基于模式识别的图像检测算法的研究

本文阐述了在图像检测系统设计中运用模式识别的检测算法研究,主要检测零件加工质量,获取图像检测结果,以提高识别效率。关键技术是零件图像参数的精确提取和识别。通过阈值对灰度图像进行二值化,再对处理后的图像进行平滑与增强,采用Canny算子进行图像边缘检测,借助特定模式识别方法,进行智能判别。软件调试结果说明,上述算法在零件加工质量检测中可以获取高效、精确的结果。     

树木图像拼接系统特征点匹配

运用模板提取和搜索匹配特征点的方法进行了树木图像拼接研究,通过树木图像的颜色分割、灰度化、梯度化获取模板,以相似性测度寻找匹配特征点,结合模板半径与拼接成功率和拼接时间的关系,最终达到拼接成功率94.9%、一次拼接时间174ms的综合水平,为农药精确对靶喷雾技术中扩大采集树木图像视野实时树木图像拼接提供了方法。     

树木图像拼接系统特征点匹配

运用模板提取和搜索匹配特征点的方法进行了树木图像拼接研究,通过树木图像的颜色分割、灰度化、梯度化获取模板,以相似性测度寻找匹配特征点,结合模板半径与拼接成功率和拼接时间的关系,最终达到拼接成功率94.9%、一次拼接时间174 ms的综合水平,为农药精确对靶喷雾技术中扩大采集树木图像视野实时树木图像拼接提供了方法.     

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。     

BMP图像检索中的颜色特征提取与匹配

针对BMP图像的特点，首先介绍了一种可以在VB环境下读取BMP文件的方法，然后根据获取的位图文件信息，在HSL颜色空间中运用适当的聚类分析算法，提取出能够代表图像颜色特征的颜色，进行相似匹配。     

基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法

为了实时、准确地提取作物行基准线,提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundary detection and scan filter, BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化,再采用最大类间方差法（OSTU）对灰度图像进行分割,得到二值化图像,获取较好的作物信息。然后分别对图像的底端和顶端部分进行垂直投影,获取作物行的位置,形成一个包含作物行直线的条形框;在这个条形框内,再用等面积的小条形框对图像进行扫描并统计有效点的个数。最后根据扫描的结果来提取导航线。试验结果表明,对比Hough算法和最小二乘法(Least square method, LSM),BDSF算法处理一幅分辨率为640像素×480像素的图像,平均耗时为67ms,与LSM算法耗时相当,精度接近Hough算法;并且在杂草和株数稀缺情况下具有良好的适应性,能够快速准确地提取作物行基准线。     

激光诊断技术在内燃机研究中的应用及其分析

论述了在内燃机缸内速度测量、喷雾粒子粒度测量及燃烧过程温度和组分浓度测量中常用的激光诊断技术和测试方法,并对其工作原理、适用范围与场合、优缺点等进行了比较和分析。相位多谱勒粒子测速(PDPA)技术比较适合于单点速度、粒子尺寸及其分布的测量;粒子图像测速(PIV)技术适合于缸内二维平面速度场的测量;激光全息术是分析喷雾特性的有效途径和测量喷雾液滴尺寸的标准方法;平面激光诱导荧光(PLIF)法已成为喷雾、燃烧过程组分浓度及火焰结构研究的重要工具。     

基于Matlab/GUI的汽油机缸内直接喷雾图像处理方法

设计了基于Matlab/GUI的汽油机缸内直接喷雾图像实时处理程序,实现了图像处理的可视化操作。由于汽油挥发性较强,使得汽油机缸内直接喷雾图像相对柴油喷雾图像而言,雾形边界相对模糊,且喷雾图像信噪比较差。为准确提取汽油机缸内直接喷雾研究中所需的喷雾贯穿距、喷雾锥角、周长以及面积等参数,需要在图像处理过程中精确地提取喷雾边界,为此进行了精确的噪声滤波、边缘检测、形态学优化等图像处理。在确定雾形边界后,进一步编写程序计算出喷雾贯穿距、喷雾锥角、喷射速度等参数,实现了喷雾特性参数的实时测量。     

