【摘要】：為獲取山地果園鏈索運送裝備工作過程中的牽引鏈索運動狀態(tài),采用混合濾波算法設計了一種基于圖像實時采集技術的運動傳感系統(tǒng)。利用兩組高速工業(yè)相機對軸向運動的牽引鏈索進行捕捉,通過Cortex-A9控制板融合混合濾波算法與自適應閾值二值化對圖像進行處理,實時識別牽引鏈索的空間位置變化。試驗結果表明:所設計的運動傳感系統(tǒng)可以快速準確獲取鏈索運行狀態(tài),圖像采集與處理的運算速度能夠滿足鏈索實時控制的要求。本研究為鏈索類運送裝備的運動采集與數(shù)據(jù)處理提供了參考。
【圖文】：

基于Cortex－A9的圖像處理器;圖像處理器分別對兩個工業(yè)相機的圖像進行處理，獲取鏈索的像素偏移量并進行對比計算，從而獲取鏈索的實時位置信息，存儲下來或者發(fā)送出去以供使用。圖1運動傳感系統(tǒng)Fig．1Motionsensingsystem2圖像處理算法圖像處理上層應用程序需對工業(yè)相機采集到的每一幀彩色圖像轉化為灰度圖像，然后進行混合濾波計算和自適應閾值二值化處理，最后在二值化處理后的黑白圖像中識別到鏈索并進行位置計算。具體過程如圖2所示。圖2圖像處理流程Fig．2Flowchartofimageprocessing由于中值濾波可以消除圖像中的奇點，而自適應閾值二值化處理需要對圖像進行均值濾波，因此本文提出將中值和均值進行混合的濾波算法。若待處理灰度圖像的寬、高分別為W和H，Pi，j表示位于圖像第i行第j列的像素點，濾波核的行寬、列高分別為M、N，則Pm，n點的濾波核Km，n如圖3所示。W、H．圖像的寬和高Pi，j．圖像第i行第j列的像素點M、N．濾波核的行寬和列高Pm，n位于濾波核中心圖3Pm，n點濾波核Km，n示意圖Fig．3FilteringkernelKm，natPm，npoint傳統(tǒng)算法里，中值濾波需對濾波核中所有像素點的灰度值進行相互比較和排序，然后取中間值作為該像素點的灰度值，單個像素點的計算復雜度為O((M×N)×(M×N－1)/2)。均值濾波要求濾波核中所有像素點灰度值的算術平均值作為該點的灰度值，單個像素點的計算復雜度為O(M×N)，所以傳統(tǒng)算法的效率會隨著濾波核尺寸的增加而降低。為提高運算效率，本文設計的中值－均值混合濾波算法采用核分解方法，把濾波核分解成長度為N的列向量，如圖4所示。·80·2017年6月農(nóng)機化研究第6期

基于Cortex－A9的圖像處理器;圖像處理器分別對兩個工業(yè)相機的圖像進行處理，獲取鏈索的像素偏移量并進行對比計算，從而獲取鏈索的實時位置信息，存儲下來或者發(fā)送出去以供使用。圖1運動傳感系統(tǒng)Fig．1Motionsensingsystem2圖像處理算法圖像處理上層應用程序需對工業(yè)相機采集到的每一幀彩色圖像轉化為灰度圖像，然后進行混合濾波計算和自適應閾值二值化處理，最后在二值化處理后的黑白圖像中識別到鏈索并進行位置計算。具體過程如圖2所示。圖2圖像處理流程Fig．2Flowchartofimageprocessing由于中值濾波可以消除圖像中的奇點，而自適應閾值二值化處理需要對圖像進行均值濾波，因此本文提出將中值和均值進行混合的濾波算法。若待處理灰度圖像的寬、高分別為W和H，Pi，j表示位于圖像第i行第j列的像素點，，濾波核的行寬、列高分別為M、N，則Pm，n點的濾波核Km，n如圖3所示。W、H．圖像的寬和高Pi，j．圖像第i行第j列的像素點M、N．濾波核的行寬和列高Pm，n位于濾波核中心圖3Pm，n點濾波核Km，n示意圖Fig．3FilteringkernelKm，natPm，npoint傳統(tǒng)算法里，中值濾波需對濾波核中所有像素點的灰度值進行相互比較和排序，然后取中間值作為該像素點的灰度值，單個像素點的計算復雜度為O((M×N)×(M×N－1)/2)。均值濾波要求濾波核中所有像素點灰度值的算術平均值作為該點的灰度值，單個像素點的計算復雜度為O(M×N)，所以傳統(tǒng)算法的效率會隨著濾波核尺寸的增加而降低。為提高運算效率，本文設計的中值－均值混合濾波算法采用核分解方法，把濾波核分解成長度為N的列向量，如圖4所示。·80·2017年6月農(nóng)機化研究第6期

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