气泡边缘检测的FPGA图像处理系统的设计

介绍了一种基于FPGA的气泡边缘检测图像处理系统,以FPGA为核心,结合MATLAB软件下的Simulink工具箱,采用Sobel边缘检测算法,分别在纯MATLAB\Simulink环境下和以FPGA为核心的System Generator环境下搭建图像处理模型来提取气泡边缘特征,结果显示以FPGA为核心的System Generator环境下的Sobel边缘检测提取的气泡边缘特征信息更丰富、更清晰。基于Xilinx Vivado软件平台,成功编译生成硬件描述语言的边缘检测算法,证明基于FPGA的System Generator搭建的Sobel边缘检测系统的正确性。     

基于数学形态滤波算子的黄顶菊种子图像边缘检测

黄顶菊种子边缘检测是进行黄顶菊种子形态特征提取和分析的基础.经典的边缘检测算法由于抗噪声能力差,无法精确检测出黄顶菊种子的边缘.为此,运用数学形态学的基本原理和方法,提出了一种基于数学形态滤波器的二值图像边缘检测算法,应用于黄顶菊种子图像的边缘检测.实验结果表明,提出的边缘检测算法的性能明显优于经典的边缘检测算法,不仅能够准确、有效、完整地提取出黄顶菊种子的边缘,同时能有效地去除噪声.     

自然环境下杏树的边缘信息检测及轮廓提取

针对自然环境下采集的树木图像,容易受到环境、光照条件、自身结构形态等的影响,产生图像弱边界、连通性差、纹理边缘干扰多、感兴趣很难确定等情况,造成树木边缘信息检测及轮廓提取困难的问题。本文提出一种基于Open CV框架实现的树木边缘信息检测及轮廓提取方法,能够准确的提取到树木图像中单棵树木的边缘信息及轮廓特征,为树木的三维重建、测量等提供依据,从而为深入研究杏树生长发育、品质鉴定、培育新品种等提供重要的参考意义。     

叶面雾滴沉积分布直接检测算法研究

提出一种基于阈值边缘提取算法和HSV颜色模型的二次分割叶片雾滴图像识别算法。通过模拟喷雾试验得到三种不同雾滴密度的叶片样本,保留叶片自身轮廓信息的同时分割叶面雾滴,计算叶面积与雾滴覆盖率关系。结果表明应用Otsu阈值边缘提取与HSV空间混合算法相对于传统的k-means聚类分割算法、动态阈值分割算法,更适用于叶面雾滴分布的识别与检测,三种覆盖密度叶片的分割准确率分别为:95.16%、94.23%、93.76%,平均准确率为94.38%;雾滴覆盖率检测相对误差分别为:2.82%、4.11%、7.59%,平均相对误差分别为4.84%。基于阈值边缘提取与HSV空间提取的混合算法可分割叶面雾滴图像并检测完整叶面上雾滴覆盖率,识别结果能够满足识别精度的要求。     

一种改进的小波模极大值杂草图像边缘检测算法

提出了一种改进的、基于小波多尺度和多分辨率特征的数字图像边缘检测算法,分别利用不同尺度的、小波变换后的、水平方向和垂直方向的高频信息,根据李氏指数与小波变换关系,采用小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,然后利用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后得到不同尺度下的边缘图像.通过该算法对杂草图像仿真实验和经典的两种算子对比,证明该算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,能有效地解决传统边缘检测方法中存在的精确及强去噪能力之间的矛盾.     

基于双目视觉的作物苗期障碍物三维信息检测方法

农业智能装备在实际农田环境中行进或作业的过程中需要感知多变环境下的各种障碍物。为此,基于双目视觉,开展了作物苗期农田障碍物三维信息检测方法研究,提出了一种基于特征的障碍物检测算法。首先,利用边缘检测算法去除天空背景,提取出障碍物潜在区域的上边界线,利用超绿特征颜色变换去除绿色作物苗期农田背景,提取下边界线;然后,通过阈值分割算法提取障碍物目标区域;最后,通过重心特征点立体匹配来获取视差值,结合MatLab标定获取的相机内外参数进行三维重建,计算障碍物的距离、宽度和高度三维信息。田间试验结果表明:该算法可以正确提取出障碍物目标区域,障碍物距离、宽度和高度检测的平均相对误差分别为4.7%、5.79%和1.78%,能够满足农业智能装备田间障碍物检测的需求,具有较好的可靠性。     

基于改进Canny和灰度矩的水下图像边缘检测方法研究

针对水下图像对比度差、模糊,致使检测出的边缘存在不连续和伪边缘的问题,提出一种基于改进的Canny和亚像素的水下图像边缘检测方法。采用改进的Canny算法检测水下图像的像素级边缘,在此基础上采用灰度矩提取图像的亚像素边缘特征,提高边缘的定位精度和检测率。实验结果表明,提出的算法相较于传统的像素级边缘检测算法在边缘轮廓的提取、减少伪边缘、提升边缘精度方面有较大优势,尤其是对深海环境中光源单一以及图像对比度差的物体边缘的检测具有更显著的效果和定位精度。     

基于支持向量机理论的植物根系图像边缘检测方法

由于传统边缘检测方法中存在噪声大、粗糙边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果.为此,基于支持向量机方法给出了一种改善的边缘检测算法.同时,提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测;用所得到的边缘检测算法与Canny算法和Prewitt算法的性能进行了比较.仿真结果表明,给出的算法与Canny算法和Prewitt算相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰.     