肉骨粉显微近红外标准光谱库的快速构建方法

利用傅里叶变换显微近红外成像系统,获取了3种不同种属肉骨粉骨颗粒样本的可见光图像和显微近红外图像。采用标记分水岭算法,基于Matlab软件和友好用户界面GUI设计实现图像颗粒的自动化提取与标记,以自动化批处理方式提高了光谱的提取效率,识别率为96.4%。基于颗粒标记,从三维显微成像数据阵中获取单条骨颗粒光谱,以全局马氏距离和邻近马氏距离为指标,提取其中具有代表性的光谱即可构建肉骨粉显微近红外标准光谱库。     

喷杆式施药机对行喷雾控制系统设计与试验

针对现有大田喷杆式施药机喷雾过程中喷头无法精准对行喷施造成农药浪费的问题,基于机器视觉技术设计了喷杆式施药机对行喷雾控制系统。该系统包括作物行中心线位置提取上位机软件和电动喷杆控制系统,利用工业相机获取作物行RGB图像,采用G-RTG-BT算法及形态学处理实现作物行分割,基于改进的垂直投影法获取作物行中心线,利用坐标系转换实现将作物行中心线位置信息转化为喷杆横向偏移量,并经RS2 3 2串口传输至ATMega1 6控制器,控制推杆电机带动喷杆在滑轨上左右移动,借助位移传感器实时监测喷杆移动距离,以实现作物行追踪和对行喷雾控制。实验室和田间试验表明:改进的作物行中心线提取算法平均耗时12.51ms,喷杆横向偏移量计算误差小于0.44cm;电动喷杆右移最大误差0.3cm,左移最大误差0.5cm;小车速度为0.26m/s时,对倾角为5°、10°、15°模拟作物行的最大对行误差分别为3.22、2.86、2.51cm;小车速度为0.2 4 m/s,最大偏移1 4.0 2 cm时,对田间玉米幼苗的对行喷雾最大误差为4.8 6 cm,为实现作物行追踪和对行喷雾控制提供了一种有效的解决方案。     

基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究

随着科学技术的发展,精细农业已成为现代农业发展的主导方向。农业机械的自动导航技术是精细农业的关键技术之一,也是实施精准农业的基础。机器视觉由于其广泛实用性,已成为农田机械导航线提取的重要方法。目前,机器视觉自动导航线提取易受自然环境干扰,且在实时处理速度上有待提高。为此,研究了一种导航线提取算法,旨在简化图像处理,提高通用性。首先对CCD获取的彩色农田图像,使用改进的过绿色算法进行灰度化,得到目标区分较好的图像;然后使用改进的OTSU算法对图像进行分割,得到二值图像,再采用滤波、腐蚀、膨胀相结合的算法去除图像噪声;最后提取作物行骨架,拟合作物行直线并进行方向校正,计算相机偏差,为实时校正航向提供反馈信息。试验结果表明,该算法处理一幅图像所用时间在200ms左右,可满足农田机械实时导航的要求。     

基于双目视觉的树木图像测距方法

研究了双目视觉技术在智能对靶喷雾中的应用;试验中运用平行光轴的摄像机采集图像,通过寻找树木图像中特征点的方式将两幅图像进行匹配,解决相似性问题;再计算出目标树木到摄像头的距离及其误差,试验的平均偏差率在8%以内;运用该方法能达到智能喷雾中控制施药量的目的,提高精确智能对靶施药效率。     

