光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展

近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。     

农业机器人并联视觉云台研究

针对智能农用机器人对机器视觉工作范围的需求,提出了一种用于农业机器人的并联视觉云台设计方案。基于双摇杆的输入输出特性,提出了一种运动支链设计方法,用于构建二自由度全球面工作空间解耦并联机构。在此基础上,衍生出两种可行的运动支链P5R和PRR,基于这两种运动支链,设计了2种二自由度全球面工作空间并联视觉云台RRP5R和RRPRR。通过运动学分析,分别建立了2种机构的位置关系表达式;通过尺寸优化,得到了2种机构的最优杆长比;通过对比得出,RRP5R型并联视觉云台具有更好的输入输出性能;通过有限元分析,研究了载荷对RRP5R型并联视觉云台运动精度的影响。结果表明,RRP5R机构强度满足要求,但杆件的累积弹性变形导致运动副的位移偏差较大。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息,提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先,利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像,得到二值化图像,结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量,对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线;针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题,引入高斯滤波器平滑累加曲线,并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰,在提取玉米茎秆边缘直线时,提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路,通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线;最后,根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围,并剔除伪特征点,采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明,本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms,特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比,本文算法精度高、实时性好,在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

种子形状参数检测的计算机图象处理技术

设计了采用计算机图象处理技术检测形状特征参数的实用算法，开发了对种子进行基本形状参数测量的计算机图象处理系统，实际测试表明，系统运行稳定，测量速度快，精度高，适合同时分析多个物体的特征参数。     

基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测

 研究利用计算机视觉技术快速测定叶绿素含量的方法,建立了根据番茄叶片颜色特征确定其叶绿素含量的一元二次拟合模型。在计算机视觉图像采集系统中采集番茄叶片图像,利用MATLAB图像处理工具提取图像的颜色特征参数,对颜色特征参数和番茄功能叶叶绿素含量做相关分析,建立回归模型。结果表明：RGB颜色系统的R/G、(G-R)/(G+R)、G-R、色度坐标r、r-g及HIS颜色系统的H值均与叶绿素含量呈极显著非线性相关性,可用于测定番茄叶片叶绿素含量。从建立的6组模型中筛选出拟合度较高的3组模型进行检验,预测误差在0～22.22%之间。用预测精度最高的G-R颜色特征预测叶绿素含量的模型为Chl.a = 0.0926 + 0.1208 (G-R) - 0.0009 (G-R)²,Chl b = - 0.0252 + 0.0397 (G-R) - 0.0003 (G-R)²和Chl.(a+b) = 0.1271 + 0.1600 (G-R) - 0.0011 (G-R)²。     

基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法

选取苗期农田作为研究对象,采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像,针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足,提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法.采用2G-R-B 法和OTSU法将图像二值化,通过快速中值滤波算法去除噪声,再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点,最后通过Hough变换检测垄定位点,得到作物行中心线.试验结果表明:基于垂直直方图投影的Hough变换检测作物行中心线的算法在保证高定位精度的同时,算法处理速度比直接Hough变换检测法提高了3倍,得到的定位基准线能代表作物行走向.     

温室环境下黄瓜采摘机器人信息获取

研究基于近红外图像的黄瓜果实与茎叶的信息表达方法,有效实现了近色系生物信息的图像识别。分析了黄瓜采摘深度图像信息的特点,通过建立基于灰度相关与极线几何相结合的匹配策略实现了双目视觉下的黄瓜抓取点的立体匹配和三维重建。研究温室环境下不同时间光照强度变化特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的导航线提取的适应性。试验表明机器人视觉系统能有效识别、定位果实的空间位置,定位误差控制在±5mm以内。     

基于计算机视觉的葡萄茎直径高精度测量方法

提出了基于计算机视觉的葡萄茎直径测量方法,采用双边滤波降低图像噪声,通过Otsu阈值分割和BloB分析实现葡萄茎与背景的分离,应用基于特征点的定位方法得到茎直径测量位置,由茎直径所包含像素数和尺寸当量计算出茎直径值,从而实现茎直径连续测量.实验和现场应用表明,系统测量重复精度可达±0.5μm.     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。     

玉米根茬图像的分割方法

对保护性耕作留茬覆盖情况下田间玉米根茬图像进行了分割.选取采集图像的彩度信息作为对象,通过对几种常用的自动阈值选取算法的比较,选择了迭代法对田间图像进行分割.实验结果表明:该方法能够有效地将根茬目标与土壤背景分割开来,为下一步检测行茬直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供了基础.