本文關(guān)鍵詞：水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與路徑追蹤試驗(yàn)

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【摘要】：水稻插秧機(jī)進(jìn)行插秧作業(yè)時(shí),插秧機(jī)的行走路線主要是直線和“U”型轉(zhuǎn)彎,在直線行走時(shí)要求水稻插秧機(jī)與已插植秧苗行保持一定距離(30cm)。這種規(guī)律性極強(qiáng)的操作對(duì)駕駛員來說是枯燥乏味的,水稻插秧機(jī)駕駛員長(zhǎng)時(shí)間駕駛作業(yè)后,不能始終如一集中注意力,插秧作業(yè)質(zhì)量就會(huì)下降；此外,水稻插秧機(jī)的作業(yè)速度和效率在不斷提高,駕駛員在駕駛高性能插秧機(jī)時(shí)不得不頻繁地停下插秧機(jī)為插秧機(jī)添加水稻秧苗盤,這使高性能插秧機(jī)的效率打了折扣。為降低水稻插秧機(jī)駕駛員的勞動(dòng)強(qiáng)度,并使駕駛員有可能在插秧機(jī)行駛過程中短時(shí)間內(nèi)開展駕駛以外的操作如添加水稻秧苗盤,一種能夠輔助駕駛員自動(dòng)或部分自動(dòng)駕駛水稻插秧機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)具有重要意義。本研究擬基于機(jī)器視覺技術(shù),設(shè)計(jì)水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng),對(duì)水稻插秧機(jī)進(jìn)行部分自動(dòng)操作,為插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ),主要研究?jī)?nèi)容包括：水稻插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)設(shè)計(jì)。以久保田NSD-8水稻插秧機(jī)為研究平臺(tái),遵守盡可能不改變插秧機(jī)原機(jī)構(gòu)的原則,設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)向操作機(jī)構(gòu)、離合器操作機(jī)構(gòu)、速度檔位操作機(jī)構(gòu)和秧板升降操作機(jī)構(gòu),并設(shè)計(jì)與之配套的電氣控制系統(tǒng),構(gòu)建視覺導(dǎo)航水稻插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)樣機(jī),為視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供技術(shù)支持平臺(tái)。遙控狀態(tài)下180°轉(zhuǎn)向和直線行駛試驗(yàn)結(jié)果表明該自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)預(yù)定操作,設(shè)計(jì)的自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)可以為后續(xù)水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)研究提供技術(shù)支持平臺(tái)。水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)。經(jīng)過計(jì)算選擇合適的鏡頭和相機(jī)；經(jīng)過對(duì)比現(xiàn)有文獻(xiàn)和初步試驗(yàn),視場(chǎng)尺寸為視場(chǎng)遠(yuǎn)端寬度為2800mm,視場(chǎng)近端寬度為1200mm,視場(chǎng)長(zhǎng)度為2500mm,相機(jī)高度為1100mm；搭建由Suntime 300C攝像機(jī)、Kowa 4.4-11mm鏡頭和計(jì)算機(jī)組成的水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航圖像采集硬件平臺(tái)；基于VFW技術(shù),利用MATLAB平臺(tái)在Windows環(huán)境建立圖像采集、水稻秧苗圖像分割、秧苗位置提取、基準(zhǔn)線擬合、導(dǎo)航參數(shù)獲取等組成模塊組成的水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)圖像采集軟件系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。后續(xù)試驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)圖像采集與圖像處理效果良好,可以用于本研究中。水稻稻田圖像導(dǎo)航基準(zhǔn)線提取算法研究。針對(duì)我國(guó)北方插秧期水稻秧苗和稻田圖像,首先分析水稻稻田圖像中秧苗、水、秸稈殘茬、泡沫和泥在HIS和I1I2I3正交彩色空間下各分量灰度值差異,將采集到的圖像用正交彩色空間的I3顏色分量轉(zhuǎn)換為灰度圖像；比較多種閾值計(jì)算方法,采用最大類間方差法求取分割閾值,并分割秧苗圖像獲得二值圖像；在二值圖像上添加掩膜,去除圖像上部左、右角“斷壟”秧苗圖像,以提高基準(zhǔn)線識(shí)別精度；采用垂直投影法提取定位點(diǎn),用定位點(diǎn)差值均值法去除偽定位點(diǎn)并檢測(cè)“斷壟”點(diǎn),用近鄰法對(duì)定位點(diǎn)進(jìn)行列間歸類,經(jīng)過判斷后采用穩(wěn)健回歸法擬合成直線作為水稻插秧機(jī)路徑追蹤的導(dǎo)航基準(zhǔn)線。