基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。     

基于点云图的农业导航中障碍物检测方法

为满足智能农业机器人路径规划中障碍物检测的需求,针对传统双目视觉中用于障碍物检测算法的局限性,提出基于点云图的障碍物距离与尺寸的检测方法。该方法以双目视觉中以立体匹配得到的点云图为对象,通过设置有效空间,对不同区域处点云密度的统计,找到点云密度随距离的衰减曲线。远距离障碍物由于相机分辨率的不足,点云密度会随距离下降,通过密度补偿算法进行补偿,经二次设置有效空间后锁定障碍物位置,将目标点云分别投影于俯视栅格图和正视图中,获得其距离和尺寸信息。试验表明:该方法能有效还原障碍物信息,最大测距范围为28 m,平均误差为2.43%;最大尺寸检测范围为10 m,长度和高度平均误差均小于3%。该文基于点云图的栅格化表示和密度补偿算法,通过设置有效空间将点云投影得到障碍物距离和尺寸,不同环境下的精度测试和距离检测验证了可靠性和鲁棒性。     

基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。     

导向充填式水稻精量穴播排种器孔-槽组合型孔设计与试验

针对水稻轻简型机械式排种器因稻种无序充填型孔,导致种群精量分离效果不佳,播量精确调节困难等问题,该研究基于稻种在齿盘疏导下的分布姿态规律,设计了一种具有导向充填效果的孔-槽组合型孔。构建了衡量型孔充种区域稻种分布姿态的评价方法,明确了该区域稻种姿态随时间的变化规律,分别确定了适宜于常规稻和杂交稻排种的大、小组合型孔的结构参数。以常规稻黄华占与杂交稻丰两优3948稻种为排种对象,以大、小进种孔宽度和振动频率为试验因素,依次开展了单因素、二因素全因子和品种适应性试验。单因素试验表明,当大进种孔宽度为6.8～7.6 mm、小进种孔宽度为4.6～5.2 mm时,排种器排种常规稻和杂交稻的合格率均大于85%;低频振动是影响排种器排种性能的主要振动工况。全因子试验表明,当大进种孔宽度为7 mm、小进种孔宽度为5 mm时,排种器的合格率基本不低于90%,并能适应不同的振动工况;品种适应性试验表明,在适宜的进种孔有效长度下,不同尺寸稻种的排种合格率不低于88.80%、漏播率不高于3.60%、破损率不高于0.16%。田间播种试验表明,大组合型孔播种黄华占时,各行合格率不低于89.33%、漏播率不高于1.60%、重播率不高于9.60%、穴径平均值44.64～54.83 mm、穴距平均值133.21～144.67 mm;小组合型孔播种丰两优3948时,合格率不低于85.73%、重播率不高于8.27%、漏播率不高于6.53%、空穴率不高于1.73%,穴径平均值39.88～45.59 mm、穴距平均值200.79～205.56 mm,均满足常规稻和杂交稻大田精量旱穴直播的种植要求。本文通过组合型孔不同大小进种孔的切换及进种孔有效长度的调整兼用于不同水稻品种不同穴播量的低损精量排种,为水稻可调播量排种器设计提供理论参考依据。     

杂交稻气力滚筒集排式排种器楔形搅种装置设计与试验

为提高杂交稻气力滚筒集排式精量排种器的排种精度,该文设计了一种楔形搅种装置,以解决滚筒型排种器由于充种时间短和吸种区稻种架空造成吸种精度低的问题。以厚度1、2和1～2mm(带有坡度,其最薄处厚度为1 mm、最大厚度处为2 mm)3种楔形搅种装置为研究对象,简化排种器模型,进行了搅种过程离散元仿真模拟,以吸孔附近稻种层的平均法向接触力和平均三轴合速度为评价指标,分析了不同搅种装置对种群内摩擦力变化的影响,得出1～2 mm带有坡度的搅种装置对稻种种群的搅动效果较好;以杂交稻种晶两优1212为研究对象,采用三因素五水平二次回归正交旋转组合试验,研究在1～2 mm带有坡度的楔形搅种装置下吸种负压、滚筒转速、清种距离(清种指到吸孔边缘距离)对滚筒型排种器排种性能的影响。结果表明:以漏吸率(X_1)、合格率(X_2)、重吸率(X_3)为评价指标,预测最优组合为吸种负压为1.60 kPa、滚筒转速为10 r/min、清种距离为1.94 mm,其合格率为84.67%,重吸率为7.92%,漏吸率为7.41%,试验验证上述最优组合:合格率为86.00%,重吸率为8.47%,漏吸率为5.53%。该研究结果表明,安装1～2 mm带有坡度楔形搅种装置对稻种的分离、搅动和助吸有明显作用,可提高排种器吸种性能,为进一步优化杂交稻气力滚筒集排式精量直播机排种性能提供依据。     

