基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。     

大豆植株分杈数自动提取算法研究

根据大豆植株分杈个数可以预估大豆的产量。为了满足现代农业预测农产品产量的需要,本文提出一种大豆植株分杈数自动提取算法,即首先将采集到的大豆植株图片进行灰度变换、滤波、阈值分割得到二值图像,再进行形态学中的闭运算操作得到大豆植株的轮廓,然后基于Zhang并行快速细化算法提取骨架,最后借助改进的角点检测算法对大豆植株的所有分杈点进行标记并自动统计分杈数,仿真结果与大豆植株实际分杈点一致。     

基于Harris算子的籽粒尖端识别方法

通过籽粒尖端形态特征分析,提出了一种基于Harris角点检测的籽粒尖端识别方法。Harris算子在一个局部区域中检测角特征,作为籽粒最明显的角结构,尖端在Harris角点检测中具有最大的响应值,使其对尖端不明显的籽粒也有良好的响应。通过对玉米、南瓜和西葫芦等具有尖端特征的750粒籽粒的测试结果表明,提出算法的尖端检测综合准确率为95.6%。     

基于角点检测的叶缘锯齿快速识别

叶缘锯齿特征是植物识别的重要特征。本文提出了一种运用图像角点检测技术对叶缘锯齿进行识别和定位的方法。该方法首先利用基于Harris算子的方法进行角点检测,然后通过人工调整阈值提高检测精度。研究结果表明,该方法便捷、高效,在叶缘的锯齿检测中取得了较好的效果。     

Plywood frame corner joints with glued-in hardwood dowels

This paper presents research on plywood frame corners jointed to glulam beams and columns by means of glued-in hardwood dowels. The frame corner was made of a solid block of ordinary plywood of the same width as the glulam beams and with plies parallel to the plane of the frame to avoid splitting due to stress perpendicular to the grain. Hardwood dowels with a diameter of 12mm and a maximum glued-in length of 120mm were glued into drilled holes in the plywood corner and glulam beam ends parallel to the grain direction of the beams to form a momentresisting joint. Static bending tests were conducted of frame corners with 100 X 200mm² and 120 X 420mm² beam cross sections. Bending capacities of the joints corresponding to a modulus of rupture of the jointed glulam beams of about 30MPa were obtained for both closing and opening moments for the small cross sections, and about 22MPa was obtained for the large cross sections. Simple design models for calculation of joint strength and rotational stiffness are also presented.     

TENTATIVE INVESTIGATION OF THE BEHAVIOR OF REINFORCED CONCRETE FRAME CORNER JOINTS UNDER LOW CYCLE LOADING

In this pager, four full-scale corner joint assemblies of reinforced concrete frame beam and column with different detail structure are tested under low cycle loading, The process of damage development and the characteristics of break of the assemblies in the course of alternately increasing positive and negative bending deformation are learned Strength, stiffness and ductility of assemblies and the various regulations of energy consumption are also studied. Compared with these properties, the anti-seismic behavior is tentatively commented. Besides, the test results of the strain distribution of beam and column longitudinal bars and stress state of joint stirrups are analyzed.     

基于SUSAN角点的秧苗列中心线提取方法

中国南方水田环境复杂,不同生长阶段秧苗的形态各异,且田中常出现浮萍及蓝藻,其颜色与秧苗颜色极其相似,因此常用的作物特征提取算法难以应用在水田上。针对这些问题,该文提出一种基于SUSAN角点的秧苗列中心线方法。运用归一化的Ex G(excess green index)提取秧苗的灰度化特征,运用自适应的SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)算子提取秧苗特征角点;最后运用扫描窗口近邻法进行聚类,采用基于已知点的Hough变换(known point Hough transform)提取秧苗列中心线。经试验验证,此算法在图像中存在浮萍、蓝藻和秧苗倒影的情况下有较高的鲁棒性。在各种情况下均成功提取秧苗的列中心线,且每幅真彩色图像(分辨率:1280×960)处理时间不超过563 ms,满足视觉导航的实时性要求。     

型腔尖角的轨迹优化

在铣削型腔尖角加工过程中,当环切法加工的行间距离比较大时,型腔尖角处将会出现加工残余.由于刀具与工件的接触线增加,使得尖角处铣削力增大.因此,采用了双圆弧过渡来处理型腔中的尖角,该方法能保证以尽可能大的行距走刀,缩短了加工时问,提高了加工效率,同时还可以清除尖角处的残余留量.尖角处刀具轨迹进行合理优化后,刀具沿着改进的轨迹快速运行,满足了高速铣削型腔的加工要求.最后,实验验证了该方法的有效性.     

基于改进Harris角点检测的虚拟樱桃叶片重建方法

为了分析樱桃树叶片的形态结构,为樱桃树冠层光照分布及樱桃果树整形修剪提供理论基础,提出了一种基于改进Harris角点检测及NURBS曲线的樱桃树叶片重建方法。利用中值滤波法及经典边缘检测算法对获得的原始樱桃树叶片图像进行预处理,得到树叶轮廓。针对传统NUBRS曲线原理重构轮廓时无法构成闭合曲面,特征点之间相互干扰等问题,提出了一种新的算法来重构轮廓。该算法首先将特征点分为左右两部分,分别重建左右两侧轮廓,再将两者连接得到完整的轮廓;其次运用改进的Harris角点检测法提取角点来作为特征点;再次,通过检测窗口中心点灰度与其周围n邻域内其他像素点灰度的相似程度,计算灰度之差来设定一个阈值,并根据该阈值范围提取角点;最后,根据虚拟轮廓构建虚拟叶片。实验结果表明,改进后的算法大大减少了计算量,平均消耗时间由4.61s减少到2.30s。本文方法较真实地重构了樱桃树叶片边缘形状,为樱桃树冠层光照分布计算提供了技术支持。     

自然环境下苹果作业机器人双果重叠目标侦测方法

为进一步提升苹果的侦测精度,从而提高苹果作业机器人的果实作业效率,以果园重叠苹果为对象,研究了自然环境下双果重叠目标的机器侦测方法。首先将采集到的苹果图像在Lab色彩空间中利用K-means聚类算法提取重叠苹果目标区域;其次在得到重叠苹果边界上的Harris角点后,通过关键角点检测算法定位苹果重叠部分的果实轮廓所在区域,并利用Canny边缘检测算子提取出苹果重叠部分的果实轮廓;然后利用Y型节点搜索算法实现重叠苹果目标的单果轮廓分离,并得到未遮挡果实的完整轮廓;最终利用距离最小二乘算法对被遮挡苹果目标进行果实轮廓重建。为验证方法的有效性,将Hough变换法、Spline样条内插法的重叠果实侦测结果与本文方法所得结果进行对比。试验结果显示,本文方法不仅可以侦测出未遮挡果实的完整轮廓,同时对被遮挡苹果目标也有较好的轮廓重建效果,其果实平均重合度和定位误差分别为95.43%和4.44%,侦测性能明显优于前两种方法,表明本文方法可以较好实现自然环境下苹果双果重叠目标的侦测,该结果为苹果作业机器人多果重叠目标的自动化侦测提供参考。