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水稻收獲作業(yè)視覺導(dǎo)航路徑提取方法

發(fā)布時(shí)間:2021-11-28 19:40
  針對(duì)水稻收獲視覺導(dǎo)航中的路徑規(guī)劃問題,提出一種水稻收獲作業(yè)視覺導(dǎo)航路徑提取方法。通過相機(jī)標(biāo)定獲取畸變參數(shù)矯正原始圖像,并進(jìn)行高斯濾波,采用基于2R-G-B超紅特征模型的綜合閾值法進(jìn)行圖像二值化分割,并對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的開-閉運(yùn)算,抑制噪聲干擾,根據(jù)圖像灰度垂直投影值動(dòng)態(tài)設(shè)定感興趣區(qū)域,水平掃描獲取作物線擬合關(guān)鍵點(diǎn),最后采用多段三次B樣條曲線擬合法提取水稻待收獲區(qū)域邊界線。室內(nèi)試驗(yàn)表明,采用本文所提出的圖像處理方法提取的圖像中距離信息平均誤差為9. 9 mm、偏差率為2. 0%,角度信息平均誤差為0. 77°、誤差率2. 7%。在順光、逆光、強(qiáng)光、弱光4種光線環(huán)境下,對(duì)中粳798和臨稻20兩種作物進(jìn)行了收獲路徑提取田間試驗(yàn),以像素誤差、距離誤差、相對(duì)誤差和標(biāo)準(zhǔn)差為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)比了不同光線下的路徑提取結(jié)果,試驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于中粳798的收獲圖像,4種光線環(huán)境下15個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的平均像素誤差為28. 7像素,平均距離誤差39. 7 mm,平均相對(duì)誤差2. 7%;強(qiáng)光環(huán)境平均像素誤差最小,為26. 2像素;弱光環(huán)境平均距離誤差最小,為23. 9 mm;強(qiáng)光環(huán)境平均相對(duì)誤差最小,為2. 0%;順... 

【文章來源】:農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:10 頁

【部分圖文】:

水稻收獲作業(yè)視覺導(dǎo)航路徑提取方法


高斯濾波后圖像

彩色圖像,顏色,分量,空間


為提取圖像中的作物邊界,需要將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,以統(tǒng)計(jì)像素灰度信息。RGB、HSV和HSI是農(nóng)業(yè)工程圖像處理領(lǐng)域常用的顏色模型[16-18];诙喾N顏色模型和常用的灰度化算法對(duì)收獲圖像進(jìn)行灰度化后的結(jié)果如圖4所示,包括RGB的G分量(圖4a)、RGB的2G-R-B分量(圖4b)、HSV的H分量(圖4c)、HSI的I分量(圖4d)。由圖4a可知,水稻收獲區(qū)域灰度圖像中,已收獲區(qū)域與未收獲區(qū)域邊界并不明顯,圖4b~4d中在未收獲區(qū)內(nèi)部,存在較多噪聲,不利于作物線的提取。水稻收獲圖像主要由已收獲的水稻區(qū)域、未收獲的水稻區(qū)域和兩個(gè)區(qū)域間的田地組成。從顏色看,已收獲區(qū)域主要覆蓋為聯(lián)合收獲機(jī)碎草機(jī)構(gòu)打碎的秸稈,以綠色為主;未收獲區(qū)域中,水稻谷穗為黃色,葉片和莖稈為綠色;背景田地為紅黑色,顏色特征區(qū)分較為顯著。對(duì)圖像在RGB空間的分布特征進(jìn)行定量分析,基于Python和Matlab提取了各顏色特征空間,如圖5所示。

效果圖,特征空間,圖像灰度,顏色


由圖4a可知,水稻收獲區(qū)域灰度圖像中,已收獲區(qū)域與未收獲區(qū)域邊界并不明顯,圖4b~4d中在未收獲區(qū)內(nèi)部,存在較多噪聲,不利于作物線的提取。水稻收獲圖像主要由已收獲的水稻區(qū)域、未收獲的水稻區(qū)域和兩個(gè)區(qū)域間的田地組成。從顏色看,已收獲區(qū)域主要覆蓋為聯(lián)合收獲機(jī)碎草機(jī)構(gòu)打碎的秸稈,以綠色為主;未收獲區(qū)域中,水稻谷穗為黃色,葉片和莖稈為綠色;背景田地為紅黑色,顏色特征區(qū)分較為顯著。對(duì)圖像在RGB空間的分布特征進(jìn)行定量分析,基于Python和Matlab提取了各顏色特征空間,如圖5所示。由圖5a~5c可知,收獲圖像中R、G、B分量在各個(gè)區(qū)域交互存在,不易直接區(qū)分。由圖5d可知,圖像經(jīng)2R-G-B運(yùn)算后,可明顯區(qū)分已收獲區(qū)域與未收獲區(qū)域,且能夠突出作物線同田間背景的對(duì)比度,適合作為水稻收獲圖像的灰度化算法。根據(jù)這種顏色空間分布特征,本文提出了一種基于2R-G-B超紅特征模型的綜合閾值二值化算法,設(shè)X=2R-G-B代表超紅分量,Rl、Gl、Bl、Xl為各分量的閾值下限,Rh、Gh、Bh、Xh為各分量的閾值上限,算法表達(dá)式為

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3525028

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