將該基準(zhǔn)線與人工提取的基準(zhǔn)線比較,平均誤差率為0.78%,小于5%,證明該方法有效。使用該方法識(shí)別了20幅稻田圖像,平均誤差率為2.33%,試驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠?yàn)樗静逖頇C(jī)路徑追蹤提供參考路徑。水稻插秧機(jī)導(dǎo)航參數(shù)獲取算法研究。采用霍夫變換提取水稻秧苗基準(zhǔn)線在圖像空間的導(dǎo)航參數(shù),建立水稻秧苗行中心線在世界坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系的映射關(guān)系,采用張正友法標(biāo)定攝像頭內(nèi)外部參數(shù),獲取世界坐標(biāo)系中水稻秧苗中心線與水稻插秧機(jī)的相對(duì)位置關(guān)系。通過在地面放置人工標(biāo)志線,單幀圖像導(dǎo)航參數(shù)靜態(tài)獲取試驗(yàn)結(jié)果表明：實(shí)測(cè)的λw和計(jì)算得到的λw差值的均值為4.9mmm,方差為5.4mmm；實(shí)測(cè)的θw和計(jì)算得到的θw差值的均值為4.76°,方差為5.07°。單幀圖像導(dǎo)航參數(shù)實(shí)時(shí)獲取試驗(yàn)結(jié)果表明受發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)、光照條件改變影響,獲取的導(dǎo)航參數(shù)在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。利用視頻圖像幀中圖像的連續(xù)性,采用均值濾波法處理連續(xù)幀的導(dǎo)航參數(shù),多幀圖像導(dǎo)航參數(shù)獲取試驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效降低導(dǎo)航參數(shù)變化范圍,降低異常值對(duì)導(dǎo)航精度的影響。水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)航控制器設(shè)計(jì)。采用基于駕駛員模擬技術(shù),設(shè)計(jì)了以航向偏差和橫向位置偏差作為輸入變量,插秧機(jī)轉(zhuǎn)向輪期望轉(zhuǎn)角作為輸出變量,構(gòu)建了二維模糊控制器；使用簡(jiǎn)化的二輪車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行路徑追蹤斜坡響應(yīng)和階躍響應(yīng)仿真分析,通過仿真結(jié)果總結(jié)水稻插秧機(jī)路徑追蹤轉(zhuǎn)向操作規(guī)律。開展人工駕駛水稻插秧機(jī)路徑追蹤試驗(yàn),結(jié)果表明人工駕駛水稻插秧機(jī)路徑追蹤轉(zhuǎn)向操作規(guī)律與本研究設(shè)計(jì)模糊控制器控制水稻插秧機(jī)路徑追蹤過程中的轉(zhuǎn)向規(guī)律相同,說明本研究設(shè)計(jì)的二維模糊控制器達(dá)到預(yù)定目的,可以為水稻插秧機(jī)路徑追蹤起到?jīng)Q策作用。水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航路徑追蹤試驗(yàn)。人工駕駛水稻插秧機(jī)路徑追蹤行駛軌跡的峰值距離為4.2m,調(diào)整距離為4.6m,穩(wěn)態(tài)誤差為0.005m；位置偏差為0.3m時(shí)的視覺導(dǎo)航水稻插秧機(jī)路徑追蹤行駛軌跡穩(wěn)態(tài)誤差為0.01m、超調(diào)距離為0.03m、初次調(diào)整距離為3.6m、調(diào)整距離為5.4m；視覺導(dǎo)航水稻插秧機(jī)路徑追蹤直線行駛田間試驗(yàn)結(jié)果為最大偏差24cm,平均偏差7.9cm。通過水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航路徑追蹤試驗(yàn)表明,本研究設(shè)計(jì)的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)可以控制水稻插秧機(jī)追蹤預(yù)定義路徑,但精度有待提高。
【關(guān)鍵詞】：水稻插秧機(jī) 視覺導(dǎo)航 圖像處理 基準(zhǔn)線提取 路徑追蹤
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要11-13
• Abstract13-16
• 第一章 緒論16-27
• 1.1 選題目的和意義16-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航研究現(xiàn)狀17-24
• 1.2.1 信標(biāo)導(dǎo)航17-18
• 1.2.2 機(jī)械觸覺導(dǎo)向系統(tǒng)18
• 1.2.3 慣性導(dǎo)航18-19
• 1.2.4 GPS導(dǎo)航19-21
• 1.2.5 視覺導(dǎo)航21-24
• 1.3 本論文研究的主要內(nèi)容與技術(shù)路線24-26
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容24-26
• 1.3.2 技術(shù)路線26
• 1.4 本章小結(jié)26-27
• 第二章 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)設(shè)計(jì)27-36
• 2.1 久保田NSD-8水稻插秧機(jī)介紹27
