基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,引入机器视觉技术识别甘蔗茎节。以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板,和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图;将合成图划分为64个列块区域,提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标,再用支持向量机分类识别茎节与节间列块,得到茎节与节间的平均识别率为93.359%;对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析,得到茎节数与位置的平均识别率分别为     

基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识别

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,引人机器视觉技术识别甘蔗茎节.以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板,和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图;将合成图划分为64个列块区域,提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标,再用支持向量机分类识别茎节与节间列块,得到茎节与节间的平均识别率为93.359%;对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析,得到茎节数与位置的平均识别率分别为94.118%,91.522%.     

图像灰度统计梯度特性的甘蔗茎节识别研究

为实现机器智能切断出含有蔗芽的有效蔗种片段,引入图像识别技术识别甘蔗茎节.由甘蔗灰度图像的特点,结合人工识别的先验知识,统计分割有效甘蔗区域的RGB与HSV颜色空间各灰度分量,再经由各分量列灰度统计的梯度特性识别甘蔗茎节,6个颜色分量的识别效果排序为R→V →B→G→H→S,R分量获得最理想的效果,茎节的正确识别率达到了88％,为蔗种的精确切断提供了理论依据.     

基于局部均值的甘蔗茎节识别

为实现甘蔗单芽段蔗种的自动切割,利用机器视觉技术识别甘蔗茎节。对甘蔗图像进行均值滤波处理,以处理后的甘蔗图像为基础,在其HSV颜色空间的H分量上进行阈值分割、数学形态学处理以及最大面积选择,提取中心坐标;再利用矩形模板在G-B色差分量图上以一定步长沿甘蔗中心横坐标移动,计算每一步所覆盖甘蔗的平均灰度值,找到最大平均灰度值对应的位置,最终确定甘蔗茎节位置。试验结果表明,在36组组合试验下,较优组合为:模板宽度为6、步长为6,其识别率为90.77%,平均时间为0.481 539s。     

基于机器视觉的甘蔗切种装备设计与试验

为实现甘蔗单芽段蔗种的防伤芽与自动切割,设计了一种基于机器视觉的甘蔗切种装备。该装备利用橡胶滚轮夹持住甘蔗输送,由相机采集甘蔗图像并识别茎节,通过对茎节处的位置进行偏移,获得切割点的位置;上位机通过TCP通信将切割点位置发送给PLC,PLC通过控制切割部件和橡胶滚轮部件完成切割点的定位及切割动作,切割点距茎节的距离可调节。试验表明:装备对切割点的定位精度可达8mm,伤芽率为0,可满足单芽段优质蔗种的农艺需求。     

基于机器视觉的甘蔗多刀切种装备设计与试验

针对目前甘蔗切种机伤芽率高、切种效率低的难题，设计了一台基于机器视觉的甘蔗多刀切种装备。装备采用传送链横向输送甘蔗，由相机采集整张甘蔗图像并识别茎节位置，根据农艺的要求确定双芽段蔗种切割点位置；上位机通过TCP通信将切割点位置发送给PLC,进而由PLC控制5把切刀横向定位及同步切割。由于装备的核心是采用机器视觉技术对甘蔗茎节进行识别，因而提出了一种基于机器视觉的甘蔗茎节实时识别新算法。试验结果表明：装备的茎节识别率为95.3%,切刀平均定位精度为0.07%,可满足优质双芽段蔗种的农艺需求。     

智能甘蔗预切种工作站结构设计与切种精度分析

为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工作站的输送系统、蔗节识别以及多刀数控协同切种等关键部件的结构设计及工作原理,重点对输送速度和黑箱照度对识别精度的影响,以及多刀切割工作台的定位精度等进行综合的分析。对拍照黑箱的识别精度试验研究表明,甘蔗横向传送速度和光照平均照度对蔗节识别精度具有显著影响,当甘蔗传送速度为0.1 m/s,光照平均照度为430.7 Lux时,识别精度较好,蔗节识别误差小于1.7 mm。通过对切种平台的定位精度试验分析,试验表明:6个移动切种工作台的横向直线移动运动的定位精度误差小于1.5 mm,重复定位误差为±0.2 mm;切种精度的综合误差小于3.4 mm,蔗节的相对综合误差小于5.67%,达到设计的预期目标,实现甘蔗智能横向多刀切种的功能。     

