轴孔测量中的一种数字滤波器的设计

对现有轴孔测量仪进行改造,采用数字信号处理技术设计FIR数字滤波器,对测量信号实行软件滤波,替代原有的硬件滤波电路。测试结果表明,该数字滤波器可以满足轴孔测量的要求。     

基于Kalman滤波的田间导航车辆定位校正方法研究

以装载了RTK-DGPS导航系统的KUBOTASPU-68水田插秧机为试验平台,以姿态测量系统提供载体姿态信息,研究农业机械导航的姿态校正方法。在分析车载GPS倾斜误差产生原因基础上,提出了采用多传感器联合测量载体姿态角以提供校正信息。采用MEMS传感器集成模块ADIS16355作为惯性测量单元,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算姿态角,设计了姿态测量系统。阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的算法,基于ARM7Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。     

基于粒子滤波的苹果采摘机器人目标姿态估算

针对苹果采摘机器人中果实姿态信息缺失造成果实损伤及采摘失败等问题,根据苹果尾部花萼遗迹区域是否可见分析了果实姿态信息机器视觉测量方法,研究了果实姿态信息的粒子滤波估计。将单目摄像机固定在机器人末端手爪上,在手爪趋近果实的采摘过程中,随机采集多帧果实图像。对每帧图像运用惯性主轴或重心点偏移两种方法计算果实在机器人坐标系下的姿态向量值,并通过粒子滤波融合来得到果实姿态信息的最优估计。实验结果表明,粒子滤波方法可以有效地融合多帧图像的苹果姿态信息,能够减小因依靠单帧图像直接测量而产生的误差。     

农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究

为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。     

改进田间杂草识别图像预处理方法的研究

机器视觉系统采集到的田间杂草图像在分割之前,需要对图像进行预处理来改善图像的视觉效果。为了提高图像的预处理效果,针对杂草图像的特点,在多级加权中值滤波算法的基础上,增加3个不同大小尺寸的二维滤波掩膜,使得在去除噪声的同时尽可能保留了更多的细节特征,从而改善了田间杂草图像的滤波效果。     

基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声

在小波变换的基础上，提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声（高斯白噪声）去噪，结果PSNR为184．94，视觉效果清晰（而含噪声图像的PSNR为158．23，噪声太多不清晰）。好于邻域平均法（PSNR为174．15，视觉上含部分噪声）、中值滤波法（PSNR为182．4Z）、小波阔值去噪（PSNR为171．59，视觉上也含部分噪声）和Wiener滤波去噪法（PSNR为173．65）的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果（PSNR为150．46，视觉上含较多噪声）。试验结果表明，基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。     

渔场夜间监控系统图像去噪算法

针对渔场监控系统中夜间监控图像存在大量噪声的情况，分析了图像主要噪声源，并通过仿真试验分析了各种常见的图像去噪算法，在综合考虑图像去噪平滑效果、图像的清晰程度及图像去噪时间复杂度的基础上，提出了将数学形态学方法和中值滤波方法相结合用于数字监控系统的图像去噪算法。通过试验验证了本算法的可行性、实时性和鲁棒性。     

基于虚拟仪器的农产品"身份证"数字识别系统

介绍了基于虚拟仪器图形化语言LABVIEW开发的农产品"身份证"数字识别系统,采用CCD摄像机对农产品"身份证"编号进行采集,通过PCI-1411彩色图像采集卡将图像传输到计算机并进行图像处理,最后应用美国NI公司的OCR软件包对处理好的编号进行识别.结果表明,该系统抗干扰能力强且精度高.     

基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。     

基于图像处理的土壤表层含水率在线检测方法研究

土壤表层含水率是影响作物生长的重要因素,在节水灌溉控制系统中对其进行在线检测尤为重要。运用计算机数字图像处理技术,探索一种土壤表层含水率在线检测的新方法。通过土壤表层图像的中值滤波、图像模式转换和“坏区”过滤,提取图像的特征参数——灰度值,并对土壤表层图像的灰度值与其含水率的关系进行了试验研究。理论分析与试验结果表明,土壤含水率的百分比与土壤表层图像的灰度值之间是一种近似线性的函数关系。