除草机器人田间机器视觉导航

建立了除草机器人模型,利用VC 开发了基于机器视觉的除草机器人杂草识别和导航系统应用软件,引导除草机器人沿农作物行自动行走.提出新的图像分割算法,在RGB空间直接将农作物分割出来,再利用优化的Hough变换检测出农作物行中心线,根据摄像头姿态和透视变换原理确定除草机器人位姿.试验表明,分割一幅真彩色图像(分辨率:1 536×1 152)只需450 ms,并能够适应自然光线变化.优化的Hough变换算法使运算时间减少了1/2,导航距和导航角平均误差分别为-0.6 mm和0°,证明了此导航方案的可行性.     

农林环境机器视觉导航路径生成算法及应

提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理.     

免耕环境中视觉导航机器人行走路径的检测

针对免耕环境下农田作业机器人的视觉导航,提出了一种导航路径-梨沟线的检测算法,以提高图像处理速度。同时,介绍了图像采集设备,描述了农田免耕作业环境和农田作业机器人的工作流程。在此基础上,以彩色图像中的R分量为处理对象,分别判断作业区域终点和犁沟线出现位置,确定犁沟线上的候选点,并采用基于一点的Hough变换方法,获得犁沟线的直线斜率。试验表明,提出的算法具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。     

基于机器视觉的果园导航中线提取算法研究

为实现果园作业自动化,对基于机器视觉的果园自然情况下的导航路径拟合方法进行了研究。针对果园环境特点,基于HSV色彩模型和最大类间方差法对果园果树树行特征进行了增强。同时,使用Hough变换对果树树行线进行了拟合,并最终获得了相邻两树行的中线作为导航路径。最终试验结果表明:该方法能有效克服行间生草、光照阴影和修剪枯枝的干扰,可提取果园果树树行线并拟合出果园导航中线。     

温室环境视觉导航路径的识别

为实现视觉导航的精确性和鲁棒性,研究了温室复杂环境机器人视觉导航路径的识别方法。以温室内西红柿苗垄为研究对象,在地膜、光线和阴影等复杂环境对植物识别的影响下,用Lab色彩空间将绿色植物从背景中分离出来;用基于权重因子的阈值分割算法代替常用的阈值分割算法;用改进的Hough变换的导航线提取方法处理有杂草干扰的作物垄。试验证明,该方法对复杂温室环境下作物垄导航线的提取有较好的适应性,而且算法简单,能够满足实时性的要求。     

基于机器视觉的林间导航路径生成算法

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.     

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。     

水稻插秧机路径追踪设计——基于SOPC嵌入式视觉导航

针对水稻插秧机路径追踪问题,利用SOPC嵌入式和视觉导航技术,以FPGA为硬件核心,利用3×3窗口模块、中值滤波、Sobel边缘检测和Hough变换进行移动路径图像信息处理,并结合齐次变换法将图像位姿信息转换到空间坐标系中,为插秧机进行路径导航。同时,通过人工设置标志线对水稻插秧机进行路径导航和追踪试验,结果表明:该系统在一定干扰环境下,水稻插秧机移动路径最大偏差为18cm,平均偏差为6.9m,基本达到预期目标,实现了路径追踪功能,而且可以根据偏差自动进行调整,具有精准度高、灵活性强等优点,应用前景非常广阔。     

基于特征融合的果园非结构化道路识别方法

针对果园道路无明显边界且道路边缘存在阴影、土壤和沙石干扰等问题,提出一种基于特征融合的果园非结构化道路识别方法。通过相机标定获取畸变参数对采集到的图像进行畸变矫正,并提出一种基于滤波与梯度统计相结合的动态感兴趣区域(ROI)提取方法对HSV颜色空间S分量进行ROI选取,采用最大值法将颜色特征与S分量多方向纹理特征掩膜相融合并进行二值化与降噪处理。根据道路边缘突变特征寻找特征点,并提出一种基于距离与位置双重约束的两级伪特征点剔除方法。为更好贴合非结构化道路不规则边缘,引入分段三次样条插值法拟合道路边缘,以此实现道路识别。试验结果表明,在晴天、阴天、顺光、逆光、冬季晴天和雨雪天气6种工况条件下,S分量、纹理图像和融合图像的平均纵向偏差均值分别为2.43、39.71、1.36像素,平均偏差率均值分别为0.99%、18.02%和0.54%,相较于S分量与纹理图像而言,使用本文方法构建的融合图像其平均纵向偏差与平均偏差率均得到有效减少。最小二乘法、随机采样一致性法(RANSAC)与分段三次样条插值法拟合边缘的平均偏差均值分别为2.64、3.16、0.66像素,平均偏差率均值分别为1.02%、1....     

