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基于线结构光视觉的番茄重叠果实识别定位方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为实现番茄自动化采收,针对温室光照条件多变、背景复杂及果实簇生遮挡的特征,构建了基于线结构光视觉的番茄果实识别定位视觉系统,并提出了一种针对簇生重叠果实的区域分割方法。在(2R-G-B)色差模型下利用动态阈值分割,提取成熟果实区域;计算亮度渐变梯度向量,采用灰度重心法提取结构光条纹中心线;基于线结构光立体测量原理,在光条纹扫描视场过程中实时获取成熟果实表面三维信息,并映射形成果实表面与相机光心距离深度图像,实现簇生重叠果实区域的立体分割;基于果实表面激光条纹点空间坐标拟合果实外接球体,获取果实形态和空间坐标信息;试验结果表明,视觉系统单次识别测量耗时2.8s,果实直径测量误差小于6mm,果实与摄像机中心距测量误差小于8mm。 相似文献
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果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉,提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先,从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑,通过曲率分析,找出异常的轮廓像素点;其次,依次连接相邻两个异常像素点,分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离,在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割,并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点;再者,采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓,并获取柑橘的中心;最后,根据双目极线约束和图像相似度,对重叠柑橘中心点进行匹配,并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标,确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm,满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。 相似文献
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果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉,提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先,从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑,通过曲率分析,找出异常的轮廓像素点;其次,依次连接相邻两个异常像素点,分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离,在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割,并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点;再者,采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓,并获取柑橘的中心;最后,根据双目极线约束和图像相似度,对重叠柑橘中心点进行匹配,并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标,确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm,满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。 相似文献
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单株立木图像信息的提取与解算 总被引：5，自引：2，他引：5
该文采用数码相机获取立木的图像信息，对单株立木图像信息的提取分别运用近景摄影测量DLT模型和双目立体视觉技术进行解算，解决了立木图像信息与立木二维坐标之间的解算问题.基于近景摄影测量技术树木图像信息的二维处理方法，简化了解算方程，提高了求解的运算速度.在提取单株立木形状参数时, 采用计算机双目立体视觉技术存在着操作复杂、成本高的缺点.实验结果表明，应用近景摄影测量技术提取单株立木图像信息的方法有效、可行. 相似文献
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作为种养植有机结合的一种综合生态农业模式,稻田养殖以水稻种植为主,水产禽类养殖为辅,使稻田的生产潜力得以充分的发掘,养殖水产禽类促进水稻更好地生长。该研究拟采用双目立体视觉技术测量稻田区域面积等特征,通过双目立体摄像头捕捉丘陵山区梯田等非规则稻田的局部区域图像,获取图像的深度信息,确定长度数据,为种养结合的稻田区域面积等特征的研究提供定量依据。 相似文献
