机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展

机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式：基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。     

农业车辆视觉导航技术研究进展

农业机器人视觉导航技术在国内外被广泛研究.为此,对视觉导航机器人系统的3个主要研究方面:导航参数获取方法、导航控制方法和算法、视觉硬件系统的国内外研究及视觉导航系统研究情况进行了综述,提出了视觉导航技术存在的问题及发展方向.     

机器视觉技术和GPS在农业车辆自动导航中的应用

机器视觉和GPS是农业自动车辆获取导航信息的两种主要方式,其主要任务是获得作物行或犁沟的信息。为此,介绍了基于以上两种导航技术的农业车辆研究现状,重点对比了机器视觉与GPS的技术特点及其优缺点,并指出了研究中存在的问题;最后讨论了两种导航方式的发展趋势。     

自动导引车视觉导航的路径识别和跟踪控制

视觉导航AGV利用机器视觉获取路径信息.经图像处理得到导航参数.为保证路径识别的鲁棒性和实时性,对路径图像进行滤波、二值化、数学形态学运算和实时性处理;并设计了PID控制器,根据导航参数控制电动机以实现AGV对路径的跟踪.仿真和实验结果表明.采用此种图像处理和控制方法的AGV具有较为准确和可靠的路径识别和跟踪效果.     

基于机器视觉的非结构化道路导航路径检测方法

针对视觉导航智能机器人,提出了一种非结构化道路导航路径的检测方法。以道路两边缘线的中间线作为导航路径,首先使用亮度分析的方法判断图像中道路的终止位置;然后采用基于扫描线上像素分布的分割方法提取出导航路径上的候选点;最后采用基于一点的改进Hough变换方法提取导航路径的参数,进行非结构化道路的检测。经过对多幅图片的处理,证明该算法具有速度快、抗干扰能力强、准确性高等优点。     

基于机器视觉的农业机器人运动障碍目标检测

在农业移动机器人平台上运用机器视觉技术检测作业环境中是否存在运动障碍目标时,机器人自身运动会与障碍目标运动叠加在一起.为此,首先在移动机器人平台上连续采集两帧图像,提取其特征点并加以匹配;然后应用双线性模型描述对应特征点在图像之间的运动特性,并用最小二乘法对模型参数进行最优估计,得到两帧图像之间的变换矩阵;最后利用此变换矩阵补偿前帧图像来消除机器人自身运动的影响,再与后帧图像作帧差,在线检测出运动障碍目标.实验结果表明,该方法仅依据图像信息即可有效地检测出农业机器人导航环境中存在的运动障碍目标.     

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.     

机器视觉在农业生产中的应用研究

机器视觉技术因其非破坏性、精度高、速度快等特点,在现代农业生产中得到广泛应用。基于前人研究成果和文献分析,综述了近年来机器视觉技术在农产品质量分级与检测、农田病虫草害控制、农业自动采摘系统、农作物生长过程检测以及农业机械导航等方面的国内外研究进展,并对机器视觉技术在各领域的研究情况进行分析和总结,提出了机器视觉技术在农业生产应用中存在的问题和未来的研究方向。     

采摘机器人自动导航系统设计——基于计算机智能算法和机器视觉

机器视觉系统对于采摘机器人的研发至关重要,其性能直接影响机器人的自动导航水平和果实的定位与识别能力,要实现采摘机器人从研发到生产,首先要设计智能化机器视觉系统。为此,在采摘机器人导航机器视觉系统的设计上,引入了计算机处理系统和智能PID控制算法。采用计算机处理系统后,机器人具有更加强大的图像处理能力和控制编程能力,加上智能控制算法的引入,定位导航更加准确,为采摘机器人自动导航系统的设计提供了技术支持。     

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%.     

基于机器视觉的麦田边界检测

针对不同时期麦田场景,提出了基于机器视觉的边界（田埂）检测算法。将摄像机安装在农田作业机械前方,在作业过程中采集麦田场景图像。根据麦田和田外区域的不同颜色及亮度特征,判断出田埂的位置以及田埂线的方向候补点群,使用过已知点的哈夫变换计算出田埂线的斜率。经过对多幅不同时期麦田图像的处理,证明本检测算法可以适应不同时期的麦田环境,并且具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。     

基于机器视觉的耕作机器人行走目标直线检测

针对农田耕作机器人,提出了基于机器视觉的机器人行走目标——犁沟线斜率的检测算法。将摄像机安装在拖拉机前方,在耕作过程中采集农田场景图像。根据已耕作区域、未耕作区域和非农田区域的不同颜色特征,判断出田端和犁沟线的位置以及计算斜率用的方向候补点群,使用基于一点的改进哈夫变换算法计算出犁沟线的斜率。经过对多幅实际耕作现场图片的处理,验证了本犁沟线检测算法具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。     

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.     

自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪

为提高自主导航农业车辆导航路径的准确性和行驶作业的安全性,提出自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪方案。该方案采用全景视觉进行无盲区的多运动障碍目标的检测,并解决了多运动目标跟踪中遮挡重叠的问题。首先系统将多目相机采集的图像拼接成全景图像,采用分段图像的改进核函数算法对运动目标进行快速自动检测跟踪;其次采用基于路径预测的粒子滤波算法进行多运动目标跟踪并解决遮挡重叠的问题。通过试验表明:采用改进的核函数目标快速跟踪算法,与传统核函数跟踪算法相比,减少系统内存消耗66.8%,加快运算速度35.63%;采用基于路径预测的粒子滤波多目标跟踪算法,在多运动目标遮挡重叠的情况下,平均提高运动目标跟踪成功率39.5个百分点,算法平均耗时0.78s。     

基于强化学习的农业移动机器人视觉导航

以强化学习为基础,结合模糊逻辑理论研究了农业移动机器人通过自主学习获取导航控制策略的方法。首先使用机器视觉检测环境障碍并获取障碍物相对于移动机器人的方向和距离信息。然后应用强化学习设计了机器人自主获取导航控制策略方法,使机器人能够不断适应动态变化的导航环境。最后基于模糊逻辑离散化连续的障碍物方向和距离信息,构建了离散化的环境状态,并据此制定了自主导航学习Q值表。在自制的轮式移动机器人平台上开展了试验,结果表明机器人可以在实际导航环境中自动获取更优的导航策略,完成预期的导航任务。     

基于机器视觉的农业植保技术研究进展

综述国内外机器视觉技术在农业植保领域的应用进展,分析机器视觉技术在农作物病虫害自动识别与诊断的应用前景,指出目前尚需解决的难点和研究方向。     

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。     

基于机器视觉的自然环境中成熟荔枝识别

研究了自然场景下成熟荔枝的识别技术.通过分析荔枝彩色图像的颜色和灰度特征,选取YCbCr颜色模型进行处理,对其Cr分量图进行阈值分割去除复杂背景,并采用形态学和连通区域标注法消除分割后的随机噪声;然后结合一维随机信号直方图分析法与模糊C均值聚类法( FCM)对处理后的荔枝图像进行聚类和分割,实现荔枝果实和果梗的识别.不同光照条件下的识别实验结果表明,算法均能有效分割出果实和果梗,综合识别率达到95.5％.