除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2～5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于...除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2～5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5%,并与纹理和高度特征进行融合;将2～5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比。经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67%,100%,98.33%;平均识别准确率达98.33%。不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33%,91.67%,95%;平均识别准确率为93.33%。结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点。该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考。展开更多
针对柔性板的低频振动问题,研究了一种基于双目视觉测量其低频振动和反馈的控制方法。采用视觉传感器采集柔性板振动过程中的图像序列,通过图像处理的方法分析图像序列,从而得到柔性板的振动信息。以此信息作为控制反馈信号,采用最小控...针对柔性板的低频振动问题,研究了一种基于双目视觉测量其低频振动和反馈的控制方法。采用视觉传感器采集柔性板振动过程中的图像序列,通过图像处理的方法分析图像序列,从而得到柔性板的振动信息。以此信息作为控制反馈信号,采用最小控制合成算法(minimal control synthesis,简称MCS)抑制柔性板的振动。在相同的条件下,比较MCS算法和比例微分(proportion differentiation,简称PD)算法的控制效果。实验结果验证了基于双目视觉测量和MCS算法的可行性,且MCS算法的控制效果要优于PD算法。展开更多
针对成捆原木自动化检尺中原木端面径级检测的关键问题,采用双目立体视觉及图像分割的原理,完成原木径级的快速三维测量.根据原木的直方图特征,提出基于最大熵阈值分割的区域标识算法,设定动态阈值,实现对原木端面与背景的精确分割.将...针对成捆原木自动化检尺中原木端面径级检测的关键问题,采用双目立体视觉及图像分割的原理,完成原木径级的快速三维测量.根据原木的直方图特征,提出基于最大熵阈值分割的区域标识算法,设定动态阈值,实现对原木端面与背景的精确分割.将提取的左右图像中原木端面边缘,借助ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点检测方法,与极线几何理论相结合完成原木边缘的快速立体匹配,得到三维坐标.此外以成捆原木为检测对象,进行原木边缘图像的最小二乘法椭圆拟合,确定原木端面长、短径参数.实验结果表明:该算法能够在10s内完成原木径级的检测,测量误差在2mm内.展开更多
文摘除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2～5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5%,并与纹理和高度特征进行融合;将2～5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比。经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67%,100%,98.33%;平均识别准确率达98.33%。不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33%,91.67%,95%;平均识别准确率为93.33%。结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点。该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考。
文摘针对柔性板的低频振动问题,研究了一种基于双目视觉测量其低频振动和反馈的控制方法。采用视觉传感器采集柔性板振动过程中的图像序列,通过图像处理的方法分析图像序列,从而得到柔性板的振动信息。以此信息作为控制反馈信号,采用最小控制合成算法(minimal control synthesis,简称MCS)抑制柔性板的振动。在相同的条件下,比较MCS算法和比例微分(proportion differentiation,简称PD)算法的控制效果。实验结果验证了基于双目视觉测量和MCS算法的可行性,且MCS算法的控制效果要优于PD算法。
文摘针对成捆原木自动化检尺中原木端面径级检测的关键问题,采用双目立体视觉及图像分割的原理,完成原木径级的快速三维测量.根据原木的直方图特征,提出基于最大熵阈值分割的区域标识算法,设定动态阈值,实现对原木端面与背景的精确分割.将提取的左右图像中原木端面边缘,借助ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点检测方法,与极线几何理论相结合完成原木边缘的快速立体匹配,得到三维坐标.此外以成捆原木为检测对象,进行原木边缘图像的最小二乘法椭圆拟合,确定原木端面长、短径参数.实验结果表明:该算法能够在10s内完成原木径级的检测,测量误差在2mm内.
