农机自动导航车辆采集图像的倾斜校正——基于MATLAB

农业机械的自动导航是现代智能农业的一个重要组成部分,有着广阔的发展前景。但由于地面不平的影响,农机自动导航车辆采集的图像会产生一定的倾斜角度,造成后期导航参数提取的误差。为此,利用MAT-LAB中图像的一般处理和Radon变换,快速地求取采集图像的倾斜角度,并调整图像。试验证明,该方法可以快速和有效地纠正图像的倾角。     

联合收获机大曲率路径视觉导航方法

针对联合收获机大曲率路径难检测的问题,在旋转投影直线检测的基础上提出了双切线大曲率路径转弯半径估计算法。基于简化的二轮车运动学模型,在联合收获机机器视觉导航试验平台上,设计了智能控制器,以便根据不同路径选择不同的控制方式。路面与麦田试验结果表明：双切线转弯半径估计算法能够有效地检测曲线路径转弯半径;在小麦正常收获速度下,联合收获机能够跟踪转弯半径大于10m的曲线路径,路面曲线跟踪误差最大值为0.19m,田间曲线边界跟踪过程中割幅变化范围最大为0.29m。     

基于TRIZ的旋转分离式宝塔菜联合收获机设计

针对其他根茎类作物收获机满足不了宝塔菜收获要求的问题,应用TRIZ理论提出解决方案,设计了一种高效率、多功能,并不易损伤果实表皮的旋转分离式宝塔菜联合收获机。同时,简述了该机的整体结构配置、工作过程、传动系统以及关键零部件的设计等。依据TRIZ理论分析,分离装置设置为四级筛选组合机构,包括两级运输分离机构、滚筒旋转分离机构及振动筛分离机构,大大提高了果实清洁率。经田间初步试验,验证了该机的可使用性,且收获效果良好。     

基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法研究

针对果园开沟施肥,提出一种基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法。该方法采用垂直地面向上布置的CCD相机采集果树冠层投影图像,并实现果树冠层沿地面垂直投影轮廓的识别与滴水线平滑处理,进而对无人施肥装备沿果树环状行走路径进行确定。通过相机标定获取相机内部参数和畸变参数,对原始图像进行畸变矫正;通过对图像在RGB颜色空间的分布特征进行定量分析,使用平均值法对图像灰度处理,使用定阈值法进行二值分割;二值图像中由于存在大量的空间间隙,使用形态学膨胀操作,填充间隙,以凸显树冠投影边缘轮廓;使用边界跟踪算法,提取树冠轮廓边缘;引入Beseel曲线拟合方法,对轮廓边缘进行平滑处理,通过对比二阶、三阶、四阶、五阶拟合结果,得出使用三阶和四阶Beseel拟合结果较为符合导航路径要求。将相机固定在一个位置,分别在晴天和阴天拍摄条件下采集图像,进行滴水线导航路径提取,分别使用三阶和四阶Beseel曲线拟合晴天和阴天的图像边缘轮廓,使用四阶拟合结果较为符合实际要求,平均像素误差为19.5像素,平均像素相对误差为2.6%,平均每帧图像处理速度为27 ms,能较好地满足导航精度和实时性的要求,为施肥作业平台沿滴水线自动导航提供参考。     

免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检测

提出了秸秆行茬视觉导航方法,引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞,并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究.选取了图像的彩度信息作为研究对象,通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析,采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割,并采用2次腐蚀处理去除噪声,通过膨胀处理填充目标区域孔洞;使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线.田间试验表明,该方法能够有效地提取出秸秆行茬导航路径,计算时间不超过0.1 s.     

基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测

为实现植保机器人精准自主导航和提高路径检测的精度、可靠性,提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割;继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰;最后,在垄行的边缘中,根据均值法提取特征点,采用RANSAC算法剔除离群点后由最小二乘法进行直线拟合,以提高导航路径的检测精度。实验表明,与Hough变换相比,本文垄行中心线检测方法具有更高的检测精度,导航路径的检测率可达93.8%,比未使用RANSAC算法提高了18.8个百分点。     

基于机器视觉的林间导航路径生成算

提出了一种基于机器视觉的、适用于林间行走机器人导航的路径生成算法,即采用扫描图像获得视野两边的树干底部与地面的交界点,计算得到交点中心的一系列离散点簇,通过最小二乘法拟合该中点生成导航直线的算法。Matlab仿真结果表明：该算法可有效地处理多种林间复杂环境,符合人眼视觉所识别的导航线,在图像批量处理时具有较高的可靠性和稳定性。     

联合收获机导航数据采集系统设计

基于联合收获机导航数据的多样性,设计了一种双串口结合CAN总线的分布式控制网络,采用多线程编程技术解决实时性和多任务的处理要求,设计了软件平台工作流程,制定了有效可靠的CAN总线通信协议。系统主要采集车辆的GPS定位信息、车辆姿态信息、车辆行驶速度以及前轮的转角。试验表明,系统工作正常,通信可靠,能够实现导航数据的实时采集。     

自动导引车视觉导航的路径识别和跟踪控制

视觉导航AGV利用机器视觉获取路径信息.经图像处理得到导航参数.为保证路径识别的鲁棒性和实时性,对路径图像进行滤波、二值化、数学形态学运算和实时性处理;并设计了PID控制器,根据导航参数控制电动机以实现AGV对路径的跟踪.仿真和实验结果表明.采用此种图像处理和控制方法的AGV具有较为准确和可靠的路径识别和跟踪效果.     

