基于二维激光扫描的立木胸径计算方法性能分析

针对目前立木胸径算法性能对比中以树干作为测量目标而无法精确评估这一问题,使用激光扫描雷达,以5种管径的PVC管作为测量目标,应用目前常用的两种几何法(切线法、弧长法)与拟合法(Taubin),结合对应的4种角度补偿算法计算目标直径,分析各种算法误差及适用范围,对各种算法性能进行评价。结果表明,Taubin算法精度最高,考虑所有样本后,平均绝对误差为4.89%,其中测量距离为3~6 m时精度最高,平均绝对误差为3.62%。管径小于200 mm,测量距离小于2 m时,所有计算方法的误差均相对较高,其中Taubin法的平均绝对误差为10.59%,优化的弧长法与切线法的平均绝对误差分别为14.03%和13.47%。当测量距离大于2 m时,算法精度大幅度提升,Taubin算法的平均绝对误差降到6%以下。实验表明,Taubin算法在所有计算方法中精度与稳定性最高,最具有工程应用价值。     

基于自适应差分进化算法拟合圆的树干胸径测量方法

提出一种参数自适应的差分进化算法(Adaptive differential evolution,ADE)拟合圆的方法对树干胸径进行测量。采用实验室自制胸径测量平台采集树干胸径数据,对采集到的数据用K-means算法进行聚类,分割出背景与目标。为提高测量精度,采用角度补偿法对树干表面点到激光传感器中心的偏角进行补偿。对补偿后的数据,以激光传感器中心为坐标原点,计算出树干表面点横纵坐标。最后对树干表面坐标点采用自适应差分进化算法拟合圆,拟合过程中,差分进化过程的种群数、进化策略、变异尺度以及交叉概率随着进化过程自适应变化。分别对校园内与人工林地各40棵不同大小的树进行了测量与拟合,其拟合时间为1.41 s,拟合结果与实际值比较分析,RMSE分别为4.996 mm与4.500 mm。并与Levenberg-Marquardt(LM)算法、粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)以及Hough变换拟合圆法测量树干胸径进行了分析与比较,实验结果表明所提方法能更有效准确地测量出树干胸径。     

手持式精准立木树高测量装置设计与试验

为解决森林资源调查中树高测量误差大,复杂林分环境树高测量难,倾斜立木树干长度测量不准等问题,以测量学、测树学、电子信息技术、传感器技术和图像处理技术为基础,研制了手持式精准立木树高测量装置。该装置集成了中央处理器、激光测距仪、高清摄像头、高精度陀螺仪传感器、液晶显示屏、存储器等元器件,利用激光测距传感器获取测量装置与被测树根间的距离,同时获取该装置的仰角信息,再利用图像中心确定树顶位置后获取第2个仰角信息,通过距离信息和角度信息解算测量树高。使用设备贴紧树干测量树干倾斜角度,对于干型弯曲的树木,利用边缘检测算法识别图像树干轮廓边缘,以轮廓近似法提取树干轮廓边缘点,获得树干边缘离散点坐标信息,将线性拟合求得的直线斜率转换为树干倾斜角,利用角度补偿算法完成长势倾斜立木的树长测量。试验结果表明树高测量精度可达98.04%,倾斜立木测量精度为96.89%,满足国家森林资源调查的精度要求。     

高精度土壤温度原位测量系统

为分析土壤温度对地层水热参数的影响,以热电偶为测温传感器,设计了单片机控制的高精度土温测量系统.从硬件、软件曲线拟合算法等方面进行了研究,温度采集采用电桥法,并用最小二乘法对采样值与温度进行分段拟合,描绘出采样值与温度关系曲线,对测量误差进行了修正和补偿.结果表明:系统的实验测量绝对误差低于0.02℃.     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。     

基于机器视觉的嫁接用苗外观特征自动检测

提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数。首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置。然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得。与手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2 mm和6 mm。     

基于激光雷达的农业耕作微地貌测量装置设计与试验

针对现有地表微地貌测量装置难以兼顾农业耕种作业后地表微地貌测量的精度和效率、部分测量装置单次测量覆盖区域不能满足统计要求的问题,设计了一套由激光雷达、直线导轨、便携式计算机和支架等构成的非接触式地表微地貌测量装置,开发了以STM32单片机为核心的步进电机驱动控制器,并与上位机软件形成整套采集系统,可实现激光雷达精确定位并快速获取地表三维坐标。该装置典型分辨率在激光雷达扫描方向为3. 8～10 mm,垂直扫描方向可在毫米精度范围内任意设置,测距分辨率为1 mm;测量区域覆盖面积典型值为6. 8 m~2,垂直扫描方向分辨率为10 mm时,单次测量时间低于2. 5 min。通过分析测量误差来源,建立了系统误差补偿模型,在15次均值滤波的条件下,该装置测量最大绝对误差为2. 7 mm,最大平均绝对误差为0. 9 mm。油菜机械直播后地表微地貌测量试验结果表明:利用Matlab生成的地表三维模型可以精确地重构原有地表微地貌特征,测量结果与实际地表高度变化吻合度较高;测量数据统计结果表明,固定区域内均方根高度和相关长度测量值需分别在16次和64次的等距采样下达到稳定均值,而畦沟相关评价参数也需要多组样本计算才具有统计意义。     

