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基于机器视觉的果树树冠体积测量系统研究

发布时间:2023-05-03 14:28
  树冠体积参数是果树测产、育种、树型结构评价、灌溉、变量喷雾、精确施肥等果园精细化管理的基础数据。若该数据测量不准确,会导致上述果园精细管理和评定丧失客观性和可比性,进而丧失其科学研究价值。现阶段果树树冠体积的测量工作主要有人工手动测量和各种非接触式自动测量。实践表明,人工手动测量技术粗放、费时费力且精度不高,难以满足果园精细化作业要求。而为降低人工测量工作的劳动强度以及提高树冠体积测量的精度及自动化水平,各种非接触式体积自动测量技术成为本领域的研究热点。现有体积自动测量技术从测量原理上可分为多视角测量和单视角测量两种。其中多视角测量是基于激光、雷达、超声波等传感器技术以及多目、移动单目等立体机器视觉技术,通过获取树冠点云信息或多幅树冠不同视角图像进行树冠空间形态的匹配和重建,实现体积测量。此类方法能够得到较高精度的测量结果,但所应用传感器的价格相对昂贵、操作相对复杂,且获取点云数据及多视角图像数据处理量庞大,严重影响测量方法的运行效率和自动化水平。而单视角测量是基于树冠模型从单视图中获得三维体积信息,此类方法极大地降低了测量成本和数据处理量。但没有考虑果树树冠特征随气候、环境、季节、品...

【文章页数】:84 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 树冠体积参数研究背景
        1.1.2 树冠体积参数测量系统研究的重要性
        1.1.3 树冠体积参数测量系统研究的必要性
    1.2 国内外果树树冠体积测量系统研究现状
        1.2.1 基于激光传感器技术的体积测量系统
        1.2.2 基于超声波技术的体积测量系统
        1.2.3 基于机器视觉技术的体积测量系统
    1.3 研究内容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 主要内容
        1.3.3 技术路线
    1.4 本章小结
第二章 果树树冠体积测量系统研究
    2.1 引言
    2.2 材料与方法
        2.2.1 测量系统组成
        2.2.2 数据获取
        2.2.3 树冠图像分割
    2.3 多点测量法
        2.3.1 实施原理
        2.3.2 树冠图像分析算法设计
    2.4 单点测量法
        2.4.1 实施原理
        2.4.2 树型结构研究
        2.4.3 拟合体特征参数提取
    2.5 树冠特征参数测量原理
        2.5.1 像素代表实际面积
        2.5.2 试验样本有效性分析
    2.6 体积测量方法适用范围分析
    2.7 本章小结
第三章 果树树冠体积测量模型构建及精度分析
    3.1 引言
    3.2 多点测量法模型构建及精度分析
        3.2.1 经典模型构建
        3.2.2 五点标定模型构建
        3.2.3 模型测量精度分析
    3.3 单点测量法模型构建及精度分析
        3.3.1 参数补偿模型
        3.3.2 测量精度分析
    3.4 本章小结
第四章 便携式果树树冠体积测量系统研究
    4.1 引言
    4.2 现有树冠体积测量平台研究
    4.3 便携式果树树冠体积测量系统设计
        4.3.1 系统硬件平台
        4.3.2 系统软件平台
    4.4 便携式果树树冠体积测量系统开发
        4.4.1 测量系统开发方案选择
        4.4.2 真机测试
    4.5 树冠体积测量系统应用开发
        4.5.1 交互式应用界面设计
        4.5.2 图像获取
        4.5.3 图像处理算法
    4.6 系统测试
        4.6.1 系统精度测试
        4.6.2 系统通用性、快速性测试
    4.7 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 研究创新点
    5.3 后续研究展望
研究生期间撰写发表的论文
参考文献
致谢
附录
    附录1 梨树体积预测模型误差统计(2015.09)
    附录2 桂花树体积预测模型误差统计(2015.10)
    附录3 柿子树体积预测模型误差统计(2016.05)
    附录4 便携式测量系统性能验证(桂花树2015.10)
    附录5 便携式测量系统性能验证(梨树2016.05)
    附录6 试验果树树冠彩色图像



本文编号:3806882

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