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。     

采摘机器人选择性作业信息获取研究——基于无标定视觉伺服系统

以采摘机器人采摘作业为研究对象,以选择性采摘成熟果蔬为研究目标,基于无标定视觉伺服系统,结合果蔬成熟特性判断目标果实是否适合采摘,设计了一套以MSP430F149为核心的智能检测控制系统,可以实时处理相机采集到的图像,并选择性采摘符合要求的果实。本文重点研究了视觉伺服原理与模型、果实成熟度判断、选择性作业信息获取,以及系统的硬软件设计,并对文中设计研究的系统进行了可行性验证。试验结果表明:该无标定视觉伺服系统判断准确,能够较大程度提高机器人的可靠性与稳定性,应用前景宽广。     

基于DXNet模型的富士苹果外部品质分级方法研究

针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法（多卷积神经网络融合DXNet模型）。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。     

基于机器视觉的嫁接用苗外观特征自动检测

提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数。首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置。然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得。与手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2 mm和6 mm。     

基于单目多视角视觉的珍珠品质检测

利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像,对其进行图像预处理并按照成像规则进行融合拼接,从融合拼接的珍珠全景图像中提取出珍珠表面颜色、光泽度及均匀度等特征参数;依据与国家标准相一致的判断指标与相应的检测算法来识别和检测珍珠品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,可实时完成珍珠的颜色、光泽度及均匀度等外观品质指标的视觉检测与分类,各个指标的检测精度均达到了80%以上。     

无核白鲜葡萄机器视觉质量预测研究!

以新疆无核白鲜葡萄为研究对象,采用机器视觉技术预测葡萄穗的质量。首先,提取RGB图像,做G,B双通道分量加运算R+B,采用高斯低通滤波法滤除图像中的噪音,采用Gamma变换法调整图像灰度,从而增强前景与背景的对比度。其次,采用自动阈值分割法分割图像,经数学形态学的腐蚀和开运算获得最佳二值图像,提取二值图像中目标区域的几何特征。最后,采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归预测葡萄穗的质量。结果表明,提取分割后的葡萄穗面积、周长、长轴及短轴长度等特征建立的偏最小二乘回归模型,其预测葡萄穗质量效果最佳,相关系数r2为96.91%。     

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。     

基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法

针对中国蒜头分选率和分选精度较低而影响其商品价值等现状,设计了一套基于机器视觉技术的大蒜蒜头分选系统,以蒜头最大横切面直径作为分级标准,利用VC6.0编程实现上述分级模型的算法。试验选择3 2 0个金乡蒜头样本对其进行测试,该装置对蒜头总体筛选精度达到9 0.9 3 7 5%。试验结果表明:利用机器视觉技术可以对大蒜蒜头进行分级。     

基于机器视觉的脱绒棉种染色特征的提取算法

针对种子活力四唑染色法检测中由于人工视觉疲劳、劳动强度大等因素引起的人工误判情况,提出了一种基于机器视觉的脱绒棉种染色特征的提取算法。此算法是在随机选取了庄稼汉品种的脱绒棉种进行四唑试验后进行的,通过对染色棉种进行图像采集,对图像进行灰度变换、HSI颜色空间转换、中值滤波、自动阈值分割等预处理,经去噪、补洞后得到整粒脱绒棉种的面积和染色部分的面积。同时,计算出图像染色比例,为脱绒棉种活力在线检测奠定理论基础。     

基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。