机器视觉技术的发展和应用

1机器视觉系统的概述 机器视觉(又称计算机视觉)是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别.简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作.     

基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统

传统的鸭蛋外壳检测主要依靠人工检测进行，主观性大，检测精度差，效率低，耗费了大量的人力物力，还会造成鸭蛋的二次损坏，严重影响鸭蛋的出口和销售。为此，深入研究了机器视觉技术，并将其应用在鸭蛋外壳检测系统中，构建了基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统总体设计方案，完成了图像采集模块的硬件设计。工作时，对待检测鸭蛋进行自动拍照，完成摄像机图像的采集；通过建立小孔摄像机模型，确定样本图像和摄像机图像的比例关系；通过对样本图像进行图像灰度转换、二值化处理、边缘检测等处理，实现对鸭蛋外壳的智能检测。最后，进行鸭蛋外壳检测试验，结果表明：基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统结构能够实现对鸭蛋进行自动检测，智能区分完好鸭蛋和有裂纹鸭蛋，检测精度高、性能稳定，有效提高了鸭蛋外壳检测效率。     

基于机器视觉的条播排种器性能检测及分析

运用机器视觉技术实现条播排种器性能的自动化检测.研究表明,帧种子数分布相对于拍摄频率（帧频率）具有独立性.以该独立性为基础构造的机器视觉检测方法为：采用CCD摄像机直接拍摄条播排种器试验的动态种子流,对获得的样本进行图像标定、灰度化处理、非种子目标去除、二值化处理、滤波去噪、小目标去除、种子遮挡判别、排种模式识别等图像处理过程,估计排种量的分布和计算排种器性能指标.     

基于不规则成像机器视觉的棉花白色异纤检测算法

基于不规则成像机器视觉系统,提出一种棉花白色异性纤维检测的图像分割算法:采用Gabor算子提取多个方向的特征向量,融合成特征图,由此增大背景与目标之间的对比度;然后基于特征图的统计规律进行二值分割,最后应用形态特征分离目标与背景.实验结果表明,该算法抗噪能力强、能检出白色异性纤维.     

基于机器视觉的工业机器人标定方法研究

机器视觉标定是工业机器人的关键技术之一。本文提出了一种运用Open CV的工业机器人机器视觉系统标定方法,首先通过非线性模型摄像机标定,得出世界坐标系与图像坐标系之间的关系;然后再进行手眼标定得出世界坐标系与机械手坐标系之间的关系,最终推算出图像坐标系与机械手坐标系之间的关系。将图像上的点通过旋转平移矩阵反过来计算原点值,计算结果表明该标定方法的投影误差约为0.675个像素。     

基于农业搬运机器人的障碍物视觉识别技术研究

【目的】随着农业自动化水平不断提升,研究农业搬运机器人如何优化搬运目标信息、定位及图像检索等功能具有重要现实意义。【方法】课题组提出了一种基于机器视觉的内容图像检索视觉识别技术,采用特征提取方法将图像纹理作为机器视觉障碍物特征识别的重要信息,通过实时更新障碍物信息,利用相似度距离计算,将采集的图像数据与数据库中的图像距离进行对比,并利用MATLAB仿真平台验证了CBIR系统对搬运机器人障碍物识别的精确度。【结果】利用小波滤波器优化的CBIR系统的对比结果优于其他方法的平均检索率,且前20张图像的检索率均能保持在98%以上。【结论】该方法有效提升了CBIR系统的障碍物检测性能及识别系统的精确度,可为系统数据库中障碍物图像特征对比提供高质量图像数据。     