自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

考虑滑移滑转的双电机履带底盘路径跟踪算法

针对履带底盘田间作业时由于土壤松软、田面不平整导致履带滑移滑转、自动导航路径跟踪精度低的问题,该研究提出了考虑滑移滑转的履带底盘路径跟踪算法,基于履带底盘运动学模型推导出表征滑移滑转特性的转向半径修正系数,并设计了一种基于预瞄模型的模糊控制路径跟踪算法。该方法在纯模糊控制基础上通过预瞄模型确定预瞄点,进而得到横向偏差与航向偏差,同时在常规模糊控制器中引入转向半径修正系数,建立横向偏差、航向偏差、转向半径修正系数三输入模糊控制器。以双电机履带底盘为控制对象,采用高精度RTK-GNSS和MTi-30惯性传感器获取底盘实时位姿信息与角速度信息,进行组合导航。开展了三输入模糊控制器田间U型路径跟踪试验,结果表明,三输入模糊控制器的直线跟踪最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为12.0、3.6和4.4 cm;三输入模糊控制的曲线跟踪最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为21.3、8.6和8.4 cm;为进一步确定本研究算法在履带出现滑移滑转时对路径跟踪精度的提升效果,开展了常规模糊控制器与三输入模糊控制器曲线路径跟踪对比试验,结果表明：当作业速度为0.6 m/s时,常规模糊控制器的最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为31.1、8.3和10.2 cm,三输入模糊控制器的最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为22.4、7.4和9.1 cm,相较于常规模糊控制器,路径跟踪精度分别提高了27.95%、10.84%和10.78%,所设计的三输入模糊控制器可有效降低履带滑移滑转的影响,增强导航系统的控制性能,可为履带底盘在田间松软土壤环境下高精度导航作业提供参考。     

考虑倒伏与粮仓容积的再生稻头季机收路径规划

为提升机具作业效率和质量、减少土壤碾压等,该研究提出一种同时考虑作物倒伏状态、碾压面积和收获机粮仓容积的路径规划算法（ harvester grain bin capacitated arc routing problem,HGBCARP）。该算法由作业信息处理模块和作业路径规划模块组成,作业信息处理模块将农田边界、卸粮点位置、作物倒伏方向及面积、位置等信息转化成可处理的数据形式并传输给路径规划模块,然后由路径规划模块进行作业行方向划分、作业行遍历顺序寻优、转弯方式生成、碾压面积计算等,最终得到最优路径规划结果。采用改进遗传算法,分别以3种再生稻收获机、2种传统水稻收获机和3种不同田块为对象,以行驶路径长度、碾压面积、收获粮食量为评价指标,采用回转式收获路径和HGBCARP式收获路径规划开展对比试验。结果表明,HGBCARP式比回转式收获路径碾压面积减少11.79%～27.20%,可使倒伏的机收头季稻增收1.64%～1.95%;同时在3种不同田块条件下进行仿真试验,HGBCARP式比回转式收获路径可使碾压面积减少7.25%～20.09%。使用电动无人履带式底盘对不同收获路径进行田间模拟收获试验,HGBCARP式收获路径与传统牛耕往复式及回转式收获路径相比,碾压面积减少约11.21%～28.03%,在路径长度减少约6.81%～23.46%,验证了HGBCARP式路径规划方法的有效性,研究结果可为智能化作业路径规划研究提供参考。     

气力式包衣杂交稻单粒排种器研制

为满足杂交稻单粒播种的作业需求,该研究结合包衣稻种设计了一种单粒气力式排种器,分析了吸种姿态对吸种精度的影响,利用稻种导流原理,设计了一种导流式吸种盘,对稻种在该吸种盘导流作用下的运动过程进行了分析,建立了吸附过程中稻种与吸种盘之间的运动模型.采用包衣稻种(杂交稻五优1179)为试验材料,采用三因素三水平全因素试验方法...     

