变光照环境下农用车辆导航方法

摘要：为了使农业车辆视觉导航系统对不同的光照环境具有良好的适应性,分析了不同光照环境对农业车辆导航路径的影响。在普通环境导航路径识别方法的基础上,针对影响较大的强光照环境,提出一种基于直方图均衡与中心线检测的适应于不同光照环境的导航路径识别方法。大量田间试验证明,该方法的识别准确率为92%,平均消耗时间为245m,能够快速、可靠、准确的提取导航路径特征。该研究可为农业车辆视觉航系统的研发提供参考。     

基于串行BP网络的农业机器人视觉导航控制(英）

农业机器人视觉导航系统可引导其自身在田间自主行走,为此,必须充分有效地利用导航参数。将反馈和预视参数应用于农业机器人视觉导航系统实现导航。将当前ROI窗口划分为上下区域以获取预视导航信息和当前导航信息。根据预视导航参数、当前导航参数和反馈导航参数,利用串行BP神经网络训练并调整分配神经元间的权值和阈值,确保得到正确的输出。依据串行BP网络对系统控制算法进行测试,取得了满意的结果。农业机器人实际行走路线与理想路线横坐标的最大反馈位置偏差为-0.069 m,最大预视位置偏差为-0.043 m,最大反馈角度偏差为-3.5度,最大预视角度偏差-2度。试验结果表明,该方法能获取较高精度的导航参数。     

并联机器人串类水果抓取模型及抓取位姿计算

针对随机放置串类水果图像中主果梗和非主果梗间特征区别不明显、平面轮廓法获取的机器人抓取位姿信息较少的问题,该文构建了并联机器人串类水果三维抓取模型,并提出一种基于主果梗骨架和三维抓取模型的4-R(2-SS)并联机器人随机放置串类水果抓取位姿计算方法,以获取较高精度、包含较多信息的抓取位姿,进一步提高机器人对串类水果的抓取成功率。采用果粒和果梗区域的轮廓间距构建用于提取串类水果果梗轮廓的形态学图像分割法,并基于多维特征向量和高斯混合模型聚类算法提取主果梗;根据主果梗三维位姿和机器人夹持机构特征构建4种基于主果梗骨架的随机放置串类水果三维抓取模型,获取夹持机构的空间位置、绕Z轴的旋转角度以及手指开口宽度的抓取位姿信息。将提出的抓取位姿计算方法应用于课题组研制的4-R(2-SS)并联机器人串类水果机器视觉自动分拣系统进行试验验证。试验结果表明,相对于基于平面轮廓的抓取位姿获取方法,基于该文方法的有分支主果梗和无分支主果梗串类水果的抓取成功率分别提高14和12个百分点,平均抓取成功率提高13个百分点。该文提出的抓取位姿计算方法可有效提高4-R(2-SS)并联机器人机器视觉系统对随机放置串类水果抓取位姿的获取精度,有助于进一步实现串类水果的准确快速自动分拣。     

农用车辆自动导航定位方法

农用车辆自动导航技术可有效提高作业精度、实现农田规模化生产。该文以电瓶车为试验平台,使用 RTK DGPS、RTD GPS 和电子罗盘分别采集电瓶车的位置信息和航向角度信息,对农用车辆的导航定位方法进行了研究。试验时,以 RTK DGPS 采集的数据作为标准轨迹。在对试验数据进行空间配准后,采用 Kalman 滤波技术对 RTD GPS 和电子罗盘的数据进行了融合;通过计算综合权重值,对单 GPS 系统和融合系统的性能进行测试与评估,其值分别为 0.006、0.002。由此可知,采用 Kalman 滤波的电子罗盘和 RTD GPS 的组合导航系统,定位精度相对较高,稳定性较好,整体性能优于单 GPS 系统。     

农业机器人视觉导航的预测跟踪控制方法研究

农用拖拉机的视觉导航技术可以帮助人员远离某些高温、高湿以及有毒害的作业环境，提高作业的自动化智能化程度，还能实现精确定点作业以促进农业可持续发展等。该文首先分析了轮式拖拉机跟踪引导路径的行为特点，建立起相应的非线性随机数学模型。而后，基于卡尔曼滤波的思想融合了各传感器的观测值给出预测跟踪控制方法。避免了视觉系统为主的计算耗时导致状态反馈滞后而产生的不利影响，改善了导航控制的鲁棒性和精度。仿真和初步试验结果都表明了此方法的有效性。     

农业机械机器视觉导航研究

该文对农业机械机器视觉导航的关键问题图像处理和路径控制进行了深入的研究,采用基于Hough变换和动态窗口技术的图像处理算法提取自然环境下的导航特征,根据系统辨识试验的结果和农业机械机器视觉导航的特点建立了仿真模型,并在通用型轮式拖拉机上建立试验系统对图像处理和控制算法进行验证,取得了良好的试验结果.     