• 2.2 水稻插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)27-29
• 2.2.1 自動(dòng)轉(zhuǎn)向方案設(shè)計(jì)27
• 2.2.2 自動(dòng)轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)原理27-28
• 2.2.3 鏈傳動(dòng)設(shè)計(jì)28
• 2.2.4 步進(jìn)電機(jī)的選擇28-29
• 2.2.5 步進(jìn)電機(jī)的安裝29
• 2.3 水稻插秧機(jī)秧板升降操作機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)29-31
• 2.3.1 工作原理29-30
• 2.3.2 滑塊設(shè)計(jì)30
• 2.3.3 秧板升降操作機(jī)構(gòu)安裝30-31
• 2.4 水稻插秧機(jī)速度擋換擋操作執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)31-32
• 2.4.1 速度檔換擋操作機(jī)構(gòu)工作原理31
• 2.4.2 速度檔換擋操作執(zhí)行機(jī)構(gòu)安裝31-32
• 2.5 水稻插秧機(jī)制動(dòng)器與離合器操作執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)32
• 2.6 角度傳感器安裝32-33
• 2.6.1 角度傳感器的選取32
• 2.6.2 角度傳感器的安裝32-33
• 2.6.3 角度傳感器的標(biāo)定33
• 2.7 水稻插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能試驗(yàn)33-35
• 2.7.1 試驗(yàn)材料與方法33-34
• 2.7.2 水稻插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)向性能試驗(yàn)34-35
• 2.7.3 水稻插秧機(jī)直線行駛試驗(yàn)35
• 2.8 本章小結(jié)35-36
• 第三章 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)36-43
• 3.1 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航圖像處理系統(tǒng)要求36
• 3.2 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航圖像處理系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)36-38
• 3.3 水稻稻秧圖像采集方案設(shè)計(jì)38-39
• 3.4 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航圖像采集硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)39-40
• 3.4.1 光源的選擇39
• 3.4.2 相機(jī)的選擇39
• 3.4.3 鏡頭的選擇39-40
• 3.5 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航圖像采集軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)40-42
• 3.5.1 軟件系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)41
• 3.5.2 圖像實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)41-42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 第四章 水稻稻田圖像導(dǎo)航基準(zhǔn)線提取算法研究43-62
• 4.1 水稻稻田圖像彩色空間分析43-45
• 4.1.1 RGB彩色空間43-44
• 4.1.2 HIS彩色空間44
• 4.1.3 I_1I_2I_3正交彩色空間44-45
• 4.2 水稻稻田圖像彩色空間分析45-50
• 4.2.1 材料與方法45-46
• 4.2.2 水稻稻田圖像在不同彩色空間各顏色分量的灰度直方圖46-47
• 4.2.3 水稻稻田圖像在不同彩色空間各顏色分量的灰度變化曲線47-48
• 4.2.4 水稻稻田圖像在不同彩色空間分割效果評(píng)價(jià)48-50
• 4.3 水稻稻田圖像分割算法研究50-54
• 4.3.1 模糊C均值聚類分割算法研究50-52
• 4.3.2 閾值分割算法研究52-53
• 4.3.3 閾值分割效果比較研究53-54
• 4.4 水稻稻田圖像分割后處理研究54-55
• 4.5 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航基準(zhǔn)線擬合方法研究55-61
• 4.5.1 水稻秧苗行識(shí)別研究55
• 4.5.2 垂直投影法原理55-56
• 4.5.3 水平條劃分56-57
• 4.5.4 定位點(diǎn)檢測(cè)57-58
• 4.5.5 定位點(diǎn)歸類58-59
• 4.5.6 基準(zhǔn)線擬合59-61
• 4.5.7 擬合效果比較分析61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第五章 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航參數(shù)獲取算法研究62-85
