再生稻收割机的视觉导航路径检测方法

采用机器视觉技术研究再生稻收割机导航路径检测方法.根据农田再生稻图像特点,基于HSV空间的S分量结合Otsu算法得到初始分割阈值T;为更好地保留不同成熟度再生稻植株特征,加入修正因子-a,得到分割阈值T-a二值化图像.将土壤路径从再生稻植株中分割出来,根据形成的植株左右边界区域特征,提出逐行扫描图像动态检测导航路径的中间离散点集,利用基于已知点的Hough变换检测出稻桩行间导航路径.结果表明:处理一幅像素419×310的图像平均耗时0.064 s,具有较好的实时性,对稻叶交叠现象具有较强的适应性,拟合的导航线符合人眼视觉感官判断.     

再生稻头季收获机械化的现状与发展趋势

简述目前再生稻头季收获的生产现状,分析机收头季再生稻存在的主要问题,指出在当前我国大力推广再生稻的背景下,加快研制适合收获头季再生稻收割机的紧迫性,并阐明了头季再生稻收割机未来的发展趋势。     

基于HSV空间再生稻植株与土壤背景图像分割

针对再生稻收割机视觉导航的稻田图像分割问题,结合再生稻植株的生长特点和再生稻避莊的要求,利用相机于农田采集再生稻图片,结合RGB、HSV、YCr Cb空间中的常用灰度化因子,进行灰度化对比试验并分析其直方图特征,得出在HSV空间的S分量灰度化;采用最大类间方差法(Otsu)得到初步分割阈值T,经进一步分析为保留较完整的不同成熟度再生稻植株特征,加入修正因子-a得到阈值T-a对图像二值化;再通过数学形态学,面积法过滤等后续处理,形成收割机行走的左右边界区域。结果表明:处理1副像素419×310的图像平均耗时0.053 s,可满足今后的实时性要求,分割出的图像基本上反应了再生稻植株的走势特征,与人眼判断植株边缘位置基本相符合。