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为了提高农药的利用率、消除模糊控制在平衡点附近的控制盲区,以及实现杂草变量喷药功能,设计了一套基于模糊-PID复合控制的变量喷药除草系统。该系统利用机器视觉技术实现杂草密度信息的采集,采用模糊控制与PID控制相结合的方法来实现电磁阀开度的控制,从而实现对杂草的变量喷施。仿真试验结果表明:该系统阶跃响应效果良好、无超调量,可实现喷药量随杂草密度变化而实时变化的目的,能够有效地消除响应误差。田间试验结果表明:在作业速度为2km/h时,系统的相对控制误差小于4.5%,满足设计要求。 相似文献
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为了提高农田整地效率、减少资源浪费以及改善土壤质量,该研究通过对整地机械在田间工作过程的分析,基于机器视觉技术,利用高分辨率的摄像设备对整地区域进行图像采集与分析,获取土壤质量、杂草分布等信息,同时借助图像处理与模式识别技术,对图像数据进行处理和分析,实现对植物区域、土壤区域和杂草区域的识别与定位,将识别得到的信息与预先设定的整地参数相结合,自动调整整地机械工作模式、深度和速度,以实现精准的整地操作。通过在实际农田环境中的试验验证,证明了基于机器视觉技术的整地机械智能化控制在提高整地效率、降低能耗、改善土壤质量等方面的显著效果。 相似文献
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杂草信息实时获取技术与设备研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
杂草信息的实时获取技术是田间杂草精准控制研究的首要问题,杂草实时获取设备是制约精准除草作业实现的瓶颈.综述了基于光谱、图像和光谱成像技术的杂草实时获取技术与设备的国内外研究现状,以促进精准杂草管理技术在我国的应用和发展.基于光谱的杂草信息获取方法较适用于实时防除作物出苗前的杂草,国外已有WeedSeeker、Weed-IT等杂草传感器.基于图像的杂草信息获取方法较适用于识别行间杂草,国外已有Autopilot、Cam Pilot、Robocrop等视觉导航产品和Robocrop InRow机械除草机防除行内杂草.基于光谱成像的杂草信息获取方法较适用于识别行内杂草,中、澳正联合研发微光子植物判别和杂草控制传感器.需要继续深入研究在复杂的开放式非结构的农田环境中,快速、准确地实时获取农田杂草信息技术. 相似文献
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机器视觉又称计算机视觉,指人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面形状知识与距离、速度感知等.机器视觉技术在农业上的研究与应用始于20世纪70年代末期,主要研究集中于农产品分选机械中利用机器视觉对农产品进行品质检测与分级.由于受当时计算机发展水平的影响,检测速度达不到实时要求,处于实验研究阶段.随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理技术及与人类视觉相关的生理技术的迅速发展,机器视觉技术本身在理论和实践上都取得了重大突破,除农产品分选机械外,目前该技术已经渗透到农产品鉴定、农作物生长、农产品收获等多个领域. 相似文献
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简要介绍了应用于变量机械的GPS技术与机器视觉技术两种方式的优缺点;重点阐述了光源照明、动态图像采集(CCD摄像机、图像采集卡)、图像处理和快速准确的执行机构等基于机器视觉的变量机械的关键技术的发展现状;最后扼要介绍了机器视觉在田间导航、农田喷洒等变量机械中的应用及展望。 相似文献
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机器视觉技术在玉米苗期杂草识别中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
杂草严重影响我国的玉米产量,化学除草剂是防治杂草的有效方法,但通常采用粗放的喷洒方式,防治效果较差。精准喷洒极大地降低了除草剂的用量,提高了使用效率。除草剂实现精准喷洒的前提是识别玉米田中杂草位置和种类等信息,而机器视觉是一种开始广泛应用于识别作物田间杂草的方法。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米苗期杂草识别方法,采集的图片经过畸变矫正、HSI颜色空间转换和阈值分割后,根据形状和颜色特征提取并识别杂草。田间试验结果表明:在不同播种方式下对玉米和杂草的识别率超过85%,处理单张图片的平均耗时为67ms,能为除草剂的精准喷洒提供信息。 相似文献
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机器视觉技术在精细农业中的研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景. 相似文献
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作物数字图像远程实时获取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
作物图像获取方法是应用计算机视觉技术监测作物长势的首要问题。为此,对作物数字图像远程实时获取方法进行了研究。研究的作物数字图像远程实时获取系统由图像获取设备、下位机、数据传输系统、Web服务器和客户端等部分组成,包括用户管理与系统维护、数据库管理、图像获取与设备控制和数据处理与发布4个功能模块。系统利用带无线传输功能的数码相机和高清晰网络工业相机作为作物数字图像获取设备,并给出了图像获取设备的5种安装形式:移动车载、固定形式、滑动导轨、云台和综合形式;系统在图像获取设备到下位机之间采用有线或微波无线的传输方式,从下位机到Web服务器再到客户端采用Internet网络连接,通过增加带宽可以显著提高图像信息的传输速率;系统利用直接存取法建立作物图像数据库,并利用Web信息系统实现了作物图像信息的实时发布。 相似文献
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随着果蔬种植规模的扩大,果蔬采摘作业的需求量也逐渐提高.传统的果蔬采摘作业存在自动化程度低、采摘对象识别困难、采摘破坏性大等问题,导致采摘作业的效果较差、作业效率低.为此,引入了计算机图像技术,在深入研究了计算机图像技术原理的基础上,分析了计算机图像技术的成像原理,完成了采摘机器人的机械结构设计,并对采摘机器人的硬件总... 相似文献
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针对西红柿种植过程中,采摘费时费力的问题,将计算机视觉技术与图像处理和模式识别技术相结合,开发了在自然背景条件下的西红柿自动识别系统。运用双目立体视觉系统来识别红色西红柿,去除原始图像的噪声、转换图像的灰度、对新图像进行分割和目标特征提取,从背景中把西红柿分离出来;同时,针对果实间存在的重叠问题,采用圆形Hough变换算法,提取西红柿的圆心坐标和半径特征,通过获取T=Sqrt(s×l)图像,恢复被遮挡西红柿。利用该技术,采集了不同条件下的100张西红柿照片,其中99张照片被准确识别,识别率达到9 9%以上,能够较好地满足西红柿采摘工作的要求。 相似文献
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针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。 相似文献
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杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础. 相似文献
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基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。 相似文献