基于六维力传感器的机器人本体碰撞点检测研究

针对皮肤力传感器对机器人碰撞点检测的不足,提出了一种利用六维力传感器进行机器人本体碰撞点检测的方法。该方法利用传感器采集数据进行自约束,无需依赖碰撞体表面几何信息,将空间碰撞外力矢量线投影到最优平面中进行初步求解,再代入原始方程进行碰撞点的求解;引入了误差因子,以保证计算结果的绝对误差最小;在数据预处理方面,提出了一种动态力补偿算法,以保证基座处六维力传感器在机器人运动过程无外力碰撞下的读数恒为零,当传感器的数值超过一定阈值后即可认为机器人与外界发生碰撞。对本文提出的算法进行了仿真实验,结果表明,动态力补偿算法的合力最大相对误差为4.8925%,碰撞点检测算法在实验距离最远598.61mm处误差最大,为8.7119%。本文提出的动态力补偿算法的精度随碰撞点距离的增加没有明显变化,但在碰撞力一定时,随着碰撞距离的增加相对误差不断增大。     

耕作土壤沟形测量系统设计与试验

针对耕作部件作业后土壤表面沟形特征参数测量困难,以及传统测量方法存在测量效率、误差难以兼顾的问题,设计了一种基于激光三角法的耕作土壤沟形测量系统。该系统包括便携式硬件结构和交互式软件系统,硬件结构主要由X/Y轴电动导轨、激光测距传感器、旋转编码器、便携式计算机、水平仪和型材支架组成;基于LabView构建的交互式软件可根据运动控制器和旋转编码器信号对X/Y轴电动导轨实现高精度扫描定位,交互式界面实时显示沟宽、沟深及沟形断面轮廓曲线,获取的点云数据通过空间插值和曲面拟合算法得到沟形三维数字化模型。精度测量试验和田间应用试验结果表明:直径方向测量的平均绝对误差为0. 59 mm,厚度方向测量的平均绝对误差为0. 02 mm;与图像检测法对比,系统测量误差最大降低2. 1%,同时随着沟形断面采样次数增加测量值趋于稳定,测量误差呈指数函数下降;与田间人工测量相比,该系统测量相对误差最大为5. 86%,平均相对误差为3. 37%,能够满足农田土壤耕后沟形自动化测量的需要。     

基于OpenCV-Python的土壤颗粒动态休止角试验

为准确快速获取新疆棉田机收膜杂中土壤颗粒的动态休止角,结合基于OpenCV-Python的计算机图像处理技术,搭建土壤动态休止角测量装置。为保证动态休止角测量的准确性,利用三维块匹配滤波算法对采集图像进行降噪处理,图像降噪前后的峰值信噪比为36.48 dB,结构相似指数为0.88;采用Canny算法提取土壤边界并通过改进的最小二乘法求解土壤边界拟合方程,获取土壤颗粒的动态休止角。依据该方法测定不同转速下土壤颗粒的动态休止角,分析转速对动态休止角的影响规律,分别构建线性拟合模型和多项式拟合模型。通过方差分析可知,多项式拟合模型拟合度较高,该模型R²为95.72%,均方差为0.061。在此基础上优化求解,得到土壤动态休止角最优测量转速为7 r/min。本研究采用的土壤动态休止角测量装置精度和准确性较高,其结果可为土壤流动特性的研究及土壤筛分、输送等机具的开发设计提供参考。     

基于轮廓坐标系转换拟合的柚子果形检测分级方法

针对柚子果形和尺寸分级依赖人工经验判断的现状,本研究提出一种采用轮廓坐标系转换拟合、果形特征提取结合方向角补偿算法检测柚子纵、横径尺寸并基于果形指数对柚子形状缺陷进行判断的方法.以CMOS相机、点阵式LED光源、平面镜、计算机、箱体和支架搭建图像采集装置,获取168个不同尺寸与形状等级的沙田柚样本全表面图像数据.选择G...     

