基于时间序列红外图像的玉米叶面积指数连续监测

针对受田间变化光照影响冠层图像参数计算的精度及自动化程度仍然不高的问题,该文提出了一种基于冠层顶视单角度红外图像序列的玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)获取方法。首先,在玉米整个生育期内获取冠层顶部垂直向下红外图像序列,针对冠层图像背景分割易受田间变化光照影响,提出了一种基于绿色植物"红边"现象和冠层图像背景正态分布模型的分割方法,方法计算简便精度高于支持向量机分割。在冠层参数解析阶段,根据玉米叶片球形分布假设,简化了顶视冠层图像的叶片投影函数(G函数),利用Beer-Lambert定律推导了图像冠层孔隙度计算叶面积指数的方法。试验结果表明:该方法与间接测量原理的商业化设备测量值具有较高的相关性,叶面积指数测量的决定系数为0.94。方法应用于2个不同年代品种冠层结构动态变化监测,能够准确反映冠层结构差异,建立了冠层孔隙度与植株干质量(R2=0.95,R2=0.94)植株鲜质量(R2=0.96,R2=0.89)的关系模型,该方法简化了玉米冠层结构参数测量过程,可为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。     

采用全景技术的机器视觉测量玉米果穗考种指标

为了在利用图像技术无损考察玉米果穗形态指标时,能够利用一幅图像显示整个玉米果穗的外形,从而减少多幅图像拼接产生的重叠和处理不便,该文提出一种新的基于机器视觉的玉米果穗考种方法与配套装置,首先拍摄旋转玉米果穗图像序列,应用SIFT（scale invariant feature transform）算法获取图像特征点,对特征点随机采样计算单应矩阵并进行一致性检测排除外点,将前后2帧图像注册到同一坐标系。然后采用动态规划法寻找前后2帧拼接图像的缝合线,按缝合线切割图像,以图像模板高斯滤波权值融合缝合线两侧图像消除曝光差异。依次拼接、融合图像序列生成果穗全景图。对果穗全景图进行考种指标检测,试验结果表明：基于机器视觉的测量值与人工测量方式不存在显著性差异（显著水平α=0.05）,该文所述方法可满足自动化考种的需求。     

基于多视角立体视觉的植株三维重建与精度评估

基于图像序列的植株三维结构重建是植物无损测量的重要方法之一。而对重建模型的精度评估方法大多基于视觉逼真程度和常规测量数据。该研究以精确的激光扫描三维模型为参照,采用豪斯多夫距离,从三维尺度上对基于图像序列的植株三维重建模型进行精度评估。同时,从植株表型参数(叶片长、宽、叶面积)方面,对植株三维重建模型进行精度评估。结果表明,基于图像序列的三维重建模型精度较高,豪斯多夫距离在0~10 mm之间,各试验植株豪斯多夫距离大多小于4.0 mm,各植株表型参数与其对照值的R2均大于0.95,且两者的无显著性差异(P0.05)。此植株三维结构重建方法能够应用于植物表型、基因育种、植物表型与环境互作等研究领域。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

基于时间序列图像的玉米植株干旱胁迫表型检测方法

为了快速准确获取植物表型数据,该文提出了一种基于时间序列多图像的玉米植株干旱胁迫表型检测方法。首先,以固定时间间隔获取干旱胁迫条件下玉米植株一天内的图像数据,采用统计学习方法对图像序列进行初始背景分割,非局部均值(non-local mean,NLM)滤波对初始背景分割进一步求精,去除变化光照条件对图像序列分割的影响。在植株器官分割阶段,融合植株形态先验知识,通过逐行扫描和邻域数量判断拆分植株器官像素。最后,提出了叶片角度比值的干旱胁迫表型参数计算方法。结果显示,耐旱植株的叶片角度比值一天内从0.63上升到0.70后再降到0.65,而非耐旱植株的叶片角度比值维持在0.65左右,随时间变化不大。研究结果为阐明玉米植株耐旱表型参数与环境参数的协同变化关系,以及不同基因型玉米植株环境应激反应的细微形态变化提供方法和技术解决方案。     

基于多相机成像的玉米果穗考种参数高通量自动提取方法

实现玉米果穗考种性状的准确、快速获取是提高玉米育种效率的关键环节。该文在前期设计的玉米高通量自动化考种装置基础上,提出了一种基于多相机的玉米果穗考种参数提取方法,通过4个等间隔均匀分布的摄像头同时获取果穗4个方向图像,针对每副图像分别经过背景去除、投影模型构建、籽粒跟踪、考种参数提取等处理,最后根据4副图像的处理结果,综合计算穗长、穗粗、平均粒厚、穗行数、行粒数、穗粒数等考种参数。在玉米高通量自动化考种装置的果穗考种模块上进行试验,结果表明,该文所提方法测得的穗长、穗粗、平均粒厚与人工方法测量值之间的决定系数R2分别为0.997 3、0.984和0.941 5,对穗行数、行粒数的测量精度分别为98.63%、95.35%,为玉米果穗考种参数提取提供了一种新思路,为高通量自动考种装置的实现奠定了基础。     

