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。     

基于最小相切圆和形态学相结合的作物行检测算法

机器视觉的农业导航路径规划是精准施药的关键,而作物行提取是其准确识别作物行路径的基础。为此,以玉米为研究对象,提出了一种基于最小相切圆原理和形态学相结合的作物行检测算法。首先在室外田间环境下采集生长早中期的玉米作物行图像,选择作物行比较规整的图像进行处理;其次,利用改进的超绿灰度化(1.8R-G-B)算法对玉米作物行图像进行灰度化处理,大大减少了噪声的干扰,通过中值滤波基本消除了噪声;然后,运用Otsu阈值算法获取了玉米作物行的二值图像。由于作物行呈线型,在此基础上,采用5×1像素的线型结构元素和3×3像素的方形结构元素两者相结合的方法对二值图像进行腐蚀、膨胀运算,并采用提出的最小相切圆与形态学结合的方法提取中央玉米作物行的骨架并进行中央作物行直线的拟合。实验表明:该算法能提供准确的位置信息,且对作物行边缘噪声具有较强的抗干扰能力,对进一步研究精准施药提供了参考依据。