基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法

准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。     

基于Snake模型与角点检测的双果重叠苹果目标分割方法

为了实现重叠苹果目标的精确分割,提出了一种Snake模型与角点检测相结合的重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用Snake模型得到重叠苹果目标的轮廓,接着采用提出的基于距离测度的角点检测算法寻找重叠苹果目标的角点,针对距离扰动产生伪角点的问题,采用3级db1小波变换得到不含细节信号的近似距离信号,并通过Spline样条内插算法使其恢复到原始信号的长度,从而去除伪角点,最后提出了一种基于长轴分割准则的分割点选取方法并实现了重叠苹果目标的分割。为了验证算法的有效性,利用20幅重叠苹果目标进行了试验,并与人工计算得到的分割线进行了对比,试验结果表明,利用文中算法分割重叠苹果目标的最大误差为13.27°,最小误差为1.20°,平均误差为6.41°,表明Snake模型与角点检测算法相结合对重叠苹果目标具有较好的分割性能,将该方法应用于重叠苹果目标的分割是可行的。     

基于平滑轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法

果实采摘点的精确定位是采摘机器人必须解决的关键问题。鉴于苹果目标具有良好对称性的特点,利用转动惯量所具有的平移、旋转不变性及其在对称轴方向取得极值的特性,提出了一种基于轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法。为了解决分割后苹果目标边缘不够平滑而导致定位精度偏低的问题,提出了一种苹果目标轮廓平滑方法。为了验证算法的有效性,对随机选取的20幅无遮挡的单果苹果图像分别利用轮廓平滑和未进行轮廓平滑的算法进行试验,试验结果表明,未进行轮廓平滑算法的平均定位误差为20.678°,而轮廓平滑后算法平均定位误差为4.542°,比未进行轮廓平滑算法平均定位误差降低了78.035%,未进行轮廓平滑算法的平均运行时间为10.2ms,而轮廓平滑后算法的平均运行时间为7.5ms,比未进行轮廓平滑算法平均运行时间降低了25.839%,表明平滑轮廓算法可以提高定位精度和运算效率。利用平滑轮廓对称轴算法可以较好地找到苹果目标的对称轴并实现采摘点定位,表明将该方法应用于苹果目标的对称轴提取及采摘点定位是可行的。     

自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。     

马齿形玉米种子尖端激光定向与胚面识别装置研制

为了实现玉米种子的尖端定向与胚面识别,该文以现有尖端定向装置输出的马齿型玉米种子为对象,基于激光开关和测距原理,提出了一种尖端定向与胚面识别方法:依据马齿形玉米种子尖端窄大头宽的轮廓特征,利用激光开关传感器等部件对玉米种子的尖端朝向进行识别,并将大头朝前的玉米种子进行剔除;依据马齿形玉米种子胚面上有胚沟而反面较为平整的表面特征,利用激光测距传感器等部件对尖端朝前的玉米种子进行胚面识别。设计并搭建了玉米种子尖端定向与胚面识别装置,配合现有的尖端定向装置进行试验,结果表明:尖端定向与胚面识别装置的尖端定向成功率达到99.1%,相比现有的尖端定向装置提升了9.5个百分点,胚面识别准确率为96.4%。该方法基本可以实现玉米种子的尖端定向,同时保证胚面识别准确率达到较高水准。该文提出的玉米种子尖端定向与胚面识别方法可为后续玉米种子的自动化定向包装提供参考。     

利用融合高度与单目图像特征的支持向量机模型识别杂草

除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2~5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5%,并与纹理和高度特征进行融合;将2~5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比。经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67%,100%,98.33%;平均识别准确率达98.33%。不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33%,91.67%,95%;平均识别准确率为93.33%。结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点。该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考。     

