机器视觉技术在精细农业中的研究进展

精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景.     

农作物无损检测的机器视觉系统标定方法研究

基于机器视觉的无损检测是植物生长建模的关键技术之一,对图像采集系统进行标定是实现无损检测的基本步骤.目前,摄像机标定的方法有传统标定方法、主动视觉标定法、自标定方法等.为此,对现有标定方法分别进行了讨论与比较,结果表明,传统线性标定法可以满足农作物无损检测的要求.     

基于计算机视觉技术的水果分级研究进展

较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势.     

农业机械文献数据库的研究与开发

设计了对农业机械方面相关信息进行系统整理和有序化存储、具有特色的农业机械文献数据库。数据库包括:农用动力机械、耕整地机械、种植机械、田间管理机械、收获机械、园艺机械、排灌机械7个子库。     

我国数字农业与农业机械的发展

20世纪末,世界上兴起了以生物技术和信息技术为主导的新的农业科技革命浪潮—数字农业。数字农业反映了农业现代化的大趋势,成为21世纪农业发展的指导思想之一。为此,阐述了我国数字农业、农业机械化和农业机械自动化的现状,通过分析数字农业与自动化农业机械的关系,提出了把数字农业和农业机械结合起来共同发展的模式。     

基于机器视觉的变量机械系统的关键技术

简要介绍了应用于变量机械的GPS技术与机器视觉技术两种方式的优缺点;重点阐述了光源照明、动态图像采集(CCD摄像机、图像采集卡)、图像处理和快速准确的执行机构等基于机器视觉的变量机械的关键技术的发展现状;最后扼要介绍了机器视觉在田间导航、农田喷洒等变量机械中的应用及展望。     

农业机械设计中的摩擦学设计

摩擦磨损问题在农业机械中普遍存在,对农业机械的使用和寿命产生很大的影响,因此重视农业机械设计中的摩擦学设计非常必要.为此,从结构设计、材料选取、表面设计和润滑设计几个方面论述了农业机械设计中摩擦学设计的主要内容,分析了在农业机械设计中融入摩擦学设计对于农机设备的重要性.     

机器视觉在水果缺陷检测中的研究现状

随着我国加入WTO,提高农产品质量和国际竞争力能力是当务之急。为此,对机器视觉在水果缺陷检测进行较为全面地论述。首先简单地介绍了机器视觉在水果分级检测中的重要性,并分别从国内和国外两个方面描述了机器视觉在水果缺陷研究中的最新进展,指出了当今国内外研究中存在的问题和今后进一步研究的设想。     

计算机视觉技术在农业生产中的应用

计算机视觉技术在各行业中的应用日益突出,尤其在农业各领域中的应用越来越广泛,对传统农业模式产生巨大影响。介绍计算机视觉技术的概念、系统组成及其在农业中的应用,分析存在的问题,展望计算机视觉技术未来的发展方向。     

计算机视觉技术及其在农业机械中的研究与应用

随着计算机技术与图像处理技术的发展，计算机视觉技术在农业工程领域中应用研究发展非常迅速。本文介绍了计算机视觉技术的基本组成及工作原理，并较为全面地概述了其在农业机械中研究与应用状况。     

基于立体视觉的农机热锻件测量系统设计

为解决农机热态锻件的在线尺寸测量问题,提出了一种基于计算机双目立体视觉的解决方案。针对热锻件的图像获取、特征提取、图像匹配和三维重建等问题展开研究,分别采用光谱选择性图像采集方案、形态学角点和轮廓提取方案,基于标定立体校正的快速匹配和重建方案,构建了一套在线测量系统。为提高系统的实时性,采用Open CV计算机视觉库函数实现相应算法。以一个被加热至1 000℃圆柱体锻件为试验对象,测量结果直径相对误差为2.20%,高度相对误差为1.81%,用时87s。试验结果表明:所提出的农机高温热锻件几何参数测量方法能够满足锻造生产现场对尺寸测量实时、精确、高效的要求。     

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。     

农业机械设计中的可拆卸性设计

绿色设计以节约能源和保护环境为设计理念,因此,农机企业开展产品的绿色设计是企业适应可持续发展社会的必然,而可拆卸性设计是产品绿色设计的主要内容之一。本文介绍了可拆卸性设计的内涵、特点和方法,阐述了农业机械产品可拆卸性设计的关键技术和实施途径,并指出今后要注重农业机械的可拆卸性设计。