颜色空间图像处理技术在蔗节识别上的应用

近年来,我国甘蔗机械化程度有所提高,但在甘蔗种植过程中,全自动化的联合种植机械装置还有待提高。为此,针对甘蔗种植机中甘蔗预切种的蔗节识别提出了基于颜色空间的图像处理,实现甘蔗种植机的蔗节切割智能化。甘蔗蔗节处具有拐点和灰度值不连续的特性,采用边缘拟合法和灰度值拟合法,并在此基础上使用中值决策法识别甘蔗蔗节。蔗节的颜色特征提取和处理算法的实验表明:蔗节识别效果的正确率可以达到94.7%,证明了中值决策法对甘蔗的蔗节识别有效,因此颜色空间视觉识别技术可作为甘蔗预切种中自动装备研制的理论依据。     

机器视觉与模糊决策在甘蔗种蔗识别机械化中的运用

追对广西等甘蔗种植区域、地块面积特点提出发展甘蔗预切种式种植机的总体方向;为克服人工切断与机器定长切断蔗种的不足,引入机器视觉技术与模糊决策对甘蔗种蔗进行茎节识别,最高识别率达93.33%,为甘蔗种植的机械化、精确化和智能化提供了理论依据。     

基于机器视觉的半干枣病害和裂纹识别研究

研究提出了一种基于机器视觉的病害和裂纹的识别方法。在H分量图中,依据半干枣在病害和非病害区域色调值差异提取病害区域,以提取的病害区域与枣表面积的比作为阈值确定较高的病害面积识别精度,可正确识别的感兴趣病害面积为16.87mm2,占枣投影面积的3.3%。为进一步提高在该病害面积识别精度的正确率,依据已确定的病害面积比阈值,将病害面积比值二值化,结合红枣区域颜色特征值H的均值和均方差,用SVM方法建立枣病害的识别模型,训练集和测试集的识别正确率分别为9 5.7 7%和9 5.7 9%。在I分量图中,对红枣区域进行Otsu’s阈值分割、图像局部属性统计和形态学处理,提取裂纹二值图像,依据裂纹图像不变距方法建立裂纹识别模型,训练集和测试集的识别正确率分别为94.90%和94.55%。     

基于嵌入式系统与机器视觉的上孵前无精蛋识别系统

为避免未受精蛋的孵化,将计算机图像处理技术与嵌入式技术有机结合,提出了无精蛋识别系统设计方案.该系统首先通过计算机视觉技术采集种蛋图像,之后运用数字图像处理技术完成种蛋图像区域不变性参数(圆度、复杂性、伸长度、球状性、长短轴比和平均变动系数)的提取,最后采用已训练的遗传神经网络实现无精蛋识别.实验结果表明:该系统简单便捷,易于实现,对种蛋的600枚非实验样本的识别精度为99.3％,满足上孵前剔除无精蛋的要求.     

基于EDEM的糖厂原料蔗滚筒除杂装置研究

切段甘蔗收获技术是我国甘蔗收获机械化的主推技术,入厂原料蔗含杂率较高,特别是机收原料蔗泥土含量较大,使糖厂产生抵触,影响机械化收获技术的推广。针对上述问题,设计了一种糖厂原料蔗滚筒除杂装置,并对所设计的滚筒除杂装置进行EDEM试验仿真。为了研究滚筒除杂装置的结构参数和作业参数对除杂率及质量流率的影响,采用3因素3水平正交试验对滚筒除杂装置进行除杂仿真。正交试验结果极差分析得出,影响除杂率指标的因素主次顺序为:除杂滚筒倾角、滚筒转速、螺旋输送导板螺距;最优因素水平组合为:滚筒倾角20°、滚筒转速12 r/min、螺旋输送导板螺距1800 mm。影响蔗段质量流率指标的因素水平主次顺序为:滚筒倾角、滚筒转速、螺旋输送导板螺距;最优因素水平组合为:滚筒倾角20°、滚筒转速12 r/min、螺旋输送导板螺距1600 mm。正交试验结果方差分析表明,对试验指标除杂率的影响,滚筒倾角因素和滚筒转速因素极显著,螺旋输送导板螺距显著;对试验指标质量流率的影响,滚筒倾角因素和滚筒转速因素极显著,输送导板螺距不显著。通过平衡分析得出,滚筒设计的最优参数组合为:滚筒倾角20°、滚筒转速12 r/min、螺旋输送导板螺距1800 mm。     