基于倾斜摄影的玉米种粒三维参数同步测量装置

为解决脱穗之后的玉米种粒三维特征的获取和分析这个重要而又困难的问题,该研究基于机器视觉技术开发了一种融合三维特征的玉米种粒考种装置。装置通过2块相互垂直的标定板来保留倾斜影像中的空间信息和标定数据,并据此计算三维数据。基于装置的标定数据,用图像处理的方法获取玉米种粒的长度、宽度和厚度数值。通过透视变换,从倾斜摄影图像分别得到水平正摄和垂直正摄的图像;玉米种粒轮廓的长轴和短轴以旋转盘的直径为参考进行计算;玉米种粒的厚度以垂直方向棋盘格标定数据为参考进行计算。按照10帧/s的帧率和1 280×720的图像分辨率启动图像记录系统。选取180粒不同品种的玉米种粒进行试验。种粒长轴、短轴和厚度测量的均方根误差分别为1.86、1.28和0.741 mm;决定系数分别是0.849 6、0.869 3和0.846 2。使用该装置并配合相应的方法能较为准确的一次性测量玉米种粒的三维参数,该研究可为玉米种粒的精细化考种提供参考。     

基于机器视觉的蘑菇单体检测定位算法及其边界描述

介绍的算法是以单体蘑菇为研究对象,通过该算法的研究将为蘑菇采摘机器人图像处理方法的实现奠定理论基础。研究内容包括,蘑菇图像的数字特征;提取边界的算法;对蘑菇边界进行离散傅立叶变化。提出仅需利用蘑菇的边界信息求蘑菇形心坐标的新方法,而且傅立叶描述可以进行蘑菇边界的平移、旋转和缩放操作,具有很强的边界形状重建功能。最后通过对获取的蘑菇图像进行分析,表明该算法和边界描述是非常有效的。     

基于机器视觉的温室番茄裂果检测

该文通过对温室番茄果实进行定位及裂果检测,可为番茄裂果率预估及后续裂果自动筛选提供参考。针对自然光照下采集的各类番茄图像,在相关颜色空间中进行阈值预分割,利用前期支持向量机训练得到的纹理特征分类器对预分割区域进行二次判别;之后在前景区域利用显著性角点分割构造边缘轮廓集,利用基于最小二乘法修正的改进霍夫变换拟合单个番茄目标;最后利用二维Gabor小波算子对拟合的单个番茄区域进行纹理特征提取及裂果判别。文中共采集82幅番茄图像,其中50幅图像作为训练集图像,32幅图像作为验证集,所提算法对测试集中总共128个番茄的果实正确检出率为91.41%,对其中35裂果的正确判别率为97.14%,裂果判别部分平均耗时21 ms。试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性与可靠性,对成熟期番茄裂果率的估计研究及采摘过程中裂果的自动分级筛选具有较好的指导意义,为未来实现温室番茄果实生长状态在线监测提供参考。     

基于机器视觉的红掌检测分级方法

中国盆花销售量随着消费水平的提高而迅速攀升,四大盆花之一的红掌在规模化生产中存在分级标准掌控不统一、分级结果不稳定以及效率低下等问题,制约了红掌产品的规模化生产,影响了红掌的出品质量。该研究提出基于机器视觉技术的红掌分级检测方法,对90株红掌的水平和竖直方向图像采集,经过二值化等处理,从侧视轮廓、俯视轮廓及佛焰苞轮廓特征三方面获取红掌植株的高度、冠幅、佛焰苞片数、苞片横径4项指标的信息, 针对每一项指标提出检测方法。试验结果表明,该方法对植株高度测量误差小于5.4 mm;针对植株冠幅提出了当量直径测量方法,佛焰苞片数测量正确率可达98.9%,苞片横径相对误差最大为6.52%。针对试验所选90盆红掌分级成功率达到97.8%。研究表明,利用机器视觉技术能够很好地实现对红掌盆花的在线检测分级。     

基于机器视觉的猪胴体背膘厚度在线检测技术

为了能在线精准测量猪胴体背膘厚度,解决人工测量过程中效率低、人为因素影响大及结缔组织易被误测量为背膘的问题。该文基于机器视觉及图像处理技术提出一种图像采集并自动测量背膘厚度的算法。在双边滤波、大律法、形态学变换的基础上,通过轮廓面积分割提取出背膘区域及其边缘轮廓,利用拟合线对轮廓边框进行拟合,判断是否包含结缔组织。若包含则针对原始图像目标测量区域像素点特征进行具体分析,去除结缔组织。然后通过直线映射,确定背膘厚度检测线,测量猪胴体背膘厚度。测试结果表明:检测方法能适应在线检测速度需求,检测正确率为93.5%,平均检测时间为0.3 s。研究结果为生猪屠宰生产线上准确、快速测量背膘厚度提供参考。