• 5.1 水稻插秧機(jī)行走路徑模型研究62-63
• 5.2 單幀圖像空間導(dǎo)航參數(shù)提取方法研究63-64
• 5.2.1 霍夫變換法原理63-64
• 5.2.2 單幀圖像空間導(dǎo)航參數(shù)提取試驗(yàn)64
• 5.3 圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系導(dǎo)航參數(shù)映射關(guān)系研究64-68
• 5.3.1 圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系建立64-65
• 5.3.2 導(dǎo)航基準(zhǔn)線在兩個(gè)坐標(biāo)系中映射65-68
• 5.4 攝像機(jī)標(biāo)定研究68-78
• 5.4.1 建立坐標(biāo)系68-70
• 5.4.2 成像模型分析70-71
• 5.4.3 攝像機(jī)標(biāo)定方法研究71-72
• 5.4.4 張正友標(biāo)定法72-75
• 5.4.5 攝像機(jī)標(biāo)定試驗(yàn)75-76
• 5.4.6 攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果76-77
• 5.4.7 攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果分析77-78
• 5.5 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航單幀圖像導(dǎo)航參數(shù)靜態(tài)獲取試驗(yàn)78-79
• 5.5.1 試驗(yàn)方法78
• 5.5.2 導(dǎo)航參數(shù)提取試驗(yàn)結(jié)果分析78-79
• 5.6 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航單幀圖像導(dǎo)航參數(shù)實(shí)時(shí)獲取試驗(yàn)79-81
• 5.7 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航多幀圖像導(dǎo)航參數(shù)獲取算法及試驗(yàn)81-83
• 5.8 本章小結(jié)83-85
• 第六章 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航控制器設(shè)計(jì)85-95
• 6.1 水稻插秧機(jī)導(dǎo)航控制原理分析85-86
• 6.2 水稻插秧機(jī)數(shù)學(xué)模型研究86
• 6.3 水稻插秧機(jī)轉(zhuǎn)向控制器設(shè)計(jì)86-87
• 6.4 水稻插秧機(jī)導(dǎo)航控制器設(shè)計(jì)87-90
• 6.4.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)確定87
• 6.4.2 輸入、輸出變量的模糊化87-88
• 6.4.3 模糊控制規(guī)則制訂88-90
• 6.4.4 模糊推理及反模糊化90
• 6.5 水稻插秧機(jī)路徑跟蹤仿真研究90-93
• 6.5.1 水稻插秧機(jī)路徑追蹤斜坡響應(yīng)仿真分析91-92
• 6.5.2 水稻插秧機(jī)路徑追蹤階躍響應(yīng)仿真92-93
• 6.6 人工駕駛水稻插秧機(jī)路徑追蹤試驗(yàn)93-94
• 6.7 本章小結(jié)94-95
• 第七章 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航路徑追蹤試驗(yàn)95-106
• 7.1 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)硬件組成95-96
• 7.2 試驗(yàn)材料和方法96-98
• 7.3 人工駕駛水稻插秧機(jī)路徑追蹤軌跡分析98-100
• 7.4 步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)向參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)100-103
• 7.5 水稻插秧機(jī)視覺導(dǎo)航路徑追蹤模擬試驗(yàn)103-104
• 7.6 水稻插秧機(jī)稻田環(huán)境中視覺導(dǎo)航路徑追蹤試驗(yàn)104-105
• 7.7 本章小結(jié)105-106
• 第八章 結(jié)論與建議106-110
• 參考文獻(xiàn)110-118
• 致謝118-119
• 攻讀博士學(xué)位論文期間發(fā)表論文119-120
• 附件120-125
• 附錄1 標(biāo)定用圖片125-126
• 附錄2 標(biāo)定圖片中提取坐標(biāo)與計(jì)算坐標(biāo)對(duì)比表126-132
• 附錄3 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)部分程序132-136
• 附錄4 下位機(jī)部分程序136-144

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 王晶;基于CT圖像的肺實(shí)質(zhì)分割算法研究[D];沈陽(yáng)大學(xué);2010年

2 朱華勇;汽車前照燈計(jì)算機(jī)檢測(cè)圖像處理技術(shù)的研究[D];南京林業(yè)大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：852103