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为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。 相似文献
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以犁胫为试验对象,采用结构光和双目立体视觉,在实验室条件下,搭建了热态犁体锻件样板曲线三维重构和测量系统,提出了非高斯分布激光条纹边缘的形态学检测方法和亚像素中心的提取算法;在对原始图像立体校正基础上,研究了对激光条纹进行二次校正和高精度匹配的方案和算法,提高了左右图像立体匹配和三维重构的精度和速度,并在Halcon平台上,实现了犁体结构光样板曲线的光刀中心提取、重构、拟合和数学描述,解决了犁体样板曲线尤其是热态锻件犁体样板曲线测量难的问题.在Intel(R)Core(TM)i7-5500U CPU@2.40 GHz处理器上运行,测量精度1.88 mm,耗时316 ms.试验证明,以结构光和双目立体视觉为手段对犁体样板曲线进行测量,避免了热态锻件辐射光的影响及其他干扰影响,具有一定精度和可行性,可以提高犁体设计、制造、检验的效率和方便性,为犁体轮廓的检验、测绘、描述、制造和设计提供了新的途径. 相似文献
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试验采用Hinonine、Tudla、丰香、全明星、明星花5个品种,比较不同品种叶柄再生的差异。11个植物生长调节剂组合,筛选出适合叶柄再生不定芽的最佳培养基配方,并对叶柄上、中、下不同部位的诱导率进行比较。试验结果表明:叶柄下部的诱导率比较高。Tudla这个品种叶柄再生性相对较高。对某一特定品种来说,外植体基因型和外源激素种类及其合适浓度是决定再生的主要因子。 相似文献
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以两种不同性质土壤为基质,通过添加可溶性的Cd、Zn、Pb、Cu盐形成土壤重金属复合污染。采用USEPA的毒性浸出试验(Toxicity Characteristic Leaching Procedure,TCLP)对由硫化钙、过磷酸钙、氢氧化钙组成的复合修复剂进行试验研究。结果表明:(1)土壤在添加可溶性盐后p H降低。可溶性重金属盐加入越多,p H下降越多。(2)从水溶态的平均百分比来看,Cd(12.9%)Zn(7.1%)Cu(3.4%)Pb(0.7%)。4种重金属中,除Cd的水溶态比例高于10%外,其他3种重金属的水溶态比例均低于10%。(3)试验设计的方案1为:硫化钙0.5%+过磷酸钙1%+氢氧化钙0.1%+去离子水20%。方案2为:硫化钙2%+过磷酸钙1%+氢氧化钙0.5%+去离子水20%。(4)对于Cd和Zn,方案2优于方案1。方案2对土壤重金属消减率[Cd(89.7%)、Zn(99.7%)]大于方案1的消减率[Cd(88.9%)、Zn(95.7%)]。对于Cu和Pb,方案1优于方案2。方案1消减率Cu为67.2%、Pb为53.9%。 相似文献
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雾滴沉积特性参数的图像检测算法改进 总被引：2，自引：2，他引：0
快速获取施药后雾滴在靶标表面的沉积分布有助于了解农药的田间分布情况,水敏试纸雾滴图像处理算法是检测喷药沉积特性参数常用的方法,但常因光照不均、试纸上沉积的雾滴斑痕粘连而引起雾滴识别误差。为解决这一问题,针对手机拍摄的照片,该文提出了与位置相关的动态阈值法提取雾滴区域,并设计基于圆形度的循环分割算法对粘连雾滴分割。以水代替农药利用背负式喷雾器喷洒,选取8张不同稀疏程度和碰撞角度的试纸作为样本进行试验,以验证上述算法的检测效果。试验结果表明,该方法不受亮度不均影响,覆盖率比固定阈值与分块阈值法分别高12.57%和8.74%,提取到的雾滴区域更加完整,能够提取92.64%以上的雾滴,且粘连分割效果较好,雾滴识别的正确率为97.2%,覆盖密度检测误差为3.31%,能够满足实际生产要求,为下一步开发雾滴检测APP打下基础。 相似文献
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