融合激光和机器视觉的立木胸径检测方法

为了提高立木胸径检测的效率,解决图像法测量立木胸径中的标定问题,提出了融合激光和机器视觉的立木胸径检测方法。将激光光束进行扩束准直后照射到立木树干上,采用树干上的激光光斑作为标尺进行图像测量。通过Otsu法对激光光斑进行分割,根据激光光斑的实际尺寸和像素数确定图像上立木胸径的位置,根据立木胸径的像素数计算出立木胸径值。试验结果表明,所提方法的测量结果与轮尺测量的胸径值最大误差1.22%,符合国家对森林资源清查操作的误差要求。     

手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验

为了在森林资源调查中快速、高效、精准地测量立木胸径,提高调查作业的工作效率,设计了一种手持式高精度立木胸径测量设备。该设备集成了中央处理器、胸径传感器、液晶显示屏、存储器、无线通讯模块等,其中,胸径传感器是利用电子技术和机械原理将测量长度信息转换为电压信号,由中央处理器处理计算得到胸径测量值。该设备以无线通讯方式配合载有数据接收端的智能手机协同使用,可实现胸径的测量、编码、记录、编辑、存储和导出等功能。野外试验结果表明,该设备在不同树种间的立木测量精度均不小于99.97%,符合国家森林资源连续清查工作的测量精度标准,测量效率达传统测径围尺工作效率的2倍以上。     

基于光学三角形法与图像处理的立木胸径测量方法

为提高林木胸径测量精度,减少劳动负荷,结合光学三角形法、图像处理及最小二乘拟合法,研究一种新的立木胸径测量方法.通过理论分析制定算法,搭建测量系统,对5株不同径级的立木进行测量计算,实验结果表明,采用光学三角形法的测量算法计算的直径精度较高,误差一般小于22 mm,相对误差率小于5.5％.     

基于二维激光扫描的立木胸径计算方法性能分析

针对目前立木胸径算法性能对比中以树干作为测量目标而无法精确评估这一问题,使用激光扫描雷达,以5种管径的PVC管作为测量目标,应用目前常用的两种几何法(切线法、弧长法)与拟合法(Taubin),结合对应的4种角度补偿算法计算目标直径,分析各种算法误差及适用范围,对各种算法性能进行评价。结果表明,Taubin算法精度最高,考虑所有样本后,平均绝对误差为4.89%,其中测量距离为3~6 m时精度最高,平均绝对误差为3.62%。管径小于200 mm,测量距离小于2 m时,所有计算方法的误差均相对较高,其中Taubin法的平均绝对误差为10.59%,优化的弧长法与切线法的平均绝对误差分别为14.03%和13.47%。当测量距离大于2 m时,算法精度大幅度提升,Taubin算法的平均绝对误差降到6%以下。实验表明,Taubin算法在所有计算方法中精度与稳定性最高,最具有工程应用价值。     

基于2D激光探测的立木胸径几何算法优化

目前林业测绘中使用2D激光扫描仪对树干立木胸径及位置的测定研究占据重要地位。针对3种较为常用的几何类算法(弧长法、切线法和双余弦法),提出在近距离下利用补偿角对其测量值进行补偿的方案,研究了弧长法与切线法补偿角随距离的变化关系,并进行回归分析,所得拟合方程的R~2均大于0.85。运用拟合方程在0~5.5 m范围内对实际树干进行验证,试验选取了5株杨树树干,通过算法补偿,半径与距离测量值的准确性均得到提高,其中弧长补偿算法和切线补偿算法对半径的测量精度分别比未补偿前提高了10.6和10.7个百分点,补偿后的绝对误差均值分别为4.8 mm和3.8 mm;补偿后距离测量值绝对误差均值可分别控制在66.0 mm和15.9 mm以内。试验证明2种补偿后的几何算法均可作为近距离下的林业测绘算法,其中切线补偿算法更优。     

基于电子经纬仪立木无损精测技术的干形指数研究

针对传统干形指数研究中上部直径获取困难、树干分段界限难以精准确定等问题,提出了一种基于电子经纬仪立木无损精测技术研究干形指数的方法。选取内蒙古自治区旺业甸实验林场198棵落叶松样本为研究对象,将每株样木10等分,计算相对分段干形指数;使用方差分析法可知各相对分段之间有不同程度的差异;利用聚类分析法可将树干聚合为2~10段;为了获取最优分段数,利用相对干形指数分别计算不同分段情况的材积,并用电子经纬仪观测的材积进行对比。结果表明:树干高度H分为3段时即可达到理想效果,各段平均相对干形指数(对应高度)分别为:4.295(H0.0~H0.1)、1.524(H0.1~H0.4)、1.670(H0.4~H1.0)。此参数的研究可定量描述树干干形分界线,在材积测量中只需测量对应分段处的3个直径即可精准测定材积,有效减少外业工作量。     