基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法

为了提高农田平整作业工作效率,分析了基于全球导航卫星系统（Global navigation satellite system,GNSS）的农田平整自动导航解决方案的可行性,改进了系统硬件设计,提出了一种基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法。该方法将全局路径规划和局部实时路径规划相结合,以铲车空载或满载时间最短为最优评价基准,融合K 均值与密度均值,聚类农田栅格;根据设计的铲车挖高填低方法和局部搜索策略得到平地路径全局规划,在实际作业中根据拉力传感器反映的实时载荷进行局部调整和规划。通过仿真试验和农田路径规划平地对比试验分析表明,最大高度差从22.8cm降到2.7cm,平整度从12.6cm降到1.5cm,高差分布列从81%上升到97%,平整效果能满足精细灌溉需求。该方法能够较好地实现路径规划,实现拖拉机高效平地作业,其中铲车的满载和空载率较其他方法小,满载和空载率总和在20%左右,增加了有效工作时间,降低了人工劳作强度,提高了平地效率。     

基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测

针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右.     

油菜混合物与仿生筛面基体间的粘附特性

运用图像处理中的超绿特征提取与分割技术,构建油菜粘附特性测试系统,以残留粘附面积r为测量指标,引入粘附率μ和减粘率τ为衡量指标,通过粘附试验,测取并分析了油菜混合物与仿生筛面基体之间的粘附特性。试验结果表明,仿生非光滑筛面的减粘率普遍超过30%,最高达到90%,减粘作用显著;仿生凸包的减粘作用优于仿生凹坑;普通筛面的粘附程度依赖于油菜混合物的成分,而仿生非光滑筛面的粘附程度基本不依赖于油菜混合物的成分及质量比例,能在不同的收获环境与条件下保持较为稳定的减粘作用。     

果园视觉导航基准线生成算法

针对果园导航环境的复杂性,提出了一种基于图像处理的果园导航基准线生成算法。采用二维Otsu算法获取最优分割阈值,对色差R-B分量图进行二值化处理;根据水平投影曲线的一阶导数变化规律,提取树的主干区域(ROI);根据区域中邻近像素灰度值的变化规律,提取主干与地面的交点作为特征点;根据点的分布特性对其进行归类,并利用最小二乘法拟合左右边界线,提取边界线上各行中心点生成果园导航基准线。在不同场景中的实验结果表明,该算法对噪声的干扰有较强的鲁棒性,使导航基准线的生成准确率高于90.7%;处理一幅640×480像素的图像平均耗时小于119 ms,具有较好的实时性。     

基于达芬奇平台的联合收获机视觉导航系统路径识别

针对联合收获机视觉导航对实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析小麦收获视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过Hough变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收获机田间收获小麦进行导航实验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6帧/s;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制.     

基于图像处理的雾滴检测技术

通过模拟田间实际喷雾情况,利用图像采集系统采集雾滴图像,对其进行增强和分割等预处理,并对粘连雾滴提出用改进的分离粘连雾滴算法进行了分离处理.基于相同样本,用图像处理方法获得的雾滴粒径分布及覆盖率等参数与激光粒度仪测量结果的对比分析表明,利用图像处理技术检测雾滴分布参数,其测量误差在6%以内.     

基于差分投影法实现仓储害虫图像的精确定位

针对仓储害虫图像的特点,提出了一种基于投影法的图像目标快速定位算法.本算法的优点是特征提取简单,计算量小,速度快;在处理时间上可以满足应用的实时性要求.通过在对仓储害虫差分图像处理中的试验证明,该算法能够快速地识别出实时采集的图像中的目标位置,定位精确.     

基于DTN算法的无人机信息检测处理系统设计

针对恶劣和复杂多变的环境下无人机信息检测和传输出现延迟和中断的问题,基于DTN算法对无人机的信息检测处理传输系统进行了设计和改进,系统主要由为飞控系统、地面控制系统、通讯系统和电源管理模块组成。通过对通信系统中的空间混合DTN网络进行设计,包括定义路由决策过程并对状态集合、行为集合、状态转移概率和目标概率进行计算,得到网络信息传输的最佳路径。通过试验验证无人机的信息检测处理系统的性能,结果表明:系统可以以较低的误码率完成信息的检测和传输。     

基于图像处理的雾滴尺寸测量与分析

简要介绍了雾滴图像采集硬件系统的组成和原理,主要介绍了雾滴图像处理和雾滴尺寸测量与分析软件部分的实现方法。该系统可以对雾滴图像进行二值化、边缘提取、对象标号等图像处理,在此基础上能对雾滴的面积率和雾滴的长轴进行自动计算和测量,并输出Excel格式的尺寸分布表格与图表,满足多种不同的统计分析需要,实现雾滴尺寸的测量与分析。