基于机器视觉的蜜柑横径测量方法研究

【目的】机器视觉技术具有无损、快速、准确、智能化程度高等优点,被广泛应用于水果检测中,替代人工对水果的检测分级,因此研究小组基于机器视觉技术,来探究蜜柑横径的测量方法和过程。【方法】研究小组在试验研究过程中,通过图像采集系统获取蜜柑样本图像,并对其进行灰度化、中值滤波等预处理,采用阈值分割的方法将蜜柑图像和背景图像进行分割。对蜜柑图像区域进行填充和形态学处理等,提取蜜柑的边缘轮廓图像;运用Canny算子的边缘检测技术,最终提取出蜜柑的轮廓;依据轮廓图像,采用拟合圆法,将拟合出的圆的直径作为蜜柑横径数据,并和人工实测的蜜柑横径数据进行比对和分析。【结果】从测试样本中随机取出9个蜜柑样本进行试验,通过相对误差数据表明,机器视觉技术能够比较合理、准确地计算出蜜柑的横径。【结论】将机器视觉技术应用到蜜柑横径的测量中,通过采用相关的图像处理方法和数据运算,探讨出了蜜柑横径的测量过程和方法,为蜜柑乃至柑橘类水果的智能化分级提供了方法理论和数据基础。     

基于土壤基质的播种精度检测试验

研究了一种基于土壤基质的播种精度检测方法.运动的土槽台车搭载播种机将种子播种到土槽土壤上,同时机器视觉系统动态采集序列图像.采用编码器和PLC等实现台车运动距离检测,控制触发面阵摄像机采集序列图像,完成序列图像的硬件拼接;再通过图像处理拼接算法完成种子的目标识别和序列图像的拼接,得出播种机播种精度结果.试验结果表明:匹配粒距率达85％以上,正确粒距率达70％以上;经多次重复试验后,系统检测的绝对误差在4％以内.     

基于机器视觉定位的家禽屠宰净膛系统设计与试验

针对国内家禽屠宰净膛作业中存在的劳动强度大、工作效率低、作业环境差等问题,设计了一种基于机器视觉定位的家禽屠宰净膛机械手系统。系统由家禽胴体悬挂输送装置、双直角坐标式机械手本体、机器视觉系统和PLC控制系统组成。通过视觉系统在线采集家禽胴体和膛口图像,采用中值滤波和灰度增强对胴体图像进行预处理,然后用全固定阈值法进行图像的二值化,设定面积阈值后通过闭运算以及孔洞填充得到分割掉家禽翅膀和腿部的二值图像,计算二值图像轮廓,获取质心坐标;采用最大内接圆法对家禽膛口进行定位,得到膛口中心坐标;坐标变换后将数据传输到PLC控制器中,指导机械手完成净膛工作。试验结果表明,该系统对家禽外形轮廓质心坐标、膛口中心坐标的重复定位精度分别达到±1.6、±1.52像素,净膛机械手能够准确抓取内脏,内脏平均残留率为7.63%,内脏平均破损率为23%。     

基于Hough变换的机器视觉目标检测技术研究

机器视觉技术在现代科技发展中已经被广泛的研究和应用,其实现的关键是目标检测,即应用图像处理方法分割和提取图像中的目标位置,获取所需要的信息。在此过程中,Hough变换技术以其独特的优势占据了重要地位,文章简要叙述了近年来Hough变换在机器视觉目标检测方面的应用及其发展,并对其存在的问题进行讨论,对其以后的发展趋势进行预测。     

辽宁果业及果业信息发展研究

辽宁果树资源丰富,品种繁多,是我国北方果品主产区。在辽宁果业发展进程中,果业信息的作用不可忽视。通过介绍辽宁果业的发展现状和各阶段果业发展的特点,分析果业信息在果业发展中所起的作用,提出现阶段辽宁果业信息应满足迅捷性、真切性、系列性、有效性和引导性5项要求,以更好地为果农服务。     

一种用于机器人水果采摘的快速识别方法

针对机器人水果采摘中容易受遮挡、光照变化等因素的影响而产生误识别的问题,提出了一种基于颜色分量统计的特征匹配水果识别方法。根据成熟水果所特有的颜色特性,提取代表水果特征的描述值,将其作为识别时的特征进行匹配。在匹配过程中对每个搜索子图进行匹配时采用积分求和的思想,大大提高了水果识别的效率。实验结果表明:该算法在一定程度上有效解决了光照和遮挡对识别造成的影响,能快速准确地识别出需要采摘的成熟水果类型。     

关于猕猴桃果脯加工6QM-系列切片研发情况进展

文章通过对猕猴桃果脯加工切片的研发过程的描述,提出了果脯切片研发过程当中存在问题以及工艺上的不足,为今后继续开展果脯切片中的研发推广提供了有效的途径.     

