基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究

基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究

ID:36787335

大小:364.75 KB

页数:6页

时间:2019-05-15

基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究_第1页
基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究_第2页
基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究_第3页
基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究_第4页
基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究_第5页
资源描述:

《基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、2015年2月农机化研究第2期基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究刁智华,王会丹,宋寅卯(郑州轻工业学院电气信息工程学院,郑州450002)摘要:随着科学技术的发展,精细农业已成为现代农业发展的主导方向。农业机械的自动导航技术是精细农业的关键技术之一,也是实施精准农业的基础。机器视觉由于其广泛实用性,已成为农田机械导航线提取的重要方法。目前,机器视觉自动导航线提取易受自然环境干扰,且在实时处理速度上有待提高。为此,研究了一种导航线提取算法,旨在简化图像处理,提高通用性。首先对CCD获取的彩色农田图

2、像,使用改进的过绿色算法进行灰度化,得到目标区分较好的图像;然后使用改进的OTSU算法对图像进行分割,得到二值图像,再采用滤波、腐蚀、膨胀相结合的算法去除图像噪声;最后提取作物行骨架,拟合作物行直线并进行方向校正,计算相机偏差,为实时校正航向提供反馈信息。试验结果表明,该算法处理一幅图像所用时间在200ms左右,可满足农田机械实时导航的要求。关键词:农田机械;导航;机器视觉;作物行提取中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1003-188X(2015)02-0035-05DOI:10.1

3、3427/j.cnki.njyi.2015.02.010的自动导航系统现有导航线提取算法易受外界环境0引言干扰和处理速度较慢等问题,提出一种基于图像扫描!精细农业具有资源消耗少、环境污染小等优点,滤波的导航线提取方法。该方法是在传统多种图像已成为农业现代化、信息化的一个趋势。自动导航是处理算法的基础上结合图像扫描滤波的方法来提高精细农业的关键技术,常用的自动导航技术有GPS、导航线提取算法的速度和适应性。内蒙古大学的张多传感器融合及机器视觉等。机器视觉由于其在价志斌等提出一种基于平均垄间距的视觉导航垄

4、线识格、抗干扰性等方面的优势,成为近年来导航技术研别算法,对经过灰度二值化处理的图像进行基于垄间究的热点。国内外专家学者就农田机械导航技术进距一致性特点提取行,基于垄列向的连续性提取列。行深入研究。欧美国家起步较早,瑞典专家BjprnAs-单垄和多垄沟图像的处理实验证明了其算法的实时trand等提出的基于Hough变换的强鲁棒性作物行识性和准确性。别的导航算法,通过融合多垄信息有效克服杂草噪声由于农田环境的非结构化特性,目前的农田视觉影响,但是只能处理规则平直的作物行。比利时学者导航系统还不够成熟,许

5、多理论上可行的方案在应用V.Leemans等比较了基于机器视觉的两种不同导航算于大田环境时适应性和精度都不是十分理想。无序法:第1个实验中用Hough变换结合递归滤波器获得以及不规则杂草、光照强度等的影响使得实时导航难了较好的结果;第2个实验中,获取的图像包括一些度更大。为此,本文提出了一种基于机器视觉的快速并列的行,考虑到行距等先验知识,提出一种改进的高效作物行提取算法,从而为农田机械提供可靠的导Hough变换算法,其检测种子行的真实性和精确度都航线。更优。国内学者近年来也取得了显著的研究成果。1图

6、像采集设备和系统标定原理中国农业大学的李茗萱、张漫等人针对基于机器视觉1.1图像采集设备及材料收稿日期:2014-02-26本研究采用的图像采集设备为陕西维视图像的基金项目:国家农业智能装备工程技术研究中心开放基金项目(KFZN2012W12-012);河南省科技厅重点科技攻关项目MV-VD030SC型号的工业相机和AFT-0814MP镜(132102110150);郑州市科技局项目(131PPTGG411-头,采集图像大小为640×480像素,可设置图像为彩13);郑州轻工业学院校内骨干教师计划项目

7、(2013)色和灰度多种模式。用于图像处理的计算机为Intel作者简介:刁智华(1982-),男,河南夏邑人,副教授,博士,(E-mail)diaozhua@163.com。(R)Core(TM)i3,主频3.1GHZ,内存为2G;用Mi-通讯作者:王会丹(1987-),女,河南洛阳人,硕士研究生,(E-mail)crosoftVisualC++6.0进行算法研究和优化。wanghuidan0@126.com。·35·2015年2月农机化研究第2期1.2机器视觉系统的标定4)最后可得世界坐标与图像坐标

8、的变化关系为机器视觉技术作为一门综合性技术,主要是通过Xu-u0r11xw+r12yw+r13zw+tx==摄像机将世界坐标系中的事物转换到图像坐标中,通ffxr31xw+r32yw+r33zw+tz(5)过标定明确它们的位置关系,再通过对图像的适当处{Yv-v0r21xw+r22yw+r23zw+ty==理得到需要的信息并反馈到对世界坐标中物体的处ffyr31xw+r32yw+r33zw+tz理方法中。摄像机标定中常用坐标系如图1所示。2图像的处理和导

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。