基于倾斜摄影的玉米种粒三维参数同步测量装置

为解决脱穗之后的玉米种粒三维特征的获取和分析这个重要而又困难的问题,该研究基于机器视觉技术开发了一种融合三维特征的玉米种粒考种装置。装置通过2块相互垂直的标定板来保留倾斜影像中的空间信息和标定数据,并据此计算三维数据。基于装置的标定数据,用图像处理的方法获取玉米种粒的长度、宽度和厚度数值。通过透视变换,从倾斜摄影图像分别得到水平正摄和垂直正摄的图像;玉米种粒轮廓的长轴和短轴以旋转盘的直径为参考进行计算;玉米种粒的厚度以垂直方向棋盘格标定数据为参考进行计算。按照10帧/s的帧率和1 280×720的图像分辨率启动图像记录系统。选取180粒不同品种的玉米种粒进行试验。种粒长轴、短轴和厚度测量的均方根误差分别为1.86、1.28和0.741 mm;决定系数分别是0.849 6、0.869 3和0.846 2。使用该装置并配合相应的方法能较为准确的一次性测量玉米种粒的三维参数,该研究可为玉米种粒的精细化考种提供参考。     

基于图像处理的玉米收割机导航路线检测方法

快速精准的检测出导航路线并对田端做出准确判断是收割机视觉导航的前提。为解决玉米收割机导航作业过程中因玉米列阴影、玉米田端的杂草等因素对检测精度干扰的问题,该文通过分析视觉导航图像的颜色特征去除阴影干扰,对玉米收割机提取导航作业路径和判断田端提出了检测算法。为减少计算量,设定关注区域作为非第一帧图像的处理范围;为去除玉米列阴影对检测结果造成的干扰,强调关注区域内G(绿色)分量并减弱R(红色)或B(蓝色)分量;为加快处理速度,采用跳行累计G分量的方式确定候补点。在关注区域内对图像中去除阴影干扰后的G分量垂直累计值查找候补点,对图像上半部分收敛性好的候补点通过方差计算确定出已知点,再利用过已知点Hough变换拟合出玉米列边界所在的导航线。最后采用R分量的连续突变判断收割机是否到达田端。田间试验表明:目标直线的平均检测时间为50.13 ms/帧,对田端的检测准确可靠,满足玉米收割的作业要求。该研究成果也适用于高粱等其它高杆作物的机械化收获应用。     

融合坐标注意力机制的轻量级玉米花丝检测

玉米花丝性状是玉米生长状态的重要表征,也是决定玉米果穗生长进而影响玉米产量的重要因素。为了提升无人巡检机器人视觉系统对玉米花丝的检测精度和速度,该研究提出一种融合坐标注意力机制的轻量级目标检测网络YOLOX-CA。将坐标注意力机制（coordinate attention, CA）模块嵌入到YOLOX-s主干特征网络（Backbone）部分,以加强对关键特征的提取,提升检测精度;在颈部特征加强网络（Neck）部分,将特征金字塔结构中的普通卷积,更改为深度可分离卷积,在降低网络参数量的同时保证精度不丢失;在预测头（Head）部分引入GIoU（generalized intersection over union）改进定位损失函数计算,得到更为精准的预测结果。基于自建玉米花丝数据集训练和测试网络,试验结果表明,YOLOX-CA网络平均检测精确度达到97.69%,参数量低至8.35 M。在同一试验平台下,相较于YOLOX-s、YOLOv3、YOLOv4等目前主流的目标检测网络,平均检测精确度分别提升了2.21、3.22和0.64个百分点;相较于YOLOv3、YOLOv4,每帧推理时间分别缩短4和8 ms。该网络针对玉米花丝的检测效果较好,其轻量结构适于部署在无人巡检机器人的视觉系统上,可为玉米生长状态监测提供参考。     

QT900-5球墨铸铁曲轴的技术关键

沈阳曲轴厂认真总结20多年球墨铸铁曲轴制造的实践经验,借鉴发达国家的先进技术,经过试验研究和技术攻关,研制开发出QT900-5球墨铸铁曲轴新产品.该产品经过专家鉴定,属国内首创,达到国际同类产品先进水平.     

基于机器视觉的定向播种用玉米种粒精选装置研究

根据玉米定向播种对种粒的要求,设计了一种基于机器视觉的玉米种粒实时精选装置。阐述了装置的组成和工作原理,设计了不合格种粒吹除装置及吹除方案,提出了种粒图像动态检测方法,根据种粒图像RGB颜色特征,提取出种粒区域及其各颜色区域,结合种粒形态特征建立了周长、面积等20个检测指标,并通过测试统计确定了其合格范围,最终据此分析和完成了尖端露黑色胚部、小型、圆形、虫蚀破损、霉变等不符合定向播种种粒的判断。依据种粒粘连处两分界点沿轮廓线较近一侧的距离与两分界点间直线距离之比,大于单一种粒轮廓线上任意两点的对应值,来判断种粒粘连性。试验表明,合格性检测准确率为96%,粘连性判断准确率为99%,不合格种粒有效吹除率为98%。     

