考价值。     

履带式稻麦联合收获机田间收获工况下振动测试与分析

为研究履带式全喂入联合收获机田间收获时的振动特性以及不同喂入量下的振动特性,以沃得锐龙4LZ-5.0E履带式全喂入稻麦联合收获机为研究对象,利用DH5902动态信号测试分析系统对不同喂入量收获工况下整机12个测点处的振动进行了测试与分析,结果表明振动筛、脱粒滚筒、发动机分别是机器前后、左右、上下方向上的主要激振源,但作物喂入割台和输送槽组成的腔体结构后,吸收了部分振动,使得割台和输送槽测点处的振动总量分别下降了25%、39%;与无作物喂入相比,喂入量为2.44 kg/s时输送槽驱动轴和脱粒滚筒测点处的振动分别增大了90%和149%,而喂入量增大到3.87 kg/s时振动总量却下降了15%左右,因此收获时应使机器保持一定的喂入量,可以降低整机振动;驾驶座椅支座、发动机机脚支座和底盘机架上测点处的振动均与作物喂入量呈正相关性。研究结果可为降低履带式联合收获机田间收获工况下整机振动,进而提高其驾驶舒适性提供参考。     

基于U-Net模型的含杂水稻籽粒图像分割

含杂率是水稻联合收获机的重要收获性能指标之一,作业过程中收获籽粒掺杂的杂质包含作物的枝梗和茎秆等,为了探索籽粒含杂率和机器作业参数之间的关联,需要实时获取籽粒含杂率数据。该文基于机器视觉的U-Net模型对联合收获机水稻收获籽粒图像进行分割,针对传统分割算法中存在运算量大、耗时多、图像过分割严重和分割参数依赖人为经验难以应对各种复杂谷物图像等问题,采用深度学习模型多次训练学习各分割类别的像素级图像特征,提出基于U-Net深度学习模型的收获水稻籽粒图像中谷物、枝梗和茎秆的分割方法,采用改进的U-Net网络增加网络深度并加入Batch Normalization层,在小数据集上获得更丰富的语义信息,解决图像训练数据匮乏和训练过拟合问题。选取田间试验采集的50张收获水稻籽粒图像,采用Labelme方式进行标注和增强数据,裁剪1 000张256像素×256像素小样本,其中700张作为训练集,300张作为验证集,建立基于改进U-Net网络的收获水稻籽粒图像分割模型。采用综合评价指标衡量模型的分割准确度,对随机选取的60张8位RGB图像进行验证。试验结果证明,水稻籽粒的分割综合评价指标值为99.42%,枝梗的分割综合评价指标值为88.56%,茎秆的分割综合评价指标值为86.84%。本文提出的基于U-Net模型的收获水稻籽粒图像分割算法能够有效分割水稻籽粒图像中出现的谷物、枝梗和茎秆,时性更强、准确度更高,可为后续收获水稻籽粒图像的进一步识别处理提供技术支撑,为水稻联合收获机含杂率实时监测系统设计提供算法参考。