基于视觉里程计和自然信标融合的移动机器人定位算法

针对未知室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于单目视觉和自然信标融合的移动机器人定位算法。该方法采用普通摄像头和全景摄像头结合的方式进行定位。采用普通摄像头提取天花板特征,进行视觉里程计定位。全景普通摄像头提取周边环境及天花板信息,采用Harris-SIFT构建自然信标库,并且进行自然信标检测与识别。在两者的基础上,移动机器人进行实时定位。利用自然信标定位时,提出方向滤波器结合视觉里程计和惯导系统估计旋转角度,利用自然信标求取定位特征点,两者结合进行定位。该方法有效地结合了相对定位的快速性和绝对定位的准确性。在室内环境进行试验,其中自然信标定位在x,y方向的平均误差分别为38.66和31.54 mm。相比视觉里程计而言,结合自然信标定位的平均误差分别减小了32.53%和68.68%。融合视觉里程计的自然信标定位运算速度相比仅靠自然信标定位而言提高了约6倍左右,同时与视觉里程计定位处于同一数量级。试验结果表明相对于视觉里程计而言,所提算法大大提高了定位精度,同时不影响算法的实时性。     

基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选

制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.     

基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。     

自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

应用数字图像技术进行水稻氮素营养诊断

【目的】研究田间试验条件下水稻不同生育期冠层图像色彩参数(G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B)及植株氮素营养指标(叶片含氮量、植株全氮含量、生物量、氮素累积量和冠层NDVI值)的时空变化特征,并分析两者间的相关性,确立水稻氮素营养诊断的最佳色彩参数和方程模型,为探明数码相机在水稻上的适宜性及精确诊断水稻氮素营养状况提供理论基础。【方法】于2013年5月9月在湖北省武汉市华中农业大学试验基地(30°28'08'N,114°21'36'E)采用不同施氮处理的田间试验,以籼型两系杂交稻"两优6326"为供试作物,设置4个施氮水平:0、75、150和225 kg/hm2(分别以N0、N75、150和N225表示),3次重复,随机区组排列。分别在水稻分蘖期、拔节期、孕穗期和灌浆期采用数码相机(Nikon-D700,1200万像素)获取水稻冠层图像,应用Adobe photoshop7.0软件直方图程序提取图像的红光值R、绿光值G和蓝光值B,研究数码相机进行水稻氮素营养诊断色彩参数,确定植株氮素营养指标诊断模型。【结果】较对照(N0)相比,分蘖期、拔节期、孕穗期和灌浆期3个施氮处理水稻地上部生物量、叶片含氮量、植株全氮含量、氮素累积量、冠层NDVI值和成熟期产量增幅分别平均为40.7%98.0%、42.4%72.4%、36.2%85.3%、125.5%209.1%、51.3%60.6%和60.1%117.0%,差异显著。水稻不同生育期各冠层数字化指标G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B与上述氮素营养参数相关性差异较大,且以数字图像红光标准化值NRI表现最佳,建议作为应用数码相机进行水稻氮素营养诊断的最佳冠层图像色彩参数指标。进一步分析表明,可以用统一的线性回归方程来描述不同生育期、不同氮素水平下水稻植株氮素营养指标随冠层色彩参数NRI的变化模式。【结论】数码相机进行水稻氮素营养诊断测试结果稳定,具有快速、便捷、非破坏性等优点,冠层色彩参数NRI与水稻氮素营养指标和产量之间均表现出较好的相关性,满足氮素营养无损诊断的需求,对实时、快速监测水稻长势状况及氮素营养丰缺水平具有较高的可行性,有望发展成为新时期作物氮素营养无损诊断技术的潜力。     

酸法提取青稞麸皮结合酚工艺优化

为了提高青稞的附加利用价值,该文以青稞麸皮为研究对象,考察了提取试剂、酸质量分数、萃取pH值、料液比和提取温度对多酚质量分数和 DPPH·自由基清除能力的影响。采用中心组合设计优化其结合酚提取工艺。结果表明,青稞结合酚提取最优工艺条件为：提取试剂为硫酸,酸质量分数为11.10%,水料比为1：17 g/mL,提取温度为75℃,pH值不作处理,此条件下提取得到的结合酚质量分数达224.33 mg/(100 g),DPPH·自由基清除能力达9919.28μmol/(100 g),与预测值多酚质量分数243.80 mg/(100 g),其DPPH·自由基清除能力9087.02μmol/(100 g)基本一致。高效液相色谱法检测到最优工艺下所得青稞结合酚中含有8种酚酸及8种黄酮类物质,总量达325.104 mg/(100 g)。研究结果为全面评价青稞结合酚含量及青稞麸皮的高效利用提供科学依据。     

基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别

中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数（mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数（linear predictive cepstrum coefficient,LPCC）进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。     

油料冷态预榨过程的油脂径向渗流模型及验证

为量化考察油料一维压榨过程中油脂的流动状态,针对直筒式冷态压榨制油过程,通过简化假设建立了一维压榨模型,并对油料微元进行受力分析;利用Darcy渗流定律与Terzaghi固结理论建立了油料压榨过程中的渗流模型,确定了影响压榨出油效果的因素主要为料筒内径、物料层高度、压榨压力、压榨时间、油脂黏度和物料孔隙度。在实际压榨过程中,压榨压力和压榨时间易控制,油脂黏度和孔隙度也可以通过设置压榨参数而改变,而压榨机的料筒规格不易改变,因此料筒半径的选取尤为重要。基于此,根据渗流模型推导出油率模型,分析了料筒半径对出油率的影响关系,指出料筒内径不宜过大。开展不同筒径时的出油率试验,并与模型预测值对照,其最大误差为2.10%。研究结果为油料直筒式低温预榨制油设备制造及工艺参数的优化及选取提供了参考。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。