基于知识的视觉导航农业机器人行走路径识别

目前的农业生产方式引起了环境污染、生态恶化等诸多问题，研制具有精确作业能力的视觉导航农业机器人因而被较多关注。针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像，探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征，并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点，运用路径知识启发机制识别出行走路径。与传统的阈值分割算法的对比处理试验表明，此识别算法可以明显地改善路径识别效果。     

采棉机视觉导航路线图像检测方法

采棉机视觉导航路线的检测是实现采棉机自主导航的重要前提。收获时期的棉田中主要有棉秆、棉花、棉桃、棉叶、杂草及田外区域等多种目标特征,并且机械采收会造成已收获区的棉枝上残留少许棉花,对采棉机田间作业路径的检测造成困难。该文主要通过分析已收获区、未收获区、田外区域、田端的不同颜色特征,对采棉机田间作业路径、棉田边缘、田端等的检测算法。首先采用3B-R-G、|R-G|、|R-B|及|G-B|等颜色分量差的方法,针对棉田内、外等不同区域的目标特征分别进行提取,并以设定的步长进行移动平滑处理,而后基于最低波谷点向未收获区方向寻找波峰上升临界点以及与前一帧直线检测结果相关联等方法,确定直线变换的候补点群,最后基于过已知点Hough变换提取导航直线;试验证明,该算法提取的直线能够准确贴合已收获区与未收获区分界、田侧边缘等,处理时间平均为56.10 ms/帧,满足采棉机田间实际生产作业的需求。该研究可为小麦、玉米等其他作物机械化收获时视觉导航路线的检测提供参考。     

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型.模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题.设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器.在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训...     

机器视觉技术在农产品检测中的应用研究

机器视觉技术在农产品检测领域得到了广泛的应用,并随着相关技术的不断成熟和发展,机器视觉在农产品检测领域中的应用必将对传统检测模式产生巨大影响。本文分析了机器视觉技术在农产品检测中的应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了初步的探讨。     

基于良序集和垄行结构的农机视觉导航参数提取算法

根据田间作物垄行间杂草离散的特点,基于图像矩阵,运用像素子集的良序性,结合垄宽先验知识得到垄行轨迹中心。同时,系统选择图像的绿色成分为目标特征空间,滤掉了非绿色的背景噪声,为寻找垄行子集奠定了基础。在摄像头参数结构的可线性化映射区(图像中间约1/3区域),考虑移动平台的速度和系统图像采样间隔,在系统处理速度大于平台移动速率条件下,建立了单目视觉导航系统的动态方程。试验结果表明：航向角和位置参数平均误差分别约为1°和1 mm。该算法设计简洁,实现容易,可有效避免杂草等噪声的影响,对光照也有一定的适应性。     

基于机器视觉的菊花生长自动无损监测技术

本研究采用机器视觉及图像处理技术对多株植物生长信息进行了监测研究。该监测系统使用的CCD相机被安装在四周均布10株被测植物的精密旋转云台上,相机的镜头前安装了近红外滤片,在相机顶部安装了近红外光源。旋转云台按一定时间间隔自动定角度旋转,旋转到设定角度后,CCD相机对被测植株进行取像。利用该系统,可以长时间自动连续对多株植物进行监测。为了提高测量精度,实验过程中在被检测对象的茎节叶腋处粘贴反射亮片,在图像分析处理过程中,采用一种基于亚像素和区域匹配的误差消除估计算法EEC图像分析的处理方法,有效地提高了检测精度。并且,通过研究发现在图像匹配过程中,参考模板的最小尺寸应大于15×15 pixel。利用该系统对菊花的茎长生长进行了监测分析,发现白天菊花的茎长生长率要小于夜间的生长率。该研究为利用机器视觉技术连续非接触监测植物的生长信息提供了技术理论基础。     

基于机器视觉的板栗分级检测方法

为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了板栗分级模型。试验结果表明,在图像信息主成分因子数为3,中间层节点数为12时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了91.67%。研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷板栗分级检测方法是可行的。     

农业机械全方位视觉定位系统的定位算法

农业机械全方位视觉定位系统根据标识方位角角度估算传感器相对于标识坐标系的绝对位置,包括系统校正、除噪、标识特征提取、方位角度估算和定位算法,其中定位算法是实现农业机械全方位视觉定位系统的关键部分。该文主要研究了4个标识和3个标识的定位算法,并通过室外30m×30m平地上的定点试验和传感器倾斜试验验证定位精度及传感器倾斜对定位精度的影响。试验结果表明,试验点坐标的估算值与实测值之间距离的均方根误差与平均绝对误差分别为14.75和14.06cm,最大绝对误差为25.72cm;倾斜角度越大,对定位精度的影响越大。研究表明本文定位算法是可行的,且算法简单、运行速度快;实用中当传感器倾斜角度大于5°或者凹凸不平明显的作业环境中,有必要考虑传感器倾斜造成的定位误差的补偿。