基于影像的玉米株高和茎粗测量方法的研究

发布时间：2020-05-20 02:28

【摘要】：在农业的不断发展进步中,人们越来越多的关注农作物的品质,因此有效的捕捉到作物每时每刻的生长状态,是保证作物健康生长过程中的关键问题之一。同时将其他领域的先进科技引进到农业领域中,对粮食增产增收有着重大意义。玉米是我国主要的粮食作物之一,由于农业生产地域分散,信息采集工作量大,传统的测量方法需要工作人员到田间进行测量,该方法速度慢且效率较低。因此,实现玉米株高和茎粗的自动测量,不仅能够减少工作人员的劳动,还能够减少设备成本使效率得到明显的提升。鉴于此,针对现有的影像测量方法的不足,本文提出了一种基于几何像素的玉米植株株高和茎粗的测量方法,实现对玉米高度和茎粗实时、无损的测量,为玉米长势信息远程获取提出一种简便快捷的测量方法。本文主要进行了以下研究:(1)本文首先搭建了玉米植株影像测量系统,本系统整体的体系结构分为四层,分别是图像采集层、图像传输层、图像存储层与图像测量层,并详细介绍了各层功能的实现方法及主要工作原理,为接下来研究玉米植株的株高和茎粗测量方法提供了基础平台。(2)针对玉米株高测量,本文采用了几何像素的方法,分别进行了室内的模拟试验与田间真实玉米株高测量试验,通过对比试验结果得出,室内模拟玉米株高测量值平均误差为0.63%,田间的玉米株高测量值平均误差为1.52%,验证了该测量方法的准确性。(3)玉米植株茎粗测量方法研究。采用几何像素方法分别进行了茎粗室内的模拟试验与田间真实茎粗测量试验,通过对比试验结果得出,室内模拟玉米茎粗测量值平均误差为2.04%,田间的玉米茎粗测量值平均误差为3.11%。该方法简便且精度高,适合于玉米生长参数的自动测量。(4)对试验测量的误差的来源进行分析,透视误差和物平面与像平面不平行造成的误差影响了测量的精度。对两种误差来源提出了修正的方法,提高了测量的精度。
【图文】：

技术路线图

图 2-1 体系结构图Figure 2-1 The system structure diagram量系统先通过 CMOS 摄像机对玉米植株图像进行采集，再对图像现对单株玉米植株的边缘提取。通过物体的边缘图像，计算出图
【学位授予单位】：黑龙江八一农垦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S513

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 郁云;许昌;徐坚;魏瑾;;智能施肥机作物覆盖率测量系统设计——基于北斗导航和多媒体图像处理[J];农机化研究;2018年02期

2 刘子恒;敏乾;李海翼;;数字图像技术在苦菜叶绿素含量测量中的应用[J];贵州大学学报(自然科学版);2017年06期

3 万子平;马丽莎;陈明;刘剑霄;;机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计[J];单片机与嵌入式系统应用;2017年12期

4 潘海生;郑宝荣;黄梅玲;;数字图像测量方法在桥梁防撞工程中的应用研究[J];四川建材;2017年10期

5 王伟;钟万里;林介东;胡江海;许传龙;丁辉;;基于CCD图像的高温蒸汽管道位移测量系统研究[J];节能技术;2016年05期

6 夏兵;王敏;郭巧双;王芬;;用于小零件图像测量的双远心光学系统[J];光学仪器;2015年04期

7 何山;齐凯;;基于图像测量的应力监测方法[J];起重运输机械;2015年05期

8 蒋普;耿楠;;基于网络摄像机的株高远程无损测量系统[J];农机化研究;2015年04期

9 Zhe LIU;Fan ZHANG;Qin MA;Dong AN;Lin LI;Xiaodong ZHANG;Dehai ZHU;Shaoming LI;;Advances in crop phenotyping and multi-environment trials[J];Frontiers of Agricultural Science and Engineering;2015年01期

10 何洁;孟庆宽;张漫;仇瑞承;项明;杜尚丰;;基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法[J];农业机械学报;2014年S1期

相关硕士学位论文 前6条

1 严锦程;作物冠层覆盖率、株高的远程自动监测技术[D];浙江理工大学;2016年

2 陈琦峰;基于电子影像测量技术的紧固件螺纹综合测量系统研制[D];浙江工业大学;2014年

3 武春野;基于图像测量技术的装甲自制零件检测系统[D];中国科学院大学（工程管理与信息技术学院）;2014年

4 管海兵;视觉测量系统中的图像校正技术研究[D];湖南大学;2011年

5 胡文锦;图像边缘检测方法研究[D];北京交通大学;2009年

6 杨彦景;摄像机标定与畸变图像矫正算法的设计与实现[D];东北大学;2008年

，

本文编号：2671882