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搭建了一个便利有效地双目视觉系统,结合深度信息,精准地提取手势信息。采用模板标定法对双目相机进行标定,精确地获取了相机的参数,标定的像素误差为0.67个像素;在立体匹配阶段,利用BM算法快速准确地实现了左右相机图像的匹配,获得被测手势的视差;结合三角测距原理,从而生成较为稠密的深度图;最后将深度信息重新映射到原彩色图像上,实现三维重建,生成三维云图,根据云图信息双目视觉系统能有效地从复杂背景中分割手势,并换一种手势进一步验证了所搭建的双目视觉系统从复杂背景中分割手势的可行性。 相似文献
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[目的]设计基于双目视觉与深度学习的番茄本体特征检测系统,实现番茄本体特征的自动无损检测,为水肥一体化和智慧农业提供技术支持.[方法]采集4000张番茄图像作为研究样本,利用基于深度学习SSD_MobileNet卷积神经网络的番茄主要器官检测算法,对番茄植株、茎、花、果实和叶进行检测.基于双目视觉的图像测量算法对各器官目标区域中株高、茎直径、果径和叶面积进行特征提取.[结果]利用SSD_MobileNet网络模型对研究样本进行训练和测试,调用训练好的模型对番茄各器官进行识别和定位,对番茄植株、茎、花、果实和叶的检测准确率分别为98.5%、99.0%、99.5%、99.5%和98.0%.利用基于双目视觉的图像测量算法对番茄本体特征进行测量,通过实践证明该系统对株高、茎直径、果径和叶面积测量的相对误差可分别控制在1.5%、1.0%、1.2%和1.3%以内,可实现番茄本体特征的精确检测,较常见系统的鲁棒性和精度有了明显提升;整套系统在番茄大棚中已稳定运行半年,完成了对番茄全生命周期的本体特征检测,并可将数据保存于数据库,实现对番茄本体特征的自动、无损监测.[建议]优化番茄特征遮挡问题,丰富训练数据集,优化网络模型,提高识别率和鲁棒性;建立番茄特征数据共享云平台,实现番茄疫病的提前预警;确定本体特征与番茄长势的关系,以快速判断施肥量,实现大棚番茄自动精确施肥. 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2016,(2)
犁体轮廓是犁体曲面的边界,对犁体的很多性能都有影响。为了实现高温热态犁体锻件的快速、精确、非接触、自动化在线实时测量,提出计算机双目立体视觉犁体轮廓测量的解决方案;设计基于形态学的抗噪型边缘检测算子,实现犁体锻件的亚像素边缘提取;在对原始图像重投影和立体校正的基础上,研究亚像素二次校精校正算法,提高左右图像立体匹配的质量和速度。以犁胫为试验对象,采用双目立体视觉和图像处理,在HALCON和MATLAB平台上,开发基于机器视觉的犁体锻件轮廓测量系统,实现犁体轮廓的边缘提取、边缘重构、边缘拟合和数学描述,解决犁体轮廓尤其是热态锻件犁体轮廓测量难的问题,为犁体轮廓的检验、测绘、描述、制造和设计提供了新的途径。在Intel(R)Core(TM)i7-5500U CPU@2.40 GHz处理器上运行,测量精度1.44mm,相对误差1.4%,耗时468ms。试验结果表明:以机器视觉和图像处理为手段对犁体轮廓进行测量,具有一定精度和可行性,可以提高犁体设计、制造、检验的效率,与传统的三坐标测量仪和手工测绘相比,具有一定的优势。 相似文献
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基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。 相似文献
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《甘肃农业大学学报》2018,(5)
【目的】针对现在棉花打顶机对棉株顶尖高度识别效果差,造成过打、误打,影响棉花的正常生长等问题,研究开发一种基于自动控制的棉株顶尖高度测量系统提高对棉株顶尖的识别精度.【方法】通过对STC90C51单片机程序调试,并用其控制红外测距传感器和超声波测距传感器对棉株顶尖进行高度测量性能试验.【结果】测量方式采用声速为340m/s(15℃)的超声波测距传感器的棉株顶尖高度测量系统测量棉株顶尖高度与手测高度存在显著线性相关关系,且其室内测量平均误差为(0.40±0.28)cm,室外测量平均误差为(0.39±0.25)cm.【结论】该棉株顶尖高度测量系统可以完成对棉株顶尖进行精确高度测量的工作. 相似文献
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杏棉间作对棉花生长发育的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
[目的]研究杏棉间作下棉花的生长发育,为杏棉立体高效种植技术的优化提供理论支撑.[方法]进行间作棉与单作棉对比试验.[结果]间作棉比单作棉生育期晚8 d;出叶速率在出苗-现蕾期最快,间作棉为6.2 d/片,比单作棉慢0.7 d/片;截至打顶时,间作棉株高为58.01 cm,单作棉为64.51 cm;间作下棉花的真叶数、果枝数减少,主茎节间变长,始节高度上长升,总果节数比单作棉低53.47;,收获株数18.34×10<'4>株/hm2,单株结铃数3.6个,单铃重5.25 g,衣分38.6;,皮棉产量1 352.84 kg/hm2.[结论]杏棉间作条件下主要影响棉花的衣分、产量.其中衣分比单作棉低4.3;、产量低43.8;. 相似文献