基于可见光波段的无人机超低空遥感图像处理

【目的】探讨低成本的可见光超低空农业遥感平台提取与分析农情信息的可行性,为农用无人机精准施药与农情监测提供技术支持。【方法】以仅包含红光、蓝光和绿光的超低空可见光农田遥感图像为研究对象:首先利用张氏校正法获取相机的畸变矩阵,并校正图像;然后提取与分析图像的可见光植被指数;最后通过分析超低空可见光农田图像中植被与非植被的光谱特性,对可见光超低空遥感图像进行植被信息提取。【结果】获得的农田植被提取图像很好地区分了植被与非植被。【结论】基于可见光的超低空遥感农业信息获取系统应用具有可行性,可为构造低成本的可见光低空遥感监测系统提供参考。     

小型农产品分选机的控制系统与控制方法

为减小基于机器视觉的农产品分选机的体积、降低设备成本,提出了一种以DSP为视觉核心、ARM为控制核心的小型农产品分选机。为此,详细介绍了基于机器视觉技术的小型农产品分级机控制系统及控制方法,并以圣女果、金桔及桂圆干等3种物料作为试验对象,测试系统的可靠性和工作效率。结果表明:针对家庭农场及小规模农产品的处理和营销,在基于机器视觉的小型农产品分选机中采用ARM与DSP相结合的方法进行分选是可行的,能够替代PC机或工业计算机实现分选机的低成本和小型化。     

一种基于DSP 的桂圆破损检测方法

针对基于DSP的小型农产品机器视觉分选机,设计了一种基于图像识别的桂圆破损检测方法。该方法首先提取桂圆的彩色分量R和G,通过R-G特征值分割提取桂圆外壳区域,并求出桂圆观测面积;然后通过外壳边缘求出其近似最小外接圆的面积;最后根据观测面积和最小外接圆面积的比值来判断桂圆的破损情况。采用桂圆外壳破损和完好的共792个样本进行分选测试,结果表明,分选的准确率达到86.24%。该检测方法简单快速,有一定的准确性,适用于大多数小型球状果实的分选。