基于机器视觉的田间杂草定位技术

采用摄像机弱透视模型,对采集的标定靶图像进行处理,获取48个靶点质心的像素坐标,利用DLT的最小二乘法获取摄像机隐参数矩阵。室内土槽的有序杂草和无序杂草定位试验表明,利用建立的摄像机隐参数矩阵,有序杂草和无序杂草的质心定位误差分别为19.2mm和22.8mm,可以满足除草剂精确喷施的要求。     

苗期玉米冠层识别与质心定位方法研究

为了快速定位玉米植株位置,以苗期4～6叶玉米为研究对象,提出了一种苗期玉米冠层识别与质心定位方法。首先,在大田环境下获取农田作物视频数据,基于Faster R-CNN对玉米冠层进行识别;其次,用差分内积线性特性改进质心检测算法,对玉米冠层和杂草进行分割,并对玉米冠层识别区域进行质心定位计算,得到玉米苗质心的像素坐标;最后,通过农田实验对本文冠层识别与质心定位方法进行验证。结果表明,苗期玉米冠层识别方法的平均识别率达92. 9%,检测一帧图像的平均时间为0. 17 s,玉米冠层质心定位误差不超过1像素。     

基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法

猕猴桃自动采摘机器人研究中,为了自动获取目标果实的空间坐标,提出了一种基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法。首先利用Kinect传感器的红外投影机和红外摄像机获取深度图像,利用彩色摄像机获取RGB图像,根据彩色图和深度图对应关系,转换成深度坐标;然后通过Map Depth Point To Skeleton Point函数得到以红外摄像机为原点的坐标系坐标。实验表明:该方法能够有效获取猕猴桃目标果实的空间坐标,其定位误差小于2mm。     

张正友法的摄像机标定试验

针对机器视觉领域的摄像机标定问题,采用介于自标定与传统标定之间张正友法,对Sunway-130D数字摄像机进行标定。本研究首先阐述张正友法标定原理,即利用针孔模型匹配模板平面与其所成图像中的角点,计算出图像和模板之间的单应性矩阵,利用该单应矩阵线性解出摄像机内部参数,并由单应矩阵求出理想成像模型下的摄像机外部参数。然后考虑非线性畸变因素,求出畸变系数的初始值,最后对所有的标定参数进行迭代修正,通过非线性优化得到所有标定参数的最优解。制作模板并采集模板图像,利用MATLAB提取模板图像角点坐标并进行标定。结果表明:该方法可以有效地对摄像机进行标定;绝大多数偏差在(-1.5,1.5)像素之间,个别偏差超过1.5个像素,达到像素级精度,有较高标定精度。研究结果为进一步研究农业机械机器人奠定基础。     

基于双目立体视觉的秧苗直立度自动测定系统

介绍了基于双目立体视觉的秧苗直立度自动测定硬件系统和软件系统组成。在移栽机试验台上，两摄像机经标定后获取秧苗图像，通过图像处理得到二值化秧苗图像，在二维图像空间将秧苗角度信息简化为一条直线，然后利用简化的两条已知直线与两摄像机参数矩阵，进行空间直线三维重建，完成秧苗直立度的测定。试验结果表明：该方法可以获得较高的精度。     

混药器流体图像采集与分割方法

通过在农药中加入示踪粒子,利用高速摄像机采集喷雾机农药与清水通过混药器在线混合后流体混合图像的方法,研究了喷雾机农药与水在线混合的混合效果.对于原始粒子图像均匀度较差的问题,提出了基于形态学的校正方法,利用灰度增强的Otsu法对粒子图像进行了有效分割,提取了粒子质心坐标等参数.     

4U-1A型马铃薯收获机数字样机建模与仿真

应用Inventor软件对4U-1A型马铃薯收获机各部件进行参数化建模,构建了整机数字样机,并进行了干涉检查和装配仿真,采用工具模块 Dynamic Designer 对摆动筛进行运动仿真,分析了筛筐质心点运动速度和加速度.结果表明:振幅在设计要求30mm范围内时,筛筐质心的速度小于300mm/s,加速度小于400mm/s2,同时确定了关键零件的参数.     

6—SPR并联机构运动学的一种分析方法

以建立惯性参数辨识的动力学方程为目的,提出了6-SPR并联机构运动学的一种分析方法.首先将各分支链视为独立的串联机构,确定各构件的空间位姿.其次构造并合理简化影响系数矩阵,将质心坐标从矩阵中分离出来,则构件的运动可以唯一地用其自身的质心坐标表示.以上平台为例进行理论计算,并用ADAMS软件进行了仿真验证.     

基于离散元法的自走式甘蔗转运车车厢稳定性研究

根据丘陵地区的地势地貌特点,针对传统式甘蔗转运车轮距大、提升重心高、整体稳定性差的问题,设计了一种基于剪叉式提升机构的自行式甘蔗转运车集蔗车厢。基于离散元仿真软件EDEM,从质心和卸料角两方面对传统式和剪叉式集蔗车厢的稳定性进行分析。虚拟仿真分析及试验研究结果表明,在满载卸料过程中,传统式集蔗车厢的质心横向偏移量为1 235. 56 mm,摆动量为1 770. 08 mm,质心相对高度变化最大值为1 589. 27 mm,卸料角为104. 93°;剪叉式集蔗车厢甘蔗质心横向偏移量和摆动量均为705. 49 mm,质心相对高度变化最大值为1 619. 82 mm,卸料角为29. 83°。与传统式集蔗车厢相比,剪叉式集蔗车厢的质心横向偏移量下降42. 9%、摆动量下降60. 1%、卸料角降低71. 6%,两种车厢的质心相对高度变化相对较小,说明集蔗车厢具有较好的稳定性。对离散元仿真时需定义的相关接触参数进行了研究,通过仿真分析和试验平台验证试验相结合的方法对所得数据进行了验证,结果较为吻合。     

基于图像处理的甘蔗茎节识别与定位

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,运用图像处理技术对甘蔗茎节进行识别定位。通过背景转换、灰度级变换、中值滤波和自动阈值获取甘蔗的二值化图像;采用阈值和孔洞填充实现甘蔗区域的分割,通过regionprops函数测定该区域的质心、倾角和等效长短轴长度;以分割后的甘蔗图像对二值化图像掩膜,得到含有茎节和干扰信息的图像;对该图像进行旋转,计算每列像素值之和,统计分析最大值所在列,并结合质心、等效长短轴得到茎节上下端点坐标;以倾角的度数进行反向旋转,最终得到茎节位置。试验结果表明:甘蔗茎节识别与定位方法处理速度快,茎节识别率高,左右端的定位误差分别小于0.9 mm和2.4 mm。