基于双视角图像的山羊体尺自动测量方法

针对规模化羊场对山羊体尺无接触式自动测量的需求,设计了一种山羊双视角图像采集装置并开发了配套的山羊体尺自动测量算法。首先,开发了山羊双视角图像自动采集装置并在养殖场完成山羊双视角图像数据集的构建;然后,采用背景减除法二值化羊体俯视图,引入简单线性迭代聚类算法(SLIC)构建侧视图超像素的纹理和颜色特征向量,训练基于支持向量机(SVM)的超像素分类器,综合利用置信度和超像素区域邻接图(RAG)获取侧视图中的羊体二值图;最后,提出了在侧视和俯视二值图像中定位关键体尺特征点的方法,自动提取山羊体高、体斜长、胸深、胸宽、管径参数,拟合得到胸围和管围参数。算法测试结果表明,羊体侧视图前景区域超像素分类正确率超过94%,算法自动提取与人工标注的侧视、俯视前景二值图的交并比分别为96.1%和97.5%。以人工使用软尺测量获得体尺参数为金标准评价算法自动提取体尺参数的精度,结果表明管围、体高、胸深、胸宽、胸围和体斜长的平均相对误差分别为5.5%、3.7%、2.6%、5.2%、4.1%和3.9%。本文开发的羊体双视角图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足山羊体尺无接触自动测量的精度要求,为山羊体尺的高...     

基于Kinect相机的猪体理想姿态检测与体尺测量

为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于Kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分法识别头部和尾部位置,通过头部边界标记法判断是否耳部缺失;利用骨骼化算法结合霍夫变换算法检测猪体头部是否歪斜。在此基础上,设计了猪体体尺测量算法。针对养殖场获取的103组视频数据、俯视和侧视各52 016帧图像,进行了理想姿态检测及体尺测量。结果表明,检测出理想姿态2 592帧、漏报432帧、误报0帧,误报率较低;每帧图像的体长偏差与本组体长均值小于2. 3%,组内理想姿态帧之间差异较小,一致性较好;体宽测量的平均精确度为95. 5%,体高测量的平均精确度为96. 3%,体长测量的平均精确度为97. 3%,测量的平均准确度较高。本研究成果应用于基于机器视觉的猪体体尺测量,可提高图像利用率和体尺测量效率。     

鱼塘自动投料机电子控制器的研制

0引言鱼塘自动投料机可以解决人工投料喂鱼劳动强度大、投料面积小、鱼料沉底溶化污染水质、饲料利用率低等问题。鱼塘自动投料机投料面积大,投料均匀,可以解决大小鱼争食的问题,能避免鱼类因抢食而导致个体大小不一的现象,从而提高经济效益。电子控制器是鱼塘自动投料机的重要部分,它能够根据实际的水产养殖要求方便地设置投料的快慢和投料量,以适应不同种类的水产品、水产养殖密度,以及水温、气候、时期等不同的水产养殖条件。1设计要点鱼塘自动投料机安置在水塘边,日晒雨淋,饲料的粉尘大和水塘边湿汽大,工作条件恶劣,对自动投料机的电子…     

米饭黏性的自动测量与量化表征

对现有米饭黏性测量技术和方法进行了分析,探讨了基于材料特性的米饭黏性测量机理,在此基础上建立了米饭粒黏性自动测量系统,并对黏性的大小采用力变形卸载曲线的平均斜率值来进行量化表征。试验结果表明,该自动测量系统能够分辨出不同品种米饭粒的黏性差异、同品种米饭粒黏性随时间的变化,测试过程只需3～5 s。能够满足对稻米食味品质之一的黏性测量与评价要求,为稻米品质的检测提供了一种便捷、准确的手段与方法。     

树干直径自动识别与测量技术研究

在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用Canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除、双阈值的边缘连接等,在提取的边缘图像基础上,设计了树木直径自动提取算法。以4列的窗口为模板,自上而下,对经过Canny算法后的图像进行竖直线段的提取。在提取所有竖线后,将最大宽度的2条竖线当作树干轮廓线,通过焦距、物距、像距与像素宽度之间的关系计算出树干直径。最后选择了不同树种共计16棵树木进行了验证,实验结果表明树干直径识别的精度为96.9%,绝大部分测量数据符合森林资源调查要求。     

手持式精准立木树高测量装置设计与试验

为解决森林资源调查中树高测量误差大,复杂林分环境树高测量难,倾斜立木树干长度测量不准等问题,以测量学、测树学、电子信息技术、传感器技术和图像处理技术为基础,研制了手持式精准立木树高测量装置。该装置集成了中央处理器、激光测距仪、高清摄像头、高精度陀螺仪传感器、液晶显示屏、存储器等元器件,利用激光测距传感器获取测量装置与被测树根间的距离,同时获取该装置的仰角信息,再利用图像中心确定树顶位置后获取第2个仰角信息,通过距离信息和角度信息解算测量树高。使用设备贴紧树干测量树干倾斜角度,对于干型弯曲的树木,利用边缘检测算法识别图像树干轮廓边缘,以轮廓近似法提取树干轮廓边缘点,获得树干边缘离散点坐标信息,将线性拟合求得的直线斜率转换为树干倾斜角,利用角度补偿算法完成长势倾斜立木的树长测量。试验结果表明树高测量精度可达98.04%,倾斜立木测量精度为96.89%,满足国家森林资源调查的精度要求。     

