基于计算机视觉的甘蓝生长过程导航线提取算法

发布时间：2021-08-25 12:08

　　为改善甘蓝施药、收获机械视觉导航效果不稳定的现状,提出适应甘蓝施药、收获机械自动导航场景的视觉导航线提取算法,采用过红灰度法（2R-G-B）对图像进行灰度化,大津阈值法对灰度图像进行分割,Hough变换方法确定甘蓝双侧导航线,使用扫描法确定甘蓝导航跟踪中心线;本文试验图像采集自中国农业科学院寿光蔬菜研发中心甘蓝示范基地,分别在甘蓝生产初期和结球采集,应用Matlab计算平台进行算法验证,使用本研究算法平均每张图片的左右导航线与中心导航线的规划时间为分别为0.086 s、0.42 s,角度平均差分别为5.71°、8.30°和3.26°;使用本文方法规划的导航线在精度上优于传统方法。 

【文章来源】：中国农机化学报. 2020,41(12)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

甘蓝种植初期、结球时期的两侧导航线、中心导航线规划流程图

甘蓝植株种植初期与结球时期的原图如图1(a)、图2(a),过绿特征灰度法处理效果如图1(b)、图2(b),从灰度图像的效果可以看出,该方法对垄间距的杂草、叶片边缘等位置较敏感易出现过度灰度的情况。在灰度图像的基础上,采用大津阈值法对图像进行分割。种植初期的甘蓝由于叶片之间缝隙较大且叶片间有黑色地膜,结球时期的叶片颜色变深,两者都在图像灰度和大津阈值分割的操作下出现过度分割情况。图2 基于过绿特征法的甘蓝结球时期分割处理过程

基于过绿特征法的甘蓝结球时期分割处理过程

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3362088