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由于农田环境的非结构化特性,目前的农业机械视觉导航系统还不够成熟,许多理论上可行的方案在应用于大田环境时适应性和精度都不是十分理想。
无序以及不规则杂草、光照强度等的影响使得实时导航难度更大。同时,机器视觉自动导航线提取易受自然环境干扰,且在实时处理速度上有待提高。
本成果以图像处理技术的基本理论和农田作物行中心线检测技术为基础,研究了基于机器视觉的农业机械导航技术以及基于机器视觉的水敏纸药滴参数检测技术。
通过在图像底端一定条形图区域查找轮廓得到直线下端点,在图像顶部搜索作物行直线上端点,根据两点构成的直线附近的特征点数来确定最优作物行所在直线;在实验室环境下基于嵌入式系统搭建了简易的算法验证平台对基于轮廓查找与直线扫描的作物行中心线提取算法的有效性进行了验证。
基于ImagePy开发了一种可以快速准确检测雾滴尺寸及分布特性的水敏纸图像处理软件,该软件由一组自定义插件组成,可以对水敏纸图像进行自动检测并旋转,然后对水敏纸图像进行彩色图像分割,进而使用这些插件统计测量雾滴尺寸、分布、总雾滴数和雾滴密度等雾滴参数,并将检测结果保存在Excel表格中以便后续数据处理。