中国主要树种通用二元材积模型与推导形数模型研究

以全国主要树种的二元材积模型、各省市一元材积表为基础材料,以取样径阶为1 cm间隔所生成的2 082组胸径(D)、树高(H)、材积(V)数据为基础数据,构建通用二元材积模型与推导形数模型。其中,通用二元材积模型利用SPSS软件进行回归建模,构建形式为山本式的1个全国通用二元材积模型、2个全国通用针/阔叶二元材积模型及6个全国分地区通用二元材积模型。结果表明,各模型的拟合决定系数R2均在0.984以上,选取6种回归模型评价指标进行模型验证,验证结果表明各模型的总相对误差和平均系统误差基本都不超过3%,在特定情况下,可以取代现有规模庞大的分地域树种一/二元立木材积模型库进行材积估算。推导形数模型采用二元材积式之一的斯泊尔式,该公式利用基础数据对形数f进行推导,得到全国六大区域总体/针叶/阔叶16个通用推导形数。结果表明,各模型的决定系数R~2在0.983以上,验证结果表明各模型的总相对误差基本都控制在±3%内,总体精度较高。     

森林智能测绘记算器设计与试验

森林调查主要包括单木胸径、单木树高、单木材积、林分平均胸径、林分平均高、林分密度、林分蓄积量等。以摄影测量学原理、图像处理技术原理、测树学原理为理论基础,设计了森林智能测绘记算器,由自主研发的PDA模块、EDM模块和云台组成,测量时获取倾角、方位角、距离及图像信息等参数,通过在Android Studio 2.1开发环境下集成并利用Java语言进行汇编的4个模块化程序,能够实现树高测量、胸径测量、三元材积解算、3D角规样地测量、基本测量等5项功能。通过试验验证,树高测量精度达97.13%,胸径测量精度达97.08%,材积测量精度达94.52%,林分平均高测量精度达98.09%,林分平均胸径测量精度达98.05%,林分密度测量精度达96.59%,林分蓄积量测量精度达95.72%,符合国家森林资源连续清查的精度要求,可以在林业调查中推广使用。     

基于CCD超站仪的森林样地建立与精测方法研究

为了能够快捷、精准地进行固定样地定位和样木胸径测量,提出一种利用CCD超站仪按测带进行像对观测的方法,在GPS/RTK确定或假定的观测点上架设仪器,借助全站仪坐标测量和角度测量功能精确记录CCD摄影瞬间的外方位元素,并确定出其他观测点坐标,选择合适基线长建立像对进行观测,提取目标位置的相对三维坐标,以S形路线按测带进行测量,配合少量的人工补测和相关坐标系的旋转变换,实现森林固定样地精准建立和胸径精测的目的。通过实地测试,表明利用该方法能够以较少的站点实现固定样地的建立,并将图像解算的胸径值与实地调查值进行对比,其平均相对误差为3.9%,解算均方根误差为1.2 cm。该方法在森林样地建立中有较好的应用前景。     

激光摄影测树仪设计与试验

针对传统测量胸径、树高和林分空间结构参数的非智能化、非集成化、效率低等不足,以摄影测量学、测树学、图像处理技术和传感器技术原理为理论基础,设计了激光摄影测树仪。该仪器由CCD镜头、激光器、光源笔、PDA和云台组成,测量时获取方位角、倾角及图像等参数,通过在Android Studio 2.2开发平台下利用Java语言进行编译的3个模块化程序,实现胸径、树高和林分结构参数测量功能。对21株立木进行胸径、树高测量,对1块样地内15株中心树进行林分空间结构参数测量试验,并与传统测量方法进行对比,结果表明:胸径测量相对误差绝对值的平均值为2.55%,树高测量相对误差绝对值的平均值为2.82%,角尺度与大小比数测量相对误差绝对值的平均值分别为2.50%和2.86%,混交度测量与传统测量法测量结果相同,能够满足林业调查的精度要求。     

基于点云数据的测树因子自动提取方法

树冠的结构复杂、形态各异,测树因子的自动、准确、无损测量是森林调查中的一个重要研究项目。以三维激光扫描仪获取的三维点云数据为研究对象,基于计算几何学的寻找凸包算法,自动提取树冠的表面积、投影面积以及体积等测树因子。为验证算法的准确性,随机选取8个树种的120株待测立木进行试验,试验表明该方法测得的立木树高平均相对误差为2.33%,胸径平均相对误差为1.10%,冠幅平均相对误差为3.92%,自动解算的树冠表面积、树冠投影面积以及树冠体积相对于传统方法测得的参考值的平均相对误差分别为3.48%、6.01%和5.59%。因此以三维激光扫描仪获取点云数据,运用三维凸包算法,能够自动准确计算这些原本难以精确测量的因子,为应用三维激光扫描仪自动提取立木的测树因子提供了参考。