山地果园链索运送装备运动传感系统设计

发布时间：2019-11-21 18:50

【摘要】：为获取山地果园链索运送装备工作过程中的牵引链索运动状态,采用混合滤波算法设计了一种基于图像实时采集技术的运动传感系统。利用两组高速工业相机对轴向运动的牵引链索进行捕捉,通过Cortex-A9控制板融合混合滤波算法与自适应阈值二值化对图像进行处理,实时识别牵引链索的空间位置变化。试验结果表明:所设计的运动传感系统可以快速准确获取链索运行状态,图像采集与处理的运算速度能够满足链索实时控制的要求。本研究为链索类运送装备的运动采集与数据处理提供了参考。
【图文】：

基于Cortex－A9的图像处理器;图像处理器分别对两个工业相机的图像进行处理，获取链索的像素偏移量并进行对比计算，从而获取链索的实时位置信息，存储下来或者发送出去以供使用。图1运动传感系统Fig．1Motionsensingsystem2图像处理算法图像处理上层应用程序需对工业相机采集到的每一帧彩色图像转化为灰度图像，然后进行混合滤波计算和自适应阈值二值化处理，最后在二值化处理后的黑白图像中识别到链索并进行位置计算。具体过程如图2所示。图2图像处理流程Fig．2Flowchartofimageprocessing由于中值滤波可以消除图像中的奇点，而自适应阈值二值化处理需要对图像进行均值滤波，因此本文提出将中值和均值进行混合的滤波算法。若待处理灰度图像的宽、高分别为W和H，Pi，j表示位于图像第i行第j列的像素点，滤波核的行宽、列高分别为M、N，则Pm，n点的滤波核Km，n如图3所示。W、H．图像的宽和高Pi，j．图像第i行第j列的像素点M、N．滤波核的行宽和列高Pm，n位于滤波核中心图3Pm，n点滤波核Km，n示意图Fig．3FilteringkernelKm，natPm，npoint传统算法里，中值滤波需对滤波核中所有像素点的灰度值进行相互比较和排序，然后取中间值作为该像素点的灰度值，单个像素点的计算复杂度为O((M×N)×(M×N－1)/2)。均值滤波要求滤波核中所有像素点灰度值的算术平均值作为该点的灰度值，单个像素点的计算复杂度为O(M×N)，所以传统算法的效率会随着滤波核尺寸的增加而降低。为提高运算效率，本文设计的中值－均值混合滤波算法采用核分解方法，把滤波核分解成长度为N的列向量，如图4所示。·80·2017年6月农机化研究第6期

基于Cortex－A9的图像处理器;图像处理器分别对两个工业相机的图像进行处理，获取链索的像素偏移量并进行对比计算，从而获取链索的实时位置信息，存储下来或者发送出去以供使用。图1运动传感系统Fig．1Motionsensingsystem2图像处理算法图像处理上层应用程序需对工业相机采集到的每一帧彩色图像转化为灰度图像，然后进行混合滤波计算和自适应阈值二值化处理，最后在二值化处理后的黑白图像中识别到链索并进行位置计算。具体过程如图2所示。图2图像处理流程Fig．2Flowchartofimageprocessing由于中值滤波可以消除图像中的奇点，而自适应阈值二值化处理需要对图像进行均值滤波，因此本文提出将中值和均值进行混合的滤波算法。若待处理灰度图像的宽、高分别为W和H，Pi，j表示位于图像第i行第j列的像素点，，滤波核的行宽、列高分别为M、N，则Pm，n点的滤波核Km，n如图3所示。W、H．图像的宽和高Pi，j．图像第i行第j列的像素点M、N．滤波核的行宽和列高Pm，n位于滤波核中心图3Pm，n点滤波核Km，n示意图Fig．3FilteringkernelKm，natPm，npoint传统算法里，中值滤波需对滤波核中所有像素点的灰度值进行相互比较和排序，然后取中间值作为该像素点的灰度值，单个像素点的计算复杂度为O((M×N)×(M×N－1)/2)。均值滤波要求滤波核中所有像素点灰度值的算术平均值作为该点的灰度值，单个像素点的计算复杂度为O(M×N)，所以传统算法的效率会随着滤波核尺寸的增加而降低。为提高运算效率，本文设计的中值－均值混合滤波算法采用核分解方法，把滤波核分解成长度为N的列向量，如图4所示。·80·2017年6月农机化研究第6期

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