基于机器视觉的猕猴桃特征参数提取

以猕猴桃为研究对象,通过对源图像各颜色分量及颜色因子的灰度图、直方图及线剖面分析,选用Lab空间的a通道分量进行特征提取。为了改善图像质量,对a通道分量通过直方图均衡化、中值滤波进行增强。对滤波后的图像利用OTSU自动阈值分割法,完成目标与背景的分割。应用形态学处理方法,对图像先腐蚀再去除小目标最后进行反向膨胀运算去除残留物。对处理得到的二值图像运用Canny算子获取目标区域的边界信息,基于正椭圆Hough变换提取猕猴桃的质心、面积、周长和圆形度。为了测试提取算法的准确性和实时性,对采集的40张图像87个果实进行了特征提取试验。试验结果表明:正确提取率为88.5%,平均提取时间为3.976s,基本满足猕猴桃采摘机器人目标识别对图像处理的实时性要求。     

基于机器视觉的农业机械避障导航算法研究

【目的】机器视觉技术已经成为一种重要的农业机械导航线路提取技术,但农业机械避障导航的自动提取容易受到自然条件的影响,其实时性要求还需进一步改进。【方法】笔者提出了一种基于机器视觉的农业机械避障导航算法,首先,利用改进之后的避障导航算法对CCD提取的彩色农田图像进行灰度化处理,呈现出图像信息;其次,利用改进之后的Otsu算法对避障系统获取的图像信息进行分割,得出新的图像,再利用滤波、腐蚀、膨胀等算法模式去除避障中的不良信息;最后,在避障信息的基础上提取出针对性的骨架,再对导航进行模拟,计算得出最后的偏差,并采用速度分别为0.5 m/s、1.0m/s的慢速实验对田间农作物中的障碍物进行检测。【结果】仿真结果表明,笔者提出的障碍物探测方法能够在不同的车速情况下,对障碍物的方向和形状进行精确识别,具有很好的适用性。【结论】1）基于机器视觉的农业机械避障导航算法能够较好地克服农业种植过程中出现的障碍物干扰,准确地提取出农田中的作物行驶方向和距离,并为以后的处理打下了良好的基础。2）目前对于障碍物的检测只考虑了静态障碍物和离航向最近的障碍物为有效障碍物的情况,在后续的研究中应对田间多障碍、动态障碍...     

基于机器视觉和随机方法的作物行提取算法

根据农田作物图像特点,采用基于垂直投影的窗口移动方法,得到代表作物行的定位点,提出了基于机器视觉和随机方法的作物行提取算法.该算法从定位点中随机选取2个不同点,决定一条候选直线,再根据阈值规则,进一步判断候选直线的真实性.实验结果表明,该算法可以提取不同作物的作物行,处理一幅640×480像素的彩色图像平均需要220 ms,正确识别率达98%.     

基于机器视觉的农业车辆路径跟踪

简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统.提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真.仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪.当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车速为0.6m/s时,最大跟踪横向偏差不超过8cm,平均偏差不超过4cm.     

基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法研究

针对不同场景下的农机视觉导航路径提取方法适用性、抗干扰性差的问题,提出一种基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法。首先,对均衡化处理后的农田图像采用1.8G-R-0.8B颜色模型进行灰度化,得到目标与背景区分明显的图像;其次,使用OTSU法阈值分割,对二值图像进行先开后闭运算的形态学处理方法去除图像噪声;最后,根据垂直投影法进行相应的辅助线处理,并结合改进的ROI方法提取感兴趣区域,确定导航定位点,进而最小二乘法将定位点拟合得到导航路径。仿真试验结果及对比表明：本文算法提取路径的欧式距离为1 001.9,路径提取精度相对于传统Hough方法提高47.9%,且对高分辨率图像提取时间缩短79.6%,满足农机具导航路径提取的要求的同时且具有更高的普适性。     

农业机械机器视觉导航研究

针对农业机械机器视觉导航问题 ,根据系统辨识试验的结果和农业机械机器视觉导航的特点 ,采用MATLAB/Simulink与AMESim软件混合编程 ,建立了实际工况下的农业机械机器视觉导航系统的仿真模型 ,对不同初始状态和不同速度条件下的导航进行了研究 ,并由此建立了模糊控制器 ,最后通过实车试验验证了仿真结果。     

基于机器视觉的紧固套缺陷检测方法估计

针对紧固套缺陷检测中人工检测效率低等问题,设计了基于机器视觉的紧固套缺陷检测方法.首先根据紧固套的特点搭建了图像采集平台,突出缺陷特征;然后基于Halcon设计了相应的缺陷检测方法:先通过模板匹配的方法对检测区域定位;再使用基于频域图像差分的方法抑制干扰,突显缺陷特征;然后使用改进的动态阈值法得到缺陷备选图;最后使用面...     

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.     

基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法

为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。     

基于机器视觉的高地隙喷雾机自动导航系统设计

针对高地隙喷雾机在玉米中后期喷药植保作业对行难的问题,设计了一种基于机器视觉的高地隙喷雾机自动导航系统,并进行了可行性分析和仿真试验.系统整体由前置的CCD摄像头、车载计算机、STM 32微控制器、蓄电池组、步进电机及控制器,以及传感器模块组成,通过Labview编程软件实现程序的开发及数据的储存工作,车载计算器进行图...     

基于机器视觉的螺纹检测系统

本文应用机器视觉技术的螺纹检测,利用CCD作为螺纹几何要素的探测器件,借用小波变换去噪,模局部极大值进行边缘检测,解决了传统的不能在线检测的问题,同时提高检测速度和检测精度。