苹果采摘机器人视觉系统的暗通道先验去雾方法

针对雾霾严重气候条件下苹果采摘机器人视觉定位困难的问题,提出一种把暗通道先验（dark channel prior,DCP）原理应用于苹果图像去雾的调参和改进方法。给出了一种获取大气光系数 A 的方法,首先把计算得到的暗通道图结果存入矩阵,求暗通道图中的前1/1000个最大元素所在位置,并存储在与暗通道矩阵相同大小的新矩阵中;根据新矩阵中的位置信息获得 R 通道矩阵相应位置的值,最后求取这些值的平均值作为 A 的取值。根据工程需要,该研究取去雾强度ω恒为1。通过与多尺度 Retinex（multiscale retinex,MSR）方法、自适应直方图均衡化（adaptive histogram equalization, AHE）等常规方法以及其他文献的暗通道去雾使用方法进行对比试验,结论是该文的方法能获得更好的主观视觉效果。在结果图像的对比度方面,该研究使用的方法能得到平均对比度64.04,与计算速度较快的直方图均衡化方法的35.46相比,提升了81%;R 通道对比度为68.525,与直方图均衡化方法得到的 R 通道对比度36.425相比提升了88%;该方法得到的图像直方图整体上呈现中间高两边低的形状特点,表明相对其他去雾方法,该文的方法能得到较好的去雾图像质量。时间复杂度方面,改进后的 DCP 方法计算640×480的图像耗时在33～37 ms 之间,基本能满足实时要求。分割定位精确度方面,该文方法的综合定位精度为94.8%,高于其他方法。试验证明使用该文方法能在去雾的效率和性能方面得到较好的平衡,是一种可以用于实际采摘作业的可行方法。     

无人机遥感图像中的玉米雄穗轻量化检测模型

【目的】玉米雄穗在玉米生产及品种鉴别等方面具有重要的作用,其性状在一定程度上也和产量相关,自动监测玉米抽雄期能有效观察玉米生长状况,现阶段的玉米雄穗检测方法无法很好地完成实时检测任务,从而提出一种兼顾检测精度与检测速度的新检测模型。【方法】使用无人机在中国西南地区的玉米农田采集数据样本,对数据样本进行处理,共得到1 000张有效数据,使用LabelImg软件标注出样本中雄穗的位置和大小。为使试验模拟出复杂环境下的玉米雄穗在不同气候与光照呈现出不同的特征,随机采用镜像对称、仿射变换、高斯加噪、对比度变化的方式对数据样本增强至11 000张,以此制作数据集。选用检测精度高但参数量和计算量较大的YOLOv4作为检测的基准模型,为了减少模型参数量与计算量,更好地完成雄穗实时检测任务,新的检测模型使用轻量级神经网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络,在加强特征提取网络中使用深度可分离卷积模块替代普通卷积模块,并将激活函数更换为稀疏性较强的ReLU6,从而有效地进行轻量化。【结果】轻量化后的新模型参数量为43.4 MB,计算量为3.55 GFLOPs,仅占原基准模型YOLOv4的1...     

监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统研究综述

在农业生产数字化和智慧化阶段,需实时、全面、准确地了解作物生长状态和农田环境,并根据相关信息做出相应的分析、反馈、决策。针对这一问题,借鉴工业数字孪生系统的概念,将作物实际生长与模拟生长的同步、作物实时状态与作物实时管理策略之间的交互系统概括为作物数字孪生系统。在梳理国内外研究现状的基础上,指出作物数字孪生系统包含数据获取与传输、模型构建、可视化交互等阶段;其关键技术包括传感器技术、图像分割技术、建模技术以及可视化技术等。同时指出该领域的研究可以从作物基础数据、系统模型能力、多方协同交互等方面进行。监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统的相关研究对农业生产的智慧化和数字化有较大的现实意义,从理论和应用层面也有较大的价值。     

基于SwinT-YOLACT的玉米果穗实时实例分割

玉米果穗的表型参数是玉米生长状态的重要表征,生长状况的好坏直接影响玉米产量和质量。为方便无人巡检机器人视觉系统高通量、自动化获取玉米表型参数,该研究基于YOLACT（you only look at coefficients）提出一种高精度-速度平衡的玉米果穗分割模型SwinT-YOLACT。首先使用Swin-Transformer作为模型主干特征提取网络,以提高模型的特征提取能力;然后在特征金字塔网络之前引入有效通道注意力机制,剔除冗余特征信息,以加强对关键特征的融合;最后使用平滑性更好的Mish激活函数替换模型原始激活函数Relu,使模型在保持原有速度的同时进一步提升精度。基于自建玉米果穗数据集训练和测试该模型,试验结果表明,SwinT-YOLACT的掩膜均值平均精度为79.43%,推理速度为35.44帧/s,相较于原始YOLACT和其改进算法YOLACT++,掩膜均值平均精度分别提升了3.51和3.38个百分点;相较于YOLACT、YOLACT++和Mask R-CNN模型,推理速度分别提升了3.39、2.58和28.64帧/s。该模型对玉米果穗有较为优秀的分割效果,适于部署在无人巡检机器人视觉系统上,为玉米生长状态监测提供技术支撑。     

QT900-5球墨铸铁曲轴的技术关键

沈阳曲轴厂认真总结20多年球墨铸铁曲轴制造的实践经验，借鉴发达国家的先进技术，经过试验研究和技术攻关，研制开发出Q1、900-5球墨铸铁曲轴新产品。该产品经过专家鉴定，属国内首创，达到国际同类产品先进水平。