基于最小二乘法的温室番茄垄间视觉导航路径检测

针对温室非结构作业环境和复杂背景下作业机器人路径识别检测问题开展研究。在HSI颜色空间分析番茄垄间道路图像在各分量的分布特性,提出了基于机器视觉的垄间加热管敏感区域提取方法,依据I分量直方图采用最大类间方差法进行图像自适应阈值分割,对分割后二值图像利用目标区域的边缘提取算法获得导航离散点簇。根据最小二乘法原理对导航离散点簇拟合得到2条加热管边缘线,在此基础上给出中心导航基准线检测算法,并针对光照不均和作物遮挡对导航路径检测进行了实验。实验表明,与Hough变换算法相比,该算法简单快速,对光照不均具有良好的鲁棒性,能够准确提取目标敏感区域的边缘信息,对不同遮盖率番茄垄间导航路径提取正确率达91.67%。     

基于立体视觉下联合收获机边缘检测技术的研究

智能联合收割机是目前作物收获的发展热点与研究重点技术之一，而确定田间地块边缘、未收割作物边缘、联合收获机直线行驶和在作物地头转向是实现全田间自动收获的基础。为此，设计了一种基于立体视觉下多种作物收获边缘快速检测方法，保持作物收获边缘在检测目标区域内，并提出了一种基于HSV(色调、饱和度和值)空间扫描的动态感兴趣区域提取算法，利用Ostu算法获得作物未收获面积，实现未收获作物边缘和作物末端边缘的同时检测，并根据作物收获末端边缘自动转向到下一个收割路径。田间验证试验表明：水稻检测准确率高于98%,玉米的检测准确率高于94%,平均处理速度为49frame/ms。研究结果表明：提出的基于立体视觉下联合收获机边缘检测及精准转向系统具有较高的工作精度和效率，可为提高作物收获性能提供技术参考与借鉴。     

联合作业打瓜取籽机关键部件的设计与研究

打瓜是新疆地区的主要经济作物,其生产过程机械化程度低,严重制约了新疆大田生产的发展。为此,拟定了一种将打瓜破碎和分离清选的设计方案,阐述了破碎装置的工作原理、结构组成和结构尺寸的设计。通过取样试验测得打瓜样本的平均值,设计了对辊破碎机构的间隙极限值,间隙极限值分别为dmax=1 0 0 mm,dmin=2 0 mm。阐述了籽瓤分离装置的工作过程、结构布局和结构尺寸的设计,设计了一种双滚筒式分离清选装置。通过取样试验测得新疆地区打瓜籽的三轴尺寸样本平均值,确定了内外筛网孔的尺寸,内外尺寸分别为20mm≤D1≤25 mm,5 mm≤D2≤8 mm。通过对破碎、分离清选装置的设计,提高了打瓜取籽机的工作效率,降低了破损率,对大面积种植模式,尤其是新疆地区具有促进作用。     

双锥压缩式哈密瓜承载托辊的设计及参数计算

针对当前水果检测分级过程中大型水果承载托辊形式单一的问题,设计了一种新型双锥压缩式哈密瓜承载托辊。该托辊不仅能够实现哈密瓜的360°旋转,还能够在蓄能弹簧的作用下自动适应不同大小的哈密瓜,增加哈密瓜在旋转过程中的稳定性。通过对100个成熟哈密瓜样本进行测量,建立了哈密瓜的质量及纵横径尺寸数据库,并在此数据库的基础上对双锥压缩式哈密瓜承载托辊的参数进行了设计和计算。计算结果表明:双锥压缩式哈密瓜承载托辊的承载范围为1.5~5kg,锥形滚子的斜边与中心轴线之间的角度为29°,弹簧刚度为0.169 N/mm。本文所设计的双锥压缩式哈密瓜承载托辊能够较好地适应哈密瓜的检测分级,具有一定的创新性。     

基于运动恢复结构的无规则植物叶片面积三维测量方法

接触式测量植物叶片面积的方法会对叶片造成一定程度的伤害,为此本文提出一种仅利用智能手机的非接触式多类别无规则叶片面积三维测量方法.首先,采用运动恢复结构方法获取植株的三维重建点云,在HSV颜色特征空间去除叶片三维噪点;然后,利用模糊C均值聚类算法分割单个叶片,重建叶片表面三角网格;最后,通过网格法计算叶片面积.对5种不...     

