基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别

针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。     

棉花采摘机器人红外测距技术研究

为定位棉株上的棉花,用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0.7~1.6 m的距离区间内建立红外测距模型,获取了棉株表面点云的距离图像,测量精度达0.0085 m。以0.65为标准差设计高斯滤波器的尺寸,用1-D高斯滤波器平滑棉株图像,用2-D高斯滤波器求取其梯度图像,以0.2 m、0.08 m为强、弱阈值,基于Canny边缘检测算子构建闭环边缘,结合形态学运算提取棉花区域,去除棉枝。用峰点滤波器削弱棉花图像中的粘连重叠现象,基于分水岭算法提取单朵棉花并求取其距离。结果表明,单朵棉花的图像识别率达91.3%,红外与人工测距结果的相关系数为0.992 2,为采摘机器人运动轨迹的规划提供了参数。     

轴流泵叶片多学科设计优化

在对水力性能和结构分别进行学科分析的基础上,通过2个学科的耦合关系,建立了轴流泵叶片多学科设计优化的数学模型。采用协同优化算法,实现了同时满足叶轮效率最高和叶片质量最轻的优化目标。优化结果表明,多学科设计优化提高了轴流泵叶片的综合性能,可有效兼顾高效、轻量化的要求。水泵叶片多学科设计优化模型的协同优化算法高效、可行。     

基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

基于模糊聚类分析的草莓图像分割方法研究

为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。     

基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算

使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。     

玉米定向种子带恒张力卷绕系统自适应模糊PID控制

在玉米定向种子带的卷绕过程中,种子带的张力控制影响到种子带的质量。为此依据玉米定向种子带的要求,建立恒张力卷绕系统的传递函数,利用模糊控制技术实现玉米种子带的恒张力卷绕控制,创建了模糊自适应PID控制器,利用Matlab对其进行仿真,得到了较为合理的模糊控制算法,并将模糊控制算法通过西门子S7-200型PLC为核心的硬件控制电路应用于实际的张力控制,并进行了实际的卷绕试验。试验结果表明:模糊PID控制器与传统PID控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,张力产生阶跃时,系统过渡时间约为2 s,超调量在1.2%内,能够较好地满足种子带的卷绕要求。     

基于模糊PID的采棉机作业速度最优控制算法与试验

针对采棉机作业速度影响采棉效率的问题,提出基于模糊PID控制技术的采棉机作业速度实时调整算法,建立行走速度调节模型,实现采棉机作业速度最优控制。该算法通过实时获取棉花在线流量,经采棉输入负荷梯度堵塞条件约束,并将模糊算法和常规PID控制相结合,应用模糊规则和推理方法对PID参数进行在线整定,实时调节行走速度,实现作业速度最优控制。借助基于FPGA的硬件控制器在4MZ-5型采棉机上进行了试验研究。试验表明:所提出的算法可以根据棉花在线流量当量大小实时调整作业速度,提高了采棉机作业效率;有效避免了因采棉量过大造成的输棉管堵塞故障,提高了采棉机智能化水平。