基于融合深度信息的自动喷雾车全局非线性轨迹优化方法

针对传统的基于深度信息的喷雾车轨迹优化方法存在定位精度差、浮点漂移、深度信息帧易丢失等问题,提出了一种融合深度信息的全局非线性轨迹优化方法。在喷雾车前进过程中使用Real Sense传感器实时获取连续彩色信息帧,提取并优化重叠区域的FAST特征点,计算BRIEF描述子,通过快速最近邻算法进行特征匹配,并使用Nanoflann算法加速特征匹配过程。在获取连续关键帧的匹配点对后,对特征点对进行校验,剔除误匹配点对,利用对极几何融合深度信息计算两相邻关键帧部分匹配点对的本质矩阵,并针对剩余匹配点对进行重投影获取重投影误差。统筹全局连续关键帧,综合所有关键帧中匹配点的重投影误差,构建图优化,并通过Dogleg算法多次迭代获取当前喷雾车的精确位姿。该方法避免了单一依赖深度信息估计喷雾车轨迹时,出现位姿估计误差较大和深度信息帧丢失导致无法定位的问题。采用本文算法估计的喷雾车行驶轨迹更加接近于真实轨迹,其偏离真实轨迹误差均值下降了1. 07 cm,方差下降了2. 14 cm,超调量降低了2. 13 cm,提高了车行驶轨迹的鲁棒性。     

双流体荷电喷雾结构的PIV测量

在荷电喷雾流动中,高压静电场产生的库仑力、极化力与流体力耦合作用在雾滴上,从而对带电雾滴的运动特性产生显著影响,在射流边缘区域出现卷吸作用而产生涡漩流动。为了对双流体荷电喷雾结构进行分析,探讨雾滴荷电对喷雾结构的影响以及由此产生的传热、传质强化作用,利用粒子速度场仪测量了石灰浆液双流体荷电喷雾流动流场。用图像采集卡将CCD相机拍摄的流动图像实时传送并储存到计算机中,采用TSI公司Insight 3.3软件对喷雾图像进行处理和分析。试验结果表明：双流体荷电喷雾流动结构具有明显不同与非荷电喷雾的特点,射流流动在库仑力、极化力等电场力的作用下形成具有明显特征的4个区域：主射流区、上卷吸区、下卷吸区和影响区。双流体荷电喷雾从单一的卷吸现象形成了较为复杂的涡漩结构,有利于增强雾滴与周围气相介质的接触,增强雾滴传热传质能力。     

双流体荷电喷雾结构的PIV测量

在荷电喷雾流动中,高压静电场产生的库仑力、极化力与流体力耦合作用在雾滴上,从而对带电雾滴的运动特性产生显著影响,在射流边缘区域出现卷吸作用而产生涡漩流动.为了对双流体荷电喷雾结构进行分析,探讨雾滴荷电对喷雾结构的影响以及由此产生的传热、传质强化作用,利用粒子速度场仪测量了石灰浆液双流体荷电喷雾流动流场.用图像采集卡将CCD相机拍摄的流动图像实时传送并储存到计算机中,采用TSI公司Insight 3.3软件对喷雾图像进行处理和分析.试验结果表明:双流体荷电喷雾流动结构具有明显不同与非荷电喷雾的特点,射流流动在库仑力、极化力等电场力的作用下形成具有明显特征的4个区域:主射流区、上卷吸区、下卷吸区和影响区.双流体荷电喷雾从单一的卷吸现象形成了较为复杂的涡漩结构,有利于增强雾滴与周围气相介质的接触,增强雾滴传热传质能力.     

风幕式喷杆喷雾雾滴特性与飘移性能试验

为了描述风幕式喷杆喷雾雾滴特性与飘移性能之间的关系,运用激光粒度分析仪、粒子图像测速(PIV)和集雾试验测量装置对Lechler标准扇形喷头ST110-01在不同喷雾压力、风幕出风口风速和喷雾高度情况下的雾滴粒径、速度分布和飘移进行了试验,但飘移率逐渐变大;在400~600mm时,增大喷雾高度使雾滴粒径变大,雾滴的运动速度逐渐变小且飘移率变小;增大风幕出风口风速使雾滴粒径变小,此时喷雾高度对雾滴飘移率有着很大的影响。该研究可为正确设定喷雾系统运行参数等提供参考,对风幕式喷杆喷雾能够合理地喷施药液、减少雾滴的飘移和增大雾滴覆盖面积具有重要意义。     

