本文選題：農(nóng)業(yè)機(jī)械　切入點(diǎn)：機(jī)器視覺(jué)　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械視覺(jué)導(dǎo)航線提取易受光照變化影響及常規(guī)導(dǎo)航線識(shí)別算法實(shí)時(shí)性低、抗干擾能力差等問(wèn)題,對(duì)自然光照條件下基于機(jī)器視覺(jué)的農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航路徑識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究。首先,在YCr Cb顏色模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建與光照無(wú)關(guān)的Cg分量,選擇2Cg-Cr-Cb特征因子對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理,以降低光照變化對(duì)圖像分割的影響;然后,采用改進(jìn)K-means聚類方法進(jìn)行圖像分割,將綠色作物信息從土壤背景中分離出來(lái),并通過(guò)形態(tài)學(xué)濾波方法濾除二值圖像中存在的雜草干擾信息;最后,根據(jù)圖像中作物行的特點(diǎn)建立作物行直線方程約束模型,利用粒子群算法對(duì)作物行直線進(jìn)行尋優(yōu)求解,進(jìn)而得到導(dǎo)航線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,不同光照條件下對(duì)2Cg-Cr-Cb灰度圖像進(jìn)行圖像分割,可以清晰完整地將作物從土壤背景中分離出來(lái),分割圖像受光照變化影響較小并且不會(huì)引入背景噪聲;基于粒子群算法的導(dǎo)航線檢測(cè)方法可以快速準(zhǔn)確地提取出導(dǎo)航路徑,對(duì)于不同農(nóng)田作物和作物不同生長(zhǎng)階段具有較高的適應(yīng)性,相比于常規(guī)導(dǎo)航線識(shí)別算法具有實(shí)時(shí)性高、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:According to the agricultural machinery navigation line extraction is easily affected by illumination changes and conventional navigation line recognition algorithm of low real-time problems, poor anti-interference ability, the natural light condition of machine vision recognition technology based on agricultural machinery navigation path is studied. Firstly, the construction and light independent Cg component based on YCr Cb the color model, 2Cg-Cr-Cb feature selection factor on gray image processing, in order to reduce the illumination effect on image segmentation; then, using the improved K-means clustering method for image segmentation, green crop information from the soil background, and through filtering the morphological filtering method of two value of weed interference information in an image finally, the establishment of crop rows; linear equation constraint model according to the characteristics of image in crop rows, optimization of crop line using particle swarm algorithm, and obtain the Route. The experimental results show that under different illumination conditions on 2Cg-Cr-Cb image segmentation, can be clearly separated from the crop soil background, image segmentation illumination changes is small and does not introduce background noise; navigation line detection method based on particle swarm algorithm can extract the navigation path quickly and accurately. Has high adaptability for different crops and different crop growth stages, compared to the conventional navigation line recognition algorithm has high real-time performance and good robustness.

【作者單位】： 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;天津市信息傳感與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31571570) 國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)(2015DFG12280)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18

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本文編號(hào)：1621208