本文關鍵詞：玉米苗基部圖像定位方法設計　出處：《沈陽農(nóng)業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： USB攝像頭 圖像處理 邊緣檢測 玉米苗 定位

【摘要】：傳統(tǒng)的人工作業(yè)對玉米苗基部進行施肥、注水、撒藥在現(xiàn)階段已經(jīng)不適用,這樣會浪費大量人力和時間,效率很低,工作量極大。因此,利用圖像處理的方法對玉米苗基部進行定位,實現(xiàn)田間智能化作業(yè),智能的為玉米苗基部進行施肥、注水、撒藥已成為未來的一種趨勢。本文在閱讀了大量的國內(nèi)外相關文獻的基礎上,研究了對玉米苗基部圖像定位方法設計的方法和具體操作流程,為今后的智能化田間作業(yè)提供了可行性。本文著重從以下幾方面進行了研究:(1)對影響圖像采集質(zhì)量的因素和圖像的去噪及灰度化處理進行了試驗研究。通過圖像采集系統(tǒng)對采集高度、角度和光照的研究,試驗研究出了較清晰的靜態(tài)采集圖像的三要素,在采集到清晰圖像的基礎上選擇用3×3的均值濾波法對玉米苗圖像進行去噪處理;為了保證后續(xù)處理的速度盡可能快速、準確,最終選用加權平均值法對玉米苗圖像進行灰度化處理。(2)在灰度圖像的基礎上對圖像分割和連通區(qū)域提取主干、形態(tài)學處理進行了研究。為了使目標信息與背景信息區(qū)分更加明顯,選擇Ostu閾值方法對圖像進行分割;為了使目標信息更加簡潔,方便后續(xù)處理,本文對分割后的二值圖像進行連通區(qū)域提取主干和形態(tài)學處理。(3)對圖像的邊緣檢測方法進行了研究。為了使目標信息清晰完整,本文采用Canny算子對圖像進行邊緣檢測,將邊緣圖像與二值圖像重合再次進行形態(tài)學處理,形成最終清晰、完整二值圖。(4)對玉米苗基部定位方法和生長角、莖粗和莖桿識別方法進行研究。通過幾種定位方法對比研究,選擇旋轉投影定位法對玉米苗基部進行定位處理,在圖像旋轉的基礎上提取出了生長角,并對莖粗和莖桿進行了識別。
[Abstract]:Traditional artificial work on the base of maize seedlings fertilization, water injection, spraying at this stage has not been applicable, this will waste a lot of manpower and time, low efficiency, great workload. The image processing method is used to locate the base of maize seedling, to realize intelligent field operation, to apply fertilizer to the base of maize seedling intelligently, and to inject water into the base of maize seedling. Spraying medicine has become a trend in the future. On the basis of reading a large number of domestic and foreign literature, this paper studies the design method and operation flow of the image location method of maize seedling base. It provides feasibility for intelligent field operation in the future. This paper focuses on the following aspects: 1). The factors that affect the quality of image acquisition and image denoising and grayscale processing are studied experimentally. The height of image acquisition is analyzed through the image acquisition system. On the basis of the research of angle and illumination, the three elements of the relatively clear still image were studied. On the basis of collecting the clear image, the 3 脳 3 mean filter method was selected to remove the noise of the maize seedling image. In order to ensure the speed of follow-up processing as fast and accurate as possible. Finally, the weighted average method is used to grayscale the maize seedling image. (2) on the basis of gray image, the main trunk is extracted from the image segmentation and connected area. In order to distinguish the target information from the background information more obviously, the Ostu threshold method is chosen to segment the image. In order to make the target information more concise and convenient for subsequent processing. In this paper, the edge detection method of the segmented binary image is studied in order to make the target information clear and complete. In this paper, the Canny operator is used to detect the edge of the image, and the edge image is overlapped with the binary image again for morphological processing, resulting in the final clarity. Complete binary figure. (4) the methods of maize seedling base location, growth angle, stem diameter and stem identification were studied. The comparison of several localization methods was carried out. The rotation projection positioning method was selected to locate the base of maize seedling. The growth angle was extracted on the basis of image rotation, and the stem diameter and stem were recognized.
【學位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;S513

【參考文獻】

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