基于茎基部分区边缘拟合的稻株定位方法

准确地定位稻株是水稻株间除草机械作业的前提,提出了侧位俯拍的图像采集方式获取稻株茎基部图像,采用茎基部分区边缘拟合的方法定位稻株,解决了除草期内水稻冠层接连引起的定位不准确问题。首先分析稻株生长形态,探究侧位俯拍稻株茎基部的相机安装参数设定,以及影响成像质量的相关因素,提出了遮光条件下采集图像的方法,构建了具有遮光功能的图像采集系统;其次采用2G-R-B彩色图像灰度化、自动阈值、形态学操作等方法处理并分割稻株图像,检测茎基部边缘并分析其形态特征,并提出了分区边缘拟合定位方法:划分拟合区间为3个子区间,在子区间内进行边缘拟合,以拟合边缘线段中点坐标均值作为子区间茎基部中点,根据中点拟合茎基部中线,以中线中点作为定位的茎基部中心。最后进行了基于茎基部与冠层的稻株定位精度田间对比试验,结果显示:插秧后10~20 d内,基于茎基部的稻株定位误差均在7.0 mm以下,其中10 d、15 d、20 d时的定位误差分别为6.9mm/6.8 mm、5.9 mm/5.8 mm、6.3 mm/6.5 mm(有水条件/无水条件);基于冠层的稻株定位误差在8.0 mm以上,其中插秧20 d后,定位误差超过15 mm以上。试验结果表明,所提出的基于茎基部分区边缘拟合的稻株定位方法,定位精度高,除草适用期长,可满足株间机械除草过程中对稻株精准定位的技术要求。     

基于图像轮廓分析的堆叠葡萄果粒尺寸检测

提出一种堆叠葡萄果粒尺寸检测算法:首先通过8 -邻域轮廓跟踪提取果穗轮廓曲线,然后基于改进的曲线旋转和局部极值判断方法搜索曲线上的凹点,从而将曲线分割成分段圆弧以实现果粒的分割和识别,进而采用最小二乘分段曲线拟合计算果粒直径.通过对巨峰葡萄的检测试验表明,该算法对葡萄果穗的果粒正确识别率在35％左右,用于统计葡萄的平均果粒直径,平均误差为0.61 mm,最大误差为1.69 mm,根据果粒大小分级的准确率为72.7％.     

基于双目立体视觉的植物三维重建系统

为推进农林业科技发展,将虚拟现实的三维重建技术进一步应用于农林业领域将受到更加广泛的关注.本文通过拍摄两幅不同视角的拟南芥图片来获得二维图像信息转换为三维信息,重建出三维模型,并建立人机交互系统.选择双目立体视觉系统来进行拍摄不同视角的拟南芥图片,采用相机标定参数对获取的图像进行畸变校正和极线校正,同时对图像进行图像分...     

基于数据约束的植物叶柄三维形态交互建模方法

提出了一种基于真实数据并保持原始参数不变的植物叶柄器官建模方法。首先通过叶柄长度、叶柄半径参数建立柄的三维模型,并加入表面绒毛的模拟以增强真实感;为了丰富模型的形态,提出了基于交互的形态调整方法,该方法以关节链及逆向运动学为基础,辅以误差补偿算法,使交互调整过程中模型的原始参数(长度、半径)保持不变。试验结果表明,该方法可以快速、灵活地构建出叶柄器官的三维形态,具有较好的真实感效果,且变形过程中参数的变化很小。     

基于神经辐射场的苗期作物三维建模和表型参数获取

苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉（Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS）算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场（Neural radiance fields,NeRF）的苗期作物三维建模和表型参数获取系统,利用手机获取不同视角下的RGB影像,通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上,利用点云库（Point cloud library,PCL）中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株,并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度,本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象,对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明,以SFM-MVS方法重建点云为基准,NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395cm,两者重建质量较接近,但在重建速度方面,本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外,该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数（R2）分别为0.971和0.907,均方根误差（RMSE）分别为0.86cm和0.017cm,对各苗期植株叶面积提取的R2为0.909~0.935,RMSE为0.75 ~3.22cm2,具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率,从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。     

波浪补偿控制算法综述

为了实现对船舶在波浪中的运动响应进行补偿,提高海上作业的效率,需要对波浪补偿设备采用更为先进的运动控制技术.采用前馈控制和反馈控制的分类方式,简述了适合用于波浪补偿设备的控制算法研究现状,以便于更好地了解波浪补偿控制技术的发展.其中属于前馈控制类算法的主要有卡尔曼滤波法、神经网络和时间序列分析法;属于反馈控制类的主要算法有PID控制算法和模型预测控制算法.分析这些算法在波浪补偿控制中的理论原理和研究进展,并且通过对相关学者的研究文献进行了对比分析,指出了卡尔曼滤波法、神经网络和时间序列分析法以及PID控制算法和模型预测控制算法的关键特征.在结论中根据不同控制算法的原理和特征给出了这些算法在波浪补偿控制中可能的研究方向,可以为波浪补偿控制系统的研究和发展提供指导意见.