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。     

宽幅施药机械机器视觉辅助导航系统研究

为了实现宽幅施药机械喷幅的精确拼接,提出一种机器视觉辅助GPS导航方法。该方法首先对施药机械幅边喷洒泡沫剂并进行泡沫剂识别,识别过程中为了有效分割目标与背景,选定蓝色泡沫剂作为试验对象,提出使用超蓝色灰度化方案,并经过形态学滤波、行定位点的选取、Otsu分割提取泡沫剂信息,使用迭代的最小二乘法检测泡沫剂中心线的信息;然后给出了二维图形航向偏角和偏距的定义,并根据识别的泡沫剂信息进行航向偏角和偏差信息的提取,从而指导施药机械的行进方向。试验表明,所提方法可以较为准确地进行泡沫剂识别,根据泡沫剂信息识别得到的偏角计算值和实际测量值平均误差为1.58°,最大误差为2.5°,偏距计算值和实际测量值平均误差为5.4 cm,最大误差为8.4 cm,检测精度能够满足实际需求。     

基于立体视觉的农机热锻件测量系统设计

为解决农机热态锻件的在线尺寸测量问题,提出了一种基于计算机双目立体视觉的解决方案。针对热锻件的图像获取、特征提取、图像匹配和三维重建等问题展开研究,分别采用光谱选择性图像采集方案、形态学角点和轮廓提取方案,基于标定立体校正的快速匹配和重建方案,构建了一套在线测量系统。为提高系统的实时性,采用Open CV计算机视觉库函数实现相应算法。以一个被加热至1 000℃圆柱体锻件为试验对象,测量结果直径相对误差为2.20%,高度相对误差为1.81%,用时87s。试验结果表明:所提出的农机高温热锻件几何参数测量方法能够满足锻造生产现场对尺寸测量实时、精确、高效的要求。     

番茄采摘机器人系统设计与试验

为了提高鲜食番茄采收的自动化水平,减轻人工采摘劳动强度,设计了一种番茄智能采摘机器人。该采摘机器人包括视觉定位单元、采摘手爪、控制系统及承载平台,并基于各部件工作原理制定了采摘机器人的工作流程。基于HIS色彩模型进行图像分割,提高了果实识别的准确度;通过气囊夹持方式确保果实采摘过程中对果实的柔性夹持。试验结果表明:视觉定位、采摘手爪等模块运转良好,采摘单果番茄耗时约24s,成功率可达8 3.9%以上。     

基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统

杂交稻机械化秧盘精密播种育秧过程中需要人工实时监测,以保证秧盘播种性能,为解决传统人工长时间户外、低效的监测方式,设计了基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统。系统由嵌入式开发平台、无线Wi Fi网关、高清网络摄像头、红外传感模块、远程服务器等组成。嵌入式开发平台采用Tiny4412开发板,并在其上移植Linux系统、摄像头驱动、GPIO口驱动;采用Qt开发工具,完成图像采集、实时显示,并设计出友好的人机交互界面;利用Jpeglib静态库对图像进行数据压缩;利用无线Wi Fi局域网、嵌入式系统和远程服务器按照规定的协议通过Socket通信进行数据传输。远程服务器基于Netty框架对采集到的图像数据进行校验、实时显示和保存。试验结果表明,不同分辨率图像的无线传输速率均满足育秧流水线实时作业要求,JPEG格式的图像经过数据压缩,其传输速率大大提高;嵌入式采集终端能够稳定采集播种秧盘图像,并成功地上传到服务器,网络平均丢包率为0.23%,误码率为0.23%。     

非结构环境中扰动葡萄采摘点的视觉定位技术

非结构环境下采摘机器人对扰动葡萄采摘点的视觉识别定位有实际应用价值。首先基于"挠性杆-铰链-刚性杆-质量球"模型对葡萄串形态进行分析,将其扰动状态分解为XOY和YOZ 2个平面的类单摆运动,对扰动葡萄进行视频拍摄,通过对视频中多帧葡萄图像进行Otsu阈值分割得到果实和果梗,并计算出各帧图像中葡萄串的质心;对各帧图像的葡萄串质心进行曲线拟合,计算出葡萄类单摆运动的周期与摆角,从而确定当前扰动葡萄是否适合视觉定位;对可实现视觉定位的扰动葡萄,选取类单摆中间位置质心点对应的葡萄图像,对葡萄串上方矩形区域进行Canny边缘检测,再利用霍夫直线拟合结合角度约束法实现扰动葡萄采摘点的定位。视觉定位试验结果表明:自然环境中不同光照下扰动葡萄采摘点的视觉定位准确率达80%以上,为采摘机器人应用于实际生产提供了理论基础。     

大型收获机械发动机孔组位置度误差在线检测方法

发动机是收获机械的动力源,其安装位置精度将直接影响整机装配质量,进而关系机器的作业效率和可靠性。由于收获机械底盘机架结构复杂、表面粗糙度大,现有测量方法及设备难以满足大跨距孔组位置度误差测量需求,针对收获机械发动机安装孔位置度的自动化测量需求,提出了基于机器视觉的大跨距孔组位置度误差在线检测方法,通过建立孔组位置度误差模型,使用多部工业相机获取安装孔二维图像,通过相机在线标定、图像增强处理、特征提取、坐标变换等手段,实时测取并计算安装孔组之间的位置度误差。在此基础上,基于LabWindows/CVI平台,开发了自动检测软件,实现了发动机安装孔位置度的快速检测。以某型玉米收获机底盘机架发动机安装孔组为对象开展了试验研究,结果表明,利用该方法能够有效获取安装孔组的位置度关系,建立的孔组位置度误差模型能够进行误差分析与评定,在分辨率和测量精度上均优于传统测量方式,检测效率较高,能够满足生产线自动化检测需求。     

猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验

目前市场上存在的猕猴桃分级机械主要是针对质量特征进行分级的大型机械,而消费者在购买猕猴桃时往往更注重它的外观品质,且大型设备难以在以农户小规模营销为主的市场环境下得到普及。为了实现猕猴桃外观品质的自动分选,适应广大猕猴桃种植农户的需求,设计了一种基于机器视觉的小型移动式猕猴桃外观尺寸在线检测与分级系统。该系统主要由输送机构、检测机构、分级执行机构和控制系统组成。输送机构采用倾斜式输送带方案,结构简单,便于实现猕猴桃的输送和分级;检测机构采用图像处理的方法得出猕猴桃的大小等级信息;分级执行机构借助猕猴桃的重力与旋转磁铁的开合实现猕猴桃的分离。对样机进行了试制和验证试验,结果表明:该系统的平均分级成功率为96.3%,单个猕猴桃分级时间约为2.5s。该猕猴桃检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供了基础和依据。