基于穗粒分布图的玉米果穗表型性状参数计算方法

玉米果穗表型性状是玉米育种、产量预测的重要参数,提出一种基于穗粒分布图的玉米果穗性状计算方法,全面解析玉米果穗和穗粒的几何、数量和颜色等表型性状。该文利用步进电机驱动果穗转动来获取果穗主要侧面图像,采用果穗畸变校正方法生成标准果穗图像序列,在像素尺度进行果穗轮廓分析,建立图像序列中果穗轮廓映射关系并生成果穗三维模型,在穗粒尺度拼接果穗整个表面的穗粒分布图,计算出果穗和穗粒的各项表型性状。试验结果表明,提出的表型性状计算方法对穗型及穗粒分布规则的玉米果穗具有较高检测精度,其中穗行数、行粒数、总粒数、果穗长和果穗粗的平均计算精度分别为98.231%、94.351%、96.921%、98.956%和98.165%。     

基于机器视觉的玉米植株数量获取方法与试验

获得田间的玉米植株数量对于优化不同玉米品种的种植密度有重要意义,玉米植株数量也是计算新玉米品种平均每株产量的重要参数。为了减轻人工获得玉米植株数量的劳动强度,提高数据的准确率,该文利用基于机器视觉的图像处理技术来获得玉米植株数量。被留高茬玉米收获机作业之后的地块,有一定高度的玉米秸秆站立在地表,摄录这样的图像信息可以大大简化图像处理的难度,提高结果的精确度,所以将图像采集装置安装在留高茬玉米收获机之后来获得视频流。后处理过程中,将视频文件分解为图片文件,然后将真彩色的RGB图片文件转化成灰度图像进行图片的配准,再将灰度图像转化为二值图像进行图像分割与边界提取,最后找到玉米秸秆断面的几何中心并进行标记,统计标记结果即获得玉米植株数量。试验结果显示,人工播种与机械播种在图像识别的误差上没有显著差异(P0.05);机器视觉识别出来的玉米植株数量与实际数量也没有显著差异(P0.05),其平均误差为6.7%;并且该误差不会随着图像中玉米植株数量的增加而产生积累。该文的设计可以降低机器视觉在识别玉米植株数量过程中的难度,提高图像识别的准确度,更好地服务生产实际问题。     

基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像

图像拼接可以建立宽视角的高分辨率图像,对实现农业智能化有重要作用。基于Kinect传感器的图像拼接方法利用彩色和深度双源信息,能够有效避免图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,但是存在拼接时间较长和目标植株不明显等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect传感器彩色和深度信息的目标植株图像快速拼接方法。首先用K-means聚类算法和植株深度信息提取彩色图像中有效植株区域,再采用SURF(speeded up robust features)算法进行特征点提取,利用相似性度量进行特征点匹配并根据植株深度数据去除误匹配,由RANSAC(randomsampleconsensus)算法寻找投影变换矩阵,最后采用基于缝合线算法的多分辨率图像融合方法进行拼接。室内外试验结果表明:该文图像拼接方法更能突显出目标植株且极大缩短了拼接时间,该方法图像拼接时间只需3.52 s(室内)和7.11 s(室外),较基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接方法时间缩短了8.62 s(室内)和38.56 s(室外),且平均匹配准确率达96.8%。该文拼接后图像信息熵、清晰度、互信息、空间频率平均分别为6.34、50.36、11.70、11.28,图像质量较传统方法均有提高。该研究可为监测农业植株生长状态、精确喷洒药物提供参考。     

田间光照条件下应用半球图像解析玉米冠层结构参数

半球图像法是一种重要的作物冠层结构参数间接获取方法,该文针对半球图像法易受田间变化光照影响,提出一种基于多曝光图像融合映射的变化光照去除方法。首先,在田间条件下获取一组不同曝光值的冠层半球图像序列,然后通过图像亮度和曝光时间的线性方程组计算冠层的光照辐射强度图,而后采用直方图均衡化思想将不同时刻光照辐射强度图向RGB空间映射,映射后半球图像亮度均衡分布,消除光线变化对图像亮度的影响。在冠层参数解析阶段,利用Beer-Lambert定律反演玉米半球图像冠层叶面积指数(leaf area index,LAI)和平均叶倾角(mean leaf angle,MLA)的计算方法。试验结果表明,变化光照条件下半球图像冠层参数解析方法与直接测量法具有较高的相关性,LAI测量相关系数为0.970。该方法扩展了半球图像法的适用范围,为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。     

