基于消费级深度相机的玉米植株三维重建

根据植物表型分析对植物三维重建的需求,针对植物特征点不易提取而影响三维重建的问题,提出了一种基于深度相机的植物三维重建方法。首先,对深度相机进行内部参数标定和深度畸变矫正,以获取准确的深度信息;然后,固定好相机和转盘的相对位置,精确地计算出在当前深度相机的坐标空间下、转盘旋转一个固定角度θ对应的矩阵T;最后,按旋转角θ等间隔转动转盘,获取一系列点云,并结合矩阵T实现点云拼接,完成三维重建。通过与使用商业软件Skanect的重建结果进行对比,本文重建方法只需要配准一次,还原度更高,效率更好,鲁棒性更强,满足植物形态测量需求。     

基于GICP算法的深度相机点云融合方法研究

深度相机能为机器人提供深度视觉信息,但单个深度相机视角范围小,使得机器人对外部障碍物的感知并不完全。对多深度相机点云进行融合,是扩展机器人视角的重要方法。本研究提出一种基于改进GICP(Generalized ICP)算法实现双深度相机点云融合的方法。该算法通过对双相机不同视角采集的点云数据进行匹配,以达到点云融合的目的。针对采集的数据集,对GICP算法添加剔除无效点及体素下采样方法,大大提高了配准速度,最终完成了点云数据的融合。     

关于玉米株型与性状关系的探讨

闸述了玉米株型研究的发展和株型分类。尤其是从叶夹角、叶向值、叶面积指数、产量等方面,探讨了不同玉米株型与性状的关系,旨往为今后的玉米高产育种提供参考。     

基于深度相机的山地果园运输车避障系统设计

为避免山地果园单轨运输车在运行过程中碰撞到作业果农、牲畜、大型石块等障碍物,提高果园作业的安全性和稳定性,采用深度相机基于渡越时间法设计一套山地果园单轨运输车避障系统。该系统运行时由深度相机获取运输车通行通道障碍物信息,经过运行Linux系统的树莓派车载电脑进行数据处理,做出决策后下发标志位信号至运输车控制中枢Stm32微控制器,控制电机改变运动状态。试验结果表明:该系统对于障碍物识别率为100%,对于符合修剪要求的干扰型侧枝,其误触率在8%以下,避障最小制动距离为101 cm,系统最大延时0.475 s。     

基于参数化的玉米叶片三维模型主脉提取

提取玉米叶片三维点云模型主脉对于建立真实玉米叶片模型具有指导意义。本文利用计算机图形学中的相关算法,包括离散网格的平均曲率计算、网格曲面的参数化以及点云数据的骨骼提取等,对扫描得到的玉米叶片三维点云模型进行主脉曲线提取。整个算法分为3步:不完整主脉三维点集提取、完整主脉点集提取和三维主脉重建。通过对不同种类玉米叶片三维扫描数据进行实验证明,该算法可以快速、准确地得到玉米叶片的主脉曲线。     

玉米株型与性状关系的研究

20世纪50～70年代,曾用高秆、大穗、松散、矮秆、小穗、植株清秀、叶片挺拔,或棵大秆粗、叶片下披等词句表述株型;70年代后,逐渐以叶片形态和着生姿态为主确定株型,其内涵包括茎叶、叶片、雄穗、雌穗等器官形态和体积大小、方位分布、相互配置及生理状况等内容.在我国随着玉米生产条件的改善和产量的提高,育种家由无叶舌植株叶片上冲、直立受到启发,于20世纪70年代初提出紧凑型,并对其标准进行研究和探讨.     

基于激光雷达与深度相机融合的SLAM算法

针对单一传感器地图构建时存在环境表征不充分,无法为移动机器人自主导航提供完整环境地图等问题,本文通过将激光雷达与深度相机获取的环境信息进行互补融合,构建出更完整精确的栅格地图。首先,对传统ORB-SLAM2算法进行增强,使其具备稠密点云地图构建、八叉树地图构建以及栅格地图构建等功能。其次,为验证增强后ORB-SLAM2算法的性能,在fr1＿desk1数据集和真实场景下进行测试,数据显示增强后ORB-SLAM2算法绝对位姿误差降低52.2%,相机跟踪轨迹增长14.7%,定位更加精准。然后,D435i型深度相机采用增强型ORB-SLAM2算法,激光雷达采用的Gmapping-Slam算法,按照贝叶斯估计的规则进行互补融合构建全局栅格地图。最后,搭建实验平台进行验证,并分别与深度相机和激光雷达2个传感器建图效果进行对比。实验结果表明,本文融合算法对周围障碍物的识别能力更强,可获取更完整的环境信息,地图构建更加清晰精确,满足移动机器人导航与路径规划的需要。     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

基于SR300深度相机的褐蘑菇原位测量技术

褐蘑菇工厂化种植模式下,为了给蘑菇采摘机器人提供工作参数,采用结构光SR300深度相机采集菇床图像送入工控机进行原位测量。针对菇床上褐蘑菇的菌丝干扰背景,在深度图像中利用土壤表面深度的众数,结合蘑菇菌柄至少20mm的高度,自适应选择动态阈值,从菇床背景中提取蘑菇菌盖二值图;针对粘连的类圆形蘑菇,基于2-1圆形Hough变换初步检测其圆心、半径,进一步对蘑菇的边界点进行跟踪、去噪、插补,分割粘连的蘑菇,准确拟合单体蘑菇边界,获取蘑菇圆心和边界点的三维坐标;校准相机坐标系并基于陶瓷圆板验证原位测量方法的精度,由此计算世界坐标系中单体蘑菇的位置、直径、偏向角、倾斜角。现场试验表明,蘑菇直径最大误差为5.57mm,倾斜角最大误差为6.3°,视频帧的运行时间为206ms,单体蘑菇的运行时间为44ms,可满足蘑菇采摘机器人的现场需求。     

