农业机器人田间导航参照点测距的新方法

传统双目视差测距法的测量值为参照点P到双目摄像机基线中心的距离,而农业机器人上的摄像头装置通常被安装在距离地面一定高度,与水平方向呈一定倾角的位置,利用传统双目视差测距法将无法得到导航参照点到机器人机身的水平距离。为此,提出了一种解决农业机器人田间导航参照点测距的新方法。通过改进的BP神经网络标定下的双目系统、改进的SIFT特征匹配,输出导航参照点在世界坐标系下的坐标X,Y),则导航参照点距机器人机身的水平距离可表达为S=(X2+Y2)(1/2)。实验表明:该方法在实际田间测试中的结果最大偏差0.479cm,最小偏差0.032cm,精度高达99%,测距过程耗时共计55ms,计算量较传统双目视差测距显著减小,具有一定的工程实用性与可行性。     

基于多次腐蚀的农用AGV曲线导航线提取算法

提出了一种基于多次腐蚀操作的农用AGV曲线导航线提取算法,通过对分割图像多次腐蚀将图像分段并得到各段的导航线,连接这些导航线得到相应的曲线导航线。结果表明,所得到的导航线能较好地反映农用AGV的行进路线,在19幅480×640像素的图像中,基于多次腐蚀操作提取的导航线平均每行误差为9个像素点。     

利用机器视觉识别杂草图像特征的研究进展

总结了近年来利用机器视觉识别杂草中所使用颜色、形状、纹理等图像特征的研究进展,提出了今后相关技术的一些研究方向和方法。     

杂草识别中图像分割技术的研究进展

总结近年来杂草图像分割研究中分割特征、分割算法、环境因素的影响、分割结果应用等方面的研究进展,并提出今后相关技术的研究方向。     

脐橙可食率自动估测研究

利用脐橙重量与体积2个特征参数,通过建立BP网络模型,估测脐橙的可食率。结果发现,该方法对脐橙的可食率估测较高,预估可食率在74.48%～85.79%,均方差为3.19%,对样本的拟合效果较好。     

基于机器视觉的金鱼监测分割特征研究

金鱼监测是水体环境监测的新手段。研究了H、r和R3种用于金鱼监测的分割特征,试验结果表明r特征的分割效果较好。     

基于机器视觉的脐橙可食率的研究

脐橙的可食率可通过脐橙的重量和体积估测得到,在此基础上提出了一种脐橙可食率的估测方法。首先通过机器视觉技术获取脐橙2个方向的截面积,再以这2个截面积和脐橙重量为输入变量的神经网络估计脐橙的可食率。试验结果表明,该方法在估计脐橙的可食率方面取得了较好的效果。     

收获机器手定位技术的研究进展

收获机器人中的机器手定位技术直接影响了收获机器人的作业效果,也是开发实用设备的关键。为此,从定位技术中图像处理技术的改进、基于三维信息的定位技术改进以及基于机器手移动路线的定位技术改进等3方面总结了近年来收获机器手定位技术的研究进展,并提出了在今后相关技术的进一步研究中需要注意定位精度的要求、定位误差与机器手控制误差的关系以及机器人自身位姿对定位技术的影响三方面的问题。     

基于形态学的多喷头喷洒参数确定算法

针对精确农业中农药喷洒的问题提出了一种基于形态学的多喷头喷洒参数确定算法。原始田间图像分割后分为植被和背景两部分,再通过不同的结构元素进行膨胀、腐蚀操作修正图像中的植被部分,接着根据处理后图像中的植被部分的面积和位置确定农药喷洒参数。结果表明,对不同的田间图像该算法均能较好的自动确定喷头的个数和每个喷头的喷洒参数。     

果实定位的机器视觉技术研究现状

机器人对果实的采摘中,面临着野外工作环境多样、果实形态复杂、定位距离受限等挑战,实现对果实的精确定位十分重要。基于此,课题组综述了果实视觉定位技术在目标检测、标定、定位算法方面的研究现状,分析了对果实采用不同目标检测方法的效果与不足,探讨了标定方法与标定工具的发展路线、使用的硬件对果实定位方法的研究与定位方法的技术路线,介绍了基于颜色和形状特征的传统果实目标检测方法和新兴的深度学习目标检测方法,讨论了单目、双目、激光辅助等定位技术在果实定位中的应用情况,总结了果实视觉定位技术在目标检测、标定、定位等流程中的不足。研究结果表明,机器视觉定位技术可以快速、准确地识别出果实的位置和大小,提高果实采摘的效率和准确性,减少人工成本,降低劳动强度。