基于视觉伺服的温室番茄植株主茎跟踪与测量方法

根据温室番茄智能管理作业视觉信息获取需求,研究了番茄植株主茎动态跟踪与立体测量方法,以提高对叶、果和花等目标的搜索效率。结合工厂化番茄种植特征,采用二自由度双目云台摄像机采集植株主茎图像;在对摄像机与旋转云台之间坐标关系进行标定的基础上,提出针对番茄植株主茎图像跟踪采集的云台伺服控制方法,对作业区域内植株进行自下而上多视角图像动态采集;对相邻视场主茎重叠区域的图像匹配方法进行研究,实现了植株离散图像的拼接和形态恢复;基于主茎跟踪参考点的空间坐标信息,研究了作业区域主茎长度、高度和生长倾角等立体形态参数的测量方法;最后,通过现场试验对主茎拼接与测量方法进行验证。结果表明,在距地面高度600~1500mm作业区域内,视觉系统跟踪采集的主茎3个区域图像的平均拼接偏差为3.77°;以人工测量结果为对照,采用视觉系统测量主茎长度、高度和生长倾角的决定系数分别为0.9933、0.8426、0.9793,平均测量偏差分别为46.20mm、18.60mm和4.33°。本研究可为番茄智能化整枝、采摘和授粉等作业视觉信息获取提供技术支撑。     

基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究

高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法对不同生长时期玉米、大豆植株进行个体和群体的三维重建,并基于手动测量值对叶长、叶最大宽进行精度评估。研究结果表明,叶长、叶最大宽的计算值与手动测量值的R2均大于0.97,精度较高,表明大田环境下此方法可以满足作物表型三维构建参数提取的精度要求,但是当冠层遮挡较严重时,三维重建精度将明显下降。进一步自动提取了株高、冠幅和器官生长动态,结果可为与基因型相关的表型高通量分析提供方法,并可进行株型与冠层辐射的精确评价。     

植物生长机器视觉无损测量研究综述

作为植物生长建模关键技术之一的机器视觉无损测量研究,对促进数字农业的快速发展具有重要的意义。本文概述了基于机器视觉的植物无损测量的研究意义、研究方法和国内外的研究进展,提出了急需解决的难点问题,展望了其研究前景。     

基于双目立体视觉的苗期玉米株形测

将田间正常生长的待测玉米植株带土移至测定台上,标定双目立体视觉系统,提取、分割叶片图像,以Douglas-Peucker多边形法逼近叶片边缘,去除两幅对应图像中没有匹配关系的多边形顶点,结合投影矩阵计算出叶片边缘点的三维坐标.分别投影叶片边缘点到植株平面和植株水平平面,对投影的离散点分段二次拟合、Cardinal样条插值,得到代表叶片形状的曲线,计算出叶长、叶片着生高度、茎叶夹角、叶片方位角等株形指标.测量实验表明,本方法快速、准确、自动化程度高,能够满足苗期玉米株形测量的要求.     

玉米叶片生长状态的双目立体视觉监测技术

研究了使用双目立体视觉技术监测玉米叶片运动的可行性,视觉监测系统包括一个能够垂直升降和水平移动的支架,用于支撑双目相机连续监测被试样品。采用白色荧光小球作为标志物,简化图像算法的同时增加了三维坐标测量精度。图像处理过程中采用亚像素边缘检测算法,有效地提高了立体匹配的精度。仿真实验结果表明,系统测量误差可达0.0139 cm,能够检测叶片微小的位置变化。     

纹理植物叶片三维可视化系统设计与试验

植物叶片的三维可视化研究已经成为虚拟植物研究热点之一。为实现带纹理植物叶片的三维可视化,本文根据叶片自身特征信息,设计并实现一种基于图像的纹理植物叶片三维可视化系统。首先,根据双目立体视觉原理,结合一种改进的张正友标定算法和数字图像相关技术实现植物叶片的三维坐标测量算法研究;然后,设计植物叶片三维可视化软硬件测量系统,通过C++结合OpenCV编程实现本文算法,Matlab2010绘图实现叶片三维可视化;最后,本系统对网纹草叶片三维可视化测量,结果表明本系统可精确实现带纹理植物叶片的三维可视化,为虚拟植物叶片提供一种方法。     