基于深度学习和高斯过程回归的玉米冠下视觉导航路径提取方法

面对田间作业过程中大型机器机动性差及复杂场景下导航路径拟合精度差的问题,提出一种基于深度学习和高斯过程回归的玉米冠层下导航路径提取方法。首先,基于四足机器人采集玉米冠下作物行图像,对Mask R-CNN实例分割方法进行改进,在特征融合网络引入简化路径增强特征金字塔网络(Simple path aggregation network, Simple-PAN),通过增加自底向上的路径增强模块和特征融合操作模块,提高图像上下文特征的融合能力。其次,以模型识别的冠下作物行目标为基础构建两侧区域分界线,计算可通行区域两侧下垂叶片的分布情况,优化基于加权平均的导航路径算法。对高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)算法进行改进,添加DotProduct线性核对曲线拟合进行优化,优化GPR方法的直线拟合效果。最后,在验证集上进行导航路径识别,计算不同方法拟合导航路径的平均偏差。试验结果表明,该算法能够适应玉米田中叶片遮挡根茎的情况,优化的Mask R-CNN模型具备更高的冠下目标分割精度,基于改进GPR算法拟合的导航线平均偏差为0.7像素,处理一帧分辨率为1280像素×720像素的图像平均耗时为227ms,该算法能提供在玉米冠层下具备一定避障能力的导航路径,满足导航实时性和准确性的要求。结果可为田间智能农业装备的导航算法研究提供技术与理论支撑。     

基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法

玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGB-Depth（RGB-D）相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明：单株玉米株高的平均测量误差为1.62cm,均方根误差（RMSE）为1.86cm,测量精度满足实用要求。     

基于深度图像的蔬果形状特征提取

针对蔬果二维投影图像含形状信息量少而影响蔬果分级精度的问题,提出一种基于深度图像的蔬果形状特征描述方法,以番茄形状特征提取为例,对该方法进行了探讨.首先利用彩色图像信息将番茄从背景中分割出;其次通过三维机器视觉测量设备获取番茄的点云数据,并对待检测番茄的点云数据深度进行归一化处理;然后通过关联被分割出的番茄区域信息与深度信息得到了番茄的深度图,并对该深度图进行极坐标采样.通过在笛卡尔直角坐标下对采样结果进行傅里叶变换,获得了基于深度图像的通用傅里叶形状描述子,该描述子不仅能有效地描述番茄在深度和横向上的形状特征,同时还具有平移、旋转和缩放的不变性.将基于深度图的通用傅里叶描述子和基于一般二维投影图像的通用傅里叶描述子先后用于番茄的分级实验中,结果表明前者平均分级精度达到92％,精度高于后者.     

基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法

Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。     

组合式螺旋板齿种子玉米脱粒机工作参数优化

根据Box-Behnken试验设计原理,以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量,籽粒破碎率为响应值,采用四因素三水平响应面分析方法,并利用Design-Expert软件建立数学模型,对各因素及其交互作用进行分析.建立了各因素与籽粒破碎率之间的数学模型.试验数据分析表明:建立的回归方程显著;4个因素对籽粒破碎率影响的主次顺序为板齿螺旋角、脱粒轴转速、喂入量和排芯口压板压力;最佳工作参数为:喂入量2.8 kg/s、脱粒轴转速241 r/min、板齿螺旋角9°和排芯口压板压力40 N,此时籽粒破碎率为0.366％,较参数优化前的破碎率减小了0.084％ ～0.274％.     

基于图像处理的植物叶特征提取研究现状

通过对植物叶特征的分析,可以确定植物的种类和生长状态,对于植物研究、指导生产等具有重要意义.传统的叶特征提取方法都是通过人的手工操作完成的,效率较低,而当前可以借助于图像处理技术对叶特征进行自动提取.为此,对基于图像处理的叶特征提取研究现状进行了综述,并对其做了展望.     

六旋翼植保无人机风场竖直分布特性数值模拟与验证

植保无人机作业过程中,旋翼风场竖直方向分布特性对雾滴的输运效应及作物冠层的扰动作用直接影响施药沉积效果。本文以六旋翼植保无人机风场竖直分布为研究对象,采用基于格子玻尔兹曼方法的数值模拟技术建立了无人机前飞作业时旋翼风场仿真模型,并根据正交试验方法研究了多特征参数融合对风场竖直分布特性的影响。仿真结果表明,竖直分布风场垂直于飞行方向对称分布,当飞行高度和飞行速度增加或作业载荷减小时,风场强度逐渐减弱;竖直分布风场沿侧风方向倾斜,侧风风速大于3m/s时,风场横向倾斜超45°。基于此,采用恒温差热敏芯片研制了微型无线风速采集系统,并开展了植保无人机风场竖直分布特性的多因素田间验证试验,试验结果表明：仿真模拟与田间试验旋翼风场竖直分布规律基本一致,相对误差较小,风场竖直分布特性具有较好的一致性;数值模拟方法可有效模拟植保无人机飞行过程的非定常流动,仿真与田间试验结果为植保无人机雾滴沉积的研究提供了理论基础。