基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法

为了满足现代农业精准施药技术中导航路径识别的需要,该文提出一种基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法。首先对采集到的田间玉米作物行图像进行灰度变换,采用改进的过绿灰度化算法使作物行与背景明显分割开来;然后通过滤波、阈值分割得到二值图像;而后对经过预处理后的二值图像进行形态学中的闭运算操作,得到玉米作物行的轮廓;最后利用最大正方形准则提取玉米作物行骨架。为了验证该算法的准确度,对提取的玉米作物行骨架进行直线拟合操作,利用拟合出的中央作物行线与实际导航线偏差的大小来判断骨架提取的精准度。试验结果表明,该算法能保持骨架像素的单一性,对边缘噪声具有很强的抗干扰能力,提取骨架的误差小于5 mm,能够满足玉米对行精准施药的需求。     

用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别

为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。     

基于骨架提取算法的作物表型参数提取方法

作物育种表型分析研究中,株型参数的获取多以人工测量为主,比较耗时费力。该文基于最小二乘法和遗传算法相结合,提出了一种用于计算作物表型参数的骨架提取方法。以玉米作物为例,首先为去噪后的作物二值图像进行单像素细化,利用角点检测归类算法,检测出特征点;依据骨架图像茎叶角点,利用图像分割将作物茎和叶分离,并对应图像中作物的茎和叶骨架,得到玉米作物空间离散点的实际三维坐标;融合最小二乘法和遗传算法,绘制出离散点的空间拟合曲线,即茎和叶的平滑骨架,从而提取出玉米作物的表型参数。田间试验分析表明,使用该算法能够有效地得到玉米作物的平滑骨架,而且与前人方法相比,测量得到表型参数中,株高误差减小了35%,叶长误差减小了70%,叶倾角误差减小了20%,有效地提高了作物表型参数的测量精度。该研究为提高作物表型参数尤其是株型参数精度提供了参考。     

面向采摘机器人的棉花激光定位算法

为了定位棉株上的棉花,设计了1个激光测距试验装置,利用计算机图像处理技术和模式识别理论结合棉花的农学特性测量了单朵棉花的三维坐标。以0.004 m为X、Y轴的采样间距,获取传感器至棉株表面点云的距离图像;以传感器至棉花上表面的最长距离0.9 m为阈值对棉株距离图像进行二值化处理,去除地面背景;以棉枝的宽度0.01~0.02 m为结构元素尺寸,对二值图进行形态学开运算,去除棉枝,提取棉花区域。用欧氏距离计算像素之间的相似度,用Cophenetic相关系数选择质心距离为类间距离,以呈45°夹角棉枝的最小纵向间距0.17 m为阈值,对棉花距离图像进行层次聚类,分割粘连重叠的棉花,求取单朵棉花的三维坐标。结果表明,单朵棉花的识别率达96.67%,激光测距与手工测量结果之间的相关系数为0.9934。该研究为采摘机器人运动轨迹的规划提供了依据。     

蔬菜嫁接机器人嫁接苗特征参数的视觉测量方法

嫁接用苗的直径、生长点坐标、苗长等特征信息,是判断能否嫁接匹配的有效参数特征,也是迅速获取机器人嫁接位置参数的重要依据。为了提取相关蔬菜嫁接机器人的嫁接用苗特征信息(嫁接苗生长点坐标、砧木苗子叶茎截面的长短轴直径、穗木苗子叶茎截面长短轴直径、砧木苗长度及穗木苗长度等),该文提出了一种图像处理综合算法。该算法首先确定采集后图像的初步目标范围,然后进行预处理,获得单色图像,利用灰度阶跃变化选定兴趣区域,而后对图像进行中值滤波和图像增强;利用基于高斯拟合、求反和基于大津法阈值分割相结合的信息提取方法,获得生长点横坐标,结合形态学开闭处理方法及逻辑搜索运算,引入有效行连续的概念,剔出强光噪声的干扰,获得了所需的各长短轴直径图像坐标;利用标定结果和相机图像到世界坐标转换的对应关系,获得最终各项指标信息。在自行研发的嫁接机器人样机上,以葫芦类砧木苗为试验对象,经过500次试验,与传统手工实际测量值相比,该算法实测值平均误差小于0.0053 mm,直径最大误差小于0.02 mm,从而验证了该算法的可行性和有效性。该算法能在线获取嫁接苗特征信息,满足嫁接实时要求。     

玉米行间导航线实时提取

针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域（Region of Interest,ROI）的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法分割玉米与背景,并通过形态学处理对图像进行增强和去噪;然后对视频第1帧图像应用垂直投影法确定静态ROI区域,并在静态ROI区域内利用特征点聚类算法拟合作物行识别线,基于已识别的玉米行识别线更新和优化动态ROI区域,实现动态ROI区域的动态迁移;最后在动态ROI区域内采用最小二乘法获取高地隙植保机底盘玉米行间导航线。试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好地适应较为复杂的田间环境,导航线提取准确率为96%,处理一帧分辨率为1 920像素×1 080像素图像平均耗时97.56 ms,该研究提出的算法能够为高地隙植保机车轮沿玉米垄间行走提供可靠、实时的导航路径。