基于改进算法的小麦收获机作物密度检测研究

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1、2015年8月农机化研究第8期基于改进算法的小麦收获机作物密度检测研究112刘仲鹏，赵建军，刘丽娟(1．保定学院信息技术系，河北保定071000;2．河北农业大学信息学院，河北保定071000)摘要:针对谷物联合收获机喂入量实时调整的需求，研究成熟期作物密度与收获机喂入量间的函数关系。首先对图像进行灰度化与中值滤波处理，然后以改进的图像分割算法获得了更为准确的图像分割阈值，从而将作物的谷、叶从背景中分割出来。在此基础上，以数据拟合的方式得到小麦收获机喂入量随图像像素的变化模型，为谷物收获机实时、精准地控制喂入量提供可行的方案。关键词:小麦;联合收获机;图像处理;作物密度;改进算法中图分类

2、号:S225．3;TP391．41文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)08－0049－04DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.08.011幅图片，每幅图片面积相等。所采集的原始图像为含0引言有Ｒ、G、B等3个分量的24位真彩图。谷物联合收获机的喂入量是一项关键的性能参1．2数据采集数，也是影响收获机效率的首要因素。过低的喂入量对每幅图片范围内的小麦分别进行收割、脱粒，会导致工作效率低下，降低生产率;过高的喂入量则称取其质量并记录，共计40组数据。部分数据(前5会提升谷物的损失率，甚至导致脱粒滚筒堵塞，发生组)如表1所示。其中，将谷质量+草质量/3

3、(kg)作［4］故障。在作业过程中，收获机喂入量的实时控制与调为收获机的喂入量。整十分重要。传统的调整模式一般是根据驾驶员的1．3图像预处理经验和感觉进行的，由于主观性太强，对驾驶员经验1)灰度处理。所采集的小麦冠层原始图像属于要求较高，难以使联合收获机维持在最佳喂入量水24位真彩图，含有Ｒ、G、B等3个分量。为了使后续平。如何实现收获机对喂入量的实时、自动调节，是处理计算量减少，其进行灰度化处理，通过3个步骤［1－3］一个研究的热点。本文从计算机视觉的角度进实现:①分别提取目标图像ＲGB的具体值;②求出具行研究，以成熟期小麦为例，通过实时获取被收获作体的灰度值gray;③令Ｒ=B=G=

4、gray，最终实现物的冠层图像，消除图像样本外在因素的影响，提取图像灰度化。作物冠层的图像特征，以改进的阈值分割方法获得2)中值滤波处理。在对小麦冠层图像进行处理谷、叶图像区域，并分析作物实际密度与图像区域像时，还应考虑到原始图像中可能由于一些外部干扰而素数之间的函数关系，从而为收获机喂入量的智能、掺杂的噪声成分。噪声的存在能够对图像质量造成实时调节提供依据。比较直接的影响，进而降低特征的提取准确性。为此，本文在灰度预处理的基础上，继续以中值滤波对1图像处理与分割图像进行进一步的处理。中值滤波的主要原理:将图1．1图像采集像分为不同的窗口S，窗口里的所有像素进行大小排以华北地区比较常见的

5、郑麦7698作为研究对列，将中位灰度值作为该窗口的灰度值。中值滤波已象，拍摄地点为河北省保定市河北农业大学小麦教研经被证实能够较为有效地避免图像细节的模糊，并滤基地。以普通尼康数码相机作为采集器件，在晴天除颗粒噪声及脉冲噪声，尽量保持图像边缘的有用信14:00－15:00时，以相同的高度与随机的方式采集息。本研究将滤波模板定位于3×3，实现样本图像的40增强。收稿日期:2014－08－021．4改进图像分割算法基金项目:河北省科技计划项目(12227403);保定市科技局科学技术此步骤将小麦冠层从图像背景中分离出来，即进研究与发展指导计划项目(13ZG033)行小麦作物的谷、叶与背景的分

6、割，以便于下一步的作者简介:刘仲鹏(1978－)，男，河北张家口人，讲师，硕士，(E－mail)lzp_bdxy@163．com。特征提取及分析。本文分割图像采用的是阈值法，得·49·2015年8月农机化研究第8期到的是二值图像。其基本思路是:对于图像的每一个分割。结合小麦的生长环境以及采集到的图像样本点，高于该阈值则取1，低于该阈值则取0。考虑到小的特点，由于小麦冠层与图像背景之间的差异比较显麦作物的谷与叶颜色主要为黄色及绿色，而土壤背景著，其灰度直方图体现为双峰状。适合的分割方法包［5］则为褐色，所以本研究提取图像中的颜色特征来实现括熵最大值法、最大类间方差法及双峰法等。表1样本数据

7、(部分)Table1Sampledata总质量谷物质量草质量(谷质量+草质量)/3体积密度编号/kg/kg/kg/kg3－3/m/kg·m11．71．00．71．30．008212．521．91．20．71．40．010190．032．11．30．81．30．010210．041．81．10．71．40．009200．051．91．10．81．30．009211．1平均方差主要体现的是被处理目标的图像均匀度。本研究选取最大类间方差法