基于双域分解的复杂环境下奶牛监测图像增强算法

针对天气变化及光照不足导致的奶牛监测图像降质问题,提出一种基于双域分解的复杂环境下奶牛图像增强算法。该算法首先采用双域滤波图像去噪,将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次根据贝叶斯估计得到不同高频图像的小波阈值,利用改进的Garrote阈值函数进行小波去噪,并结合伽马变换对去噪的高频图像进行矫正,实现对高频图像的滤波和对比度调整;再次通过暗通道先验对低频图像进行去雾,并结合对比度受限自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法对去雾后整体偏暗的低频图像进行增强,进一步提高图像的对比度和整体亮度;最后将处理后的高频图像和低频图像进行重构,得到最终的增强图像。以不同时段光照、复杂气象条件下实地拍摄的奶牛场监测图像为样本,采用主观视觉和客观评价将该算法与现有算法进行试验对比。结果表明,该算法能够对复杂光照下奶牛图像有效去噪、增强整体和细节信息、改善图像视觉效果等,相比于HE算法、Retinex算法、CLAHE算法、自适应Retinex算法,标准差分别平均提高1.929 5、4.681 2、3.245...     

基于STM32和OneNet云平台的奶牛计步器系统设计

奶牛活动量的及时准确监测对奶牛发情检测具有重要意义,为了实现奶牛活动量的无线远距离实时监测,设计一种基于STM32和OneNet云平台的奶牛计步器系统。系统采用STM32单片机作为主控制器,基于ADXL345加速度传感器来实时检测奶牛运动状况,同时利用ESP8266 WIFI实现活动量数据到OneNet云平台的传输。并通过LabVIEW开发奶牛计步器上位机监控系统,实现奶牛活动量的实时监视功能。测试结果表明：系统安装方便,实时性好,对奶牛活动计步的准确率可达97%以上,能够实现奶牛活动量的无线远程监测,及时有效地对发情状态的奶牛进行干预,对奶牛养殖的信息化和智能化具有一定的应用价值。     

基于STM32体感交互式仿上肢采摘机械臂设计

农业采摘机械臂是提高农业自动化程度和生产效率的重要手段,针对传统农业采摘机械臂控制方式单一、与用户的交互性和控制效率较低的问题,提出并设计一种基于仿生学,能够实时模仿上肢采摘行为的体感交互式仿上肢机械臂系统。系统采用STM32微处理器作为主控芯片,采用6个舵机构建六轴仿生机械臂结构。采集端MUP6050加速度计获取人体手臂姿态信息,通过无线收发芯片SI4432实现手臂姿态的无线传输;机械臂接收端完成手臂姿态的无线接收及解析,从而控制机械臂模仿人体上肢的动作。试验结果表明,系统对仿人体机械臂动作的平均识别率为96%以上,动作跟随的平均响应时间为2～3 s,能够按照人体手臂的运动轨迹做出相应的模拟动作,跟随人体手臂完成各种抓握、屈伸、旋转等动作,较好地实现仿上肢采摘机械臂的功能。     

基于机器视觉的苹果重量检测研究

苹果的采后分级能够提高其经济价值和市场竞争力,为了实现基于重量的无接触苹果智能分级,提出了基于机器视觉的苹果重量检测方法.首先,采集苹果图像进行预处理,得到平滑无噪声的苹果二值图像.然后,用最小外接矩形方法获得苹果的横径和纵径等主要几何外形特征,建立以苹果外形几何特征为参数的重量检测回归模型.结果表明,苹果重量检测值相对误差低于2％,最大绝对误差不超过4 g,检测准确性较高.采用非接触式的检测可以克服传统机械式接触对苹果造成的损害,能保证分级后苹果的质量,满足苹果分级生产要求.