野外非结构化环境下番石榴视觉三维感知研究

自然环境下的番石榴与背景颜色相似,视觉特征稀缺,光照条件复杂,对其进行准确的识别和测量是一项具有挑战性的工作.为此,结合全卷积神经网络与双目立体视觉原理,基于具有强鲁棒性的图像分割算法及高精度视觉三维测量算法,构建了适用于野外番石榴采摘的实用和稳定的视觉算法框架.试验结果表明:图像分割的均交并比为85.3％,双目视觉系...     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。     

西红柿采摘机器人视觉系统的研究

针对果实采摘机器人果实识别率低的问题,设计了一组用于西红柿识别和定位的双目立体视觉系统,为机器人的采摘作业提供更有利的条件。为此,采用Bumblebee双目立体视觉系统,基于成熟果实与植株颜色特征的差异进行图像分割,来识别成熟的西红柿;在完成相机标定、特征点提取和特征点匹配的基础上,通过三维空间定位获取果实的三维坐标。实验结果表明:该系统果实识别的整个过程平均耗时150ms,对成熟西红柿的识别率达到99%,测试误差在10mm以内,能够较好地满足西红柿采摘工作的要求。     

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.     

天然橡胶割胶机器人视觉伺服控制方法与割胶试验

自动化割胶不仅可以把胶工从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解放出来，还能降低对胶工的技术依赖，极大地提高生产效率。实现非结构环境下作业信息自主获取及割胶位置伺服控制是割胶机器人的关键技术。针对工作环境复杂多变、作业信息叠加交互、目标背景特征相近、亚毫米级作业精度要求等技术难点，本研究以人工橡胶林中橡胶树为割胶对象研发割胶机器人，通过建立割胶轨迹的空间数学模型，规划机器人快速接近和远离操作空间的运动路径；采用双目立体视觉技术获取树干和割线结构参数，融合机器人运动学、机器视觉技术和多传感器反馈控制技术研制了割胶机器人模块化样机。割胶机器人主要由轨道式机器人移动平台、多关节机械臂、双目立体视觉系统和末端执行器等组成。在海南天然橡胶林进行的割胶试验结果表明，在割胶机器人切割1 mm厚的橡胶树皮时，耗皮量误差约为0.28 mm，切割深度误差约为0.49 mm。该研究可为探索天然橡胶树的自动化割胶作业提供技术参考。     

基于机器视觉的植物表型研究现状

传统基于人工的植物表型检测方法存在效率低下、主观性严重和测量误差大等问题,已难以满足现代农林业生产实践的要求。文章在分析植物表型研究必要性的基础上,系统综述国内外开展的植物表型检测技术研究,探讨了基于机器视觉的大田复杂环境下植物表型检测技术,并指出农林植物表型检测技术的发展必将推动农林植保的智能化。     

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。     

基于Android手机的植物叶片面积快速无损测量系统

基于Android手机平台构建了一种植物叶片面积快速无损测量系统。获取包含被测植物叶片与已知面积的参照物图像,经图像灰度化、图像平滑、图像二值化、图像几何校正和连通区域标记等处理,根据参照物和被测植物叶片面积比得到植物叶片的面积。基于Android编程技术对系统的功能和界面进行了设计,对图像的几何失真问题提出了几何校正方法。以三叶草、木槿、腊梅、枫树、银杏、樱花等多种植物叶片为对象进行面积测量。试验结果表明,系统不受叶片形状的限制,面积测量的相对误差在-2.9%~2.7%,能够有效测量植物叶片面积。     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

基于多维特征数据库的玉米长势自动监测车辆设计

为了提高农作物长势预测的精度和实时性,提出了一种新的基于双目立体视觉的玉米长势自动化监测车辆,并将图像多维重构技术引入到了车辆的设计中,采用自主导航技术在无需人员进入农田的情况下,实现了玉米长势的智能远程监控。为了解决玉米叶面积采集特征数据的冗余导致信息处理速度不高的问题,提出了改进的LPP的降维方法,并对算法进行了验证。测试结果表明:采用LPP算法,能够完成对作物多维特征信息的优化降维,具有较高的实用性和准确性。对玉米长势自动化监测车辆的性能进行了测试,对生物量的预测结果表明:采用监测车辆生物量反演模型得到的长势预测量和实测量的误差较小,从而验证了监测车辆设计的可行性。