基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统研究

概述了基于机器视觉的植保机械研究进展,针对目前大多数农作物粗放式喷洒现状,设计了一套基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统,它包括硬件系统和软件系统。模拟实验结果表明,系统中的喷头移动轨迹基本上与作物行中心线一致,两者间的标准差为2.13cm。     

自主车辆导航系统中的多传感器融合技术

分析了目前农业领域中几种常用的自主车辆导航方式，并说明了多传感器融合的必要性。着重探讨了卡尔曼滤波、模糊逻辑推理以及人工神经网络3种融合方法，分析了未来的发展方向。     

基于农田景物边缘的农业机器人自定位方法

自主行走农业机器人自定位技术是导航系统的关键技术，本文通过对机器人的近景成像几何建模，提出了利用虚点提取和检测实现从图像到场景现实空间的三维计算，并确定机器人与路径的相对位置、方向，从而获得了自定位信息的方法。实验证明了该方法的正确性。     

基于知识的视觉导航农业机器人行走路径识别

目前的农业生产方式引起了环境污染、生态恶化等诸多问题，研制具有精确作业能力的视觉导航农业机器人因而被较多关注。针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像，探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征，并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点，运用路径知识启发机制识别出行走路径。与传统的阈值分割算法的对比处理试验表明，此识别算法可以明显地改善路径识别效果。     

短粒型稻谷热容的实验测定

热容是稻谷的重要热物性参数，被广泛应用在干燥工艺设计和干燥过程的计算机模拟中。稻谷的热容不仅受其含水率的影响，还受其品种甚至产地的影响。该研究根据混合测定法原理，用磁力搅拌式水卡计、电位计以及数字温度计等，组成一套测定装置，对我国南方产短粒型稻谷的热容进行测定，着重研究了稻谷的含水率对热容的影响。根据测定结果，通过回归分析的方法，建立起短粒型稻谷的热容随着含水率变化的数学方程。分析结果表明，利用此方程来计算不同含水率短粒型稻谷的热容，比利用国外的经验计算公式计算得到的数值具有更高的准确度。     

基于标记信息的Hough变换检测早期的作物行中心线

作物行检测是一个难题，回顾了国内外的研究情况。针对农田作物种植和作物早期生长的特点，为了检测作物行位置，提出了一种基于标记信息的Hough提取作物行方法。该方法分别用直方图法和最大类间方差法二值化图像后，经过8连通区域标记后据其面积属性去除噪声，然后再经一次标记后找出各标记作物的重心点坐标，最后通过Hough变换检测过重心点的直线，即到得到过作物行的中心线，试验结果表明了该方法的有效性。     

基于色差信息的田间成熟棉花识别

准确识别和定位目标在三维空间中的位置,为机械手提供运动参数,是采摘机器人视觉系统要解决的关键问题。本文利用棉花成熟期,棉花表面颜色与背景颜色存在较大差异的特征,在统计分析的基础上,建立了利用色差信号进行棉花识别的视觉模型。试验结果表明该模型可以完成棉花的识别,识别准确率达到85%以上。     

拖拉机田间行走对土壤特性及冬小麦生长的影响

农业机械的过度使用、密集轮作以及不适当管理等都会造成土壤压实。试验研究了拖拉机行走对土壤特性和小麦生长的影响。试验所使用的耕作机械包括轮式、履带式和手扶式三种拖拉机，分析了土壤压实对小麦生长以及土壤结构不连续性的影响。试验数据表明，土壤密度、土壤阻力以及土壤水分一般会随拖拉机行走次数增加而增大。同时，文中给出了小麦根系与秸秆间蕴涵的机理关系。试验数据还表明，小麦发芽率在显著性水平P≤0.05时，不同处理组之间无明显差异。但是，2、4、6、8、10、12、18周以及收割时的小麦秸秆高度在显著性水平P≤0.01时，各处理组之间却存在显著差异，其中轮式和手扶式拖拉机处理组高于履带式拖拉机处理组。当显著性水平分别为P≤0.05和 P≤0.01时，不同处理组的小麦根长度和密度间也存在显著差异，其中轮式和手扶式拖拉机处理组同样表现出更好的结果。总之，拖拉机行走会显著影响干物质、谷物产量等小麦生长参数。然而，作物产量不仅受土壤压实的影响，同时很大程度上也取决于天气以及土壤初始压实等因素。     

基于形态学的黑背景下收获前棉花图像自动分割技术研究

以棉田实地采集的黑背景下收获前含铃壳棉花图像为样本(7级×9张/级),首先,对原始灰度图二值化以提取中心模板,进一步进行形态学高帽剪切预处理并提取其外围二值模板,两者叠加完成背景分割;试验结果表明:98.4%的含铃壳棉花二值模板图像被准确提取。其次,用形态学低帽剪切预处理后的二值图执行开启运算,以判别棉瓣间的连通性:⑴对于多连通的低品级棉花,直接提取未开启二值图中不超过4个区域的棉瓣二值模板,⑵对于单连通的高品级棉花,重新对原始灰度图二值化并提取最大区域的棉瓣二值模板;实验证明:基于棉瓣面积明显大于铃壳面积的棉瓣抽取算法是健壮的,74.6%的棉瓣二值模板图像被准确提取。     

基于计算机视觉的苹果生长姿态估算多方法融合

为了避免机械手在采摘过程中因缺少苹果生长姿态信息造成对苹果和枝干的损伤,提出了一种苹果生长姿态估算方法.利用纹理和颜色特征两步法实现背景分离后,采用链码跟踪法获得轮廓;阐述了二阶中心矩法、最短距离法、斜率方差法和三点一线法4种苹果姿态识别方法,并比较了4种方法的识别率.为了提高姿态的识别率,综合4种方法进行决策融合,识...