甘蔗去皮与切断特性试验

以湖北省仙桃市产青皮甘蔗为试验材料,利用自制的刃口为15°的刀片和夹具在微机控制电子万能试验机上对青皮甘蔗茎秆节间和节点处去皮及切断特性进行了试验研究.试验结果表明:在对甘蔗茎秆的节间进行去皮时,刀片载荷呈现先增加后降低的变化趋势;在对甘蔗茎秆的节点进行去皮时,刀片载荷呈现先增加后降低再增加后降低的变化趋势;对甘蔗茎秆的节间和节点进行切断试验时,刀片载荷均呈增加的变化趋势.     

基于图像处理的小麦病害诊断算法

通过小波变换和纹理矩阵计算,强调了小麦病害部位.由自动阈值处理获得病害部位的二值图像;通过二值图像与原图像的匹配,计算出病害部位的颜色特征值;以待测病害图像与库存病害图像之间颜色特征值差值最小为原则,检索出库存病害图像.算法对小麦病害图像的诊断准确率达90%.     

计算机视觉技术在微小尺寸测量中的应用

应用计算机视觉技术快速测量微小零件的尺寸,研究了CCD图像预处理、图像二值化、边缘处理、标定等技术,发现中值滤波平滑处理图像的精度更高,轮廓跟踪能使图像边缘确定时的运算更简单。图像检测结果与工具显微镜测量进行了比较,结果表明该测量方法可以快速、准确地实现大批量同类零件的尺寸测量及合格度的检验,并可满足100%在线检测要求,检测误差不超过0.0119mm,每件检测时间不超过2s。     

霉变花生的计算机视觉识别

提出一种利用图像处理技术识别霉变花生的方法.首先用微分算子对彩色花生图像进行边缘检测,经过形态学运算、填充、合成后,得到去除背景的彩色花生图像.然后采用H和S的阈值识别霉变区域,根据像素数目计算霉变面积比,从而判断霉变情况.试验表明,这种识别方法的正确率可以达到90%.     

基于机器视觉的嫁接用苗外观特征自动检测

提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数。首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置。然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得。与手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2 mm和6 mm。     

基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法

为了实时、准确地提取作物行基准线,提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundary detection and scan filter, BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化,再采用最大类间方差法（OSTU）对灰度图像进行分割,得到二值化图像,获取较好的作物信息。然后分别对图像的底端和顶端部分进行垂直投影,获取作物行的位置,形成一个包含作物行直线的条形框;在这个条形框内,再用等面积的小条形框对图像进行扫描并统计有效点的个数。最后根据扫描的结果来提取导航线。试验结果表明,对比Hough算法和最小二乘法(Least square method, LSM),BDSF算法处理一幅分辨率为640像素×480像素的图像,平均耗时为67ms,与LSM算法耗时相当,精度接近Hough算法;并且在杂草和株数稀缺情况下具有良好的适应性,能够快速准确地提取作物行基准线。     

双通道近地遥感图像采集处理系

利用2CCD多光谱相机设计了近地遥感图像采集平台,同步获取小范围区域作物的可见光和NIR图像,通过图像处理技术从作物图像获得反射光谱信息.采集平台包括一个2CCD多光谱相机,两个采集盒,一台具有两个千兆网口的田间计算机.图像处理部分通过2GRB灰度化、中值滤波和Otsu二值化,从背景中分割出作物图像,结合作物原始R分量灰度图像,提取出作物红光图像平均灰度值,利用建立的灰度值与反射率的线性模型,计算得到作物红光波段的反射率.试验结果表明,图像采集平台工作稳定,利用图像处理方法提取的反射率与ASD光谱仪测量结果有较好相关性,为从作物冠层图像探测生长状况提供了理论依据.     

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。