灌水下限对甜瓜生长及水分利用效率的影响

为指导华北地区设施甜瓜节水高效生产,以日光温室甜瓜为试材,控制灌水下限分别为田间持水量的90%(T1),75%(T2)和60%(T3),研究了膜下滴灌条件下不同灌水下限对甜瓜生长指标、水分利用效率的影响.结果表明:相对较低的土壤含水量促进根系发育、分生,有利于甜瓜叶面积、茎粗的增加,但株高对灌水下限的响应不明显(P=0.1).75%田间持水量灌水下限有利于提高甜瓜产量和品质.甜瓜根系主要水平分布在以植株为中心20 cm的范围内,垂向主要分布于0~40 cm土层内.各处理的水分利用效率从大到小依次为T3,T1,T2.制订了甜瓜高效灌溉制度,各主要生育期作物系数分别为1.81,1.61,2.21,2.19.     

RGB-D SLAM增强现实原木检尺系统构建与测试

将内嵌有ToF相机、面阵相机及IMU的智能手机作为硬件系统,RGB-D SLAM技术实时获取的深度图、位姿等为数据源,构建了RGB-D SLAM增强现实楞堆原木检尺系统。首先设计了基于ToF影像实时估计RGB影像像素深度的方法,实现对待测原木端面几何坐标的初步估计;其次,设计了散形分区去噪算法实现原木端面点云的精确过滤,设计了原木端面曲率估计算法实现对过滤点云可靠性判别;然后,基于PCA等算法实现原木长、短直径方向向量估计,并基于该向量对原木长、短直径进行了估计;最后,以所构建算法为基础在智能手机平台上搭建了增强现实楞堆检尺系统,实现智能手机对原木进行实时检尺、增强现实场景对测量结果实时监督。新型检尺系统通过对6个楞堆334根原木进行了检尺实验,以评估该设备的测量精度。结果显示：原木平均直径估计值的偏差及均方根误差分别为-0.13 cm(-0.35%)及1.05 cm(3.34%);原木径阶化直径估计值的偏差及均方根误差分别为-0.10 cm(-0.22%)及1.33 cm(4.43%);原木材积估计值的偏差及均方根误差分别为-0.007 m³(-0.27%)及0...     

基于环境VPD决策的温室甜瓜灌溉系统设计与试验

为实现温室甜瓜栽培的精准自动灌溉,设计了一种基于甜瓜最优生长需求的灌溉决策系统。兼顾甜瓜产量、品质、水氮利用效率3个类别10个指标建立综合评价体系,引入融合最大隶属度的AHP法确定甜瓜栽培综合最优的日灌水水平,采用K-means聚类算法对日最优灌溉量与环境温湿度数据进行分析,建立了甜瓜不同生育期基于环境饱和水汽压差（Vapor pressure deficit,VPD）聚类结果的定量灌溉决策模型。结果表明,灌水水平120%蒸腾蒸发量下甜瓜综合生长最优,不同生育期内VPD与灌溉量在聚类形心数为3时轮廓系数(0.72)最大,组间轮廓清晰,界限分明,且在VPD较高时,灌水量显著增高,聚类结果最优。自动灌溉系统采用RS485型温湿度传感器实时监测温室内的环境参数,由STM32F103ZET6单片机实现基于模型的灌溉控制,由电子流量计对灌水量计量反馈,并通过云平台实现远程监控功能。系统应用验证试验表明,甜瓜在产量、可溶性固形物含量和可溶性蛋白含量上略优于常规农艺管理,在节水方面优势显著,甜瓜全生育期累积节省灌水量15.9%,并极大地降低劳动力成本,实现自动精量灌溉。     

百色市西甜瓜生产现状与发展建议

西甜瓜是人们喜爱的一种水果,近年来西甜瓜种植效益降低,栽培面积也呈下降趋势。本文根据实地调研右江河谷西甜瓜产业发展现状,分析该地区西甜瓜种植栽培存在的问题;为右江河谷地区西甜瓜产业持续健康发展提出建议与对策     

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。     

打瓜集条机设计与试验

打瓜是新疆地区重要的经济作物,研发适合新疆地区的打瓜收获机械,对提高打瓜收获效率、增加农民经济收益具有非常重要的意义。为此,设计了一种打瓜集条机,利用螺旋输送装置对田间自然分布的打瓜进行集条处理,为打瓜收获创造条件。通过建立数学模型的方式对打瓜集条机螺旋输送装置的转速、直径、螺旋升角等参数进行分析与设计,为打瓜的机械化收获创造条件。田间试验结果表明:在规定作业速度下,当螺旋转速达到120r/min以上时,集条率可达到90%以上;螺旋转速超过160r/min时,打瓜破损率接近或超过5%,破损率超标;当机具作业速度为4km/h、转速120r/min时,集条率为95.7%,打瓜破损率为4.5%,可以取得较好的集条效果,且打瓜破损率满足指标要求。     

田间枣树叶片复杂目标图像综合分割方法

设计了一种复杂图像分割的综合算法。首先对图像进行预处理,锁定大致目标范围,对图像进行增强,再基于阈值分割和Canny算子对图像进行初步分割。然后结合形态学处理方法及各种逻辑运算对分割结果进行优化处理,得到精确完整的目标图像。以田间枣树叶片图像为例进行实验,证明了该算法的可行性和有效性。该算法对叶片重叠、叶片灰度不均匀等复杂图像都有很好的分割效果,获得了边缘清晰、平滑、定位精确的边缘图像。