基于視覺的苗期作物目標識別技術逐漸成熟,對作物進行準確識別和精準定位,是實現(xiàn)株間除草的技術關鍵和難點。本文以苗期玉米為研究對象,提出了一種苗期作物的識別與定位方法,通過作業(yè)車輛的圖像采集裝置來實時獲取田間作物的苗期圖像,基于HSV色彩空間對輸入圖像進行預處理,根據(jù)作物與土壤背景顏色差異,選取固定取值范圍的三通道閾值,通過二值化處理去除土壤背景,再通過深度開運算來去除雜草噪聲,對得到的苗期作物提取輪廓信息,經(jīng)過骨架提取算法后得到作物骨架,并以此確定作物莖稈位置坐標,從而實現(xiàn)對作物的精準定位。作物圖像中幼苗的識別率為98.3%,定位誤差距離在10 mm以內的定位精準度為85.9%,基本可以滿足智能除草機器人實時除草作業(yè)要求。 

【文章來源】：中國農(nóng)機化學報. 2020,41(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

相機采集玉米幼苗圖片

提取圖片中玉米幼苗樣本,把RGB顏色模型轉換到HSV顏色模型,設定H通道色彩分量取值范圍為33～180,S通道色彩分量取值范圍為40～255,V通道色彩分量取值范圍為85～255,對于雜草,經(jīng)過調整后,得到圖像如圖2所示。經(jīng)過顏色空間和二值化處理,已可排除土壤背景和雜物等因素的干擾,但由于雜草和玉米幼苗顏色相近,無法排除,因此需要對圖片進一步處理,來去除雜草的干擾得到玉米幼苗。

區(qū)分土壤和綠色作物后,只剩下顏色相近的玉米幼苗和雜草的葉片,由于玉米苗和雜草的形狀大小,和葉片紋理存在一定區(qū)別,通過形態(tài)學處理,這里采用5次開運算處理,去除部分雜草噪聲,需要保留玉米苗的樣本,進行閾值處理,得到平滑的圖片,經(jīng)過進一步處理后得到的分割結果如圖3所示。2 苗期作物定位

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3524529