基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测

针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右.     

气动伺服系统全局稳定快速收敛负载独立压力观测器

在气动伺服系统中实现高精度控制,通常需要采用要求全状态信息的基于模型的非线性控制算法。鉴于轻量化的设计要求或者出于成本的考虑,构建压力观测器来代替压力传感器。首先,采用李雅普诺夫稳定性理论来论证所设计的压力观测器的全局稳定性。其次,通过试验研究,选取满足试验要求的多变指数值。然后,任意设定偏离实际值的压力观测器初值,以证实该压力观测器收敛迅速且不断逼近真实值。另外,通过作用一个变刚度的载荷于系统,以证明该压力观测器是负载独立的。最后,试验表明采用所设计的压力观测器来实现气动系统的伺服控制是有效的、可行的。     

基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测

针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。     

梯形渠道渠底土层水分溶质运移模拟研究

建立了梯形渠道浸水过程中水盐运动数学模型及其定解条件,用混合拉普拉斯变换有限元数值解法,初步分析了其渠道浸水预溶过程渠底土层中水盐运动规律。结果表明:混合拉普拉斯变换有限元法求解梯形渠底土层水分运动和溶质运移过程,计算时间短,精度较高结果稳定,可用于梯形渠底水分运动和溶质运移的模拟。     

计算机辅助设计线图数据处理的灰色模型与方法

在分析计算机辅助设计线图数据处理的现状后，提出了其线图数据处理的灰色模型参数估计的函数变换法。实例表明，该方法简单实用，值得在计算机辅助设计中推广使用。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

农林环境机器视觉导航路径生成算法及应

提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理.     

基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.912%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%.利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.106%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高.     

农田非结构特征视觉导航研

研究了农田非结构环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法.首先,根据农作物的特点提出了使用聚类的方法检测作业区域终点;其次,为避免噪声干扰,利用移动窗口检测二值图像白色像素的个数,确定导航路径区域;最后,使用改进的Hough变换提取导航线.实验表明,该算法可以准确提取绿色植物的行信息,处理一帧分辨率为320×240像素的彩色图像平均需要57.404ms,正确识别率达99%.     

水土保持监测中SPOT5遥感图像几何精校正方法研究

为探索空间分辨率为2.5 m的SPOT5遥感图像用于水土保持监测的可行性,须进行遥感图像几何精校正。在理论分析遥感图像校正模型的基础上,通过实例计算,详细研究各种可能的几何精校正方法及实际精度状况。综合考虑几何位置变换精度、灰度重采样精度,确定适合水土保持监测的SPOT5遥感图像的几何精校正方法。