调亏灌溉和灌溉方式对香梨树吸收根系重分布的影响

于2009—2010年开展了田间试验,研究了调亏灌溉对成龄库尔勒香梨树吸收根系重分布的影响。灌溉方式为地表滴灌与漫灌,滴灌试验包括轻度与重度水分胁迫处理(在新梢及果实生长缓慢期分别按蒸发量的60%与40%灌溉,在其他生育期按蒸发量的80%灌溉),对照处理为充分灌溉,在整个生育期按蒸发量的80%灌溉。每年4—8月份,漫灌每月灌溉1次,灌水定额为300 mm。所有处理在2009年之前均为漫灌。研究结果表明,成龄库尔勒香梨树的吸收根系主要分布于地表以下20~60 cm。梨树需要2 a时间调整吸收根系的分布以适应灌溉方式由漫灌转为滴灌。土壤水分胁迫减小了梨树吸收根系的根长,抑制了梨树的营养生长,其后恢复充分灌溉可促进根系的生长。梨树新梢及果实生长缓慢期的土壤水分胁迫对根系生长的抑制效果超过了对新梢生长的抑制;但吸收根系的生长与果实产量之间并无显著的相关性。     

可伸缩式高枝采果器的设计

介绍了国内的高枝果实的采摘情况，根据我国的实际情况及采果要求，设计出了一种新型的可伸缩式高枝采果器，并确定了采果器的结构参数。     

一种基于 FPGA 的水果分级检测系统的设计

为了降低目前水果检测与分级系统的复杂性和成本,提出了以 FPGA 代替计算机进行图像数据处理的方法。首先使用高斯滤波器对水果的图像进行预处理,然后采用 soble 算法提取水果的边缘,最后运用直方图的方法实现水果大小分级功能。实验结果表明,该检测系统具有处理速度快,开发周期短等优点,在水果品质检测与分级方面具有较高的实用价值。     

鄂尔多斯市杂交优良沙棘无性系的丰产性和抗旱性

观察了8个杂交优良沙棘无性系反映丰产性的单枝果实密度、百果重,反映抗旱性的落果率、果生长恢复率,反映丰产性和抗旱性综合表现的单株果产量,比较和评价了8个杂优沙棘丰产性和抗旱性的差异,给出了防落果,育大果,促高产措施的建议。     

果园管理工作中疏花疏果的研究进展*

疏花疏果是果园管理中的一个重要环节,是保证果园产量和果实品质的有效措施之一。现阶段我国疏花疏果以人工为主,机械装备化程度低,管理技术缺乏科学性,管理机械自动化水平较低,劳动力大量短缺已经成为制约我国果园发展的最大障碍,传统人工作业方式已不能满足现在果园需求,果园全程机械化、自动化问题亟待解决。对国内外疏花疏果阶段管理技术、机械装备、化学处理等方法进行分析总结,重点围绕未来果园全程自动化进行综述,展望果园疏花疏果管理技术,提出未来果园疏花疏果逐渐向自动化、智能化、精准化方向发展,为全面提高我国果园管理水平提出发展思路和对策。     

果树自动刮皮收集装置设计

近年来,我国果树病虫害的发病率随着果树种植行业迅速发展及种植面积的不断扩大,而逐年增高,不仅严重影响了果实的产量及品质,也影响了果树的寿命。刮除病虫害组织是防治病虫害的有效措施之一。为此,设计了一种果树自动刮皮收集装置,主要由动力机构、刀具、清洁机构和收集机构4部分组成,以小型电动机为动力源。在该装置中,设计了一种双刀具布局的新型刀具,并增加了对刀具的清洁机构,提高了工作效率。在此基础上,配置了收集机构,对切削的树皮屑进行收集,减少了果树的二次污染。该果树自动刮皮收集装置能有效地降低了果树病虫害的发病率,且能够提高工作效率和节省劳动力,可为果农带来显著的经济效益。     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。