植物根系竞争生长的三维可视化模拟     

熊俊涛  钟南  吴春胤 《农机化研究》2009,31(7)

基于Simroot模拟系统的数学理论,结合Visual C++编程工具和OpenGL三维图形库技术,建立了一个虚拟植物根系竞争生长的三维可视化模拟系统.通过对作物大豆的根系竞争生长的模拟表明:本系统能够形象逼真地显现植物根系竞争生长的形态结构和生物特性,具有良好的通用性和适用性.  相似文献   

基于探索性分析的的荔枝果及结果母枝颜色特征分析与识别   总被引：4，自引：3，他引：1  

郭艾侠  邹湘军  朱梦思  陈燕  熊俊涛  陈丽娟 《农业工程学报》2013,29(4):191-198

从复杂背景中识别成熟荔枝串中的荔枝果及结果母枝,获取结果母枝上的采摘点是机器人视觉定位与识别的难点,荔枝果、结果母枝与叶子各部位图像颜色特征分析与识别成为研究重点。首先针对荔枝果与结果母枝的特点、光照与环境的特殊性及不确定性,提出了探索性分析与荔枝图像识别的融合方法,对荔枝果与结果母枝进行了图像分类与统计的探索性分析,并给出了荔枝图像数据的探索性分析流程图;其次,根据荔枝不同部位颜色均值分布的特点,设计了荔枝果、结果母枝及叶子在6种色彩模型下的颜色均值分布箱线图,通过图形启示的数据分析与探索,给出了基于YCbCr色彩空间的Cr单通道图的荔枝各部位分类识别的视觉模型,分析表明Cr分量值在0.5～0.54能去除叶子和侧枝等复杂背景,实现荔枝串中的荔枝果与结果母枝的分割。最后,以60组不同光照条件的180幅自然环境下采集的荔枝图像为试验测试对象,用颜色特征的视觉模型结合阈值分割方法有效地识别了成熟荔枝串与荔枝果,荔枝串与荔枝果的平均识别率分别为91.67%和95.00%。用探索性分析与图像运算相结合的方法成功地提取了结果母枝(识别率为86.67%),并用计算出的采摘点进行视觉定位的仿真。试验和仿真结果表明视觉模型及其方法能对荔枝不同部位进行有效识别。  相似文献   

基于贝叶斯网络数据挖掘的蔬菜质量安全分析     

方永美  熊俊涛  杨振刚  廖鉴康 《湖北农业科学》2016,(23):6253-6257

蔬菜是人们日常生活的必须品,也是容易出现质量安全问题的产品。影响蔬菜质量安全的一个重要因素就是农药残留问题。以蔬菜农药残留检测数据为对象,利用贝叶斯网络进行数据挖掘,得到不同品种蔬菜的农药残留含量分布,以及同一品种在不同时间的分布趋势,经过可信度分析,该结论可信。该结果可为蔬菜的生产者、消费者以及监管人员提供一定的决策依据。  相似文献   

采摘机器人作业行为虚拟仿真与样机试验   总被引：1，自引：0，他引：1  

罗陆锋  邹湘军  卢清华  杨自尚  张坡  熊俊涛 《农业机械学报》2018,49(5):34-42

为开展采摘机器人智能防碰损作业行为及规划算法的仿真试验与验证,设计了一种基于虚拟现实的采摘机器人仿真试验系统。以葡萄采摘机器人为对象,先构建虚拟现实环境下采摘机器人及其作业场景模型,用于模拟设施果园试验环境;然后对虚拟采摘机器人进行运动学建模,运用D-H参数法解算机械臂运动学正解和逆解;再依据葡萄串形状等特性设计一种夹-托-剪式的采摘机器人末端执行器及其采摘过程控制模型;建立机械臂末端连杆与执行器之间的空间位姿变换关系,并对机械臂运动进行轨迹规划;设计并定义仿真系统各模块间的数据接口,最终基于虚拟现实平台EON开发出采摘机器人虚拟仿真系统。基于该系统进行18次葡萄防碰损采摘路径规划及夹剪行为试验,成功率达88.89%;将相关算法移植到物理样机进行43次室内试验,成功率为86.05%。结果表明,开发的仿真系统可为采摘机器人智能行为算法的测试及改进提供虚拟试验平台。  相似文献   

采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位   总被引：8，自引：8，他引：0  

熊俊涛  邹湘军  陈丽娟  蔡伟亮  彭红星 《农业工程学报》2012,28(14):36-41

为了解决采摘机器人在自然环境中对扰动状态荔枝的视觉精确定位问题,该文分析机械手采摘过程中荔枝产生扰动的因素,设计制造了模拟荔枝振动的试验平台,该试验平台通过改变方向、振频、振幅等振动条件来模拟采摘过程中的扰动环境;结合振动平台运动参数,提出了双目立体视觉系统采集扰动状态的荔枝图像方法,在HSI颜色空间中对预处理后荔枝图像利用模糊C均值聚类法(FCM,fuzzyC-means)分割荔枝果实和果梗,然后利用Hough变换算法进行直线拟合确定有效的果梗采摘区域和采摘点,对多帧图像中采摘点坐标取平均值,然后进行三维重建确定空间采摘点坐标。荔枝扰动状态的视觉定位试验结果表明,空间定位深度值误差小于6cm,荔枝采摘机械手能实现有效采摘,该研究为机械手实际作业提供指导。  相似文献   

基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别   总被引：2，自引：0，他引：2  

熊俊涛  刘柏林  钟灼  陈淑绵  郑镇辉 《农业机械学报》2021,52(6):252-258

针对使用目标检测、实例分割方法无法对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花进行识别的问题,提出一种基于深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法。首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花图像;然后制作标签,并进行数据增强;构建深度为34层的ResNet主干网络,在此基础上引入稠密特征传递方法和注意力模块,提取荔枝花、叶片的特征;最后通过全卷积网络层对荔枝花、叶片进行分割。结果表明,模型的平均交并比(mIoU)为0.734,像素识别准确率达到87%。本文提出的深度语义分割网络能够较好地解决荔枝花的识别与分割问题,在复杂野外环境中具有较强的鲁棒性和较高的识别准确率,可为智能疏花提供视觉支持。  相似文献   

夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术   总被引：5，自引：0，他引：5  

熊俊涛  林睿  刘振  何志良  杨振刚  卜榕彬 《农业机械学报》2017,48(11):28-34

利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。  相似文献