基于DEM的福建荔枝寒(冻)害精细化区划

采集福建省67个气象观测站1961~2012冬季逐日极端最低气温气象观测资料、站点经度、纬度、海拔高度、离海距等数据,利用逐步回归分析方法和GIS技术,构建越冬期极端最低气温(Td)和4个等级冻害(-2Td≤0℃、-3Td≤-2℃、-4Td≤-3℃、Td-4℃)发生频次P空间分析模型,根据荔枝寒(冻)害评价指标,对福建荔枝种植区进行区划。结果表明:⑴福建荔枝种植区可分为最适宜区(微寒害区)、适宜区(轻度寒害区)、中等适宜区(中度冻害区)、不适宜区(重度冻害区),其中最适宜区、适宜区划区结果与实际荔枝种植分布较吻合;⑵福建荔枝种植最适宜区主要分布在福建南部诏安至福清的东南沿海平原地区,适宜区主要在东南沿海平原与丘陵过度地区,中等适宜区、不适宜区主要分布在适宜区以西的闽中、闽西北地区。     

除草机器人田间机器视觉导航

建立了除草机器人模型,利用VC 开发了基于机器视觉的除草机器人杂草识别和导航系统应用软件,引导除草机器人沿农作物行自动行走.提出新的图像分割算法,在RGB空间直接将农作物分割出来,再利用优化的Hough变换检测出农作物行中心线,根据摄像头姿态和透视变换原理确定除草机器人位姿.试验表明,分割一幅真彩色图像(分辨率:1 536×1 152)只需450 ms,并能够适应自然光线变化.优化的Hough变换算法使运算时间减少了1/2,导航距和导航角平均误差分别为-0.6 mm和0°,证明了此导航方案的可行性.     

除草机器人机械臂的逆向求解与控制

设计了一种基于机器视觉导航和杂草识别的除草机器人模型,该机器人能沿作物行间自主行走并能准确地识别和“清除”杂草。设计了除草机器人的机械臂除草执行系统,求取了机械臂运动学逆解,用VC++开发了控制程序。试验显示,图像处理算法所需时间少,能够适应户外自然光线在一定范围的变化,机械臂能够平稳动作并精确定位杂草目标。     

除草机器人机械臂运动分析与控制

研究了基于直接施药方法的除草机器人,计算机从地面图像中识别杂草目标,通过伺服控制器控制机械臂动作,末端执行器切割杂草并涂抹除草剂。本文着重分析了机械臂运动学问题,求得其逆解。进而转换成机械臂控制参数,并加以修正,软件编程实现机械臂的精确控制。