基于OpenCV的精量喷雾图像处理技术

为了实现喷雾设备的精量喷雾、有效节省农药的使用量,基于开源计算机视觉OpenCV技术,提出了一种能实现精量喷雾的图像处理技术。通过提取、识别绿色植株,计算出绿色区域的面积,并以此为依据,对其进行试验验证。结果表明:该系统能够实现对植株图像的高速处理,并能计算出图像中待施药植株的表面积,为喷雾设备的精准喷雾打下了基础。     

变量喷雾中果树图像不同分割方法

变量喷雾是现代农药精确喷施技术之一.为了实现果树变量喷雾,需要检测果树的形态结构参数.图像处理技术是获取果树形态结构参数的重要方法.本文根据果树图像的特征,分别基于灰度模型、RGB模型和HSV模型对果树图像进行图像分割试验.试验结果表明,有效的果树图像分割方法是基于灰度模型的图像分割与基于RGB模型的(R+G+B)、2R、2G等分量的图像分割.其中,基于灰度模型的图像分割采用固定阈值128,基于RGB模型的图像分割采用Otsu算法.比较各种有效图像分割方法的准确率和耗时,结果表明采用基于RGB模型的2R分量、Otsu算法可以满足果树图像分割处理的要求,该方法分割准确率为79.67％.     

基于特征点匹配的全景相机图像拼接方法研究

全景相机可获取农机周围360°范围内的图像信息,具有覆盖范围大等特点,但需要对多镜头获取的图像进行拼接与融合,才能生成全景图像,为农机避障提供支持。以雷沃欧豹拖拉机为试验平台,搭载全景相机,获取实验农场的农田图像数据。首先对多幅图像进行预处理,包括通过柱面投影变换统一坐标系,采用基于特征点的SIFT算法提取图像的特征点并进行匹配;针对传统SIFT算法存在错误匹配而影响图像拼接质量的问题,使用RANSAC算法进行多次优化迭代,达到剔除错误匹配点的效果;针对匹配后生成的图像变换矩阵,为防止其线性结果不稳定并进一步优化结果,采用非线性的LM算法进行优化,使用线性加权平滑算法对图像进行融合,实现全景图像的生成。试验采用计算图像重叠区域相关系数定量评价图像拼接效果,并对获取的30组共60幅图像采用RANSAC算法和LM算法进行处理。结果表明,经过RANSAC算法处理后,误匹配点得到明显剔除,匹配特征点之间的平均几何距离偏移量明显减小,其平均值由39. 401 3像素下降至0. 581 9像素,相关系数由0. 287 8上升至0. 724 9。与手动设置阈值的剔除误匹配点方法进行了比较,经过RANSAC算法处理后的平均相关系数为0. 724 9,大于阈值设为0. 4时的0. 593 3,以及阈值设为0. 6时的0. 200 7,证明该算法能够实现多种情况下的图像拼接,剔除误匹配点;经过LM算法处理后,平均几何距离偏移量由0. 581 9像素进一步下降至0. 569 3像素,平均相关系数由0. 724 9进一步上升至0. 726 1,证明图像变换矩阵得到进一步优化,全景图像的拼接质量得到进一步提高。     

作物病害图像中重叠病斑分离算法

针对传统的分水岭分割算法的不足,应用了一种基于标记测地重建的分水岭算法对棉花重叠病斑图像进行分离.首先对病斑二值图像利用多尺度距离变换获得病斑的距离图像,通过极限腐蚀操作检测出标记种子;然后以种子标记为基础.运用形态学测地重建运算获取测地影响区骨架SKIZ--分水岭线;最后利用分水岭线与原病斑图像进行交集运算.从而得到分离的图像.运用该算法对棉花重叠病斑图像进行分离,试验结果表明:该方法能较好地将图像中的重叠病斑分离,并较好地保存病斑边缘信息,对图像中的微小结构和噪声不敏感,具有良好的鲁棒性.